DNA Microarrays Part A

DNA Microarrays Part A pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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:149.95
装帧:HRD
isbn号码:9780121828158
丛书系列:
图书标签:
  • DNA微阵列
  • 基因组学
  • 生物技术
  • 分子生物学
  • 基因表达
  • 生物信息学
  • 芯片技术
  • 遗传学
  • 医学
  • 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

高级分子生物学技术:基因表达调控与蛋白质组学前沿 图书简介 本书旨在为生命科学领域的研究人员、高级本科生及研究生提供一个全面、深入且极具实践指导意义的参考平台,重点聚焦于当前分子生物学研究中最前沿、最核心的两大支柱:基因表达的精细调控机制以及蛋白质组学的深度解析。本书并非对某一特定技术平台(如DNA芯片/微阵列)的详尽手册,而是立足于更广阔的生物学背景,探讨如何利用和整合多种先进技术手段,揭示生命系统的复杂性。 全书结构清晰,内容涵盖了从基础理论到尖端应用的完整脉络,尤其强调了实验设计中的生物学意义和数据解读中的统计学严谨性。 --- 第一部分:基因调控网络的动态解析 本部分深入探讨了在生命活动的不同阶段,基因是如何被精确地开启、关闭和调控的。我们关注的焦点是如何在系统水平上理解基因调控,而非单一基因的静态观察。 第一章:转录起始与染色质重塑的分子机器 本章详细阐述了真核生物中转录起始复合物(PIC)的组装机制,重点剖析了核心转录因子(如RNA聚合酶II)如何识别启动子元件。随后,我们将目光投向表观遗传学的核心——染色质结构。内容包括: 组蛋白修饰组学(Histone Code):阐释H3K4me3、H3K27ac等关键修饰如何通过“写、擦、读”蛋白复合物实现基因活性的动态控制。 染色质可及性(Chromatin Accessibility):介绍ATAC-seq(Assay for Transposase-Accessible Chromatin using sequencing)技术原理及其在识别增强子和启动子活性区域中的应用。讨论DNA甲基化与基因沉默的分子机制。 三维基因组学概述:初步引入染色质相互作用(如Hi-C)如何将远端的调控元件与靶基因连接起来,构建基因的“物理蓝图”。 第二章:RNA转录后调控的复杂性 本章聚焦于mRNA成熟、运输及降解过程中的调控环节,这是理解基因表达“微调”的关键。 剪接异构(Alternative Splicing)的生物学意义:探讨不同剪接体如何产生具有不同功能或定位的蛋白质,以及剪接因子(如SR蛋白)如何受信号通路调控。 非编码RNA(ncRNA)的功能谱系:深入解析miRNA(微小RNA)介导的翻译抑制和mRNA降解通路,以及lncRNA(长链非编码RNA)在顺式和反式调控中的多重作用。将结合RIP-seq等技术在识别其靶点的实际操作流程。 mRNA稳定性控制:讨论RNA结合蛋白(RBPs)对mRNA半衰期的精确调控,以及其在细胞分化和应激反应中的角色。 --- 第二部分:蛋白质组学:功能与相互作用的深度探索 如果说基因组学提供了“潜力”的蓝图,那么蛋白质组学则揭示了生命活动“正在发生”的实时状态。本部分侧重于高通量、高精度的蛋白质组学方法。 第三章:质谱驱动的定量蛋白质组学基础 本章详细介绍了现代蛋白质组学分析的基石——液相色谱-串联质谱(LC-MS/MS)的原理及其在蛋白质鉴定和定量中的应用。 样品制备与肽段消化优化:强调在不同生物样本(细胞裂解物、组织匀浆、体液)中,如何实现高效的蛋白质提取和酶解,减少实验噪音。 定性与相对定量技术:详细对比标签自由定量(Label-Free Quantification, LFQ)与标记定量(如TMT/iTRAQ)的优缺点、操作流程和数据分析策略。特别关注如何处理大规模数据集中的批次效应和数据缺失值。 翻译后修饰(PTMs)的深度分析:PTMs是蛋白质功能的“开关”。本章将重点介绍磷酸化、泛素化和糖基化的富集策略(如TiO2沉淀、抗体亲和层析)和质谱解析方法,以揭示信号传导通路。 第四章:蛋白质相互作用组与空间定位 理解蛋白质如何协作完成功能,需要构建“分子交互网络”。 蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)的捕获技术:介绍酵母双杂交(Y2H)的局限性及在现代研究中如何被亲和纯化-质谱(AP-MS)技术所取代。重点讲解BioID/APEX等邻近标记技术在活细胞中捕获瞬时或弱相互作用网络的优势。 蛋白质亚细胞定位与成像组学:讨论如何利用亚细胞分级分离技术结合质谱来确定蛋白质在不同细胞器中的丰度变化。同时,引入空间转录组学(Spatial Transcriptomics)和空间蛋白质组学(Spatial Proteomics)的概念,探讨如何将分子信息映射回组织结构中,实现“位置即功能”的理解。 --- 第三部分:数据整合与生物信息学策略 现代高通量实验产生成百上千的分子数据。本部分强调将不同层级(基因、RNA、蛋白质)的数据整合,以构建具有预测能力的生物学模型。 第五章:系统生物学建模与网络推断 差异分析的生物学解读:超越简单的差异基因/蛋白列表,使用GSEA(基因集富集分析)和KEGG/Reactome通路富集来识别被激活的生物学进程。 因果关系推断:介绍如何利用时间序列数据(例如药物处理后的时间点采样)结合动态贝叶斯网络(DBN)或动力学模型来推断调控因子之间的因果路径。 多组学数据融合(Multi-Omics Integration):介绍MOFA (Multi-Omics Factor Analysis)等统计工具,如何通过寻找跨组学数据中的共享变异因子,揭示深层的生物学驱动力。 --- 本书特色 本书的撰写风格严谨而富有洞察力,旨在培养读者批判性思维和独立解决复杂问题的能力。书中嵌入了大量“案例分析”模块,精选自近年来(2018-2023)顶级期刊的代表性研究,详细拆解了研究者如何选择正确的技术组合,克服实验挑战,并最终得出具有创新性的结论。我们着重于技术背后的生物学假设和数据分析的陷阱规避,确保读者不仅是技术的操作者,更是数据背后的生物学解释者。本书是迈向精准医学和系统生物学研究不可或缺的工具书。

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