分子生物学（附光盘） pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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杨荣武著

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出版社：南京大学出版社

ISBN：9787305043215

版次：1

商品编码：10081651

包装：平装

开本：16开

出版时间：2007-02-01

页数：400

正文语种：中文

附件：光盘

具体描述

内容简介

　　《分子生物学》在内容上，突出了“新”字，充分反映了本学科发展的最新成果。在介绍重要的分子生物学原理的时候，已不再仅局限于介绍现成的结论，而是更多描述相关的背景知识。为了激发读者的学习兴趣，启发学生的创新意识和思维，在主要的章节后面附有具启发性的科学故事。在编写过程中，吸收了南京大学生命科学学院的部分优秀学生的参与，认真听取他们的意见。在编排体系上，力求做到各章节之间的衔接和连续性，尽可能避免不必要的重复。每一章有引言、主题内容、小结、科学故事、参考文献、推荐网址和思考题。小结以填充题的形式给出，这为读者提供了一次自我检测的机会；提供了配套的光盘。在光盘中，有各章节图表的彩图，以方便读者能够借助高清晰的彩图更加直观地理解复杂的分子机制。《分子生物学》的使用对象包括综合性院校、医学院、农林院校及师范院校的与生命科学相关专业的本科生使用，也可供相关专业的教师、研究生和科技工作者使用。

第1章　分子生物学发展简史
1.1　分子生物学的起源
1.1.1　传递遗传学
1.1.2　分子遗传学

1.2　分子生物学的发展
1.2.1 DNA的半保留复制
1.2.2 基因与蛋白质之间的关系
1.2.3 中心法则
1.2.4　基因工程
1.2.5　分子生物学的其他进展
科学故事——朊病毒的发现

第2章　遗传物质的分子本质
2.1　遗传物质的分子本质
2.1.1 DNA作为遗传物质
2.1.2 RNA作为遗传物质
2.1.3　具有遗传物质特性的蛋白质

2.2　核酸的结构
2.2.1 核酸的化学组成和一级结构
2.2.2　核酸的二级结构
2.2.3　核酸的三级结构

2.3　核酸的变性和复性
2.3.1 核酸的变性(denaturation)
2.3.2 核酸的复性(renaturation)
2.3.3　核酸的分子杂交
科学故事——究竟是谁首先发现了DNA的双螺旋结构?

第3章　基因、基因组和基因组学
3.1　基因的概念
3.1.1 对基因的认识
3.1.2　基因概念的扩展
3.1.3 基因的种类和结构
3.1.4 生物体内基因的大小和数目
3.1.5 基因簇与重复基因

3.2　基因组
3.2.1 原核生物基因组
3.2.2 真核生物基因组
3.2.3人类基因组计划

3.3　基因组学
3.3.1 结构基因组学
3.3.2　功能基因组学
科学故事——人类基因数大缩水的秘密与历程

第4章　DNA的生物合成
4.1 DNA复制
4.1.1 DNA复制的基本特征
4.1.2 DNA复制的酶学
4.1.3 DNA复制的详细机制
4.1.4 DNA复制的高度忠实性
4.1.5 DNA复制的调控

4.2　逆转录
4.2.1　逆转录病毒的结构
4.2.2　逆转录病毒的生活史
科学故事——HIV辅助受体的发现

第5章　DNA的损伤、修复和突变
5.1 DNA损伤及其修复
5.1.1 导致DNA损伤的因素以及损伤类型
5.1.2 DNA的修复机制

5.2 DNA的突变
5.2.1 突变的类型与后果
5.2.2 突变的原因
5.2.3　正向突变、回复突变与突变的校正
第6章　DNA重组
第7章　RNA的生物合成
第8章　转录后加工
第9章蛋白质的生物合成
第10章多钛链折叠与翻译后加工
第11章原核生物基因表达的调控
第12章真核生物基因表达的调控
第13章　分子生物学方法
常见英文缩写
专业词汇英汉对照
主要参考书目
后记

前言/序言

用户评价

评分☆☆☆☆☆

题质疑、成果展示、心得交流、小组讨论、合作学习、疑难解析、观点验证、问题综述。

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买的书挺好的，到货挺快的

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2.大数据最大的作用是寻找相关性，当两样事情明显相关，我们就几乎可以“预测”未来。这是大数据时代最诱人的地方。

评分☆☆☆☆☆

愿国内能早日获得廉价的大数据。

评分☆☆☆☆☆

光盘不如不送。里面不是视频，是PPT，更而价值不大。

评分☆☆☆☆☆

此3个思路对于被传统统计分析方法蹂躏的人们无疑是展之路明灯；

评分☆☆☆☆☆

买的书挺好的，到货挺快的

评分☆☆☆☆☆

1.我觉得，大数据处理，其实就是相关性分析。其实相关性分析在统计学中是非常基础的，为什么大数据时代来了会使他显得如此重要呢？那是因为，以前只有政府和教会可以掌握这么多数据，现在是很多企业都掌握了这么多数据，而且未来，发达国家可能会公开这些数据，这样所有人都相当于拥有了过去君王的信息。书中举了很多例子，就想告诉你，你所接触到的数据每年翻3倍，未来你可以掌握的数据量多到你不敢相信。而统计学最重要的是数据，在未来，因为你如此容易获得数据，所以，你可以做非常多的预测。