代谢组学—方法与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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许国旺 著

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• 代谢组学
• 生物化学
• 分析化学
• 生命科学
• 医学
• 代谢物
• 质谱
• 数据分析
• 生物信息学
• 系统生物学

店铺： 唐人文化图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030215284

商品编码：13847568948

包装：平装

出版时间：2017-07-01

内容简介 本书是国内*部集基本理论和实际应用于一体的、极有价值的关于代谢组学的专著，对学科的发展现状、面临问题、应用前景、未来趋势和学科本身的价值都做了客观、科学的描述。除简要回顾代谢组学的发展历史、特点外，重点介绍了代谢组学技术平台及其在健康疾病、药物毒性、植物、微生物、营养科学和环境科学研究中的应用，使读者能在短时间内对*的技术和国内外进展有一全面了解。为适应不同层次人员对代谢组学知识的需求，本书在全面阐述色谱、质谱、核磁共振谱和多变量数据分析方法在代谢组学中的应用的同时，图文并茂地剖析了代谢组学在不同领域内的应用，使读者能很容易地应用本书解决相关领域中的问题。
本书既可作为从事代谢组学研究的专业人员的参考书，也可作为相关领域研究生的教材。对代谢组学感兴趣或具备一定的生物化学和分析化学背景的读者也可根据自己所从事的专业有选择地阅读部分章节。 目 录 序
前言
第1章 绪论
1.1 代谢组学简介
1.2 代谢组学的研究方法
1.3 代谢组学的应用
1.4 代谢组学发展展望
参考文献
第2章 气相色谱-质谱技术在代谢组学中的应用
2.1 气相色谱-质谱联用技术
2.2 基于GC-MS、GC×GC-TOFMS的代谢组学技术平台
2.3 代谢组学应用
2.4 发展与展望
参考文献
第3章 液相色谱及液相色谱-质谱联用技术在代谢组学研究中的应用
3.1 液相色谱及液相色谱-质谱联用技术
3.2 用于极性小分子分析的二维液相色谱分离系统
3.3 液相色谱及液相色谱-质谱联用技术在代谢组学研究中的应用实例
参考文献
第4章 超高效液相色谱-质谱及在代谢组学中的应用
4.1 超高效液相色谱的理论基础
4.2 超高效液相色谱与HPLC分析性能的比较
4.3 超高效液相色谱在代谢组学中的应用
参考文献
第5章 毛细管电泳-质谱联用技术在代谢组学研究中的应用
5.1 毛细管电泳-质谱联用技术简介
5.2 基于毛细管电泳-质谱联用技术的代谢组学平台
5.3 毛细管电泳在代谢组学中的应用研究
参考文献
第6章 核磁共振在代谢组学研究中的应用
6.1 核磁共振波谱分析原理
6.2 代谢组学中的核磁共振波谱分析方法
6.3 核磁共振在代谢组学研究中的应用
6.4 展望
参考文献
第7章 代谢组学研究中常用的化学计量学方法
7.1 数据预处理方法
7.2 常用的模式识别方法
7.3 数据库及专家系统
参考文献
第8章 类脂和类脂组学
8.1 类脂分子的结构和功能
8.2 类脂的分子生物学［19］
8.3 类脂研究中的分析方法
8.4 ESI-MS在类脂分析中的定量方法
8.5 类脂组学及其应用
参考文献
第9章 代谢组学在疾病分型和标志物发现研究中的应用
9.1 引言
9.2 代谢组学用于心血管疾病严重程度的诊断
9.3 基于修饰核苷的代谢组学用于肝脏疾病的研究
9.4 代谢组学用于恶性肿瘤的研究
9.5 代谢组学在其他疾病分型和标志物发现研究中的应用
参考文献
第10章 修饰核苷在癌症诊断和随访中的应用
10.1 概论
10.2 体液中修饰核苷的分析和数据处理
10.3 尿中核苷在恶性肿瘤诊断、治疗随访中的应用
参考文献
第11章 代谢组学在糖尿病研究中的应用
11.1 基于GC的有机酸轮廓分析对2型糖尿病研究
11.2 尿样“全”指纹分析及应用于科素亚对糖尿病的疗效评价
11.3 2型糖尿病中血浆磷脂代谢轮廓分析和标记物的识别
11.4 血清中脂肪酸的靶标分析方法用于2型糖尿病患者与正常人的区分
参考文献
第12章 代谢组学在营养学研究中的应用
12.1 简介
12.2 代谢组学全组分分析在营养学中的应用
12.3 代谢轮廓分析及代谢物靶标分析在营养学中的应用
12.4 代谢组学在营养学研究中的应用展望
参考文献
第13章 代谢组学与药物研究
13.1 药物开发现状
13.2 代谢组学在药物研究中的应用概况及特点
13.3 代谢组学在动物模型评估方面的应用
13.4 代谢组学在药物安全性研究中的应用
13.5 代谢组学在中药研发中的应用
参考文献
第14章 代谢组学在植物研究中的应用
14.1 功能基因组时代的植物代谢组学
14.2 植物代谢组的分析
14.3 植物代谢组学的应用
14.4 植物代谢组学的未来——主要问题与发展前景
参考文献
第15章 代谢组学在微生物学中的应用
15.1 概述
15.2 微生物代谢组学实验设计的基本原则
15.3 代谢组学在工业微生物学中的应用
15.4 代谢组学在医学微生物学中的应用
15.5 代谢组学在环境微生物学中的应用
15.6 展望
参考文献
第16章 代谢组学在环境科学中的应用
16.1 简介
16.2 代谢组学用于脊椎动物环境毒物暴露及其代谢的研究
16.3 代谢组学用于无脊椎动物环境毒物暴露及其代谢的研究
16.4 环境代谢组学的发展前景
参考文献

