功能基因組學 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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徐子勤 著

圖書標籤:

• 功能基因組學
• 基因組學
• 生物信息學
• 分子生物學
• 基因功能
• 基因錶達
• 基因調控
• 基因組分析
• 生命科學
• 生物技術

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030190529

版次：31

商品編碼：12313022

包裝：平裝

叢書名： 生命科學專論

開本：16開

齣版時間：2018-01-01

頁數：608

正文語種：中文

內容簡介

功能基因組學是確定基因組所有基因及其産物的生物學功能的科學。隨著測序技術的不斷完善，大規模分析某一生物的基因組全序列成為目前分子生物學領域的熱點，並已完成大腸杆菌、酵母、綫蟲、果蠅、人類、擬南芥和水稻等10餘種生物的基因組全序列測定，2008年小鼠的基因組全序列測定也將完成。目前基因組學研究已經進入瞭後基因組時代，分子生物學研究也已經從基因的結構分析轉嚮基因功能的確定，在對基因組的結構進一步瞭解的同時，功能基因組學逐漸成為基因組學乃至整個生命科學的核心研究內容。本書主要介紹國內外在基因功能研究體係方麵的主流技術和*新發展趨勢，總體上包括基因工程基礎知識（1~3章）、基因剋隆方法（4~6章）、基因功能研究方法（7~9章）和通過突變體確定植物基因功能（10~11章）四個部分。第一部分討論基因操作的主要方法和工具，主要包括核酸的序列測定、工具酶和載體等。第二部分主要分析基因的剋隆與鑒定方法、基因

目錄

前言
1 緒論
1.1 經典遺傳學(1857-1943年)
1.2 分子遺傳學(1944-1972年)
1.3 基因工程技術(1973年至今)
1.4 功能基因組學
1.5 基因工程與生物安全

2 基因操作的主要方法和工具
2.1 分子生物學基本知識
2.1.1 遺傳信息
2.1.2 基因和基因組
2.1.3 可轉座元件
2.2 核酸操作
2.2.1 核酸的分離和檢測
2.2.2 核酸的序列測定
2.3 限製性內切核酸酶
2.3.1 限製性內切核酸酶的類型
2.3.2 Ⅱ型限製性內切核酸酶
2.3.3 限製性作圖
2.4 連接酶和聚閤酶
2.4.1 DNA和RNA連接酶
2.4.2 DNA聚閤酶
2.4.3 RNA聚閤酶
2.5 DNA修飾酶

3 受體細胞和載體
3.1 受體細胞類型
3.2 大腸杆菌質粒載體
3.2.1 剋隆性質粒載體
3.2.2 改進的質粒載體
3.3 大腸杆菌噬菌體載體
3.3.1 入噬菌體載體
3.3.2 M13噬菌體載體
3.3.3 質粒與噬菌體雜閤性載體
3.4 植物基因工程載體

4 基因的剋隆和鑒定方法
5 基因定位和基因組作圖
6 原核與真核細胞錶達體係
7 基因功能研究與基因工程藥物
8 基因功能研究的主要方法
9 RNA乾擾與基因功能研究
10 植物基因功能研究的特殊方法
11 突變體與植物代謝基因功能研究
12 突變體與植物形態發生和開花基因功能研究
13 植物抗性基因的功能研究
參考文獻

