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基于吸引子分析的乳腺癌關鍵靶點識別及藥物組合設計方法研究

論文目錄
摘要第1-7頁
Abstract第7-10頁
縮略詞表第10-11頁
第一章 文獻綜述第11-22頁
  1.1 研究背景第11-16頁
    1.1.1 乳腺癌治療的重要性第11-12頁
    1.1.2 藥物設計的發展第12-14頁
    1.1.3 基于生物網絡動力學研究乳腺癌的重要性第14-16頁
  1.2 研究現狀第16-22頁
    1.2.1 乳腺癌藥物治療現狀第16-17頁
    1.2.2 中藥有效成分群辨識方法研究進展第17-19頁
    1.2.3 藥物組合設計的研究進展第19-22頁
前言第22-24頁
第二章 乳腺癌分子調控網絡的構建方法研究第24-34頁
  2.1 引言第24頁
  2.2 材料與方法第24-32頁
    2.2.1 數據來源第24-30頁
    2.2.2 網絡的構建第30-32頁
  2.3 結果與討論第32-33頁
  2.4 小結第33-34頁
第三章 乳腺癌分子調控網絡吸引子分析第34-47頁
  3.1 引言第34-35頁
  3.2 材料與方法第35-40頁
    3.2.1 布爾網絡模型的構建第35-37頁
    3.2.2 吸引子地形圖分析第37-40頁
  3.3 結果和討論第40-45頁
  3.4 小結第45-47頁
第四章 基于網絡的乳腺癌關鍵靶點識別方法研究第47-59頁
  4.1 引言第47-48頁
  4.2 材料與方法第48-49頁
    4.2.1 基于網絡拓撲結構識別關鍵靶點第48頁
    4.2.2 基于網絡動力學識別關鍵靶點第48-49頁
  4.3 結果與討論第49-58頁
  4.4 小結第58-59頁
第五章 基于關鍵靶點的中藥治療乳腺癌的有效成分群辨識第59-71頁
  5.1 材料與方法第59-64頁
    5.1.1 數據來源第59-63頁
    5.1.2 基于實體語法系統的中藥有效成分群辨識第63-64頁
  5.2 結果與討論第64-70頁
  5.3 小結第70-71頁
第六章 乳腺癌的藥物組合設計研究第71-79頁
  6.1 引言第71頁
  6.2 材料與方法第71-74頁
    6.2.1 數據來源第71-72頁
    6.2.2 基于網絡動態預測藥物治療反應第72-74頁
  6.3 結果與討論第74-78頁
  6.4 小結第78-79頁
第七章 總結與展望第79-81頁
  7.1 研究成果第79-80頁
  7.2 創新點第80頁
  7.3 展望第80-81頁
參考文獻第81-90頁
附錄第90-123頁
致謝第123-124頁
在學期間主要研究成果第124-125頁
個人簡介第125頁

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