好的，这是一本关于分子生物学前沿技术与蛋白质组学深度解析的图书简介，内容涵盖了当前生命科学研究中最热门、最前沿的几个核心领域，旨在为研究人员和高年级学生提供一份详实的理论指导与实践参考。 --- 《前沿分子生物学技术：从单细胞测序到高分辨质谱解析》 图书简介 随着生命科学的飞速发展，我们对生命系统复杂性的理解已不再局限于宏观或中观层面，而是深入到分子、亚细胞器乃至于单细胞的动态变化之中。本书《前沿分子生物学技术：从单细胞测序到高分辨质谱解析》正是为了应对这一时代挑战而编写的，它系统、深入地梳理和介绍了当前生物医学研究中最具革命性和应用价值的几大技术平台及其交叉融合的应用前景。 本书的结构设计旨在构建一个从高通量基因组学、转录组学到蛋白质组学、细胞异质性分析的完整技术图谱，侧重于阐述每种技术背后的核心原理、关键步骤的优化策略、数据处理的挑战与解决方案，以及在疾病机制探索中的实际案例。 --- 第一部分：高通量测序技术与单细胞异质性解析 本部分专注于当前基因组学和转录组学领域最核心的革命——单细胞技术。 第一章：新一代测序（NGS）的原理与优化 本章首先回顾了Illumina测序平台的核心化学原理，并深入探讨了如何通过优化文库制备流程（如靶向富集策略、长读长测序技术如PacBio HiFi和Oxford Nanopore的优势与劣势）来克服传统测序中的GC偏好性、区域覆盖不均等问题。重点讨论了转录组测序（RNA-Seq）中如何选择合适的文库类型（如全长vs片段化）以应对不同类型的RNA物种（如lncRNA、circRNA的鉴定）。 第二章：单细胞转录组测序（scRNA-seq）的深度剖析 scRNA-seq是揭示细胞异质性的“金标准”。本章详细拆解了目前主流的平台技术，包括基于微流控液滴（如10x Genomics平台）和基于孔板捕获（如Smart-seq3）的原理差异。核心内容聚焦于如何解决单细胞数据中的高稀疏性（Dropout）和批次效应（Batch Effect）。读者将学习到先进的去噪算法（如MAGIC、SAVER）以及细胞类型特异性基因表达的可视化和标记基因的筛选标准。 第三章：空间组学（Spatial Transcriptomics）的崛起 为了弥补scRNA-seq丢失的组织结构信息，本章引入了空间转录组学技术。我们不仅介绍了基于原位测序（如MERFISH、seqFISH）的分子分辨率方法，也涵盖了基于组织切片捕获（如Visium）的低分辨率空间方法。重点在于如何将空间信息与细胞身份信息进行有效整合，以重建组织微环境的分子图谱。 --- 第二部分：蛋白质组学：从定性到定量的高级解析 如果说基因组学和转录组学告诉我们“潜力”，那么蛋白质组学则揭示了“现实”。本部分聚焦于蛋白质组研究中最复杂、最依赖仪器分析的定量策略。 第四章：高分辨液相色谱-串联质谱（LC-MS/MS）基础与数据采集策略 本章详细阐述了现代质谱在蛋白质组学中的应用基础。内容涵盖了从样品前处理（酶解优化、去噪）到色谱分离（超高效液相色谱UPLC、二维色谱的串联应用）的每一个环节。在数据采集方面，本书深入对比了数据依赖采集（DDA）、数据非依赖采集（DIA）以及靶向蛋白质组学（SRM/PRM）的优劣势，并针对不同研究目的（如新蛋白鉴定 vs. 临床定量）推荐了最优化的采集策略。 