Methods in Proteome and Protein Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Kamp, R. M. (EDT)/ Calvete, Juan J. (EDT)/ Choli-Papadopoulou, Theodora (EDT)

出品人:

页数:404

译者:

出版时间:

价格:219

装帧:HRD

isbn号码:9783540202226

丛书系列:

图书标签:

• 蛋白质组学
• 蛋白质分析
• 生物化学
• 分子生物学
• 蛋白质化学
• 质谱
• 蛋白质分离
• 蛋白质鉴定
• 生物技术
• 分析化学

现代生物学研究中的跨学科前沿：从基因调控到细胞信号网络的深度解析 图书主题概述： 本书旨在全面、深入地探讨当代生命科学，特别是分子生物学、细胞生物学和系统生物学领域中，一系列关键的、具有前沿性和高影响力的新兴研究方法和技术平台。它不再聚焦于蛋白质组学或蛋白质分析的单一维度，而是构建一个更宏大、更具整合性的视角，涵盖从基因组的动态变化到细胞内复杂信号网络的精细构建与功能阐释的全景图景。全书强调技术操作的严谨性、数据解释的深度，以及多学科交叉整合在解决复杂生物学问题中的核心地位。 第一部分：基因组与转录组的动态调控机制 本部分深入剖析了驱动生命活动最底层逻辑的遗传信息流动的调控环节。 第一章：表观遗传学的革命性进展与技术迭代 本章详细介绍了表观遗传修饰（如DNA甲基化、组蛋白修饰）如何实现基因表达的长期、稳定或可逆调控。重点探讨了新一代的单细胞分辨率测序技术（如scBS-seq, CUT&RUN, ATAC-seq）在解析异质性细胞群中染色质可及性变化和特定修饰位点的超高精度定位。内容涵盖了这些技术背后的生化原理、数据预处理的关键步骤，以及如何将这些高维数据整合到细胞命运决定模型的构建中。特别关注了染色质构象捕获技术（Hi-C, ChIA-PET）在揭示基因组三维结构与功能元件互作中的应用，强调了“结构决定功能”的生物学逻辑。 第二章：非编码RNA在复杂性状中的调控网络 聚焦于lncRNA和circRNA等非编码调控分子在疾病发生发展中的枢纽作用。本章详细阐述了利用CRISPR/Cas系统对特定lncRNA进行精准敲除、过表达或靶向编辑的体内外实验策略。同时，对基于RNA降解产物和miRNA海绵机制的调控通路进行了深度挖掘。书中提供了建立高通量RNA捕获和鉴定技术（如RAPTURE, RIP-seq）的详细实验流程，旨在解析特定RNA分子如何与蛋白质或核酸靶点结合，从而介导下游的信号转导。 第二部分：细胞信号转导的高分辨成像与功能探针 本部分的核心在于如何将静态的分子信息转化为动态、实时的细胞行为观察。 第三章：先进的活细胞成像技术与荧光探针设计 本章是理解细胞实时生理活动的关键。详细介绍了基于共聚焦、双光子显微镜以及STED/PALM等超分辨率成像技术在解析细胞器动态、囊泡转运和膜蛋白扩散行为中的应用。书中投入大量篇幅阐述了新一代荧光蛋白（如新色系FRET探针、钙离子/pH值敏感探针）的构建原理和优化策略，强调了如何通过探针的设计来克服环境背景噪音和光毒性，实现对亚细胞结构分子事件的皮秒级时间分辨率监测。 第四章：化学遗传学与光遗传学工具箱的整合应用 本章聚焦于外部干预手段在解析因果关系中的不可替代性。详细描述了DREADD（Designer Receptors Exclusively Activated by Designer Drugs）系统的构建、递送和激活机制，并提供了评估其对神经回路或特定细胞类型功能影响的电生理学和行为学评估方法。此外，对光遗传学工具（如ChR2、Halorhodopsin）在实现对特定神经元或非神经细胞（如内分泌细胞）亚秒级光控激活与抑制的实验操作进行了详尽指导，并讨论了光敏蛋白的载体选择与光照参数的优化。 第三部分：系统生物学与生物信息学整合分析框架 本部分将前沿技术产生的海量、多模态数据转化为可解释的生物学模型。 第五章：复杂网络建模与因果推断 本章超越了简单的差异分析，转向构建相互作用网络。详细介绍了基于动态贝叶斯网络（DBN）和随机微分方程（SDE）模型对细胞信号通路进行动力学模拟的方法。重点讨论了如何利用时间序列数据（如高通量基因表达、磷酸化水平）来推断分子事件之间的因果关系，而非仅仅是相关性。书中提供了使用特定软件工具包（如R/Bioconductor中的特定包）进行网络拓扑分析、模块识别和关键节点（Hubs）鉴定的实战指导。 第六章：空间组学与组织微环境解析 本章涵盖了近年来生物学领域最具革命性的发展之一：空间信息获取。详细阐述了原位测序（In situ Sequencing, ISS）、空间转录组学（Visium、Slide-seq）以及空间蛋白质组学（MALLA、tmIS）的技术原理、优势与局限。重点在于如何利用这些技术克服传统方法中样本处理导致的组织结构丢失问题，实现对特定组织切片中数千个分子特征在2D或3D空间上的精确定位。本章特别强调了空间数据与组织病理学图像的配准与多组学数据融合的关键挑战与解决方案。 总结与展望： 本书旨在为高级研究人员和博士生提供一个坚实的平台，使其能够驾驭当前生命科学研究中最复杂、最精密的实验技术和数据分析范式。通过对基因组、转录组、蛋白质组、代谢组以及时空信息的综合解析，读者将能建立起一个更具预测性和解释能力的现代生物学研究视角，有效推进对生命系统复杂性的理解。全书注重方法学的深度和跨学科的融合应用，是迈向下一代生物学突破的必备参考书。

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