第二代测序信息处理 [Next-generation DNA sequencing informatics] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 布朗（Brown S.M.） 著，于军 译

图书标签:

• 二代测序
• NGS
• 生物信息学
• 基因组学
• 数据分析
• 生物统计学
• 测序技术
• 基因表达
• 变异分析
• 序列比对

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030406736

版次：1

商品编码：11678643

包装：平装

丛书名： 新生物学丛书

外文名称：Next-generation DNA sequencing informatics

开本：16开

出版时间：2015-04-01

用纸：胶版纸

页数：204

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

适读人群 ：分子生物学、基因组学及其相关专业的学生、研究者，以及生物公司的研发人员
在本书中，作者以三十多个国立卫生研究院（National Institutes of Health, NIH）资助项目的大量经验为基础，综合本领域著作并去粗取精，为读者提供了多种新一代测序研究的展示

内容简介

　　《第二代测序信息处理》几乎涵盖了 NGS技术在生命科学领域的全部应用，包括从头测序 （含基因组注释）、针对稀有变异检测和元基因组研 究的扩增子测序、染色 质免疫共沉淀测序（ChIP—seq）、RNA测序（RNA— seq）和肿瘤体细胞变异 检测（包括单碱基替换、插入、缺失和易位）等。通 过广泛使用的一线软 件充分讨论数据分析方法，详述优工作流程（包括 部分学习指南），实用 性强、可靠性强、专业指导性强。
　　本书非常适用于从事生命科学研究的研究生和青 年学者。他们不仅可 以在这里了解到不同软件的详细使用方法和参数设置 ，还可以在作者提供 的软件评估和优化流程的基础上找到自身研究项目所 需的第二代测序信息 处理的很好解决方案。

作者简介

Stuart M.Brown是纽约大学医学院细胞生物学系助理教授、卫生信息学和生物信息学中心高级教职人员，同时是生物信息学咨询小组营运总监，也是序列信息学小组组长。他在纽约大学教授了12年生物信息学研究生课程，是生物信息学和医学基因组学教材的作者。Brown博士在康奈尔大学获得分子生物学博士学位。　　　　　　　　　　　　　　　　

目录

《新生物学丛书》丛书序
译者前言
前言
1 DNA测序简介
2 测序信息学的历史
3 第二代测序数据的可视化
4 DNA序列比对
5 用广义de Bruijn有向图算法组装基因组
6 用短序列读段从头组装细菌基因组
7 基因组注释
8 使用第二代测序技术检测序列变异
9 ChIP—seq
10 使用第二代测序进行RNA测序
11 元基因组学
12 DNA测序信息学中的高性能计算
术语表
索引
彩图

