基于网络模型的泛癌症驱动基因识别方法
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第15-17页 |
| 1.2.1 癌症相关数据库 | 第15-16页 |
| 1.2.2 现有方法比较分析 | 第16-17页 |
| 1.3 本文主要工作及章节安排 | 第17-20页 |
| 第二章 相关基础概念与方法 | 第20-30页 |
| 2.1 图的基本概念 | 第20-22页 |
| 2.2 基因突变与驱动基因 | 第22-23页 |
| 2.3 生物网络及拓扑度量 | 第23-25页 |
| 2.3.1 生物网络定义及分类 | 第23-24页 |
| 2.3.2 网络节点重要性衡量指标 | 第24-25页 |
| 2.4 随机游走方法 | 第25-27页 |
| 2.4.1 随机游走 | 第25-27页 |
| 2.4.2 带重启的随机游走 | 第27页 |
| 2.5 重采样方法 | 第27-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 泛癌症驱动基因识别方法 | 第30-42页 |
| 3.1 经典方法分析 | 第30-31页 |
| 3.1.1 Active Driver算法 | 第30-31页 |
| 3.1.2 Oncodrive FM算法 | 第31页 |
| 3.2 一种新的驱动基因识别算法 | 第31-38页 |
| 3.2.1 算法原理及拟解决的关键问题 | 第31-32页 |
| 3.2.2 算法步骤及实现 | 第32-38页 |
| 3.3 实验结果 | 第38-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 实验验证与结果分析 | 第42-52页 |
| 4.1 实验数据下载方法 | 第42页 |
| 4.2 网络规模与中心性选择 | 第42-44页 |
| 4.3 相关参数的选择 | 第44-45页 |
| 4.4 实验结果验证 | 第45-47页 |
| 4.4.1 文献验证 | 第45-46页 |
| 4.4.2 交叉验证 | 第46-47页 |
| 4.5 结果分析与讨论 | 第47-50页 |
| 4.5.1 候选驱动基因的邻近基因分析 | 第47-48页 |
| 4.5.2 社团分析 | 第48-49页 |
| 4.5.3 泛癌症研究与单个癌症研究的区别探究 | 第49-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 总结 | 第52页 |
| 5.2 展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 作者简介 | 第60-61页 |
