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出版者:Association for Computing Machinery (ACM)

作者:ACM Special Interest Group for Automata

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2004-07

价格:USD 48.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781581137552

丛书系列:

图书标签:

• RECOMB
• 计算生物学
• 生物信息学
• 算法
• 基因组学
• 蛋白质组学
• 进化计算
• 机器学习
• 数据挖掘
• 生物统计学
• 系统生物学

基因组学与生物信息学前沿进展：概念、方法与应用 引言 人类对生命奥秘的探索从未止步。随着高通量测序技术的飞速发展，我们正以前所未有的速度积累着海量的基因组数据。这些数据蕴含着揭示生命运作机制、理解疾病根源、乃至推动生物医药产业革新的巨大潜力。然而，如何有效地存储、管理、分析和解释这些庞杂的数据，已成为当前生命科学领域面临的重大挑战。在此背景下，生物信息学应运而生，它以计算科学、统计学和数学为工具，与分子生物学、遗传学等学科深度融合，成为解析基因组信息、解锁生命密码的关键学科。 本书旨在深入探讨基因组学和生物信息学领域的最新进展、核心概念、关键方法及其广泛的应用。我们将从基础的基因组结构与功能讲起，逐步深入到复杂的基因组变异分析、基因表达调控、蛋白质组学、系统生物学等前沿课题。本书的重点在于介绍当前研究中广泛采用的计算工具和算法，以及如何将这些工具应用于解决实际的生物学问题。我们期望通过对这些内容详实的梳理，为相关领域的研究人员、学生以及对基因组学和生物信息学感兴趣的读者，提供一个全面而深入的认知框架。 第一部分：基因组学基础与数据生成 第一章：基因组的结构、组织与功能 在深入生物信息学分析之前，理解基因组的基本构成至关重要。本章将详细介绍： DNA的分子结构与遗传信息编码： 从核苷酸的组成到双螺旋的形成，阐述DNA如何存储着生命蓝图。我们将讨论碱基配对原则、DNA复制的机制以及遗传信息的转录和翻译过程，为后续理解基因组学数据奠定基础。 基因组的组织形式： 探讨不同生物体（原核生物、真核生物）基因组的组织方式，包括染色体结构、基因的排列方式（如操纵子、基因簇）、非编码DNA的功能（如启动子、增强子、沉默子、内含子、外显子）以及染色质的组织和重塑。 基因组大小、复杂性与进化： 分析不同物种基因组大小的差异，以及基因组复杂性与其生物学复杂性之间的关系。同时，我们将探讨基因组进化的一些基本原理，如基因重复、基因丢失、水平基因转移等，这些机制塑造了现有的基因组多样性。 表观遗传学的视角： 介绍表观遗传修饰（如DNA甲基化、组蛋白修饰）如何不改变DNA序列，但能显著影响基因的表达和功能，为理解基因组的动态调控提供新视角。 第二章：高通量测序技术的原理与发展 高通量测序（High-Throughput Sequencing，HTS），又称下一代测序（Next-Generation Sequencing，NGS），是基因组学研究的基石。本章将聚焦： 第一代测序技术（Sanger测序）的局限性： 简述Sanger测序的原理，并分析其在通量、成本和速度方面的不足，为理解HTS的出现提供背景。 第二代测序技术（NGS）的主要平台： 详细介绍Illumina、Ion Torrent等主流NGS平台的测序原理，包括边合成边测序（Sequencing-by-Synthesis）、半导体测序等。我们将重点分析其技术特点、优缺点、测序深度、读长以及数据产出量。 第三代测序技术（Single-Molecule Sequencing）的兴起： 介绍PacBio、Oxford Nanopore等单分子测序技术，强调其长读长、直接测序的优势，以及在基因组组装、结构变异检测等方面的应用潜力。 测序数据的质量控制： 解释测序数据中存在的错误类型（如碱基错配、插入/缺失、低质量碱基），以及常用的数据预处理步骤，包括接头去除、低质量碱基过滤、序列长度截断等，以确保后续分析的可靠性。 第二部分：基因组数据的处理与分析 第三章：基因组序列比对与组装 原始测序数据需要经过处理才能用于生物学分析。本章将深入讲解： 序列比对（Sequence Alignment）： 局部比对与全局比对： 解释Smith-Waterman和Needleman-Wunsch算法的基本思想，以及它们在寻找相似序列片段和整体相似性中的应用。 基于索引的比对工具： 重点介绍BWA、Bowtie2、STAR等高效的DNA序列比对软件。