具體描述
現代農業信息學與生物多樣性保護：基於高通量組學數據的作物改良新範式 作者： 李明，王芳，陳偉 等 齣版社： 農業科技齣版社 齣版年份： 2023年 --- 內容簡介 本書係統闡述瞭在信息技術與生命科學深度融閤的背景下，現代農業如何利用高通量組學數據（基因組學、轉錄組學、蛋白質組學、代謝組學）驅動作物育種與改良的全新範式。麵對全球氣候變化、糧食安全和可持續農業發展的嚴峻挑戰，傳統的依賴錶型觀察和經驗積纍的育種方法已顯現齣局限性。本書旨在為農業科研工作者、育種專傢、生物信息學分析人員以及相關政策製定者提供一套全麵、深入且具有實踐指導意義的理論框架與技術路綫圖。 全書共分為六大部分，近三十個章節，內容覆蓋從基礎理論到前沿應用的全鏈條，重點突齣數據驅動決策的核心理念。 第一部分：現代農業信息學基礎與數據治理 本部分奠定瞭理解現代作物改良新範式的理論基石。首先，詳細解析瞭生物信息學在農業領域的地位與作用，特彆是大數據時代的特徵。重點介紹瞭農業宏基因組學（Agri-Metagenomics）的概念，強調瞭環境微生物群落對作物健康和營養吸收的潛在調控機製。 隨後，深入探討瞭數據采集、清洗、標準化與集成的關鍵技術。鑒於組學數據的多樣性（如FASTQ、SAM/BAM、VCF、GFF3等格式），本書提供瞭詳細的數據質量控製（QC）標準和預處理流程，確保原始數據可信度。特彆關注瞭本體論（Ontology）在描述農業錶型數據和遺傳標記時的應用，例如使用GO（Gene Ontology）或EFO（Experimental Factor Ontology）來統一術語，從而實現跨項目、跨地域數據的互操作性（Interoperability）。這部分強調瞭數據治理是實現“數據價值最大化”的第一步。 第二部分：作物基因組學與精準育種前沿技術 本部分聚焦於如何利用基因組學信息指導育種實踐。內容涵蓋瞭新一代測序技術（NGS）的最新進展及其在作物中的應用，如全基因組重測序（WGS）和靶嚮捕獲測序（Targeted Sequencing）。 核心章節詳細介紹瞭基因組組裝與基因注釋的最新算法和工具集。特彆是在復雜基因組（如四倍體或多倍體物種）的從頭組裝（De Novo Assembly）中如何剋服重復序列和結構變異帶來的挑戰。 基因組選擇（Genomic Selection, GS）被視為精準育種的核心技術。本書不僅復習瞭GS的統計學模型（如GBLUP, BayesB），還深入分析瞭深度學習模型（如捲積神經網絡CNN、循環神經網絡RNN）在預測復雜數量性狀（QTLs）中的應用潛力，對比瞭傳統綫性模型與非綫性模型的預測精度和魯棒性。此外，針對新興的基因編輯技術（如CRISPR/Cas13在RNA編輯中的應用），本書提供瞭編輯效率評估和脫靶效應檢測的生物信息學流程。 第三部分：轉錄組學與環境響應機製解析 本部分側重於理解作物在不同生長階段和環境脅迫下的基因錶達調控網絡。詳細介紹瞭RNA測序（RNA-Seq）的數據分析流程，從比對、定量到差異錶達基因（DEG）的篩選與富集分析。 本書區分瞭不同層次的轉錄組研究： 1. 群體轉錄組分析（Bulk RNA-Seq）：關注整體組織或器官的響應。 2. 單細胞轉錄組測序（scRNA-Seq）：揭示細胞異質性，這對於理解根尖分生組織、花器官發育至關重要。書中提供瞭scRNA-Seq數據的降維（如UMAP, t-SNE）和細胞類型注釋的最佳實踐。 3. 空間轉錄組學（Spatial Transcriptomics）：首次在作物組織切片上實現基因錶達的空間定位，對於解析發育梯度和信號傳導路徑具有革命性意義。 通過對轉錄因子（TFs）網絡的構建和關鍵調控節點的篩選，本書展示瞭如何定位環境脅迫（如乾旱、鹽堿、高溫）下的核心應答基因模塊。 第四部分：代謝組學與作物次生代謝産物挖掘 代謝組學作為“終點組學”，直接反映瞭作物最終的性狀錶現。本書詳細介紹瞭非靶嚮代謝組學（Non-Targeted Metabolomics）和靶嚮代謝組學（Targeted Metabolomics）的技術流程，重點討論瞭液相色譜-質譜聯用（LC-MS）和氣相色譜-質譜聯用（GC-MS）的數據采集與預處理。 在數據分析方麵，本書深入講解瞭化學信息學（Cheminformatics）工具在代謝物結構鑒定中的應用，包括數據庫檢索（如HMDB, KEGG）和從頭解析。特彆關注於生物閤成途徑重建，即如何將差異代謝物映射迴基因組數據，構建“基因-代謝物-性狀”的完整通路圖譜。這對於高價值次生代謝物（如抗氧化劑、生物堿、萜類化閤物）的定嚮積纍和品質改良具有直接指導價值。 第五部分：多組學數據融閤與係統生物學建模 這是全書最具創新性的部分，探討如何打破單一組學數據的壁壘，實現多維度信息的集成分析。 多組學數據融閤（Multi-Omics Integration）的策略被係統梳理，包括： 1. 水平整閤（Horizontal Integration）：如基因組與代謝組的關聯分析（Genome-Metabolome Association）。 2. 垂直整閤（Vertical Integration）：如轉錄組、蛋白質組與錶型數據的時序關聯分析。 本書詳細介紹瞭網絡分析（Network Analysis）在係統生物學中的應用，如共錶達網絡分析（WGCNA）用於識彆功能模塊，以及蛋白質-蛋白質相互作用網絡（PPI）的構建。通過構建高階的生物學網絡模型，研究者可以更有效地識彆齣影響復雜農藝性狀的“樞紐基因”和“瓶頸酶”。 第六部分：數據驅動的決策支持係統與未來展望 最後一部分展望瞭技術在實際生産中的轉化路徑。重點介紹瞭錶型組學（Phenomics）與組學數據的結閤，特彆是利用高通量錶型平颱（如無人機、地麵機器人）采集的海量環境-錶型數據，如何反哺基因組模型的訓練。 本書呼籲建立開放、共享的農業數據基礎設施，探討瞭數據安全、知識産權保護和數據標準的製定。最終目標是構建一個集成化、智能化的作物改良決策支持係統，使育種專傢能夠基於概率預測和係統理解，而非僅僅是經驗，來設計最優的育種方案，從而加速優質、抗逆新作物的商業化進程。 --- 目標讀者： 作物遺傳育種、農業生物技術、分子生物學領域的研究生及科研人員。 從事生物信息學分析、數據科學在生命科學領域應用的工程師。 農業科技管理和政策製定部門的專業人士。 本書特色： 理論深度與實踐指導並重，囊括瞭從數據采集到係統建模的全流程技術棧，尤其側重於高通量組學數據的整閤分析方法論。
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