自由基-炎癥與衰老性疾病 pdf epub mobi txt 電子書 下載 在線閱讀 2026

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出版者:科學

作者:陳瑗

出品人:

頁數:382

译者:

出版時間:2007-7

價格:78.00元

裝幀:

isbn號碼:9787030191885

叢書系列:

圖書標籤:

• 自由基-炎癥與衰老性疾病
• 自由基
• 炎癥
• 衰老
• 疾病
• 氧化應激
• 抗氧化劑
• 細胞損傷
• 慢性疾病
• 健康
• 長壽

好的，根據您的要求，我將為您構思一本關於“生物信息學在分子醫學中的應用”的圖書簡介。這本書將深入探討現代生物信息學技術如何革新疾病研究、藥物開發和個性化治療領域，內容詳實且專業。 圖書名稱：生物信息學在分子醫學中的前沿應用：從海量數據到精準治療 內容簡介 導論：分子醫學新紀元的驅動力 當前，生物醫學研究正以前所未有的速度積纍著海量、多維度的數據——從全基因組測序（WGS）和全外顯子組測序（WES）的遺傳信息，到RNA測序（RNA-seq）和單細胞測序（scRNA-seq）的轉錄組圖譜，再到蛋白質組學和代謝組學的深度解析。然而，這些數據的真正價值並非在於其規模，而在於從中提取齣具有生物學意義的知識，並將這些知識轉化為臨床實踐的能力。本書正是聚焦於此，係統闡述生物信息學如何充當連接“大數據”與“精準醫學”之間的關鍵橋梁。 本書旨在為分子生物學研究人員、臨床醫生、生物技術工作者以及高年級本科生和研究生提供一個全麵且深入的指南，介紹如何運用先進的計算工具和統計模型，駕馭復雜的生物數據集，揭示疾病的分子機製，並最終推動個性化醫療的實現。 --- 第一部分：生物信息學基礎與數據處理核心 本部分將夯實讀者對現代高通量測序（HTS）數據的理解和處理能力。 第1章：高通量測序數據：從測序儀到可分析文件 詳細解析新一代測序（NGS）技術的工作原理，重點關注質量控製（QC）的重要性。內容涵蓋FASTQ文件的解讀、質量評估指標（如Phred分數、GC含量分布）的判讀，以及去嵌閤體（adapter trimming）和低質量序列過濾的生物信息學策略。 第2章：參考基因組與比對策略 介紹參考基因組數據庫的構建與選擇，重點對比當前主流的比對算法（如BWA, Bowtie2）的優缺點及應用場景。深入探討有參考基因組和無參考基因組組裝的計算復雜性與解決方案。討論SAM/BAM/CRAM格式的演變及其在存儲和內存效率上的優勢。 第3章：變異檢測與注釋的計算管綫 詳述從比對文件（BAM）中識彆遺傳變異（SNVs, InDels, CNVs）的標準操作流程（GATK Best Practices）。重點講解變異質量重校準（VQSR）的統計學基礎，以及如何利用ANNOVAR、VEP等工具，將海量變異位點映射到功能區域，並進行頻率和緻病性預測注釋。 --- 第二部分：轉錄組學分析的深度挖掘 轉錄組數據是研究基因錶達調控和細胞狀態變化的核心載體。 第4章：差異錶達分析的統計學模型 本書將超越基礎的t檢驗，深入探討針對RNA-seq數據（通常為負二項分布）設計的統計模型，如DESeq2和edgeR的內部機製。內容包括文庫大小的歸一化方法、稀疏數據的處理以及多組學實驗設計中的批次效應（batch effect）的校正技術。 第5章：單細胞測序（scRNA-seq）的數據集成與細胞類型解析 這是本書的重點內容之一。詳細介紹單細胞數據預處理，包括雙因子/多因子退噪（如Scrublet）、數據降維（PCA, UMAP, t-SNE）的應用。重點講解如何使用Seurat或Scanpy等主流工具進行聚類分析（Clustering），細胞類型鑒定，以及細胞通訊網絡的重建（Cell-Cell Communication Inference）。 第6章：功能富集與通路分析的計算驗證 介紹基因本體論（GO）和京都基因與基因組百科全書（KEGG）富集分析的原理，並探討如何使用TopGO等更高級的方法處理層級結構數據。此外，還將探討基於基因集變異分析（GSVA）和通路擾動分析（GSEA）在解釋復雜生物學錶型中的應用。 --- 第三部分：係統生物學與精準醫學的整閤 本部分將視角從單個數據類型提升到跨組學數據的整閤分析，以期實現更全麵的疾病理解。 第7章：多組學數據整閤的計算方法論 探討如何通過整閤基因組、轉錄組、蛋白質組數據來構建更穩健的疾病模型。介紹先進的多視圖學習方法（如MOFA+），以及正則化矩陣分解技術在識彆跨層級生物標誌物中的作用。 第8章：網絡生物學與疾病圖譜的構建 側重於蛋白質-蛋白質相互作用網絡（PPI）的構建與分析。講解如何利用差異錶達基因篩選關鍵節點（Hub Genes），並利用網絡拓撲指標（如度中心性、介數中心性）識彆潛在的藥物靶點。討論動態網絡分析在理解疾病進展中的意義。 第9章：從計算發現到臨床轉化的生物信息學工具鏈 本書的最終目標是指導實踐。本章將介紹如何利用機器學習和深度學習技術（如捲積神經網絡CNN、循環神經網絡RNN）來預測患者對特定藥物的反應（藥效基因組學）。討論臨床決策支持係統中，生物信息學報告的標準化和可重復性要求。 --- 結論：展望與挑戰 總結生物信息學在解析復雜疾病（如癌癥、神經退行性疾病）分子基礎方麵的成就，並著重探討當前麵臨的挑戰，包括數據偏差、模型可解釋性差（Black Box Problem），以及如何在倫理和隱私的框架下，安全有效地共享和利用臨床大數據。 本書內容力求嚴謹、詳盡，並通過穿插實際案例分析（如特定癌癥的突變特徵分析、免疫細胞亞群的鑒定），確保讀者不僅掌握理論框架，更能熟練運用前沿的生物信息學工具鏈，加速從基礎研究到臨床轉化的進程。

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3.5星。活性氧(自由基)增加，引發的炎癥，是各種退行性疾病發生的重要因素，多種衰老性疾病與此有關。減少熱量攝入(盡量瘦？）能改善整體身體狀況，從而使衰老變緩。

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