| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-22页 |
| 1 研究背景 | 第10-16页 |
| 1.1 生物信息学及其发展 | 第10-11页 |
| 1.2 基因表达谱数据 | 第11-12页 |
| 1.3 生物分子网络 | 第12-14页 |
| 1.4 代谢网络与信号传导网络 | 第14-15页 |
| 1.5 复杂疾病 | 第15-16页 |
| 2 常用分析工具 | 第16-18页 |
| 2.1 R语言 | 第16页 |
| 2.2 Cytoscape | 第16-17页 |
| 2.3 Bioconductor简介 | 第17-18页 |
| 3 本文研究内容 | 第18-20页 |
| 3.1 本文使用数据及其预处理 | 第18-19页 |
| 3.2 基于基因相互作用强度的信号通路影响分析方法 | 第19-20页 |
| 3.3 功能信号子通路分析方法 | 第20页 |
| 4 本文的工作与组织 | 第20-22页 |
| 第二章 基于基因相互作用强度的信号通路影响分析方法 | 第22-36页 |
| 1 引言 | 第22-23页 |
| 2 基本概念 | 第23-25页 |
| 2.1 差异分析 | 第23-24页 |
| 2.2 KEGG数据库 | 第24-25页 |
| 3 算法介绍 | 第25-27页 |
| 3.1 信号通路影响分析方法（SPIA） | 第25-26页 |
| 3.2 基于基因相互作用强度的信号通路影响分析方法 | 第26-27页 |
| 4 算法步骤 | 第27-28页 |
| 5 结果与分析 | 第28-33页 |
| 5.1 PSPIA、MSPIA和SPIA结果的比较 | 第29-32页 |
| 5.2 PSPIA、MSPIA和SPIA在常见癌症通路的结果比较 | 第32-33页 |
| 5.3 与其它方法的比较 | 第33页 |
| 6 结论 | 第33-34页 |
| 7 本章小结 | 第34-36页 |
| 第三章 功能信号子通路分析方法 | 第36-54页 |
| 1 引言 | 第36-37页 |
| 2 基本概念 | 第37-39页 |
| 2.1 富集分析方法 | 第37-38页 |
| 2.2 子通路 | 第38-39页 |
| 3 算法介绍 | 第39-41页 |
| 3.1 注释差异基因到通路 | 第39页 |
| 3.2 定义子通路具体流程 | 第39-40页 |
| 3.3 子通路的显著富集分析 | 第40-41页 |
| 4 算法步骤 | 第41-42页 |
| 5 结果分析 | 第42-51页 |
| 5.1 通路分析 | 第42-48页 |
| 5.2 功能分析 | 第48-50页 |
| 5.3 显著通路与功能关系分析 | 第50-51页 |
| 6 结论 | 第51-52页 |
| 7 本章小结 | 第52-54页 |
| 总结与展望 | 第54-56页 |
| 1 本文总结 | 第54页 |
| 2 后续研究与展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第67页 |
