| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 中英文专业词汇对照及缩写词 | 第13-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-37页 |
| 1.1 引言 | 第15-17页 |
| 1.2 多组学数据 | 第17-21页 |
| 1.2.1 人类基因组学 | 第18页 |
| 1.2.2 人类转录组学与蛋白质组学 | 第18-19页 |
| 1.2.3 相互作用组学与疾病组学 | 第19-20页 |
| 1.2.4 多组学数据库汇总 | 第20-21页 |
| 1.3 人类miRNA组学 | 第21-25页 |
| 1.4 生物网络模型 | 第25-32页 |
| 1.4.1 建模方法概述 | 第26-27页 |
| 1.4.2 生物网络类型 | 第27-28页 |
| 1.4.3 生物网络的重要性质 | 第28-31页 |
| 1.4.4 网络的链路预测 | 第31-32页 |
| 1.5 应用领域 | 第32-35页 |
| 1.5.1 复杂疾病靶标预测 | 第32-33页 |
| 1.5.2 药物基因组学与生物标志物发现 | 第33-35页 |
| 1.6 本论文研究目标与总体安排 | 第35-37页 |
| 第2章 基于蛋白相互作用组学的深层关节蛋白发现及复杂疾病治疗靶标预测 | 第37-58页 |
| 2.1 研究背景 | 第37-38页 |
| 2.2 实验材料和方法 | 第38-42页 |
| 2.2.1 数据收集及蛋白相互作用网络构建 | 第38-39页 |
| 2.2.2 关节蛋白贪婪剔除算法的发展 | 第39-41页 |
| 2.2.3 算法鲁棒性验证 | 第41页 |
| 2.2.4 疾病相关蛋白丰富度分析 | 第41-42页 |
| 2.2.5 疾病案例分析 | 第42页 |
| 2.3 实验结果与讨论 | 第42-56页 |
| 2.3.1 蛋白—蛋白相互作用网络特征及关节蛋白分解 | 第42-45页 |
| 2.3.2 关节蛋白贪婪剔除算法鲁棒性分析 | 第45-46页 |
| 2.3.3 疾病相关蛋白丰富度分析 | 第46-50页 |
| 2.3.4 2型糖尿病案例分析 | 第50-54页 |
| 2.3.5 方法讨论和对比 | 第54-55页 |
| 2.3.6 RGB分析 | 第55-56页 |
| 2.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 第3章 基于基因调控网络控制力发现潜在的肺病相关miRNA靶标 | 第58-76页 |
| 3.1 研究背景 | 第58-59页 |
| 3.2 实验材料和方法 | 第59-63页 |
| 3.2.1 miRNA相互作用组数据收集 | 第59-61页 |
| 3.2.2 基因调控网络构建及拓扑性质分析 | 第61页 |
| 3.2.3 疾病子网络的构建 | 第61-62页 |
| 3.2.4 控制中心度的计算 | 第62-63页 |
| 3.3 实验结果与讨论 | 第63-74页 |
| 3.3.1 miRNA介导的基因调控全局网络分析 | 第63-64页 |
| 3.3.2 miRNA对肺病网络控制力评估 | 第64-69页 |
| 3.3.3 哮喘案例分析 | 第69-71页 |
| 3.3.4 子痫前期案例分析 | 第71-73页 |
| 3.3.5 方法优缺点及展望 | 第73-74页 |
| 3.4 本章小结 | 第74-76页 |
| 第4章 基于计算系统毒理学的miRNA介导环境毒理和疾病病因研究 | 第76-97页 |
| 4.1 研究背景 | 第76-77页 |
| 4.2 实验材料和方法 | 第77-81页 |
| 4.2.1 网络构建及其拓扑性质分析 | 第77-79页 |
| 4.2.2 预测模型的构建 | 第79-80页 |
| 4.2.3 预测模型的验证 | 第80-81页 |
| 4.2.4 网络可视化及分析 | 第81页 |
| 4.3 实验结果与讨论 | 第81-95页 |
| 4.3.1 计算系统毒理学框架概述 | 第81-83页 |
| 4.3.2 已知的环境因子—miRNA—疾病相关联网络特征 | 第83-85页 |
| 4.3.3 计算系统毒理学模型性能 | 第85-86页 |
| 4.3.4 对乳腺癌发现潜在的危险因素 | 第86-92页 |
| 4.3.5 发现吸烟的潜在危害 | 第92-94页 |
| 4.3.6 方法优缺点 | 第94-95页 |
| 4.4 本章小结 | 第95-97页 |
| 第5章 miRNA介导的药物基因组学研究及抗癌药物作用新机制发现 | 第97-113页 |
| 5.1 研究背景 | 第97-98页 |
| 5.2 实验材料和方法 | 第98-101页 |
| 5.2.1 数据收集和网络构建 | 第99-100页 |
| 5.2.2 模型构建及验证 | 第100页 |
| 5.2.3 乳腺癌miRNA差异表达谱的计算 | 第100-101页 |
| 5.2.4 网络可视化及分析 | 第101页 |
| 5.2.5 实验验证 | 第101页 |
| 5.3 实验结果与讨论 | 第101-112页 |
| 5.3.1 小分子—miRNA网络构建及拓扑学性质分析 | 第102-103页 |
| 5.3.2 SMiR-NBI模型的构建及验证 | 第103-105页 |
| 5.3.3 发现miRNA介导的天然产物抗肿瘤新机制 | 第105-107页 |
| 5.3.4 非甾体抗炎药的潜在miRNA标志物发现 | 第107-108页 |
| 5.3.5 发现miRNA介导的他莫昔芬抗乳腺癌新机制 | 第108-111页 |
| 5.3.6 方法展望 | 第111-112页 |
| 5.4 本章小结 | 第112-113页 |
| 第6章 全文总结 | 第113-116页 |
| 参考文献 | 第116-131页 |
| 攻读博士学位期间的论文和成果 | 第131-132页 |
| 学术会议论文 | 第132-133页 |
| 致谢 | 第133-135页 |
| 附录 | 第135-136页 |
