Bacterial Pathogenomics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Pallen, Mark J. (EDT)/ Nelson, Karen E., Ph.D. (EDT)/ Preston, Gail M. (EDT)

出品人:

页数:472

译者:

出版时间:2007-8

价格:$ 158.14

装帧:

isbn号码:9781555814519

丛书系列:

图书标签:

• 细菌病原体基因组学
• 病原菌
• 基因组学
• 微生物学
• 分子生物学
• 生物信息学
• 医学
• 感染
• 细菌学
• 公共卫生

基因组学前沿：从宏观到微观的生物体研究新范式 图书名称： 基因组学前沿：从宏观到微观的生物体研究新范式 作者： [此处留空，以模拟非AI生成书籍的常见情况，或可虚构一位资深学者的名字] 出版年份： [此处留空，或虚构一个近期年份] 页数： 约 700 页 --- 内容提要： 本书全面深入地探讨了现代基因组学在生命科学研究中的核心地位及其颠覆性的应用潜力。它不仅仅是一本技术手册，更是一部梳理了从复杂生物系统（如生态群落）到单细胞水平（如发育轨迹）的基因组学分析范式的综合性著作。全书结构清晰，逻辑严谨，旨在为生命科学领域的研究人员、高级学生以及政策制定者提供一个理解和驾驭“大数据”时代的生物学新工具箱。 本书的焦点在于宏观尺度上如何利用群体基因组学和生态基因组学来解析物种的适应性进化、种群遗传结构以及环境驱动的生物多样性维持机制；同时，深入微观层面，详述了单细胞多组学技术（如scRNA-seq、ATAC-seq）在解析组织异质性、细胞命运决定和疾病发生机制中的革命性进展。 核心章节将涵盖以下关键领域： 第一部分：测序技术的演进与生物信息学基础重构 (Foundations in Genomics) 本部分奠定了读者理解现代基因组学研究的基础。它追溯了Sanger测序到高通量测序（NGS）的演变历程，并重点介绍了第三代和第四代测序技术（如PacBio和Oxford Nanopore）如何解决了基因组组装和长读长分析中的关键难题。 从序列到功能： 详细阐述了高质量基因组组装的挑战与策略，包括从头组装（De Novo Assembly）和从头注释（Annotation）。特别关注了非编码区（Non-coding Regions）的识别与功能预测方法，以及结构变异（Structural Variations, SVs）的检测算法。 数据管理与质量控制： 鉴于基因组学数据量的爆炸式增长，本书投入大量篇幅讨论高效的数据存储、处理管道（Pipelines）的建立，以及严格的质量控制标准（QC）在确保下游分析可靠性中的不可替代性。 比较基因组学的新视角： 不再局限于物种间的简单比对，而是聚焦于基因组保守性、基因组重排事件（Rearrangements）对表型塑造的影响，以及如何利用系统发育网络（Phylogenetic Networks）重建复杂的进化历史。 第二部分：群体与生态基因组学：理解物种的动态适应 (Population and Ecological Genomics) 本部分将视角拉升至种群和生态系统层面，探讨基因组学如何揭示生物体应对环境变化的内在机制。 种群遗传学量化： 深入剖析了选择扫描（Selection Scans）方法，如$F_{ST}$、iHS和XP-EHH，用于识别自然选择的“热点”区域。更进一步，本书探讨了如何整合环境因子（如气候、地理障碍）与遗传变异，构建更精细的生态适应性模型。 宏基因组学的深度解读（Metagenomics）： 本章详细介绍了从复杂环境样本（土壤、水体、肠道）中挖掘微生物群落结构、功能潜力及相互作用的先进技术。重点讨论了从碎片化序列中重建完整基因组（MAGs, Metagenome-Assembled Genomes）的技术瓶颈与突破。 基因流与保护遗传学： 讨论了如何利用基因组数据评估种群间的有效迁移率（Effective Migration Rate），并将其应用于濒危物种的保育管理中，例如识别关键的遗传多样性热点和预测种群对气候变化的脆弱性。 第三部分：单细胞与发育轨迹的精准描绘 (Single-Cell Resolution) 本书的重头戏之一是介绍单细胞组学如何将研究精度推向细胞异质性的极限。 单细胞测序技术详解： 全面比较了当前主流的scRNA-seq、scATAC-seq、空间转录组学（Spatial Transcriptomics）的技术平台及其优缺点。特别强调了如何克服细胞捕获效率、文库制备偏差和稀疏性问题。 轨迹推断与细胞分化： 详细讲解了基于图论和概率模型的单细胞数据降维与聚类方法（如UMAP, t-SNE）。核心内容集中于轨迹推断（Trajectory Inference），用以重建细胞从祖细胞到终末分化的动态过程，并识别关键的转录因子调控枢纽。 整合多组学数据： 探讨了将基因表达、染色质可及性、DNA甲基化等不同模态的数据在单细胞水平上进行联合分析的技术（如Multi-omics Integration），以期获得对细胞状态的完整图景。 第四部分：基因组学在复杂疾病研究中的转化应用 (Translational Applications) 本书的最后部分将前沿的基因组学工具与实际的生物医学挑战相结合。 肿瘤基因组学： 关注体细胞突变（Somatic Mutations）的克隆进化模型，如何利用液体活检（Liquid Biopsy）追踪肿瘤负荷和耐药性发生。重点讨论了肿瘤微环境（TME）中免疫细胞与癌细胞的基因组相互作用分析。 宿主-病原体互作（Host-Pathogen Interaction）： 尽管本书不专注于单一病原体，但其基因组学方法论可广泛应用于理解宿主免疫反应的遗传基础，以及病原体在宿主内如何通过基因组变异逃避防御。 可解释性AI在基因组学中的角色： 探讨了机器学习模型如何从庞大的基因组数据集中提取具有生物学意义的特征，特别是用于预测复杂表型或药物反应的风险评分模型的构建与验证。 --- 目标读者： 本书面向具有分子生物学、遗传学、生物信息学或生物工程学背景的研究生、博士后及一线科研人员。它特别适合那些希望从传统的分子克隆或生化实验范式转向大规模、高通量数据驱动型研究的学者。 本书特色： 1. 方法论深度优先： 每一项技术介绍后都紧跟着具体的算法和工具的比较分析，而非停留在概念层面。 2. 跨学科整合： 成功地将进化生物学、生态学和系统生物学的视角融入到核心的基因组学分析框架中。 3. 面向未来： 大量篇幅致力于讨论当前尚未完全成熟但极具潜力的前沿技术，引导读者思考下一代实验设计的方向。 本书致力于提供一套坚实的理论框架和实践指导，使读者能够自信地在任何生物体系统（从微生物到高等真核生物）中，运用最先进的基因组学工具，揭示生命现象的深层奥秘。

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