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新一代测序数据分析


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新一代测序数据分析
  • 书号:9787030564696
    作者:陈浩峰
  • 外文书名:
  • 装帧:平装
    开本:B5
  • 页数:
    字数:262000
    语种:zh-Hans
  • 出版社:科学出版社
    出版时间:2018-02-01
  • 所属分类:
  • 定价: ¥98.00元
    售价: ¥77.42元
  • 图书介质:
    纸质书

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  本书是一部介绍有关新一代测序( NGS)数据分析方法的著作。书中全面系统地介绍了新—代测序技术的生物学意义、测序原理、分析过程和应用领域等;详细介绍了新—代测序数据的分析方法,包括其在基因组从头测序和重测序、转录组测序、小RNA测序、ChIP测序、表观基因组测序及宏基因组测序等应用中的具体分析方法,对读者学习新一代测序技术、促进该技术在生命科学各个领域中的应用有着重要意义。
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    第一部分 细胞与分子生物学概论
    1 细胞系统与生命密码 3
    1.1 细胞面临的挑战 3
    1.2 细胞如何面对挑战 3
    1.3 细胞内的各种分子 4
    1.4 细胞内结构与空间 4
    1.4.1 细胞核 5
    1.4.2 细胞膜 6
    1.4.3 细胞质 6
    1.4.4 内体、溶酶体和过氧化物酶体 7
    1.4.5 核糖体 7
    1.4.6 内质网 8
    1.4.7 高尔基体 8
    1.4.8 细胞骨架 8
    1.4.9 线粒体 9
    1.4.10 叶绿体 10
    1.5 细胞是一个系统 11
    1.5.1 细胞系统 11
    1.5.2 细胞的系统生物学 11
    1.5.3 如何研究细胞系统 12
    2 DNA序列:基因组基础 13
    2.1 DNA双螺旋和碱基序列 13
    2.2 DNA分子如何复制和保持稳定性 13
    2.3 DNA中保存的遗传信息如何转化为蛋白质 15
    2.4 基因组概览 16
    2.4.1 最小基因组 16
    2.4.2 基因组大小 17
    2.4.3 基因组中的蛋白质编码区 17
    2.4.4 基因组非编码区 18
    2.5 DNA包装、序列访问和DNA-蛋白质互作 20
    2.5.1 DNA包装 20
    2.5.2 序列访问 20
    2.5.3 DNA-蛋白质互作 20
    2.6 DNA序列的突变与多样性 21
    2.7 基因组演化 23
    2.8 表观基因组与DNA甲基化 24
    2.9 基因组测序与疾病风险 25
    2.9.1 孟德尔(单基因)疾病 25
    2.9.2 多基因控制的复杂疾病 25
    2.9.3 基因组不稳定导致的疾病 26
    2.9.4 表观基因组/表观遗传疾病 26
    3 RNA:转录后的序列 27
    3.1 RNA作为信使 27
    3.2 RNA的分子结构 27
    3.3 mRNA的产生、加工与周转 28
    3.3.1 DNA模板 28
    3.3.2 原核生物基因的转录 28
    3.3.3 真核生物基因pre-mRNA的初始转录 30
    3.3.4 从mRNA前体到成熟的mRNA 31
    3.3.5 运输与定位 33
    3.3.6 稳定性与降解 33
    3.3.7 mRNA转录水平上调控的主要步骤 34
    3.4 RNA不仅仅是信使 35
    3.4.1 核酶 35
    3.4.2 核小RNA和核仁小RNA 36
    3.4.3 端粒复制中的RNA 36
    3.4.4 RNAi和非编码小RNA 36
    3.4.5 长非编码RNA 39
    3.4.6 其他非编码RNA 40
    3.5 细胞转录组学研究概览 40
    第二部分 新一代测序技术及数据分析概论
    4 新一代测序技术的来龙去脉 43
    4.1 怎样做DNA测序:从第一代到新一代 43
    4.2 典型的NGS实验流程 45
    4.3 不同NGS测序平台的详细介绍 48
    4.3.1 Illumina可逆染色终止子测序 48
    4.3.2 Ion Torrent半导体测序 52
    4.3.3 PacBio单分子实时测序 53
    4.4 测序的偏好性及其他影响NGS数据准确性的负面因素 54
    4.4.1 文库构建中的偏好性 55
    4.4.2 测序过程中的偏好性和其他因素 56
    4.5 NGS的主要应用 56
    4.5.1 转录组特征和可变剪接检测 56
    4.5.2 遗传突变与变异的发现 57
    4.5.3 基因组的从头组装 57
    4.5.4 蛋白质与DNA的互作分析(ChIP-Seq) 57
    4.5.5 表观基因组学与DNA甲基化研究 57
    4.5.6 宏基因组学 58
    5 新一代测序数据前期分析的常见步骤 59
    5.1 碱基识别、FASTQ文件格式和碱基质量值 60
    5.2 NGS数据的质量控制与处理 61
    5.3 读段的定位 63
    5.3.1 定位方法与算法 63
    5.3.2 定位算法和参考基因组序列的选择 65
    5.3.3 标准定位文件格式SAM/BAM 66
    5.3.4 定位文件的检验与操作 67
    5.4 第三阶段分析 70
    6 新一代测序数据管理与分析的计算能力需求 71
    6.1 NGS数据的存储、传输与共享 71
    6.2 NGS数据分析所需的计算能力 72
    6.3 NGS数据分析所需软件 74
