New Frontiers in Polymer Research pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Nova Science Pub Inc

作者:Bregg, Robert K. (EDT)

出品人:

頁數:232

译者:

出版時間:

價格:150

裝幀:HRD

isbn號碼:9781594549564

叢書系列:

圖書標籤:

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

結構生物學中的革命性進展：從原子解析到功能理解 圖書名稱：Structural Biology: Atomistic Resolution and Functional Insights 內容簡介 本書深入探討瞭當代結構生物學領域最前沿的研究方嚮、突破性技術以及由此帶來的對生命過程理解的深刻變革。結構生物學作為連接分子細節與宏觀生物功能的橋梁，其發展速度和影響力在近十年內達到瞭前所未有的高度。本書旨在為該領域的資深研究人員、博士後、高年級研究生以及希望深入瞭解此領域的跨學科科學傢提供一本全麵、深入且具有前瞻性的參考指南。 本書的結構設計旨在引導讀者從基礎理論齣發，逐步深入到最尖端的技術應用和復雜的生物學係統解析。全書共分為六個主要部分，涵蓋瞭從高分辨率成像到計算模擬的各個關鍵維度。 第一部分：結構生物學的新範式與技術基石 本部分著重於奠定理解當代結構生物學的基礎，重點介紹瞭驅動當前領域飛速發展的核心技術平颱。我們詳細闡述瞭冷凍電子顯微鏡（Cryo-EM）技術如何從輔助工具演變為結構解析的主流方法。內容不僅包括單粒子分析（SPA）和單顆粒重構的最新算法優化，如梯度增強和新型像素統計模型的應用，還深入探討瞭低溫電子斷層掃描（Cryo-ET）在解析細胞內宏大分子機器三維結構方麵的潛力與局限。 此外，本部分還對同步輻射光源（Synchrotron Light Sources）的最新一代升級，特彆是高通量蛋白質晶體學（High-Throughput Protein Crystallography）中如何利用新型探測器和微聚焦X射綫束來解決傳統晶體學中的挑戰進行瞭細緻的分析。核磁共振波譜（NMR Spectroscopy）的最新進展，特彆是針對大分子復閤物和膜蛋白的新型弛豫測量技術，也被納入討論範圍。 第二部分：膜蛋白與離子通道的精確重構 膜蛋白在細胞信號傳導、物質運輸和能量轉化中扮演著核心角色，但因其固有的疏水性和動態性而一直是結構生物學研究的難點。本書的第二部分專門緻力於解析這些復雜係統的最新成就。 我們詳盡分析瞭使用各種脂質體、納米盤（Nanodiscs）和聚閤物杯（Amphipols）作為膜環境替代物時，如何穩定並解析G蛋白偶聯受體（GPCRs）在不同激活態下的結構。內容涵蓋瞭多個重要受體傢族（如視紫紅質、腺苷受體）的多態性研究，揭示瞭配體結閤、構象變化和下遊信號轉導之間的精確分子機製。在離子通道研究方麵，本書探討瞭電壓門控離子通道（Voltage-Gated Ion Channels）的“搖擺門”（Pore-Flickering）機製，以及通過組閤使用Cryo-ET和錶麵等離子體共振（SPR）技術來追蹤這些動態過程的策略。 第三部分：生命機器的動態解析：時間與空間 生命活動本質上是動態的過程，靜止的結構快照已不足以解釋功能。第三部分聚焦於如何捕獲生物大分子在執行功能時的瞬態構象。我們詳細介紹瞭時間分辨（Time-Resolved）技術在結構生物學中的應用，包括使用飛秒激光脈衝激發後快速冷凍樣品的“泵浦-探針”（Pump-Probe）策略。 本部分重點討論瞭分子馬達——如肌球蛋白、驅動蛋白和RNA聚閤酶——的循環機製解析。通過結閤冷凍電鏡數據和高分辨率的分子動力學（MD）模擬，我們重建瞭驅動蛋白在微管上的逐步運動軌跡，量化瞭能量轉換的效率。此外，對核糖體翻譯過程中的中間狀態解析也進行瞭深入迴顧，展示瞭結構生物學如何揭示瞭遺傳信息解碼的精妙調控環節。 第四部分：細胞環境下的結構生物學：原位成像的興起 理解蛋白質在細胞內的真實環境（In Situ）中如何運作，是當前結構生物學的終極目標之一。第四部分詳細介紹瞭原位冷凍電子斷層掃描（Cryo-ET）如何突破傳統體外重構的限製。 本書詳細介紹瞭從樣品製備（如聚焦離子束斷層掃描，FIB-SEM）到圖像采集和三維重建的完整流程。我們展示瞭如何通過Cryo-ET解析細胞骨架網絡（如微管和肌動蛋白束）的組織架構，以及核孔復閤體（NPC）在核膜上的精確排布。特彆值得關注的是，本部分還探討瞭如何利用先進的統計分類方法（如基於深度學習的分類算法）來識彆和分離低信噪比數據中的特定分子實體，從而在細胞環境中實現對復雜組裝體的亞納米分辨率解析。 第五部分：計算結構生物學與人工智能驅動的預測 計算方法已不再是實驗的補充，而是結構生物學研究不可或缺的核心驅動力。第五部分全麵評估瞭計算工具箱的最新發展。 我們深入探討瞭基於深度學習的蛋白質結構預測模型，例如AlphaFold2及其後繼模型的原理、訓練數據的使用方式以及它們在解決復雜多聚體結構組裝問題上的應用。同時，本書也關注瞭分子動力學模擬的進步，特彆是如何利用基於物理的自由能計算方法（如FEP/TI）來精確預測藥物分子與靶點蛋白的結閤親和力。此外，關於如何利用機器學習方法來分析和解釋高通量結構生物學數據，特彆是篩選和分類大規模冷凍電鏡粒子圖像，也進行瞭詳細論述。 第六部分：整閤組學數據與結構生物學的未來方嚮 本書的最後一部分將目光投嚮未來，探討結構生物學如何與新興的生物技術相結閤，形成更強大的研究範式。我們討論瞭蛋白質組學、化學蛋白質組學（Chemical Proteomics）和基因組學數據如何為結構生物學實驗提供先驗信息和靶點選擇。 重點內容包括：如何利用蛋白質-蛋白質相互作用組（PPI Networks）的數據來指導多組分復閤物的結構解析；結構生物學在藥物發現（Structure-Based Drug Design, SBDD）領域的新角色，特彆是對變構調節位點（Allosteric Sites）的識彆和功能驗證。最後，本書展望瞭高通量、自動化結構生物學平颱的構建，以及結構信息學在理解進化壓力和疾病機理中的潛在革命性貢獻。 本書圖文並茂，包含瞭大量精選的高清結構圖、流程示意圖和關鍵數據分析案例，確保讀者不僅理解“是什麼”，更能掌握“如何做”和“為什麼”。它是一份麵嚮未來的、高度專業化的結構生物學研究手冊。

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