前言/序言

现代农业中的精准育种技术与应用 本书聚焦于推动全球粮食安全和农业可持续发展的尖端技术——精准育种。 随着人口增长和气候变化带来的双重挑战，传统育种方法的效率和速度已难以满足现代农业的需求。本书全面深入地探讨了近年来在分子生物学、基因组学和生物信息学交叉领域取得的突破性进展，并着重阐述了如何将这些前沿技术转化为切实可行的农业生产力。 本书内容涵盖了从基础理论到实际操作的完整体系，旨在为农业科学家、育种专家、农学研究人员以及对现代农业技术感兴趣的专业人士提供一份权威、详尽的参考指南。我们避免了对特定测序技术流程的深入探讨，而是将重点放在如何利用已有的基因组信息和高效的筛选工具来加速作物和畜禽的改良进程。 --- 第一部分：现代育种的理论基础与技术演进 本部分首先回顾了农业发展史上几个关键的育种阶段，从早期的人工选择到孟德尔遗传学的确立，再到分子标记辅助选择的兴起。随后，我们深入分析了推动当前精准育种革命的核心驱动力： 1. 基因组学基础与大数据整合： 详细介绍了构建高质量参考基因组序列的重要性，以及如何通过全基因组重测序（WGS）和转录组测序（RNA-Seq）数据，识别与重要农艺性状（如抗逆性、产量潜力、营养品质）相关的候选基因和调控元件。我们强调了利用群体遗传学原理来理解遗传多样性和基因型-环境互作（GxE）的复杂性，而非仅仅停留在对单个基因的鉴定。 2. 现代育种策略的框架构建： 系统梳理了当前主流的精准育种策略，包括： 分子标记辅助选择（MAS）：重点讨论了高密度SNP芯片在商业育种项目中的应用，以及如何优化标记的密度和信息量，以实现更准确的选择。 基因组选择（GS）：这是本书的核心内容之一。我们详细阐述了GS的统计学模型，包括线性混合模型（BLUPs, BayesB, BayesC等）的构建与选择，以及如何根据目标物种的遗传结构和育种群体的世代间隔来优化预测模型的准确性。我们分析了模型在预测新组合和加速世代推进方面的巨大潜力。 基因组关联分析（GWAS）：阐述了如何利用大规模表型和基因型数据，精确地定位数量性状基因座（QTLs）。讨论了解决 GWAS 中复杂遗传背景和结构变异带来的挑战。 --- 第二部分：高效育种工具箱的应用与实践 本部分侧重于将理论转化为实践的技术工具，这些工具极大地提高了育种的效率和靶向性： 3. 表型组学与高通量环境模拟： 精准育种的另一半是精确的表型数据。本章探讨了非破坏性、高通量表型测量技术，例如利用无人机（UAVs）搭载多光谱、高光谱传感器对作物冠层进行健康监测、叶面积指数（LAI）和生物量估算。同时，介绍了先进的表型组学平台，如何在受控环境中（如植物生长室、智能温室）模拟极端气候条件（干旱、盐渍、高温），以系统性地评估作物的抗逆性。 4. 基因编辑技术的集成与伦理考量： 本书详细介绍了靶向基因编辑技术（如CRISPR/Cas系统）在作物改良中的实际应用案例，重点是如何利用这些技术实现对特定基因的精确失活、激活或替换，从而快速获得所需的优良性状。讨论了如何通过设计高效的脱靶检测和验证流程来确保基因编辑的准确性。此外，本部分也深入分析了基因编辑作物在不同国家和地区的监管现状及公众接受度问题。 5. 杂种优势的分子机制与利用： 深入探讨了杂种优势（Hybrid Vigor）的遗传学基础，并介绍了如何利用分子标记预测杂种的亲本组合，以及通过基因组学手段挖掘导致杂种优势的关键基因组区域。这为育种家提供了设计更具杂种优势潜力的亲本系的技术指导。 --- 第三部分：案例研究与未来展望 本部分通过具体的作物实例，展示精准育种技术如何成功解决现实世界中的农业难题，并展望了未来的发展方向。 6. 作物改良的成功范例： 选取了水稻、玉米、小麦等主要粮食作物以及特色经济作物作为案例，详细分析了不同育种项目（如提高氮素利用效率、增强抗病性、提升油酸/亚油酸比例等）如何整合基因组学数据、表型组学数据和预测模型，最终育成新品种的完整流程。这些案例旨在说明数据驱动决策在现代育种中的核心作用。 7. 育种基础设施的建设与数据管理： 强调了建立标准化、可互操作的育种数据库的重要性。讨论了云计算、分布式存储在处理PB级表型和基因型数据时的架构需求，以及数据质量控制（QC）和数据共享标准在加速全球育种合作中的地位。 8. 未来趋势：单细胞与合成生物学的交叉： 对下一代育种技术进行了前瞻性探讨，包括单细胞测序技术在解析复杂组织发育和抗逆信号传导中的潜力，以及合成生物学设计原理如何被引入到作物代谢通路重构中，以创造具有全新功能的生物体。 总结： 本书旨在构建一个从基因到田间的完整知识体系，强调数据整合、模型优化和高效田间验证是未来农业突破的关键。它不是一本关于底层测序技术细节的教材，而是专注于如何有效地利用已有的或可快速获取的基因组信息，来指导和加速下一代作物品种的创制。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对科普读物情有独钟的爱好者，这本书的书名吸引了我，因为它触及了一个我非常感兴趣的领域——生命科学的奥秘。