Metabolomics

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出版者:Nova Science Pub Inc
作者:Knapp, Justin S.
出品人:
页数:263
译者:
出版时间:2010-04
价格:USD 98.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9781616680060
丛书系列:
图书标签:
  • 代谢组学
  • 生物化学
  • 分子生物学
  • 生物信息学
  • 化学
  • 分析化学
  • 生命科学
  • 医学
  • 健康
  • 药物研发
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具体描述

《代谢组学》 本书内容简介 《代谢组学》是一部深入探讨生命体微小分子代谢网络及其在健康与疾病中所扮演角色的前沿著作。本书将引领读者踏上一段系统性探索生物体内部化学活动的奇妙旅程,揭示细胞、组织乃至整个生命体在不同生理病理状态下,其代谢物组成和动态变化的奥秘。 核心内容概述: 本书的核心在于全面而细致地解析“代谢组学”这一新兴学科。代谢组学是继基因组学、转录组学和蛋白质组学之后,又一个对生命体进行系统性分析的层级。它专注于研究生物体在特定时间点、特定条件下,所存在的全部小分子代谢物的集合及其数量变化。这些小分子代谢物,如氨基酸、糖类、脂质、核苷酸、维生素、激素等,是生命活动最直接的执行者,它们参与能量代谢、信号传导、物质合成与降解等几乎所有生命过程。 内容详述: 1. 代谢组学的理论基础与学科定位: 本书将首先为读者建立坚实的理论基础,清晰阐述代谢组学的定义、目标以及其在“组学”家族中的独特地位。我们将深入剖析为何代谢组学能够提供比其他组学技术更接近表型的生物学信息,因为它直接反映了生物体的功能状态。 从宏观层面,我们会探讨代谢组学如何作为一种“分子指纹”,捕捉生物体在受到环境(如饮食、药物、感染)或内部扰动(如基因突变、疾病发生)时,其生理或病理状态的瞬时快照。 2. 高通量代谢组学技术详解: 本书将详细介绍实现大规模代谢物分析的关键技术,包括但不限于: 质谱(Mass Spectrometry, MS): 重点阐述气相色谱-质谱联用(GC-MS)和液相色谱-质谱联用(LC-MS)在代谢组学中的应用。我们将深入讲解其原理,包括分子电离、质量分析、检测器等环节,以及不同质谱技术(如四极杆、飞行时间、离子阱)的特点和优势。 核磁共振波谱(Nuclear Magnetic Resonance, NMR): 介绍NMR在无损、定量分析代谢物方面的独特贡献,以及其在结构鉴定和动力学研究中的应用。 其他辅助技术: 如气相色谱(GC)、高效液相色谱(HPLC)、二维薄层色谱(2D-TLC)等,以及它们与质谱联用时的协同作用。 针对每种技术,本书都会深入讨论其样本制备、数据采集、谱图解析、定性和定量分析的关键步骤和注意事项。 3. 代谢组学数据分析与生物信息学: 采集到的海量代谢组学数据需要强大的生物信息学工具进行处理和解读。本书将系统介绍: 数据预处理: 包括数据清洗、去噪、基线校正、峰识别、峰整合、归一化等关键步骤,以确保数据的质量和可比性。 代谢物鉴定: 讲解如何利用各种数据库(如HMDB, METLIN, PubChem)和比对工具,对质谱或NMR数据中的信号进行准确的代谢物鉴定。 统计学分析: 介绍常用的统计方法,如主成分分析(PCA)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、t检验、ANOVA等,用于寻找差异代谢物和建立预测模型。 通路分析与网络构建: 演示如何将鉴定的差异代谢物映射到已知的代谢通路,以理解生物学功能,并利用网络分析工具揭示代谢物之间的相互作用以及在疾病发生发展中的作用机制。 4. 代谢组学在生命科学领域的广泛应用: 本书将聚焦代谢组学在各个生命科学领域的核心应用,通过大量案例研究,展示其强大的解析能力: 疾病诊断与生物标志物发现: 阐述如何通过分析体液(血液、尿液、唾液)或组织样本中的代谢物谱,来早期诊断疾病、监测治疗效果,甚至预测疾病风险。例如,在癌症、糖尿病、神经退行性疾病等领域,代谢组学已经展现出巨大的潜力。 药物研发与毒理学评价: 探讨代谢组学如何用于识别药物靶点,评价药物疗效,以及检测药物的潜在毒副作用,从而加速新药的开发进程。 微生物学与肠道菌群研究: 介绍代谢组学如何帮助我们理解微生物群落的代谢活动,及其与宿主健康之间的复杂关系,尤其是在肠道微生态研究中的应用。 农业科学与食品科学: 阐述代谢组学在作物育种、农产品质量控制、食品安全检测以及风味物质研究中的重要作用。 环境科学与生态学: 探讨代谢组学如何用于评估环境污染物对生物体的影响,以及研究生态系统中的物质循环和能量流动。 5. 挑战与未来展望: 本书不会回避代谢组学研究面临的挑战,如数据同质性、标准化、高通量数据的多维性、以及如何将代谢组学数据与基因组学、蛋白质组学等信息进行整合。 同时,本书也将展望代谢组学的未来发展趋势,包括技术层面的创新(如更高灵敏度、更高分辨率的技术),数据分析的智能化(如机器学习、人工智能的应用),以及与其他学科的深度融合,以期更全面地理解生命体的复杂性。 《代谢组学》旨在为生命科学研究者、医务工作者、生物技术从业者以及对生命科学前沿感兴趣的广大读者,提供一本全面、深入、实用的参考书籍。通过本书的学习,读者将能够掌握代谢组学的基本理论、核心技术、数据分析方法,并能理解其在解决实际科学问题中的巨大价值。

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