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At the heart of most high-throughput methods is the technique of polymerase chain reaction (PCR). This book focuses on primer design, which is critical to both the efficiency and the accuracy of the PCR. With intricate descriptions of basic approaches as well as specialized methods, "PCR Primer Design" is an exceptional reference for all those involved in studying the genome.
《分子生物学前沿技术导论》 图书简介 本书旨在为初入分子生物学领域的研究人员、高年级本科生及研究生提供一个全面且深入的导论，重点聚焦于当前最活跃、最具变革性的几项前沿技术。我们摒弃了对基础概念的冗余叙述，而是直接切入那些驱动当代生物学研究范式的创新工具和方法学。 第一部分：基因组编辑的精细调控与应用 本部分将详细剖析以CRISPR/Cas系统为核心的基因组编辑技术的发展脉络及其在生命科学研究中的颠覆性作用。 超越经典CRISPR-Cas9：新型核酸酶的演化 Cas12和Cas13家族的深入解析： 探讨这些新型效应蛋白的生化特性、PAM序列要求和脱靶效应的差异化控制。重点分析Cas12a/b在单链DNA切割中的优势及其在诊断学中的应用潜力。 碱基编辑器（Base Editors）的工程学优化： 深入讲解第一代（CBEs）和第二代（ABEs）编辑器的结构改造，以及如何通过融合脱氨酶变体（如rAPOBEC1的突变体）来提高转换效率和减少随机切割的副产物。我们将呈现一套详尽的评估框架，用于比较不同碱基编辑器的特异性。 先导编辑（Prime Editing）的机制与限制： 详细阐述Prime编辑器的逆转录酶底物选择、PegRNA的设计原则，以及其在引入精确插入、缺失或点突变方面的能力。对比其与传统同源重组修复的效率和适用性，特别是针对难以修复的基因位点。 体内编辑的安全性和递送挑战 病毒载体与非病毒递送策略： 全面评估腺相关病毒（AAV）血清型在组织特异性递送中的表现，并讨论优化衣壳蛋白以提高靶向性的最新进展。重点探讨脂质纳米粒（LNPs）在递送sgRNA和Cas蛋白mRNA或RNP方面的优势与局限性。 时空可控的基因编辑系统： 介绍如何通过结合光遗传学（Optogenetics）或化学诱导系统（如Tet-On/Off）来精确控制基因编辑的发生时间和持续时间，以解决永久性编辑带来的伦理和安全问题。 第二部分：单细胞多组学整合分析 单细胞分辨率已成为理解异质性的关键。本部分将聚焦于整合不同模态数据的先进技术和计算方法。 单细胞转录组学（scRNA-seq）的最新迭代： 空间转录组学的突破： 详细介绍基于组织切片的成像技术（如Visium、MERFISH）和基于液滴的平台（如Seq-FISH+）。重点讨论如何重建细胞在组织微环境中的三维空间关系。 “多组学”的融合： 深入分析如何同时捕获同一细胞内的基因表达、染色质可及性（scATAC-seq）或蛋白质表达（CITE-seq）。我们将重点讲解用于校准和整合不同模态数据的多核或多模态数据融合算法（如MOFA+）。 单细胞表观遗传学与染色质结构解析 高分辨率染色质可及性测序（scATAC-seq）： 探讨新型文库制备技术如何克服传统方法的背景噪音，并详细介绍如何利用scATAC-seq数据推断增强子和启动子在不同细胞状态下的活性变化。 Hi-C技术在单细胞层面的应用（scHi-C）： 讲解如何利用这些技术来揭示基因组的拓扑关联结构域（TADs）在细胞分化过程中动态重塑的机制。 第三部分：高通量蛋白质组学与功能探针 本部分将超越传统的蛋白质鉴定，转向对蛋白质功能和相互作用网络的动态研究。 化学蛋白质组学与活性探针开发 基于生物正交化学的蛋白质修饰研究： 详细介绍点击化学（Click Chemistry）在标记和捕获特定修饰蛋白质（如泛素化、乙酰化）中的应用。重点讨论新型环辛炔或张力环试剂的设计，以提高反应的细胞内兼容性和选择性。 基于探针的药物靶点识别： 阐述如何设计共价或非共价的活性小分子探针，并结合靶向化学诱捕（TCE）技术来鉴定药物在复杂细胞裂解液中直接作用的蛋白质组。 蛋白质相互作用组（Interactomics）的动态视角 体内蛋白质相互作用（PPI）的实时成像： 深度解析基于荧光互补的蛋白质互作技术（FRET/BRET）的改进版本，以及如何利用生物传感器来监测特定刺激下PPI网络的快速重组。 空间蛋白质组学： 介绍如何通过结合免疫组织化学和先进的图像分析算法，在保持空间信息的同时，对细胞内数千种蛋白质进行高通量定量分析。 第四部分：计算生物学工具与数据科学 面对海量组学数据，掌握高效的计算和统计工具至关重要。 高级统计建模在生物学中的应用 零膨胀模型与稀疏数据处理： 讲解在处理单细胞数据中常见的零值过高问题时，如何选择和应用合适的统计模型（如负二项分布的变体）。 因果推断方法： 介绍如何利用先进的图模型（如DAGs）和结构方程模型（SEM）来从观测数据中推断基因调控网络中的因果关系，而非仅仅是相关性。 深度学习在生物数据中的前沿应用 变分自编码器（VAEs）在数据降维与生成中的应用： 展示如何利用VAE学习细胞状态的潜在空间，并用于模拟细胞命运转变的轨迹。 图神经网络（GNNs）在生物网络分析中的潜力： 探讨如何将蛋白质相互作用网络或代谢网络建模为图结构，并利用GNNs进行功能注释和疾病关联性预测。 本书的结构设计旨在培养读者批判性地评估新技术的能力，并能将这些尖端工具整合到解决复杂的生物学问题的研究设计中。我们力求内容的前沿性、深度和实用性，为读者构建一个通往现代分子生物学研究核心的桥梁。
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