代謝組學—方法與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

許國旺 著

圖書標籤:

• 代謝組學
• 生物化學
• 分析化學
• 生命科學
• 醫學
• 代謝物
• 質譜
• 數據分析
• 生物信息學
• 係統生物學

店鋪： 唐人文化圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030215284

商品編碼：13847568948

包裝：平裝

齣版時間：2017-07-01

內容簡介 本書是國內*部集基本理論和實際應用於一體的、極有價值的關於代謝組學的專著，對學科的發展現狀、麵臨問題、應用前景、未來趨勢和學科本身的價值都做瞭客觀、科學的描述。除簡要迴顧代謝組學的發展曆史、特點外，重點介紹瞭代謝組學技術平颱及其在健康疾病、藥物毒性、植物、微生物、營養科學和環境科學研究中的應用，使讀者能在短時間內對*的技術和國內外進展有一全麵瞭解。為適應不同層次人員對代謝組學知識的需求，本書在全麵闡述色譜、質譜、核磁共振譜和多變量數據分析方法在代謝組學中的應用的同時，圖文並茂地剖析瞭代謝組學在不同領域內的應用，使讀者能很容易地應用本書解決相關領域中的問題。
本書既可作為從事代謝組學研究的專業人員的參考書，也可作為相關領域研究生的教材。對代謝組學感興趣或具備一定的生物化學和分析化學背景的讀者也可根據自己所從事的專業有選擇地閱讀部分章節。 目 錄 序
前言
第1章 緒論
1.1 代謝組學簡介
1.2 代謝組學的研究方法
1.3 代謝組學的應用
1.4 代謝組學發展展望
參考文獻
第2章 氣相色譜-質譜技術在代謝組學中的應用
2.1 氣相色譜-質譜聯用技術
2.2 基於GC-MS、GC×GC-TOFMS的代謝組學技術平颱
2.3 代謝組學應用
2.4 發展與展望
參考文獻
第3章 液相色譜及液相色譜-質譜聯用技術在代謝組學研究中的應用
3.1 液相色譜及液相色譜-質譜聯用技術
3.2 用於極性小分子分析的二維液相色譜分離係統
3.3 液相色譜及液相色譜-質譜聯用技術在代謝組學研究中的應用實例
參考文獻
第4章 超高效液相色譜-質譜及在代謝組學中的應用
4.1 超高效液相色譜的理論基礎
4.2 超高效液相色譜與HPLC分析性能的比較
4.3 超高效液相色譜在代謝組學中的應用
參考文獻
第5章 毛細管電泳-質譜聯用技術在代謝組學研究中的應用
5.1 毛細管電泳-質譜聯用技術簡介
5.2 基於毛細管電泳-質譜聯用技術的代謝組學平颱
5.3 毛細管電泳在代謝組學中的應用研究
參考文獻
第6章 核磁共振在代謝組學研究中的應用
6.1 核磁共振波譜分析原理
6.2 代謝組學中的核磁共振波譜分析方法
6.3 核磁共振在代謝組學研究中的應用
6.4 展望
參考文獻
第7章 代謝組學研究中常用的化學計量學方法
7.1 數據預處理方法
7.2 常用的模式識彆方法
7.3 數據庫及專傢係統
參考文獻
第8章 類脂和類脂組學
8.1 類脂分子的結構和功能
8.2 類脂的分子生物學［19］
8.3 類脂研究中的分析方法
8.4 ESI-MS在類脂分析中的定量方法
8.5 類脂組學及其應用
參考文獻
第9章 代謝組學在疾病分型和標誌物發現研究中的應用
9.1 引言
9.2 代謝組學用於心血管疾病嚴重程度的診斷
9.3 基於修飾核苷的代謝組學用於肝髒疾病的研究
9.4 代謝組學用於惡性腫瘤的研究
9.5 代謝組學在其他疾病分型和標誌物發現研究中的應用
參考文獻
第10章 修飾核苷在癌癥診斷和隨訪中的應用
10.1 概論
10.2 體液中修飾核苷的分析和數據處理
10.3 尿中核苷在惡性腫瘤診斷、治療隨訪中的應用
參考文獻
第11章 代謝組學在糖尿病研究中的應用
11.1 基於GC的有機酸輪廓分析對2型糖尿病研究
11.2 尿樣“全”指紋分析及應用於科素亞對糖尿病的療效評價
11.3 2型糖尿病中血漿磷脂代謝輪廓分析和標記物的識彆
11.4 血清中脂肪酸的靶標分析方法用於2型糖尿病患者與正常人的區分
參考文獻
第12章 代謝組學在營養學研究中的應用
12.1 簡介
12.2 代謝組學全組分分析在營養學中的應用
12.3 代謝輪廓分析及代謝物靶標分析在營養學中的應用
12.4 代謝組學在營養學研究中的應用展望
參考文獻
第13章 代謝組學與藥物研究
13.1 藥物開發現狀
13.2 代謝組學在藥物研究中的應用概況及特點
13.3 代謝組學在動物模型評估方麵的應用
13.4 代謝組學在藥物安全性研究中的應用
13.5 代謝組學在中藥研發中的應用
參考文獻
第14章 代謝組學在植物研究中的應用
14.1 功能基因組時代的植物代謝組學
14.2 植物代謝組的分析
14.3 植物代謝組學的應用
14.4 植物代謝組學的未來——主要問題與發展前景
參考文獻
第15章 代謝組學在微生物學中的應用
15.1 概述
15.2 微生物代謝組學實驗設計的基本原則
15.3 代謝組學在工業微生物學中的應用
15.4 代謝組學在醫學微生物學中的應用
15.5 代謝組學在環境微生物學中的應用
15.6 展望
參考文獻
第16章 代謝組學在環境科學中的應用
16.1 簡介
16.2 代謝組學用於脊椎動物環境毒物暴露及其代謝的研究
16.3 代謝組學用於無脊椎動物環境毒物暴露及其代謝的研究
16.4 環境代謝組學的發展前景
參考文獻

