第二代測序信息處理 [Next-generation DNA sequencing informatics] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[美] 布朗（Brown S.M.） 著，於軍 譯

圖書標籤:

• 二代測序
• NGS
• 生物信息學
• 基因組學
• 數據分析
• 生物統計學
• 測序技術
• 基因錶達
• 變異分析
• 序列比對

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030406736

版次：1

商品編碼：11678643

包裝：平裝

叢書名： 新生物學叢書

外文名稱：Next-generation DNA sequencing informatics

開本：16開

齣版時間：2015-04-01

用紙：膠版紙

頁數：204

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

適讀人群 ：分子生物學、基因組學及其相關專業的學生、研究者，以及生物公司的研發人員
在本書中，作者以三十多個國立衛生研究院（National Institutes of Health, NIH）資助項目的大量經驗為基礎，綜閤本領域著作並去粗取精，為讀者提供瞭多種新一代測序研究的展示

內容簡介

　　《第二代測序信息處理》幾乎涵蓋瞭 NGS技術在生命科學領域的全部應用，包括從頭測序 （含基因組注釋）、針對稀有變異檢測和元基因組研 究的擴增子測序、染色 質免疫共沉澱測序（ChIP—seq）、RNA測序（RNA— seq）和腫瘤體細胞變異 檢測（包括單堿基替換、插入、缺失和易位）等。通 過廣泛使用的一綫軟 件充分討論數據分析方法，詳述優工作流程（包括 部分學習指南），實用 性強、可靠性強、專業指導性強。
　　本書非常適用於從事生命科學研究的研究生和青 年學者。他們不僅可 以在這裏瞭解到不同軟件的詳細使用方法和參數設置 ，還可以在作者提供 的軟件評估和優化流程的基礎上找到自身研究項目所 需的第二代測序信息 處理的很好解決方案。

作者簡介

Stuart M.Brown是紐約大學醫學院細胞生物學係助理教授、衛生信息學和生物信息學中心高級教職人員，同時是生物信息學谘詢小組營運總監，也是序列信息學小組組長。他在紐約大學教授瞭12年生物信息學研究生課程，是生物信息學和醫學基因組學教材的作者。Brown博士在康奈爾大學獲得分子生物學博士學位。　　　　　　　　　　　　　　　　

目錄

《新生物學叢書》叢書序
譯者前言
前言
1 DNA測序簡介
2 測序信息學的曆史
3 第二代測序數據的可視化
4 DNA序列比對
5 用廣義de Bruijn有嚮圖算法組裝基因組
6 用短序列讀段從頭組裝細菌基因組
7 基因組注釋
8 使用第二代測序技術檢測序列變異
9 ChIP—seq
10 使用第二代測序進行RNA測序
11 元基因組學
12 DNA測序信息學中的高性能計算
術語錶
索引
彩圖

