| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-45页 |
| ·课题背景介绍 | 第17-33页 |
| ·胰腺癌的概述 | 第17-18页 |
| ·胰腺癌的病理 | 第18-19页 |
| ·糖尿病与胰腺癌的关系 | 第19-21页 |
| ·代谢组学介绍 | 第21-23页 |
| ·代谢组学研究方法及进展 | 第23-30页 |
| ·代谢组学在临床研究中的应用 | 第30-32页 |
| ·代谢组学新研究策略 | 第32-33页 |
| ·本研究的意义与研究内容 | 第33-35页 |
| ·本课题的研究意义 | 第33页 |
| ·本课题的研究内容 | 第33-35页 |
| 参考文献 | 第35-45页 |
| 第二章 加压毛细管电色谱法用于胰腺癌患者血浆代谢指纹图谱的方法学研究 | 第45-68页 |
| ·引言 | 第45-47页 |
| ·仪器与试剂 | 第47-48页 |
| ·仪器 | 第47页 |
| ·试剂 | 第47页 |
| ·样本的采集 | 第47-48页 |
| ·实验方法 | 第48-52页 |
| ·血清样品预处理 | 第48页 |
| ·加压毛细管电色谱条件 | 第48-49页 |
| ·数据预处理与模式识别 | 第49-52页 |
| ·结果与讨论 | 第52-63页 |
| ·色谱条件的优化 | 第52-56页 |
| ·方法学验证 | 第56-58页 |
| ·胰腺癌与正常人的代谢谱比较 | 第58-59页 |
| ·胰腺癌与正常人多维统计分析 | 第59-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 第三章 基于UPLC Q-TOF MS 的胰腺癌与糖尿病血清代谢组学研究 | 第68-111页 |
| ·引言 | 第68-69页 |
| ·仪器与试剂 | 第69-70页 |
| ·仪器 | 第69页 |
| ·试剂 | 第69-70页 |
| ·样本的采集 | 第70页 |
| ·实验方法 | 第70-73页 |
| ·血浆样品预处理 | 第70-71页 |
| ·色谱条件 | 第71页 |
| ·质谱条件 | 第71-72页 |
| ·数据预处理和多维统计分析 | 第72页 |
| ·差异代谢物鉴定 | 第72-73页 |
| ·结果与讨论 | 第73-104页 |
| ·分析方法验证 | 第73-74页 |
| ·患者和正常人血清UPLC Q-TOF MS 分析的基峰离子流图比较 | 第74-76页 |
| ·总体样本PCA 模型结果 | 第76-78页 |
| ·总体样本OPLS-DA 模型结果 | 第78-79页 |
| ·OPLS-DA 区分两两组别的结果 | 第79-81页 |
| ·潜在标志物的选择 | 第81-83页 |
| ·潜在标志物的鉴定 | 第83-101页 |
| ·相关代谢网络的探讨 | 第101-104页 |
| ·本章小结 | 第104-106页 |
| 参考文献 | 第106-111页 |
| 第四章 基于GC MS 的胰腺癌与糖尿病血清代谢谱研究 | 第111-130页 |
| ·引言 | 第111-112页 |
| ·仪器与试剂 | 第112-113页 |
| ·仪器 | 第112页 |
| ·试剂 | 第112页 |
| ·样本采集 | 第112-113页 |
| ·实验方法 | 第113-114页 |
| ·血清代谢物的预处理及衍生 | 第113页 |
| ·衍生反应条件的选择 | 第113页 |
| ·色谱质谱条件 | 第113页 |
| ·数据处理方法 | 第113-114页 |
| ·差异物鉴定 | 第114页 |
| ·结果与讨论 | 第114-127页 |
| ·衍生化方法的比较 | 第114-116页 |
| ·方法学验证 | 第116-118页 |
| ·患者和正常人血清GC MS 指纹图谱比较 | 第118-119页 |
| ·多维统计分析结果 | 第119-123页 |
| ·差异物分析 | 第123-125页 |
| ·相关代谢网络的探讨 | 第125-127页 |
| ·本章小结 | 第127-128页 |
| 参考文献 | 第128-130页 |
| 第五章 人工神经网络在胰腺癌与糖尿病模式识别中的应用研究 | 第130-142页 |
| ·引言 | 第130-131页 |
| ·人工神经网络基础 | 第131-134页 |
| ·神经网络的特点 | 第131页 |
| ·神经网络的结构 | 第131-133页 |
| ·神经网络学习 | 第133-134页 |
| ·实验方法 | 第134-135页 |
| ·实验样本和数据 | 第134页 |
| ·数据处理方法 | 第134-135页 |
| ·人工神经网络在胰腺癌与糖尿病模式识别中的应用 | 第135-140页 |
| ·三层前馈网络 | 第135-138页 |
| ·四层前馈网络 | 第138-140页 |
| ·本章小结 | 第140-141页 |
| 参考文献 | 第141-142页 |
| 第六章 研究总结与展望 | 第142-146页 |
| ·研究工作总结 | 第142-143页 |
| ·全文结论 | 第143-144页 |
| ·论文创新点 | 第144页 |
| ·研究展望 | 第144-146页 |
| 致谢 | 第146-147页 |
| 博士期间已发表和待发表论文 | 第147页 |
