| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 第一章 前言 | 第10-14页 |
| 第二章 材料与方法 | 第14-23页 |
| 1 胃癌组织基因表达芯片及相应临床数据的获取 | 第14-16页 |
| 2 芯片数据的处理及免疫细胞的评估 | 第16页 |
| 3 人口学变量及临床变量的收集与处理 | 第16-17页 |
| 4 统计学方法 | 第17-23页 |
| 4.1 一般统计方法 | 第17-19页 |
| 4.2 免疫风险评分模型的构建及验证 | 第19-20页 |
| 4.3 列线图模型的构建及验证 | 第20-23页 |
| 第三章 结果 | 第23-58页 |
| 1 基因阵列检索结果 | 第23-26页 |
| 2 CIBERSORT在不同芯片中的解析情况 | 第26页 |
| 3 患者的基本情况 | 第26-29页 |
| 3.1 总体患者的基本情况 | 第26-28页 |
| 3.2 训练组及验证组患者临床特征比较 | 第28-29页 |
| 4 IRS在训练组中的构建与效能检测 | 第29-35页 |
| 4.1 肿瘤微环境中免疫细胞的浸润情况 | 第29-31页 |
| 4.2 免疫细胞的单因素生存分析 | 第31-32页 |
| 4.3 IRS在训练组中的构建及预后预测作用 | 第32-35页 |
| 5 IRS在验证组与总体患者中的预后预测作用 | 第35-39页 |
| 6 IRS在总体患者中的亚组分析 | 第39-41页 |
| 7 IRS与TNM分期在预后预测能力中的对比分析 | 第41页 |
| 8 列线图模型的建立及评估 | 第41-47页 |
| 8.1 训练组中列线图模型的建立及评估 | 第41-45页 |
| 8.2 验证组及总体患者中列线图模型的评估 | 第45-47页 |
| 9 IRS与辅助化疗相关性的初步探讨 | 第47-53页 |
| 9.1 IRS与化疗对胃癌患者OS的交互影响分析 | 第47-49页 |
| 9.2 包含化疗数据的列线图模型建立 | 第49-53页 |
| 10 IRS与患者临床病理特征及分子特征的相关性分析 | 第53-58页 |
| 第四章 讨论 | 第58-69页 |
| 1 多种免疫细胞影响胃癌患者的预后 | 第58-60页 |
| 2 IRS模型是重要的胃癌患者OS预测指标 | 第60-61页 |
| 3 IRS可有效补充TNM分期提供的预后信息 | 第61-63页 |
| 4 IRS对胃癌患者辅助化疗效果具有一定的指示作用 | 第63-65页 |
| 5 IRS与ACRG分型的相关性及意义 | 第65-67页 |
| 6 本研究的局限性 | 第67-69页 |
| 第五章 结论 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 缩写词简表 | 第75-76页 |
| 博士研究生期间发表论文情况 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |