基因组学概论(第二版) [Intoduction to Genomics(Second Edition)]

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[美] A.M.莱斯克 著,薛庆中,胡松年 等 译



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发表于2024-11-24

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图书介绍

出版社: 科学出版社
ISBN:9787030463456
版次:2
商品编码:11943348
包装:平装
丛书名: 生物信息学数据分析丛书
外文名称:Intoduction to Genomics(Second Edition)
开本:16开
出版时间:2016-01-01
用纸:胶版纸
页数:428
字数:675000


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图书描述

编辑推荐

适读人群 :从事基因组学、蛋白质组学研究,质谱分析,生物信息学,计算科学,数据挖掘等研究领域的读者
  ·新章节反映了基因组学领域内新的主题和发展
  ·通过新伦理知识提醒读者关注围绕基因组学展开的伦理问题。
  ·作者的写作风格受到读者普遍点赞,每一章以明确、清晰的方式引导您切入概念上富有挑战性的主题,有助于增强学习信心和热情。
  ·正文的知识框和案例研究,灵活运用,为高层次研究课题提供了更详细的信息。
  ·学习工具遍布全书,尤始得关注的是章末的“练习题、问题和网络问题”,鼓励并支持自主学习,帮助学生通过动手学习掌握主题。

内容简介

  《基因组学概论(第二版)》的内容框架设计独具匠心,作者把基因组比拟为生物学研究的集线器。由此分层次介绍了DNA、蛋白质序列和结构、基因组、蛋白质组、转录组和系统生物学内容,也分别对原核生物、真核生物、人类基因组结构和特性进行了介绍和比较,并将基因组变化和进化联系起来。《基因组学概论(第二版)》的布局特别适合教学需要,每章均先指明学习目标,学习内容有章有节,循序渐进,逐步展开,关键字设有标签进行简要说明。全书的图表丰富,有助理解,每章结束时提供了参考文献,让有兴趣的读者深究;布置的练习,可帮助读者复习和进一步思考,而网络问题则能引导读者借助于各种网络工具深入学习和研究基因组。《基因组学概论(第二版)》对于生命科学领域的教师、本科生、研究生或研究人员而言,是一本了解基因组不可或缺的入门教材和参考书。

内页插图

精彩书评

  ★“基因组学因高技术驱动,在生物学领域中发展迅猛。该书对基因组学研究做了精彩的概述,内容广泛全面,并将所有技术信息翻译成具有生物学意义的概念。”
  ——荷兰泽兰德大学DICKROELOFS
  
  ★“本书非常通俗地概述了基因组学在生物学研究领域中的重要性,对有兴趣于基因组学及其基础技术,不同程度的学生而言,这是一本优秀的入门书籍。”
  ——英国威尔士班戈大学THOMASCASPARI
  
  ★“本书作者是一位颇有说服力的作家。他通过非常具体的例子,以类比和幽默的方式,阐明科学原理,给我留下深刻的印象。他的写作流畅,易于阅读。”
  ——美国密西西比州立大学DANIEL6.PETERSON

目录

译者序
第二版前言
第一版前言
第二版概述
第二版新内容
第1章 基因组学概论
1.1 人类基因组
1.2 人类基因组的内容
1.3 编码蛋白质组的基因
1.4 基因组结构种类
1.4.1 染色体、细胞器和质粒
1.4.2 基因
1.4.3 基因组的动态组成
1.5 基因组测序计划
1.6 种群内和种群间的差异
1.7 人类基因组测序
1.8 人类基因组和医学
1.8.1 疾病的预防
1.8.2 检测和精确诊断
1.8.3 有效治疗手段的发现和实施
1.8.4 卫生保健服务
1.9 数据库的进化和发展
1.9.1 数据库的进化和发展(evo-deVo)
1.9.2 基因组浏览器
1.10 蛋白质进化:物种内和物种间序列及结构的分歧
1.11 伦理、法律和社会问题
1.12 推荐阅读
1.13 练习、问题和网络问题

第2章 基因组是生物学的集线器(Hub)
2.1 个体、群体、生物圈:过去、现在和未来
2.2 中心法则和周边规则
2.3 表达模式
2.3.1 基因表达的调控
2.3.2 蛋白质组学
2.3.3 基因组学和发育生物学
2.3.4 基因和思维:神经基因组学
2.4 群体
2.4.1 单核苷酸多态性和单体型
2.4.2 临床上重要的单体型:主要组织相容性复合物
2.4.3 突变和疾病
2.5 遗传性疾病的诱因及其治疗的病例
2.5.1 血红蛋白病是由异常血红蛋白引发的分子疾病
2.5.2 苯丙酮尿症
2.5.3 阿尔茨海默病
2.5.4 SNP和癌症
2.6 物种
2.7 生物圈
2.7.1 物种灭绝
2.7.2 袋狼的灭绝
2.7.3 麋鹿的幸存
2.8 推荐阅读
2.9 练习、问题和网络问题