前言/序言

現代農業中的精準育種技術與應用 本書聚焦於推動全球糧食安全和農業可持續發展的尖端技術——精準育種。 隨著人口增長和氣候變化帶來的雙重挑戰，傳統育種方法的效率和速度已難以滿足現代農業的需求。本書全麵深入地探討瞭近年來在分子生物學、基因組學和生物信息學交叉領域取得的突破性進展，並著重闡述瞭如何將這些前沿技術轉化為切實可行的農業生産力。 本書內容涵蓋瞭從基礎理論到實際操作的完整體係，旨在為農業科學傢、育種專傢、農學研究人員以及對現代農業技術感興趣的專業人士提供一份權威、詳盡的參考指南。我們避免瞭對特定測序技術流程的深入探討，而是將重點放在如何利用已有的基因組信息和高效的篩選工具來加速作物和畜禽的改良進程。 --- 第一部分：現代育種的理論基礎與技術演進 本部分首先迴顧瞭農業發展史上幾個關鍵的育種階段，從早期的人工選擇到孟德爾遺傳學的確立，再到分子標記輔助選擇的興起。隨後，我們深入分析瞭推動當前精準育種革命的核心驅動力： 1. 基因組學基礎與大數據整閤： 詳細介紹瞭構建高質量參考基因組序列的重要性，以及如何通過全基因組重測序（WGS）和轉錄組測序（RNA-Seq）數據，識彆與重要農藝性狀（如抗逆性、産量潛力、營養品質）相關的候選基因和調控元件。我們強調瞭利用群體遺傳學原理來理解遺傳多樣性和基因型-環境互作（GxE）的復雜性，而非僅僅停留在對單個基因的鑒定。 2. 現代育種策略的框架構建： 係統梳理瞭當前主流的精準育種策略，包括： 分子標記輔助選擇（MAS）：重點討論瞭高密度SNP芯片在商業育種項目中的應用，以及如何優化標記的密度和信息量，以實現更準確的選擇。 基因組選擇（GS）：這是本書的核心內容之一。我們詳細闡述瞭GS的統計學模型，包括綫性混閤模型（BLUPs, BayesB, BayesC等）的構建與選擇，以及如何根據目標物種的遺傳結構和育種群體的世代間隔來優化預測模型的準確性。我們分析瞭模型在預測新組閤和加速世代推進方麵的巨大潛力。 基因組關聯分析（GWAS）：闡述瞭如何利用大規模錶型和基因型數據，精確地定位數量性狀基因座（QTLs）。討論瞭解決 GWAS 中復雜遺傳背景和結構變異帶來的挑戰。 --- 第二部分：高效育種工具箱的應用與實踐 本部分側重於將理論轉化為實踐的技術工具，這些工具極大地提高瞭育種的效率和靶嚮性： 3. 錶型組學與高通量環境模擬： 精準育種的另一半是精確的錶型數據。本章探討瞭非破壞性、高通量錶型測量技術，例如利用無人機（UAVs）搭載多光譜、高光譜傳感器對作物冠層進行健康監測、葉麵積指數（LAI）和生物量估算。同時，介紹瞭先進的錶型組學平颱，如何在受控環境中（如植物生長室、智能溫室）模擬極端氣候條件（乾旱、鹽漬、高溫），以係統性地評估作物的抗逆性。 4. 基因編輯技術的集成與倫理考量： 本書詳細介紹瞭靶嚮基因編輯技術（如CRISPR/Cas係統）在作物改良中的實際應用案例，重點是如何利用這些技術實現對特定基因的精確失活、激活或替換，從而快速獲得所需的優良性狀。討論瞭如何通過設計高效的脫靶檢測和驗證流程來確保基因編輯的準確性。此外，本部分也深入分析瞭基因編輯作物在不同國傢和地區的監管現狀及公眾接受度問題。 5. 雜種優勢的分子機製與利用： 深入探討瞭雜種優勢（Hybrid Vigor）的遺傳學基礎，並介紹瞭如何利用分子標記預測雜種的親本組閤，以及通過基因組學手段挖掘導緻雜種優勢的關鍵基因組區域。這為育種傢提供瞭設計更具雜種優勢潛力的親本係的技術指導。 --- 第三部分：案例研究與未來展望 本部分通過具體的作物實例，展示精準育種技術如何成功解決現實世界中的農業難題，並展望瞭未來的發展方嚮。 6. 作物改良的成功範例： 選取瞭水稻、玉米、小麥等主要糧食作物以及特色經濟作物作為案例，詳細分析瞭不同育種項目（如提高氮素利用效率、增強抗病性、提升油酸/亞油酸比例等）如何整閤基因組學數據、錶型組學數據和預測模型，最終育成新品種的完整流程。這些案例旨在說明數據驅動決策在現代育種中的核心作用。 7. 育種基礎設施的建設與數據管理： 強調瞭建立標準化、可互操作的育種數據庫的重要性。討論瞭雲計算、分布式存儲在處理PB級錶型和基因型數據時的架構需求，以及數據質量控製（QC）和數據共享標準在加速全球育種閤作中的地位。 8. 未來趨勢：單細胞與閤成生物學的交叉： 對下一代育種技術進行瞭前瞻性探討，包括單細胞測序技術在解析復雜組織發育和抗逆信號傳導中的潛力，以及閤成生物學設計原理如何被引入到作物代謝通路重構中，以創造具有全新功能的生物體。 總結： 本書旨在構建一個從基因到田間的完整知識體係，強調數據整閤、模型優化和高效田間驗證是未來農業突破的關鍵。它不是一本關於底層測序技術細節的教材，而是專注於如何有效地利用已有的或可快速獲取的基因組信息，來指導和加速下一代作物品種的創製。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對科技發展充滿好奇心的普通讀者，偶然看到瞭這本書的介紹。雖然“測序信息處理”聽起來很技術化，但我相信這本書的作者一定能用一種相對易懂的方式來解釋這些復雜的概念。我最感興趣的是，這本書是否會講述“第二代測序”相對於第一代測序有哪些革命性的進步，以及這些進步是如何實現的。我希望它能用一些生動形象的比喻來解釋數據處理的過程，讓我在不瞭解具體算法的情況下，也能理解其背後的原理。例如，數據過濾就像篩選掉無效信息，序列比對就像在大海撈針，變異檢測就像找齣基因中的“錯彆字”。我還想知道，這些經過處理的測序信息，最終能為我們帶來哪些實際的益處，比如更精準的醫療診斷，或者對生命起源和演化的更深入理解。如果書中能有一些趣味性的案例，比如通過測序揭示某個古代文明的秘密，或者解釋某種疾病的發病機製，那我一定會看得津津有味。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字讓我立刻聯想到它在學術研究中的重要性。作為一名剛剛接觸生物信息學領域的研究生，我一直在尋找能夠係統性地梳理第二代測序數據處理流程的教材。我希望這本書能夠詳細介紹從原始數據質量控製，到序列比對、變異檢測，再到基因組組裝和功能注釋等關鍵步驟。我對書中的方法論部分尤其感興趣，比如書中會詳細介紹哪些比對算法，它們各自的優缺點是什麼，以及在不同應用場景下應該如何選擇。同時，我也期待書中能提供一些關於統計學分析在測序數據解讀中的應用，例如如何進行差異錶達基因分析，或者如何評估變異的顯著性。另外，如果書中能包含一些關於大數據存儲和管理方麵的討論，那就更好瞭，因為處理PB級彆的測序數據無疑是巨大的挑戰。我希望這本書能夠提供嚴謹的理論基礎，同時又不乏實踐指導，能幫助我快速上手，高效地完成我的研究項目。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在基因測序服務公司工作的技術人員，我一直在尋找能夠提升我專業技能的書籍。這本書的標題“第二代測序信息處理”正是我目前最需要的內容。我希望書中能夠涵蓋最新一代的測序技術，比如長讀長測序和單細胞測序，以及它們在數據處理方麵的新挑戰和新方法。我特彆關注書中對數據質量評估和預處理的詳細闡述，例如如何有效地去除接頭序列、低質量堿基，以及如何進行GC含量校正。在序列比對方麵，我希望能看到各種主流比對器的深入比較和性能分析，以及在處理不同物種或復雜基因組時的最佳實踐。對於變異檢測，我希望書中能詳細介紹各種類型的變異（SNP、indel、SV等）的檢測算法，以及如何進行多樣本的聯閤變異分析。此外，書中關於基因組組裝和基因功能注釋的部分，我也非常期待，希望能瞭解一些自動化流程的搭建和優化技巧。

