Gene Mapping, Discovery, and Expression pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Humana Pr Inc

作者:Bina, Minou 编

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2006-4

价格:$ 157.07

装帧:HRD

isbn号码:9781588295750

丛书系列:

图书标签:

基因图谱
基因发现
基因表达
分子生物学
遗传学
基因组学
生物技术
生命科学
医学遗传学
生物信息学

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具体描述

This is a collection of cutting-edge computational tools and experimental techniques to study how genes are regulated, and to reconstruct the regulatory networks through which various cell-types are produced. On the computational side, web-based technologies to localize genes, to access and retrieve data from microarray databases, to conduct comparative genomics, and to discover the potential 'codes' in genomic DNA that may control the expression of protein-coding genes. Detailed experimental techniques described include methods for studying chromatin structure and allele-specific gene expression, methods for high-throughput analysis to characterize the transcription factor binding elements, and methods for isolating and identifying proteins that interact with DNA. The protocols follow the successful "Methods in Molecular Biology[trademark]" series format, each offering step-by-step instructions, an introduction outlining the principles behind the technique, lists of the necessary equipment and reagents, and tips on troubleshooting and avoiding pitfalls.

《基因组学的黎明：从序列到功能》内容提要本书系统梳理了基因组学研究在21世纪初期的关键进展与深远影响，重点聚焦于非模式生物的基因组测序技术革新、宏基因组学的兴起及其在环境微生物生态学中的应用，以及基因表达调控网络复杂性的解析。全书以严谨的科学叙事和丰富的案例研究，描绘了一幅跨越生物学、信息科学与工程学的宏伟图景。第一章：测序革命的深水区——非模式生物的基因组测序在人类基因组计划（HGP）完成之后，基因组学的研究焦点迅速转向了物种多样性及其背后的生物学意义。本章深入探讨了第二代和第三代测序技术（如SMRT和纳米孔技术）在处理高复杂性、高重复性非模式生物基因组时的挑战与突破。我们首先回顾了基于短读长技术的基因组组装策略，重点分析了从头组装（de novo assembly）过程中如何克服高度重复序列和结构变异带来的难题。特别是针对一些农业或生态学上重要的物种，如大型经济作物或深海微生物，其基因组的复杂性要求传统的比对和组装算法进行根本性的调整。本章详细介绍了从Scaffolding到Chromosome-level Assembly的演进。这主要依赖于Hi-C、光学图谱（Optical Mapping）以及长读长测序数据的深度融合。通过对几个典型案例（例如某种特定真菌或昆虫）的分析，揭示了如何利用这些多模态数据来精确锚定基因组区域、确定染色体结构，并最终构建出高质量的参考基因组。此外，我们还探讨了在新物种发现背景下，如何处理泛基因组学（Pangenomics）的概念，即认识到任何单个基因组序列都只是一个物种基因库的一个片段，从而更好地理解物种的进化潜力和适应性。第二章：宏基因组学的崛起与生态学重塑宏基因组学（Metagenomics）的出现彻底改变了我们研究微生物群落的方式。本章探讨了从宏基因组数据中挖掘生物学信息的核心技术与理论框架。区别于对单个纯培养菌株的研究，宏基因组学允许研究者直接从环境样本（如土壤、海洋、人体肠道）中获取所有遗传物质的总和。我们首先梳理了从样本采集、DNA提取到高通量测序的标准化流程，强调了提取效率和文库制备对后续数据分析的影响。在数据分析层面，本章重点讲解了基于功能基因的宏基因组分析，而非仅仅停留在16S rRNA的分类学描述。详细阐述了如何使用参考数据库（如KEGG, CAZy）进行功能注释，并利用基因组草图（Gene-centric approaches）重建环境中的代谢通路。案例分析集中于极端环境下的微生物群落，探讨了它们在碳、氮、硫循环中扮演的关键角色，以及如何通过比较宏基因组学来解释不同生态位点间的适应性差异。此外，本章还深入讨论了病毒组学（Viromics）在宏基因组研究中的重要性，揭示了病毒在驱动宿主进化和调节微生物群落结构中的隐秘力量。第三章：基因表达的调控层次与动态网络随着基因组序列的破译，研究的焦点自然转移到了基因如何以及何时被表达。本章专注于解析基因表达调控的复杂层次结构，从转录、表观遗传到翻译后修饰的精细调控。本章首先回顾了RNA 测序（RNA-Seq）技术的成熟及其在量化转录本丰度方面的优势。然而，我们强调了理解基因表达的深度远超转录本计数。我们详细分析了表观遗传学标记，如DNA甲基化、组蛋白修饰（H3K4me3, H3K27ac等）如何共同作用于染色质的可及性，从而调控基因的“开启”或“关闭”。通过ChIP-Seq和ATAC-Seq数据的整合分析，我们展示了如何构建增强子-启动子相互作用图谱，从而识别出远端调控元件对靶基因的精确控制。在转录后调控方面，本章深入探讨了可变剪接（Alternative Splicing）的广泛性和功能意义。我们通过案例研究说明，单个基因可以产生多种具有不同功能域的蛋白质异构体，这极大地扩展了物种的蛋白质组（Proteome）多样性。最后，本章介绍了单细胞转录组学（scRNA-Seq）的革命性影响，它使研究人员能够捕获细胞异质性，识别稀有细胞亚群，并追踪细胞命运的决定过程，从而构建出更为精细的发育轨迹图谱。第四章：蛋白质组学的深度挖掘与相互作用组本章探讨了如何从海量的基因组信息过渡到对蛋白质功能和相互作用的全面理解。蛋白质是生物功能的直接执行者，因此对蛋白质组进行高通量、高精度的分析至关重要。我们首先系统性地比较了基于标签（如TMT/iTRAQ）和无标签的定量蛋白质组学方法，并讨论了它们在分析复杂生物样本中不同丰度蛋白质时的适用性。重点介绍了深度蛋白质组学（Deep Proteomics）的挑战，特别是如何有效地鉴定低丰度信号分子（如特定信号通路中的激酶）。随后，本章将重点转向蛋白质相互作用组（Interactome）的解析。我们回顾了酵母双杂交（Y2H）到基于质谱的共免疫沉淀（Co-IP/MS）等技术的发展。本章强调了网络生物学在理解蛋白质组数据中的核心作用——仅仅列出蛋白质列表不足以揭示生命机制；必须构建蛋白质-蛋白质相互作用网络（PPI Networks），并通过拓扑学分析（如中心性分析、模块识别）来定位关键的调控节点或疾病相关蛋白复合体。通过一个神经退行性疾病的蛋白质组研究案例，展示了如何从网络扰动中推导出病理机制。结语：信息整合与未来展望本书的最后部分总结了当前生物学研究中“大数据”的挑战，强调了从基因组学、转录组学、蛋白质组学到代谢组学等多层次组学数据的有效集成（Multi-omics Integration）是未来生命科学研究的必然趋势。我们展望了人工智能和机器学习在处理这些高维数据、预测生物功能和加速新药靶点发现中的潜力，并提醒研究者，技术的飞速发展必须与深刻的生物学洞察相结合，才能真正揭示生命的复杂性。