第3章 图谱、测序、注释和数据库
3.1 经典遗传学背景
3.2 图谱和旅行指南
3.2.1 遗传图谱
3.2.2 连锁
3.2.3 连锁不平衡
3.2.4 染色体带型图
3.2.5 直接基于DNA序列的高分辨率图谱
3.2.6 限制性酶切图谱
3.3 DNA结构的发现
3.4 DNA测序
3.4.1 FrederickSanger和DNA测序的发展
3.4.2 Maxam-Gilbert化学裂解法
3.4.3 DNA自动化测序
3.5 组织大规模测序计划
3.5.1 产生克隆:分层或“BACtoBAC”基因组测序
3.5.2 全基因组鸟枪法测序
3.5.3 高通量测序
3.5.4 生命科学技术的快速发展(lifeinthefastlane)
3.6 分子生物学数据库
3.6.1 核酸序列数据库
3.6.2 蛋白质序列数据库
3.6.3 遗传性疾病数据库:OMIM和OMIA
3.6.4 结构数据库
3.6.5 蛋白质结构的分类
3.6.6 专业或精品(boutique)数据库
3.6.7 表达和蛋白质组学数据库
3.6.8 代谢路径数据库
3.6.9 文献数据库
3.6.10 分子生物学数据库和服务器概观
3.7 推荐阅读
3.8 练习、问题、网络问题

第4章 比较基因组学
4.1 引言
4.2 生命的一致性和多样性
4.3 基因组的大小和结构
4.4 病毒基因组
4.4.1 重组病毒
4.4.2 流感:过去和当前的威胁
4.5 原核生物的基因组结构
4.5.1 复制和转录
4.5.2 基因转移
4.6 真核生物基因组结构
4.7 如何区别基因组
4.7.1 单核苷酸水平的多样性
4.7.2 复制
4.7.3 染色体水平上的比较:共线性
4.8 是什么让我们成为人类?
4.8.1 比较基因组学
4.8.2 结合的方法:OXP2基因
4.9 黑猩猩和人类基因组
4.10 小鼠和大鼠基因组
4.11 研究人类疾病的模式生物
4.11.1 秀丽隐杆线虫基因组
4.11.2 黑腹果蝇基因组
4.11.3 人类、线虫和果蝇的同源基因
4.12 DNA元件百科全书计划
4.13 推荐阅读
4.14 练习、问题和网络问题

第5章 进化和基因组变化
5.1 进化是探索
5.2 生物系统学
5.2.1 生物学命名
5.2.2 生物学相似性和差异性的测定
5.3 同源性和家族
5.4 模式匹配——生物信息学的基本工具
5.4.1 序列比对
5.4.2 最佳比对的定义
5.4.3 快速扫描数据库的近似方法
5.4.4 三维结构的匹配模式
5.5 蛋白质序列、结构及功能的进化
5.5.1 单个点突变的影响
5.5.2 蛋白质结构和功能的进化
5.6 系统发育
5.6.1 系统进化树
5.6.2 聚类法
5.6.3 分支法
5.6.4 进化率变化的问题
5.6.5 贝叶斯法
5.7 快速进化:遗传工程
5.8 推荐阅读
5.9 练习、问题及网络问题

第6章 原核生物基因组
6.1 原核生物进化与系统发育的关系
6.1.1 原核生物的主要类型
6.1.2 是否了解生命系统发生树的根源?
6.2 古细菌
6.2.1 甲烷球菌基因组
6.2.2 极端温度下的生命
6.2.3 超嗜热古菌比较基因组学:热球菌和火球菌
6.3 细菌
6.3.1 致病菌基因组
6.3.2 基因组学和疫苗的研发
6.4 宏基因组学:同一个环境样品中收集的全部基因组
6.5 推荐阅读
6.6 练习、问题和网络问题
……
第7章 真核生物基因组
第8章 基因组学和人类生物学
第9章 芯片和转录组学
第10章 蛋白质组学
第11章 系统生物学
索引
后记

前言/序言

  快速、廉价的测序技术,使基因组学发生了全新的转变。具有里程碑意义的“千美元个人基因组”目标可能很快就能实现了。本书写作过程中,成千上万的个人全基因组已经完成测序,多的单基因序列测定工作也在进行中。例如,BRCAI基因的突变会使乳腺癌或卵巢癌发生的概率增大。
  基因组学的应用领域极为广泛,疾病基因检测在临床医学上的应用位居首位。毋庸置疑,基因检测能提高人民的健康水平,因而推动了最初人类基因组计划项目。厘清基因和疾病之间的关系将有助于更精确的诊断,以便对患者及其后代疾病增加的风险作出预警。并可根据患者的各种生理生化指标、特性设计相应的治疗方案,称之为药物基因组学。其他生物的基因组对人类健康也有一定的影响,特别是某些致病菌已经产生或可能产生对抗生素的耐药性。除此之外,基因组学还可以应用于农作物和家畜的改良、粮食产量的提高,以及濒危物种的保护。发展替代能源无论是对物理学,还是对生物学,都是一项重大的挑战。
  在这些应用中,基因组学深刻揭示了生物学的基本原理。就个人层面而言,基因组注释从根本上改变了我们对自身的看法:人类是什么?答案就存在于人类基因间复杂的交互作用和生活史中。人类的某些特征,如眼睛的颜色、镰状细胞性贫血症,都完全取决于特定的基因序列。然而,对于大多数的表型性状,基因组、表观遗传学和生活史都发挥了一定的作用,但弄清三者的贡献分配情况,则是一项严峻的挑战。
  在本书中,作者尝试着为基因组学的背景提供一个平衡的观点,但技术的发展大大增加了数据流,扩增了知识量,充实了人们对数据理解的空间,强化了基因组学技术在医学等领域的应用。我偏爱第一版的简洁。遗憾的是,本领域的快速发展,使得这种简洁不得不被放弃。
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