內容簡介
《理工科考研輔導係列:分子生物學知識精要與真題詳解(生物類)》分為十章,每章基本包括三部分內容。第一部分是重點與難點解析,第二部分是名校考研真題詳解,第三部分是名校期末考試真題詳解。《理工科考研輔導係列:分子生物學知識精要與真題詳解(生物類)》精選瞭北京大學、清華大學、武漢大學、上海交通大學、北京師範大學、中國科學院、廈門大學、浙江大學、南京大學、復旦大學、協和醫科大學、四川大學、南開大學、中山大學、中南大學、華中科技大學、軍事醫學科學院、蘭州大學、天津大學、同濟大學、華東理工大學、西北工業大學、華中農業大學、中國農業大學、華東師範大學、華中師範大學、東北師範大學、福建師範大學、北京理工大學、華南理工大學、深圳大學、南京師範大學、北京工業大學等院校近年來分子生物學(生物綜閤)的考研真題和期末考試真題,並進行瞭解答。通過這些真題及其詳解,讀者可以瞭解和掌握相關院校考研、期末考試的齣題特點和解題方法。
聖纔考研網是《理工科考研輔導係列:分子生物學知識精要與真題詳解(生物類)》的支持網站。聖纔考研網是聖纔學習網旗下的考研專業網站,提供全國各高校考研考博曆年真題(含答案)、專業課筆記講義及其他復習資料、網上輔導課程等全套服務的大型考研輔導平颱。《理工科考研輔導係列:分子生物學知識精要與真題詳解(生物類)》和配套網絡課程特彆適閤備戰考研和大學期末考試的讀者,對於參加相關專業同等學力考試、自學考試、資格考試的考生也具有很高的參考價值。
內頁插圖
目錄
前言
第一章 分子生物學緒論
第一節 重點與難點解析
第二節 名校考研真題詳解
第三節 名校期末考試真題詳解
第二章 染色體與遺傳物質
第一節 重點與難點解析
第二節 名校考研真題詳解
第三節 名校期末考試真題詳解
第三章 生物信息的傳遞(上)——從DNA0RNA
第一節 重點與難點解析
第二節 名校考研真題詳解
第三節 名校期末考試真題詳解
第四章 生物信息的傳遞(下)——從mRNA到蛋白質
第一節 重點與難點解析
第二節 名校考研真題詳解
第三節 名校期末考試真題詳解
第五章 分子生物學研究方法(上)——DNA、RNA及蛋白質操作技術
第一節 重點與難點解析
第二節 名校考研真題詳解
第三節 名校期末考試真題詳解
第六章 分子生物學研究方法(下)——基因功能研究技術
第一節 重點與難點解析
第二節 名校考研真題詳解
第三節 名校期末考試真題詳解
第七章 基因的錶達與調控(上)——原核基因錶達調控模式
第一節 重點與難點解析
第二節 名校考研真題詳解
第三節 名校期末考試真題詳解
第八章 基因的錶達與調控(下)——真核基因錶達調控一般規律
第一節 重點與難點解析
第二節 名校考研真題詳解
第三節 名校期末考試真題詳解
第九章 疾病與人類健康
第一節 重點與難點解析
第二節 名校考研真題詳解
第三節 名校期末考試真題詳解
第十章 基因組與組學時代
第一節 重點與難點解析
第二節 名校考研真題詳解
第三節 名校期末考試真題詳解
附錄
1.武漢大學2009年《分子生物學》考研試題與答案
2.南京大學2008年《分子生物學》考研試題與答案
3.南開大學2009年《分子生物學》考研試題與答案
4.上海交通大學2007年《分子生物學》考研試題與答案
5.浙江大學2007年《分子生物學》考研試題與答案
6.蘭州大學2007年《分子生物學》考研試題與答案
7.北京師範大學2007~2008學年第2學期《分子生物學》期末考試試題與答案
精彩書摘
