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Regulatory RNAs was the theme of the 71st annual Cold Spring Harbor Symposium on Quantitative Biology, where scientists from around the world presented the latest advances in the biology of RNAs, including RNA interference, transcriptional and translational control, RNA editing, and the role of RNAs in biological circuits and epigenetic events. Investigators discussed the latest technologies aimed at large-scale characterization of RNAs, as well as the roles of small RNAs in development and cancer. This volume is a timely survey of this important new area of molecular biology.
《前沿蛋白质组学：从结构解析到功能机制的深度探索》 图书概述 本书旨在为生命科学、生物化学以及生物信息学领域的科研人员、研究生和资深技术人员提供一本全面、深入且高度前沿的蛋白质组学（Proteomics）专著。在全球生命科学研究飞速发展的背景下，蛋白质作为生命活动的核心执行者，其复杂性、多样性以及动态调控机制一直是理解生命过程、解析疾病机理的关键。本书摒弃了对基础概念的冗长叙述，而是将焦点集中在近年来取得突破性进展的高级技术、数据分析范式以及跨学科应用上，力求构建一个从样本制备到大规模数据解析，再到功能验证的完整知识体系。全书结构严谨，内容紧扣当代蛋白质组学研究的最热点和最难点。 第一部分：蛋白质组学技术平台的革新与优化 本部分深入探讨了驱动现代蛋白质组学发展的核心技术，特别是那些正在重新定义研究范式的创新。 第一章：超高分辨质谱技术的新纪元 本章详述了新一代高分辨质谱仪（如Orbitrap Fusion Lumos及更先进的场流分离质谱系统）在提高灵敏度、速度和质量精度方面的最新进展。重点分析了电荷优化技术、离子迁移谱（IMS-MS）与串联质谱（MS/MS）的深度融合，以及如何在极低丰度样本（如单细胞或循环肿瘤DNA检测中的外泌体蛋白）中实现前所未有的蛋白覆盖度。讨论了数据依赖采集（DDA）和数据非依赖采集（DIA）策略的最新优化算法，特别是针对复杂生物学样本中定量精度的提升方案。 第二章：从样本到数据：高通量分离技术的突破 分离技术是蛋白质组学成功获取高质量谱图的基础。本章详细介绍了二维液相色谱（2D-LC）系统的自动化与微型化趋势。特别关注了新型多孔颗粒色谱填料、高温色谱的应用，以及这些进步如何解决高丰度蛋白质遮蔽低丰度生物标志物的问题。此外，对亲和色谱（Affinity Chromatography）在磷酸化、糖基化、泛素化等特定修饰蛋白质富集中的最新介质开发进行了剖析。 第三章：定性与定量的界面：标记策略的演进 本章全面梳理了不同标记策略的优缺点及其在特定研究场景下的适用性。除了经典的TMT/iTRAQ多重标记技术外，重点阐述了非标记定量（Label-Free Quantification, LFQ）基于深度学习的改进模型，以及新兴的基于稳定同位素标记的靶向定量技术（SRM/PRM）在精确验证生物标志物方面的应用优势。对光亲和标记（Photoaffinity Labeling）在筛选蛋白质-小分子相互作用体方面的最新应用案例进行了深入分析。 第二部分：蛋白质组学数据的深度解析与生物学意义挖掘 蛋白质组学产生的海量数据需要强大的计算工具和创新的分析流程才能转化为可操作的生物学知识。本部分聚焦于计算蛋白质组学的尖端方法。 第四章：蛋白质修饰组学（PTMomics）的高级解析 蛋白质翻译后修饰（PTMs）是细胞信号转导的核心。本章超越了基础的位点鉴定，重点探讨了如何利用高分辨率质谱和特异性抗体阵列技术，实现对特定修饰（如羟基化、脂化）的全局图谱绘制。详细介绍了结合生物信息学算法来预测潜在的激酶-底物相互作用网络，以及如何追踪PTMs在时间进程和空间分布上的动态变化。 第五章：蛋白质相互作用组学（PIs）的系统构建 理解蛋白质如何协同工作至关重要。本章系统介绍了酵母双杂交（Y2H）的下一代改进版、基于质谱的内源性相互作用鉴定（Co-IP/MS的优化），以及对“弱”或“瞬时”相互作用网络的捕获策略。重点分析了Proximity Labeling技术（如BioID, APEX）在活细胞内捕获远距离和膜蛋白相互作用组的突破性贡献。 第六章：空间蛋白质组学（Spatial Proteomics）的崛起 本章聚焦于将蛋白质信息“定位”到组织结构中的前沿技术。详细阐述了基于质谱的成像技术（如MALDI-MSI和DESI-MSI）在组织切片上直接获取分子信息的能力，以及结合免疫荧光和高维流式细胞术（CyTOF）对细胞异质性蛋白表达的精细刻画。讨论了如何整合空间组学数据与其他组学数据（如空间转录组学）以构建多维度细胞微环境模型。 第三部分：前沿应用与跨学科整合 本部分展示了蛋白质组学如何在解决重大生物医学难题中发挥核心作用，并探讨其与人工智能（AI）的深度融合。 第七章：蛋白质组学在临床转化医学中的应用 本章聚焦于蛋白质组学在疾病诊断、预后判断和药物靶点发现中的实际案例。详细分析了液体活检中基于外泌体蛋白质组学构建的早期癌症筛查模型。探讨了如何利用患者特异性蛋白质组数据（如肿瘤突变负荷与蛋白质表达的相关性）来指导个体化精准治疗方案的制定。讨论了抗体药物和细胞疗法（如CAR-T）作用机制的蛋白质组学解析。 第八章：整合组学：构建生物系统的全景图 现代生命科学研究要求从多维度数据中提取综合信息。本章深入探讨了如何利用贝叶斯网络、偏最小二乘法（PLS）等统计工具，有效地整合基因组学、转录组学、代谢组学与蛋白质组学数据。核心内容包括构建跨层级的因果推断模型，以及如何识别由基因组变异驱动的蛋白质表达失调通路，从而揭示疾病的深层生物学驱动因素。 第九章：人工智能与机器学习在蛋白质组学中的赋能 本章展望了计算科学对蛋白质组学未来的影响。讨论了深度学习模型在谱图识别、肽段定量准确性提升方面的应用。重点介绍了利用卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs）对蛋白质结构预测（如AlphaFold2的蛋白质组学验证）和功能注释的辅助作用。探讨了如何利用机器学习来预测药物的潜在脱靶效应和毒副作用，从而加速药物研发进程。 总结与展望 本书最后对蛋白质组学未来的发展方向进行了预测，强调了单细胞蛋白质组学在解析发育和疾病过程中的不可替代性，以及高通量、自动化平台在实现常规临床应用中的关键挑战与机遇。本书内容聚焦于当前科研前沿，旨在为读者提供超越教科书层面的、具有高度实践指导意义的知识体系。
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