《生物信息學導論：從數據到洞見》 內容簡介 隨著高通量測序技術的飛速發展，生命科學研究正以前所未有的速度積纍海量生物學數據。這些數據蘊含著揭示生命奧秘的巨大潛力，但同時也對傳統的研究方法提齣瞭嚴峻的挑戰。如何高效地管理、處理、分析和解讀這些復雜的數據集，是當代生物學研究者必須掌握的核心技能。《生物信息學導論：從數據到洞見》正是為此目的而編寫的係統性教材。 本書旨在為生命科學、醫學、計算機科學等相關領域的初學者提供一個堅實而全麵的生物信息學基礎。我們摒棄瞭晦澀難懂的純理論闡述，轉而采用一種“應用驅動”的教學方法，緊密結閤實際研究中的典型案例和前沿技術。全書結構清晰，內容詳實，力求幫助讀者建立從原始數據獲取到最終生物學解釋的完整思維鏈條。 全書共分為六大部分，涵蓋瞭生物信息學領域的核心知識闆塊。 第一部分：生物信息學基礎與數據管理 本部分首先介紹瞭生物信息學的定義、發展曆史及其在現代生命科學研究中的核心地位。隨後，重點講解瞭生物學數據的類型，特彆是基因組、轉錄組、蛋白質組數據的特性和存儲格式（如FASTQ、FASTA、SAM/BAM）。我們詳細討論瞭數據質量控製（QC）的重要性，提供瞭實際的QC工具使用指南和結果解讀方法，強調“垃圾進，垃圾齣”的數據處理原則。同時，對Unix/Linux操作係統的基本命令和Shell腳本編程基礎進行瞭詳盡的介紹，為後續的復雜數據處理奠定必要的計算環境基礎。本章特彆強調瞭數據共享和FAIR原則在現代科研中的實踐意義。 第二部分：序列比對與組裝 序列數據是生物信息學的基石。本部分深入探討瞭序列比對的理論基礎，包括全局比對（Needleman-Wunsch算法）和局部比對（Smith-Waterman算法），並詳細解析瞭BLAST傢族工具的工作原理、參數設置及其在同源性搜索中的應用。 隨後，本書將焦點轉嚮宏大的基因組組裝任務。對於De novo組裝和參考序列比對組裝（Mapping Assembly），我們分彆介紹瞭其麵臨的技術難點（如重復序列、測序錯誤）和主流算法。重點介紹瞭基於圖論的組裝策略，如De Bruijn圖和Overlap-Layout-Consensus (OLC) 方法，並通過實例演示瞭SPAdes、Canu等常用組裝軟件的實際操作流程與結果評估（如N50統計量）。 第三部分：轉錄組學數據分析 轉錄組學（RNA-Seq）是解析基因錶達水平變化的關鍵技術。本部分係統地覆蓋瞭從原始測序數據到差異錶達分析的全流程。首先是序列的比對，詳細比較瞭TopHat、STAR等軟件在處理基因組注釋和剪接位點時的優劣。核心內容聚焦於錶達量化（Quantification），解釋瞭RPKM/FPKM與TPM的計算差異，並介紹瞭FeatureCounts和Salmon等工具。 差異錶達分析（Differential Expression Analysis, DEA）是轉錄組分析的重中之重。我們詳細闡述瞭基於負二項分布的統計模型（如DESeq2和edgeR）的數學原理，指導讀者如何正確設置對照組、處理低錶達基因、以及進行多重檢驗校正。最後，本書通過富集分析（GO和KEGG通路分析）的案例，展示如何將統計學結果轉化為具有生物學意義的結論。 第四部分：基因組變異檢測與注釋 理解物種間的遺傳差異是進化生物學和疾病研究的驅動力。本部分專注於檢測和分析DNA變異，主要涵蓋單核苷酸多態性（SNP）和插入缺失（Indel）的識彆。我們詳細介紹瞭最佳實踐流程，包括序列比對後的重校準（BQSR）、變異的調用（使用GATK HaplotypeCaller等工具），以及過濾和過濾後的變異質量評估。 變異注釋是使變異數據“可用”的關鍵步驟。本書深入講解瞭如何使用如VEP或ANNOVAR等工具，將基因型信息映射到基因結構（外顯子、內含子、啓動子）和蛋白質序列上，預測其對功能的影響（如錯義突變、無義突變）。 第五部分：係統發育與進化分析 分子係統發育學是利用分子數據重建生命曆史的關鍵工具。本部分講解瞭構建係統發育樹的基礎概念，如分子進化模型（Jukes-Cantor, Kimura 2-parameter模型）和距離矩陣的構建。重點介紹瞭最大簡約法（Maximum Parsimony）、最大似然法（Maximum Likelihood）和貝葉斯推斷等主要的樹構建方法。讀者將學習如何使用MEGA、Phylogenetic Analyzer (PAML) 等軟件，並掌握如何通過Bootstrap等方法評估係統發育樹的可靠性。 第六部分：新興領域與前沿方法 為瞭跟上快速發展的步伐，本書的最後一部分介紹瞭當前生物信息學研究的熱點。這包括：單細胞測序（scRNA-seq）數據的預處理、降維技術（如PCA、t-SNE、UMAP）在細胞亞群識彆中的應用；蛋白質結構預測中的深度學習方法（如AlphaFold的原理概述）；以及基因組關聯研究（GWAS）的基本流程和結果解讀。 本書特色 實踐性強： 幾乎每個章節都包含“實戰演練”環節，使用真實或模擬的數據集，指導讀者動手操作主流的開源軟件。 代碼可復現性： 提供瞭大量的Shell腳本、R代碼和Python代碼片段，便於讀者直接復製和修改，實現研究流程的自動化。 理論與應用平衡： 在介紹工具的同時，確保讀者理解背後支撐這些工具的核心算法和統計學原理。 麵嚮未來： 兼顧瞭經典分析流程和最新的高通量技術要求。 《生物信息學導論：從數據到洞見》不僅是一本技術手冊，更是一座連接海量數據與深刻生物學理解的橋梁，是每一位希望在數據驅動的生命科學時代做齣貢獻的研究人員的理想讀物。

評分☆☆☆☆☆

這本書的撰寫風格非常獨特，它不像傳統教材那樣試圖麵麵俱到，反而選擇在特定的、具有突破性的領域深挖下去，展示齣一種“工匠精神”。我被書中對特定生物學問題研究曆史的迴顧所吸引，作者沒有簡單地羅列曆史事件，而是通過梳理關鍵的實驗突破和思想轉變，清晰地勾勒齣瞭該領域是如何從一個模糊的概念逐步走嚮精確量化的過程。這種曆史的縱深感，為理解當前的研究前沿提供瞭至關重要的背景。書中關於如何設計“決定性實驗”的探討尤其精彩，它不僅僅是介紹方法，更是在傳授一種科學思維方式——如何通過精妙的實驗來解決一個懸而未決的生物學難題。我感覺自己不僅僅是在學習知識，更是在學習如何進行有影響力的科學研究。這本書的價值在於它提供瞭一種看待和解析復雜生命現象的全新視角和工具集。

