Molecular Microbial Ecology Manual pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Kluwer Academic Pub

作者:Kowalchuk, George A. (EDT)/ De Bruijn, Frans J. (EDT)/ Head, I. M. (EDT)/ Akkermans, Antoon D. L. (E

出品人:

页数:1600

译者:

出版时间:

价格:435

装帧:HRD

isbn号码:9781402021763

丛书系列:

图书标签:

• Microbial Ecology
• Molecular Biology
• Microbiology
• Environmental Microbiology
• DNA Sequencing
• PCR
• 16S rRNA
• Metagenomics
• Phylogenetic Analysis
• Community Analysis

土壤微生物组学研究：从宏基因组到生态系统功能 一本深度聚焦于现代土壤微生物生态学研究方法的专著，旨在为科研人员、研究生以及环境科学专业人士提供一套全面、实用的技术指南和理论框架。 本书并非对某一特定领域（如分子微生物生态学手册）的简单复述或扩展，而是致力于整合当前土壤科学、微生物组学和环境生物学的前沿技术与核心概念。它着重探讨如何利用高通量测序技术，结合生物信息学分析，来解析土壤微生物群落的结构、多样性及其在生态系统功能（如碳、氮循环、污染物降解等）中的作用机制。 第一部分：土壤微生物生态学基础与采样策略 本部分为理解复杂土壤环境奠定理论基础，并详细阐述了决定后续实验结果质量的关键前置步骤——科学的采样和样本预处理。 第一章：土壤微生物生态系统的复杂性与研究挑战 深入剖析土壤作为地球上最复杂的生态系统之一所包含的生物、化学和物理异质性。讨论了从宏观尺度（如不同土地利用类型）到微观尺度（如根际微环境）的研究视角转变，以及如何平衡覆盖范围与实验深度。重点解析了当前土壤微生物组研究中面临的主要挑战，包括代表性采样、数据标准化和因果关系推断的困难。 第二章：代表性采样：从田间到实验室的转化 详尽指导如何根据研究目标设计采样方案。内容涵盖： 空间异质性建模： 如何利用地理信息系统（GIS）辅助制定采样网格，考虑坡度、植被类型和水文条件的影响。 时间序列采样设计： 针对季节性变化、长期生态系统实验（如气候变化模拟）所需的采样频率和间隔。 特定微环境获取： 根际（Rhizosphere）、菌丝体网络、聚合体内部等特殊区域的无损或微创取样技术，以及维持其天然状态的关键操作流程。 样本的快速稳定与储存： 对比液氮、-80°C 冷冻、干燥方法在不同分析目标（DNA、RNA、代谢物）下的适用性及潜在偏倚。 第三章：样本预处理对下游分析的影响 强调样本制备过程中的关键控制点，这些步骤直接影响微生物组数据的可重复性和准确性。 物理分散与破碎： 比较不同研磨方式（球磨机、超声处理）对细胞壁破裂效率、DNA完整性和微生物群落表征的影响。 有机质和抑制剂去除： 探讨针对富含有机质土壤（如泥炭土、黑钙土）进行净化处理的必要性、方法（如酚氯仿萃取优化、聚乙二醇沉淀）及其对核酸纯度的影响。 生物标志物的提取与质量控制： 针对特定目标（如细胞膜脂质、蛋白质）的提取流程，以及评估核酸/蛋白质质量的快速指标。 --- 第二部分：高通量测序技术与生物信息学解析 本部分是全书的核心，详细阐述了当前分析土壤微生物组结构和功能的关键技术路线，并提供数据处理的实践指导。 第四章：微生物群落结构解析：16S rRNA和宏基因组学路线 系统比较分析微生物分类单元的两种主要方法： 靶向测序（16S/ITS）： 深入讲解扩增子文库的构建、引物选择的偏倚分析（如通用引物对特定类群的覆盖不足），以及DADA2/QIIME2等主流流程中OTU/ASV生成、物种注释的细节。