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数据挖掘在癌症细胞增殖机制分析中的应用研究

摘要第4-7页
abstract第7-10页
第一章 绪论第13-19页
    1.1 本文的研究目的及意义第13-16页
    1.2 本文主要工作第16-17页
    1.3 本文的组织与结构第17-19页
第二章 数据来源和相关方法介绍第19-33页
    2.1 本研究的数据来源第19-21页
    2.2 本文主要使用的相关算法第21-33页
        2.2.1 线性回归分析第21-23页
        2.2.2 非线性回归分析第23-25页
        2.2.3 主成分分析第25-26页
        2.2.4 主曲线分析第26-27页
        2.2.5 相关性分析第27-29页
        2.2.6 非负矩阵分解第29-30页
        2.2.7 本文使用的其他模型和算法第30-33页
第三章 芬顿反应推动癌细胞分裂和增殖的机理分析第33-65页
    3.1 研究背景第33-34页
    3.2 研究方法第34-46页
        3.2.1 实验数据集第34-36页
        3.2.2 预测芬顿反应的存在性第36-41页
        3.2.3 预测芬顿反应对pH的影响第41-42页
        3.2.4 量化样本中芬顿反应的强度第42-43页
        3.2.5 预测芬顿反应对癌症各生物过程的影响第43-46页
    3.3 研究结果第46-64页
        3.3.1 癌症组织中存在芬顿反应第46-50页
        3.3.2 线粒体中芬顿反应促进启动两种新方式的ATP合成第50-54页
        3.3.3 细胞质中芬顿反应促进核酸的合成和细胞分裂第54-60页
        3.3.4 细胞外基质芬顿反应为癌细胞增殖提供生长信号第60-62页
        3.3.5 结果分析和讨论第62-64页
    3.4 本章小结第64-65页
第四章 瓦博格效应在不同类型增殖细胞中的作用机制第65-93页
    4.1 研究背景第65-68页
    4.2 研究方法第68-80页
        4.2.1 实验数据集第68-72页
        4.2.2 预测瓦博格效应的存在性第72-73页
        4.2.3 系统比较癌细胞与NPC的异同第73-74页
        4.2.4 预测pH相关转运蛋白在细胞膜上的表达水平第74-77页
        4.2.5 构建基于主成分分析的pH平衡模型第77-80页
        4.2.6 比较瓦博格效应在不同类型增殖细胞的作用第80页
    4.3 研究结果第80-91页
        4.3.1 癌症细胞和正常增殖细胞均存在瓦博格效应第80-83页
        4.3.2 离子通路的表达水平在NPC和癌细胞间存在差异第83页
        4.3.3 pH相关转运蛋白在癌症与NPC中作用相反第83-85页
        4.3.4 不同类型增殖细胞调控pH的因素不同第85-88页
        4.3.5 不同类型增殖细胞瓦博格效应的作用不同第88-91页
    4.4 本章小结第91-93页
第五章 总结和展望第93-97页
    5.1 总结第93-94页
    5.2 展望第94-97页
参考文献第97-109页
作者简介及在学期间所取得的科研成果第109-111页
致谢第111-112页

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