成纤维细胞生长因子基础与应用研究

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出版者:吉林大学
作者:李校堃
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:2007-09-01
价格:80.00元
装帧:
isbn号码:9787560136899
丛书系列:
图书标签:
  • 生长因子
  • 很想学习成纤维细胞培养
  • 成纤维细胞生长因子
  • FGF
  • 细胞生物学
  • 分子生物学
  • 信号转导
  • 生物医学工程
  • 组织工程
  • 再生医学
  • 疾病机制
  • 药物研发
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具体描述

《微生物学前沿技术与应用》 本书简介 本书聚焦于当前生命科学领域最活跃、最具颠覆性的分支之一——微生物学。它并非简单地罗列基础知识,而是深入剖析了近年来在微生物基因组学、宏基因组学、合成生物学以及微生物与宿主互作等前沿领域取得的重大突破,并系统阐述了这些技术如何被应用于现代生物医学、环境保护、工业发酵乃至农业生产之中。全书力求在理论深度与实际操作性之间取得完美平衡,旨在为相关领域的科研人员、高等院校师生以及生物技术行业的从业者提供一份兼具前瞻性与实用价值的参考指南。 --- 第一部分:微生物组学时代的深度解析 第一章:高通量测序技术在微生物研究中的革新 本章首先回顾了自Sanger测序技术以来的测序技术发展脉络,重点阐述了二代(Illumina)和三代(PacBio, Oxford Nanopore)测序技术在微生物研究中的应用优势与局限。特别地,我们详细讨论了如何利用短读长数据和长读长数据进行微生物基因组的从头组装(De Novo Assembly),以及如何解决复杂的重复序列和结构变异问题。 第二章:宏基因组学:解码“不可培养”的微生物世界 宏基因组学(Metagenomics)是理解复杂生态系统中微生物群落功能的关键。本章系统介绍了从样本采集、DNA提取、文库构建到生物信息学分析的完整流程。内容涵盖了16S rRNA基因测序(靶向性分析)与全基因组/功能基因组测序(无偏向性分析)的策略选择。着重分析了如何使用基于统计学的工具(如QIIME2, Mothur)和基于深度学习的预测模型,来揭示群落结构、功能潜力及其与环境参数的动态关系。此外,对“孤立菌株”的培养组学(Culturomics)与宏基因组学的结合策略进行了深入探讨。 第三章:单细胞测序技术在微生物异质性研究中的突破 微生物群落内部存在显著的功能和表型异质性,传统群体水平的分析往往掩盖了这些重要细节。本章详述了单细胞基因组学(scDNA-seq)和单细胞转录组学(scRNA-seq)在细菌、古菌乃至病毒颗粒研究中的应用。讨论了微流控技术(Microfluidics)如何实现高通量的单细胞捕获,以及如何克服低起始材料带来的文库构建挑战,从而揭示特定环境压力下微生物的适应性策略。 --- 第二部分:合成生物学与微生物工程 第四章:CRISPR/Cas系统在微生物编辑中的精细化调控 CRISPR-Cas系统已成为基因编辑的“瑞士军刀”。本章深入探讨了从经典的Cas9到新型的碱基编辑器(Base Editors, BEs)和先导编辑器(Prime Editors, PEs)的演进。重点讲解了如何针对不同类型的微生物(革兰氏阳性菌、阴性菌、真菌)设计高效的递送系统和脱靶检测方法。