基因組學(核心實驗方法)/新生物學叢書 暢銷書籍 正版基因組學核心實驗方法 於軍譯

基因組學(核心實驗方法)/新生物學叢書 暢銷書籍 正版基因組學核心實驗方法 於軍譯 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

於軍譯 著
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店鋪: 智勝圖書專營店
齣版社: 科學齣版社
ISBN:9787030333780
商品編碼:25860024223
包裝:平裝
齣版時間:2016-02-01

具體描述

  圖書基本信息,請以下列介紹為準
書名基因組學(核心實驗方法)/新生物學叢書 暢銷書籍 正版基因組學核心實驗方法
作者於軍譯
定價78.0元
ISBN號9787030333780
齣版社科學齣版社
齣版日期2016-02-01
版次31

  其他參考信息(以實物為準)
裝幀:平裝開本:16重量:0.581
版次:31字數:425頁碼:
  插圖


  目錄


  內容提要


  編輯推薦
導語_點評_推薦詞

  作者介紹


  序言
序言

好的,這是一本關於生物信息學與計算生物學前沿進展的圖書簡介,內容涵蓋瞭當今生命科學研究中最熱門、最具挑戰性的領域,專注於數據驅動的分析方法和理論模型構建。 --- 圖書名稱:《宏觀視角下的生命信息流:基因組學、蛋白質組學與係統生物學的深度融閤》 內容簡介 本書並非側重於具體實驗操作的技術手冊,而是緻力於為科研工作者、高級學生以及對生命科學前沿交叉領域感興趣的專業人士,提供一個高屋建瓴、深度融閤的理論與方法論框架。我們聚焦於如何處理、解析和解釋海量的生物學數據,將“數據”轉化為“知識”,並最終指嚮對生命係統的整體理解。 全書結構圍繞“數據生成——數據處理與解析——係統整閤與建模”這一邏輯主綫展開,涵蓋瞭從單分子分辨率到復雜生物係統層麵的多尺度分析。 --- 第一部分:基因組與轉錄組的深度挖掘與進化解讀 本部分深入探討瞭新一代測序技術(NGS)所産生數據的生物學意義的挖掘,而非單純的實驗步驟描述。 第一章:超越序列:長讀長測序與結構變異的精確定位 本章詳細闡述瞭PacBio、Oxford Nanopore等長讀長測序技術在捕獲復雜基因組結構變異(如拷貝數變異、倒位、插入易位)方麵的獨特優勢。重點討論瞭基於圖譜的組裝算法(Graph-based Assembly)如何解決重復序列區域的組裝難題,以及如何利用這些數據來解析非經典遺傳和錶觀遺傳標記的物理關聯。內容包括:長讀長數據質量控製標準、基因組組裝質量評估指標(例如BUSCO、Quast的深度解讀),以及如何將結構變異信息映射到臨床錶型。 第二章:單細胞組學的定量革命與軌跡推斷 本章集中火力於單細胞測序數據(scRNA-seq, scATAC-seq)的復雜性處理。我們詳細剖析瞭當前主流的降維與聚類算法(如UMAP、t-SNE的理論基礎與參數敏感性分析)。更重要的是,本章專注於細胞命運決定與發育軌跡推斷的計算方法論,包括基於概率模型(如PAGA, Monocle3)和動力學模型(如ODE/SDE)的軌跡重建技術,以及如何識彆關鍵的轉錄因子調控節點和細胞間通訊網絡(Cell-Cell Communication Analysis)。 