| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究的背景，目的和意义 | 第8-9页 |
| ·识别癌症驱动通路的国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文的研究内容安排与创新点 | 第10-12页 |
| 第2章 第二代测序数据及癌症驱动通路识别算法概述 | 第12-16页 |
| ·测序技术发展简介 | 第12页 |
| ·第二代测序技术概述 | 第12-14页 |
| ·应用第二代测序数据识别癌症驱动突变 | 第14页 |
| ·本章小结 | 第14-16页 |
| 第3章 基于遗传模拟退火算法的癌症驱动通路识别 | 第16-25页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·Dendrix方法识别癌症驱动通路 | 第16-18页 |
| ·遗传模拟退火算法的癌症驱动通路识别 | 第18-20页 |
| ·实验结果 | 第20-24页 |
| ·模拟数据结果 | 第20-22页 |
| ·实际生物学数据分析 | 第22-24页 |
| ·对肺腺癌（LC）数据的处理结果分析 | 第22-23页 |
| ·对恶性胶质瘤（GBM）数据的处理结果分析 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第4章 基于基因相互作用关系网络的癌症驱动通路识别 | 第25-39页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·DriverNet算法 | 第25-30页 |
| ·Driver Net算法背景 | 第25-26页 |
| ·DriverNet算法原理 | 第26-27页 |
| ·数据处理流程 | 第27-28页 |
| ·贪心算法 | 第28-29页 |
| ·显著性检验 | 第29-30页 |
| ·DriverNet的算法讨论 | 第30页 |
| ·DriverFinder算法 | 第30-38页 |
| ·DriverFinder算法原理 | 第30-34页 |
| ·对患者离群表达矩阵的改进 | 第31-32页 |
| ·对患者突变矩阵构建的优化 | 第32-34页 |
| ·通路富集分析 | 第34页 |
| ·实验结果 | 第34-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第5章 结束语 | 第39-40页 |
| ·论文主要研究工作及成果 | 第39页 |
| ·未来工作展望 | 第39-40页 |
| 参考文献 | 第40-46页 |
| 在读期间的研究成果及发表的学术论文 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47页 |