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现代农业信息学与生物多样性保护：基于高通量组学数据的作物改良新范式 作者： 李明，王芳，陈伟 等 出版社： 农业科技出版社 出版年份： 2023年 --- 内容简介 本书系统阐述了在信息技术与生命科学深度融合的背景下，现代农业如何利用高通量组学数据（基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学）驱动作物育种与改良的全新范式。面对全球气候变化、粮食安全和可持续农业发展的严峻挑战，传统的依赖表型观察和经验积累的育种方法已显现出局限性。本书旨在为农业科研工作者、育种专家、生物信息学分析人员以及相关政策制定者提供一套全面、深入且具有实践指导意义的理论框架与技术路线图。 全书共分为六大部分，近三十个章节，内容覆盖从基础理论到前沿应用的全链条，重点突出数据驱动决策的核心理念。 第一部分：现代农业信息学基础与数据治理 本部分奠定了理解现代作物改良新范式的理论基石。首先，详细解析了生物信息学在农业领域的地位与作用，特别是大数据时代的特征。重点介绍了农业宏基因组学（Agri-Metagenomics）的概念，强调了环境微生物群落对作物健康和营养吸收的潜在调控机制。 随后，深入探讨了数据采集、清洗、标准化与集成的关键技术。鉴于组学数据的多样性（如FASTQ、SAM/BAM、VCF、GFF3等格式），本书提供了详细的数据质量控制（QC）标准和预处理流程，确保原始数据可信度。特别关注了本体论（Ontology）在描述农业表型数据和遗传标记时的应用，例如使用GO（Gene Ontology）或EFO（Experimental Factor Ontology）来统一术语，从而实现跨项目、跨地域数据的互操作性（Interoperability）。这部分强调了数据治理是实现“数据价值最大化”的第一步。 第二部分：作物基因组学与精准育种前沿技术 本部分聚焦于如何利用基因组学信息指导育种实践。内容涵盖了新一代测序技术（NGS）的最新进展及其在作物中的应用，如全基因组重测序（WGS）和靶向捕获测序（Targeted Sequencing）。 核心章节详细介绍了基因组组装与基因注释的最新算法和工具集。特别是在复杂基因组（如四倍体或多倍体物种）的从头组装（De Novo Assembly）中如何克服重复序列和结构变异带来的挑战。 基因组选择（Genomic Selection, GS）被视为精准育种的核心技术。本书不仅复习了GS的统计学模型（如GBLUP, BayesB），还深入分析了深度学习模型（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN）在预测复杂数量性状（QTLs）中的应用潜力，对比了传统线性模型与非线性模型的预测精度和鲁棒性。此外，针对新兴的基因编辑技术（如CRISPR/Cas13在RNA编辑中的应用），本书提供了编辑效率评估和脱靶效应检测的生物信息学流程。 第三部分：转录组学与环境响应机制解析 本部分侧重于理解作物在不同生长阶段和环境胁迫下的基因表达调控网络。详细介绍了RNA测序（RNA-Seq）的数据分析流程，从比对、定量到差异表达基因（DEG）的筛选与富集分析。 本书区分了不同层次的转录组研究： 1. 群体转录组分析（Bulk RNA-Seq）：关注整体组织或器官的响应。 2. 单细胞转录组测序（scRNA-Seq）：揭示细胞异质性，这对于理解根尖分生组织、花器官发育至关重要。书中提供了scRNA-Seq数据的降维（如UMAP, t-SNE）和细胞类型注释的最佳实践。 3. 空间转录组学（Spatial Transcriptomics）：首次在作物组织切片上实现基因表达的空间定位，对于解析发育梯度和信号传导路径具有革命性意义。 通过对转录因子（TFs）网络的构建和关键调控节点的筛选，本书展示了如何定位环境胁迫（如干旱、盐碱、高温）下的核心应答基因模块。 第四部分：代谢组学与作物次生代谢产物挖掘 代谢组学作为“终点组学”，直接反映了作物最终的性状表现。本书详细介绍了非靶向代谢组学（Non-Targeted Metabolomics）和靶向代谢组学（Targeted Metabolomics）的技术流程，重点讨论了液相色谱-质谱联用（LC-MS）和气相色谱-质谱联用（GC-MS）的数据采集与预处理。 在数据分析方面，本书深入讲解了化学信息学（Cheminformatics）工具在代谢物结构鉴定中的应用，包括数据库检索（如HMDB, KEGG）和从头解析。特别关注于生物合成途径重建，即如何将差异代谢物映射回基因组数据，构建“基因-代谢物-性状”的完整通路图谱。这对于高价值次生代谢物（如抗氧化剂、生物碱、萜类化合物）的定向积累和品质改良具有直接指导价值。 第五部分：多组学数据融合与系统生物学建模 这是全书最具创新性的部分，探讨如何打破单一组学数据的壁垒，实现多维度信息的集成分析。 多组学数据融合（Multi-Omics Integration）的策略被系统梳理，包括： 1. 水平整合（Horizontal Integration）：如基因组与代谢组的关联分析（Genome-Metabolome Association）。 2. 垂直整合（Vertical Integration）：如转录组、蛋白质组与表型数据的时序关联分析。 本书详细介绍了网络分析（Network Analysis）在系统生物学中的应用，如共表达网络分析（WGCNA）用于识别功能模块，以及蛋白质-蛋白质相互作用网络（PPI）的构建。通过构建高阶的生物学网络模型，研究者可以更有效地识别出影响复杂农艺性状的“枢纽基因”和“瓶颈酶”。 第六部分：数据驱动的决策支持系统与未来展望 最后一部分展望了技术在实际生产中的转化路径。重点介绍了表型组学（Phenomics）与组学数据的结合，特别是利用高通量表型平台（如无人机、地面机器人）采集的海量环境-表型数据，如何反哺基因组模型的训练。 本书呼吁建立开放、共享的农业数据基础设施，探讨了数据安全、知识产权保护和数据标准的制定。最终目标是构建一个集成化、智能化的作物改良决策支持系统，使育种专家能够基于概率预测和系统理解，而非仅仅是经验，来设计最优的育种方案，从而加速优质、抗逆新作物的商业化进程。 --- 目标读者： 作物遗传育种、农业生物技术、分子生物学领域的研究生及科研人员。 从事生物信息学分析、数据科学在生命科学领域应用的工程师。 农业科技管理和政策制定部门的专业人士。 本书特色： 理论深度与实践指导并重，囊括了从数据采集到系统建模的全流程技术栈，尤其侧重于高通量组学数据的整合分析方法论。
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