New Developments in Mutation Research pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Nova Science Pub Inc

作者:Valon, Charles L. (EDT)

出品人:

页数:272

译者:

出版时间:

价格:129

装帧:HRD

isbn号码:9781594546648

丛书系列:

图书标签:

• Mutation Research
• Mutations
• Genetics
• Molecular Biology
• DNA Repair
• Genotoxicity
• Cancer
• Toxicology
• Biochemistry
• Cell Biology

《分子生物学前沿进展》 内容提要： 本书全面深入地探讨了当代分子生物学领域的最新突破与未来方向。我们聚焦于基因编辑技术（如CRISPR-Cas系统的高级应用）、表观遗传学调控机制的精细解析、单细胞组学分析的革命性进展，以及合成生物学在构建新型生物系统中的创新实践。全书旨在为生命科学研究人员、研究生及相关领域的技术开发人员提供一个系统、前沿且具有高度应用价值的知识框架。 --- 第一章：基因编辑技术的精细化与安全控制 本章首先回顾了第二代和第三代基因编辑工具（如碱基编辑器和先导编辑系统）的发展历程，重点分析了它们在解决传统CRISPR-Cas9脱靶效应和限制性校正效率方面的优势。随后，深入探讨了“体内”与“体外”基因编辑策略的最新优化方案，特别是针对特定组织和细胞类型的递送系统（如纳米颗粒载体和病毒载体改造）。 更具深度的是，本章详细阐述了如何通过高通量筛选和人工智能辅助设计来提高gRNA的特异性，并引入了“时间窗”编辑的概念，即在细胞周期特定阶段进行精准干预，以最大化编辑效率并最小化潜在的基因组损伤。对于遗传性疾病的治疗应用，本章着重分析了近期临床前研究中取得的突破性进展，例如在纠正镰刀型细胞贫血症和某些先天性失明疾病中的成功案例，并严格审视了长期安全性评估的必要性与现有方法。 第二章：表观遗传学图谱绘制与动态调控网络 表观遗传学已从简单的DNA甲基化和组蛋白修饰描述，发展到对复杂染色质重塑过程的实时动态监测。本章详细介绍了新一代的染色质免疫沉淀测序（ChIP-seq）技术的改进，尤其关注于低输入量样本分析和空间转录组学（Spatial Transcriptomics）与表观遗传标记相结合的方法。 核心内容聚焦于非编码RNA（尤其是环状RNA和长链非编码RNA）在介导染色质可及性变化中的新机制。我们展示了多项研究如何揭示特定环境压力（如营养剥夺或物理应激）如何通过快速改变组蛋白乙酰化或甲基化模式，而非DNA序列本身，实现基因表达的快速重编程。本章的重点案例分析了衰老过程中表观遗传时钟的漂移机制，以及如何通过“表观遗传重置”技术尝试逆转细胞年龄。此外，对DNA去甲基化酶和组蛋白去乙酰化酶的靶向抑制剂的分子药理学特性进行了详尽的比较分析。 第三章：单细胞组学革命：从异质性到功能解析 单细胞技术已成为解析复杂组织（如肿瘤微环境、神经元网络）异质性的核心工具。本章系统梳理了单细胞RNA测序（scRNA-seq）及其多模态变体（如CITE-seq，用于同时检测蛋白质和mRNA）的最新流程优化。 深入探讨了“空间解析”的挑战与机遇，包括高通量原位测序技术如何实现对数万个细胞内基因表达的逐个定位。本章特别强调了对细胞间通讯网络的重建：如何利用转录组数据预测配体-受体相互作用，并据此绘制出细胞群落间的信号传递路径图。对于数据分析层面，本章详细介绍了用于识别稀有细胞亚群、追踪谱系分化轨迹的高级统计模型和机器学习算法（如扩散图谱和基于轨迹推断的算法）。对血液系统疾病和实体瘤异质性的分析案例，展示了单细胞技术如何指导更精准的伴随诊断和治疗策略的制定。 第四章：合成生物学：设计生命系统的蓝图 本章超越了传统的基因工程，探讨了如何运用工程学原理从头设计或重构具有特定功能的生物系统。重点内容包括： 1. 复杂基因线路的设计与构建： 介绍如何构建具有逻辑门功能（如“与门”、“非门”）的基因电路，以实现对细胞行为的精确控制，例如在响应多重病理信号时才激活药物表达。 2. 去生命化（Cell-Free）系统： 探讨了体外转录翻译系统的优化，使其具备更强的稳定性和更广的底物兼容性，应用于快速诊断和生物传感器的开发。 3. 细胞工厂的优化： 关注如何利用代谢工程和基因组规模的优化技术，提高微生物（如酵母、大肠杆菌）生产高价值化学品、生物燃料或复杂药物分子的效率和产量。本章详细分析了如何通过优化宿主基因组的“资源分配”来最大化目标产物的合成通量。 第五章：计算生物学在生命系统理解中的新范式 随着高通量数据的爆炸式增长，计算方法已成为分子生物学研究的驱动力。本章侧重于描述那些正在重塑研究范式的计算工具和方法论。 首先是深度学习在蛋白质结构预测（超越AlphaFold的局限性与扩展应用）和功能位点识别中的应用。其次，详细介绍基于图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）的药物重定位和蛋白质相互作用网络分析。本章也着重讨论了“可解释性AI”（XAI）在生命科学中的重要性，即如何确保模型不仅能做出准确预测，还能揭示潜在的生物学原理。最后，探讨了联邦学习（Federated Learning）在整合来自不同研究机构的敏感生物医学数据集时所展现出的潜力，以期在保护隐私的同时，构建更具普适性的生物学模型。 --- 总结与展望： 《分子生物学前沿进展》不仅是对现有知识的梳理，更是对未来十年生命科学研究趋势的深刻洞察。本书致力于搭建理论深度与实验应用之间的桥梁，激励读者在新一代分子工具的驱动下，解决生命科学中最具挑战性的难题。本书的深度和广度，使其成为高阶科研人员和政策制定者不可或缺的参考资料。

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