虽然我可能无法理解其中的技术细节，但我希望这本书能够以一种引人入胜的方式，向我展示第二代测序技术是如何帮助我们解码生命的语言。我期待书中能够介绍一些前沿的研究成果，比如通过测序发现新的物种，或者揭示人类疾病的遗传基础。我希望作者能够用通俗易懂的语言，解释“基因”、“DNA”、“变异”这些基本概念，并说明它们是如何与我们息息相关的。我好奇，通过分析这些测序数据，我们究竟能知道些什么？例如，我们是否能了解一个人的祖源，或者预测一个人罹患某种疾病的风险？如果书中能包含一些图文并茂的介绍，展示测序仪的工作原理，或者数据可视化的结果，那我一定会感到非常惊喜，并对这个充满魅力的领域产生更深的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这套书我真的非常期待！虽然我不是技术背景出身，但我一直对基因测序技术在现代医学和生命科学中的应用感到着迷。这本书的名称听起来就非常专业，我猜想它应该会深入浅出地讲解如何从海量的测序数据中挖掘出有用的信息。我特别好奇书中会不会介绍一些实际的应用案例，比如在癌症诊断、遗传病研究或者微生物多样性分析中，这些“第二代测序信息”是如何发挥作用的。我希望能看到一些图表和流程图，直观地展示数据处理的各个环节，哪怕我看不懂复杂的算法，也能大概了解这个过程的逻辑。我还希望能了解一些基本的生物信息学概念，比如基因组、变异、比对等等，让我在阅读后续更深入的内容时不会感到一头雾水。如果书中能介绍一些常用的软件工具，哪怕只是简单提及，对我来说也是非常有价值的，至少能让我知道从哪里开始入门，寻找进一步的学习资源。总而言之，我希望这本书能为我打开一扇了解前沿科学技术的大门，让我对现代生命科学的研究有一个更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对科技发展充满好奇心的普通读者，偶然看到了这本书的介绍。虽然“测序信息处理”听起来很技术化，但我相信这本书的作者一定能用一种相对易懂的方式来解释这些复杂的概念。我最感兴趣的是，这本书是否会讲述“第二代测序”相对于第一代测序有哪些革命性的进步，以及这些进步是如何实现的。我希望它能用一些生动形象的比喻来解释数据处理的过程，让我在不了解具体算法的情况下，也能理解其背后的原理。例如，数据过滤就像筛选掉无效信息，序列比对就像在大海捞针，变异检测就像找出基因中的“错别字”。我还想知道，这些经过处理的测序信息，最终能为我们带来哪些实际的益处，比如更精准的医疗诊断，或者对生命起源和演化的更深入理解。如果书中能有一些趣味性的案例，比如通过测序揭示某个古代文明的秘密，或者解释某种疾病的发病机制，那我一定会看得津津有味。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在基因测序服务公司工作的技术人员，我一直在寻找能够提升我专业技能的书籍。这本书的标题“第二代测序信息处理”正是我目前最需要的内容。我希望书中能够涵盖最新一代的测序技术，比如长读长测序和单细胞测序，以及它们在数据处理方面的新挑战和新方法。我特别关注书中对数据质量评估和预处理的详细阐述，例如如何有效地去除接头序列、低质量碱基，以及如何进行GC含量校正。在序列比对方面，我希望能看到各种主流比对器的深入比较和性能分析，以及在处理不同物种或复杂基因组时的最佳实践。对于变异检测，我希望书中能详细介绍各种类型的变异（SNP、indel、SV等）的检测算法，以及如何进行多样本的联合变异分析。此外，书中关于基因组组装和基因功能注释的部分，我也非常期待，希望能了解一些自动化流程的搭建和优化技巧。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字让我立刻联想到它在学术研究中的重要性。作为一名刚刚接触生物信息学领域的研究生，我一直在寻找能够系统性地梳理第二代测序数据处理流程的教材。我希望这本书能够详细介绍从原始数据质量控制，到序列比对、变异检测，再到基因组组装和功能注释等关键步骤。我对书中的方法论部分尤其感兴趣，比如书中会详细介绍哪些比对算法，它们各自的优缺点是什么，以及在不同应用场景下应该如何选择。同时，我也期待书中能提供一些关于统计学分析在测序数据解读中的应用，例如如何进行差异表达基因分析，或者如何评估变异的显著性。另外，如果书中能包含一些关于大数据存储和管理方面的讨论，那就更好了，因为处理PB级别的测序数据无疑是巨大的挑战。我希望这本书能够提供严谨的理论基础，同时又不乏实践指导，能帮助我快速上手，高效地完成我的研究项目。

评分☆☆☆☆☆

good!

评分☆☆☆☆☆

挺好的挺好的挺好的挺好的

评分☆☆☆☆☆

根本没有用，内容太简略了

评分☆☆☆☆☆

书拿到了，质感很不错，但愿能吃透内容！

评分☆☆☆☆☆

专业书籍，学习一下。

评分☆☆☆☆☆

很好的技术书籍，非常实用

评分☆☆☆☆☆

不错，值得购买。 。。

评分☆☆☆☆☆

质量不错，价格好，包装也很好

评分☆☆☆☆☆

实用性强。