好的，這是一本關於分子生物學前沿技術與蛋白質組學深度解析的圖書簡介，內容涵蓋瞭當前生命科學研究中最熱門、最前沿的幾個核心領域，旨在為研究人員和高年級學生提供一份詳實的理論指導與實踐參考。 --- 《前沿分子生物學技術：從單細胞測序到高分辨質譜解析》 圖書簡介 隨著生命科學的飛速發展，我們對生命係統復雜性的理解已不再局限於宏觀或中觀層麵，而是深入到分子、亞細胞器乃至於單細胞的動態變化之中。本書《前沿分子生物學技術：從單細胞測序到高分辨質譜解析》正是為瞭應對這一時代挑戰而編寫的，它係統、深入地梳理和介紹瞭當前生物醫學研究中最具革命性和應用價值的幾大技術平颱及其交叉融閤的應用前景。 本書的結構設計旨在構建一個從高通量基因組學、轉錄組學到蛋白質組學、細胞異質性分析的完整技術圖譜，側重於闡述每種技術背後的核心原理、關鍵步驟的優化策略、數據處理的挑戰與解決方案，以及在疾病機製探索中的實際案例。 --- 第一部分：高通量測序技術與單細胞異質性解析 本部分專注於當前基因組學和轉錄組學領域最核心的革命——單細胞技術。 第一章：新一代測序（NGS）的原理與優化 本章首先迴顧瞭Illumina測序平颱的核心化學原理，並深入探討瞭如何通過優化文庫製備流程（如靶嚮富集策略、長讀長測序技術如PacBio HiFi和Oxford Nanopore的優勢與劣勢）來剋服傳統測序中的GC偏好性、區域覆蓋不均等問題。重點討論瞭轉錄組測序（RNA-Seq）中如何選擇閤適的文庫類型（如全長vs片段化）以應對不同類型的RNA物種（如lncRNA、circRNA的鑒定）。 第二章：單細胞轉錄組測序（scRNA-seq）的深度剖析 scRNA-seq是揭示細胞異質性的“金標準”。本章詳細拆解瞭目前主流的平颱技術，包括基於微流控液滴（如10x Genomics平颱）和基於孔闆捕獲（如Smart-seq3）的原理差異。核心內容聚焦於如何解決單細胞數據中的高稀疏性（Dropout）和批次效應（Batch Effect）。讀者將學習到先進的去噪算法（如MAGIC、SAVER）以及細胞類型特異性基因錶達的可視化和標記基因的篩選標準。 第三章：空間組學（Spatial Transcriptomics）的崛起 為瞭彌補scRNA-seq丟失的組織結構信息，本章引入瞭空間轉錄組學技術。我們不僅介紹瞭基於原位測序（如MERFISH、seqFISH）的分子分辨率方法，也涵蓋瞭基於組織切片捕獲（如Visium）的低分辨率空間方法。重點在於如何將空間信息與細胞身份信息進行有效整閤，以重建組織微環境的分子圖譜。 --- 第二部分：蛋白質組學：從定性到定量的高級解析 如果說基因組學和轉錄組學告訴我們“潛力”，那麼蛋白質組學則揭示瞭“現實”。本部分聚焦於蛋白質組研究中最復雜、最依賴儀器分析的定量策略。 第四章：高分辨液相色譜-串聯質譜（LC-MS/MS）基礎與數據采集策略 本章詳細闡述瞭現代質譜在蛋白質組學中的應用基礎。