基因组学(核心实验方法)/新生物学丛书 畅销书籍 正版基因组学核心实验方法 于军译 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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于军译 著

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• 生物技术
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• 遗传学
• 实验指南
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• 医学

店铺： 智胜图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030333780

商品编码：25860024223

包装：平装

出版时间：2016-02-01

图书基本信息,请以下列介绍为准
书名	基因组学(核心实验方法)/新生物学丛书 畅销书籍 正版基因组学核心实验方法
作者	于军译
定价	78.0元
ISBN号	9787030333780
出版社	科学出版社
出版日期	2016-02-01
版次	31

其他参考信息（以实物为准）
装帧：平装	开本：16	重量：0.581
版次：31	字数：425	页码：

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内容提要

编辑推荐

导语_点评_推荐词

作者介绍

序言

序言

好的，这是一本关于生物信息学与计算生物学前沿进展的图书简介，内容涵盖了当今生命科学研究中最热门、最具挑战性的领域，专注于数据驱动的分析方法和理论模型构建。 --- 图书名称：《宏观视角下的生命信息流：基因组学、蛋白质组学与系统生物学的深度融合》 内容简介 本书并非侧重于具体实验操作的技术手册，而是致力于为科研工作者、高级学生以及对生命科学前沿交叉领域感兴趣的专业人士，提供一个高屋建瓴、深度融合的理论与方法论框架。我们聚焦于如何处理、解析和解释海量的生物学数据，将“数据”转化为“知识”，并最终指向对生命系统的整体理解。 全书结构围绕“数据生成——数据处理与解析——系统整合与建模”这一逻辑主线展开，涵盖了从单分子分辨率到复杂生物系统层面的多尺度分析。 --- 第一部分：基因组与转录组的深度挖掘与进化解读 本部分深入探讨了新一代测序技术（NGS）所产生数据的生物学意义的挖掘，而非单纯的实验步骤描述。 第一章：超越序列：长读长测序与结构变异的精确定位 本章详细阐述了PacBio、Oxford Nanopore等长读长测序技术在捕获复杂基因组结构变异（如拷贝数变异、倒位、插入易位）方面的独特优势。重点讨论了基于图谱的组装算法（Graph-based Assembly）如何解决重复序列区域的组装难题，以及如何利用这些数据来解析非经典遗传和表观遗传标记的物理关联。内容包括：长读长数据质量控制标准、基因组组装质量评估指标（例如BUSCO、Quast的深度解读），以及如何将结构变异信息映射到临床表型。 第二章：单细胞组学的定量革命与轨迹推断 本章集中火力于单细胞测序数据（scRNA-seq, scATAC-seq）的复杂性处理。我们详细剖析了当前主流的降维与聚类算法（如UMAP、t-SNE的理论基础与参数敏感性分析）。更重要的是，本章专注于细胞命运决定与发育轨迹推断的计算方法论，包括基于概率模型（如PAGA, Monocle3）和动力学模型（如ODE/SDE）的轨迹重建技术，以及如何识别关键的转录因子调控节点和细胞间通讯网络（Cell-Cell Communication Analysis）。 第三章：表观遗传图谱的动态解析 本章关注DNA甲基化、组蛋白修饰以及染色质可及性的高通量数据（如WGBS, RRBS, ChIP-seq, ATAC-seq）。重点在于跨组学数据的整合：如何构建染色质构象捕获技术（Hi-C, Capture Hi-C）产生的三维基因组数据，并将其与基因表达谱进行关联分析，以理解基因调控元件（增强子、绝缘子）在核内空间中的功能状态和相互作用。 --- 第二部分：蛋白质组学、代谢组学与多组学数据集成 本部分将目光投向了功能执行层，强调如何从高通量蛋白质和代谢产物数据中提取生物学信号，并进行跨层级的整合。 第四章：高精度质谱数据处理与蛋白质功能注释 本章深入探讨了基于标签（Label-based）和无标签（Label-free）的定量蛋白质组学数据的背景噪音去除、峰积分与归一化方法。重点内容包括：新型肽段鉴定算法（如MaxQuant、Proteome Discoverer的高级设置）、数据独立采集（DIA）模式的定量优势与数据后处理策略（如Spectronaut的使用哲学），以及如何利用生物信息学工具对鉴定出的蛋白质进行功能富集分析（GO、KEGG）和通路激活状态的评估。 第五章：网络构建与系统生物学建模 系统生物学的核心在于网络。本章系统阐述了如何利用组学数据（转录组、蛋白质组、磷酸化组）来构建相互作用网络。内容涵盖：基于证据的网络构建（从文献挖掘到高通量筛选）、因果推断网络模型（如时间序列数据的Granger因果关系检验）、以及通量平衡分析（FBA）在代谢网络模拟中的应用。目标是实现对扰动（如药物干预或疾病状态）下系统响应的预测性建模。 第六章：多模态数据融合的统计学基石 真正的挑战在于“整合”。本部分详细介绍了当前最先进的多组学数据整合方法，区别于简单的特征拼接。重点讨论了基于多变量统计模型（如PLS-DA, Canonical Correlation Analysis）和深度学习架构（如多模态自编码器 Variational Autoencoders, VAEs）的融合技术。旨在识别在不同分子层面上协同变化的生物学通路或疾病生物标志物集，克服单个组学数据带来的偏差和信息损失。 --- 第三部分：计算工具的原理与新兴趋势 本部分关注支撑前沿研究的计算基础设施与算法迭代。 第七章：深度学习在生物学中的应用与挑战 本章探讨了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及Transformer架构在生物序列分析（如非编码区功能预测、蛋白质结构预测，例如AlphaFold背后的核心思想）中的应用原理。强调了模型可解释性（XAI）在生物学研究中的重要性，以及如何构建泛化能力强、偏见少的训练数据集。 第八章：大数据管理、云计算与计算资源优化 随着数据量的指数级增长，本书最后一部分讨论了大规模生物信息学分析的工作流管理（如Snakemake, Nextflow）的规范化与自动化。内容包括：Docker/Singularity容器化技术的实践、云计算平台（AWS/GCP/Azure）上高性能计算集群的搭建与成本效益分析，以及数据共享和联邦学习在保护患者隐私前提下进行跨机构分析的伦理和技术框架。 --- 适用读者 本书面向具有一定分子生物学和统计学基础的研究人员，特别是那些希望从数据中提取更深层次机制性洞察的生物学家、生物信息学家、计算生物学家，以及致力于转化医学和药物研发的专业人士。它提供的是“如何思考”和“如何建模”的框架，而非简单的操作指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计，拿到手里就让人感到一种沉甸甸的专业感，封面设计简洁明了，没有过多花哨的元素，直奔主题，这对于一本工具书来说，是非常加分的。内页的纸张质量也相当不错，印刷清晰，字迹工整，即便是查阅那些复杂的图表和流程图时，也基本不会感到吃力。我特别留意了目录的编排，结构逻辑性极强，从基础的概念铺陈到具体的实验步骤，再到后期的生物信息学分析，层层递进，构建了一个非常完整的知识体系框架。这样的排版布局，无疑大大提升了阅读和检索的效率，让人在需要特定内容时，能够迅速定位，而不会被冗余的信息干扰。尤其值得称赞的是，在介绍一些高精尖技术时，作者或译者似乎非常懂得初学者的困惑，总能在关键环节提供一些“过来人”的经验提示，这些细微之处的关怀，让一本厚重的专业书籍瞬间变得平易近人起来，感觉不像是在啃一本冰冷的教科书，而更像是在一位经验丰富的导师的指导下进行学习。这种对读者体验的细致考量，在很多理工科书籍中是比较少见的，足见出版方在编辑环节下的功夫。

