| 中文摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 缩略语/符号说明 | 第10-12页 |
| 前言 | 第12-14页 |
| 研究现状、成果 | 第12页 |
| 研究目的、方法 | 第12-14页 |
| 1 对象和方法 | 第14-20页 |
| 1.1 研究对象 | 第14页 |
| 1.1.1 发现部分研究对象 | 第14页 |
| 1.1.2 验证部分研究对象 | 第14页 |
| 1.2 表达数据处理 | 第14-17页 |
| 1.2.1 AHBA探针选择 | 第14-15页 |
| 1.2.2 AHBA采样点选择 | 第15页 |
| 1.2.3 采样点匹配到脑图谱 | 第15页 |
| 1.2.4 DS计算 | 第15-16页 |
| 1.2.5 基因表达数据过滤 | 第16页 |
| 1.2.6 WGCNA构建一致性网络 | 第16-17页 |
| 1.3 影像数据处理 | 第17-18页 |
| 1.3.1 高分辨率结构像处理 | 第17页 |
| 1.3.2 提取采样点的CCV | 第17-18页 |
| 1.4 确定与CCV相关的模块 | 第18页 |
| 1.4.1 发现与CCV相关的模块 | 第18页 |
| 1.4.2 验证与CCV相关的模块 | 第18页 |
| 1.5 与CCV相关模块的注释 | 第18-20页 |
| 1.5.1 模块网络可视化及hub基因的确定 | 第18-19页 |
| 1.5.2 模块基因集富集分析 | 第19页 |
| 1.5.3 模块细胞类型-特异性表达分析 | 第19页 |
| 1.5.4 模块时间特异性表达分析 | 第19-20页 |
| 2 结果 | 第20-38页 |
| 2.1 人口学信息及成像参数 | 第20-22页 |
| 2.2 将10370个高DS基因分为43模块 | 第22-26页 |
| 2.3 发现数据集中发现两个模块与CCV相关 | 第26-28页 |
| 2.4 验证数据集中验证两个模块与CCV相关 | 第28-29页 |
| 2.5 确定与CCV相关模块的hub基因 | 第29-32页 |
| 2.6 与CCV相关的模块富集到神经元和突触上 | 第32-35页 |
| 2.7 与CCV相关的模块在皮层神经元特异性表达 | 第35页 |
| 2.8 与CCV相关的模块展现出不同的时间特异性表达模式 | 第35-38页 |
| 3 讨论 | 第38-43页 |
| 3.1 关于转录-影像关联分析方法的思考 | 第38-40页 |
| 3.2 与CCV正相关的转录模块 | 第40-41页 |
| 3.3 与CCV负相关的转录模块 | 第41-43页 |
| 结论 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-53页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第53-54页 |
| 综述 后GWAS时代的研究热点：可调控变异的探索 | 第54-63页 |
| 综述参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 个人简历 | 第65页 |