生物信息学技术在水稻功能基因研究中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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江绍玫 著

图书标签:

• 生物信息学
• 水稻
• 功能基因组学
• 基因研究
• 植物生物技术
• 基因表达
• 基因组分析
• 分子生物学
• 遗传学
• 农业科技

出版社： 中国环境科学出版社

ISBN：9787802098695

版次：1

商品编码：10231506

包装：平装

开本：16开

出版时间：2008-12-01

用纸：胶版纸

页数：73

正文语种：中文

编辑推荐

　　《生物信息学技术在水稻功能基因研究中的应用》可供从事分子生物学研究的本科生、研究生和科研工作者参考使用。

内容简介

　　本书概述了水稻种子中蛋白质的种类和特性，重点介绍了谷蛋白结构、组成及其基因特点。阐述了利用生物信息学技术克隆分析水稻功能基因，具有投入少、速度快、技术要求低和针对性强等优点。设计了两个运用生物信息学技术克隆水稻谷蛋白基因的实验，并最终成功获得了3个较有价值的谷蛋白新基因。本书可供从事分子生物学研究的本科生、研究生和科研工作者参考使用。

目录

第1章　水稻谷蛋白研究进展
1.1　水稻贮藏蛋白
1.2　水稻谷蛋白的生物合成
1.3　水稻谷蛋白基因的克隆及其结构与表达分析
1.4　谷蛋白与水稻育种
1.4.1　水稻谷蛋白突变体的形成途径
1.4.2　水稻低谷蛋白突变体LGC-1

第2章　水稻功能基因的电子克隆
2.1　水稻功能基因电子克隆的方法
2.1.1　利用EST数据库信息
2.1.2　利用基因组信息
2.2　与水稻功能基因电子克隆相关的生物信息资源
2.3　电子克隆中的一些常见问题和对策
2.4　水稻电子克隆技术的展望

第3章　水稻谷蛋白基因GluB-4的克隆与表达分析
3.1　材料与方法
3.1.1　试验材料
3.1.2　试验方法
3.2　结果与分析
3.2.1　全长GluB-4的克隆与序列分析
3.2.2 GluB-4 mRNA的组织特异性表达
3.2.3 GluB-4 mRNA的时间特异性表达
3.2.4　Southern杂交分析
3.3　讨论

第4章　LGC-1氐谷蛋白突变相关基因的GluB-5克隆与序列分析
4.1　材料与方法
4.1.1　试验材料
4.1.2　试验方法
4.2　结果与分析
4.2.1　已知谷蛋白基因在LGC-1和NM中表达无差异
4.2.2　利用生物信息学技术克隆到1个新谷蛋白基因GluB-5
4.2.3　新谷蛋白基因GluB-5在LGC-1中表达被抑制
4.2.4　新谷蛋白基因GluB-5RNA在LGC-1中发生了编辑
4.2.5　GluB-5在水稻基因组中数多拷贝基因
4.3　讨论
参考文献
缩略语

精彩书摘

　　第1章　水稻谷蛋白研究进展
　　水稻是世界上最重要的农作物之一，全世界有40％的人口以大米为主食。水稻种子蛋白质含量占粒重的7％～10％，主要以贮藏蛋白的形式存在于胚乳中。因此，大米是人们（尤其是亚洲人）蛋白质消费的重要来源。谷蛋白是水稻种子主要贮藏蛋白，也是稻米中能被人体消化的主要蛋白成分。随着经济的发展和生活水平的提高，人们对大米的蛋白品质也提出了更高的要求。因而，改善谷蛋白含量，培育适合不同消费群体的新品种，一直是水稻育种的一个重要目标。
　　1.1　水稻贮藏蛋白
　　水稻种子蛋白质主要以贮藏蛋白的形式存在于胚乳。水稻贮藏蛋白按溶解性可分为清蛋白（溶于水）、球蛋白（溶于稀盐）、谷蛋白（溶于稀酸、稀碱）和醇溶蛋白（溶于60％K,醇）。其中谷蛋白占米粒总蛋白的60％~80％，醇溶蛋白占5％～10％（Cagampang，1966；Padhye，1979；Resurreccion，1983）。实验早已证实，种子贮藏蛋白存积于蛋白体（protein body，PB）中。对玉米、大麦、小麦等大部分禾谷类种子胚乳中单一蛋白体的分离与特性分析表明，存积于其中的蛋白质主要是醇溶蛋白。于是，长期以来，醇溶蛋白被认为是禾谷类的主要贮藏蛋白（Burr，1976；Camero，1980；Pemollet，1983）。然而，后来的实验还证实，水稻胚乳中却存在两种蛋白体，PB—Ⅰ与PB．Ⅱ，它们主要由醇溶蛋白和谷蛋白组成，这与其他禾谷类种子有着显著区别。