评分☆☆☆☆☆

初次翻阅此书时，最令我印象深刻的是其对“核心”概念的精准把握和提炼能力。在当前的生物学领域，信息爆炸已是常态，很多教材或参考书往往试图涵盖所有前沿进展，结果弄得内容庞杂，反而失去了重点。然而，这本作品明显采取了“少即是多”的策略，它巧妙地筛选出了那些经过时间检验、在当前基因组学研究中占据基石地位的技术和方法。例如，对于下一代测序（NGS）流程的阐述，它并没有陷入对每种文库制备试剂盒的冗长罗列，而是着重于解析其背后的原理差异、适用场景的权衡，以及可能导致数据偏差的关键控制点。这种聚焦于“为什么”和“如何优化”的深度解析，远比单纯描述“是什么”要宝贵得多。对于我这样需要将理论快速转化为实际操作的研究人员来说，这种具有极强实践指导意义的论述，是真正能推动项目进展的关键要素。它提供的是一套解决问题的思维框架，而非一套僵硬的操作手册，这种高度的概括性和可迁移性，体现了作者深厚的学术功底和清晰的知识构建能力。

评分☆☆☆☆☆

关于翻译质量方面，我必须给予高度评价。于军译者的名字本身就是一种保证，阅读过程中，我几乎没有遇到任何因翻译生硬或术语不统一而产生的阅读障碍。在生物信息学和分子生物学这两个领域，许多专有名词的中文表述都存在一定的模糊地带，或者不同机构有不同的习惯用法。这本书在这方面做得非常出色，它似乎遵循了一套严格且一致的术语规范，使得那些复杂的基因调控通路或测序文库制备的步骤描述起来行云流水，一气呵成。流畅的译文极大地降低了理解复杂概念时的认知负荷，让我的注意力能够完全集中在科学内容本身，而不是去揣摩译者试图表达的原始含义。特别是在处理那些含有大量介词和从句的复杂英文长句时，译者展现出了高超的语言驾驭能力，将科学的严谨性与中文表达的易读性完美结合，这对于提升跨国合作文献的阅读效率有着不可估量的帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值远不止于提供“怎么做”的指导，它更像是一本构建研究思路的蓝图。我个人最欣赏的一点是，它对不同实验方法之间的内在联系和相互制约关系做了深入的探讨。例如，它没有孤立地介绍ChIP-seq和ATAC-seq，而是将它们置于“染色质可及性与转录因子结合”这个更大的生物学问题之下进行对比分析，详细阐述了选择A方法而非B方法的科学依据，以及它们各自在分辨率、背景噪音和数据解释上的优势与局限。这种宏观的视角，帮助我跳脱出单一实验的细节泥潭，去思考如何设计一个更具说服力的、多维度验证的实验组合。对于课题设计和实验方案的优化，这种批判性的思维引导比单纯的“菜谱式”操作指南要重要得多。它教会了我如何站在更高的维度去审视自己的实验设计，确保每一步操作都有坚实的理论基础支撑，避免了盲目跟风最新技术的误区。

评分☆☆☆☆☆

从图书馆借阅或购买的体验来看，这本书的出版发行流程也体现了对其内容重要性的认可。可以看到，它被纳入了“新生物学丛书”这样的重点系列，并且被标注为“畅销书籍”，这说明了其在学术界和教育界已经被广泛验证和认可。我特别关注了其索引部分的详尽程度。一本好的专业参考书，其索引的质量是衡量其实用性的重要标尺之一。此书的索引做得非常细致，不仅收录了主要的科学名词，还涵盖了实验过程中可能遇到的常见操作术语和特定设备名称，检索起来异常方便，这在项目进行到攻坚阶段，需要快速核对某一特定参数或缓冲液配方时，显得尤为关键。总而言之，这本书已经超越了普通教科书的范畴，它更像是一个伴随研究生涯成长的、值得信赖的“资深伙伴”，其内容的前瞻性与实践性的完美平衡，确保了它在未来相当长一段时间内都将是基因组学领域不可或缺的案头工具书。