Functional Microbial Genomics pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Academic Pr

作者:Wren, Brendan (EDT)/ Dorrell, Nick (EDT)

出品人:

页数:428

译者:

出版时间:2002-12

价格:$ 227.13

装帧:HRD

isbn号码:9780125215336

丛书系列:

图书标签:

微生物基因组学
功能基因组学
宏基因组学
微生物生态学
生物信息学
基因组分析
新一代测序
代谢组学
环境微生物学
系统生物学

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具体描述

"Functional Microbial Genomics", edited by two leading experts in the field, provides the researcher with an up-to-date collection of articles on post-genome technologies central to studying the function of microorganisms. Since the release of the first complete genome sequence of a free-living organism in 1995, over 100 microbial genomes have been completely sequenced. The advent of new technologies for post-genomic analyses has allowed the rapid exploitation of this genome sequence information, heralding a golden era in microbial research. "Functional Microbial Genomics" provides in-depth accounts from scientists working with these new technologies explaining both the techniques and the ways in which they have been applied to the study of gene function in different microbial species. "Methods in Microbiology" is the most prestigious series devoted to techniques and methodology in the field. Established for over 30 years, "Methods in Microbiology" will continue to provide you with tried and tested, cutting edge protocols to directly benefit your research. It offers bioinformatic approaches to genome sequence analysis. It details the design, construction and applications of DNA microarrays. It covers advances in bacterial proteome and metagenome analysis. It describes functional genomic approaches for novel antibiotic target and vaccine candidate discovery. It presents case studies where functional genomic analyses have revolutionized our understanding of model species.

探索生命奥秘：生物信息学前沿与应用本书旨在为广大学生、研究人员和生物学爱好者提供一个全面、深入的视角，剖析当代生物信息学领域的关键概念、核心技术及其在生命科学研究中的广泛应用。本书内容侧重于宏观生物学的整合分析，而非聚焦于特定基因组测序技术的微观细节。第一部分：生物信息学基础与数据整合第一章：生物信息学的新范式：从基因组到系统生物学本章首先勾勒出生物信息学在现代生物科学中的核心地位，强调其作为连接高通量实验数据与生物学理解的桥梁作用。我们将探讨从传统的分子生物学数据（如序列比对、结构预测）向系统生物学范式的转变，特别是如何利用计算工具整合多组学数据（蛋白质组学、代谢组学、转录组学等）。重点分析了数据异构性和数据整合的挑战与机遇，讨论了本体论（Ontology）在标准化生物学信息描述中的关键作用。第二章：数据库的构建与高效检索本章详细介绍了当前主要的生物信息学资源库，包括序列数据库（如NCBI的GenBank、EMBL、DDBJ）、蛋白质结构数据库（如PDB、AlphaFoldDB）以及功能注释数据库（如GO、KEGG）。我们不仅会介绍如何检索和使用这些资源，更会深入分析大型生物学数据库在数据清洗、质量控制和维护方面的技术挑战。特别探讨了知识图谱在整合分散生物学信息方面的潜力。第三部分：序列分析与进化推断第三章：高通量测序数据处理流程概述本章将概述从原始测序读段到可解释结果的通用流程，重点关注数据质量评估、序列比对算法的原理（如Burrows-Wheeler变换在BWA中的应用），以及变异检测的基本步骤。内容将侧重于理解不同测序平台（如Illumina、PacBio）产生数据的特性及其对下游分析流程的影响，而非深入讲解特定的软件代码实现。第四章：比较基因组学与进化分析本章深入探讨如何利用计算方法进行物种间的基因组比较。内容涵盖同源性识别、基因组的结构变异分析（如拷贝数变异、倒位），以及系统发育树的构建。我们将对比不同进化模型（如Jukes-Cantor, Kimura 2-parameter）的适用性，并讨论如何利用时间校准方法推断物种分化时间。第二部分：功能预测与调控网络解析第五章：蛋白质结构预测与功能注释本章专注于蛋白质层面的计算分析。首先回顾经典的二级结构预测方法及其局限性。随后，重点介绍基于深度学习的蛋白质结构预测的突破，例如AlphaFold带来的革命性影响，以及如何评估预测结构的可靠性。此外，将讨论蛋白质结构域识别、跨物种功能推断的计算策略。第六章：基因表达调控网络重建本章的核心在于理解基因如何被协调地调控以执行特定的细胞功能。我们将探讨从转录组（RNA-Seq）数据中推断基因调控网络（GRNs）的计算方法，包括基于共表达的模块发现、因果推断模型以及整合转录因子结合位点信息的方法。讨论重点是网络拓扑结构分析（如中心性度量）如何揭示关键调控基因。第七章：生物学网络分析与系统建模本章将生物信息学分析提升到系统水平。内容涵盖复杂生物网络的建模技术，例如使用布尔网络或微分方程模型来模拟细胞信号通路和代谢路径。重点分析网络理论在识别核心节点、预测系统稳定性以及模拟扰动效应中的应用，为理解疾病发生机制提供计算框架。第三部分：应用领域与前沿挑战第八章：疾病的计算基因组学基础本章聚焦于将计算工具应用于理解人类疾病。内容包括常见复杂疾病（如癌症、心血管疾病）的关联研究（GWAS）结果解读，如何利用遗传风险评分（Polygenic Risk Scores, PRS）整合多个低效力位点信息。同时，探讨了利用临床数据进行预后模型构建的计算策略。第九章：生物信息学在药物研发中的角色本章阐述计算方法如何加速新药的发现和优化。内容涵盖靶点识别（基于结构和功能分析）、虚拟筛选（分子对接原理和评分函数）、以及基于组学数据的药物反应预测。重点讨论如何利用生物学网络信息来预测药物的脱靶效应和毒性。第十章：生物信息学的数据伦理与计算基础设施本章探讨生物信息学实践中日益重要的非技术性议题。我们将讨论大规模生物数据的隐私保护、数据共享的标准（如FAIR原则），以及计算资源的可获取性问题。最后，展望了下一代高性能计算（HPC）架构，如图形处理器（GPU）和量子计算在未来生物学分析中的潜在影响。本书力求提供一个广阔的视野，指导读者有效驾驭当前飞速发展的计算生物学领域。