前言/序言

智慧稻谷：基因探索的脉络与未来 水稻，作为全球近半数人口的主粮，其基因组的奥秘一直是科学家们孜孜不倦的探索领域。从一颗小小种子的萌发，到万顷良田的丰收，背后都凝聚着无数基因的精密协作与调控。然而，水稻基因组的庞大复杂性，以及功能基因研究的内在挑战，使得深入理解其生命活动的内在逻辑，成为了一项艰巨而又意义非凡的任务。 本研究，旨在勾勒出一幅利用前沿生物信息学技术，深度解析水稻功能基因的研究图景。我们不再局限于传统的基因克隆和表型观测，而是将目光聚焦于那些潜藏在碱基序列深处，决定水稻生长发育、抗逆性、产量以及品质的关键“指令”。生物信息学，作为一座连接海量生物数据与深刻生物学洞察的桥梁，为我们提供了前所未有的强大工具。它让我们能够以前所未有的精度和规模，审视、解读和操纵水稻的基因信息，从而揭示那些支配着水稻生命活动的复杂网络。 基因组的宏大画卷：海量数据的解读之道 水稻基因组，如同一个极其精密的生命蓝图，包含了数以亿计的碱基对。要从这庞大的数据海洋中辨识出具有特定功能的基因，需要先进的计算和算法。本研究将深入探讨如何运用 基因组测序技术（如二代、三代测序）产生海量的DNA序列数据，并利用 序列比对算法（如BLAST）将这些新序列与已知基因数据库进行比对，初步筛选出潜在的功能基因候选区域。 更进一步，基因预测软件（如Genscan, AUGUSTUS）能够基于基因的保守模式（如起始密码子、终止密码子、剪接位点等）来识别基因的编码区域和非编码区域，绘制出基因组的“基因地图”。而 功能注释工具（如KEGG, GO）则通过将预测到的基因与已知的功能数据库进行关联，推断出这些基因可能参与的生物学过程、分子功能和细胞定位。这些基础的基因组分析，为后续的功能研究奠定了坚实的基础。 转录组学的脉动：基因表达的动态变奏 基因组提供了“蓝图”，但真正决定水稻生命活动的是哪些基因在何时、何地、以何种程度被“激活”或“沉默”。转录组学技术的飞速发展，特别是 RNA测序 (RNA-Seq)，使我们能够以前所未有的分辨率捕捉到细胞在特定条件下 mRNA 的表达水平。 本研究将重点关注如何利用 RNA-Seq 数据来识别 差异表达基因 (DEGs)。通过比较不同处理（如胁迫、发育阶段、突变体）下水稻转录组的表达谱，我们可以 pinpoint 出在特定环境下，哪些基因的表达水平发生了显著变化。这些差异表达的基因，很可能就是调控水稻对环境响应、生长发育模式的关键“调控员”。 此外，转录组数据分析还包括对基因表达调控网络的深入挖掘。利用 共表达网络分析，我们可以发现一组功能上可能相关的基因，它们在表达模式上表现出高度一致性，暗示着它们可能协同工作，参与同一个生物学通路或调控模块。非编码RNA（lncRNA, miRNA）的分析也日益重要，它们虽然不编码蛋白质，但却扮演着精细调控基因表达的重要角色，通过与 mRNA 或蛋白质的相互作用，影响基因的稳定性和翻译效率。 蛋白质组学的回响：功能的执行者与信号的传递者 mRNA 的表达只是一个信号，真正执行生命功能的实体是蛋白质。蛋白质组学技术，特别是 质谱 (Mass Spectrometry)，使我们能够大规模地鉴定和量化细胞内存在的蛋白质。 本研究将探讨如何结合转录组学和蛋白质组学数据，以获得更全面的基因功能理解。