同时,对CRISPRi/a(干扰/激活)技术在无需改变基因组序列的前提下调控微生物通路进行了详细阐述。 第五章:微生物合成通路的设计与构建 合成生物学目标是理性设计和构建新的生物系统。本章详细介绍了构建稳健微生物“细胞工厂”的核心原则。内容包括:代谢流分析(Flux Balance Analysis, FBA)指导下的目标通路设计、模块化基因元件库的构建、以及高效的基因集成策略(如基于Lambda Red重组系统或Plasmid-free技术)。通过具体案例,展示了如何利用工程菌株高效生产生物燃料、高价值化学品及新型抗生素。 第六章:人工智能与高通量筛选在微生物优化中的结合 大数据时代的到来,要求研究方法必须与自动化和智能计算相结合。本章探讨了如何利用机器学习(ML)和深度学习(DL)模型预测基因功能、优化基因表达强度,并指导理性设计。重点介绍了高通量自动化筛选平台(如Robotic Workstations, FACS)如何快速获取数百万个菌株表型数据,并将这些数据回馈给AI模型进行迭代优化(Design-Build-Test-Learn 循环)。 --- 第三部分:微生物在健康与环境中的应用实践 第七章:人-微生物互作:从稳态到疾病 本部分探讨了微生物群落在人体健康中的核心作用。详细剖析了肠道微生物组如何影响宿主的免疫发育、营养代谢和神经功能(肠-脑轴)。章节讨论了特定微生物代谢物(如短链脂肪酸SCFA)的作用机制,以及在炎症性肠病(IBD)、肥胖症和自身免疫性疾病中失调微生物群的特征。同时,对粪菌移植(FMT)的标准化、安全性及未来发展方向进行了深入评估。 第八章:新型抗生素与抗生素耐药性的应对策略 随着多重耐药菌(MDR)的日益严峻,传统抗生素研发陷入瓶颈。本章系统介绍了靶向新型微生物靶点(如细胞壁合成的新途径、细菌分泌系统)的化合物筛选策略。重点介绍了噬菌体疗法(Phage Therapy)的复兴、溶菌酶的应用,以及利用CRISPR工具进行“定向耐药基因清除”的技术路径。 第九章:环境微生物技术:污染治理与可持续农业 微生物是地球生态系统服务的主要执行者。本章关注环境应用,详细介绍了生物修复(Bioremediation)中对石油烃、重金属和持久性有机污染物(POPs)降解菌株的筛选与工程改造。在农业领域,探讨了利用生物固氮菌、溶磷菌等土壤有益微生物提高作物产量、减少化肥依赖的技术方案,以及利用微生物技术进行生物防治病虫害的前沿研究。 --- 第四部分:数据管理与伦理挑战 第十章:生物信息学管道的构建与数据标准化 微生物研究产生的数据量庞大且复杂,本章提供了构建稳健、可重复的生物信息学分析管道的最佳实践。内容涵盖了从原始数据质量控制(QC)、标准化处理(如去噪、比对)到差异分析和功能富集分析的常用工具链。强调了数据共享、元数据记录的重要性,以确保研究的可溯源性。 第十一章:微生物研究中的生物安全、专利与伦理考量 随着基因编辑技术和合成生物学的进步,生物安全风险管理变得至关重要。本章讨论了在实验室中处理高风险病原体和进行基因驱动实验(Gene Drives)的规范操作流程。同时,对涉及人源微生物组数据隐私保护的法律框架,以及新型生物制剂和工程微生物的知识产权保护策略进行了梳理。 --- 目标读者与价值定位 本书内容覆盖了从基础理论到尖端技术的全面体系,特别强调了跨学科知识的融合。它不仅适用于致力于探索微生物奥秘的分子生物学和遗传学研究人员,也为从事生物制造、临床微生物学、环境工程的专业人士提供了解决实际问题的创新思路和技术工具。本书的详实内容和严谨论述,必将成为推动微生物学研究向更高层次迈进的重要参考资料。

