| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-15页 |
| ·肿瘤细胞纯度估计和差异甲基化分析概述 | 第7-10页 |
| ·药物敏感性预测概述 | 第10-13页 |
| ·本文结构安排 | 第13-15页 |
| 第2章 基于DNA甲基化芯片数据的肿瘤纯度估计模型及差异甲基化分析 | 第15-39页 |
| ·研究背景与数据材料 | 第15-18页 |
| ·肿瘤-正常样本甲基化水平分布差异分析 | 第18-21页 |
| ·肿瘤纯度估计模型与结果 | 第21-29页 |
| ·肿瘤纯度估计模型 | 第21-25页 |
| ·模型结果 | 第25-29页 |
| ·差异甲基化区域估计模型与结果 | 第29-36页 |
| ·考虑肿瘤细胞纯度的差异甲基化估计模型 | 第30-33页 |
| ·模型结果 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-39页 |
| 第3章 抗癌药物敏感性预测的双层网络模型 | 第39-65页 |
| ·数据与材料 | 第39-43页 |
| ·CCLE数据库 | 第39-40页 |
| ·CGP数据库 | 第40-41页 |
| ·CCLE与CGP数据一致性 | 第41-42页 |
| ·PubChem数据库 | 第42页 |
| ·数据预处理 | 第42-43页 |
| ·细胞系和药物相似性与药物反应的关系分析 | 第43-46页 |
| ·药物-细胞系双层网络的构建 | 第46-47页 |
| ·药物敏感性预测的局部加权模型 | 第47-49页 |
| ·药物敏感性预测模型参数的确定 | 第49-50页 |
| ·模型结果 | 第50-62页 |
| ·CCLE与CGP交叉验证结果 | 第50-61页 |
| ·CGP中缺失数据的补充 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-65页 |
| 第4章 结论与展望 | 第65-69页 |
| ·结论 | 第65-66页 |
| ·课题展望 | 第66-69页 |
| 参考文献 | 第69-79页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 附件 | 第83页 |