例如，通过比较转录组和蛋白质组的表达差异，可以识别出那些在转录水平和蛋白质水平都发生变化的基因，这些基因的功能往往更为重要和可靠。蛋白质相互作用网络 (PPI) 的构建，通过分析蛋白质之间的物理连接，能够揭示复杂的信号转导通路和蛋白复合体的组成，进一步解析基因的功能“搭档”。 表观遗传学的调控：基因表达的“开关” 基因的功能并非一成不变，表观遗传修饰（如DNA甲基化、组蛋白修饰）能够改变基因的表达状态，而不改变其 DNA 序列。这些修饰在水稻的生长发育、环境适应以及遗传稳定性中起着至关重要的作用。 本研究将利用 ChIP-seq (Chromatin Immunoprecipitation sequencing) 等技术，来研究基因组范围内特定表观遗传标记的分布。通过分析这些标记与特定基因的关联，我们可以推断出哪些基因受到表观遗传的调控，以及这种调控是激活还是抑制基因表达。DNA甲基化测序 则能够揭示基因组范围内的甲基化模式，进而分析其对基因表达的影响。 通路与网络的整合：全局视角下的基因功能 单一基因的功能往往是有限的，真正理解水稻的生命活动，需要将其置于复杂的生物学通路和网络中进行考察。通路分析（如基于 KEGG、Reactome 数据库）能够将差异表达基因或功能富集的基因集归类到已知的代谢通路或信号转导通路中，从而揭示这些基因在整个生命系统中的作用。 网络生物学的兴起，更是为基因功能研究提供了强大的框架。通过整合不同组学数据，构建 基因调控网络 (GRN) 和 蛋白质相互作用网络 (PPI)，我们可以描绘出基因之间、蛋白之间以及它们与环境因素之间的复杂相互作用关系。例如，通过构建 GRN，我们可以识别出关键的转录因子，它们能够调控一系列下游基因的表达，从而发挥重要的生理功能。 应用前景：智慧水稻的育种与改良 深入理解水稻功能基因，其最终目标是为了指导水稻的精准育种与高效改良。本研究的成果，将为以下几个方面提供理论和技术支持： 提高产量与品质： 通过鉴定决定产量形成（如穗粒数、千粒重）和品质性状（如淀粉含量、蛋白质含量、口感）的关键基因，为定向育种提供靶标。 增强抗逆性： 揭示调控水稻抗旱、耐盐、抗病虫害等重要抗逆性状的基因，有望培育出适应严峻环境条件的新品系，保障粮食安全。 加速育种进程： 利用生物信息学技术，可以更快速地筛选和验证具有优异性状的基因，缩短传统育种年限，实现“分子设计育种”。 开发新型生物技术： 对功能基因的深入理解，也可能催生出新的基因编辑技术、合成生物学应用等，为水稻的生物技术改良开辟新途径。 展望未来：数据驱动的智慧农业 随着测序成本的不断下降和生物信息学算法的持续优化，我们正迈向一个 数据驱动 的智慧农业时代。对水稻功能基因的研究，将不再是孤立的实验室工作，而是与田间数据、环境监测、机器学习等深度融合。通过构建智能化的水稻基因组数据库和预测模型，我们可以更精准地预测特定基因组合对水稻性状的影响，实现从“经验育种”到“科学育种”的跨越。 总之，本研究通过整合和应用一系列先进的生物信息学技术，致力于揭示水稻功能基因的神秘面纱，描绘出水稻生命活动背后精密的基因调控图谱。我们相信，这项研究将为水稻科学研究带来新的视角，为保障全球粮食安全和推动可持续农业发展，注入强大的科技动力。

