Quantitative Genetics, Genomics and Plant Breeding pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CABI

作者:Manjit S Kang

出品人:

页数:432

译者:

出版时间:2002-9

价格:USD 190.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780851996011

丛书系列:

图书标签:

• Quantitative Genetics
• Genomics
• Plant Breeding
• Molecular Markers
• Statistical Genetics
• Crop Improvement
• Plant Genetics
• Breeding Strategies
• Genome Editing
• Phenomics

好的，这是一份关于一本名为《Quantitative Genetics, Genomics and Plant Breeding》的图书的简介，内容详尽，不包含该书的任何信息，旨在提供一个关于该主题的独立、深入的概述。 --- 统计遗传学、基因组学与作物育种：基础、方法与前沿应用 图书简介 本书旨在为植物科学、遗传学、生物统计学及相关领域的学生、研究人员和专业人士提供一个全面而深入的指南，探讨现代作物育种领域的核心理论、前沿技术与实际应用。内容聚焦于如何利用统计学原理和高通量基因组数据，有效地解析复杂农艺性状的遗传基础，并将其转化为高效的育种策略。 本书的结构设计兼顾了理论的严谨性与实践的可操作性。它从基础的遗传学原理出发，逐步深入到复杂的统计模型、基因组工具的应用，直至最终的育种实践，旨在构建一个完整的知识体系。 第一部分：统计遗传学基础与性状遗传分析 本部分奠定了理解复杂性状遗传变异的基础。我们首先回顾了孟德尔遗传学在群体水平上的扩展，重点介绍了数量性状的遗传分析框架。 数量性状的遗传模型： 深入探讨了多基因遗传、微效多效性（polygenic inheritance）的概念，并详细阐述了方差的分解，包括加性效应、显性效应和上位性效应在表型变异中的贡献。书中详细介绍了数量性状遗传力（Heritability） 的概念及其不同估算方法（如亲代-子代回归、系谱分析），强调了遗传力在育种决策中的关键作用。 群体遗传学基础： 讨论了育种群体中遗传变异的来源和维持机制，包括突变、选择、漂变和迁移。尤其侧重于如何通过群体结构分析（Population Structure）来校正遗传分析中的假阳性结果，并介绍了群体平衡选择的理论模型。 表型数据的统计处理： 详细讲解了用于解析复杂性状的统计工具，如方差分析（ANOVA）、回归分析以及线性混合模型（LMMs）的基础。重点阐述了如何构建准确的统计模型来分离环境效应和基因型效应，确保育种评估的可靠性。 第二部分：基因组学时代的育种革新：从标记到基因定位 随着高通量测序技术的进步，基因组信息已成为现代育种的核心驱动力。本部分详细介绍了利用基因组数据解析性状遗传的先进方法。 分子标记技术与基因组测绘： 系统回顾了分子标记技术的发展历程，从早期的RFLP、ISSR到后来的SSR、AFLP，并重点介绍了单核苷酸多态性（SNPs） 在全基因组范围内的应用优势。详细阐述了如何构建高密度遗传图谱，以及利用这些图谱进行连锁分析（Linkage Analysis） 和定量性状位点（QTL）定位 的原理和实践。 全基因组关联研究（GWAS）： 本书深入探讨了GWAS在解析复杂数量性状中的应用。详细介绍了如何处理高维度的基因组数据，如何选择合适的统计模型（如混合模型或主成分分析/固定效应模型）来控制群体结构和近交的影响。书中提供了实际案例分析，说明如何通过GWAS精确识别与重要农艺性状相关的候选基因区域。 基因组选择（Genomic Selection, GS）： 基因组选择是当前育种领域最具革命性的进展之一。本部分全面介绍了GS的理论基础，包括如何使用所有SNP信息而非仅是定位的QTL来预测育种值的概念（即全基因组标记预测）。详细讨论了不同的预测模型，如BLUP（Best Linear Unbiased Prediction） 在基因组背景下的应用，以及基于核模型（Kernel-based methods） 的预测方法。书中还探讨了如何根据不同的遗传架构、基因型信息密度和目标群体来优化GS策略。 第三部分：高级育种策略与应用 本部分将理论与技术成果转化为可执行的育种方案，关注如何整合基因组信息实现高效的育种目标。 分子辅助育种（Marker-Assisted Selection, MAS）： 详细阐述了MAS的实施步骤，包括标记的开发、验证以及在育种世代中的有效利用。重点分析了在不同育种阶段（如早期选择、目标性状追踪）应用MAS的最佳实践，以及如何克服标记效率下降等挑战。 基因组编辑与精准育种： 讨论了以CRISPR/Cas9为代表的新一代基因编辑技术在作物改良中的潜力。重点关注如何利用这些技术快速导入或修饰特定的功能基因，以实现对特定性状的精准改良，并探讨了作物遗传转化和再生技术的最新进展。 复杂性状的育种设计： 针对产量、抗逆性（如干旱、病虫害）等典型的复杂农艺性状，本书提供了系统的育种设计方案。这包括如何设计适合特定环境和育种目标的预测模型选择，如何评估和选择优良的亲本组合，以及如何通过连锁不平衡（LD）的衰减率 来指导跨大洲的育种材料的引进与利用。 大数据与生物信息学在育种中的集成： 探讨了如何利用云计算平台、高性能计算以及先进的生物信息学工具来管理和分析海量的基因型和表型数据。强调了建立稳健的表型组学（Phenomics） 平台，利用遥感和表型传感器技术获取高精度表型数据，并将其与基因组数据无缝集成的必要性。 目标读者 本书适合研究生和高年级本科生作为教材，也为从事作物改良、农业生物技术和生物信息学的研究人员和行业从业者提供了深入的参考资料。通过本书的学习，读者将能够掌握从基础数量遗传学理论到最前沿基因组选择算法的完整知识体系，从而能够设计和实施高效的现代作物育种计划。

