生物反应过程检测与调控 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

页数:280

译者:

出版时间:2008-7

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787560138619

丛书系列:

图书标签:

• 生物反应工程
• 生物过程监测
• 过程控制
• 代谢工程
• 生物传感器
• 在线检测
• 数据分析
• 生物技术
• 化工过程
• 系统生物学

现代植物育种技术与应用 内容概述： 本书聚焦于现代植物育种领域的前沿技术及其在实际农业生产中的应用。从基因组学、分子标记辅助育种，到细胞工程、基因工程育种，再到生物信息学在育种中的关键作用，本书层层递进，系统阐述了推动植物育种效率和精准度飞跃的各项关键技术。同时，本书深入探讨了这些技术在作物产量提升、品质改良、抗逆性增强以及应对气候变化等方面的实际成效，并展望了未来植物育种的发展趋势。 第一章 基因组学与植物育种的革新 本章将从宏观视角切入，介绍基因组学技术如何颠覆传统的植物育种模式。我们将首先回顾植物育种的发展历程，强调早期育种方法存在的局限性，如效率低下、周期漫长以及对环境依赖性强等。随后，本书将详细介绍全基因组测序技术（WGS）和重测序技术的原理、发展及其在识别目标基因、挖掘有利等位基因方面的巨大潜力。我们将深入解析如何利用基因组信息绘制高密度遗传图谱，并通过连锁分析精确定位与重要农艺性状（如产量、抗病性、耐旱性等）相关的基因位点。 1.1 基因组学技术概述 DNA测序技术的演进： 从第一代 Sanger 测序到第二代高通量测序（如 Illumina 技术），再到第三代长读长测序（如 PacBio 和 Oxford Nanopore 技术），本书将梳理不同测序技术的优势、局限性以及它们在基因组组装和变异检测方面的应用。 基因组组装与注释： 详细讲解如何利用各种测序数据进行基因组的从头组装（de novo assembly）和对已有参考基因组进行重测序比对。阐述基因组注释的重要性，包括基因结构预测、功能基因识别以及非编码RNA的发现。 基因组变异分析： 重点介绍单核苷酸多态性（SNP）、插入/缺失（InDel）、结构变异（SV）等常见基因组变异类型。探讨如何利用这些变异信息进行种质资源鉴定、亲缘关系分析以及遗传多样性评估。 1.2 基因组信息在育种中的应用 目标基因挖掘： 通过比较不同基因型的基因组数据，识别与优良性状紧密关联的基因及其调控元件。例如，发现能够提高光合效率或提高营养吸收效率的基因。 标记辅助选择（MAS）的基础： 阐述如何基于基因组信息开发分子标记，如SNP标记、SSR标记等，并将其应用于传统的育种过程中，以加速目标基因的传递和筛选。 第二章 分子标记辅助育种（MAS）与全基因组选择（GWS） 本章将聚焦于利用分子标记加速育种进程的具体技术。我们将详细介绍各种常用分子标记的原理、检测方法及其在植物育种中的应用案例。重点将放在标记辅助选择（MAS）如何克服传统选择的弊端，以及全基因组选择（GWS）如何通过利用整个基因组的信息实现更精准的育种。 2.1 常用分子标记技术 RFLP（限制性片段长度多态性）： 介绍其原理、优势和局限性，以及在早期标记辅助育种中的贡献。 SSR（简单序列重复）： 详细讲解SSR标记的原理、高多态性特点及其在种质鉴定、遗传图谱构建中的广泛应用。 AFLP（扩增性片段长度多态性）： 阐述AFLP标记的原理、高通量特点以及在遗传多样性分析和亲缘关系鉴定中的应用。 SNP（单核苷酸多态性）： 重点介绍SNP标记的优势，如高密度、高通量、易于自动化检测等。详细介绍各种SNP genotyping 技术，如 TaqMan, KASPar, Illumina BeadChip, SNP-Seq 等。 