| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 缩略语对照表 | 第13-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-33页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第17-19页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第17-18页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第18-19页 |
| 1.2 癌症和脑科学领域多模态数据介绍 | 第19-24页 |
| 1.2.1 癌症多组学数据 | 第19-21页 |
| 1.2.2 脑科学多模态数据 | 第21-24页 |
| 1.3 研究现状与挑战 | 第24-29页 |
| 1.3.1 癌症组学中针对非编码RNA数据的挖掘研究现状与挑战 | 第24-27页 |
| 1.3.2 脑科学多模态数据挖掘研究现状与挑战 | 第27-29页 |
| 1.4 本章内容及章节安排 | 第29-33页 |
| 1.4.1 主要内容 | 第29-31页 |
| 1.4.2 章节安排 | 第31-33页 |
| 第二章 多癌症共有miRNA调控模块挖掘研究 | 第33-45页 |
| 2.1 引言 | 第33-35页 |
| 2.2 多癌症共有miRNA模块挖掘 | 第35-38页 |
| 2.2.1 数据来源与预处理 | 第35页 |
| 2.2.2 基于miRNA表达谱的多癌症共有miRNA模块挖掘算法 | 第35-38页 |
| 2.3 实验结果与分析 | 第38-44页 |
| 2.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第三章 基于疾病/症状双色网络模型的精神分裂症神经影像学研究 | 第45-57页 |
| 3.1 引言 | 第45-46页 |
| 3.2 疾病/症状双色网络模型构建 | 第46-50页 |
| 3.2.1 数据来源与预处理 | 第46-48页 |
| 3.2.2 基于功能核磁共振影像的疾病-症状双色网络模型构建方法 | 第48-50页 |
| 3.3 中介效应分析探究疾病网络,症状网络与症状间相互关系 | 第50-51页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第51-55页 |
| 3.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 第四章 整合脑科学多模态数据的创造力预测 | 第57-71页 |
| 4.1 引言 | 第57-58页 |
| 4.2 整合脑科学多组学数据的表型预测方法 | 第58-61页 |
| 4.3 整合基因与脑影像数据的创造力预测 | 第61-67页 |
| 4.3.1 数据来源与预处理 | 第61-63页 |
| 4.3.2 实验结果与分析 | 第63-67页 |
| 4.4 本章小节 | 第67-71页 |
| 第五章 神经影像学研究结果注释工具箱 | 第71-87页 |
| 5.1 引言 | 第71-72页 |
| 5.2 对神经影像学研究结果进行功能与遗传注释的方法 | 第72-77页 |
| 5.2.1 数据来源与预处理 | 第72-73页 |
| 5.2.2 对不同形式神经影像学研究结果进行功能与遗传注释的方法 | 第73-77页 |
| 5.3 神经影像学研究结果注释工具箱实现 | 第77-79页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第79-84页 |
| 5.5 本章小结 | 第84-87页 |
| 第六章 总结与展望 | 第87-91页 |
| 参考文献 | 第91-107页 |
| 致谢 | 第107-109页 |
| 作者简介 | 第109-112页 |