第五章：定量蛋白质组学的高级策略：同位素标记与非标记定量 定量是蛋白质组学的核心挑战。本章系统讲解了主流的定量技术： 1. 代谢标记法： 详细阐述了SILAC、iTRAQ和TMT标记的化学原理、标记效率的控制以及质谱裂解碎片离子的干扰分析。 2. 非标记定量： 侧重于基于峰面积的定量方法，包括label-free的离子丰度、Peak Area Ratio (PAR)以及利用深度学习优化后的定量结果。 第六章：蛋白质翻译后修饰（PTMs）的鉴定与功能解析 蛋白质组学的复杂性很大程度上来源于PTMs，如磷酸化、泛素化、糖基化等。本章聚焦于PTM的富集技术，如金属亲和层析（IMAC）、抗体捕获（TiO2、抗体芯片）的效率优化。重点讲解如何利用特定的质谱扫描模式（如富集碎片离子扫描）来准确地定位和识别修饰位点，并结合生物信息学工具进行下游功能注释。 --- 第三部分：数据集成、整合分析与前沿应用 现代生命科学研究越来越依赖于多组学数据的整合能力。本部分指导读者如何将前述技术产生的大量数据进行有效的整合与解读。 第七章：多组学数据整合的计算框架 本章不涉及具体的编程代码，而是侧重于方法学的选择。讨论了横向整合（Correlation/Canonical Correlation Analysis, CCA）与纵向整合（Pathway Analysis, Network Modeling）的适用场景。重点讲解了如何利用多组学数据构建可靠的相互作用网络，以及如何识别跨层次的调控模块（如基因突变如何影响特定蛋白的磷酸化水平）。 第八章：药物研发与精准医疗中的前沿应用案例 本书最后结合实际案例，展示了这些前沿技术在解决实际生物学问题中的威力： 肿瘤免疫微环境重塑： 如何利用scRNA-seq和空间转录组学绘制T细胞浸润的精确轨迹。 小分子药物靶点验证： 如何通过深度定量蛋白质组学识别药物诱导的通路特异性蛋白变化。 生物标志物发现： 如何结合液体活检中的循环游离DNA（cfDNA）信息与血浆蛋白质组数据，建立高灵敏度的早期诊断模型。 总结 《前沿分子生物学技术：从单细胞测序到高分辨质谱解析》旨在成为一本理论深度与实践指导性并重的工具书。它超越了单一技术的介绍，强调了高通量技术间的协同作用，为希望在生物医学研究中处于领先地位的研究人员提供了一套完整的、面向未来的技术思维框架和解决方案。本书内容前沿、案例丰富，是生命科学领域研究人员、高级本科生及研究生不可或缺的参考资料。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书在应用层面的覆盖面极其广阔，几乎触及了代谢组学在当前生命科学研究中的所有主要应用方向。从植物代谢产物的多样性研究，到微生物群落与宿主代谢的交叉对话，再到临床诊断标志物的筛选，每一个领域都有详实的论述和恰当的案例支撑。尤其值得称赞的是，它对代谢产物在环境毒理学中的追踪和评估也给予了足够的篇幅，这表明了作者对代谢组学社会价值的深刻认识。阅读完后，我感觉自己不仅掌握了一套研究方法，更获得了一张探索生命现象多样性的“导航图”。书中对未来趋势的展望也相当具有启发性，指明了单细胞代谢组学和时序代谢分析等新兴领域的发展方向，为我未来的课题规划提供了重要的参考坐标。这本书的价值，在于它将一个尖端技术领域，构建成了一个清晰、可操作且富有前瞻性的知识体系。