Indel标记： 介绍插入/缺失标记的原理及其在某些物种中的应用。 2.2 标记辅助选择（MAS） MAS的原理与流程： 详细阐述MAS的工作流程，包括标记开发、关联分析、种质筛选以及育种材料的后代测定。 MAS在不同性状育种中的应用： 举例说明MAS在抗病育种（如标记辅助抗病基因选择）、产量性状改良（如标记辅助数量性状基因位点QTL选择）、品质改良（如标记辅助特定蛋白质或次生代谢物合成基因选择）等方面的成功实践。 MAS的挑战与优化： 讨论MAS在标记选择准确性、经济性以及在复杂性状育种中的局限性，并提出优化策略。 2.3 全基因组选择（GWS） GWS的理论基础： 解释GWS如何通过大量标记信息对所有潜在的基因效应进行建模，从而预测个体的育种值（Breeding Value）。 GWS的算法与模型： 介绍常见的GWS模型，如BLUP（Best Linear Unbiased Prediction）、Bayesian 模型等，并阐述其在预测基因效应中的作用。 GWS在育种中的应用： 重点介绍GWS如何用于预测复杂性状，如产量、抗逆性等，以及如何加速世代间隔。 GWS的挑战与发展： 讨论GWS对标记密度、数据质量、计算能力的要求，并展望其在未来育种中的发展潜力。 第三章 细胞工程与植物育种的突破 本章将深入探讨细胞工程技术如何为植物育种带来前所未有的突破。我们将从植物细胞的全能性出发，详细介绍组织培养、单倍体快速育种、体细胞胚胎发生等技术，以及它们在缩短育种周期、获得稳定纯合品系、以及解决杂种优势利用等方面的独特优势。 3.1 植物组织培养技术 植物组织培养的原理： 阐述植物细胞的全能性以及在无菌条件下通过营养繁殖实现大规模离体培养的原理。 培养基的组成与优化： 详细介绍培养基中的宏量元素、微量元素、维生素、植物激素（生长素、细胞激动素等）的作用，以及如何根据不同物种和培养目的调整培养基配方。 植物组织培养的常用技术： 详细介绍茎尖培养、愈伤组织诱导、器官发生（芽发生、根发生）、不定芽发生等技术。 组织培养在种质资源保存与快繁中的应用： 阐述组织培养在保存濒危植物、获得大规模优良种苗方面的作用。 3.2 单倍体快速育种技术 单倍体育种的原理： 解释单倍体植株的产生途径（如花药培养、未成熟胚培养）以及其作为育种中间体在获得纯合体方面的优势。 花药（花粉）培养： 详细介绍花药培养的流程，包括材料选择、培养基优化、诱导单倍体植株、以及二倍体化处理（如秋水仙素处理）获得纯合二倍体。 未成熟胚培养： 介绍未成熟胚培养在某些物种中获得单倍体植株的应用。 单倍体育种的优势与应用： 强调单倍体育种能够将传统育种所需数代的纯合过程缩短至一到两代，显著提高育种效率，尤其适用于自花授粉作物。 3.3 体细胞胚胎发生与无性繁殖 体细胞胚胎发生的原理： 阐述体细胞（如叶片、根、胚乳等）在适宜条件下重新获得胚性潜能，并分化形成胚状体的过程。 体细胞胚胎发生的技术要点： 详细介绍诱导、培养、发育以及最终萌发形成完整植株的关键步骤。 体细胞胚胎发生的应用： 探讨其在快速繁殖、新品种选育（如快速评价突变体）、以及无病毒种苗生产中的应用。 植物体细胞杂交（细胞融合）： 简单介绍体细胞杂交技术，即融合不同植株的体细胞，并从中再生植株，以获得常规杂交难以实现的远缘杂交组合或获得具有多基因抗性的植株。 第四章 基因工程育种（GEP）与精准基因编辑 本章将聚焦于基因工程育种（GEP）的最新进展，特别是基因编辑技术（如CRISPR-Cas9）如何实现对植物基因组的精确改造，从而定向培育具有特定性状的作物。我们将深入探讨基因导入技术、基因沉默技术以及基因编辑的原理、优势、应用及面临的挑战。 