| 摘要 | 第4-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 英文缩略语 | 第10-13页 |
| 1 前言 | 第13-16页 |
| 2 材料与方法 | 第16-22页 |
| 2.1 主要材料 | 第16-17页 |
| 2.2 主要方法 | 第17-22页 |
| 2.2.1 GEO数据的获取 | 第17-18页 |
| 2.2.2 差异表达基因的筛选 | 第18-19页 |
| 2.2.3 TCGA卵巢癌数据的获取 | 第19页 |
| 2.2.4 TCGA卵巢癌数据的标准化处理 | 第19-20页 |
| 2.2.5 Cox比例风险回归模型的构建 | 第20页 |
| 2.2.6 ROC曲线分析 | 第20-21页 |
| 2.2.7 生存分析 | 第21-22页 |
| 3 结果 | 第22-42页 |
| 3.1 铂类耐药和敏感的高级别浆液性卵巢癌差异表达基因的筛选 | 第22-25页 |
| 3.2 铂类耐药和敏感的高级别浆液性卵巢癌样本间差异表达基因的GO功能注释分析及KEGG富集分析 | 第25-27页 |
| 3.3 高级别浆液性卵巢癌铂类耐药相关基因的预后意义 | 第27-42页 |
| 3.3.1 Cox回归分析差异表达基因对高级别浆液性卵巢癌患者预后的影响 | 第27-32页 |
| 3.3.2 Cox回归分析风险评分对高级别浆液性卵巢癌患者预后的影响 | 第32-33页 |
| 3.3.3 分层分析风险评分对高级别浆液性卵巢癌患者预后的影响 | 第33-42页 |
| 4 讨论 | 第42-46页 |
| 5 结论 | 第46-47页 |
| 本研究创新性的自我评价 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-53页 |
| 文献综述 | 第53-66页 |
| 参考文献 | 第59-66页 |
| 在学期间科研成绩 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 个人简介 | 第68页 |