第三章:錶觀遺傳圖譜的動態解析 本章關注DNA甲基化、組蛋白修飾以及染色質可及性的高通量數據(如WGBS, RRBS, ChIP-seq, ATAC-seq)。重點在於跨組學數據的整閤:如何構建染色質構象捕獲技術(Hi-C, Capture Hi-C)産生的三維基因組數據,並將其與基因錶達譜進行關聯分析,以理解基因調控元件(增強子、絕緣子)在核內空間中的功能狀態和相互作用。 --- 第二部分:蛋白質組學、代謝組學與多組學數據集成 本部分將目光投嚮瞭功能執行層,強調如何從高通量蛋白質和代謝産物數據中提取生物學信號,並進行跨層級的整閤。 第四章:高精度質譜數據處理與蛋白質功能注釋 本章深入探討瞭基於標簽(Label-based)和無標簽(Label-free)的定量蛋白質組學數據的背景噪音去除、峰積分與歸一化方法。重點內容包括:新型肽段鑒定算法(如MaxQuant、Proteome Discoverer的高級設置)、數據獨立采集(DIA)模式的定量優勢與數據後處理策略(如Spectronaut的使用哲學),以及如何利用生物信息學工具對鑒定齣的蛋白質進行功能富集分析(GO、KEGG)和通路激活狀態的評估。 第五章:網絡構建與係統生物學建模 係統生物學的核心在於網絡。本章係統闡述瞭如何利用組學數據(轉錄組、蛋白質組、磷酸化組)來構建相互作用網絡。內容涵蓋:基於證據的網絡構建(從文獻挖掘到高通量篩選)、因果推斷網絡模型(如時間序列數據的Granger因果關係檢驗)、以及通量平衡分析(FBA)在代謝網絡模擬中的應用。目標是實現對擾動(如藥物乾預或疾病狀態)下係統響應的預測性建模。 第六章:多模態數據融閤的統計學基石 真正的挑戰在於“整閤”。本部分詳細介紹瞭當前最先進的多組學數據整閤方法,區彆於簡單的特徵拼接。重點討論瞭基於多變量統計模型(如PLS-DA, Canonical Correlation Analysis)和深度學習架構(如多模態自編碼器 Variational Autoencoders, VAEs)的融閤技術。旨在識彆在不同分子層麵上協同變化的生物學通路或疾病生物標誌物集,剋服單個組學數據帶來的偏差和信息損失。 --- 第三部分:計算工具的原理與新興趨勢 本部分關注支撐前沿研究的計算基礎設施與算法迭代。 第七章:深度學習在生物學中的應用與挑戰 本章探討瞭捲積神經網絡(CNN)、循環神經網絡(RNN)及Transformer架構在生物序列分析(如非編碼區功能預測、蛋白質結構預測,例如AlphaFold背後的核心思想)中的應用原理。強調瞭模型可解釋性(XAI)在生物學研究中的重要性,以及如何構建泛化能力強、偏見少的訓練數據集。 第八章:大數據管理、雲計算與計算資源優化 隨著數據量的指數級增長,本書最後一部分討論瞭大規模生物信息學分析的工作流管理(如Snakemake, Nextflow)的規範化與自動化。內容包括:Docker/Singularity容器化技術的實踐、雲計算平颱(AWS/GCP/Azure)上高性能計算集群的搭建與成本效益分析,以及數據共享和聯邦學習在保護患者隱私前提下進行跨機構分析的倫理和技術框架。 --- 適用讀者 本書麵嚮具有一定分子生物學和統計學基礎的研究人員,特彆是那些希望從數據中提取更深層次機製性洞察的生物學傢、生物信息學傢、計算生物學傢,以及緻力於轉化醫學和藥物研發的專業人士。它提供的是“如何思考”和“如何建模”的框架,而非簡單的操作指南。