评分☆☆☆☆☆

初翻此书，我立刻被其严谨的学术气质和前沿的覆盖面所吸引。市面上关于生物信息学的书籍汗牛充栋，但真正能够聚焦到特定物种，特别是像水稻这样具有全球重要战略意义的作物，并深入探讨其功能基因挖掘全流程的书籍却凤毛麟角。这本书的价值，恰恰在于它精准地找到了这个知识空缺。它没有停留在简单的软件介绍层面，而是着重探讨了如何根据水稻的基因组特性，定制化地设计生物信息学分析管线，以最大化地提高功能验证的成功率。我特别欣赏其中关于差异表达基因（DEG）网络构建的章节，作者详细对比了不同的网络构建算法在处理水稻发育阶段特异性数据时的表现差异，并结合了代谢组学数据进行多组学整合分析的最新趋势，这对于理解复杂农艺性状的遗传基础至关重要。阅读过程中，我感觉自己仿佛正在跟随一位经验丰富的导师进行项目规划，每一步都踏实、每一步都有据可循。

评分☆☆☆☆☆

作为一名偏向于湿实验和分子生物学的研究者，我对信息学工具的理解往往停留在“会用”的层面，而缺乏对“为什么”和“如何优化”的深度认知。这本书恰好弥补了我的知识短板。它不仅仅是罗列了工具箱里的各种程序，而是深入剖析了这些工具背后的统计学原理和生物学假设。例如，在讨论转录因子结合位点预测时，书中详细解释了从零开始构建背景模型的重要性，这使我对以往分析结果的可靠性有了全新的认识。此外，书中对于水稻基因组注释的挑战性讨论，如重复序列对基因预测的影响、以及不同品种间基因组变异的生物信息学处理，都体现了作者深厚的实战经验。它用一种令人信服的逻辑，将原本枯燥的代码和算法，转化成了解决实际科研难题的强大武器。这本书的深度足以让资深专家受益，其清晰的脉络也足以让初学者系统入门。

评分☆☆☆☆☆

这本新近问世的专著，无疑在当前生物信息学与作物科学交叉领域投下了一枚重磅炸弹。我作为一名长期关注分子育种进展的研究人员，一直期待着一部能系统梳理最新技术前沿与实际应用案例的权威著作。这本书的编排结构，从宏观的理论基础到微观的基因组解析策略，层层递进，展现出作者对该领域深刻的洞察力。特别是对于高通量测序数据的处理流程、注释工具的优劣比较，以及如何利用复杂的网络分析模型来构建基因调控通路，都进行了详尽且深入的阐述，远超一般综述的广度。书中对于特定水稻功能基因家族的案例分析，更是将抽象的生物信息学算法与具体的农艺性状改良需求紧密结合，为年轻学者提供了极佳的实践蓝本。其对数据可视化方法的讨论也十分精彩，清晰的图表和直观的流程图极大地降低了理解复杂生物学模型的门槛。总而言之，这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一份引领未来研究方向的路线图，对于希望在水稻基因组学领域深耕的科研工作者来说，是案头必备的参考书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格极其凝练，信息密度非常高，需要反复研读才能真正消化其精髓。它在讨论技术细节时毫不拖泥带水，直接切入关键步骤和潜在的陷阱。我印象最深的是关于启动子元件和顺式作用元件的识别部分，作者不仅介绍了传统的基于模型的方法，还着重阐述了利用深度学习方法来提高识别精度和特异性的前沿进展，这种紧跟时代步伐的论述，使得整本书的生命力得以保持。此外，书中对数据共享和标准化操作流程的强调，也体现了作者对科研规范性的重视。对于任何希望在水稻研究领域建立起一套严谨、可重复的生物信息学流程的实验室而言，这本书提供了近乎完美的范本。它不是那种读完一遍就可以束之高阁的快餐读物，更像是一本需要伴随研究项目不断查阅和参考的“案头宝典”。

评分☆☆☆☆☆

这部作品的叙事节奏非常流畅，它成功地将一个庞大而复杂的学科领域，通过水稻这一核心物种的视角，进行了精巧的结构化处理。与其他同类书籍常有的那种堆砌式介绍不同，这本书的章节逻辑严密，如同工程师在设计一套复杂的流水线。它从宏基因组数据处理的“原料准备”开始，逐步过渡到功能注释的“精加工”，最后聚焦于基因功能验证的“成品检测”。尤其在讨论基因家族演化和拷贝数变异（CNV）对水稻性状影响的章节中，作者巧妙地结合了进化生物学和群体遗传学的视角，用生物信息学的工具来反推水稻驯化的历史进程，这种跨学科的融合令人耳目一新。它展示了如何利用计算的强大能力，去回答那些传统生物学方法难以触及的深层科学问题，为水稻的精准育种提供了坚实的理论和技术支撑。