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这本书的封面设计着实吸引人,那种带着微微泛黄的纸张质感,仿佛能触摸到历史的痕迹。初翻开时,我最先注意到的是它排版的细致程度,每一个章节的标题都用了一种略带古典的字体,阅读起来有一种沉静下来的感觉。内容上,我期望看到的是对该领域早期探索的一些深度回顾,比如那些奠基性的实验是如何一步步构建出我们现在所理解的理论框架的。我特别关注那些经典实验的详细操作步骤和它们在当时所面临的技术瓶颈,这对于理解科学进步的艰辛历程至关重要。如果书中能穿插一些早期研究者的手稿片段或信件往来,那就更妙了,那样能让抽象的科学概念变得有血有肉,感受到科研工作者们在面对未知时的那种热情与挣扎。我希望能从中挖掘出那些被教科书略去但却至关重要的“轶事”,这些细节往往才是真正点燃新一代研究者热情的火花所在。这本书的价值,在我看来,不仅仅在于知识的罗列,更在于它所承载的那种治学精神和历史纵深感。

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这本书的价值,我认为在于它在宏观理论与微观机制之间找到了一种微妙的平衡。它没有让读者迷失在无穷无尽的分子细节中,也没有停留在过于宽泛的生物学概念层面。真正让我印象深刻的是它对“转化医学”潜力的探讨。书中是否有专门的篇幅来讨论如何将基础研究的发现,系统地转化为临床诊断或治疗手段的路径?例如,某个因子作为潜在药物靶点的筛选流程是怎样的?在这个过程中,监管机构的审批要求、临床前研究的伦理考量,这些“非科学”但至关重要的环节,如果能被纳入讨论,那么这本书的实用性和指导意义将大大提升。它不再仅仅是一本供研究人员研读的资料,而是一本能指导科研人员规划未来职业路径的战略指南,具有更广阔的社会价值和实际操作层面的参考意义。

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阅读体验上,这本书的行文风格非常流畅,它摆脱了那种刻板的学术报告腔调,读起来更像是一位经验丰富的导师在与学生进行一次深入的、不设防的交流。我尤其对其中关于技术平台发展的章节抱有浓厚兴趣。比如,关于早期分离纯化技术从蛋白质沉淀到免疫亲和层析的演进过程,如果能详细描绘出这些技术的“诞生记”——解决什么问题、用了什么巧妙的设计——那将是极大的收获。我期待看到的技术细节是那些能被实验室实际操作所借鉴的“小窍门”,比如如何优化缓冲液的pH值以提高稳定性,或者在特定温度下酶活力的最佳维持条件。这些“台面下的学问”,往往是决定实验成败的关键。这本书如果能像一本“高手秘籍”一样,提供这种操作层面的深度洞察,那么它对于从事相关实验工作的人员来说,价值将无法估量,远超纯粹的理论介绍。

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这本书的结构安排颇具匠心,它似乎没有急于抛出复杂的机制模型,而是采取了一种由浅入深的叙事方式。我特别欣赏作者在引入关键概念时所使用的类比手法,那种将晦涩的生物化学过程,用日常生活中可以观察到的现象来解释,极大地降低了非专业读者的阅读门槛。例如,在描述信号转导的层级放大效应时,如果能用一个关于信息传播的社会学模型来类比,将会非常直观。我希望书中对不同亚型因子在不同组织中的特异性作用能够有更细致的区分,而不是笼统地概括。这种差异性研究,往往是未来精准医学突破的关键所在。再者,如果能在每章的末尾设置一些“思考题”或者“开放性问题”,引导读者去思考当前研究的前沿困境和未来走向,相信会极大地提升阅读的互动性和启发性。这种设计,能让读者不只是被动接受信息,而是主动地参与到知识的建构过程中去,这才是优秀科普或专业书籍的标志。

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这本书在图表的运用上展现出一种克制的美感,并非一味追求数量的堆砌,而是每一张图表都似乎经过深思熟虑,直击核心论点。我非常欣赏图注的详尽程度,它们不仅仅是文字的简单重复,而是对图中数据变化的趋势、潜在的生物学意义进行了精准的解读。特别是那些涉及复杂分子相互作用网络的示意图,如果能使用清晰的颜色编码和层次结构来区分不同的信号通路,将有助于建立宏观的认知框架。另外,我注意到书中对某些前沿技术(比如单细胞测序技术在因子研究中的应用)的讨论似乎还停留在相对早期的阶段。我希望能看到关于这些新技术如何帮助我们揭示组织微环境中,因子表达异质性的最新成果。这种与时俱进的更新,才能让这本书保持其作为一本“前沿研究参考”的地位,而不是仅仅停留在对已成定论的知识进行梳理上。

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