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Biomarker发现中的多组学图谱应用

共计 30 章节
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01
生物标志物概念与多组学概览
定义 · 分类 · 研究意义
生物标志物概念多组学概览
02
基因组学基础与突变图谱
DNA测序 · SNP/Indel/CNV · 突变图谱构建方法
基因组学基础突变图谱
03
转录组学与基因表达图谱
RNA-seq技术 · 差异表达分析 · 热图与火山图
转录组学基因表达图谱
04
蛋白质组学与相互作用网络
质谱技术 · 蛋白定量 · 蛋白质-蛋白质相互作用网络
蛋白质组学相互作用网络
05
代谢组学与代谢通路图谱
LC-MS/GC-MS · 代谢物鉴定 · KEGG通路映射
代谢组学代谢通路图谱
06
表观基因组学与调控图谱
DNA甲基化 · 组蛋白修饰 · ChIP-seq
表观基因组学调控图谱
07
多组学数据整合策略
同构/异构整合 · 串联/并行整合 · 基于网络的整合
多组学数据整合策…同构
08
公共多组学数据库
TCGA · GEO · ProteomicsDB
公共多组学数据库TCGA
09
数据预处理与质量控制
标准化 · 归一化 · 批次校正（ComBat
数据预处理质量控制
10
差异分析与特征筛选
统计检验（t检验 · Wilcoxon） · 倍数变化
差异分析特征筛选
11
网络分析基础
节点 · 边 · 度
网络分析基础节点
12
蛋白质-蛋白质相互作用网络构建
STRING · BioGRID数据库 · 网络拓扑分析
蛋白质蛋白质相互作用网…
13
基因调控网络推断
相关性 · 互信息 · 贝叶斯网络
基因调控网络推断相关性
14
代谢网络建模
通量平衡分析（FBA） · 代谢网络重构 · Cobra工具箱
代谢网络建模FBA
15
共表达网络分析（WGCNA）
权值基因共表达网络构建 · 模块鉴定 · 模块-性状关联
WGCNA共表达网络分析
16
贝叶斯网络与因果推断
有向无环图 · 条件概率 · 因果图学习（PC算法）
贝叶斯网络因果推断
17
机器学习在生物标志物发现中的应用
监督/无监督学习 · 分类器（RF · SVM
机器学习生物标志物发现
18
特征选择与降维
PCA · t-SNE · UMAP
特征选择降维
19
分类与预测模型构建
训练/验证集划分 · 超参数调优 · ROC曲线
分类预测模型构建
20
模型评估与验证
交叉验证 · 独立验证 · 置换检验
模型评估验证
21
多组学整合机器学习方法
多视图学习 · 图神经网络（MoGCN · MOGONET）
多组学整合机器学…多视图学习
22
通路富集分析与功能注释
GSEA · ORA · DAVID
通路富集分析功能注释
23
网络模块检测与生物标志物识别
社区发现（Louvain） · 子图挖掘 · 关键驱动因子
网络模块检测生物标志物识别
24
单细胞多组学与图谱
scRNA-seq · scATAC-seq · CITE-seq
单细胞多组学图谱
25
空间组学与组织图谱
空间转录组（10x Visium） · MERFISH · 空间网络分析
空间组学组织图谱
26
时间序列多组学分析
时间序列聚类 · 动态网络 · 趋势分析（maSigPro）
时间序列多组学分…时间序列聚类
27
生物标志物的临床转化与验证
队列验证 · 多中心研究 · 诊断/预后性能评估指标
生物标志物的临床…验证
28
可解释性AI与图谱可视化
SHAP · LIME · 网络图可视化（Cytoscape
AI可解释性
29
案例
肿瘤免疫微环境生物标志物 · 免疫检查点预测
案例肿瘤免疫微环境生…
30
前沿展望与挑战
空间多组学 · 多模态AI · 单细胞图谱临床落地
前沿展望挑战