果蔬加工技术

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出版者:化学工业出版社
作者:杨清香
出品人:
页数:186
译者:
出版时间:2009-3
价格:20.00元
装帧:简裝本
isbn号码:9787502588489
丛书系列:
图书标签:
  • 果蔬加工
  • 食品科技
  • 农产品加工
  • 保鲜技术
  • 食品工程
  • 食品安全
  • 果蔬保鲜
  • 加工技术
  • 食品添加剂
  • 食品保藏
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具体描述

本书是按照高等职业教育食品类专业规定的职业培养目标编写的。全书共分九章,在介绍果蔬原料的基础上,主要介绍了果蔬的保鲜技术、速冻技术、干制技术、糖制和腌制技术、罐头加工技术、果蔬汁(粉)生产技术、果蔬发酵技术、果蔬综合利用技术的工艺流程和技术要点,并针对各种加工技术的主要设备做了较为详细的介绍。

  本书可作为高职高专食品类专业的教材,也可作为果蔬食品生产企业培训教材。

现代分子生物学进展 本书简介 《现代分子生物学进展》是一部深度聚焦于当代生命科学前沿领域,系统梳理和解析最新研究成果的专业学术著作。本书旨在为生命科学领域的研究人员、高校师生以及对生物技术发展抱有浓厚兴趣的专业人士,提供一个全面、深入且富有洞察力的知识平台,用以理解当前分子生物学研究的广阔图景和关键突破。 核心内容聚焦 本书摒弃了对基础分子生物学原理的冗长回顾,而是将重点完全置于近十年来(特别是过去五年)分子生物学领域发生的革命性变革和新兴技术平台。全书结构围绕当前驱动生命科学发展的几大核心支柱展开。 第一部分:基因组学与表观遗传学的深度解析 本部分深入探讨了下一代测序(NGS)技术向超高通量、长读长测序的演进,重点分析了PacBio、Oxford Nanopore等技术在解析复杂基因组结构(如重复序列、结构变异)中的独特优势。特别关注了单细胞基因组学(scDNA-seq)如何揭示细胞异质性,以及空间转录组学(Spatial Transcriptomics)如何将基因表达信息与组织形态学特征精准关联,从而重建活体组织的分子图谱。 在表观遗传学方面,本书详细介绍了新兴的DNA甲基化、组蛋白修饰和染色质可及性分析技术(如ATAC-seq、CUT&&TAG)。我们着重分析了基于CRISPR技术的表观遗传调控工具(如dCas9融合蛋白系统),这些工具使得研究人员能够以前所未有的精度操纵基因的“开关”,从而揭示调控元件的功能和疾病机制。 第二部分:蛋白质组学与结构生物学的融合创新 蛋白质是生命活动的主要执行者,本书用大量篇幅阐述了蛋白质组学分析技术的飞跃。内容涵盖了高分辨率质谱技术(如Tandem Mass Tagging, TMT;数据依赖性采集, DDA/DIA)在定量分析复杂生物体系中的应用,特别关注了蛋白质翻译后修饰(PTMs)图谱绘制的最新进展,以及如何利用这些修饰信息来理解信号传导网络的动态变化。 结构生物学部分,本书的亮点在于对冷冻电子显微镜(Cryo-EM)技术的深入剖析。我们详细介绍了高分辨率结构解析的流程、挑战与机遇,以及Cryo-ET(电子断层扫描)如何在细胞内环境中捕获大分子机器的动态结构。此外,人工智能(AI)驱动的蛋白质结构预测(如AlphaFold 2及其后续发展)对传统结构生物学范式的颠覆性影响,也被置于核心地位进行讨论。 第三部分:基因编辑技术的新纪元 本书对CRISPR-Cas系统进行了超越基础知识的探讨。重点内容包括: 1. 精准基因修正技术: 碱基编辑器(Base Editors)和先导编辑(Prime Editing)的机制、优势、脱靶风险控制,以及它们在修复单核苷酸变异性疾病模型中的应用案例。 2. 新型核酸酶的开发: 除了Cas9,对Cas12、Cas13等在DNA/RNA靶向编辑中的独特应用场景(如RNA调控和病毒检测平台)进行了详尽介绍。 3. 体内递送系统的突破: 探讨了目前临床前研究中使用的病毒载体(AAV的理性设计)和非病毒载体(如脂质纳米颗粒LNP)在实现高效、安全基因递送方面的最新策略。 第四部分:合成生物学与细胞工程的未来 本部分展现了分子生物学如何从“解析”走向“设计”和“构建”。内容涵盖了: 1. 模块化生物回路设计: 介绍如何利用基因回路元件(如启动子、反馈环路)在微生物或哺乳动物细胞中编程复杂功能,如智能药物递送系统或环境感知系统。 2. 微生物代谢工程的进化: 重点关注利用高通量筛选和定向进化技术,优化微生物细胞工厂以实现高价值化学品、生物燃料或新型药物分子的可持续生产。 3. 类器官(Organoids)与“芯片上的器官”(Organ-on-a-Chip)的分子交汇: 探讨如何结合先进的生物材料和分子工具,在体外重建更接近生理环境的组织模型,用于药物筛选和疾病建模。 第五部分:生物信息学工具与大数据整合 分子生物学研究的指数级数据增长,使得计算方法的角色愈发关键。本书介绍了最新的统计模型、深度学习算法(如Transformer模型)在处理高维生物数据(如单细胞多组学数据、ChIP-seq数据)中的应用。我们强调了跨组学数据整合(Multi-omics Integration)的计算框架,以及如何利用这些框架识别潜在的生物标志物和新的调控通路。 本书特色 本书的撰写严格遵循学术前沿的脉络,内容更新及时,案例均来源于近两年内最具影响力的顶级期刊发表的研究。每一章末尾均附有“关键研究回顾与展望”部分,引导读者批判性思考当前技术的局限性和未来研究方向。本书的语言严谨、逻辑清晰,配有大量图表和流程图,以确保复杂技术的理解无碍。它不是一本教科书,而是为那些渴望站在生命科学浪潮之巅的研究人员准备的深度指南。

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