评分☆☆☆☆☆

作为一名关注生物大分子相互作用的研究者，我对书中关于代谢物与蛋白质组学数据整合分析的章节给予了高度评价。长期以来，将不同组学数据进行有效整合一直是实现系统生物学目标的关键瓶颈。这本书并没有回避整合分析中固有的统计学挑战，而是坦诚地介绍了多种融合策略的优缺点，例如基于网络分析的拓扑整合和基于机器学习的特征融合。书中通过几个经典的案例分析，展示了多组学交织如何能更精确地定位关键调控节点，远比单一组学分析得出的结论更为可靠和具有指导意义。这种对多维信息整合的重视，体现了作者紧跟当前生命科学研究热点的前瞻性。它不再把代谢组学视为孤立的技术，而是将其置于一个更宏大的网络结构中去理解，这对我启发很大，促使我重新思考如何将我现有的蛋白质相互作用数据与潜在的代谢环境变化联系起来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字风格非常典雅且富有节奏感，这在技术手册式的书籍中是比较少见的。它并非枯燥地堆砌公式和实验流程，而是运用了大量精炼的比喻和历史背景介绍，使得晦涩的化学反应和复杂的生物学通路变得生动起来。例如，在阐述脂质代谢的复杂性时，作者将其比作一场精密的供应链管理，极大地帮助读者建立了直观的认知模型。更重要的是，它对不同实验平台的局限性描述得非常客观和审慎，没有过度宣传某一种技术的优越性，而是强调了“选择合适的工具解决特定的科学问题”这一核心原则。这种平衡且批判性的态度，让读者在掌握技术的同时，也能培养起科学研究中必需的审慎精神，避免盲目追逐新潮技术而忽略了实验设计的根本逻辑。

评分☆☆☆☆☆

这本关于生物信息学前沿的著作，着实让我领略了大数据时代生命科学研究的魅力。作者在梳理传统生物化学分析框架的基础上，深入探讨了如何利用高通量测序和质谱技术构建完整的代谢物图谱，这一点对于理解细胞乃至整个生物体的动态调控机制至关重要。书中对数据预处理和统计模型的讲解尤为细致，清晰地勾勒出了从原始数据到生物学意义推断的完整路径。尤其令人印象深刻的是，作者并未停留在罗列技术细节，而是巧妙地将这些方法论与具体的疾病模型（如癌症代谢重编程、神经退行性疾病的代谢特征）相结合，使得抽象的计算过程有了坚实的临床和基础研究背景支撑。对于任何希望从“组学”层面深入剖析生命活动规律的科研人员而言，这本书无疑提供了一个极其坚实且富有洞察力的视角，它不仅仅是工具书，更像是一份指导如何提问和解决复杂生命科学问题的思维框架。我特别欣赏它在强调技术严谨性的同时，也保持了对科学哲学层面的反思，探讨了代谢组学在揭示生命本质方面的潜力和局限性。

评分☆☆☆☆☆

初次翻阅这本书，我最直观的感受是其内容的广博与体系的完整性。它不像市面上很多专著那样只聚焦于某一个特定的分析软件或单一的实验平台，而是站在一个更高的维度，对代谢物分离、鉴定、定量以及数据解释等各个环节进行了全面的覆盖。阅读过程中，我仿佛跟随一位经验丰富的导师，一步步走过一个完整的代谢组学项目的设计与执行流程。比如，在谈到内源性代谢物与外源性暴露物分析的差异时，作者的论述非常到位，区分了稳态研究与响应性研究的策略侧重。尤其是在介绍如何通过同位素标记技术来解析代谢流向的部分，讲解得深入浅出，即便是初次接触该领域的新手也能把握住其核心逻辑。这种由宏观到微观、由理论到实践的过渡处理，使得全书的阅读体验非常流畅，不会让人在某一技术难点上感到迷失方向，极大地降低了跨学科学习的门槛。