| 中文摘要 | 第3-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 缩略词表Ⅰ | 第10-11页 |
| 缩略词表Ⅱ | 第11-15页 |
| 第一部分 III级胶质瘤基因共表达网络(WGCNA)构建 | 第15-40页 |
| 1.1 前言 | 第15-19页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第15-16页 |
| 1.1.2 WGCNA理论基础 | 第16页 |
| 1.1.3 WGCNA算法基础 | 第16-17页 |
| 1.1.4 基因共表达网络similarity的定义 | 第17页 |
| 1.1.5 Adjacency功能参数的定义 | 第17-19页 |
| 1.1.6 识别基因模块(modules)以及功能 | 第19页 |
| 1.1.7 Cytoscape的基因网络分析 | 第19页 |
| 1.2 研究目的 | 第19-20页 |
| 1.3 研究方法以及结果 | 第20-22页 |
| 1.3.1 数据下载 | 第20页 |
| 1.3.2 差异基因筛选 | 第20-21页 |
| 1.3.3 构建III级胶质瘤共表达网络 | 第21-22页 |
| 1.3.4 III级胶质瘤基因模块GO、KEGG功能分析 | 第22页 |
| 1.3.5 III级胶质瘤的预后 | 第22页 |
| 1.4 结果 | 第22-33页 |
| 1.4.1 差异基因 | 第22-25页 |
| 1.4.2 III级胶质瘤共表达网络 | 第25-29页 |
| 1.4.3 III级胶质瘤基因模块GO、KEGG功能分析结果 | 第29-31页 |
| 1.4.4 与III级胶质瘤的预后相关的信号分子 | 第31-33页 |
| 1.5 讨论 | 第33-35页 |
| 1.6 结论 | 第35-36页 |
| 参考文献 | 第36-40页 |
| 第二部分 microRNA在髓母细胞瘤的作用机制 | 第40-52页 |
| 2.1 前言 | 第40-41页 |
| 2.1.1 髓母细胞瘤的研究进展 | 第40-41页 |
| 2.1.2 IPA（ingenuity pathway analysis）软件在肿瘤研究中的应用 | 第41页 |
| 2.2 研究目的 | 第41-42页 |
| 2.3 方法 | 第42-43页 |
| 2.3.1 数据下载和预处理 | 第42页 |
| 2.3.2 差异基因筛选 | 第42-43页 |
| 2.3.3 IPA软件分析髓母细胞瘤的调控网络 | 第43页 |
| 2.4 结果 | 第43-46页 |
| 2.4.1 差异基因 | 第43-45页 |
| 2.4.2 髓母细胞瘤mi RNA调控网络 | 第45-46页 |
| 2.5 讨论 | 第46-48页 |
| 2.6 结论 | 第48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 第三部分 microRNA在中枢神经系统肿瘤诊断应用的研究 | 第52-69页 |
| 3.1 前言 | 第52-54页 |
| 3.2 颅内肿瘤脑脊液差异microRNA的筛选 | 第54-58页 |
| 3.3 差异microRNA实验验证 | 第58-63页 |
| 3.3.1 标本的采集 | 第58页 |
| 3.3.2 主要仪器和试剂 | 第58-59页 |
| 3.3.3 脑脊液RNA的提取 | 第59-60页 |
| 3.3.4 mi RNA反转录成cDNA | 第60-63页 |
| 3.4 结果 | 第63-64页 |
| 3.5 讨论 | 第64-65页 |
| 3.6 结论 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 在学期间的研究成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