分子生物學是研究核酸等生物大分子的形態、結構特徵及其重要性、規律性和相互關係的科學,是人類從分子水平上真正揭開生物世界奧秘的一門基礎學科,是現代生物學領域裏最具活力和發展最為迅速的科學,也是當代生物學研究的三大主題之一。更值得一提的是,分子生物學研究正在越來越多地影響著各個傳統生物科學領域,給傳統生物學的發展注入瞭新的活力。一、分子生物學簡史分子生物學伴隨著一個個關於DNA和蛋白質分子的裏程碑式成就和發現,逐漸發展完善。
1869年,Miescher首次從萊茵河鮭魚精子中分離齣DNA。
1871年,Miescher從死亡白細胞核中分離齣脫氧核糖核酸(DNA)。
1928年,Griffith發現肺炎鏈球菌無毒菌株與燒煮滅活的有毒菌株混閤後即變成有毒緻病菌株,提齣“轉化因子”概念。
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前言/序言
生物科學研究前沿:從細胞信號到基因編輯的深度解析 本書聚焦於當代生物科學領域最活躍、最具顛覆性的研究方嚮,旨在為高等院校師生、科研機構研究人員以及對生命科學前沿探索抱有濃厚興趣的專業人士,提供一份兼具深度與廣度的理論指南和實踐參考。 本書並非基礎教科書的簡單復述,而是立足於近十年來的重大科學突破,係統梳理瞭生命科學研究的最新進展、核心技術及其潛在應用前景。 第一部分:細胞信號轉導網絡的精細調控(深入解析) 本部分內容將帶領讀者深入探究細胞內部復雜而精密的通訊係統,即信號轉導網絡。我們不再停留在經典的通路描述,而是著重於其動態變化、交叉對話及其在生命活動中的精確調控機製。 第一章:非編碼RNA在信號網絡中的樞紐作用 miRNA、lncRNA與circRNA的互作機製: 詳細分析這些調控分子如何通過靶嚮mRNA、調控轉錄因子錶達或直接參與蛋白質復閤物的組裝,實現對特定信號通路的“微調”或“開關”功能。特彆關注其在應激反應和細胞命運決定中的作用。 錶觀遺傳修飾與信號通路耦閤: 探討組蛋白修飾(乙酰化、甲基化等)和DNA甲基化如何響應外部信號刺激,並對基因錶達的動態窗口進行約束。我們將引用最新的染色質免疫共沉澱測序(ChIP-seq)數據,解析特定信號通路激活時關鍵基因啓動子區域的錶觀遺傳學景觀變化。 細胞外囊泡(EVs)介導的遠距離通訊: 係統闡述外泌體(Exosomes)和微泡(Microvesicles)如何作為“信使”,攜帶特定信號分子(蛋白質、核酸)在細胞間傳遞信息,並討論其在組織修復和病理狀態(如腫瘤微環境)中的新角色。 第二章:膜蛋白與受體精細動力學研究 G蛋白偶聯受體(GPCRs)的多價激活與偏好性信號傳導: 突破傳統上認為GPCRs單一激活模式的局限,重點介紹其激活狀態的多樣性(如激動劑偏好性)及其如何通過激活不同的下遊效應分子(如不同G蛋白亞基或$eta$-arrestin)實現“信號分岔”。 受體酪氨酸激酶(RTKs)的寡聚化與膜內動態: 分析RTK在細胞膜上的擴散、聚集、內吞過程(Endocytosis)如何影響信號的強度和持續時間。引入活細胞成像技術(如FRET/BRET)的最新應用,實時監測受體二聚化和激活的瞬時過程。 脂筏(Lipid Rafts)在信號組織中的關鍵地位: 探討細胞膜的微結構域如何充當信號分子的“特區”,並將特定信號元件集中,實現高效的信號耦閤,及其在免疫細胞激活中的核心地位。 第二部分:基因組編輯與閤成生物學的技術革命 本部分將超越對經典遺傳學知識的復習,深入解析當前正在重塑生命科學研究範式的分子生物學技術——特彆是基因組編輯工具和閤成生物學的工程化應用。 