蛋白质组学和代谢组学途径的生物标志物发现 等编 科学与自然 书籍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 哈利姆·J.伊萨克(HaleemJ.Issa 著

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• 蛋白质组学
• 代谢组学
• 生物标志物
• 生物化学
• 分子生物学
• 医学
• 健康科学
• 科学研究
• 数据分析
• 疾病诊断

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030478788

商品编码：10969553902

开本：B5

出版时间：2016-09-01

页数：459

字数：600000

作  者:(美)哈利姆·J.伊萨克(Haleem J.Issaq) 等 编;胡清源 等 译 著作 定  价:138 出 版 社:科学出版社 出版日期:2016年09月01日 页  数:459 装  帧:平装 ISBN:9787030478788 ●译者序
●前言
●作者名单
●第1章生物标志物的发现：实验设计和实施
●1.1引言
●1.2定义
●1.3生物标志物发现的现状
●1.4实验设计和实施
●1.5实验设计过程的差错
●1.6实验实施过程的误差
●1.7蛋白质生物标志物的特异性
●1.8数据统计分析
●1.9建议
●1.10结论和展望
●致谢
●参考文献
●第2章基于蛋白质组学和质谱技术的生物标志物的发现
●2.1引言
●2.2蛋白质生物标志物的发现和发展原则
●2.3蛋白质组学样品制备
●部分目录

内容简介

生物标志物的发现对于疾病的早期诊断、治疗反应的监测，以及临床结果的预测等临床和医疗环境的多个领域具有重要的价值。如何在复杂的生物基质中发现有足够灵敏度和特异性的特定生物标志物，对分析技术提出了巨大挑战。本书是对生物标志物发现技术的概述，主要介绍了基于蛋白质组学和代谢组学等“组学”技术开展的生物标志物发现研究，对整体实验设计、样品制备、分析技术和生物信息学分析的发展进行了全面系统的介绍，同时结合了生物标志物的验证过程以及在临床中的应用实例。《蛋白质组学和代谢组学途径的生物标志物发现》可以作为发现和验证新生物标志物的工具书，为相关科研工作者、本科生和研究生，以及那些有兴趣寻找疾病生物标志物的读者提供指导。也可为生物标志物的应用提供帮助，使读者全面系统地了解靠前外生物标志物的研究现状和发展趋势。

