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癌症基因组遗传和表观遗传数据整合分析

中文摘要第1-12页
ABSTRACT第12-16页
缩略词第16-17页
第一部分 胶质母细胞瘤突变、基因和miRNA表达数据的整合分析第17-70页
 1. 前言第17-21页
 2. 方法第21-36页
   ·检验体细胞突变以及LOH突变与胶质母细胞瘤的关联第21-27页
   ·基因和microRNA的生存分析第27页
   ·用Lasso方法构建基因共表达网络第27-29页
   ·功能模块鉴定与基因富集分析第29-30页
   ·基因及miRNA交互作用网络构建第30-32页
   ·复杂网络度量及节点排序第32-35页
   ·miRNA靶标网络构建第35页
   ·突变对miRNA和mRNA表达的调节第35-36页
 3. 结果第36-60页
   ·检验体细胞突变和LOH突变与脑瘤的关联第36-37页
   ·基因网络分析第37-44页
     ·基因差异表达分析第37-38页
     ·基因共表达网络分析第38-43页
     ·基因交互作用网络分析第43-44页
   ·miRNA网络分析第44-48页
     ·miRNA差异表达分析第44页
     ·miRNA共表达网络分析第44-47页
     ·miRNA交互作用网络分析第47-48页
   ·miRNA靶标网络第48-54页
   ·DNA甲基化分析第54-56页
   ·连接突变,基因和miRNA表达和GBM的通路第56-60页
 4. 讨论第60-62页
 5. 参考文献第62-70页
第二部分 胶质母细胞瘤拷贝数变化的全基因组关联分析第70-92页
 1. 前言第70-73页
 2. 数据及方法第73-77页
   ·数据集说明第73页
   ·CNVcalling方法第73-74页
   ·检验单个CNV片段与疾病的关联第74-75页
   ·以基因为单位检验CNV与疾病的关联第75页
   ·以通路为单位检验CNV与疾病的关联第75-76页
   ·揭示对基因或miRNA表达有调控效应的CNV第76-77页
 3. 结果第77-87页
     ·与神经胶质母细胞瘤有显著关联的拷贝数变化区段第77-79页
     ·基因的CNV关联分析第79-80页
     ·通路的CNV关联分析第80-82页
     ·CNV影响到的基因和miRNA第82-84页
     ·拷贝数变化与突变结合分析第84-87页
 4. 讨论第87-88页
 5. 参考文献第88-92页
第三部分 肿瘤组织中遗传和表观遗传因素对基因表达的相对贡献第92-116页
 1. 前言第92-94页
 2. 数据及方法第94-104页
   ·数据集说明第94-95页
   ·目前方法存在的问题第95-96页
   ·数量遗传和表观遗传学中的混合线性模型第96-98页
   ·局部线性嵌入(LLE)方法用于基因组学和表观组学分析第98-101页
   ·LASSO用于数据约减第101-104页
 3. 结果第104-110页
   ·SNP、CNV、miRNA、甲基化对基因表达的贡献第104-107页
   ·CNV和SNP对miRNA表达和甲基化的贡献第107-110页
 4. 讨论第110-113页
 5. 参考文献第113-116页
博士期间发表论文第116-118页
后记第118-121页
致谢第121-123页

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