Cytochrome P450 Protocols pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Humana Pr Inc

作者:Phillips, Ian R. (EDT)/ Shephard, Elizabeth A. (EDT)

出品人:

页数:363

译者:

出版时间:

价格:1562.00元

装帧:HRD

isbn号码:9781588294418

丛书系列:

图书标签:

• Cytochrome P450
• Drug Metabolism
• Enzyme Assays
• Molecular Biology
• Biochemistry
• Pharmacology
• Toxicology
• Protocols
• Laboratory Techniques
• Biotechnology

好的，这是一本关于生物信息学在疾病研究中的应用的图书简介： --- 书名：生物信息学在疾病研究中的前沿应用 导言：整合组学数据，揭示疾病机制的钥匙 在当代生命科学研究中，生物信息学已不再是辅助工具，而是驱动新发现的核心动力。随着高通量测序技术（如全基因组测序、RNA 测序、ChIP-seq 等）的飞速发展，我们正以前所未有的速度积累着海量的生物学数据。然而，这些原始数据本身并不能直接揭示疾病的复杂机制。如何有效地整合、分析和解读这些异构数据，从中提取出具有生物学意义的模式和信号，是当前生物医学研究面临的重大挑战。 《生物信息学在疾病研究中的前沿应用》正是为了应对这一挑战而编写的。本书旨在为生命科学研究人员、生物医学工程师以及高级研究生提供一个全面且深入的指南，系统阐述如何运用先进的生物信息学方法和工具，解决当前疾病研究中的关键问题，从基因组变异到蛋白质功能失调，再到细胞网络重塑。 全书结构与核心内容 本书分为五大部分，涵盖了从基础理论到高级实战的完整知识体系，特别侧重于实际操作与案例分析。 第一部分：基础数据处理与质量控制 本部分首先为读者打下坚实的生物信息学数据处理基础。它详细介绍了高通量测序数据的标准化流程，包括原始数据（如 FASTQ 文件）的质量评估、过滤和比对策略。重点讨论了针对不同数据类型（如短读长测序与长读长测序）的适用算法选择。此外，内容深入探讨了基因组组装、变异检测（SNVs, Indels, CNVs）的最佳实践，并强调了跨平台数据兼容性的重要性。对于新入门的研究者，本部分提供了清晰的命令行工具使用指南和脚本示例，确保数据分析的起点准确无误。 第二部分：转录组学：解析疾病的基因表达图谱 转录组分析是理解疾病发生发展过程中基因调控变化的核心。本部分聚焦于 RNA 测序（包括全长和单细胞 RNA-seq）的数据分析流程。内容涵盖了差异表达基因（DEG）的识别、基因集富集分析（GSEA）的原理与应用，以及如何构建和解释基因表达网络。 特别地，本书详尽介绍了单细胞转录组学（scRNA-seq）的独有挑战和解决方案，包括细胞类型识别、亚群聚类、细胞轨迹推断（Pseudotime analysis）和细胞间通讯的预测。通过多个癌症和神经退行性疾病的案例分析，读者将学会如何从异质性细胞群中分离出对疾病具有决定性影响的细胞状态。 第三部分：基因组学与表观遗传学：锁定疾病驱动因素 疾病往往源于基因组层面的永久性改变或可遗传的调控异常。本部分深入探讨了如何利用生物信息学手段挖掘这些根本原因。 结构变异与非编码区研究： 重点阐述了对结构变异（如融合基因、大片段插入/缺失）的检测方法，以及如何利用 ATAC-seq 或 ChIP-seq 数据来分析疾病相关的转录因子结合位点和染色质可及性变化。 表观遗传修饰分析： 详细介绍了 DNA 甲基化（如 WGBS 和 RRBS）数据的分析流程，探讨了疾病状态下基因启动子区域甲基化模式的改变。同时，对组蛋白修饰数据的整合分析进行了深入探讨，旨在描绘出疾病驱动的染色质重塑图谱。 第四部分：整合组学与系统生物学：构建疾病的动态模型 现代疾病研究已不再局限于单一数据类型。本书的第四部分是其核心竞争力所在，它教授读者如何进行多组学数据整合。内容涵盖了多种整合策略，包括特征选择驱动的整合（如多组学 PCA、MOFA+）和基于网络的方法（如网络传播和图神经网络）。 读者将学习如何利用整合后的数据来构建疾病的系统生物学模型，例如： 1. 构建疾病特异性 PPI 网络： 识别核心调控节点和潜在的药物靶点。 2. 通路扰动分析： 评估在疾病状态下哪些关键代谢或信号通路被激活或抑制。 3. 本体论和因果推断： 尝试从关联性走向对疾病机制的预测性理解。 第五部分：临床信息学与精准医疗的生物信息学支撑 本部分将研究成果与临床实践相结合，探讨生物信息学在转化医学中的具体应用。内容包括： 生物标志物发现与验证： 如何利用临床队列数据（如 TCGA 或 GEO 数据库）筛选与预后、耐药性相关的基因特征。 药物重定位与毒性预测： 利用药物基因组学数据和化学信息学工具，预测现有药物在特定疾病亚型中的潜在疗效和副作用。 人工智能/机器学习在疾病诊断中的应用： 介绍了深度学习模型（如 CNNs 和 RNNs）在医学图像分析和电子健康记录（EHR）数据挖掘中的前沿应用，为构建预测性临床决策支持系统提供技术基础。 本书特色 本书最大的特点在于其高度的实用性和前沿性。作者精选了当前领域内最可靠、性能最强的软件工具和算法，并提供了大量的R 和 Python 代码片段（附带可复现的示例数据集），确保读者不仅理解理论，更能立即上手进行实际分析。书中的案例均来源于近五年发表在顶级期刊上的突破性研究，确保了内容的权威性和时效性。 目标读者 本书适合于： 生命科学、生物医学工程、生物化学等专业的硕士和博士研究生。 希望将前沿高通量数据分析技术应用于自身研究的科研人员。 从事生物技术、药物研发及临床信息学开发的专业人士。 通过阅读本书，读者将掌握一套完整的、从数据采集到生物学解释的闭环分析流程，为推动疾病机制的理解和新型精准治疗策略的开发奠定坚实的生物信息学基础。

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