自由基-炎症与衰老性疾病 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:科学

作者:陈瑗

出品人:

页数:382

译者:

出版时间:2007-7

价格:78.00元

装帧:

isbn号码:9787030191885

丛书系列:

图书标签:

自由基-炎症与衰老性疾病
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具体描述

《自由基-炎症与衰老性疾病》将自由基和炎症两个看似不同的致病因子联系在一起，从基因调控和信号转导水平讨论了它们在衰老性疾病发生中的作用。《自由基-炎症与衰老性疾病》包括基础理论部分（第一至第八章）和临床疾病部分（第九至第十三章）：基础理论部分主要介绍了活性氧与信号转导，活性氧与促炎症细胞因子（如肿瘤坏死因子、白介素-1），核因子-kb 与炎症反应等内容；临床部分主要介绍了自由基-炎症理论在衰老与衰老性疾病（如动脉粥样硬化、急性脑血管病、糖尿病和阿尔茨海默病）发生、发展中的机制。

好的，根据您的要求，我将为您构思一本关于“生物信息学在分子医学中的应用”的图书简介。这本书将深入探讨现代生物信息学技术如何革新疾病研究、药物开发和个性化治疗领域，内容详实且专业。图书名称：生物信息学在分子医学中的前沿应用：从海量数据到精准治疗内容简介导论：分子医学新纪元的驱动力当前，生物医学研究正以前所未有的速度积累着海量、多维度的数据——从全基因组测序（WGS）和全外显子组测序（WES）的遗传信息，到RNA测序（RNA-seq）和单细胞测序（scRNA-seq）的转录组图谱，再到蛋白质组学和代谢组学的深度解析。然而，这些数据的真正价值并非在于其规模，而在于从中提取出具有生物学意义的知识，并将这些知识转化为临床实践的能力。本书正是聚焦于此，系统阐述生物信息学如何充当连接“大数据”与“精准医学”之间的关键桥梁。本书旨在为分子生物学研究人员、临床医生、生物技术工作者以及高年级本科生和研究生提供一个全面且深入的指南，介绍如何运用先进的计算工具和统计模型，驾驭复杂的生物数据集，揭示疾病的分子机制，并最终推动个性化医疗的实现。 --- 第一部分：生物信息学基础与数据处理核心本部分将夯实读者对现代高通量测序（HTS）数据的理解和处理能力。第1章：高通量测序数据：从测序仪到可分析文件详细解析新一代测序（NGS）技术的工作原理，重点关注质量控制（QC）的重要性。内容涵盖FASTQ文件的解读、质量评估指标（如Phred分数、GC含量分布）的判读，以及去嵌合体（adapter trimming）和低质量序列过滤的生物信息学策略。第2章：参考基因组与比对策略介绍参考基因组数据库的构建与选择，重点对比当前主流的比对算法（如BWA, Bowtie2）的优缺点及应用场景。深入探讨有参考基因组和无参考基因组组装的计算复杂性与解决方案。讨论SAM/BAM/CRAM格式的演变及其在存储和内存效率上的优势。第3章：变异检测与注释的计算管线详述从比对文件（BAM）中识别遗传变异（SNVs, InDels, CNVs）的标准操作流程（GATK Best Practices）。重点讲解变异质量重校准（VQSR）的统计学基础，以及如何利用ANNOVAR、VEP等工具，将海量变异位点映射到功能区域，并进行频率和致病性预测注释。 --- 第二部分：转录组学分析的深度挖掘转录组数据是研究基因表达调控和细胞状态变化的核心载体。第4章：差异表达分析的统计学模型本书将超越基础的t检验，深入探讨针对RNA-seq数据（通常为负二项分布）设计的统计模型，如DESeq2和edgeR的内部机制。内容包括文库大小的归一化方法、稀疏数据的处理以及多组学实验设计中的批次效应（batch effect）的校正技术。第5章：单细胞测序（scRNA-seq）的数据集成与细胞类型解析这是本书的重点内容之一。详细介绍单细胞数据预处理，包括双因子/多因子退噪（如Scrublet）、数据降维（PCA, UMAP, t-SNE）的应用。重点讲解如何使用Seurat或Scanpy等主流工具进行聚类分析（Clustering），细胞类型鉴定，以及细胞通讯网络的重建（Cell-Cell Communication Inference）。第6章：功能富集与通路分析的计算验证介绍基因本体论（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）富集分析的原理，并探讨如何使用TopGO等更高级的方法处理层级结构数据。此外，还将探讨基于基因集变异分析（GSVA）和通路扰动分析（GSEA）在解释复杂生物学表型中的应用。 --- 第三部分：系统生物学与精准医学的整合本部分将视角从单个数据类型提升到跨组学数据的整合分析，以期实现更全面的疾病理解。第7章：多组学数据整合的计算方法论探讨如何通过整合基因组、转录组、蛋白质组数据来构建更稳健的疾病模型。介绍先进的多视图学习方法（如MOFA+），以及正则化矩阵分解技术在识别跨层级生物标志物中的作用。第8章：网络生物学与疾病图谱的构建侧重于蛋白质-蛋白质相互作用网络（PPI）的构建与分析。讲解如何利用差异表达基因筛选关键节点（Hub Genes），并利用网络拓扑指标（如度中心性、介数中心性）识别潜在的药物靶点。讨论动态网络分析在理解疾病进展中的意义。第9章：从计算发现到临床转化的生物信息学工具链本书的最终目标是指导实践。本章将介绍如何利用机器学习和深度学习技术（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN）来预测患者对特定药物的反应（药效基因组学）。讨论临床决策支持系统中，生物信息学报告的标准化和可重复性要求。 --- 结论：展望与挑战总结生物信息学在解析复杂疾病（如癌症、神经退行性疾病）分子基础方面的成就，并着重探讨当前面临的挑战，包括数据偏差、模型可解释性差（Black Box Problem），以及如何在伦理和隐私的框架下，安全有效地共享和利用临床大数据。本书内容力求严谨、详尽，并通过穿插实际案例分析（如特定癌症的突变特征分析、免疫细胞亚群的鉴定），确保读者不仅掌握理论框架，更能熟练运用前沿的生物信息学工具链，加速从基础研究到临床转化的进程。