Gene Mapping, Discovery, and Expression pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Humana Pr Inc

作者:Bina, Minou 編

出品人:

頁數:352

译者:

出版時間:2006-4

價格:$ 157.07

裝幀:HRD

isbn號碼:9781588295750

叢書系列:

圖書標籤:

• 基因圖譜
• 基因發現
• 基因錶達
• 分子生物學
• 遺傳學
• 基因組學
• 生物技術
• 生命科學
• 醫學遺傳學
• 生物信息學

《基因組學的黎明：從序列到功能》 內容提要 本書係統梳理瞭基因組學研究在21世紀初期的關鍵進展與深遠影響，重點聚焦於非模式生物的基因組測序技術革新、宏基因組學的興起及其在環境微生物生態學中的應用，以及基因錶達調控網絡復雜性的解析。全書以嚴謹的科學敘事和豐富的案例研究，描繪瞭一幅跨越生物學、信息科學與工程學的宏偉圖景。 第一章：測序革命的深水區——非模式生物的基因組測序 在人類基因組計劃（HGP）完成之後，基因組學的研究焦點迅速轉嚮瞭物種多樣性及其背後的生物學意義。本章深入探討瞭第二代和第三代測序技術（如SMRT和納米孔技術）在處理高復雜性、高重復性非模式生物基因組時的挑戰與突破。我們首先迴顧瞭基於短讀長技術的基因組組裝策略，重點分析瞭從頭組裝（de novo assembly）過程中如何剋服高度重復序列和結構變異帶來的難題。特彆是針對一些農業或生態學上重要的物種，如大型經濟作物或深海微生物，其基因組的復雜性要求傳統的比對和組裝算法進行根本性的調整。 本章詳細介紹瞭從Scaffolding到Chromosome-level Assembly的演進。這主要依賴於Hi-C、光學圖譜（Optical Mapping）以及長讀長測序數據的深度融閤。通過對幾個典型案例（例如某種特定真菌或昆蟲）的分析，揭示瞭如何利用這些多模態數據來精確錨定基因組區域、確定染色體結構，並最終構建齣高質量的參考基因組。此外，我們還探討瞭在新物種發現背景下，如何處理泛基因組學（Pangenomics）的概念，即認識到任何單個基因組序列都隻是一個物種基因庫的一個片段，從而更好地理解物種的進化潛力和適應性。 第二章：宏基因組學的崛起與生態學重塑 宏基因組學（Metagenomics）的齣現徹底改變瞭我們研究微生物群落的方式。本章探討瞭從宏基因組數據中挖掘生物學信息的核心技術與理論框架。區彆於對單個純培養菌株的研究，宏基因組學允許研究者直接從環境樣本（如土壤、海洋、人體腸道）中獲取所有遺傳物質的總和。 我們首先梳理瞭從樣本采集、DNA提取到高通量測序的標準化流程，強調瞭提取效率和文庫製備對後續數據分析的影響。在數據分析層麵，本章重點講解瞭基於功能基因的宏基因組分析，而非僅僅停留在16S rRNA的分類學描述。詳細闡述瞭如何使用參考數據庫（如KEGG, CAZy）進行功能注釋，並利用基因組草圖（Gene-centric approaches）重建環境中的代謝通路。案例分析集中於極端環境下的微生物群落，探討瞭它們在碳、氮、硫循環中扮演的關鍵角色，以及如何通過比較宏基因組學來解釋不同生態位點間的適應性差異。 此外，本章還深入討論瞭病毒組學（Viromics）在宏基因組研究中的重要性，揭示瞭病毒在驅動宿主進化和調節微生物群落結構中的隱秘力量。 第三章：基因錶達的調控層次與動態網絡 隨著基因組序列的破譯，研究的焦點自然轉移到瞭基因如何以及何時被錶達。本章專注於解析基因錶達調控的復雜層次結構，從轉錄、錶觀遺傳到翻譯後修飾的精細調控。 本章首先迴顧瞭RNA 測序（RNA-Seq）技術的成熟及其在量化轉錄本豐度方麵的優勢。然而，我們強調瞭理解基因錶達的深度遠超轉錄本計數。我們詳細分析瞭錶觀遺傳學標記，如DNA甲基化、組蛋白修飾（H3K4me3, H3K27ac等）如何共同作用於染色質的可及性，從而調控基因的“開啓”或“關閉”。通過ChIP-Seq和ATAC-Seq數據的整閤分析，我們展示瞭如何構建增強子-啓動子相互作用圖譜，從而識彆齣遠端調控元件對靶基因的精確控製。 在轉錄後調控方麵，本章深入探討瞭可變剪接（Alternative Splicing）的廣泛性和功能意義。我們通過案例研究說明，單個基因可以産生多種具有不同功能域的蛋白質異構體，這極大地擴展瞭物種的蛋白質組（Proteome）多樣性。最後，本章介紹瞭單細胞轉錄組學（scRNA-Seq）的革命性影響，它使研究人員能夠捕獲細胞異質性，識彆稀有細胞亞群，並追蹤細胞命運的決定過程，從而構建齣更為精細的發育軌跡圖譜。 第四章：蛋白質組學的深度挖掘與相互作用組 本章探討瞭如何從海量的基因組信息過渡到對蛋白質功能和相互作用的全麵理解。蛋白質是生物功能的直接執行者，因此對蛋白質組進行高通量、高精度的分析至關重要。 我們首先係統性地比較瞭基於標簽（如TMT/iTRAQ）和無標簽的定量蛋白質組學方法，並討論瞭它們在分析復雜生物樣本中不同豐度蛋白質時的適用性。重點介紹瞭深度蛋白質組學（Deep Proteomics）的挑戰，特彆是如何有效地鑒定低豐度信號分子（如特定信號通路中的激酶）。 隨後，本章將重點轉嚮蛋白質相互作用組（Interactome）的解析。我們迴顧瞭酵母雙雜交（Y2H）到基於質譜的共免疫沉澱（Co-IP/MS）等技術的發展。本章強調瞭網絡生物學在理解蛋白質組數據中的核心作用——僅僅列齣蛋白質列錶不足以揭示生命機製；必須構建蛋白質-蛋白質相互作用網絡（PPI Networks），並通過拓撲學分析（如中心性分析、模塊識彆）來定位關鍵的調控節點或疾病相關蛋白復閤體。通過一個神經退行性疾病的蛋白質組研究案例，展示瞭如何從網絡擾動中推導齣病理機製。 結語：信息整閤與未來展望 本書的最後部分總結瞭當前生物學研究中“大數據”的挑戰，強調瞭從基因組學、轉錄組學、蛋白質組學到代謝組學等多層次組學數據的有效集成（Multi-omics Integration）是未來生命科學研究的必然趨勢。我們展望瞭人工智能和機器學習在處理這些高維數據、預測生物功能和加速新藥靶點發現中的潛力，並提醒研究者，技術的飛速發展必須與深刻的生物學洞察相結閤，纔能真正揭示生命的復雜性。

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