內容涵蓋瞭從樣品前處理（酶解優化、去噪）到色譜分離（超高效液相色譜UPLC、二維色譜的串聯應用）的每一個環節。在數據采集方麵，本書深入對比瞭數據依賴采集（DDA）、數據非依賴采集（DIA）以及靶嚮蛋白質組學（SRM/PRM）的優劣勢，並針對不同研究目的（如新蛋白鑒定 vs. 臨床定量）推薦瞭最優化的采集策略。 第五章：定量蛋白質組學的高級策略：同位素標記與非標記定量 定量是蛋白質組學的核心挑戰。本章係統講解瞭主流的定量技術： 1. 代謝標記法： 詳細闡述瞭SILAC、iTRAQ和TMT標記的化學原理、標記效率的控製以及質譜裂解碎片離子的乾擾分析。 2. 非標記定量： 側重於基於峰麵積的定量方法，包括label-free的離子豐度、Peak Area Ratio (PAR)以及利用深度學習優化後的定量結果。 第六章：蛋白質翻譯後修飾（PTMs）的鑒定與功能解析 蛋白質組學的復雜性很大程度上來源於PTMs，如磷酸化、泛素化、糖基化等。本章聚焦於PTM的富集技術，如金屬親和層析（IMAC）、抗體捕獲（TiO2、抗體芯片）的效率優化。重點講解如何利用特定的質譜掃描模式（如富集碎片離子掃描）來準確地定位和識彆修飾位點，並結閤生物信息學工具進行下遊功能注釋。 --- 第三部分：數據集成、整閤分析與前沿應用 現代生命科學研究越來越依賴於多組學數據的整閤能力。本部分指導讀者如何將前述技術産生的大量數據進行有效的整閤與解讀。 第七章：多組學數據整閤的計算框架 本章不涉及具體的編程代碼，而是側重於方法學的選擇。討論瞭橫嚮整閤（Correlation/Canonical Correlation Analysis, CCA）與縱嚮整閤（Pathway Analysis, Network Modeling）的適用場景。重點講解瞭如何利用多組學數據構建可靠的相互作用網絡，以及如何識彆跨層次的調控模塊（如基因突變如何影響特定蛋白的磷酸化水平）。 第八章：藥物研發與精準醫療中的前沿應用案例 本書最後結閤實際案例，展示瞭這些前沿技術在解決實際生物學問題中的威力： 腫瘤免疫微環境重塑： 如何利用scRNA-seq和空間轉錄組學繪製T細胞浸潤的精確軌跡。 小分子藥物靶點驗證： 如何通過深度定量蛋白質組學識彆藥物誘導的通路特異性蛋白變化。 生物標誌物發現： 如何結閤液體活檢中的循環遊離DNA（cfDNA）信息與血漿蛋白質組數據，建立高靈敏度的早期診斷模型。 總結 《前沿分子生物學技術：從單細胞測序到高分辨質譜解析》旨在成為一本理論深度與實踐指導性並重的工具書。它超越瞭單一技術的介紹，強調瞭高通量技術間的協同作用，為希望在生物醫學研究中處於領先地位的研究人員提供瞭一套完整的、麵嚮未來的技術思維框架和解決方案。本書內容前沿、案例豐富，是生命科學領域研究人員、高級本科生及研究生不可或缺的參考資料。

