白血病诊断网络标志物的构建与分析
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 引言 | 第9-19页 |
| 1.1 课题的研究背景 | 第9-14页 |
| 1.1.1 白血病的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.2 网络标志物的研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.3 基因微阵列数据分析背景 | 第11-13页 |
| 1.1.4 蛋白质相互作用网络应用背景 | 第13-14页 |
| 1.2 白血病诊断分子标志物的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 课题的研究内容 | 第15-17页 |
| 1.4 课题的研究目的和意义 | 第17页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 白血病网络分析组学数据收集 | 第19-26页 |
| 2.1 白血病特异性网络数据收集 | 第19-21页 |
| 2.1.1 人类蛋白质相互作用网络 | 第19-21页 |
| 2.1.2 白血病相关基因 | 第21页 |
| 2.2 白血病基因表达数据的收集与分析 | 第21-24页 |
| 2.2.1 数据来源及整理 | 第21-23页 |
| 2.2.2 数据预处理及分析 | 第23-24页 |
| 2.3 验证网络标志物的相关数据库收集 | 第24-26页 |
| 第3章 分析寻找用于诊断预测白血病的网络标志物 | 第26-36页 |
| 3.1 构建白血病特异性网络 | 第26页 |
| 3.2 整合基因表达数据 | 第26-27页 |
| 3.3 筛选模块化网络 | 第27-31页 |
| 3.4 构建基于网络的生物标志物 | 第31-36页 |
| 第4章 白血病诊断网络标志物的性能评估 | 第36-46页 |
| 4.1 生物功能注释与分析 | 第36-39页 |
| 4.1.1 IPA生物通路分析 | 第36-37页 |
| 4.1.2 KEGG信号转导通路分析 | 第37-38页 |
| 4.1.3 Gene Ontology分析 | 第38-39页 |
| 4.2 超几何分布统计学方法评价 | 第39-41页 |
| 4.3 基于ROC感受性曲线的性能评估 | 第41-46页 |
| 第5章 结论与展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 中英文对照缩略词表 | 第52-54页 |
| 附录一 | 第54-56页 |
| 附录二 | 第56-59页 |
| 附录三 | 第59-67页 |
| 读硕士学位期间公开发表的论文 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
