Genomics of Tropical Crop Plants (Plant Genetics and Genomics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Moore, Paul H.; Ming, Ray; Delmer, D.

出品人:

页数:582

译者:

出版时间:2010-11-23

价格:USD 379.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781441924339

丛书系列:

图书标签:

• 热带作物
• 基因组学
• 植物遗传学
• 植物基因组学
• 作物遗传育种
• 分子生物学
• 生物技术
• 基因组
• 农业
• 植物科学

《生物信息学与计算生物学前沿进展》 内容提要： 本书汇集了生物信息学和计算生物学领域的最新研究成果与应用案例，旨在为相关研究人员、高校师生及从业者提供一个全面、深入的学习与参考平台。全书内容紧扣学科发展脉搏，覆盖了从宏观的系统生物学到微观的基因组组装、蛋白质结构预测，再到复杂疾病机制解析等多个关键前沿方向。 第一部分：基因组学与生物信息学基础 本部分首先回顾了高通量测序技术（如二代和三代测序）的原理及其在现代生物学研究中的核心地位。重点阐述了从原始数据到高质量基因组组装的完整流程。详细介绍了各种组装算法的优缺点，包括De Novo组装和参考序列比对策略。特别关注了变异检测与注释的技术进步，如单核苷酸多态性（SNP）、结构变异（SV）和拷贝数变异（CNV）的精准识别方法，并讨论了如何利用功能性注释数据库（如GO、KEGG）对这些变异进行生物学意义的解读。此外，还深入探讨了转录组学分析，包括差异表达基因（DEG）分析、可变剪接事件的鉴定，以及单细胞RNA测序数据的预处理、降维与聚类方法，为理解细胞异质性提供了计算工具箱。 第二部分：蛋白质组学与结构生物信息学 蛋白质是生命活动的主要执行者，因此，对其结构、功能及相互作用的解析至关重要。本部分聚焦于蛋白质结构预测的突破性进展。详细介绍了AlphaFold2等深度学习模型的工作机制，探讨了它们如何通过学习大规模结构数据库，实现对蛋白质三维结构的精准预测。同时，也涵盖了蛋白质-蛋白质相互作用网络（PPI）的构建与分析，包括实验数据（如酵母双杂交、共免疫沉淀）的整合，以及基于网络拓扑学指标（如中心性、模块划分）的功能模块发现。在蛋白质功能预测方面，本书介绍了基于序列比对和结构域识别的经典方法，以及结合进化信息进行功能推断的先进策略。对于蛋白质翻译后修饰（PTM）的鉴定和功能分析，也提供了详尽的计算流程。 第三部分：系统生物学与网络建模 系统生物学致力于将生命体视为一个相互作用的网络系统。本部分系统地介绍了生物网络建模的理论基础和实用工具。内容涵盖了代谢网络、信号转导网络和基因调控网络（GRN）的构建。重点讨论了动态模拟技术，如常微分方程（ODE）模型和布尔网络模型，用于预测细胞对外界刺激的动态响应。在网络分析方面，详细阐述了网络拓扑参数的计算及其生物学意义，例如识别关键调控因子（Hub Genes）和关键信号通路。此外，还探讨了如何将多组学数据（基因组、转录组、代谢组）进行数据融合与整合，以构建更具鲁棒性和预测能力的生物系统模型。 第四部分：计算方法与深度学习在生物学中的应用 本部分聚焦于推动计算生物学发展的核心计算技术，特别是深度学习的革命性影响。详细解析了卷积神经网络（CNN）在处理图像数据（如组织病理学图像、显微镜图像）中的应用，以及循环神经网络（RNN）/Transformer模型在处理序列数据（如DNA、RNA序列）方面的优势。特别强调了深度学习在表观遗传学数据分析中的应用，如染色质免疫共沉淀测序（ChIP-seq）峰值预测、DNA甲基化模式识别。此外，本书还介绍了可解释性人工智能（XAI）在生物学中的实践，力求揭示复杂模型决策背后的生物学逻辑，而非仅仅提供黑箱预测结果。对于大规模数据集的处理，也涵盖了高效的并行计算和云计算策略。 第五部分：复杂疾病的计算解析 本部分将前述的计算工具应用于解决重大的生物医学问题，特别是复杂疾病。详细介绍了遗传关联分析（GWAS）的统计学基础和后续的基因集富集分析（GSEA）。在癌症研究中，本书探讨了肿瘤微环境的单细胞解析、驱动基因的识别以及耐药性机制的计算预测。对于感染性疾病，阐述了如何利用群体基因组学数据追踪病原体的进化路径和传播模式。同时，也涵盖了药物重定位与虚拟筛选的计算流程，利用分子对接和分子动力学模拟来加速新药研发进程。本书强调了跨学科合作的重要性，展示了计算模型如何指导实验验证，形成良性循环。 结论与展望： 全书以严谨的学术态度和前沿的视角，系统梳理了当代生物信息学和计算生物学的核心理论、关键技术与最新突破。本书不仅提供了扎实的理论支撑，更注重实践指导，为读者掌握解决复杂生物学问题的现代计算能力提供了坚实基础。未来的发展方向，如单分子数据解析、活细胞成像数据处理、以及更精细的因果推断模型，将在后续的研讨中持续跟进。

