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出版者:Academic Pr

作者:Arcady R. Mushegian

出品人:

页数:280

译者:

出版时间:2007-4

价格:560.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780120887941

丛书系列:

图书标签:

• 比较基因组学
• 基因组学
• 生物信息学
• 进化生物学
• 基因组分析
• 系统生物学
• 计算生物学
• 遗传学
• 生物统计学
• 基因组数据

深入探索生命多样性的宏大叙事：《演化基因组学前沿：跨物种的结构与功能解析》 内容概述： 本书旨在为生命科学、生物信息学及计算生物学领域的专业研究人员、高级学生及领域内实践者，提供一个不聚焦于“比较基因组学基础”，而是全面深入探讨“演化基因组学前沿”的权威性参考和深度探讨。我们摒弃了对经典比较基因组学框架的系统性梳理，转而将目光聚焦于当前正在彻底重塑我们理解生命历史和生物复杂性的最新研究方向与方法论突破。 全书分为五大部分，共计二十章，内容深度与广度兼具，旨在引导读者超越传统的物种间基因组比对范式，进入到更精细、动态且功能驱动的演化视角。 --- 第一部分：宏基因组复杂性的动力学解析 (The Dynamics of Metagenomic Complexity) 本部分彻底脱离了对单一物种或已知参考基因组的依赖，专注于环境样本中数以万计的微生物群落（Microbiomes）的基因组学解析。我们探讨的是动态的、相互作用的遗传景观。 第一章：环境宏基因组测序技术的新范式 重点介绍单细胞测序技术（Single-Cell Sequencing）与空间转录组学（Spatial Transcriptomics）在宏基因组背景下的融合应用。讨论如何从高度异质性的样本中捕获和重建完整的微生物基因组（MAGs），以及解决“组装黑洞”（Assembly Gaps）问题的最新算法，特别是基于图论的组装策略的革新。 第二章：微生物群落的功能冗余与创新 深入分析不同生态位微生物群落中基因功能模块的水平基因转移（HGT）速率、模式及其对宿主适应性的影响。通过案例研究（如深海热泉、极端气候土壤），量化并建模功能基因网络在演化压力下的重组速度，重点讨论“非经典”的基因组可塑性。 第三章：病毒组学与宿主-病毒协同演化 本章超越了病毒分类学，聚焦于病毒元件（Viromic elements）在宿主基因组中的整合与去整合动力学。探讨CRISPR-Cas系统的动态防御机制如何驱动宿主基因组的快速演化，以及反转录病毒（RVs）在物种间“基因组间谍”行为的分子机制。 --- 第二部分：非编码区的演化力量 (The Evolutionary Force of Non-Coding Elements) 传统比较基因组学常以编码序列为中心，本部分则将焦点完全置于占据基因组绝大部分的非编码区，探讨其在驱动形态发生和复杂性演化中的核心地位。 第四章：长链非编码RNA（lncRNA）的物种特异性保守 研究lncRNA在不同谱系中保守性与快速演化的矛盾现象。引入新的生物物理模型，预测lncRNA的次级结构在功能选择压力下的稳定性，并展示其如何作为调控网络的“开关”，而非“零件”。 第五章：增强子（Enhancers）的起源与保守机制 详细分析“增强子创新的假说”，即大部分增强子是如何在新生物学功能出现时快速从背景噪声中被选择出来的。重点讨论染色质可及性（ATAC-seq）数据在识别“新生的”（de novo）增强子集上的应用，以及这些新元件如何驱动物种间形态差异的形成。 第六章：重复序列（Repeats）与基因组结构的动态重塑 本章不再将转座子（Transposable Elements, TEs）视为“垃圾DNA”，而是将其视为基因组结构演化的主要驱动力。