Advances in Molecular Oncology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:D'adda Di Gagagna, Fabrizio (EDT)/ Chiocca, Susanna (EDT)/ Mcblane, Fraser (EDT)/ Cavallaro, Ugo (ED

出品人:

页数:284

译者:

出版时间:2007-7

价格:$ 281.37

装帧:HRD

isbn号码:9780387691145

丛书系列:

图书标签:

• 分子肿瘤学
• 肿瘤学
• 癌症研究
• 分子生物学
• 基因组学
• 蛋白质组学
• 靶向治疗
• 肿瘤微环境
• 精准医学
• 生物标志物

《计算生物学与结构生物学前沿进展》 书籍概述 本书深入探讨了计算生物学与结构生物学领域的最新发展、关键方法论以及其在理解生命复杂系统中的应用。在生命科学研究日益依赖大规模数据分析和精细分子模拟的今天，本卷汇集了领域内顶尖研究人员的见解，聚焦于如何利用先进的计算工具和高分辨率的实验技术来解析生物大分子的结构、功能、动态以及它们在健康与疾病中的作用。全书内容紧密围绕从基因组学到蛋白质组学的多尺度数据整合，以及如何将这些信息转化为可指导药物设计和精准医疗的生物学洞察。 第一部分：计算结构生物学的核心方法论 第一章：高精度蛋白质结构预测与建模 本章详述了当前蛋白质结构预测领域的技术飞跃，重点介绍了基于深度学习的最新模型，如AlphaFold2及其后续改进的原理与应用。讨论了如何有效地利用序列信息来推断三维结构，并评估预测模型的准确性与局限性。内容涵盖了同源建模、从头计算（ab initio）方法以及对复杂多聚体和膜蛋白结构的预测策略。此外，还探讨了如何整合实验约束（如低温电子显微镜数据或交联质谱数据）来优化计算模型，以获得更接近生理状态的结构描述。 第二章：分子动力学模拟与蛋白质动态解析 分子动力学（MD）模拟是理解蛋白质功能和构象变化的关键工具。本章系统性地介绍了各种尺度的MD模拟技术，包括经典力场、量子化学/分子力学（QM/MM）混合方法以及用于加速采样的增强采样技术（如Metadynamics、Replica Exchange）。重点分析了如何利用MD模拟来研究酶催化机制、配体结合的动态过程以及蛋白质折叠/错误折叠的路径。此外，章节还将讨论如何从长时程模拟数据中提取有意义的生物学信息，例如识别功能相关的低频振动模式和重要构象集合。 第三章：冷冻电子显微镜（Cryo-EM）数据处理与结构解析 Cryo-EM已成为解析大分子和分子机器结构的首选技术。本章详细阐述了从原始图像采集到三维重建的全过程。内容包括高性能图像处理技术、2D分类与3D重建算法、分辨率评估标准，以及如何处理结构异质性和运动中的分子。特别关注了如何将计算方法（如亚单位平均、柔性配接）应用于解析具有复杂运动或多个构象状态的生物系统，并讨论了Cryo-ET（电子断层扫描）在细胞内结构研究中的新兴作用。 第二部分：功能基因组学与蛋白质组学的数据整合 第四章：大规模基因组学数据的计算分析 本章聚焦于下一代测序（NGS）数据的处理与解释。内容涵盖了从头比对、变异识别、功能注释，到表观遗传学（如ChIP-seq, ATAC-seq）和单细胞测序（scRNA-seq, scATAC-seq）数据的复杂分析流程。重点讨论了如何应用先进的统计模型和机器学习技术来识别疾病相关的基因调控网络、细胞类型特异性表达特征以及基因组不稳定性模式。阐述了基因组学数据如何指导靶点识别和疾病分型。 第五章：蛋白质组学与蛋白质相互作用网络构建 本章探讨了质谱驱动的蛋白质组学技术（定性和定量）以及生物信息学工具在蛋白质功能研究中的应用。详细介绍了蛋白质翻译后修饰（PTM）的鉴定、蛋白质丰度的量化以及如何构建全面的蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络。讨论了网络拓扑学分析方法，以及如何利用PPI网络来推断信号通路、识别关键调节节点和发现潜在的生物标志物。同时，也关注了功能缺失/富集分析在解释蛋白质组学数据集中的作用。 第六章：结构信息在药物发现中的应用：从靶点到先导化合物 本部分将结构生物学和计算方法无缝连接到药物研发流程中。内容包括基于结构的药物设计（SBDD）策略，如虚拟筛选、分子对接（Docking）的高级应用、以及基于片段的药物设计（FBDD）。详细介绍了自由能计算方法（如FEP/TI）在精确评估配体亲和力中的作用，以及如何利用MD模拟来筛选出具有更佳药代动力学（ADMET）特性的化合物。本章强调了结构生物学数据在优化先导化合物、克服耐药性以及设计选择性抑制剂方面的不可替代性。 第三部分：高级计算模型与新兴生物学领域 第七章：深度学习在生物分子识别中的前沿应用 本章深入研究了深度学习架构（如卷积神经网络、图神经网络）在处理复杂生物数据中的最新进展。讨论了它们在预测蛋白质-配体结合口袋、识别RNA结构、解析抗体-抗原界面，以及预测蛋白质功能域交互方面的应用。重点分析了模型的可解释性（XAI）在生物学研究中的重要性，确保计算结果能够被生物学家理解和验证。 第八章：RNA结构与调控的计算解析 随着RNA在基因表达调控中角色的日益凸显，本章关注对RNA结构和功能进行计算建模的技术。内容包括预测非编码RNA（ncRNA）的二级和三级结构，解析核糖核蛋白复合物（RNPs）的组装过程，以及利用计算方法来理解RNA调控元件（如内含子保留、可变剪接）的机制。讨论了针对RNA靶向药物设计（如反义寡核苷酸）的结构基础。 第九章：多尺度模拟与生物系统建模 本章探讨了如何跨越不同尺度（从原子到细胞器）进行一致性的生物系统建模。介绍了混合尺度建模策略，如将详细的MD模拟结果映射到粗粒度模型（Coarse-Grained Modeling）中，以模拟更大尺度的过程，如膜融合或细胞骨架动力学。讨论了如何将这些结构动态信息整合到系统生物学模型中，以期对复杂的细胞行为（如信号转导级联、细胞周期调控）进行更准确的预测和干预。 结语：计算生物学与结构生物学的未来展望 本书最后对计算生物学和结构生物学领域的未来趋势进行了展望，包括对“数字孪生”生物系统的追求、人工智能在实验设计和数据解释中的深化作用，以及如何应对更大数据集带来的计算挑战。本书旨在为研究生、研究人员和工业界的专业人士提供一个全面、前沿且具有实践指导意义的参考资源。

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