| 附件 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第11页 |
| 1.3 研究内容、方法和结构 | 第11-14页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第11页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第11-13页 |
| 1.3.3 研究结构 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的主要贡献 | 第14-15页 |
| 第2章 相关理论与文献综述 | 第15-21页 |
| 2.1 ICC及microRNA的相关理论 | 第15页 |
| 2.1.1 肝内胆管癌的相关理论 | 第15页 |
| 2.1.2 microRNA的相关理论 | 第15页 |
| 2.2 ICC及microRNA的文献综述 | 第15-19页 |
| 2.2.1 miRNA的文献综述 | 第15-17页 |
| 2.2.2 miRNA在ICC中的文献综述 | 第17-19页 |
| 2.3 加权基因共表达网络在癌症中的文献综述 | 第19-21页 |
| 2.3.1 WGCNA的发展 | 第19页 |
| 2.3.2 WGCNA的文献综述 | 第19-21页 |
| 第3章 microRNA在ICC中的统计分析方法 | 第21-33页 |
| 3.1 基于k均值动态聚类的WGCNA分析原理 | 第21-29页 |
| 3.1.1 动态聚类的背景介绍及基本思想 | 第21页 |
| 3.1.2 k均值动态聚类的理论介绍 | 第21-22页 |
| 3.1.3 WGCNA的内涵 | 第22页 |
| 3.1.4 WGCNA的原理 | 第22-28页 |
| 3.1.5 WGCNA的优势 | 第28-29页 |
| 3.2 基于Fisher精确检验的分析方法 | 第29-31页 |
| 3.2.1 Fisher精确检验的原理 | 第29页 |
| 3.2.2 基于Fisher精确检验的GO富集分析法 | 第29-30页 |
| 3.2.3 基于Fisher精确检验的KEGG通路分析法 | 第30-31页 |
| 3.3 GO分析及KEGG通路的功能注释工具 | 第31-33页 |
| 3.3.1 DAVID介绍 | 第31-32页 |
| 3.3.2 功能注释图表 | 第32页 |
| 3.3.3 DAVID的优势 | 第32-33页 |
| 第4章 microRNA在ICC中的试验设计及模型建立 | 第33-48页 |
| 4.1 数据来源及说明 | 第33页 |
| 4.2 差异表达数据及相关性 | 第33-38页 |
| 4.2.1 筛选差异表达的miRNA | 第33页 |
| 4.2.2 筛选差异表达的mRNA | 第33页 |
| 4.2.3 miRNA靶向mRNA的数据 | 第33-35页 |
| 4.2.4 miRNA的靶向mRNA调控表达筛选 | 第35-36页 |
| 4.2.5 计算Pearson相关性 | 第36-38页 |
| 4.3 构建加权共表达网络 | 第38-41页 |
| 4.3.1 建立网络 | 第38页 |
| 4.3.2 模块发觉 | 第38-41页 |
| 4.4 基于DAVID的GO结果 | 第41-42页 |
| 4.5 基于DAVID的KEGG Pathway结果 | 第42-48页 |
| 第5章 结论 | 第48-50页 |
| 5.1 本文结论 | 第48页 |
| 5.2 本文创新 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 附录 | 第54-70页 |
| 附录一：部分数据处理SAS程序 | 第54-57页 |
| 附录二：R软件WGCNA程序 | 第57-58页 |
| 附录三：GO富集分析完整结果表 | 第58-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