特别关注土壤中假阳性与假阴性的识别和过滤。 宏基因组学（Shotgun Metagenomics）： 介绍从DNA提取到文库构建的全流程，包括片段大小选择对后续组装质量的影响。重点解析基因组草图构建（Assembly）过程中的参数优化，以及如何处理高复杂度和低丰度物种的组装难题。 第五章：宏基因组功能潜力挖掘：从序列到代谢通路 阐释如何从海量序列中提取功能信息，这是理解微生物“能做什么”的关键。 功能基因注释： 详细介绍KEGG、COG、CAZy等数据库的映射流程，以及使用工具（如MetaPhlAn, DIAMOND）进行快速比对的参数选择。 代谢通路重建与流量分析（Flux Analysis）： 介绍基于MAGs（微生物组装基因组）和宏基因组草图的功能网络构建方法，用于推断土壤关键营养循环（如硝化、甲烷氧化）的潜力。 抗生素抗性基因（ARGs）和移动遗传元件（MGEs）的识别： 专门讨论在环境样本中识别和量化潜在的水平基因转移风险的生物信息学流程。 第六章：转录组学与代谢组学在环境响应研究中的应用 超越了静态的“谁在那里”和“他们能做什么”，进入“他们正在做什么”的动态层面。 土壤宏转录组学（Metatranscriptomics）： 讨论RNA提取的挑战（如RNase污染），以及如何区分活性微生物与休眠/死亡微生物的信号。如何进行基因表达水平的标准化和差异分析。 代谢组学整合： 介绍液体色谱-质谱联用（LC-MS）在土壤代谢物分析中的应用，特别是内源代谢物与外源污染物的鉴定。阐述如何将代谢物数据与微生物群落和功能基因数据进行多组学整合分析，以建立结构-功能-表型的联系。 --- 第三部分：数据集成与生态学解释 本部分聚焦于如何将海量、高维度的微生物组数据转化为具有生态学意义的结论，强调统计建模和可视化。 第七章：微生物组数据的统计学建模与偏倚校正 强调统计学在微生物组研究中的核心地位，区分相关性分析与因果推断。 降维与可视化技术： 深入比较PCoA/NMDS（基于距离矩阵）与PCA（基于特征矩阵）的适用性，并提供如何解释多维尺度图的指南。 群落结构分析： 详述PERMANOVA/adonis检验在比较不同环境组间的结构差异时的正确应用与限制。 零值填充与稀疏数据处理： 探讨如CCREPE、ALDea等处理零值和样本间数据稀疏性的先进统计方法。 第八章：微生物组与环境驱动力的关联分析 着重于将微生物数据与非生物因子（气候、土壤化学性质）和生物因子（植物根系分泌物、病原体存在）进行关联。 冗余分析（RDA）与典型相关分析（CCA）： 结合方差分解（VPA）技术，量化环境因子对微生物群落变异的解释程度。 网络分析（Network Analysis）： 介绍基于共现性或功能预测的构建网络方法（如SparCC、MIC）。重点讨论如何从复杂的网络拓扑结构中识别关键的“枢纽物种”（Keystone Species）及其生态角色。 第九章：从宏观到微观的生态功能整合 本书的收官部分，指导读者如何利用上述所有数据整合，回答关键的生态学问题。 生物地球化学循环通量估算： 探讨如何结合宏基因组功能预测结果和同位素示踪技术（如$^{13}$C-标记呼吸），量化微生物群落在实际生态系统中的物质转化速率。 预测与干预： 讨论利用机器学习模型（如随机森林、支持向量机）预测土壤健康指标或污染物降解效率的可能性，并评估微生物组工程干预策略（如接种、生物修复）的科学依据和局限性。 --- 总结： 本书提供了一个从田间采集到高阶统计建模的完整技术栈，是理解和阐释当前复杂土壤微生物组数据的权威参考，其核心价值在于强调了实验设计严谨性与数据分析深度的有机结合。

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