| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 癌症驱动基因识别的国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 本文的主要内容和创新点 | 第12-13页 |
| 1.4 本论文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 高通量组学数据及驱动基因识别算法概述 | 第14-18页 |
| 2.1 测序技术简介 | 第14-15页 |
| 2.2 多组学数据简介 | 第15-16页 |
| 2.3 驱动突变识别方法概述 | 第16-18页 |
| 第三章 基于SNVs和差异表达对转录网络影响的癌症驱动基因识别 | 第18-30页 |
| 3.1 引言 | 第18页 |
| 3.2 MECoRank算法 | 第18-22页 |
| 3.2.1 MECoRank算法原理 | 第18-19页 |
| 3.2.2 二分图模型 | 第19-20页 |
| 3.2.3 迭代框架 | 第20-22页 |
| 3.2.4 Condorcet投票整合基因排名 | 第22页 |
| 3.3 实验结果 | 第22-29页 |
| 3.3.1 数据集 | 第23页 |
| 3.3.2 与DriverNet和MUFFINN比较结果 | 第23-27页 |
| 3.3.3 通路分析 | 第27-29页 |
| 3.4 本章总结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于局部中心性策略的癌症驱动基因识别 | 第30-41页 |
| 4.1 引言 | 第30页 |
| 4.2 局部中心性算法 | 第30-33页 |
| 4.2.1 算法原理 | 第30-31页 |
| 4.2.2 识别DEGs和构建局部网络 | 第31-32页 |
| 4.2.3 识别驱动基因 | 第32-33页 |
| 4.3 实验结果 | 第33-39页 |
| 4.3.1 识别的驱动基因 | 第33-37页 |
| 4.3.2 富集分析 | 第37-39页 |
| 4.4 本章总结 | 第39-41页 |
| 第五章 结束语 | 第41-43页 |
| 5.1 论文主要研究工作及成果 | 第41页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第51页 |