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从编辑和排版的角度来看，这本书的整体质量中规中矩，但一些细节处理得不够精细，影响了阅读体验。图表的质量参差不齐，有些示意图显得过于拥挤和模糊，尤其是一些涉及复杂代谢通路或遗传图谱的插图，缺乏清晰的标注和直观的布局，让人需要花费额外的时间去解读其原本想要表达的信息。此外，书中引用的参考文献虽然数量庞大，但缺乏一个清晰的主题脉络来串联起不同研究的贡献，导致阅读时感觉像是在不断地跳转于不同的研究报告之间，缺乏一个连贯的叙事线索来指导读者如何构建一个完整的知识体系。对于一本厚重的专业书籍来说，清晰的结构和高质量的视觉辅助材料至关重要。这本书虽然内容扎实，但在“如何高效地向读者传递信息”这一关键环节上，明显存在不足。它更像是一份详尽的研究资料汇编，而非一本经过精心打磨、旨在引导学习和思考的优秀教材。

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这本书的封面设计倒是挺吸引人的，那种深邃的蓝色调，配上抽象的植物分子结构图，挺有专业范儿的。我原本是冲着“热带作物”和“基因组学”这两个词来的，想象着能看到一些关于芒果、香蕉或者可可这些大家伙的深度基因测序和育种策略。但是，读完之后，我感觉它更像是一本理论性的教科书，而不是一本聚焦于实际应用和案例分析的实战手册。书里花了大量的篇幅去探讨植物基因组学的基本原理、测序技术的演变以及生物信息学工具的应用。这些内容本身无可厚非，对于初学者来说或许是很好的入门读物，但对于一个已经对基础知识有所了解的读者来说，信息密度略显不足，而且深度上总感觉差那么一点火候。特别是涉及到热带作物特有的一些抗逆性机制和复杂基因网络的讨论时，总觉得作者只是泛泛而谈，没有深入到能让人眼前一亮的具体研究成果或突破性进展。我期待看到更多关于如何利用基因组学知识来解决热带农业实际问题的讨论，比如如何通过基因编辑提高木薯的淀粉转化效率，或者如何解析橡胶树的抗病基因组。这本书在这些方面提供的细节非常有限，更像是在为未来的研究奠定一个广阔的理论框架，而不是直接指导具体的田间实践。

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这本书在生物信息学工具和数据分析部分的阐述，坦率地说，有些过时了。虽然基因组学领域日新月异，新的算法和软件层出不穷，但这本书引用的方法和软件似乎停留在几年前的标准配置。例如，在讨论如何进行基因组组装和基因注释时，对于当前业界普遍采用的Hi-C技术在构建高质量基因组骨架上的关键作用着墨不多，更多的是基于传统的二代测序数据组装策略的描述。对于处理热带作物普遍存在的基因组多倍体化和复杂的重复序列这些“硬骨头”问题，书中提供的解决方案显得有些力不从心，缺乏对近年来新兴的、针对复杂基因组的有效策略的介绍。这使得这本书的参考价值在快速迭代的领域中迅速贬值。我希望看到的是对如何处理海量组学数据、如何利用深度学习模型预测非编码区的调控元件等更具前瞻性的内容的探讨，而不是对经典流程的重复描述。总体而言，这本书在技术层面的前沿性上，未能跟上热带作物基因组学研究的最新步伐。

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这本书的行文风格，怎么说呢，非常严谨，学术气息极其浓厚，仿佛是在阅读一篇篇精心打磨的综述论文的集合，但缺乏一种引人入胜的叙事感。章节之间的逻辑衔接有时候显得有些生硬，像是把几篇不同研究小组的报告硬生生地拼凑在了一起。我特别留意了关于作物起源和驯化历史的部分，本以为能读到一些关于这些热带经济作物如何从野生种演化到今天的高产栽培种的精彩故事，以及基因组学在解析这一过程中的关键作用。然而，这本书对此的描述非常公式化，更多的是罗列已知的基因组数据和变异位点，却很少有深入的、富有洞察力的分析，来解释这些变异是如何影响作物的农艺性状的。比如，对于菠萝的抗病性，我希望看到的是对特定抗病基因簇的详细解构，以及不同地理种群间的基因流对疾病抵抗力的影响。书中提到的内容大多是高水平的概括，仿佛是为了满足一个包含所有热带作物的“大而全”的框架要求，最终导致了在任何一个具体作物上的深入挖掘都不够彻底。对于一个想深入某个具体领域的研究者来说，这本书提供的参考价值更多是作为一个快速的知识检索工具，而非深入研究的起点。

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作为一名关注可持续农业发展的研究者，我更看重的是前沿技术如何转化为解决实际问题的方案。这本书在介绍最新的高通量测序技术时，虽然提到了这些技术在作物基因组学中的应用潜力，但对于如何将这些“高大上”的技术有效地整合到资源有限的热带小农经济体系中，讨论得相当保守和笼统。例如，在探讨如何利用基因组学数据来设计更具气候适应性的作物群体时，书中更多的是停留在方法论的层面——“可以使用GWAS”、“可以进行QTL定位”，但对于如何处理热带地区复杂的环境异质性、多基因控制的复杂状貌，以及如何将这些分析结果快速转化为育种材料，几乎没有提供任何实用的指导或案例分析。读完全书，我脑海中浮现的画面仍然是高端实验室里的精密仪器，而不是田间地头农民的实际需求。这使得这本书的实用价值大打折扣，它似乎更侧重于展示“我们能做什么”的潜力，而不是“我们应该怎么做”的具体路线图。这让原本满怀期待的我感到一丝失落，期待中的科技赋能农业的生动场景未能充分展现。

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