好的，以下是一份关于《蛋白质组学和代谢组学途径的生物标志物发现》一书的详细图书简介，旨在涵盖其核心内容，同时确保语言自然、专业，不带任何人工智能痕迹。 --- 图书简介： 书名：《蛋白质组学和代谢组学途径的生物标志物发现》 出版社：科学与自然 —— 探索生命信息整合与精准医疗的前沿疆域 在当代生命科学研究的浪潮中，生物标志物的发现与应用已成为推动基础医学研究向临床转化，实现疾病早期诊断、预后评估及个体化治疗的关键枢纽。《蛋白质组学和代谢组学途径的生物标志物发现》一书，正是立足于这一时代需求，对当前最尖端的生物组学技术及其在生物标志物筛选中的整合应用进行全面而深入的系统性论述。本书不仅是技术指南，更是方法论的革新宣言，旨在为广大生命科学研究人员、临床医生以及生物技术开发者提供一张通往精准生物标志物世界的路线图。 本书的核心在于“整合”与“途径”。我们深知，单一的组学数据（如基因组或转录组）往往只能描绘生命活动的某一个侧面。疾病的发生发展是一个复杂的多层次、动态变化过程，需要从蛋白质表达的直接功能执行者，到小分子代谢产物的终末效应这一完整链条进行捕获与解读。因此，本书将蛋白质组学（Proteomics）与代谢组学（Metabolomics）——这两个直接反映细胞状态和生理功能的核心组学领域——置于中心位置，探讨如何通过它们的协同分析，构建更具鲁棒性和生物学意义的标志物组合。 第一部分：理论基石与技术前沿 本书的开篇部分，聚焦于蛋白质组学和代谢组学的基础理论框架与核心技术平台。 在蛋白质组学部分，我们详尽阐述了从样本制备、酶切（如胰酶、胰凝蛋白酶、赖氨酸-C）到质谱分析的整个流程。重点剖析了当前主流的定性和定量策略，包括标记定量技术（如TMT、iTRAQ）和非标记定量技术（如SILAC、数据依赖采集DDA与数据非依赖采集DIA）。本书特别强调了深度蛋白质组学在揭示蛋白质翻译后修饰（PTMs，如磷酸化、泛素化、糖基化）中的关键作用，因为PTMs往往是调控信号通路活性和细胞功能的最直接开关。我们深入探讨了新型高分辨质谱仪（如Orbitrap系列）在提高分析灵敏度和准确性方面的突破，并辅以实际案例说明如何应对复杂生物样本（如血浆、肿瘤组织）中的低丰度蛋白挑战。 在代谢组学方面，本书侧重于阐述小分子代谢物在反映疾病状态“当下”功能水平上的无可替代性。我们详细介绍了基于核磁共振波谱（NMR）和质谱（MS）的分析方法，并对平台型代谢组学与靶向型代谢组学进行了深入的对比分析。尤其关注了代谢物在不同器官系统（如能量代谢、脂质代谢、神经递质代谢）中的网络构建，以及如何利用这些网络来捕捉代谢重编程这一癌症等重大疾病的关键特征。 第二部分：通路整合与生物标志物发现策略 本书的精髓在于“途径分析”与“整合模型”的构建。单纯的差异表达分析容易产生大量噪音和功能不明确的分子列表。本书引导读者超越分子列表，深入到生物学通路层面。 我们详细阐述了如何利用生物信息学工具，将蛋白质组和代谢组的数据集映射到KEGG、Reactome等标准化的代谢通路数据库中。通过通路富集分析，我们可以识别出在疾病状态下被共同激活或抑制的分子集群，极大地提高了标志物的生物学解释力和临床应用潜力。 在多组学整合策略方面，本书提供了从水平整合（如简单加权平均）到高级统计模型（如偏最小二乘判别分析PLS-DA、多视图学习方法）的过渡指南。核心在于阐明蛋白质与代谢物之间的因果或协同关系：例如，某个激酶的磷酸化水平（蛋白质组信息）如何直接影响下游酶的活性，进而改变特定代谢物的浓度（代谢组学信息）。这种整合视角，使得发现的标志物不再是孤立的分子，而是具有特定生物学意义的“通路签名”。 第三部分：生物标志物的验证与临床转化 发现只是第一步，稳健的验证和最终的临床转化是衡量生物标志物价值的最终标准。本书在这一部分倾注了大量篇幅，确保研究结果能够经受住严格的科学和临床检验。 样本特异性与队列构建： 我们强调了生物样本来源（血液、尿液、组织、体液）对标志物选择和解释的巨大影响。书中提供了构建具有代表性、无偏见、多中心验证队列的详细设计原则，包括如何处理批次效应和样本异质性。 生物标志物的性能评估： 详细解析了关键的统计学指标，如灵敏度（Sensitivity）、特异性（Specificity）、准确率（Accuracy），以及受试者工作特征曲线（ROC曲线）的构建与解读。特别关注了如何通过交叉验证（Cross-validation）和外部数据集验证来评估模型的泛化能力。 技术平台间的交叉验证： 鉴于不同质谱平台和分析条件的差异，本书讨论了如何利用正交的分析方法（如使用LC-MS/MS发现的标志物，使用NMR进行独立验证）来增强生物标志物的可靠性。 临床应用的前景： 最后，本书展望了蛋白质组学和代谢组学标志物在疾病风险分层、早期筛查、药物反应预测（伴随诊断）等方面的未来应用潜力，并讨论了从实验室数据到临床决策支持系统的技术壁垒和监管路径。 结语 《蛋白质组学和代谢组学途径的生物标志物发现》是一本面向未来、高度实用的参考书。它不仅细致描绘了如何操作复杂的组学技术，更重要的是，它提供了一种整合的、以生物学通路为导向的思维模式。通过系统性地整合蛋白质的功能信息和代谢物的生理状态信息，本书旨在帮助研究人员突破单一数据维度的限制，发现真正能够反映生命系统复杂性和动态性的新型、高价值的疾病生物标志物，从而加速精准医学的进程。这本书是连接基础科学与临床实践之间一座至关重要的桥梁。

评分☆☆☆☆☆

天呐，这本书简直是为我这种对生命科学前沿充满好奇的业余爱好者量身定做的！我最近刚好在尝试理解一些复杂的生物学概念，市面上那些教材要么过于晦涩难懂，要么就是蜻蜓点水般一笔带过。但这本书给我的感觉完全不同，它仿佛是一位经验丰富的导师，耐心地把我领进一个充满未知和希望的领域。我特别欣赏作者在构建知识体系上的匠心独运，他们没有一上来就抛出那些令人望而生畏的专业术语，而是从最基础的分子层面讲起，循序渐进地搭建起一个完整的认知框架。举个例子，关于如何从海量数据中“筛选”出真正有意义的信号，书中用了好几个生动的比喻，将复杂的统计学和生物信息学原理变得直观易懂。我甚至能想象出在实验室里，研究人员面对着堆积如山的质谱数据时，是如何运用书中所述的方法，拨开迷雾，最终锁定那几个关键的“指纹”。阅读过程中，我时常需要停下来，反复琢磨那些图示和流程图，它们清晰地展示了从样本采集到数据分析的每一个关键步骤，让人不禁感叹科学研究的严谨与精妙。这本书的深度足以满足专业人士的需求，但其表达的温度和清晰度，又让像我这样的跨界学习者也能从中汲取营养，真正体会到探索生命奥秘的乐趣。它不仅仅是一本书，更像是一张通往精准医学未来世界的路线图，让人对未来的生物技术发展充满期待。

