果蔬加工技術

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出版者:化學工業齣版社
作者:楊清香
出品人:
頁數:186
译者:
出版時間:2009-3
價格:20.00元
裝幀:簡裝本
isbn號碼:9787502588489
叢書系列:
圖書標籤:
  • 果蔬加工
  • 食品科技
  • 農産品加工
  • 保鮮技術
  • 食品工程
  • 食品安全
  • 果蔬保鮮
  • 加工技術
  • 食品添加劑
  • 食品保藏
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具體描述

本書是按照高等職業教育食品類專業規定的職業培養目標編寫的。全書共分九章,在介紹果蔬原料的基礎上,主要介紹瞭果蔬的保鮮技術、速凍技術、乾製技術、糖製和醃製技術、罐頭加工技術、果蔬汁(粉)生産技術、果蔬發酵技術、果蔬綜閤利用技術的工藝流程和技術要點,並針對各種加工技術的主要設備做瞭較為詳細的介紹。

  本書可作為高職高專食品類專業的教材,也可作為果蔬食品生産企業培訓教材。

現代分子生物學進展 本書簡介 《現代分子生物學進展》是一部深度聚焦於當代生命科學前沿領域,係統梳理和解析最新研究成果的專業學術著作。本書旨在為生命科學領域的研究人員、高校師生以及對生物技術發展抱有濃厚興趣的專業人士,提供一個全麵、深入且富有洞察力的知識平颱,用以理解當前分子生物學研究的廣闊圖景和關鍵突破。 核心內容聚焦 本書摒棄瞭對基礎分子生物學原理的冗長迴顧,而是將重點完全置於近十年來(特彆是過去五年)分子生物學領域發生的革命性變革和新興技術平颱。全書結構圍繞當前驅動生命科學發展的幾大核心支柱展開。 第一部分:基因組學與錶觀遺傳學的深度解析 本部分深入探討瞭下一代測序(NGS)技術嚮超高通量、長讀長測序的演進,重點分析瞭PacBio、Oxford Nanopore等技術在解析復雜基因組結構(如重復序列、結構變異)中的獨特優勢。特彆關注瞭單細胞基因組學(scDNA-seq)如何揭示細胞異質性,以及空間轉錄組學(Spatial Transcriptomics)如何將基因錶達信息與組織形態學特徵精準關聯,從而重建活體組織的分子圖譜。 在錶觀遺傳學方麵,本書詳細介紹瞭新興的DNA甲基化、組蛋白修飾和染色質可及性分析技術(如ATAC-seq、CUT&&TAG)。我們著重分析瞭基於CRISPR技術的錶觀遺傳調控工具(如dCas9融閤蛋白係統),這些工具使得研究人員能夠以前所未有的精度操縱基因的“開關”,從而揭示調控元件的功能和疾病機製。 第二部分:蛋白質組學與結構生物學的融閤創新 蛋白質是生命活動的主要執行者,本書用大量篇幅闡述瞭蛋白質組學分析技術的飛躍。內容涵蓋瞭高分辨率質譜技術(如Tandem Mass Tagging, TMT;數據依賴性采集, DDA/DIA)在定量分析復雜生物體係中的應用,特彆關注瞭蛋白質翻譯後修飾(PTMs)圖譜繪製的最新進展,以及如何利用這些修飾信息來理解信號傳導網絡的動態變化。 結構生物學部分,本書的亮點在於對冷凍電子顯微鏡(Cryo-EM)技術的深入剖析。我們詳細介紹瞭高分辨率結構解析的流程、挑戰與機遇,以及Cryo-ET(電子斷層掃描)如何在細胞內環境中捕獲大分子機器的動態結構。此外,人工智能(AI)驅動的蛋白質結構預測(如AlphaFold 2及其後續發展)對傳統結構生物學範式的顛覆性影響,也被置於核心地位進行討論。 第三部分:基因編輯技術的新紀元 本書對CRISPR-Cas係統進行瞭超越基礎知識的探討。重點內容包括: 1. 精準基因修正技術: 堿基編輯器(Base Editors)和先導編輯(Prime Editing)的機製、優勢、脫靶風險控製,以及它們在修復單核苷酸變異性疾病模型中的應用案例。 2. 新型核酸酶的開發: 除瞭Cas9,對Cas12、Cas13等在DNA/RNA靶嚮編輯中的獨特應用場景(如RNA調控和病毒檢測平颱)進行瞭詳盡介紹。 3. 體內遞送係統的突破: 探討瞭目前臨床前研究中使用的病毒載體(AAV的理性設計)和非病毒載體(如脂質納米顆粒LNP)在實現高效、安全基因遞送方麵的最新策略。 第四部分:閤成生物學與細胞工程的未來 本部分展現瞭分子生物學如何從“解析”走嚮“設計”和“構建”。內容涵蓋瞭: 1. 模塊化生物迴路設計: 介紹如何利用基因迴路元件(如啓動子、反饋環路)在微生物或哺乳動物細胞中編程復雜功能,如智能藥物遞送係統或環境感知係統。 2. 微生物代謝工程的進化: 重點關注利用高通量篩選和定嚮進化技術,優化微生物細胞工廠以實現高價值化學品、生物燃料或新型藥物分子的可持續生産。 3. 類器官(Organoids)與“芯片上的器官”(Organ-on-a-Chip)的分子交匯: 探討如何結閤先進的生物材料和分子工具,在體外重建更接近生理環境的組織模型,用於藥物篩選和疾病建模。 第五部分:生物信息學工具與大數據整閤 分子生物學研究的指數級數據增長,使得計算方法的角色愈發關鍵。本書介紹瞭最新的統計模型、深度學習算法(如Transformer模型)在處理高維生物數據(如單細胞多組學數據、ChIP-seq數據)中的應用。我們強調瞭跨組學數據整閤(Multi-omics Integration)的計算框架,以及如何利用這些框架識彆潛在的生物標誌物和新的調控通路。 本書特色 本書的撰寫嚴格遵循學術前沿的脈絡,內容更新及時,案例均來源於近兩年內最具影響力的頂級期刊發錶的研究。每一章末尾均附有“關鍵研究迴顧與展望”部分,引導讀者批判性思考當前技術的局限性和未來研究方嚮。本書的語言嚴謹、邏輯清晰,配有大量圖錶和流程圖,以確保復雜技術的理解無礙。它不是一本教科書,而是為那些渴望站在生命科學浪潮之巔的研究人員準備的深度指南。

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