    6.4 NGS数据分析所需的生物信息学技能 75
    第三部分 新一代测序数据分析的具体应用
    7 转录组测序 79
    7.1 转录组测序的原理 79
    7.2 实验设计 79
    7.2.1 因子设计 79
    7.2.2 重复与随机化 80
    7.2.3 样本制备 80
    7.2.4 测序策略 81
    7.3 转录组测序数据分析 82
    7.3.1 数据质控与读段定位 82
    7.3.2 转录组测序数据的均一化 84
    7,3.3 差异表达基因的鉴定 85
    7.3.4 可变剪接分析 87
    7.3.5 转录组测序数据的可视化 88
    7.3.6 被识别基因的功能分析 88
    7.4 利用转录组测序发现新基因 88
    8 小RNA测序 90
    8.1 小RNA新一代测序数据生成和上游处理 91
    8.1.1 数据生成 91
    8.1.2 预处理 92
    8.1.3 定位 92
    8.1.4 小RNA的注释和预测 93
    8.1.5 均一化 94
    8.2 鉴别差异表达的小RNA 94
    8.3 已鉴定小RNA的功能分析 94
    9 用全基因组重测序方法分析基因型和发现基因组变异 96
    9.1 数据预处理、比对、再比对和再校准 96
    9.2 单碱基变异和indel检测 98
    9.2.1 SNV检测 98
    9.2.2 新突变位点的检测 99
    9.2.3 Indel检测 99
    9.2.4 转录组测序数据的变异检测 101
    9.2.5 变异检测格式文件 101
    9.2.6 评估VCF结果 102
    9.3 结构变异检测 103
    9.3.1 基于配对读段的SV检测 103
    9.3.2 断点的确定 104
    9.3.3 基于从头组装的SV检测 104
    9,3.4 CNV检测 104
    9.3.5 综合SV分析 105
    9.4 检测变异的注释 105
    9.5 变异与疾病或性状关联的检验 105
    10 用新一代测序结果进行基因组从头组装 107
    10.1 从头组装的基因组因素与测序策略 107
    10.1.1 影响从头组装的基因组因素 107
    10.1.2 从头组装的测序策略 108
    10.2 重叠群的组装 109
    10.2.1 测序数据的预处理、错误修正与基因组特征的评估 109
    10.2.2 重叠群组装的算法 111
    10.3 组装骨架 112
    10.4 组装质量评估 113
    10.5 补齐缺口 114
    10.6 局限性与未来的发展 114
    11 用ChIP-Seq法对蛋白质-DNA互作定位 116
    11.1 ChIP-Seq的原理 116
    11.2 实验设计 118
    11.2.1 实验对照 118
    11.2.2 测序深度 118
    11.2.3 重复 118
    11.3 读段定位、峰值确定与峰值可视化 119
    11.3.1 数据质控与读段定位 119
    11.3.2 峰值确定 121
    11.3.3 峰值可视化 127
    11.4 不同的结合点分析 127
    11.5 功能分析 129
    11.6 基序分析 129
    11.7 整合ChIP-Seq数据分析 130
    12 用新一代测序进行表观基因组学和DNA甲基化分析 132
    12.1 DNA甲基化测序策略 132
    12.1.1 全基因组亚硫酸氢盐测序 133
    12.1.2 简化的亚硫酸氢盐测序 134
    12.1.3 基于甲基化DNA富集的甲基化测序 134
    12.1.4 区分胞嘧啶甲基化与亚硫酸氢盐测序中去甲基化产物 135
    12.2 DNA甲基化测序数据分析 135
    12.2.1 数据质量控制和预处理 135
    12.2.2 读段定位 135
    12.2.3 DNA甲基化的定量 137
    12.2.4 DNA甲基化数据的可视化 138
    12.3 甲基化胞嘧啶位点及差异区域的检测 140
    12.4 数据检验、核实和解析 140
    13 用新一代测序进行宏基因组学研究 142
    13.1 实验设计与样本制备 143
    13.1.1 宏基因组样本采集 143
    13.1.2 宏基因组样本制备 144
    13.2 测序方法 145
    13.3 全基因组鸟枪法宏基因组测序数据分析 145
    13.4 测序数据的质控和预处理 147
    13.5 微生物群落的分类学特征 147
    13.5.1 宏基因组的组装 147
    13.5.2 序列的分bin 148
    13.5.3 在宏基因组序列中识别可读框和其他基因组元素 149
    13.5.4 系统遗传学标记分析 150
    13.6 微生物群落的功能性特征 150
    13.6.1 基因功能注释 150
    13.6.2 代谢途径的重建 151
    13.7 比较宏基因组分析 151
    13.7.1 宏基因组测序数据均一化 152
    13.7.2 识别不同丰度的物种或操作分类单位 152
    13.8 整合宏基因组数据分析管道 152
    13.9 宏基因组数据库 153
    第四部分 发展中的新一代测序技术与数据分析
    14 新一代测序将走向何方? 157
    14.1 发展中的新一代测序 157
    14.2 高通量测序数据分析的生物信息学工具的快速涌现与变化 159
    14.3 NGS分析管道的规范化与流程化 160
    14.4 并行计算 160
    14.5 云计算 161
    参考文献 164
    附录A 新一代测序数据分析常用文件格式 188
    附录B 词汇表 190
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