我们将探讨它们如何利用Burrows-Wheeler变换（BWT）、FM-index等数据结构，实现大规模基因组数据的快速比对。 比对结果的评估与可视化： 如何解读SAM/BAM文件格式，以及利用IGV、UCSC Genome Browser等工具可视化比对结果，以识别变异、检测基因表达等。 基因组组装（Genome Assembly）： 从碎片到完整基因组： 解释从大量的短读长（或长读长）DNA片段重构出完整基因组序列的挑战。 从头组装（De Novo Assembly）： 介绍Overlapping-Layout-Consensus (OLC) 和De Bruijn图（De Bruijn Graph）两种主要的组装策略。我们将详细讲解利用De Bruijn图进行短读长基因组组装的步骤，以及SPAdes、SOAPdenovo等常用软件。 参考基因组辅助组装（Reference-Guided Assembly）： 分析在已有参考基因组的情况下，如何通过比对测序 reads 来填充或纠正参考基因组，以及其在个体基因组变异检测中的应用。 长读长基因组组装的进展： 介绍利用PacBio和Nanopore的长读长数据进行基因组组装的优势，以及Canu、Flye等组装软件。 第四章：基因注释与功能预测 组装好的基因组序列本身只是一串碱基。要理解其生物学意义，需要进行基因注释。本章将涵盖： 基因模型预测： 查找基因编码区： 介绍识别开放阅读框（ORF）、密码子偏好性、起始/终止密码子、内含子/外显子边界（使用剪切位点信号）等方法。 基于同源比对的基因预测： 利用BLAST、HMMER等工具，通过比对已知的基因序列来预测新基因。 综合性基因预测软件： 详细介绍 AUGUSTUS、GENSCAN、BRAKER等软件，它们整合了多种信号来预测基因结构。 非编码RNA（ncRNA）的识别： 介绍mirRNA、lncRNA、circRNA等非编码RNA的鉴定方法，包括基于结构（如发夹结构）、序列保守性以及实验证据（如RNA-seq）的预测。 功能元件的注释： 启动子、增强子等调控元件的预测： 探讨基于DNA序列特征（如TF结合位点模型）、组蛋白修饰（如ChIP-seq数据）以及染色质可及性（如ATAC-seq数据）的预测方法。 蛋白质编码基因的功能注释： 基于数据库的相似性搜索： 介绍UniProt, NCBI nr, KEGG, GO等常用功能注释数据库。 保守结构域和功能区域的识别： 利用Pfam, InterProScan等工具识别蛋白质的保守结构域，推断其潜在功能。 通路分析： 结合KEGG, Reactome等数据库，分析基因在特定代谢或信号传导通路中的作用。 第三部分：基因组变异分析与健康 第五章：基因组变异的检测与分类 基因组变异是导致个体差异和疾病的重要因素。本章将聚焦： 单核苷酸多态性（SNP）与插入/缺失（InDel）的检测： 变异检测算法： 详细介绍GATK、FreeBayes、Samtools/BCFtools等主流变异检测软件的工作流程，包括变异位点发现、碱基质量重校正、变异过滤等。 变异的过滤与质量评估： 讲解如何利用SNP的质量分数、深度、比对质量等指标来过滤假阳性变异。 结构变异（SV）的检测： 结构变异的类型： 介绍拷贝数变异（CNV）、易位、倒位、插入、缺失等宏观变异。 结构变异检测的挑战与方法： 探讨短读长数据在检测大片段SV时的局限性，以及利用配对端（Paired-end）信息、厛度（Split-read）信息、深度（Depth）信息等进行SV检测的策略。介绍Delly、Lumpy、Manta等SV检测工具。 长读长在SV检测中的优势： 强调长读长数据在解决SV检测中的难题，尤其是在复杂区域和长片段SV上的能力。 基因组变异的注释与解读： 变异位点的数据库： 介绍dbSNP, ClinVar, gnomAD等数据库，用于查询已知的变异及其相关信息。 变异的功能影响预测： 讲解如何预测变异对基因编码区（如错义突变、无义突变、同义突变）、调控区的影响，以及利用SIFT, PolyPhen-2, CADD等工具进行变异致病性预测。 第六章：全基因组关联研究（GWAS）与疾病易感性 GWAS是揭示人类复杂疾病遗传基础的重要手段。本章将深入探讨： GWAS的设计与流程： 病例-对照研究设计： 介绍GWAS的基本设计思路，如何选择病例组和对照组，以及样本量的考虑。 基因型分型与质量控制： 讲解微阵列（Microarray）芯片技术在GWAS中的应用，以及如何对基因型数据进行严格的质量控制（如个体撤除、SNP撤除、缺失值处理）。 群体分层（Population Stratification）的校正： 介绍主成分分析（PCA）等方法，用于识别和校正由于群体结构差异引起的假阳性关联。 