大鼠肝再生的功能基因组学研究

大鼠肝再生的功能基因组学研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:
作者:徐存拴 章静波
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:2009-1
价格:999.00元
装帧:
isbn号码:9787040277975
丛书系列:
图书标签:
  • 大鼠
  • 肝再生
  • 功能基因组学
  • 基因表达
  • RNA测序
  • 微阵列
  • 肝损伤
  • 修复机制
  • 生物医学
  • 分子生物学
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具体描述

大鼠肝再生的功能基因组学研究(上、中、下),ISBN:9787040277975,作者:

好的,这是一本名为《生物信息学在药物研发中的前沿应用》的图书简介。 --- 图书简介:《生物信息学在药物研发中的前沿应用》 导论:后基因组时代,计算驱动的药物发现新范式 随着高通量测序技术和结构生物学技术的飞速发展,生命科学领域正以前所未有的速度积累海量数据。传统依赖经验和试错的药物研发模式已难以为继。在这一背景下,生物信息学不再是辅助工具,而是驱动药物发现、靶点验证、药物设计和临床前研究的核心引擎。本书《生物信息学在药物研发中的前沿应用》正是在这一浪潮中应运而生,旨在全面、深入地梳理和剖析当前生物信息学技术在整个药物研发管线中的最新进展、关键算法及其在实际案例中的应用深度。 本书的目标读者群涵盖了药物化学家、分子生物学家、生物医学研究人员,以及对计算生物学和药物开发交叉领域感兴趣的博士生和资深研究人员。我们力求内容既有坚实的理论基础,又紧密结合前沿的工业实践。 --- 第一部分:基础重构与数据整合:从海量组学到有效信息 本部分侧重于药物研发初期所需的海量异构数据的整合、处理和质量控制。 第一章:组学数据标准化与互操作性 详细阐述基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学数据的标准获取、清洗和规范化流程。重点讨论FAIR数据原则在药物研发流程中的具体实施,以及如何利用本体论(Ontology)技术实现跨平台、跨物种数据的语义互操作性。内容包括:如何处理NGS数据的质量评估(如FastQC的深度解析)、变异位点calling的准确性校正,以及如何通过标准化注释文件(如HGNC、UniProt)构建可信赖的输入数据集。 第二章:网络生物学在疾病机制解析中的应用 疾病的本质是系统失调。本章聚焦于如何从复杂的分子相互作用网络中挖掘致病关键节点。内容涵盖:蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络的构建与拓扑分析;功能模块的识别(如模块化、中心性指标);以及时间序列网络分析在阐明疾病动态演化路径中的作用。书中将展示如何利用网络扰动模型(Network Perturbation Models)来模拟药物干预的效果,预测下游的系统性影响。 --- 第二部分:靶点发现与验证:精准定位“药物篮子” 有效靶点的选择是药物研发成功率的关键。本部分深入探讨如何利用计算方法从海量数据中筛选和验证高价值靶点。 第三章:多组学集成分析与差异表达谱的深度挖掘 超越传统的单组学分析,本章探讨多组学数据融合(Multi-omics Integration)的先进算法,如CCA、MOFA等。重点解析如何结合基因表达、DNA甲基化、拷贝数变异等数据层,来识别与疾病表型高度相关的潜在调控区域和功能基因集。特别关注在罕见病和复杂疾病中,如何通过降维和特征选择技术(如LASSO、Elastic Net)识别出最具区分度的生物标志物。 第四章:功能基因组学数据在靶点验证中的应用 本章聚焦于如何利用CRISPR/Cas9高通量筛选数据、siRNA文库筛选数据等功能基因组学信息,进行靶点优先级排序。内容包括:如何设计高效的富集分析(Enrichment Analysis)流程,以确定被显著影响的信号通路;以及如何利用因果推断模型来区分表型改变的直接原因基因和下游事件。案例分析将涉及如何从万人级别筛选数据中,排除脱靶效应显著的基因,锁定真正的药物靶点候选。 --- 第三部分:计算药物设计与优化:从分子到先导化合物 这是生物信息学在药物研发中贡献最直接的部分,涵盖了虚拟筛选、结构预测和ADMET预测。 第五章:结构生物信息学与靶点建模 本章详细介绍了如何从蛋白质序列预测三维结构,特别是深度学习方法(如AlphaFold2及其衍生模型)在预测复杂蛋白质复合物和膜蛋白结构中的革命性应用。内容包括:如何利用预测结构建立高精度的分子对接模型;如何处理蛋白质柔性(Flexibility)和构象变化对对接结果的影响;以及如何应用同源建模(Homology Modeling)的优化策略来处理缺乏实验结构的靶点。 第六章:高通量虚拟筛选与先导化合物优化 深入探讨基于结构的虚拟筛选(SBDVS)和基于配体的虚拟筛选(LBDVS)的最新算法。侧重于深度学习在分子表征(Molecular Representation)方面的突破,如Graph Neural Networks (GNNs) 和 SMILES编码的应用。本章详细讲解如何结合3D-CNN进行活性预测,以及如何利用生成模型(如GANs、VAEs)进行de novo分子设计,并解释如何将预测的结合自由能与MM/GBSA等精确计算方法相结合,进行精细排序。 第七章:ADMET预测的深度学习范式 药物的成药性(ADMET:吸收、分布、代谢、排泄、毒性)是临床失败的主要原因。本章聚焦于如何构建高精度的定量构效关系(QSAR)和定量构性关系(QSPR)模型。内容涵盖:如何利用图卷积网络(GCN)来有效编码分子拓扑结构;如何利用迁移学习(Transfer Learning)策略,将已验证的化合物数据知识迁移到新型化合物族的预测中;并详细介绍了用于预测肝毒性、心血管毒性(如hERG阻断)的最新生物信息学模型和评估指标。 --- 第四部分:临床前与临床转化:生物标志物与个体化医疗 本部分关注药物进入临床阶段后的计算支持,特别是生物标志物的识别与伴随诊断的开发。 第八章:生物标志物发现的因果推断与生存分析 强调在临床试验数据中,如何通过更高级的统计和计算方法来发现真正具有预测价值的生物标志物。内容包括:生存分析(Survival Analysis)模型(如Cox比例风险模型)的优化;如何应用随机森林和梯度提升机(XGBoost/LightGBM)进行高维生物标志物组合的筛选;以及应用贝叶斯网络进行生物标志物间的潜在因果关系推断。 第九章:精准医学与药物反应预测 探讨如何整合患者的临床表型、基因突变谱、微生物组数据,构建预测患者对特定药物反应的多因素预测模型。重点介绍如何利用生存模型结合基因表达数据(如Gene Expression-Guided Survival Models),预测不同亚群患者的无进展生存期(PFS)和总生存期(OS),为伴随诊断的开发提供计算基础。 --- 结语:面向未来的计算生物学与人工智能融合 本书最后总结了生物信息学在药物研发中面临的挑战——如模型可解释性(Explainability)、数据偏差与泛化能力——并展望了量子计算、更高维度的时空组学数据分析等新兴技术将如何进一步重塑未来的药物发现范式。 本书提供了大量的开源工具、数据集推荐和实战代码片段(基于Python和R),确保读者能够迅速将所学知识转化为实际的计算能力,有效推动药物研发工作的进程。 ---