第三章:CRISPR/Cas係統的進化與精細化操作 下一代基因編輯工具箱的拓展: 詳盡剖析基礎的Cas9係統之後發展齣的新一代技術,如堿基編輯器(Base Editors, BEs)和先導編輯(Prime Editing, PE)。重點分析這些技術的優勢(如避免雙鏈斷裂、提高編輯精度)及其在特定基因組位點上的應用限製和優化策略。 遞送係統與脫靶效應的控製: 深入探討如何安全、高效地將CRISPR/Cas係統遞送到特定組織和細胞類型(如體內遞送的病毒載體、脂質納米粒技術)。同時,係統梳理最新的脫靶檢測方法和降低非特異性編輯風險的計算生物學策略。 錶觀基因組編輯與功能探針: 介紹利用失活的Cas蛋白(dCas9)與效應結構域融閤(如用於激活或抑製轉錄),實現對基因錶達的動態、可逆調控。討論如何利用這些工具進行全基因組範圍的功能篩選。 第四章:閤成生物學:從元件設計到復雜網絡的構建 生物元件庫的標準化與模塊化設計: 探討如何像工程學一樣,設計、構建和測試標準化的生物元件(如啓動子、核糖體結閤位點、編碼序列)。重點介紹BioBricks標準以及更精細的基因錶達調控模塊的創建。 代謝途徑的重構與細胞工廠的優化: 以微生物(如酵母、大腸杆菌)為模型,解析如何通過基因組層麵的代謝流分析和基因冗餘度調控,設計和構建新型的生物閤成路徑,以高效生産高價值化學品、藥物中間體或生物燃料。 復雜基因邏輯門的構建與應用: 闡述如何利用天然或人工閤成的基因調控網絡(如利用多個轉錄因子互鎖),在細胞內實現復雜的邏輯運算(AND, OR, NOT門),並將其應用於疾病診斷或程序化細胞死亡的精確控製。 第三部分:生物信息學與大規模數據的解析方法論 本部分強調現代生命科學研究對計算分析能力的需求,聚焦於處理和解釋高通量測序數據及復雜係統數據的關鍵方法論。 第五章:單細胞組學數據的深度挖掘 單細胞RNA測序(scRNA-seq)的數據預處理與細胞類型鑒定: 詳細介紹數據去噪、批次效應校正(Batch Effect Correction)的核心算法,以及基於軌跡推斷(Trajectory Inference)技術來重建細胞分化或疾病進展過程的方法。 空間轉錄組學(Spatial Transcriptomics)的配準與解讀: 討論如何將基因錶達信息與組織形態學信息進行精確匹配,理解細胞在組織微環境中的鄰域關係及其對基因錶達的影響。 單細胞蛋白質組學與多組學整閤: 介紹如何將來自同一細胞或不同細胞群的蛋白質組、錶觀遺傳組數據與轉錄組數據進行有效整閤,構建跨越不同分子層次的細胞狀態模型。 第六章:係統生物學與網絡動力學建模 生物網絡重構:從關聯到因果: 介紹如何利用時間序列數據或高通量擾動數據,應用如動態貝葉斯網絡(DBN)或因果推斷方法,從簡單的相關性網絡中提取齣具有生物學意義的調控因果關係。 生化反應網絡的動力學模擬: 深入探討使用常微分方程(ODE)或隨機過程模型(如Gillespie算法)來模擬酶促反應、信號級聯的非綫性行為,並驗證實驗觀察結果的穩健性。 數據驅動的係統識彆: 探討模型預測與實驗驗證的迭代循環,特彆關注如何通過模型參數敏感性分析,指導實驗設計,聚焦於網絡中的關鍵控製點。 總結: 本書提供的知識框架,旨在幫助讀者跨越單一技術或學科的壁壘,掌握當前生命科學研究的宏觀視角和微觀操作的最新規範,為未來的創新性研究奠定堅實的跨學科基礎。