DNA Microarrays, Part B pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Academic Pr

作者:Alan R. Kimmel

出品人:

页数:512

译者:

出版时间:2006-9

价格:175

装帧:HRD

isbn号码:9780121828165

丛书系列:

图书标签:

DNA微阵列
基因组学
生物信息学
分子生物学
基因表达
生物技术
遗传学
芯片技术
医学研究
生物工程

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具体描述

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Modern DNA microarray technologies have evolved over the past 25 years to the point where it is now possible to take many million measurements from a single experiment. These two volumes, Parts A & B in the Methods in Enzymology series provide methods that will shepard any molecular biologist through the process of planning, performing, and publishing microarray results. Part A starts with an overview of a number of microarray platforms, both commercial and academically produced and includes wet bench protocols for performing traditional expression analysis and derivative techniques such as detection of transcription factor occupancy and chromatin status. Wet-bench protocols and troubleshooting techniques continue into Part B. These techniques are well rooted in traditional molecular biology and while they require traditional care, a researcher that can reproducibly generate beautiful Northern or Southern blots should have no difficulty generating beautiful array hybridizations. Data management is a more recent problem for most biologists. The bulk of Part B provides a range of techniques for data handling. This includes critical issues, from normalization within and between arrays, to uploading your results to the public repositories for array data, and how to integrate data from multiple sources. There are chapters in Part B for both the debutant and the expert bioinformatician.

· Provides an overview of platforms · Includes experimental design and wet bench protocols · Presents statistical and data analysis methods, array databases, data visualization and meta analysis

