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利用单细胞克隆胚胎转录组挖掘体细胞重编程新的分子标记

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-7页
缩略词表第8-11页
第一章 文献综述第11-27页
    1.体细胞重编程技术简介第11-17页
        1.1 体细胞核移植介导的重编程技术第12-13页
        1.2 外源转录因子诱导的重编程技术第13-14页
        1.3 转分化第14-15页
            1.3.1 谱系重编程(LR)第14-15页
            1.3.2 直接重编程(PDR)第15页
        1.4 其他重编程技术第15-16页
            1.4.1 MicroRNA介导的重编程第15页
            1.4.2 小分子诱导介导的重编程第15-16页
            1.4.3 细胞融合第16页
        1.5 提高重编程效率的策略第16-17页
    2.转录因子和小分子在体细胞重编程过程中发挥重要作用第17-21页
        2.1 体细胞重编程过程中的转录因子调控第18-19页
        2.2 体细胞重编程过程中的小分子调控第19-21页
    3.体细胞重编程相关的表观遗传修饰第21-27页
        3.1 染色质状态第22-23页
        3.2 DNA甲基化/去甲基化第23-24页
        3.3 RNA甲基化第24-25页
        3.4 组蛋白修饰第25-27页
第二章 利用单细胞克隆胚胎转录组挖掘体细胞重编程新的分子标记第27-83页
    1.引言第27-28页
    2.数据来源和分析方法第28-32页
        2.1 数据来源第28-29页
        2.2 RNA-seq数据分析第29-30页
        2.3 差异表达分析第30-31页
        2.4 基因功能富集分析第31页
        2.5 统计分析与可视化第31-32页
    3.结果第32-78页
        3.1 核移植转录组图谱的全局分析第32-36页
            3.1.1 体细胞核移植的过程示意图第32页
            3.1.2 组内表达数据的可靠性分析第32-33页
            3.1.3 转录组进化关系分析第33-34页
            3.1.4 差异表达基因数目第34-35页
            3.1.5 PCA全局表达谱分析第35-36页
        3.2 核移植2-cell阻滞和未阻滞胚胎的转录组分析第36-45页
            3.2.1 WT胚胎的ZGA分析第36-38页
            3.2.2 核移植2-细胞表达谱系分析第38-40页
            3.2.3 核移植胚胎2-细胞激活基因第40-42页
            3.2.4 ZGA基因聚类分析第42-45页
        3.3 核移植4-细胞阻滞或未阻滞胚胎的转录组分析第45-51页
            3.3.1 差异表达基因第45-46页
            3.3.2 差异表达基因功能分析第46-51页
        3.4 核移植胚胎阻滞关键分子标记的识别第51-66页
            3.4.1 转录因子表达分析第51-55页
            3.4.2 核移植重编程相关小分子表达分析第55-57页
            3.4.3 多能性维持基因分析第57-60页
            3.4.4 DNA去甲基化酶第60-63页
            3.4.7 RNA去甲基化基因第63-64页
            3.4.8 共表达网络分析第64-66页
        3.5 组蛋白去甲基化酶可以克服SCNT胚胎发育阻滞第66-78页
            3.5.1 Kdm4b/4d可以克服SCNT胚胎ZGA的缺陷第66-74页
                3.5.1.1 T-SNE分析第67页
                3.5.1.2 差异表达基因分析第67-68页
                3.5.1.3 聚类分析第68-69页
                3.5.1.4 关键激活基因的识别第69-74页
            3.5.2 Kdm5b可以克服核移植4-细胞发育阻滞第74-77页
                3.5.2.1 T-SNE分析第74-75页
                3.5.2.2 差异表达分析第75-76页
                3.5.2.3 关键激活基因识别第76-77页
            3.5.3 基因共表达网络分析第77-78页
    4.讨论第78-82页
    5.展望第82-83页
参考文献第83-92页
附录第92-97页
致谢第97-98页
攻读学位期间发表的学术论文第98页

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