探讨TEs在创建新的转录起始位点、颠倒基因组片段以及介导染色体结构变异（如倒位和易位）中的精确作用机制。 --- 第三部分：多组学整合与表征驱动的演化 (Multi-Omics Integration and Phenotype-Driven Evolution) 本部分强调，脱离表型数据和多层组学信息的基因组比较是静态且不完整的。核心在于如何将基因组学数据与功能和表型建立精确的因果联系。 第七章：表观遗传标记的跨物种继承与漂变 研究DNA甲基化模式（Methylome）和组蛋白修饰（Histone modification）在近缘物种中的异质性。讨论环境因素如何通过表观遗传途径快速（非遗传性地）影响基因组的可及性，并分析这些标记在代际传递中的稳定性阈值。 第八章：蛋白质组与基因组演化的解耦与同步 探讨蛋白质的翻译后修饰（PTMs）在加速或减缓特定基因功能演化中的角色。通过大规模磷酸化组学数据，展示蛋白质功能演化速率如何经常脱离其对应基因序列的演化速率。 第九章：基因组-表型关联（GWA）的演化视角深化 超越简单的关联分析，引入“多基因风险评分”（PRS）在演化群体中的预测能力。讨论如何利用地理梯度或气候梯度数据，量化不同基因组变异组合（Epistasis）对复杂性状选择强度的贡献。 --- 第四部分：复杂基因组的计算建模与模拟 (Computational Modeling and Simulation of Complex Genomes) 本部分转向方法论的创新，专注于开发和应用前沿计算工具来解析那些在标准比对流程中容易被忽略的复杂区域和过程。 第十章：基于深度学习的变异识别与功能预测 系统评估使用卷积神经网络（CNN）和图神经网络（GNN）来识别结构变异（SVs）和罕见变异的有效性。重点讨论如何训练模型来预测非编码区变异对三维染色质结构（3D Chromatin Structure）的影响。 第十一章：伪基因（Pseudogenes）的再激活与新功能获得 研究伪基因如何通过序列丢失、启动子重定位等机制被“复活”（Neofunctionalization）。建立基于选择系数的模型，预测哪些伪基因最有可能在特定物种中获得新的调控或编码功能。 第十二章：时间序列基因组学：追踪快速演化事件 介绍如何处理和分析来自不同时间点采集的样本数据，以重建特定压力下基因组的演化轨迹。重点案例是人工选择（如农业育种）或自然选择（如抗药性演化）下的基因组动态。 --- 第五部分：演化生物学中的新兴领域与伦理挑战 (Emerging Frontiers and Ethical Dimensions) 最后一部分探讨基因组学演化研究的边界，特别是涉及人造生物学和生态修复的前沿应用，以及随之而来的伦理考量。 第十三章：合成生物学中的保守性指导设计 讨论如何利用物种间高度保守的基因网络模块作为“安全锚点”，来指导人工基因线路的设计，以确保合成系统的稳定性与生物安全性。 第十四章：古基因组学与基因组的“时间机器” 不再是基础的序列比对，本章聚焦于远古DNA（aDNA）的降解模型，以及如何利用这些有限数据来重构数万年前的种群瓶颈、基因流和适应性选择事件。 第十五章：基因组学对生物多样性保护的挑战与机遇 探讨在气候变化加速的背景下，如何利用基因组学数据来识别“演化潜力最高”的种群，从而指导资源分配。同时，批判性地审视“基因拯救”（Gene rescue）策略的局限性。 --- 总结： 本书期望为读者提供一个高阶、前瞻性的视角，强调演化基因组学研究已从描述性比对阶段迈向机制性、预测性的时代。它要求读者熟练掌握先进的测序技术、多组学整合框架以及复杂的计算生物学工具，从而能够深入参与到定义生命未来理解的下一代研究浪潮中。本书不提供入门知识的复习，而是直接切入当前研究中最具挑战性、最需要新思维的领域。

