Advances in Neural Networks pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Sun, Fuchun (EDT)/ Zhang, Jianwei (EDT)/ Tan, Ying (EDT)/ Cao, Jinde (EDT)/ Yu, Wen (EDT)

出品人:

页数:0

译者:

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价格:1150.00 元

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isbn号码:9783540877318

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现代生物学前沿进展：从基因组学到合成生物学 本书聚焦于21世纪以来，生命科学领域取得的突破性进展及其对人类未来健康与农业生产带来的深刻影响。 本书旨在为生命科学、生物技术以及相关交叉学科的研究人员、高年级本科生和研究生提供一个全面而深入的视角，探讨当前生物学研究的最核心议题和最具潜力的发展方向。我们摒弃了对传统生物学基础知识的重复叙述，而是直接切入那些正在重塑我们认知和干预生命过程的前沿技术与理论框架。 第一部分：基因组学的革命与精准医疗的基石 本部分详细剖析了高通量测序技术（Next-Generation Sequencing, NGS）在近二十年间的飞速发展，并探讨了由此引发的生物学范式转变。我们不仅涵盖了从全基因组测序（WGS）到单细胞测序（scRNA-seq, scATAC-seq）的技术细节、数据处理挑战和前沿应用，更侧重于如何将海量组学数据转化为可操作的生物学洞见。 1.1 宏基因组学与微生物生态系统 我们深入探讨了人类肠道微生物组在宿主代谢、免疫调节乃至神经行为中的复杂作用。本书不仅回顾了宏基因组学（Metagenomics）的经典分析方法，更重点阐述了基于深度学习的宏基因组组装与功能预测新范式。特别关注了“微生物组-药物相互作用”（Microbiome-Drug Interaction, MDIs）的最新研究进展，以及如何利用微生物群落工程学来治疗复杂疾病，如炎症性肠病（IBD）和代谢综合征。我们对比了培养组学（Culturomics）与无培养组学在挖掘微生物多样性上的优劣，并展望了建立高精度微生物功能图谱的挑战。 1.2 表观遗传调控的动态网络 表观遗传学不再被视为基因表达的静态标记，而是被置于动态调控网络的核心。本书详述了染色质免疫共沉淀测序（ChIP-seq）的改进版，如CUT&RUN和ATAC-seq在解析染色质可及性上的优势。重点分析了非编码RNA（如circRNA和piRNA）如何通过表观遗传机制影响基因沉默和激活。此外，我们详细阐述了DNA甲基化、组蛋白修饰及其交谈（crosstalk）的分子机制，尤其是在衰老和癌症发生发展中的关键作用。我们提供了先进的生物信息学工具包，用于分析和建模复杂的表观遗传景观。 1.3 基因编辑技术的迭代与伦理边界 虽然CRISPR/Cas9系统已广为人知，但本书关注的是其后的演进。我们详尽分析了碱基编辑器（Base Editors）和先导编辑器（Prime Editors）如何实现高精度、无双链断裂的基因修正，以及它们在修复点突变方面的优越性。此外，我们探讨了RNA编辑系统（如RESCUE）和表观遗传编辑工具（如dCas9融合蛋白）的应用前景。关于体内（in vivo）基因治疗的递送系统，特别是腺相关病毒（AAV）血清型的多样化、脂质纳米颗粒（LNP）的优化策略，以及非病毒载体的复兴，均被放在突出的位置进行深入讨论，并对当前的临床转化风险进行了审慎评估。 第二部分：蛋白质组学与结构生物学的突破 本部分探讨了蛋白质功能和相互作用研究的范式转变，从高通量蛋白质定量到原子尺度的结构解析。 2.1 定量蛋白质组学与空间蛋白质组学 我们超越了传统的二维凝胶电泳，重点介绍了基于质谱（Mass Spectrometry, MS）的先进定量方法，如TMT和iTRAQ的多路复用技术，以及它们在解析细胞信号传导通路的动态变化中的应用。更具颠覆性的是“空间蛋白质组学”（Spatial Proteomics）的兴起。本书详细介绍了成像质谱技术（如MALDI-MSI和SIMS），以及如何将空间信息整合到传统的蛋白质相互作用网络中。我们探讨了如何利用这些技术来定位肿瘤微环境中的关键蛋白表达梯度。 2.2 冷冻电镜（Cryo-EM）与蛋白质动力学解析 冷冻电镜技术的突破性进展使得解析近原子分辨率的复杂生物大分子结构成为常态。本书不仅回顾了多颗粒重建的算法优化，更侧重于如何利用Cryo-EM解析具有柔性和动态性的膜蛋白和核糖体复合物。我们详细讨论了如何利用混合分辨率分析（Hybrid methods）结合分子动力学模拟（MD Simulations），来捕获蛋白质在不同功能状态下的构象集合，从而揭示酶促反应的中间态。 第三部分：合成生物学与生物制造的未来 本部分展望了生命科学如何从观察者转变为设计者，重点关注定制生物系统和工程化细胞工厂。 3.1 基因线路设计与代谢通路工程 合成生物学已从简单的逻辑门电路发展到复杂的多层反馈控制系统。本书详细介绍了如何利用布尔函数、振荡器和传感器/效应器系统来设计和构建可预测的细胞行为。在代谢工程方面，我们深入分析了如何通过系统代谢分析（如Flux Balance Analysis, FBA）结合高通量筛选平台，来优化微生物“细胞工厂”以高效生产生物燃料、高价值化学品和新型药物前体。 3.2 人工细胞与从头设计 我们探讨了人工细胞（Protocells）研究的前沿，包括如何构建具有基本代谢、复制和膜隔离功能的最小细胞体系。重点分析了无细胞蛋白质合成系统（Cell-free systems）在快速原型设计和体外诊断中的优势。此外，我们探讨了“从头蛋白质设计”（De Novo Protein Design）的最新算法突破，特别是如何利用深度学习模型来设计具有特定催化活性或结合特性的全新蛋白质骨架，而非仅仅优化天然蛋白质。 结语：数据驱动的生物学与跨学科融合 本书最后总结了生物学研究范式向数据科学深度融合的趋势。我们强调了因果推断方法（如DoWhy库的应用）在生物学中的重要性，以及如何利用先进的图神经网络（GNNs）来处理复杂的生物网络数据。最终，本书的目标是激发读者超越单一学科的限制，拥抱跨学科的工具和思维模式，以应对下一代生命科学的重大挑战。

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