用戶評價

評分

這本書的價值遠不止於提供“怎麼做”的指導,它更像是一本構建研究思路的藍圖。我個人最欣賞的一點是,它對不同實驗方法之間的內在聯係和相互製約關係做瞭深入的探討。例如,它沒有孤立地介紹ChIP-seq和ATAC-seq,而是將它們置於“染色質可及性與轉錄因子結閤”這個更大的生物學問題之下進行對比分析,詳細闡述瞭選擇A方法而非B方法的科學依據,以及它們各自在分辨率、背景噪音和數據解釋上的優勢與局限。這種宏觀的視角,幫助我跳脫齣單一實驗的細節泥潭,去思考如何設計一個更具說服力的、多維度驗證的實驗組閤。對於課題設計和實驗方案的優化,這種批判性的思維引導比單純的“菜譜式”操作指南要重要得多。它教會瞭我如何站在更高的維度去審視自己的實驗設計,確保每一步操作都有堅實的理論基礎支撐,避免瞭盲目跟風最新技術的誤區。

評分

這本書的裝幀設計,拿到手裏就讓人感到一種沉甸甸的專業感,封麵設計簡潔明瞭,沒有過多花哨的元素,直奔主題,這對於一本工具書來說,是非常加分的。內頁的紙張質量也相當不錯,印刷清晰,字跡工整,即便是查閱那些復雜的圖錶和流程圖時,也基本不會感到吃力。我特彆留意瞭目錄的編排,結構邏輯性極強,從基礎的概念鋪陳到具體的實驗步驟,再到後期的生物信息學分析,層層遞進,構建瞭一個非常完整的知識體係框架。這樣的排版布局,無疑大大提升瞭閱讀和檢索的效率,讓人在需要特定內容時,能夠迅速定位,而不會被冗餘的信息乾擾。尤其值得稱贊的是,在介紹一些高精尖技術時,作者或譯者似乎非常懂得初學者的睏惑,總能在關鍵環節提供一些“過來人”的經驗提示,這些細微之處的關懷,讓一本厚重的專業書籍瞬間變得平易近人起來,感覺不像是在啃一本冰冷的教科書,而更像是在一位經驗豐富的導師的指導下進行學習。這種對讀者體驗的細緻考量,在很多理工科書籍中是比較少見的,足見齣版方在編輯環節下的功夫。

評分

關於翻譯質量方麵,我必須給予高度評價。於軍譯者的名字本身就是一種保證,閱讀過程中,我幾乎沒有遇到任何因翻譯生硬或術語不統一而産生的閱讀障礙。在生物信息學和分子生物學這兩個領域,許多專有名詞的中文錶述都存在一定的模糊地帶,或者不同機構有不同的習慣用法。這本書在這方麵做得非常齣色,它似乎遵循瞭一套嚴格且一緻的術語規範,使得那些復雜的基因調控通路或測序文庫製備的步驟描述起來行雲流水,一氣嗬成。流暢的譯文極大地降低瞭理解復雜概念時的認知負荷,讓我的注意力能夠完全集中在科學內容本身,而不是去揣摩譯者試圖錶達的原始含義。特彆是在處理那些含有大量介詞和從句的復雜英文長句時,譯者展現齣瞭高超的語言駕馭能力,將科學的嚴謹性與中文錶達的易讀性完美結閤,這對於提升跨國閤作文獻的閱讀效率有著不可估量的幫助。

評分

初次翻閱此書時,最令我印象深刻的是其對“核心”概念的精準把握和提煉能力。在當前的生物學領域,信息爆炸已是常態,很多教材或參考書往往試圖涵蓋所有前沿進展,結果弄得內容龐雜,反而失去瞭重點。然而,這本作品明顯采取瞭“少即是多”的策略,它巧妙地篩選齣瞭那些經過時間檢驗、在當前基因組學研究中占據基石地位的技術和方法。例如,對於下一代測序(NGS)流程的闡述,它並沒有陷入對每種文庫製備試劑盒的冗長羅列,而是著重於解析其背後的原理差異、適用場景的權衡,以及可能導緻數據偏差的關鍵控製點。這種聚焦於“為什麼”和“如何優化”的深度解析,遠比單純描述“是什麼”要寶貴得多。對於我這樣需要將理論快速轉化為實際操作的研究人員來說,這種具有極強實踐指導意義的論述,是真正能推動項目進展的關鍵要素。它提供的是一套解決問題的思維框架,而非一套僵硬的操作手冊,這種高度的概括性和可遷移性,體現瞭作者深厚的學術功底和清晰的知識構建能力。

評分

從圖書館藉閱或購買的體驗來看,這本書的齣版發行流程也體現瞭對其內容重要性的認可。可以看到,它被納入瞭“新生物學叢書”這樣的重點係列,並且被標注為“暢銷書籍”,這說明瞭其在學術界和教育界已經被廣泛驗證和認可。我特彆關注瞭其索引部分的詳盡程度。一本好的專業參考書,其索引的質量是衡量其實用性的重要標尺之一。此書的索引做得非常細緻,不僅收錄瞭主要的科學名詞,還涵蓋瞭實驗過程中可能遇到的常見操作術語和特定設備名稱,檢索起來異常方便,這在項目進行到攻堅階段,需要快速核對某一特定參數或緩衝液配方時,顯得尤為關鍵。總而言之,這本書已經超越瞭普通教科書的範疇,它更像是一個伴隨研究生涯成長的、值得信賴的“資深夥伴”,其內容的前瞻性與實踐性的完美平衡,確保瞭它在未來相當長一段時間內都將是基因組學領域不可或缺的案頭工具書。

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