4.1 基因工程育种（GEP）的基础 基因枪转化法： 介绍利用高能粒子将外源DNA片段导入植物细胞的原理、设备和操作流程。 农杆菌介导的转化法： 详细阐述农杆菌（Agrobacterium tumefaciens）在植物遗传转化中的作用，以及其利用T-DNA随机插入或整合到植物基因组的原理。 其他基因导入技术： 简要介绍原生质体转化、电穿孔等方法。 转基因作物（GMOs）的构建与应用： 重点介绍如何通过基因工程技术为作物导入新的基因，从而赋予其新的抗性（如抗虫、抗除草剂）或改良其营养品质（如富含维生素A的“黄金大米”）。 4.2 基因沉默技术 RNA干扰（RNAi）： 详细介绍RNAi的分子机制，包括siRNA和miRNA的作用，以及如何利用RNAi技术降低特定基因的表达，从而调控植物性状。 反义RNA技术： 阐述利用反义RNA与目标mRNA形成双链，阻碍蛋白质合成的原理。 基因沉默在育种中的应用： 举例说明基因沉默技术在减少植物次生代谢物（如过敏原）、提高抗逆性（如降低对病原菌毒素敏感性）等方面的应用。 4.3 精准基因编辑技术 CRISPR-Cas9系统： 详细介绍CRISPR-Cas9系统的组成（Cas9核酸酶和sgRNA）、工作原理（sgRNA引导Cas9在目标位点进行DNA切割）以及其在基因编辑中的广泛应用。 其他基因编辑工具： 简要介绍TALENs（转录激活因子样效应物核酸酶）和ZFNs（锌指核酸酶）等早期基因编辑技术，并对比其与CRISPR-Cas9的优劣。 基因编辑在植物育种中的应用： 基因敲除（Knockout）： 通过非同源末端连接（NHEJ）修复机制，实现基因的功能失活，如失活导致不良性状的基因。 基因插入/替换（Knock-in/Replacement）： 利用同源重组（HR）修复机制，实现对目标基因进行精确的碱基替换或插入新的功能片段。 基因激活（CRISPR activation, CRISPRa）： 利用无切割活性的Cas9（dCas9）与激活结构域融合，实现对特定基因的激活表达。 基因抑制（CRISPR interference, CRISPRi）： 利用dCas9与抑制结构域融合，实现对特定基因的转录抑制。 基因编辑的优势与挑战： 强调基因编辑技术的靶向性、高效性、多基因编辑能力等优势，同时也讨论其在脱靶效应、同源重组效率、以及监管和伦理方面的挑战。 第五章 生物信息学在植物育种中的关键作用 本章将强调生物信息学作为现代植物育种不可或缺的支撑技术。我们将介绍生物信息学在海量组学数据分析、基因组功能注释、分子标记开发、育种决策支持等方面的关键作用，以及如何利用生物信息学工具加速育种进程。 5.1 组学数据分析平台与工具 基因组学数据分析： 介绍常用的基因组比对工具（如BLAST, Bowtie）、变异检测工具（如GATK, Samtools）以及基因组注释工具（如NCBI PGAP, JGI Annotation Pipeline）。 转录组学数据分析： 介绍RNA-Seq数据分析流程，包括reads比对、基因表达定量（如RSEM, Salmon）以及差异表达基因分析。 蛋白质组学与代谢组学数据分析： 简要介绍相关数据分析平台和工具，以及它们在解析植物性状形成机制中的作用。 5.2 分子标记设计与信息管理 高密度SNP标记开发： 介绍如何利用生物信息学工具从基因组数据中预测和设计SNP位点，并评估标记的有效性。 SSR标记设计： 介绍如何利用序列分析工具在基因组中搜寻SSR位点并设计引物。 育种数据库的构建与管理： 强调建立和维护包含基因型、表型、分子标记等信息的数据库对于育种研究的重要性。 5.3 预测模型与育种决策支持 QTL/GWAS分析： 详细介绍数量性状基因位点（QTL）定位和全基因组关联分析（GWAS）的统计学原理和常用软件（如PLINK, TASSEL）。 