Bioinformatics of Genome Regulation and Structure pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Kolchanov, Nikolay (EDT)/ Hofestaedt, Ralf (EDT)/ Milanesi, Luciano (EDT)

出品人:

页数:576

译者:

出版时间:2005-11

价格:$ 190.97

装帧:HRD

isbn号码:9780387294506

丛书系列:

图书标签:

• 生物信息学
• 基因调控
• 基因组结构
• 基因组学
• 计算生物学
• 系统生物学
• 分子生物学
• 生物统计学
• 数据挖掘
• 机器学习

基因组结构的动态解析与表观遗传调控的深度前沿 导论：跨越基因组学的鸿沟 本书旨在为生命科学领域的研究人员、生物信息学家及高阶学生提供一个聚焦于非编码区功能解析、基因组三维构象动态变化，以及表观遗传标记与染色质重塑机制的综合性学术论著。在过去的十年中，基因组学研究已从静态的序列测序迈向了对基因组功能性活性的实时监测。本书将重点探讨如何利用新兴的计算生物学方法和高通量实验技术（如Hi-C、CUT&RUN、单细胞多组学分析），来描绘和理解基因组在细胞命运决定、发育过程以及疾病状态下的精密调控网络。 我们深知，基因组的全部信息并非单纯蕴藏于蛋白质编码序列之中。事实上，庞大的非编码DNA区域，包括增强子、沉默子、隔绝子以及复杂的长链非编码RNA（lncRNA），才是驱动复杂生命现象的核心。因此，本书的第一部分将彻底革新读者对“基因组”这一概念的理解，将其视为一个不断演化、相互作用的动态系统。 --- 第一部分：基因组三维架构的重塑与拓扑学 第一章：染色质空间组织的物理基础与分子驱动力 本章深入探讨了染色质（Chromatin）如何从核内无序的线团演化为具有高度组织化的结构。我们将详尽阐述拓扑相关结构域（TADs）的定义、边界的分子识别机制（如CTCF/Cohesin复合物的作用），以及TADs如何在细胞周期和细胞分化过程中展现出显著的动态变化。重点讨论染色质环化的驱动力及其对远端调控元件与启动子之间相互作用的介导作用。 我们将引入一套计算框架，用于从高分辨率Hi-C数据中准确识别出TAD、环（Loops）以及A/B类室（Compartments）。此外，我们还将探讨核纤层相关结构域（LADs）在核周区域的固定机制，以及这种空间定位如何影响基因的转录活性。 第二章：基因组相互作用网络的拓扑分析与预测模型 本章将超越基础的染色质构象捕获技术，侧重于网络拓扑学在基因组功能分析中的应用。我们将详细介绍如何构建基因组相互作用图谱，并利用图论算法（如中心性度量、模块化分析）来识别关键的枢纽基因和高连接性的调控中心。 核心内容包括：跨物种染色质相互作用的保守性分析，以及如何利用机器学习模型（如图神经网络 GNNs）来预测尚未通过实验验证的潜在增强子-启动子相互作用对。我们将提供实际案例，展示如何将空间数据与转录组数据相结合，构建“3D结构-基因表达”的因果链条。 --- 第二部分：表观遗传标记的解码与功能整合 第三章：核小体定位、DNA甲基化与组蛋白修饰的协同作用 表观遗传学是理解基因功能可塑性的关键。本章详述了核小体组装、移动与重塑的分子机制，特别关注核小体定位对转录起始位点（TSS）附近基序可及性的影响。 我们将系统梳理主要的组蛋白修饰（如H3K4me3, H3K27ac, H3K27me3, H3K9me3）及其在不同染色质状态（激活型、抑制型、离散型）下的生物学意义。更重要的是，本章将重点解析多重表观遗传标记的相互作用，探讨“表观遗传密码”是如何被集成和解读的，以及如何使用计算方法来识别具有功能意义的“表观遗传特征集”。 第四章：染色质可及性与转录因子结合的动态监测 本章聚焦于染色质可及性技术（如ATAC-seq, DNase-seq）在研究基因调控元件激活过程中的应用。我们将探讨如何通过量化可及性差异来识别细胞状态转变过程中的关键转录因子（TFs）结合事件。 深入分析染色质重塑复合体（如SWI/SNF家族）在打开或关闭基因调控区域的物理作用。本部分还将介绍用于整合染色质可及性数据与ChIP-seq数据的先进统计模型，用以区分“驱动性”的TF结合与“被动性”的结合，从而揭示调控事件的因果关系。 --- 第三部分：非编码调控元件的精确识别与功能注释 第五章：长链非编码RNA（lncRNA）的结构特异性调控模式 lncRNAs是基因组调控网络中不可或缺但复杂性极高的组成部分。本章摒弃笼统的分类，转而深入探讨lncRNA的结构决定功能的原理。我们将分析lncRNA如何通过形成独特的二级和三级结构，充当“分子支架”（Scaffold）、“分子诱饵”（Decoy）或“分子导向剂”（Guide）的角色。 重点讨论：如何通过基于RNA结构的预测算法来识别具有潜在调控活性的lncRNA；以及如何设计实验和计算流程来确定lncRNA靶向的染色质区域和蛋白质复合物。 第六章：增强子活性、特异性与时空解析 增强子是基因表达波动的核心引擎。本章专注于增强子的发育特异性和环境响应性。我们将详细介绍如何利用H3K27ac、H3K4me1的组合模式，结合CAGE（Cap Analysis of Gene Expression）数据，来区分“处于激活状态的活跃增强子”与“处于待激活状态的潜能增强子”。 高级内容包括：增强子-启动子相互作用（E-P interactions）的特异性筛选，以及如何利用单细胞分辨率的数据来解析不同细胞亚群中增强子组的重编程，从而揭示复杂组织异质性背后的分子机制。 --- 第四部分：集成多组学数据与计算方法论的创新 第七章：单细胞多组学数据整合与轨迹推断 面对海量的单细胞数据（scRNA-seq, scATAC-seq, scHi-C），集成分析能力至关重要。本章提供了从数据预处理、降维到状态推断的全面计算策略。我们将详细介绍嵌入空间（Latent Space）的构建方法，用于同时捕捉基因表达、染色质开放性和三维构象信息。 重点内容是单细胞轨迹推断（Trajectory Inference），展示如何应用马尔可夫链或流形学习技术，重建细胞分化、疾病进展或应激反应中的连续性过程，并识别决定关键分化节点的调控因子和结构事件。 第八章：因果推断与调控网络重建的统计模型 基因组调控研究的终极目标是建立具有预测能力的因果网络。本章将介绍超越传统相关性分析的先进统计工具。我们将讨论格兰杰因果关系（Granger Causality）在时间序列基因组数据中的应用，以及如何利用工具变量（Instrumental Variables）方法来缓解混杂因素对调控关系推断的干扰。 最后，本书将探讨如何构建分层的、动态的基因调控网络模型，该模型能够整合来自不同层次（DNA修饰、染色质结构、RNA表达）的信息，为理解复杂遗传性状背后的全基因组调控机制提供强大的计算基础。 --- 结论：面向未来的基因组学研究范式 本书的每一章节都致力于提供深度解析和实用的计算视角，旨在推动研究人员从静态图谱走向动态功能理解。我们期望读者能掌握前沿的分析工具，并能以前所未有的精度，揭示基因组在生命活动中的复杂调控逻辑。

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