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**评 1** 《基因组学基础》这本书，说实话，我当初是被它的封面设计吸引了。那种深邃的蓝色，点缀着抽象的 DNA 双螺旋结构，给人一种既科学又艺术的感觉，很符合我对“比较基因组学”这个领域的好奇心。我一直觉得，生命最核心的奥秘就藏在那些微观的序列里，而比较基因组学就像一把万能钥匙，能打开不同物种之间共享和差异的秘密花园。我特别期待书中能深入浅出地解释，我们是如何通过比较不同生物的基因组，来理解进化、疾病，甚至是生命起源的。比如，我想知道，为什么我们人类和黑猩猩在基因上有那么高的相似度，但外在表现却截然不同？这本书是否会解答我的疑惑？它是否会详细介绍分析这些海量数据的各种工具和算法？我希望它不仅仅是理论的堆砌，更能提供一些实际的应用案例，让我看到基因组学研究如何改变我们对世界的认知，或者在医疗、农业等领域发挥重要作用。读到一本能够激发我思考，并且提供扎实知识的书，绝对是一件幸事。

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**评 3** 收到《基因组学基础》这本书，我第一时间就被它那精炼的书名所吸引。《比较基因组学》这个领域，对我而言，更像是一个充满未解之谜的广阔海洋，而这本书，则像是这张藏宝图的起点。我渴望了解，在这个浩瀚的海洋中，我们究竟发现了哪些“宝藏”，这些宝藏又是如何被挖掘和解读的。书中会不会深入探讨，当我们面对来自不同物种、不同个体的海量基因组数据时，有哪些严谨的步骤和科学的逻辑支撑着我们的分析？我期待它能讲解清楚，那些看似杂乱无章的核苷酸序列，是如何在科学家的手中，转化为关于生命演化、功能调控，甚至是疾病机制的深刻洞察。我尤其关心，在比较的过程中，有哪些关键的“锚点”或者“参照物”？比如，那些高度保守的基因区域，或者那些快速进化的基因区域，它们分别告诉我们怎样的故事？这本书是否能为我揭示这些故事的来龙去脉？

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**评 5** 《基因组学基础》这本书，光听书名，就有一种“拨开迷雾见光明”的期待感。我之前接触过一些关于基因组学的零散信息，但总觉得不够系统，也理解得不够深入。我特别好奇，这本书会如何“比较”基因组？是仅仅列举一些不同物种之间的基因差异，还是会深入探讨这些差异背后的生物学机制和进化意义？我非常期待书中能够解释，为什么研究不同物种的基因组，对于理解我们自身，甚至是我们所处的这个星球上的生命演化，是如此重要。比如，它是否会介绍一些经典的比较基因组学研究案例，让我看到这些理论是如何被应用于实际研究中的？我也想知道，书中是否会涉及到一些基础的生物信息学分析工具或者数据库，为我提供进一步探索的线索。对于一本能够在我心中种下好奇的种子，并为我指明探索方向的书，我总是充满好感。

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**评 4** 《基因组学基础》这本书，它的名字本身就带有一种“打好地基”的厚重感，让我觉得它一定是在为读者构建一个扎实的知识体系。我一直认为，任何高深的学科，最终都回归到其最基本、最核心的原理。《比较基因组学》对我来说，无疑是一个高深的领域，它需要对遗传学、生物学、计算机科学等多个学科都有一定的理解。因此，我特别希望这本书能够循序渐进，从最基础的概念讲起，逐步深入到更复杂的议题。我想知道，书中是否会详细讲解，为什么“比较”是理解基因组学的关键？它是否会解释，我们是如何通过对比不同物种的基因组，来发现那些隐藏在冗余信息中的关键信息？我期待它能够清晰地阐述，在基因组比较的过程中，有哪些潜在的挑战和陷阱，以及研究人员是如何克服这些挑战的。一本能够让我从零开始，逐步建立起对这个领域清晰认知的书，将是无价的。

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**评 2** 一直以来，我对生物信息学领域都充满敬畏，总觉得那些复杂的算法和庞大的数据集是遥不可及的。但《基因组学基础》这本书，在初翻阅时，我隐约感到它或许能成为我进入这个领域的敲门砖。它所涉及的“比较”二字，让我联想到很多有趣的跨学科联系。比如说，我在学习物理时，常常会通过比较不同物理现象的规律来加深理解；在学习历史时，也会通过对比不同文明的发展路径来窥探人类社会的演变。《基因组学基础》是不是也借鉴了类似的思路？它是否会从一个更宏观的视角出发，来阐述基因组学的核心概念？我特别好奇，书中是否会涉及一些基因组比较中的“策略”和“方法论”，比如如何选择参考基因组，如何处理大规模的变异数据，以及如何解读这些比较结果背后的生物学意义。我对那些能够启发我思考研究方法的书籍情有独钟，希望这本书能在这方面有所建树。

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