| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-13页 |
| 1.1.1 癌症驱动变异 | 第10-12页 |
| 1.1.2 肿瘤异质性 | 第12-13页 |
| 1.2 驱动变异发现相关数据 | 第13-14页 |
| 1.3 研究现状 | 第14-20页 |
| 1.3.1 CNA驱动变异发现方法 | 第15-17页 |
| 1.3.2 SNV驱动变异相关基因发现方法 | 第17-19页 |
| 1.3.3 基于矩阵分解的异质性癌症分析方法 | 第19-20页 |
| 1.4 研究内容 | 第20-22页 |
| 第2章 异质性癌症CNA驱动变异的发现算法 | 第22-50页 |
| 2.1 概述 | 第22-23页 |
| 2.2 异质性癌症CNA分析相关数据介绍 | 第23-25页 |
| 2.2.1 CNA数据格式 | 第23-24页 |
| 2.2.2 CNA模拟数据集 | 第24页 |
| 2.2.3 CNA真实癌症数据集 | 第24-25页 |
| 2.3 基于矩阵分解的异质性癌症RCNA发现算法 | 第25-34页 |
| 2.3.1 SVD与SSVD矩阵分解算法 | 第25-26页 |
| 2.3.2 复杂模式RCNA发现算法 | 第26-29页 |
| 2.3.3 亚群特异性RCNA发现算法 | 第29-33页 |
| 2.3.4 RCNA变异的显著性检验 | 第33-34页 |
| 2.4 性能评估指标 | 第34-35页 |
| 2.5 结果与讨论 | 第35-48页 |
| 2.5.1 模拟数据集RCNA发现结果分析 | 第35-41页 |
| 2.5.2 真实数据集RCNA发现结果分析 | 第41-48页 |
| 2.6 本章小结 | 第48-50页 |
| 第3章 异质性癌症SNV驱动变异相关基因的发现算法 | 第50-70页 |
| 3.1 概述 | 第50页 |
| 3.2 异质性癌症SNV分析相关数据介绍 | 第50-51页 |
| 3.3 面向异质性癌症的mCGfinder算法 | 第51-56页 |
| 3.3.1 基于网络正则化的矩阵分解算法 | 第51-56页 |
| 3.3.2 驱动变异相关基因的显著性检验 | 第56页 |
| 3.4 性能评估指标 | 第56-57页 |
| 3.5 结果与讨论 | 第57-69页 |
| 3.5.1 SNV驱动变异相关基因的发现结果分析 | 第57-60页 |
| 3.5.2 SNV驱动变异相关基因的排名结果分析 | 第60-65页 |
| 3.5.3 mCGfinder发现结果的案例分析 | 第65-66页 |
| 3.5.4 急性髓细胞性白血病数据的发现结果分析 | 第66-69页 |
| 3.6 本章小结 | 第69-70页 |
| 第4章 泛癌症SNV驱动变异相关基因的发现算法 | 第70-86页 |
| 4.1 概述 | 第70-71页 |
| 4.2 泛癌症分析相关数据介绍 | 第71页 |
| 4.3 矩阵三分解泛癌症驱动基因发现方法 | 第71-76页 |
| 4.3.1 非负矩阵三分解算法 | 第71-72页 |
| 4.3.2 PanDriver算法 | 第72-76页 |
| 4.4 结果与讨论 | 第76-85页 |
| 4.4.1 PanDriver与基于NMF算法的比较结果分析 | 第76-79页 |
| 4.4.2 PanDriver与现有方法的比较结果分析 | 第79-83页 |
| 4.4.3 PanDriver发现结果的案例分析 | 第83-85页 |
| 4.5 本章小结 | 第85-86页 |
| 第5章 总结与展望 | 第86-90页 |
| 5.1 研究总结 | 第86-87页 |
| 5.2 研究展望 | 第87-90页 |
| 参考文献 | 第90-98页 |
| 附图 | 第98-102页 |
| 致谢 | 第102-104页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第104-105页 |
