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基于多元数据融合的癌症亚型驱动基因识别算法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第12-17页
    1.1 研究背景及研究意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-15页
    1.3 主要研究内容与结构安排第15-17页
第2章 相关理论基础第17-25页
    2.1 引言第17页
    2.2 高通量测序数据集第17-20页
        2.2.1 基因表达数据集合第18页
        2.2.2 体细胞突变数据集合第18-19页
        2.2.3 通路数据集第19页
        2.2.4 蛋白质相互作用网络数据集第19-20页
    2.3 多组学数据整合方法第20-22页
        2.3.1 基于回归分析的整合方法第20-21页
        2.3.2 基于相关分析的整合方法第21页
        2.3.3 基于模块化网络的整合方法第21-22页
    2.4 驱动突变识别方法概述第22-25页
        2.4.1 基于突变频率方法第23-24页
        2.4.2 基于基因功能影响方法第24页
        2.4.3 基于结构基因组学方法第24页
        2.4.4 基于数据整合方法第24页
        2.4.5 基于网络或通路方法第24-25页
第3章 基于模块网络的亚型驱动基因的挖掘第25-39页
    3.1 引言第25-26页
    3.2 一种基于模块网络的驱动基因识别方法第26-30页
        3.2.1 基因的差异表达分析第26-27页
        3.2.2 候选调控基因的选择第27页
        3.2.3 构建初始模块第27-28页
        3.2.4 模块网络的学习第28-29页
        3.2.5 候选驱动基因的选择第29-30页
    3.3 实验结果与分析第30-37页
        3.3.1 LumA亚型特异性驱动基因第31-33页
        3.3.2 Basal/LumB/Her2亚型特异性驱动基因第33-34页
        3.3.3 亚型分类验证第34-35页
        3.3.4 基于拓扑的通路分析第35-36页
        3.3.5 功能性分析第36-37页
    3.4 本章小结第37-39页
第4章 基于代谢通路网络的亚型驱动基因与通路的挖掘第39-50页
    4.1 引言第39-40页
    4.2 一种基于pathway网络的驱动基因与驱动通路的识别方法第40-42页
        4.2.1 pathway基因初始权重的获取第40-41页
        4.2.2 pathway网络分析构建第41-42页
    4.3 实验结果与分析第42-49页
        4.3.1 代谢通路在不同亚型中的活性第42-44页
        4.3.2 癌症亚型的共性与特异性第44-45页
        4.3.3 亚型分类验证第45-46页
        4.3.4 驱动通路生存分析第46-47页
        4.3.5 功能性分析第47-49页
    4.4 本章小结第49-50页
结论第50-52页
参考文献第52-59页
致谢第59-60页
附录A 发表论文和参加科研情况说明第60页

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