基因组预测模型： 介绍如何利用生物信息学方法构建预测模型，以预测育种材料的表型表现，从而指导育种资源的筛选和杂交组合的设计。 机器学习与人工智能在育种中的应用： 探讨机器学习算法（如支持向量机、随机森林）在复杂性状预测、基因功能预测等方面的潜力，以及人工智能在自动化育种决策中的应用前景。 5.4 基因功能预测与通路分析 同源比对与基因家族分析： 介绍如何利用生物信息学工具寻找已知基因的同源基因，推测未知基因的功能。 GO（Gene Ontology）与KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）数据库应用： 阐述如何利用这些数据库对基因功能进行分类和分析，揭示与特定性状相关的生物学通路。 通路分析与网络构建： 介绍如何构建基因调控网络或代谢网络，以更全面地理解基因与性状之间的关系。 第六章 现代植物育种技术的综合应用与发展趋势 本章将对前面章节介绍的各项技术进行整合，展示它们在实际育种项目中的协同作用。我们将通过具体的案例分析，说明如何将基因组学、分子标记、细胞工程、基因工程以及生物信息学等多项技术有机结合，以更高效、更精准地培育优良品种。同时，本章还将展望未来植物育种的发展趋势，包括基因组辅助育种的进一步深化、表观遗传学在育种中的应用、以及可持续农业背景下的育种目标等。 6.1 综合育种案例分析 案例一：高产抗病新品种的开发： 结合基因组学挖掘抗病基因，分子标记辅助选择关键抗病等位基因，细胞工程加速纯合系获得，以及基因工程导入新的抗病性状。 案例二：优质果蔬的定向改良： 利用基因组学解析品质相关基因，基因编辑技术精确修饰品质基因，生物信息学预测最佳编辑位点和评估潜在风险。 案例三：应对气候变化的耐逆境作物培育： 结合基因组学分析耐旱、耐盐等位基因，开发高密度分子标记进行大规模筛选，利用基因编辑技术强化耐逆境相关基因表达。 6.2 未来植物育种的发展趋势 表观遗传学与育种： 探讨表观遗传修饰（如DNA甲基化、组蛋白修饰）在调控基因表达和性状形成中的作用，以及如何利用表观遗传学进行育种。 合成生物学在育种中的应用： 介绍如何利用合成生物学原理设计和构建新的生物元件和系统，以实现更复杂和精密的育种目标。 人工智能与自动化育种： 展望AI在数据挖掘、模型构建、自动化决策以及机器人辅助育种等方面的深度应用。 大数据与育种的融合： 强调整合多维度数据（基因组、转录组、蛋白质组、表观基因组、环境数据、农艺数据等）构建精准育种平台。 可持续农业背景下的育种目标： 探讨绿色育种、资源高效利用、环境保护等在未来育种中的重要性，以及如何培育能够减少农药化肥使用、提高水分利用效率的作物。 新品种的注册与管理： 简要介绍新品种的审定、保护以及知识产权问题。 结论： 现代植物育种技术正以前所未有的速度发展，其核心在于对植物基因组和遗传机制的深入理解，以及对先进技术工具的灵活应用。本书旨在为植物育种领域的科研人员、研究生以及对该领域感兴趣的读者提供一份全面而深入的技术指南，帮助大家掌握最前沿的育种方法，并推动植物育种科学的不断进步，为保障全球粮食安全和促进可持续农业发展贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书的内容密度非常高，初次阅读时，我感觉像是在进行一场高强度的知识马拉松。有些章节，比如涉及非线性动力学反馈机制的数学推导部分，即便是带着基础知识储备，也需要反复研读和做笔记才能勉强跟上作者的思路。这并不是说它写得晦涩难懂，而是因为它试图在一个相对有限的篇幅内，涵盖尽可能多的关键技术点，几乎没有“水分”。这对于时间有限的在职工程师来说，既是优点也是挑战。我建议后来的读者，尤其是初学者，最好将这本书当作一本工具书或进阶参考资料，分阶段、有重点地攻克。