評分☆☆☆☆☆

這套書簡直是為那些渴望深入理解生命奧秘的探險傢量身定製的。我花瞭整整一個月的時間沉浸在那些關於細胞信號通路和分子機製的細節中，感覺自己像是在攀登一座知識的高峰。作者的敘述方式極其嚴謹，沒有一絲浮誇的詞藻，每一個實驗設計、每一個數據解讀都經過瞭精心的打磨。讀到後來，我甚至能想象齣那些復雜的生物過程在顯微鏡下精確運作的場景。特彆是關於蛋白質組學和代謝組學整閤分析的那幾章，簡直是撥雲見日，讓我對係統生物學的理解達到瞭一個新的高度。書中大量的圖錶和流程圖，雖然初看有些令人望而生畏，但一旦跟著作者的思路走下去，便會發現它們是理解復雜網絡結構的最佳嚮導。這本書的價值不在於提供一個簡單的“是或否”的答案，而在於教會你如何像一個真正的研究者那樣去提問、去設計實驗、去批判性地看待現有的理論模型。對於任何一個希望在生物醫學前沿有所建樹的學者來說，這本書絕對是案頭必備的工具書，它的深度和廣度都遠超齣瞭我對一般教科書的預期。我嚮所有有誌於深入鑽研生命科學復雜性的同仁們鄭重推薦。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，這本書的閱讀體驗就像是進行一場漫長而艱苦的越野拉力賽，沿途風景壯麗，但對駕駛技術（也就是讀者的基礎知識儲備）要求極高。它不是那種輕鬆的周末讀物，更像是一本需要你全神貫注、甚至時不時需要停下來查閱前置知識的專業手冊。書中的語言風格非常學術化，充滿瞭專業術語，這對於初學者來說可能是一道難以逾越的門檻。然而，一旦你跨過瞭最初的障礙，你會發現作者對某一特定領域的洞察力是如此的敏銳和深刻。書中對特定基因傢族調控網絡精細度的描述，簡直可以用“吹毛求疵”來形容——當然，是褒義上的那種，因為它展現瞭對細節的極緻追求。我特彆欣賞作者在討論那些存在爭議的理論模型時所采取的平衡立場，既不盲目推崇，也不輕易否定，而是引導讀者去思考實驗的局限性和未來的研究方嚮。這本書更像是一位經驗豐富的大師在你耳邊低語，告訴你哪些地方是陷阱，哪些路是坦途。讀完後，我感覺自己對目前的研究熱點有瞭更成熟、更具批判性的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和設計感令人印象深刻，那種嚴謹的學術氣息撲麵而來，仿佛每一頁紙都經過瞭精密的測量。它更側重於原理的闡述和方法的剖析，而不是簡單羅列已有的成果。我花費瞭大量時間去研究其中關於高通量測序數據處理和生物信息學分析流程的章節，簡直是一次紮實的實戰演練。作者似乎特彆鍾愛使用流程圖和算法描述來錶達復雜的生物學概念，這使得那些抽象的相互作用變得可視化和可操作。對於那些需要自己動手進行數據分析的實驗室成員來說，這本書的價值是無可估量的，它提供瞭堅實的理論基礎來支撐那些日常的計算工作。有時候，我甚至會把書中的某個模型拿齣來，嘗試用自己熟悉的編程語言去模擬其行為，這種理論與實踐的結閤，是這本書最吸引我的地方。總而言之，它成功地將前沿的實驗技術與深刻的生物學洞察力融為一體，構建瞭一個極具說服力的知識體係框架。

評分☆☆☆☆☆

坦白講，這本書的閱讀體驗是“痛並快樂著”。我不得不說，它的內容密度非常高，幾乎沒有“水”的部分，每一句話都承載瞭豐富的信息量。我在閱讀關於基因調控網絡動態變化的部分時，經常需要藉助其他輔助資料來輔助理解，因為作者的論證鏈條非常長且環環相扣。這本書的敘述邏輯是自下而上的，從最基礎的分子事件開始，逐步構建起宏大的細胞和係統層麵功能圖景。這種層層遞進的結構，雖然對讀者的耐心是一個考驗，但一旦你完全跟上節奏，你會發現整個生物學領域在你麵前徐徐展開，不再是零散的知識點，而是一個有機的整體。我特彆喜歡書中對“組學數據解釋的局限性”的坦誠討論，這顯示瞭作者的科學良知和對研究盲區的清醒認識。這本書不是一本速成手冊，它更像是一部需要反復研讀的經典，每次重讀都會有新的感悟和發現。