具体描述
《免疫组织化学实验技术及应用》共有十八章及七个附录，内容包括组织细胞材料的准备、免疫组织化学的前处理技术、免疫荧光染色、免疫酶染色、免疫金银染色、双重及多重免疫标记、免疫组化结果的分析和判断、原位杂交组化技术、组织芯片技术、细胞凋亡的检测技术、免疫组化中常用抗体谱和免疫组化在病理诊断及研究中的应用，以及免疫组化标记物的形态特点、电镜细胞化学技术、常用的30余种特殊染色等。附录中主要归纳了一些常用的、经典的实验方法的操作流程、试剂配方和实验器皿的处理技术，以便于查阅。
《分子生物学前沿技术与实践》 内容简介 本书系统梳理了当前分子生物学领域最前沿的技术方法及其在生命科学研究中的实际应用，旨在为生命科学专业的研究人员、教师及高年级本科生提供一本兼具理论深度与操作指导的参考手册。全书内容涵盖了从基础的核酸和蛋白质操作到复杂的基因组编辑、单细胞分析以及生物信息学整合应用等多个维度，力求全面反映现代分子生物学实验室的实践需求和发展趋势。 第一部分：核心分子生物学技术的新进展 本部分着重介绍了传统分子生物学技术的优化与升级，这些技术是所有后续复杂实验的基石。 第一章：核酸纯化与定量的新标准 详细探讨了不同类型样本（如FFPE组织、循环肿瘤DNA/cfDNA、植物组织、微生物菌株）的核酸提取策略。重点介绍了基于磁珠分离技术的自动化流程优化，以及高灵敏度、高纯度核酸的获取标准。在定量方面，不仅涵盖了传统的分光光度法和荧光定量PCR (qPCR)，还深入剖析了数字PCR (dPCR) 在绝对定量和罕见突变检测中的应用优势，包括其克服标准曲线依赖性的原理和操作细节。 第二章：高通量测序（NGS）文库制备的精细化控制 本章聚焦于NGS文库制备的关键步骤，强调了影响数据质量的瓶颈。详细解析了全基因组测序 (WGS)、全外显子组测序 (WES) 以及RNA测序 (RNA-seq) 文库构建中的片段选择、末端修复与接头连接效率的优化。特别关注了低起始投入量样本（如单个细胞或极低拷贝数的游离DNA）的文库制备技术，如超低起始量cDNA合成与转座酶介导的文库构建方法，并对不同测序平台（Illumina, PacBio, Oxford Nanopore）的文库要求进行了对比分析。 第三章：蛋白质组学的前处理与分离技术 超越传统的SDS-PAGE，本章深入探讨了蛋白质分离和鉴定的新方法。内容包括二维电泳 (2DE) 的改进技术，旨在提高低丰度蛋白质的分离分辨率。在样品预处理方面，详细阐述了不同酶解方案（胰蛋白酶、溶酶等）的选择对后续质谱分析的影响，以及如何通过化学修饰或亲和层析技术富集特定翻译后修饰（PTMs）的蛋白，例如磷酸化、泛素化位点的纯化策略。 第二部分：基因功能解析与精准调控 本部分聚焦于现代分子生物学用于探究基因功能和进行精准遗传修饰的尖端技术。 第四章：CRISPR/Cas9系统的进阶应用与递送 CRISPR技术不再局限于基因敲除。本章详述了新型的编辑工具，如碱基编辑器（Base Editors）和先导编辑器（Prime Editors）的工作原理及其在精确点突变引入上的应用。重点分析了各种递送系统，包括病毒载体（AAV, Lenti）、非病毒纳米颗粒载体（LNPs）的设计与体内外转染效率的比较。同时，讨论了脱靶效应的评估方法（如GUIDE-seq, CIRCLE-seq）和最小化策略。 第五章：转录组分析的深度挖掘 本章侧重于RNA功能研究的最新进展。除了标准的RNA-seq数据分析流程外，重点介绍了染色质免疫共沉淀测序（ChIP-seq）在研究转录因子结合位点和组蛋白修饰图谱中的应用。此外，详细阐述了RNA免疫共沉淀（RIP-seq）如何用于鉴定特定蛋白（如RNA结合蛋白，RBPs）结合的靶标RNA，以及用于研究非编码RNA（lncRNA, circRNA）功能的实验设计。 第六章：表观遗传学标记的动态解析 本部分全面覆盖了表观遗传学研究的核心技术。内容涵盖了DNA甲基化测序（WGBS, RRBS）的流程优化，以及如何通过高精度的方法（如MeDIP-seq）筛选大片段甲基化区域。在组蛋白修饰方面，详述了如何结合ChIP-seq技术，针对特定组蛋白修饰位点（如H3K4me3, H3K27ac）进行高通量研究，并探讨了如何利用ATAC-seq（Assay for Transposase-Accessible Chromatin using sequencing）来评估染色质开放性与基因调控区域的活性。 第三部分：前沿高维组学与成像技术 本部分介绍了需要复杂仪器和数据处理能力的前沿研究方向。 第七章：单细胞多组学整合分析 单细胞技术是当前生物学研究的热点。本章详细介绍了单细胞RNA测序（scRNA-seq）的流式平台（如10x Genomics, Drop-seq）操作流程，以及数据分析中的降维、聚类和细胞类型注释的关键算法（如Seurat, Scanpy）。更进一步，本书探讨了单细胞DNA/蛋白质组学（CITE-seq, REAP-seq）的整合方法，旨在同时获得同一细胞内遗传信息和表型信息。 第八章：活细胞成像与空间转录组学 本书深入探讨了对细胞内动态过程进行实时观测的技术。内容包括高分辨率荧光显微镜（STED, STORM）的应用，以及FRET/BRET技术在研究分子间相互作用时的应用实例。特别侧重介绍了空间转录组学（Spatial Transcriptomics）——如Visium或Slide-seq技术——如何将基因表达图谱映射到组织切片上，为理解组织微环境中的细胞异质性提供了全新的视角。 第九章：生物信息学数据处理与模型构建 鉴于现代分子生物学实验产生海量数据，本章强调了数据处理能力的重要性。内容涵盖了从原始测序数据（FASTQ文件）的质量控制（QC）、比对、标准化到差异分析的完整生物信息学流程。此外，还介绍了基本的机器学习和深度学习模型（如卷积神经网络CNN）在处理高通量测序数据、预测蛋白质结构或识别疾病标志物方面的应用入门。 总结 《分子生物学前沿技术与实践》旨在提供一个全面、实用的技术平台，指导读者掌握并应用最新的分子生物学工具来解决复杂的生物学问题，推动从基础研究到疾病治疗的转化应用。本书强调技术之间的相互关联性，鼓励读者建立跨平台、多维度的实验思维。
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免疫组化入门书，但对于实验方面的细节欠缺
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