遗传多样性与作物病害持续控制 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:朱有勇

出品人:

页数:445

译者:

出版时间:2007-10

价格:88.00元

装帧:

isbn号码:9787030200464

丛书系列:

图书标签:

• 遗传多样性
• 作物病害
• 抗病性
• 育种
• 植物病理学
• 基因资源
• 可持续农业
• 病害控制
• 遗传学
• 农业生物技术

生物信息学在现代农业中的应用：从基因组测序到精准育种 图书简介 本书深入探讨了生物信息学这一交叉学科在现代农业科学，特别是作物改良与可持续生产领域中的核心地位与前沿进展。随着高通量测序技术的飞速发展，生物学家和农业科学家正以前所未有的精度和速度解析农作物的遗传蓝图。本书旨在为相关领域的科研人员、研究生以及农业技术开发者提供一套全面、系统且注重实操的指南，阐述如何将海量的生物学数据转化为可指导实际育种和作物管理决策的知识。 第一部分：生物信息学基础与农业数据的获取 本部分首先回顾了生物信息学的基本概念、常用算法原理及其在生命科学中的基础应用。重点阐述了新一代测序（NGS）技术，包括全基因组重测序（WGS）、转录组测序（RNA-Seq）和表观遗传学测序（如ChIP-Seq）等，在作物研究中的技术流程、数据质量控制（QC）和初步处理方法。 数据预处理与质量评估： 详细介绍了FastQC、Trimmomatic等工具的使用，强调了去除接头序列、低质量碱基对后续分析准确性的决定性影响。 基因组组装与注释： 针对不同物种（从模式作物到难驯化的大田作物），系统梳理了从头组装（De Novo Assembly）和基于参考基因组的组装策略。重点讲解了基因结构预测、功能注释（如GO、KEGG通路分析）的自动化流程和人工校对标准。 第二部分：作物遗传资源与进化分析 作物遗传多样性是培育抗逆、高产新品种的物质基础。本部分聚焦于如何利用生物信息学工具挖掘和评估现有种质资源的遗传潜力。 群体遗传学分析： 深入探讨了单核苷酸多态性（SNP）的鉴定、筛选与过滤。阐述了群体结构分析（PCA、ADMIXTURE）在区分地理种群和管理育种群体中的作用。详细介绍了遗传多样性指数（如核苷酸多样性$pi$、杂合度）的计算与解读。 亲缘关系构建与溯源： 利用分子标记数据（如SNP、SSR）构建系统发育树（Phylogenetic Tree），分析作物的起源、驯化路径以及现代品种间的遗传距离。这对于保护核心种质资源和科学引种具有重要指导意义。 基因组关联研究（GWAS）： 全面介绍GWAS的实验设计、统计模型选择（如混合模型MM、固定效应模型GEMMA），以及如何将显著性位点与已知的功能基因进行关联，定位与重要农艺性状（如产量、耐旱性）相关的主效基因。 第三部分：转录组学与环境响应机制解析 作物对非生物胁迫（如干旱、盐渍、极端温度）和生物胁迫（非本书核心内容，但作为环境响应的一部分被涵盖）的响应是一个复杂的基因调控网络。本部分着重于如何利用转录组数据揭示这些调控机制。 差异表达基因（DEG）分析： 详细讲解了DESeq2、edgeR等方法的应用，包括样本间标准化、差异表达的阈值设定与可视化（如火山图、热图）。 功能富集分析与通路重建： 对DEG进行Gene Ontology（GO）和KEGG富集分析，识别受环境信号影响最显著的生物学过程。构建基于特定胁迫的基因调控网络（GRN），并识别关键的转录因子（TFs）。 时间序列与空间转录组学： 探讨如何处理和分析追踪作物在不同发育阶段或不同组织（根、茎、叶、穗）间的转录组数据，以期捕捉动态的基因表达模式。 第四部分：精准育种与基因组学工具的整合 本部分将前沿的生物信息学分析结果转化为可操作的精准育种策略，这是现代农业发展的核心驱动力。 基因组选择（Genomic Selection, GS）： 详细阐述了GS的理论基础，包括如何构建高密度SNP标记信息，训练预测模型（如Bayesian方法、RR-BLUP、深度学习模型）。本书提供了在实际育种项目中使用GS预测新一代种群性状值的具体案例与代码示例。 辅助育种与基因编辑： 介绍了利用生物信息学工具快速识别目标基因的等位变异，进行分子标记辅助选择（MAS）。对于基因编辑技术（如CRISPR/Cas9），本书讨论了如何利用基因组数据设计高特异性向导RNA（gRNA），并对编辑后的植株进行高效的脱靶分析。 表观遗传调控的生物信息学解读： 涵盖了对DNA甲基化（Bisulfite-Seq）和组蛋白修饰（ChIP-Seq）数据的分析流程，旨在理解环境因素如何通过表观遗传修饰影响作物性状的长期稳定表达，为培育更具环境适应性的品种提供新的思路。 总结与展望 本书最后总结了当前生物信息学在作物研究中的主要挑战，例如数据标准化、模型可解释性以及如何将复杂模型部署到田间实际应用中。展望了人工智能（AI）和机器学习（ML）在作物表型组学（Phenomics）数据处理和复杂数量性状预测中的未来潜力，为读者指明了该领域未来的研究方向。本书强调的重点是数据驱动的决策制定，以期实现作物生产的效率提升与资源利用优化。

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