評分☆☆☆☆☆

作為一名關注生物大分子相互作用的研究者，我對書中關於代謝物與蛋白質組學數據整閤分析的章節給予瞭高度評價。長期以來，將不同組學數據進行有效整閤一直是實現係統生物學目標的關鍵瓶頸。這本書並沒有迴避整閤分析中固有的統計學挑戰，而是坦誠地介紹瞭多種融閤策略的優缺點，例如基於網絡分析的拓撲整閤和基於機器學習的特徵融閤。書中通過幾個經典的案例分析，展示瞭多組學交織如何能更精確地定位關鍵調控節點，遠比單一組學分析得齣的結論更為可靠和具有指導意義。這種對多維信息整閤的重視，體現瞭作者緊跟當前生命科學研究熱點的前瞻性。它不再把代謝組學視為孤立的技術，而是將其置於一個更宏大的網絡結構中去理解，這對我啓發很大，促使我重新思考如何將我現有的蛋白質相互作用數據與潛在的代謝環境變化聯係起來。

評分☆☆☆☆☆

我發現這本書在應用層麵的覆蓋麵極其廣闊，幾乎觸及瞭代謝組學在當前生命科學研究中的所有主要應用方嚮。從植物代謝産物的多樣性研究，到微生物群落與宿主代謝的交叉對話，再到臨床診斷標誌物的篩選，每一個領域都有詳實的論述和恰當的案例支撐。尤其值得稱贊的是，它對代謝産物在環境毒理學中的追蹤和評估也給予瞭足夠的篇幅，這錶明瞭作者對代謝組學社會價值的深刻認識。閱讀完後，我感覺自己不僅掌握瞭一套研究方法，更獲得瞭一張探索生命現象多樣性的“導航圖”。書中對未來趨勢的展望也相當具有啓發性，指明瞭單細胞代謝組學和時序代謝分析等新興領域的發展方嚮，為我未來的課題規劃提供瞭重要的參考坐標。這本書的價值，在於它將一個尖端技術領域，構建成瞭一個清晰、可操作且富有前瞻性的知識體係。

評分☆☆☆☆☆

這本書的文字風格非常典雅且富有節奏感，這在技術手冊式的書籍中是比較少見的。它並非枯燥地堆砌公式和實驗流程，而是運用瞭大量精煉的比喻和曆史背景介紹，使得晦澀的化學反應和復雜的生物學通路變得生動起來。例如，在闡述脂質代謝的復雜性時，作者將其比作一場精密的供應鏈管理，極大地幫助讀者建立瞭直觀的認知模型。更重要的是，它對不同實驗平颱的局限性描述得非常客觀和審慎，沒有過度宣傳某一種技術的優越性，而是強調瞭“選擇閤適的工具解決特定的科學問題”這一核心原則。這種平衡且批判性的態度，讓讀者在掌握技術的同時，也能培養起科學研究中必需的審慎精神，避免盲目追逐新潮技術而忽略瞭實驗設計的根本邏輯。

評分☆☆☆☆☆

初次翻閱這本書，我最直觀的感受是其內容的廣博與體係的完整性。它不像市麵上很多專著那樣隻聚焦於某一個特定的分析軟件或單一的實驗平颱，而是站在一個更高的維度，對代謝物分離、鑒定、定量以及數據解釋等各個環節進行瞭全麵的覆蓋。閱讀過程中，我仿佛跟隨一位經驗豐富的導師，一步步走過一個完整的代謝組學項目的設計與執行流程。比如，在談到內源性代謝物與外源性暴露物分析的差異時，作者的論述非常到位，區分瞭穩態研究與響應性研究的策略側重。尤其是在介紹如何通過同位素標記技術來解析代謝流嚮的部分，講解得深入淺齣，即便是初次接觸該領域的新手也能把握住其核心邏輯。這種由宏觀到微觀、由理論到實踐的過渡處理，使得全書的閱讀體驗非常流暢，不會讓人在某一技術難點上感到迷失方嚮，極大地降低瞭跨學科學習的門檻。

評分☆☆☆☆☆

這本關於生物信息學前沿的著作，著實讓我領略瞭大數據時代生命科學研究的魅力。作者在梳理傳統生物化學分析框架的基礎上，深入探討瞭如何利用高通量測序和質譜技術構建完整的代謝物圖譜，這一點對於理解細胞乃至整個生物體的動態調控機製至關重要。書中對數據預處理和統計模型的講解尤為細緻，清晰地勾勒齣瞭從原始數據到生物學意義推斷的完整路徑。尤其令人印象深刻的是，作者並未停留在羅列技術細節，而是巧妙地將這些方法論與具體的疾病模型（如癌癥代謝重編程、神經退行性疾病的代謝特徵）相結閤，使得抽象的計算過程有瞭堅實的臨床和基礎研究背景支撐。對於任何希望從“組學”層麵深入剖析生命活動規律的科研人員而言，這本書無疑提供瞭一個極其堅實且富有洞察力的視角，它不僅僅是工具書，更像是一份指導如何提問和解決復雜生命科學問題的思維框架。我特彆欣賞它在強調技術嚴謹性的同時，也保持瞭對科學哲學層麵的反思，探討瞭代謝組學在揭示生命本質方麵的潛力和局限性。