| 摘要 | 第8-10页 |
| Abstract | 第10-11页 |
| 缩略词 | 第12-13页 |
| 一 引言 | 第13-18页 |
| 二 材料与方法 | 第18-31页 |
| 2.1 技术流程总览 | 第18页 |
| 2.2 研究对象 | 第18-19页 |
| 2.3 方法 | 第19-21页 |
| 2.3.1 流行病学调查和资料整理统计 | 第19页 |
| 2.3.2 SNP的来源 | 第19-20页 |
| 2.3.3 SNP的分型 | 第20-21页 |
| 2.4 SNP的选择 | 第21-23页 |
| 2.4.1 分型成功率 | 第21页 |
| 2.4.2 哈迪-温伯格平衡检验 | 第21-22页 |
| 2.4.3 连锁不平衡检验 | 第22-23页 |
| 2.5 基因多态单位点及遗传模型比值比分析 | 第23-27页 |
| 2.5.1 比值比 | 第23-24页 |
| 2.5.2 Logistic回归模型的一般形式 | 第24-26页 |
| 2.5.3 Logistic回归系数的意义 | 第26-27页 |
| 2.6 肺癌预测模型的变量筛选与构建 | 第27-29页 |
| 2.6.1 基于最大似然估计的向后逐步Logistic回归模型 | 第27页 |
| 2.6.2 多重共线性检验 | 第27-28页 |
| 2.6.3 交互作用 | 第28-29页 |
| 2.6.3.1 Logistic回归乘积项法 | 第28页 |
| 2.6.3.2 信息熵交互图和系统树法 | 第28-29页 |
| 2.6.4 多因素降维法模型 | 第29页 |
| 2.7 构建的模型种类 | 第29-30页 |
| 2.8 模型的评价 | 第30-31页 |
| 三 结果 | 第31-49页 |
| 3.1 研究对象的基本资料 | 第31-32页 |
| 3.2 SNP位点选择和评价 | 第32-34页 |
| 3.3 基因多态位点和肺癌遗传易感性分析 | 第34-39页 |
| 3.3.1 单位点等位基因分析 | 第35-37页 |
| 3.3.2 遗传模型分析 | 第37-39页 |
| 3.4 构建肺癌风险预测模型 | 第39-45页 |
| 3.4.1 基于最大似然估计的向后逐步Logistic回归 | 第39页 |
| 3.4.2 多重共线性 | 第39-40页 |
| 3.4.3 交互作用 | 第40-43页 |
| 3.4.3.1 基因-基因交互作用 | 第40-41页 |
| 3.4.3.2 环境-基因交互作用 | 第41页 |
| 3.4.3.3 主效应与交互效应 | 第41-42页 |
| 3.4.3.4 聚类系统树 | 第42-43页 |
| 3.4.4 NSCLC风险关联因素的累积效应 | 第43-45页 |
| 3.5 模型评价与验证 | 第45-49页 |
| 3.5.1 ROC曲线分析 | 第45-47页 |
| 3.5.2 实验数据与验证数据评价 | 第47-48页 |
| 3.5.3 MDR模型验证 | 第48-49页 |
| 四 讨论 | 第49-54页 |
| 4.1 基因多态位点与肺癌易感性的关系 | 第49-51页 |
| 4.1.1 TERT基因 | 第49-50页 |
| 4.1.2 BAG6基因 | 第50页 |
| 4.1.3 MMP2基因 | 第50-51页 |
| 4.1.4 CHEK2基因 | 第51页 |
| 4.1.5 XRCC6基因 | 第51页 |
| 4.2 肺癌风险预测模型构建的意义 | 第51-52页 |
| 4.2.1 交互作用的影响 | 第51-52页 |
| 4.2.2 单核苷酸多态性的预测价值 | 第52页 |
| 4.3 研究的局限性 | 第52-54页 |
| 五 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-61页 |
| 附录一 | 第61-69页 |
| 综述：肺癌预测模型构建的研究进展 | 第61-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 附录二 | 第69-71页 |
| 肺癌患者调查随访表 | 第69-71页 |
| 硕士期间发表文章 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-75页 |