具体描述
《细胞生物学实验手册3(导读版)》的整理出版，使不同水平的研究者在科研过程中，均可采用相应的技术和系统模型解决基本的生物学问题。此4卷手册涵盖了经典的细胞生物学实验方案，对生命科学研究有重要的指导意义。更新后的第三版书包括165篇新文章，覆盖了经典与最新的实验技术。各项技术以人性化的形式逐步展开，并介绍了一些实用性的技巧及易出现的错误。重要的实验步骤和结果附以插图说明，方便理解和使用。
第1卷：细胞和组织培养的相关技术、病毒、抗体、免疫细胞化学。
第2卷：细胞器和细胞结构，以及细胞生物学检测技术。
第3卷：成像技术、显微技术、组织矩阵、细胞遗传学和原位杂交、基因工程和基因组学。
第4卷：大分子的转移、表达系统、基因表达模型、蛋白质。
生物信息学与基因组数据分析导论 本书旨在为生物学及相关领域的研究人员、教师和学生提供一个全面、深入且实用的生物信息学和基因组数据分析入门与进阶指南。 第一部分：生物信息学基础与数据源（约400字） 本部分将为读者打下坚实的理论和实践基础，介绍生物信息学在现代生命科学研究中的核心地位，以及理解和处理海量生物学数据所必需的基本工具和概念。 1.1 生命科学数据的爆炸性增长与生物信息学的兴起： 详细阐述高通量测序技术（如全基因组测序、RNA-seq、ChIP-seq等）如何从根本上改变了生物学研究范式。解释数据量的几何级增长对传统分析方法的挑战，以及生物信息学作为跨学科桥梁的重要性。 1.2 核心数据库与资源导航： 系统介绍国际上最重要的生物学数据库，包括但不限于： 序列数据库： NCBI GenBank, DDBJ, EMBL； 蛋白质数据库： UniProtKB/Swiss-Prot； 结构数据库： PDB（蛋白质数据库）； 基因组浏览器： UCSC Genome Browser, Ensembl； 功能注释数据库： GO（Gene Ontology）、KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）。 重点讲解如何高效地检索、筛选和下载特定物种或特定功能类别的生物学数据。 1.3 生物信息学中的编程基础（以Python/R为主）： 强调编程能力是数据分析的核心技能。介绍生物信息学分析流程中常用的编程语言（如Python或R）的基本语法、数据结构，以及如何利用这些语言来读取、清洗和初步处理生物学数据文件（如FASTA、FASTQ、SAM/BAM等格式）。 第二部分：序列分析与比对技术（约450字） 本部分聚焦于生物信息学中最基础也最关键的步骤——序列比对，并在此基础上扩展到序列注释和功能预测。 2.1 序列相似性搜索与比对算法： 深入解析序列比对的数学模型与算法原理。 点阵矩阵与评分系统： 介绍BLOSUM和PAM矩阵在蛋白质比对中的应用。 局部比对与全局比对： 详细阐述Smith-Waterman（局部比对）和Needleman-Wunsch（全局比对）算法的核心思想、动态规划过程及其计算复杂性。 BLAST家族算法： 重点讲解BLAST的工作流程（种子搜索、延伸与统计显著性评估），并指导读者如何根据研究目的选择合适的BLAST程序（blastn, blastp, blastx等）。 2.2 从原始数据到对齐：短读长测序数据的比对： 专门针对新一代测序（NGS）技术的数据，讲解高质量的序列比对策略。 FASTQ文件解析与质量控制： 介绍Phred质量评分系统，以及使用FastQC等工具进行初步数据评估的方法。 有偏好性比对工具： 详述BWA（Burrows-Wheeler Aligner）等高效比对器的核心算法原理（如BWT索引），以及如何将原始的FASTQ文件映射到参考基因组（SAM/BAM格式的生成）。 比对后处理： 介绍SAMtools和Picard工具包在处理BAM文件中的关键操作，如排序、索引、去重（PCR重复）和碱基质量重校准（BQSR）。 2.3 系统发育树的构建与解释： 讲解如何利用比对结果构建系统发生关系。介绍距离法（如邻接法NJ）和字符法（如最大简约法MP、最大似然法ML）的基本原理，并指导读者使用MEGA或Phylogenetic Analysis Software (PASA) 等工具进行树的绘制和评估。 第三部分：基因组学与转录组学分析（约400字） 本部分深入探讨高通量测序数据在基因组结构变异检测和基因表达定量分析中的应用。 3.1 基因组变异检测（SNVs, Indels, CNVs）： 变异识别流程： 概述从比对好的BAM文件到识别候选变异的完整流程（Calling）。 SNP/Indel Calling： 详细介绍GATK（Genome Analysis Toolkit）的最佳实践流程，包括变异质量过滤、联合基因分型（Joint Genotyping）的概念。 结构变异（SV）与拷贝数变异（CNV）检测： 介绍基于比对覆盖度、断点（Split Reads）和配对末端（Paired-end reads）的SV/CNV检测方法。 3.2 转录组定量分析（RNA-seq）： 从序列到表达量： 讲解如何量化基因表达水平。对比基于比对（如HTSeq-count, featureCounts）和无需比对（如Kallisto, Salmon）的定量方法，重点分析各自的优势和局限性。 差异表达分析（DEA）： 深入探讨DEA的统计学基础。重点介绍DESeq2和EdgeR等包如何处理RNA-seq数据的负二项分布特性，以及如何进行多重假设检验（如FDR校正）和结果可视化（火山图、热图）。 功能富集分析： 指导读者如何将差异表达的基因列表输入到GO和KEGG富集分析工具中，解读生物学通路信息。 第四部分：高级主题与数据整合（约250字） 本部分涵盖更前沿的分析技术，以及如何将不同来源的数据整合以得出更全面的结论。 4.1 表观遗传学数据分析简介（ChIP-seq/ATAC-seq）： 简要介绍染色质免疫共沉淀测序（ChIP-seq）和可及性测序（ATAC-seq）的数据处理流程。重点讲解如何识别结合位点（Peak Calling，如MACS2），以及如何进行峰注释和功能关联分析。 4.2 组学数据整合与多组学分析： 讨论如何将基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学数据整合。介绍网络构建（如蛋白质-蛋白质相互作用网络PPI）和多组学数据降维技术在揭示复杂生物学过程中的作用。 4.3 数据库构建与报告生成： 强调数据分析的可重复性。介绍如何使用Jupyter Notebook或R Markdown等工具，将代码、分析结果和文本注释整合为清晰、可复现的报告，确保研究过程的透明度和可靠性。 --- 本书特色： 本书不依赖于任何特定的商业软件，而是聚焦于基于开源工具和编程语言（R/Python）的分析流程。每一个章节都配有详细的案例研究和代码示例，旨在让读者不仅了解“做什么”，更能理解“为什么这么做”，从而具备独立设计和执行复杂生物信息学分析项目的能力。读者在完成本书的学习后，将能够自信地处理绝大多数现代生命科学实验产生的高通量数据。
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