具体描述
《基因组学前沿：蛋白质组学与代谢组学的新视野》 本书简介 本书深入探讨了蛋白质组学和代谢组学这两个迅速发展的生命科学领域，旨在为研究人员、生物技术专家以及高年级本科生和研究生提供一个全面、深入且具有前瞻性的知识框架。它不侧重于核酸层面的技术，而是将焦点完全置于生物体功能实现和调控的两个关键层面：蛋白质的复杂性及其动态变化，以及细胞内代谢通路的精细调控。 第一部分：蛋白质组学的精细解析与功能探究 蛋白质是生命活动的主要执行者，它们的功能、结构和相互作用构成了生命现象的直接基础。本部分详细阐述了从蛋白质的鉴定、定量到功能分析的全流程技术体系。 第一章：现代蛋白质组学技术概览 本章首先回顾了蛋白质组学从初期二维电泳（2-DE）到质谱（MS）技术驱动的飞跃。重点解析了串联质谱（MS/MS）在肽段测序中的核心地位，以及高分辨率、高灵敏度质谱仪（如Orbitrap和FT-ICR）如何推动蛋白质组学进入“深度”时代。讨论了自下而上（Bottom-up）和自上而下（Top-down）蛋白质组学的优缺点及其适用场景。特别强调了靶向蛋白质组学（Targeted Proteomics）中，如 SRM/MRM/PRM 等技术在精确定量中的应用，区别于非靶向的发现性研究。 第二章：蛋白质的翻译后修饰（PTMs）谱系解析 翻译后修饰是蛋白质功能多样性和复杂性的主要来源。本章将详细介绍磷酸化、泛素化、糖基化和乙酰化等关键PTMs的识别和定量策略。深入剖析了针对特定PTMs的富集技术，例如使用金属离子亲和层析（IMAC）捕获磷酸肽，以及利用特异性抗体或化学探针的优势。阐述了PTMs在信号转导通路中的动态变化如何反映细胞对环境刺激的响应，并举例说明了PTMs分析在疾病标志物发现中的潜力。 第三章：蛋白质相互作用组（Interactome）的绘制与验证 蛋白质很少单独工作，它们通过形成复杂的网络执行生物学功能。本章聚焦于蛋白质-蛋白质相互作用（PPIs）的捕获技术。详细介绍了经典的生物学方法，如酵母双杂交（Y2H）的原理与局限性。重点阐述了基于质谱的相互作用组学技术，如Co-IP/MS（共免疫沉淀-质谱）和AP-MS（亲和纯化-质谱）的实验设计原则、去噪策略以及高通量筛选的挑战。此外，探讨了用于验证和定量特定PPIs的生物物理技术，如表面等离子体共振（SPR）和生物层干涉（BLI）。 第四章：蛋白质组学的数据分析与生物信息学整合 蛋白质组学产生海量复杂数据，有效的数据处理是成果转化的关键。本章系统介绍了从原始谱图处理、肽段/蛋白质鉴定（如使用MaxQuant、Proteome Discoverer等软件）到定量分析的流程。深入讨论了统计学方法在识别差异表达蛋白质中的应用，以及如何处理缺失值和批次效应。更重要的是，本章强调了如何将蛋白质组学数据整合到生物学通路分析中，利用GO富集、KEGG通路分析以及构建蛋白质网络图谱，从而将数据转化为可解释的生物学机制。 第二部分：代谢组学的全景扫描与功能解读 代谢组学关注细胞内所有低分子量代谢物（小分子化合物）的集合及其在特定生理或病理状态下的变化，是生命活动“终末表型”的直接体现。 第五章：代谢物分离与高分辨质谱成像技术 本部分着重介绍如何高效、高通量地检测和识别数千种代谢物。详细阐述了气相色谱（GC-MS）和液相色谱（LC-MS）在代谢物分离中的应用，并对比了不同流动相和质谱检测器（如QTOF、Orbitrap）在代谢物覆盖范围和灵敏度上的差异。本章的亮点在于深入讲解了质谱成像技术（MS Imaging），包括MALDI成像和DESI成像，如何实现对组织切片上代谢物空间分布的无标记、高分辨率可视化，为组织病理学研究开辟了新路径。 第六章：核磁共振（NMR）在代谢物定量中的应用 尽管质谱是当前的主流，但核磁共振（NMR）仍是代谢物结构确证和绝对定量的金标准之一。本章阐释了1D 和 2D NMR（如 COSY, TOCSY）在未知代谢物结构解析中的原理。重点讨论了高场NMR在生物体液（如尿液、血清）和细胞提取物中的应用，以及其在验证质谱鉴定结果和提供绝对浓度信息方面的互补作用。 第七章：非靶向代谢组学的数据处理与生物学解释 非靶向代谢组学（Untargeted Metabolomics）旨在尽可能多地检测样本中的代谢物。本章详细指导如何处理这类复杂数据：包括峰对齐、基线校正、归一化处理。重点讲解了代谢物身份的确认，包括使用标准品库匹配、高分辨数据对代谢物分子式的推断，以及计算化学工具辅助的结构解析。本章的最终目标是解释如何通过差异代谢物分析，结合代谢通路映射（如使用KEGG或HMDB数据库），构建疾病或环境应激下的代谢网络变化模型。 第八章：整合组学：蛋白质组学与代谢组学数据的联合分析 生命系统是一个高度集成的网络。本章探讨如何实现蛋白质组学和代谢组学数据的跨平台整合（Multi-omics Integration）。讨论了数据整合的必要性（为何只看一种组学数据是不够的）和常用方法，例如基于相关性分析、网络拓扑分析或多变量统计模型（如PLS-DA）来发现相互关联的分子事件。通过具体的案例分析，展示了如何利用整合分析来描绘基因-蛋白质-代谢物之间的调控链条，从而更全面地理解复杂的生命过程，如药物作用机制或肿瘤的微环境重塑。 结语：面向未来的精准医学与系统生物学 全书最后展望了蛋白质组学和代谢组学在精准医学、药物研发和生物标志物筛选中的巨大潜力。强调了标准化操作流程（SOP）的重要性，以及未来技术发展（如单细胞蛋白质组学/代谢组学）将如何进一步提升我们对异质性细胞群的理解。本书致力于引导读者从“观察”转向“干预”，利用这些强大的组学工具解决重大的生物学难题。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有