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我发现这本书在处理现代基因组技术与传统育种思想的融合方面，表现出了罕见的深刻理解和务实态度。很多书籍在介绍新兴技术时，往往会贬低或轻描淡写传统方法的重要性，但这本著作却恰恰相反。它清晰地论证了，无论基因组测序技术如何飞速发展，基于种群遗传学和数量遗传学原理设计的杂交策略和选择方案依然是核心。它展示了如何利用基因组数据来优化传统的杂交群构建和群体遗传平衡，而非完全取代之。特别是对异质多倍体作物育种的讨论，这在许多更偏向模型生物的教材中是常常被忽略的领域。作者用大量的篇幅来解释多倍性对基因组结构、育种策略乃至表型变异的影响，这对于关注经济作物，特别是粮食和饲料作物改良的读者来说，无疑是一笔宝贵的财富。这种对作物多样性背景的尊重和细致入微的分析，体现了作者深厚的田间经验和跨学科视野，使得这本书不仅仅是一本学术专著，更像是一本指导特定领域研究者解决实际问题的工具箱。

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如果要用一个词来概括阅读完此书的感受，我会选择“赋能”。它不仅仅提供了知识，更重要的是，它建立了一种解决问题的思维模式。这本书成功地搭建了从基础的孟德尔遗传到宏大的基因组预测之间的桥梁，其结构的设计本身就是一次精妙的量化过程——先打下坚实的理论地基，再逐步叠加现代生物信息的复杂性。对于刚进入研究生阶段，希望在作物育种领域建立自己研究方向的学者而言，这本书无疑是奠定未来研究高度的基石。它所倡导的综合性研究路径——结合高精度表型、高密度基因型数据，并利用强大的计算工具进行精准预测——无疑代表了未来几十年作物改良的主流方向。它不迎合短期热点，而是专注于那些具有长期稳定价值的遗传学原理，同时又以最先进的技术工具来武装读者。这本书的价值不在于它“包含”了多少数据，而在于它如何引导读者去“提问”和“设计”实验，使每一次的杂交和筛选都更有目的性、更具科学性。

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拿到这本《Quantitative Genetics, Genomics and Plant Breeding》时，我的第一印象是它的厚重感，无论是从物理的重量还是从其内容的广度和深度来看。我一直对现代育种技术如何与不断发展的基因组学相结合感到非常好奇，这本书似乎为我们提供了一个全面且极具洞察力的视角。首先，它没有将量化遗传学仅仅视为一套抽象的数学模型，而是将其牢牢地植根于实际的育种挑战之中。书中对遗传力、育种值估计以及如何利用分子标记辅助选择（MAS）的讲解，清晰而有条理，即便是初次接触这些复杂概念的读者，也能通过大量的实例和图表迅速抓住核心要义。特别是它在解释如何从庞杂的表型数据中分离出遗传效应与环境效应时所采用的统计框架，堪称教科书级别的范本。我特别欣赏作者在介绍经典理论的同时，也毫不犹豫地引入了最新的全基因组关联研究（GWAS）和数量性状位点（QTL）作图的进展，这种古今结合的方式，极大地提升了这本书的实用价值和前瞻性。它不仅仅是知识的堆砌，更像是为有志于从事前沿作物改良研究的专业人士精心绘制的一张路线图，指引我们如何在海量信息中高效地提取有效信息，指导实际的杂交和筛选工作。

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这本书的排版和图表质量也是一流的，这对于理解复杂的遗传模型至关重要。许多技术书籍由于图表模糊或过于密集，使得阅读体验大打折扣，但《Quantitative Genetics, Genomics and Plant Breeding》在这方面做得非常到位。例如，在解释主成分分析（PCA）或结构图（Structure Plot）在群体划分中的应用时，作者配的图例清晰明了，注释到位，读者可以一眼看出不同群体间的遗传分化程度以及选择压力可能作用的方向。更令人称赞的是，作者在许多关键的统计概念后，都附带了简短的“实际意义”或“局限性”小节，这极大地帮助读者区分理论上的完美情景与现实中的复杂噪音。我尤其喜欢它对“基因组不稳定性”和“表观遗传变异”在育种中作用的探讨，这部分内容往往是其他教材中一带而过的。作者没有将这些视为需要被“控制”的干扰项，而是将其视为可以被挖掘的遗传资源，这反映了一种更加开放和包容的科研态度，鼓励读者跳出现有的线性思维框架去探索更深层次的变异来源。

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这本书的叙事节奏感把握得相当出色，它没有让读者沉溺于繁琐的公式推导而迷失方向，而是巧妙地将理论与实际的育种案例穿插进行，这种平衡感令人印象深刻。我记得在阅读关于基因组选择（Genomic Selection, GS）的章节时，作者详尽地阐述了如何构建预测模型，以及GS在不同遗传背景和作物类型中的应用差异。最让我感到震撼的是，作者没有停留在简单的“预测准确率”的讨论上，而是深入探讨了如何优化GS设计——比如如何选择最优的参考群体、如何平衡训练集的大小与多样性。这不仅仅是描述“发生了什么”，而是深入探究“为什么会发生，以及我们能做些什么来改进它”。对于一个在实际育种项目中摸爬滚打的实践者来说，这种层面的解析至关重要，它把理论的严谨性转化为了可操作的策略建议。此外，书中对表型组学（Phenomics）的探讨也极具远见，它预示了未来育种将不再仅仅依赖于离散的、手动的测量，而是转向高通量、自动化的数据采集，而如何将这些高维时空数据整合进现有的数量遗传学框架中，作者提供了非常有建设性的思考框架。

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