| 缩略语表 | 第5-6页 |
| 中文摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 前言 | 第11-13页 |
| 文献回顾 | 第13-34页 |
| 1 微阵列实验 | 第13-18页 |
| 2 基因表达谱数据分析的层次 | 第18-21页 |
| 3 基因表达谱基因集富集分析方法 | 第21-25页 |
| 4 基因集分析方法的发展 | 第25-32页 |
| 5 基因表达谱数据挖掘在肿瘤研究中的意义 | 第32-34页 |
| 1. 基因芯片数据的预处理 | 第34-36页 |
| 1.1 Affymetrix GeneChip 数据的预处理 | 第35页 |
| 1.2 MAS5.0、RMA 背景校正和归一化 | 第35-36页 |
| 2. 基于 GSEA（基因集富集）的数据分析方法 | 第36-41页 |
| 2.1 SAM-GS 方法及其步骤 | 第37-38页 |
| 2.2 GAGE 方法及其步骤 | 第38-39页 |
| 2.3 GlobalAncova Test 方法及其步骤 | 第39-40页 |
| 2.4 MANOVA（多元方差分析）方法及其步骤 | 第40-41页 |
| 3. 实验结果 | 第41-50页 |
| 3.1 NCI60 数据的预处理 | 第42-43页 |
| 3.2 评价方法 | 第43-44页 |
| 3.3 实验结果 | 第44-48页 |
| 3.4 实验结果讨论 | 第48-50页 |
| 4. 实例分析 | 第50-56页 |
| 4.1 四种基因集富集方法在结肠癌数据中的分析应用 | 第50-52页 |
| 4.2 四种基因集富集方法在非小细胞肺癌癌数据中的分析应用 | 第52-54页 |
| 4.3 结果讨论 | 第54-56页 |
| 小结 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-65页 |
| 附录 | 第65-72页 |
| 附录 1 四种 GSEA 分析方法部分 R 程序 | 第65-70页 |
| 附录 2 实例数据 GSE4107 和 GSE3593 预处理 | 第70-72页 |
| 个人简历和发表论文 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