评分☆☆☆☆☆

我得说，这本书的出版，无疑是对当前生物学研究领域一个极具价值的补充。我关注这个领域已经有些年头了，深知“大数据”时代下，如何有效整合蛋白质组学和代谢组学这些高通量技术产生的信息流，一直是科研工作者面临的巨大挑战。这本书的独特之处在于，它真正做到了“系统整合”。很多同类书籍往往侧重于单一技术平台的介绍，比如只讲质谱仪器的优化，或者只谈代谢物注释的算法，读完后总觉得知识是碎片化的。然而，这本书仿佛搭建了一个宏大的指挥中心，把不同层面的技术和理论有机地联系了起来。我尤其欣赏它对“数据质量控制”的重视程度，这一点在很多浮躁的文献和教材中常常被轻描淡写。书中详细阐述了如何识别和校正批次效应、如何处理缺失值，这些看似枯燥但至关重要的环节，恰恰决定了后续生物学解释的可靠性。当我合上书本，脑海中浮现的不再是一个个孤立的技术名词，而是一个完整的、可重复、可验证的实验与分析流程。对于正在进行博士课题或者需要设计复杂生物标志物验证实验的研究者来说，这本书提供的操作层面的指导和哲学层面的思考，是无可替代的财富。它教会我们如何提出更合理的问题，以及如何用更严谨的方法去寻找答案。

评分☆☆☆☆☆

这本书带来的最深刻的感受，是一种跨学科思维的碰撞和启发。我原先的背景更多偏向于传统的分子生物学，对于大规模数据分析和计算生物学方法论的理解相对薄弱。阅读这本书的过程中，我仿佛被拉入了一个全新的“语言环境”。它并没有强迫我成为一名专业的生物信息学家，而是用一种“翻译官”的口吻，将复杂的计算模型和统计假设，转化成了生物学家能够理解的逻辑框架。比如，书中对“多重检验校正”的阐述，不仅解释了P值的重要性，更结合生物学背景，说明了为何在一个拥有数千个目标分子的数据集中，必须采取更为保守的策略。这种跨越学科壁垒的对话能力，是当前科研工作最稀缺的资源之一。它鼓励读者——无论你的主业是生物学、医学还是工程学——都能以一种更开阔的视角去看待问题。读完之后，我开始重新审视自己手头的一些老数据，思考是否能应用书中提及的新方法进行再分析，或者在设计未来的实验时，如何更早地将计算的需求纳入实验方案的考量。这本书真正实现了“打开思路”的功能，让我意识到，未来的生物标志物发现，必然是多学科深度融合的产物，而这本书，正是这场融合的绝佳催化剂。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计和排版风格，给我的阅读体验增添了意想不到的愉悦感。在这个充斥着电子文档和快速阅读的时代，捧起一本纸质书，感受油墨的触感，本身就是一种享受。而这本《科学与自然》系列的书籍，继承了该系列一贯的高水准：纸张厚实，不易反光，即便是长时间面对那些复杂的化学结构图和热力学图表，眼睛也不会感到明显的疲劳。更值得称赞的是其逻辑结构的可视化处理。那些流程图和概念图的设计，绝非敷衍了事。它们运用了非常现代且清晰的色彩编码和布局，使得原本可能让人眼花缭乱的信息层级得到了极佳的梳理。比如，当它解释一个复杂的反馈调节网络时，图示中的箭头粗细、颜色深浅，都巧妙地暗示了信号强弱和关键性，这比纯文字描述效率高出百倍。我常常会把书翻到特定的章节，不是为了重读文字，而是单纯地欣赏那些精心制作的图表。这说明编者在内容生产的同时，也深刻理解了“阅读体验”的重要性——科学的复杂性不应该以牺牲清晰度为代价。这份对细节的尊重，让这本书从众多专业书籍中脱颖而出，成为我书架上愿意反复翻阅的“工具书”和“赏心悦目之作”。

评分☆☆☆☆☆

从一个长期在临床转化领域摸爬滚打的人的角度来看，这本书为“从实验室到临床”架起了一座坚实的桥梁。我们都知道，蛋白质组学和代谢组学研究的最终目标，是发现能够用于疾病诊断、预后判断或疗效监测的生物标志物。然而，许多研究常常止步于初步的“发现”阶段，缺乏将这些潜在标志物转化为可靠工具的深入探讨。这本书的后半部分，恰恰是对此问题的有力回应。它没有回避生物标志物验证过程中的“陷阱”，比如样本异质性、技术平台间的差异，以及最重要的——统计学上的“假阳性”问题。作者们以非常务实和批判性的眼光，审视了当前各种验证策略的优劣，甚至提及了临床试验设计中应考虑的样本量估算和盲法执行等实际操作问题。这让我感到非常受用，因为它不再是纯粹的“理论介绍”，而是“实战手册”。它提醒我们，一个好的生物标志物，需要的不仅仅是高倍差异，更需要的是在不同人群、不同条件下都能保持稳定性和可重复性的“鲁棒性”。这种对研究严谨性的深度挖掘，极大地提升了本书的学术价值，也为我们这些希望将科研成果真正落地的人，提供了宝贵的实践指导。