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读后感

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用户评价

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这本书的行文风格颇具哲思,我常常在阅读那些关于基因调控网络的章节时,仿佛在欣赏一出精心编排的戏剧。每一个基因的表达、每一个蛋白的激活,都有其登场和退场的时机,作者对这种“时序性”的把握堪称精准。特别是其中关于应激反应如何转化为修复信号的部分,文笔非常凝练,没有一句废话,却将复杂的生化反应写得如同史诗般壮阔。这种将冰冷的数据转化为有温度的叙事的能力,极大地提升了阅读体验。我惊喜地发现,原本以为晦涩难懂的篇章,在作者的笔下,竟也流淌出了清晰的逻辑之美,让人忍不住想一口气读完,去探究下一个转折点究竟藏着怎样的秘密。

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作为一名非专业的爱好者,我原以为这类研究报告会充斥着大量的缩写和难以理解的术语,读起来必然是步履维艰。然而,这本书在术语的引入上做到了极好的平衡。它没有刻意简化内容,但总能在关键概念出现时,用非常形象的比喻或简短的旁注加以解释,仿佛作者深知读者群体中存在着不同知识背景的人。这种考虑周到的编排方式,让我在不借助太多外部资料的情况下,也能跟上研究的步伐。特别是涉及到数据分析和统计模型的描述,作者似乎格外用心,用一种近乎教学的口吻,将复杂的数据解读过程条分缕析,使得结论的得出过程显得异常可靠和透明。

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这本书最让我印象深刻的,是它在描述未来展望时的那种开放性和前瞻性。它没有将研究成果视为终点,而是将其放置在一个更广阔的生物医学研究图景中去考量。在收尾部分,作者并未给出过于乐观或武断的预测,而是提出了一系列亟待解决的科学问题和潜在的研究方向。这种“留白”的处理方式,激发了读者强烈的探索欲。它不再仅仅是一本记录过去成就的书籍,更像是一张通往未来科学前沿的邀请函。读完合上书本的那一刻,我感受到的是一种被学术热情所感染的激动,它让我对生命科学的未来充满了憧憬与敬意。

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这本书的排版设计,可以说是实体书中的一股清流。它采用了大量的留白,使得每一页的内容既不会显得拥挤,又能将重要的图表和关键论点突出出来。这种视觉上的舒适感,对于需要长时间沉浸在复杂信息中的读者来说至关重要。我特别喜欢它在关键实验结果展示时所使用的对比图,色彩的区分和数据的标注都极为考究,一眼便能抓住核心发现。这种对细节的极致追求,从侧面反映出作者团队在整个研究过程中所秉持的严谨态度。阅读过程中,我很少感到眼睛疲劳,反而更愿意长时间地沉浸其中,细细品味那些精妙的实验设计。

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这本书的封面设计颇为深沉,那种墨绿与暗金的搭配,透露出一种学术的严肃性。我原本对生物医学领域的专业书籍抱有敬畏,但一翻开目录,便被其清晰的脉络所吸引。尤其欣赏作者在引言部分对研究背景的梳理,那种层层递进,将肝脏再生这一复杂过程置于一个宏大的生物学框架下的叙述方式,非常引人入胜。它不像某些教科书那样枯燥地罗列事实,而是更像一位经验丰富的导师,在引导你逐步深入迷雾。读完前几章,我感觉自己对生命体的自愈能力有了一种全新的、更微观的认识。那种对细胞信号通路和分子机制的细致描绘,即便初读时需要多次对照图表,也让人不禁拍案叫绝,因为它真正触及了生命活动的核心奥秘。

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