New Frontiers in Polymer Research pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Nova Science Pub Inc

作者:Bregg, Robert K. (EDT)

出品人:

页数:232

译者:

出版时间:

价格:150

装帧:HRD

isbn号码:9781594549564

丛书系列:

图书标签:

Polymer Science
Polymer Chemistry
Materials Science
Polymer Physics
Nanomaterials
Biopolymers
Polymer Synthesis
Advanced Materials
Macromolecules
Polymer Engineering

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具体描述

结构生物学中的革命性进展：从原子解析到功能理解图书名称：Structural Biology: Atomistic Resolution and Functional Insights 内容简介本书深入探讨了当代结构生物学领域最前沿的研究方向、突破性技术以及由此带来的对生命过程理解的深刻变革。结构生物学作为连接分子细节与宏观生物功能的桥梁，其发展速度和影响力在近十年内达到了前所未有的高度。本书旨在为该领域的资深研究人员、博士后、高年级研究生以及希望深入了解此领域的跨学科科学家提供一本全面、深入且具有前瞻性的参考指南。本书的结构设计旨在引导读者从基础理论出发，逐步深入到最尖端的技术应用和复杂的生物学系统解析。全书共分为六个主要部分，涵盖了从高分辨率成像到计算模拟的各个关键维度。第一部分：结构生物学的新范式与技术基石本部分着重于奠定理解当代结构生物学的基础，重点介绍了驱动当前领域飞速发展的核心技术平台。我们详细阐述了冷冻电子显微镜（Cryo-EM）技术如何从辅助工具演变为结构解析的主流方法。内容不仅包括单粒子分析（SPA）和单颗粒重构的最新算法优化，如梯度增强和新型像素统计模型的应用，还深入探讨了低温电子断层扫描（Cryo-ET）在解析细胞内宏大分子机器三维结构方面的潜力与局限。此外，本部分还对同步辐射光源（Synchrotron Light Sources）的最新一代升级，特别是高通量蛋白质晶体学（High-Throughput Protein Crystallography）中如何利用新型探测器和微聚焦X射线束来解决传统晶体学中的挑战进行了细致的分析。核磁共振波谱（NMR Spectroscopy）的最新进展，特别是针对大分子复合物和膜蛋白的新型弛豫测量技术，也被纳入讨论范围。第二部分：膜蛋白与离子通道的精确重构膜蛋白在细胞信号传导、物质运输和能量转化中扮演着核心角色，但因其固有的疏水性和动态性而一直是结构生物学研究的难点。本书的第二部分专门致力于解析这些复杂系统的最新成就。我们详尽分析了使用各种脂质体、纳米盘（Nanodiscs）和聚合物杯（Amphipols）作为膜环境替代物时，如何稳定并解析G蛋白偶联受体（GPCRs）在不同激活态下的结构。内容涵盖了多个重要受体家族（如视紫红质、腺苷受体）的多态性研究，揭示了配体结合、构象变化和下游信号转导之间的精确分子机制。在离子通道研究方面，本书探讨了电压门控离子通道（Voltage-Gated Ion Channels）的“摇摆门”（Pore-Flickering）机制，以及通过组合使用Cryo-ET和表面等离子体共振（SPR）技术来追踪这些动态过程的策略。第三部分：生命机器的动态解析：时间与空间生命活动本质上是动态的过程，静止的结构快照已不足以解释功能。第三部分聚焦于如何捕获生物大分子在执行功能时的瞬态构象。我们详细介绍了时间分辨（Time-Resolved）技术在结构生物学中的应用，包括使用飞秒激光脉冲激发后快速冷冻样品的“泵浦-探针”（Pump-Probe）策略。本部分重点讨论了分子马达——如肌球蛋白、驱动蛋白和RNA聚合酶——的循环机制解析。通过结合冷冻电镜数据和高分辨率的分子动力学（MD）模拟，我们重建了驱动蛋白在微管上的逐步运动轨迹，量化了能量转换的效率。此外，对核糖体翻译过程中的中间状态解析也进行了深入回顾，展示了结构生物学如何揭示了遗传信息解码的精妙调控环节。第四部分：细胞环境下的结构生物学：原位成像的兴起理解蛋白质在细胞内的真实环境（In Situ）中如何运作，是当前结构生物学的终极目标之一。第四部分详细介绍了原位冷冻电子断层扫描（Cryo-ET）如何突破传统体外重构的限制。本书详细介绍了从样品制备（如聚焦离子束断层扫描，FIB-SEM）到图像采集和三维重建的完整流程。我们展示了如何通过Cryo-ET解析细胞骨架网络（如微管和肌动蛋白束）的组织架构，以及核孔复合体（NPC）在核膜上的精确排布。特别值得关注的是，本部分还探讨了如何利用先进的统计分类方法（如基于深度学习的分类算法）来识别和分离低信噪比数据中的特定分子实体，从而在细胞环境中实现对复杂组装体的亚纳米分辨率解析。第五部分：计算结构生物学与人工智能驱动的预测计算方法已不再是实验的补充，而是结构生物学研究不可或缺的核心驱动力。第五部分全面评估了计算工具箱的最新发展。我们深入探讨了基于深度学习的蛋白质结构预测模型，例如AlphaFold2及其后继模型的原理、训练数据的使用方式以及它们在解决复杂多聚体结构组装问题上的应用。同时，本书也关注了分子动力学模拟的进步，特别是如何利用基于物理的自由能计算方法（如FEP/TI）来精确预测药物分子与靶点蛋白的结合亲和力。此外，关于如何利用机器学习方法来分析和解释高通量结构生物学数据，特别是筛选和分类大规模冷冻电镜粒子图像，也进行了详细论述。第六部分：整合组学数据与结构生物学的未来方向本书的最后一部分将目光投向未来，探讨结构生物学如何与新兴的生物技术相结合，形成更强大的研究范式。我们讨论了蛋白质组学、化学蛋白质组学（Chemical Proteomics）和基因组学数据如何为结构生物学实验提供先验信息和靶点选择。重点内容包括：如何利用蛋白质-蛋白质相互作用组（PPI Networks）的数据来指导多组分复合物的结构解析；结构生物学在药物发现（Structure-Based Drug Design, SBDD）领域的新角色，特别是对变构调节位点（Allosteric Sites）的识别和功能验证。最后，本书展望了高通量、自动化结构生物学平台的构建，以及结构信息学在理解进化压力和疾病机理中的潜在革命性贡献。本书图文并茂，包含了大量精选的高清结构图、流程示意图和关键数据分析案例，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”和“为什么”。它是一份面向未来的、高度专业化的结构生物学研究手册。