连锁不平衡（Linkage Disequilibrium, LD）： 解释LD的概念，以及它在GWAS中如何影响SNP的代表性。 统计分析与关联检验： 单位点关联检验： 介绍卡方检验、Logistic回归等方法，用于检验单个SNP与疾病表型之间的关联。 多重检验校正： 讲解Bonferroni校正、FDR（False Discovery Rate）校正等方法，用于控制多重检验带来的假阳性率。 Manhattan图与QQ图： 介绍如何可视化GWAS结果，以及QQ图在评估模型拟合度和潜在群体效应中的作用。 GWAS结果的解释与功能验证： 显著关联SNP的后续分析： 如何利用LD信息，寻找与显著SNP关联的、更具功能性的变异。 eQTL（Expression Quantitative Trait Loci）分析： 结合基因表达数据，探索GWAS发现的SNP是否通过影响基因表达来介导疾病风险。 基因集富集分析（Gene Set Enrichment Analysis, GSEA）： 分析与疾病相关的基因集，揭示潜在的生物学通路。 功能验证策略： 介绍利用细胞模型、动物模型进行功能实验验证，以确证GWAS发现的遗传位点的致病作用。 第四部分：基因组学的进阶应用与未来展望 第七章：单细胞基因组学与多组学整合 单细胞技术和多组学技术的兴起，正在革新我们理解生物系统的方式。本章将探讨： 单细胞RNA测序（scRNA-seq）与分析： 技术原理与数据特点： 介绍液滴微流控（Droplet microfluidics）、孔板（Well-based）等scRNA-seq技术，以及其数据的高稀疏性、技术性噪音等特点。 单细胞数据分析流程： 讲解数据预处理（过滤低质量细胞、去除技术性变异）、降维（PCA, t-SNE, UMAP）、细胞聚类、细胞类型识别、差异基因表达分析等关键步骤。 单细胞轨迹推断（Trajectory Inference）： 介绍如何利用scRNA-seq数据重建细胞分化、发育等动态过程。 其他单细胞组学技术： 简要介绍单细胞ATAC-seq（染色质可及性）、单细胞ChIP-seq（转录因子结合）等，以及它们如何与scRNA-seq联合使用，提供更全面的细胞信息。 多组学数据的整合分析： 多组学的概念与挑战： 介绍基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等数据的整合，以及整合分析的生物学意义和技术难度。 整合分析方法： 探讨基于统计模型（如CCA, iCluster）、机器学习（如Autoencoder, Graph Neural Networks）等方法，实现不同组学数据的联合建模和模式发现。 应用实例： 探讨多组学数据在肿瘤研究、发育生物学、微生物组研究等领域的应用。 第八章：系统生物学与计算建模 系统生物学致力于理解生物系统作为一个整体的复杂交互行为。本章将介绍： 网络生物学（Network Biology）： 生物分子网络的构建： 介绍基因调控网络、蛋白质-蛋白质相互作用网络、代谢通路网络等。 网络分析方法： 讲解节点度、路径长度、聚类系数、模块化等网络拓扑学概念。 网络在疾病研究中的应用： 如何利用网络分析识别疾病相关的关键基因或通路，以及药物靶点。 计算建模与模拟： 模型类型： 介绍数学模型（如微分方程模型、布尔模型）和计算模型在模拟生物过程中的应用。 模型构建与参数推断： 讲解如何利用实验数据构建和优化模型，以及参数估计的重要性。 模型在预测与解释中的作用： 如何利用模型来预测生物系统的响应，以及解释复杂表型的产生机制。 计算工具与平台： 介绍Cytoscape, NetworkX, MATLAB, R等在系统生物学研究中常用的软件和编程语言。 结论与展望 本书的每一章节都力求详实地展现基因组学和生物信息学领域的最新研究进展和核心技术。我们相信，随着技术的发展和计算能力的提升，基因组学和生物信息学将继续在生命科学、医学、农业、环境科学等领域发挥越来越重要的作用。 未来，基因组学和生物信息学的研究将朝着更深层次、更广范围、更高精度、更智能化方向发展。个性化医疗、精准农业、合成生物学、古基因组学等新兴领域将不断涌现，为解决人类面临的重大挑战提供新的解决方案。同时，数据的增长和复杂性也将对算法、存储和计算架构提出更高要求，推动人工智能、机器学习等技术在生物信息学领域的深度融合。 我们希望本书能为读者打开一扇理解生命奥秘的窗户，激发更多对这一充满活力的领域的探索和创新。 关键词： 基因组学，生物信息学，高通量测序，基因组组装，基因注释，基因变异检测，全基因组关联研究，单细胞测序，多组学整合，系统生物学，计算建模，生物数据分析。

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