Perspectives on Properties of the Human Genome Project pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Lightning Source Inc

作者:Kieff, F. Scott 编

出品人:

页数:538

译者:

出版时间:2003-12

价格:$ 181.93

装帧:HRD

isbn号码:9780120176502

丛书系列:

图书标签:

• Human Genome Project
• Genomics
• Bioinformatics
• Genetic Research
• Molecular Biology
• Genome Sequencing
• DNA Mapping
• Gene Discovery
• Biotechnology
• Genetics

基因组学的拓扑结构：人类遗传信息图谱的精细描绘 导言：解码生命蓝图的宏伟工程 人类基因组计划（Human Genome Project, HGP）无疑是20世纪末至21世纪初科学史上最伟大的成就之一。它不仅是一项生物学研究，更是一场深刻影响医学、生物技术乃至社会伦理的革命。本书旨在超越对HGP成果的简单罗列，深入剖析支撑这一庞大工程的理论基础、技术演进及其对生命科学范式的重塑。我们将聚焦于构建和分析人类遗传信息图谱的各个关键维度，探讨如何从海量的DNA序列数据中提取出具有生物学意义的知识体系。 第一部分：测序技术的基石与进化 基因组学研究的先决条件是能够高效、准确地读取核酸序列。本书将详细回顾并审视从桑格（Sanger）双脱氧链终止法到新一代测序技术（Next-Generation Sequencing, NGS）的演进历程。 1. 经典测序的局限与突破： 我们将深入探讨第一代测序技术，分析其在通量和成本上的固有瓶颈，以及它如何为后续的高通量技术铺平了道路。对早期测序文库制备、电泳分离和数据采集的精细操作流程进行技术解构。 2. 新一代测序的范式革命： NGS技术的出现是测序领域的分水岭。本书将重点分析当前主流的测序平台，如Illumina的边合成边测序（Sequencing by Synthesis, SBS）原理，Pacific Biosciences（PacBio）和Oxford Nanopore Technologies（ONT）的单分子实时测序（Single-Molecule Real-Time, SMRT）和纳米孔技术。我们会对比分析不同技术在读长（Read Length）、准确率（Accuracy）、吞吐量（Throughput）和碱基覆盖度（Depth）方面的权衡，评估它们在覆盖复杂基因组区域（如重复序列和GC富集区）时的表现差异。 3. 测序数据质量控制与预处理： 原始测序数据包含大量的噪声和人为错误。本章节将详细阐述数据清洗的关键步骤，包括低质量碱基的裁剪、接头序列的去除、以及如何通过生物信息学工具建立和评估质量评分系统（如Phred评分），确保后续分析的可靠性。 第二部分：基因组结构的精细组装与注释 获得序列数据仅仅是第一步，如何将数以亿计的短片段（Reads）正确地拼接到完整的染色体序列上，并准确识别出功能元件，是基因组学分析的核心挑战。 1. 从头组装与参考序列比对： 对于新物种或尚未完成测序的基因组，从头组装（De Novo Assembly）是必要的。我们将探讨基于图论的组装算法，如De Bruijn图和Overlap-Layout-Consensus（OLC）策略，重点分析如何解决重复序列导致的组装碎片化问题（Contig N50的优化）。对于人类基因组，参考序列比对（Alignment）是主流，详细介绍BWA、Bowtie等比对算法的效率和敏感性，以及如何处理插入/缺失（Indels）和单核苷酸多态性（SNPs）。 2. 基因组组装的挑战： 人类基因组中存在大量的结构变异（Structural Variations, SVs），包括拷贝数变异（CNVs）、倒位和易位。本书将阐述如何利用不同长度的读长（从短读到超长读）来解析这些复杂的、低拷贝重复区域的组装难题，特别是对着丝粒和端粒等异染色质区域的覆盖策略。 3. 功能元件的精确定位与注释： 基因组序列本身是惰性的，其价值在于功能注释。我们将细致考察基因预测（Gene Prediction）的方法，包括基于同源性、从头预测和混合模型的比较。重点讨论如何利用RNA测序（RNA-seq）数据来确认转录本的边界（外显子/内含子），并详细解析非编码区域（如启动子、增强子、miRNA、长非编码RNA, lncRNA）的识别和功能归属。对基因组的表观遗传学标记（如DNA甲基化位点和组蛋白修饰）进行整合分析，以建立一个多层次的基因调控网络模型。 第三部分：变异检测与群体遗传学视角 个体间的差异主要体现在DNA序列的变异上。本书将深入探讨检测、分类和理解这些遗传变异在人群健康与疾病中的作用。 1. 变异检测的精度与偏倚： 无论是全基因组测序（WGS）还是外显子组测序（WES），变异检测都是关键环节。我们将对比分析SNVs、Indels以及SVs在不同测序深度下的检出率和假阳性率。特别关注如何区分真正的体细胞突变（Somatic Mutations）与测序错误或细胞污染。 2. 变异的分类与后果预测： 变异的生物学意义取决于其在编码区或调控区的位置。本书将介绍突变致病性预测的计算工具（如SIFT, PolyPhen-2），以及如何利用蛋白质结构预测模型来评估非同义突变对蛋白质功能域结构稳定性的影响。 3. 群体遗传学与进化意义： 人类基因组的变异不是随机分布的，它反映了人类的迁徙历史和自然选择压力。我们将探讨群体遗传学中的基本概念，如连锁不平衡（Linkage Disequilibrium, LD）、有效群体大小（Ne）的估计，以及如何利用大规模人群队列数据（如1000 Genomes Project）来筛选出受选择的基因区域（Sweep Loci），从而揭示适应性进化的痕迹。 第四部分：从序列到功能：基因组学的前沿应用 基因组学已不再是纯粹的描述性科学，它正在成为驱动精准医学和生物技术创新的核心动力。 1. 疾病关联研究的深化： 全基因组关联研究（GWAS）的成功建立了大量的风险位点与复杂疾病（如糖尿病、心血管疾病）的联系。本部分将探讨如何超越单一SNP关联，整合多组学数据（转录组、蛋白质组）来构建更具预测力的多基因风险评分（Polygenic Risk Scores, PRS），并讨论如何利用空间转录组学（Spatial Transcriptomics）来定位这些风险位点在特定组织微环境中的具体作用。 2. 基因组编辑工具的精准化： CRISPR/Cas9系统的出现使得对基因组的定向修饰成为可能。我们将分析CRISPR系统在靶向选择、脱靶效应控制方面的最新进展，以及递送系统（Delivery Systems）的优化，这对于开发体外和体内基因治疗方案至关重要。 3. 合成生物学与基因组工程： 基于对人类基因组的深刻理解，合成生物学正试图设计和构建具有新功能的生物系统。本书将探讨如何利用基因组信息设计人工合成基因通路，以及在细胞模型中重建复杂疾病的遗传背景，以加速药物筛选和靶点验证的进程。 结论：未来基因组学的方向与伦理考量 本书的最后部分将展望基因组学研究的下一站：单细胞分辨率的分析、宏基因组学对微生物群落的探索，以及人工智能在海量组学数据整合与模式识别中的关键角色。同时，我们也必须正视基因组信息带来的巨大伦理、法律和社会挑战，探讨数据隐私保护、基因编辑的社会接受度以及消除健康不平等的必要性。 本书为生物信息学专业人士、遗传学家、医学研究人员以及对生命科学前沿抱有浓厚兴趣的读者提供了一部系统、深入且富于批判性的指南，旨在全面理解人类基因组图谱的构建、解析及其对人类未来的深远影响。

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