基因组学前沿：从宏观图景到单细胞分辨率的解析技术本书聚焦于当前生命科学研究中最具突破性的前沿领域——大规模基因组信息获取与解析技术，尤其侧重于超越传统DNA芯片（Microarray）范畴的、面向高通量、高精度、单细胞层面的分子生物学工具及其在疾病机制阐明和精准医疗中的应用。我们生活在一个信息爆炸的时代，而生命科学的进展在很大程度上依赖于我们读取和理解“生命代码”的能力。本书将引领读者深入探索那些推动我们对生物系统理解实现质的飞跃的新兴技术体系。我们将把视野从宏观的基因表达谱分析，拓展到对单个细胞乃至亚细胞结构内分子活动的实时捕捉与量化。第一部分：下一代测序（NGS）的深度挖掘与优化尽管DNA微阵列技术在过去几十年中为基因表达研究奠定了基础，但新一代测序（NGS）技术的出现彻底改变了游戏规则。本书将详细剖析NGS平台在当前研究中的核心地位，并深入探讨其在高通量应用中的技术瓶颈与前沿解决方案。 1.1 宏基因组学与环境DNA（eDNA）的解析：超越宿主本章将探讨如何利用全基因组测序（WGS）和霰弹枪测序技术，结合复杂的生物信息学流程，来解析复杂混合样本（如土壤、海洋、肠道）中的微生物群落结构和功能潜力。重点在于新型文库构建策略如何提高对低丰度物种的捕获效率，以及如何利用深度测序数据进行宏基因组组装（MAGs）与功能注释。我们将讨论基于组装数据的代谢通路重构，以及如何将这些环境数据与宿主健康状态进行关联分析。 1.2 RNA测序（RNA-Seq）的进化：从定量到转录本结构解析 RNA-Seq已成为基因表达研究的标准范式。然而，本书将侧重于其在解析复杂转录组结构方面的最新进展。这包括：全长转录本测序（PacBio/Oxford Nanopore）：探讨长读长技术如何克服短读长在转录本剪接异构体（Isoform）鉴定上的局限性，以及它们在发现新型基因和非编码RNA（ncRNA）方面的独特优势。我们将详细分析如何处理和验证由长读长数据产生的复杂剪接结构信息。单细胞RNA测序（scRNA-Seq）的基石：单细胞测序是本书的核心内容之一。我们将追溯scRNA-Seq从早期液滴微流控（如Drop-seq, 10x Genomics）到基于孔的系统（如inDrop）的技术演进路径。重点将放在文库制备中的效率优化、UMI（Unique Molecular Identifier）技术如何校正PCR扩增偏差，以及如何处理scRNA-Seq数据中固有的高稀疏性（Dropout）问题。 1.3 表观遗传学测序的革新：甲基化与染色质可及性基因组的调控信息同样重要。本部分将对比分析基于Bisulfite测序（BS-Seq）的DNA甲基化分析与基于转座酶的染色质可及性测序（ATAC-Seq）。单碱基分辨率的甲基化图谱：详细介绍如何在高通量环境下实现全基因组范围的5mC和5hmC的精确定量，以及如何结合ChIP-Seq数据来理解调控元件的协同作用。开放染色质区域的动态变化： ATAC-Seq相较于早期的DNase-Seq，提供了更高的灵活性和更少的实验操作步骤。我们将探讨如何利用ATAC-Seq数据结合增强子/启动子富集分析，来推断特定细胞状态下转录因子（TF）的结合潜力。第二部分：超越表观遗传学的分子组学整合现代生物学研究已不再满足于单一维度的数据分析。本书的第二部分致力于展示如何将基因组学、转录组学、蛋白质组学等数据整合起来，以构建更全面的系统生物学模型。 2.1 空间转录组学：基因表达的地理信息理解细胞如何在组织微环境中相互作用，需要知道“谁在哪里表达”。空间转录组学技术是解决这一问题的关键。基于组织的成像技术（In Situ Hybridization & Sequencing）：我们将深入探讨如MERFISH和seqFISH等基于荧光原位杂交的成像技术，它们如何实现对数千个基因在组织切片上进行高分辨率的空间定位。重点在于图像处理、信号去噪和多重信息的共定位分析。基于捕获点的空间转录组学：讨论如Slide-seqV2等技术，它们如何利用带有条形码的表面捕获mRNA，实现对整个组织切片的转录组覆盖，并探讨如何将这种空间信息与已知的组织学结构进行匹配。 2.2 蛋白质组学与代谢组学的高通量整合基因表达并不总是直接转化为蛋白质丰度或功能。本部分关注的是如何将测序数据与更贴近功能的分子数据相结合。高分辨率质谱在蛋白质组学中的应用：介绍新型数据采集模式（如Data-Independent Acquisition, DIA）如何提高蛋白质定性和定量的准确性和深度，特别是在处理低丰度蛋白质和复杂样本时。 CITE-Seq与多组学集成：重点剖析如何将表面蛋白表达分析（基于抗体偶联的测序标签）与细胞内mRNA表达分析（scRNA-Seq）集成在同一个细胞中进行分析（CITE-Seq/REAP-Seq）。这种“蛋白质-RNA”的联合分析，极大地增强了对细胞异质性和细胞状态判定的准确性。第三部分：数据解析、模型构建与计算挑战获取高质量的数据只是第一步，如何从中提取出有意义的生物学洞见，是当前研究面临的巨大挑战。 3.1 单细胞数据的高级降维与聚类策略 scRNA-Seq数据的复杂性要求更精细的计算方法。本书将超越传统的t-SNE和UMAP可视化，探讨更强大的数据整合和细胞分群方法。批次效应消除与数据整合：详细介绍如Harmony、Seurat V4/V5中的集成算法，它们如何有效整合来自不同实验批次、不同技术平台的单细胞数据，使得跨平台比较成为可能。轨迹推断（Trajectory Inference）：探讨如何利用伪时间分析技术（如Monocle, PAGA）来重建细胞分化、发育或疾病进展过程中的连续状态转变，并识别关键的调控节点。 3.2 深度学习在组学数据中的应用深度学习方法正在为解析海量高维生物数据提供新的视角。变分自编码器（VAE）在单细胞分析中的应用：讨论如何使用VAE来学习数据的潜在（Latent）表示，这对于识别驱动细胞状态变化的生物学因子至关重要，同时能有效地降噪和去除技术伪影。从序列到功能：探索使用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）直接从DNA或RNA序列中预测特定蛋白质结合位点、剪接效率或调控元件活性的前沿研究。本书旨在为生命科学、生物医学工程以及计算生物学领域的研究人员和高级学生提供一份详尽的技术路线图和深刻的理论基础，使读者能够驾驭当前最尖端、最具影响力的基因组解析技术，从而在探索生命奥秘的竞赛中占据先机。