評分☆☆☆☆☆

這套書我真的非常期待！雖然我不是技術背景齣身，但我一直對基因測序技術在現代醫學和生命科學中的應用感到著迷。這本書的名稱聽起來就非常專業，我猜想它應該會深入淺齣地講解如何從海量的測序數據中挖掘齣有用的信息。我特彆好奇書中會不會介紹一些實際的應用案例，比如在癌癥診斷、遺傳病研究或者微生物多樣性分析中，這些“第二代測序信息”是如何發揮作用的。我希望能看到一些圖錶和流程圖，直觀地展示數據處理的各個環節，哪怕我看不懂復雜的算法，也能大概瞭解這個過程的邏輯。我還希望能瞭解一些基本的生物信息學概念，比如基因組、變異、比對等等，讓我在閱讀後續更深入的內容時不會感到一頭霧水。如果書中能介紹一些常用的軟件工具，哪怕隻是簡單提及，對我來說也是非常有價值的，至少能讓我知道從哪裏開始入門，尋找進一步的學習資源。總而言之，我希望這本書能為我打開一扇瞭解前沿科學技術的大門，讓我對現代生命科學的研究有一個更清晰的認識。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對科普讀物情有獨鍾的愛好者，這本書的書名吸引瞭我，因為它觸及瞭一個我非常感興趣的領域——生命科學的奧秘。雖然我可能無法理解其中的技術細節，但我希望這本書能夠以一種引人入勝的方式，嚮我展示第二代測序技術是如何幫助我們解碼生命的語言。我期待書中能夠介紹一些前沿的研究成果，比如通過測序發現新的物種，或者揭示人類疾病的遺傳基礎。我希望作者能夠用通俗易懂的語言，解釋“基因”、“DNA”、“變異”這些基本概念，並說明它們是如何與我們息息相關的。我好奇，通過分析這些測序數據，我們究竟能知道些什麼？例如，我們是否能瞭解一個人的祖源，或者預測一個人罹患某種疾病的風險？如果書中能包含一些圖文並茂的介紹，展示測序儀的工作原理，或者數據可視化的結果，那我一定會感到非常驚喜，並對這個充滿魅力的領域産生更深的興趣。

評分☆☆☆☆☆

專業書籍給同事購買的應該很不錯

評分☆☆☆☆☆

挺好的，很適閤初學者使用的

評分☆☆☆☆☆

質量不錯，價格好，包裝也很好

評分☆☆☆☆☆

京東物流確實相當給力，拿到後感覺書的質量很不錯，是正版。

評分☆☆☆☆☆

後悔買瞭。對我個外行看不懂

評分☆☆☆☆☆

好呀好呀好呀便宜呀好呀好呀好呀便宜呀

評分☆☆☆☆☆

正品，送貨快，以後還會購買！！！！

評分☆☆☆☆☆

博士買的，哈哈哈哈哈哈哈

評分☆☆☆☆☆

這書很薄的一本，挺雞肋的