RNA Interference Technology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Cambridge Univ Pr

作者:Appasani, Krishnarao 编

出品人:

页数:544

译者:

出版时间:2004-12

价格:$ 314.14

装帧:HRD

isbn号码:9780521836777

丛书系列:

图书标签:

• RNA干扰
• 基因沉默
• 分子生物学
• 生物技术
• 遗传学
• 生物化学
• 基因治疗
• 药物研发
• 生命科学
• 核酸生物学

深入探索计算生物学与基因组学的前沿：下一代测序数据分析与蛋白质结构预测 本书简介 本书并非聚焦于核糖核酸干扰（RNAi）技术，而是全面深入地探讨了当前生命科学研究中最具变革性的两大领域：高通量测序数据的计算分析和复杂蛋白质结构与功能的预测建模。它旨在为生物信息学、计算生物学以及系统生物学领域的学生、研究人员和专业人士提供一套详尽且实用的理论框架与实践指南。 第一部分：高通量测序数据分析的深度解析 随着新一代测序（NGS）技术的飞速发展，我们正处于数据爆炸的时代。如何有效地处理、解读和从中提取生物学意义，是现代分子生物学研究的关键瓶颈。本书的第一部分将彻底颠覆传统的线性分析视角，构建一个基于概率论和机器学习的高维数据分析体系。 第一章：测序技术的演进与数据质量控制 本章首先追溯了从Sanger测序到Illumina平台、PacBio长读长测序以及Oxford Nanopore技术的演变历程。重点剖析了不同技术平台产生的原始数据（FASTQ文件）的特性，包括错误率的分布、序列的偏倚性及其对下游分析的影响。我们将详述质量控制（QC）的关键指标，如Phred分数、序列覆盖度、GC含量波动等，并介绍使用如FastQC、Trimmomatic等工具进行可靠数据预处理的精密流程。 第二章：转录组学（RNA-Seq）的定量与差异表达分析 RNA-Seq是理解基因表达水平的基石。本章将超越基础的计数方法，深入讲解基于计数（Count-based）模型与基于定量（Quantification-based）模型的区别。我们详细阐述了如Salmon、Kallisto的快速伪比对技术，以及如何使用DESeq2和edgeR进行精确的差异表达分析。特别地，本部分将涵盖更高级的主题，如：异构体剪接（Alternative Splicing）的检测、融合基因的识别，以及如何在单细胞水平上处理稀疏的转录组数据（如使用Seurat和Scanpy框架）。我们强调了在面对批次效应（Batch Effect）时，应用如ComBat等回归模型的必要性和局限性。 第三章：宏基因组学与微生物组的序列解析 本部分将焦点投向微生物群落的结构与功能分析。我们将系统梳理从DNA提取到生物信息学分析的完整流程。内容包括：16S rRNA测序（物种分类与丰度估计，使用QIIME 2和Mothur）、宏基因组学（Shotgun Metagenomics）的从头组装（De Novo Assembly）与基因功能注释（如使用MetaPhlAn和HUMAnN）。我们将重点探讨如何使用基于统计学的工具（如LEfSe、PERMANOVA）来挖掘环境因子与微生物群落结构之间的显著关联，并深入探讨宏基因组学中的“功能冗余”现象。 第四章：表观遗传学数据的整合分析 现代生物学研究不再局限于DNA序列本身。本章专注于解析影响基因调控的化学修饰。我们将详细介绍ChIP-Seq（染色质免疫沉淀测序）数据的峰值识别、背景校正，以及如何使用MACS2等工具来定义转录因子结合位点。对于全基因组亚硫酸氢盐测序（WGBS）和MeDIP-Seq数据，我们将讲解DNA甲基化水平的定量方法，以及如何将这些表观遗传信号与基因表达数据进行交叉验证，揭示调控网络的复杂性。 第二部分：蛋白质结构预测与功能模拟的前沿计算模型 生命活动的执行者是蛋白质。本部分将探讨如何利用计算方法克服传统结构生物学（如X射线晶体学或冷冻电镜）在高通量和高精度方面的挑战，实现从序列到结构的飞跃。 第五章：蛋白质序列特征与结构域预测 在深入结构预测之前，理解蛋白质的基本组成至关重要。本章介绍序列比对（Multiple Sequence Alignment, MSA）的原理（如BLAST、Clustal Omega）及其在同源性识别中的作用。我们详细阐述了蛋白质结构域（Domain）的识别方法，如Pfam和InterPro的数据库结构，以及如何使用PSI-BLAST和HMMER来扫描未知序列。重点讲解了基于深度学习的残基接触图（Residue Contact Map）预测方法，这是通往三维结构预测的关键中间步骤。 第六章：从序列到结构的深度学习范式 本章是关于当前蛋白质结构预测领域革命性进展的核心内容。我们将深入剖析AlphaFold2及其背后的数学逻辑，包括其对MSA信息流的捕获能力，以及如何将序列信息转化为距离和角度约束。内容涵盖：Evoformer架构、注意力机制（Attention Mechanism）在MSA中的应用，以及结构模块（Structure Module）如何将约束转化为三维坐标。此外，我们也会对比评估其他新兴的基于几何深度学习的模型，并讨论如何评估预测结构的置信度（如pLDDT分数）。 第七章：分子动力学模拟与生物物理建模 仅仅获得静态结构是不够的。本章将介绍如何通过分子动力学（MD）模拟来探究蛋白质在生理条件下的动态行为。我们将讲解：力场（Force Field）的选择与参数化、长时间尺度模拟的挑战（如溶剂模型、温控与压强控制）。本书将详细介绍诸如GROMACS和AMBER等主流模拟软件的应用，并侧重于如何从MD轨迹中提取有意义的生物学信息，例如：构象转换、配体结合自由能计算（如MM/PBSA方法），以及蛋白质稳定性分析。 第八章：蛋白质间相互作用网络的构建与功能预测 蛋白质很少单独工作。本章关注系统层面的分析。我们将讲解如何整合多种数据源（如酵母双杂交、共免疫沉淀、基因共表达网络）来构建蛋白质-蛋白质相互作用网络（PPI Network）。重点在于网络拓扑分析（如中心性度量、模块化检测）及其生物学解释。最后，本书将探讨基于图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）的最新方法，用于预测功能缺失的相互作用位点以及识别潜在的生物标志物枢纽。 --- 本书的叙事逻辑旨在引导读者，从基础的数据预处理开始，逐步攀登至最前沿的结构预测和系统模拟层面。它侧重于提供坚实的计算理论基础和可操作的软件实践路径，而非停留在对特定生物学现象的描述。读者将掌握一套现代生命科学研究所必需的、跨越分子到系统的计算思维工具箱。

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