一旦你能够真正掌握其中三分之一的核心内容，你会发现自己的问题解决能力得到了质的飞跃，它提供的知识框架的韧性和延展性，远超那些只停留在表面操作指导的书籍。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格非常独特，它不像教科书那样冷冰冰地罗列事实，而是带有一种资深工程师的经验分享味道。在探讨一些经典控制算法的局限性时，作者经常会穿插一些他自己早年在工业现场遇到的“坑”，比如某个PID参数在不同批次原料下表现异常的案例。这些故事性的描述，虽然占比不大，却极大地增强了内容的真实感和代入感。我特别喜欢它对“鲁棒性”这一概念的阐述，作者没有停留在抽象的定义上，而是通过大量对比仿真结果，展示了不同调控策略在面对突发干扰时的反应速度和稳定性差异。这种实战导向的讲解，让我对理论知识的实用价值有了更深刻的认识。它成功地在学术的严谨性和工程的实用性之间找到了一个绝佳的平衡点，读起来既有学术的深度，又不失实践的温度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得相当吸引人，那种深邃的蓝色调配上简洁的白色字体，一下子就让人联想到严谨的科学和精确的测量。我拿到手的时候，首先被那种厚重感吸引住了，这通常意味着内容详实，不是那种走马观花的入门读物。内页的排版也很舒服，字号适中，留白合理，阅读起来眼睛不累，这对于一本技术性很强的书来说非常重要。我尤其欣赏作者在章节结构上的用心，从基础原理的梳理到复杂系统的介绍，逻辑层次非常清晰，就像是铺设了一条坚实的阶梯，引导读者一步步深入。虽然我主要关注的是一些应用层面的实践，但即便是那些看似枯燥的理论推导部分，作者也力求用最直观的图表和类比来阐释，这极大地降低了理解门槛。整体来看，这本书的装帧和排版，体现出一种对知识的尊重和对读者的体贴，让人在阅读过程中能保持良好的专注度，不被外界干扰。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个非常急迫的项目背景下开始阅读这套资料的，坦白说，一开始我期望它能提供一些立竿见影的解决方案，结果发现它远比我预期的要“深入骨髓”。这本书并非那种速成手册，它更像是一部系统的工具箱，里面装满了各种精密测量仪器的使用说明书和背后的理论基础。我花了大量时间去研读其中关于传感器校准和数据噪声抑制的那几个章节，发现作者对这些细节的把握简直到了吹毛求疵的地步。举个例子，书中对不同环境下温度漂移的数学模型分析，细致到连光照强度变化对电化学信号的影响都考虑进去了，这对于我们追求极高精度的在线监测工作来说，简直是醍醐灌顶。读完这部分，我立刻回头修改了我们实验室原有的数据预处理流程，效果立竿见影，原本那些难以解释的异常波动点，现在都有了明确的理论依据可以去追溯和修正。这本书的价值就在于，它让你从“知道怎么做”上升到“理解为什么这么做”。

评分☆☆☆☆☆

从专业前沿的角度来看，这本书的视野非常开阔。它并未固步自封于传统的化工过程控制模型，而是大胆地引入了诸如机器学习在过程预测中的应用这一新兴领域的内容。虽然这部分内容相对较少，但作者的切入点非常精妙，他没有盲目追捧“黑箱”模型，而是强调如何利用先验的物理化学知识来指导特征工程和模型选择，这显示出作者对学科未来发展趋势的深刻洞察。更让我惊喜的是，书中对“多尺度建模”的探讨，这在很多同类书籍中往往被简化处理。作者详细对比了宏观反应动力学模型与微观分子扩散模型之间的耦合难度和折衷方案，这对于从事新型反应器设计研究的我来说，提供了非常宝贵的参考框架。这本书无疑是为那些希望站在现有技术制高点上，眺望下一代智能化制造流程的专业人士准备的。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