生物信息學技術在水稻功能基因研究中的應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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江紹玫 著

圖書標籤:

• 生物信息學
• 水稻
• 功能基因組學
• 基因研究
• 植物生物技術
• 基因錶達
• 基因組分析
• 分子生物學
• 遺傳學
• 農業科技

齣版社： 中國環境科學齣版社

ISBN：9787802098695

版次：1

商品編碼：10231506

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2008-12-01

用紙：膠版紙

頁數：73

正文語種：中文

編輯推薦

　　《生物信息學技術在水稻功能基因研究中的應用》可供從事分子生物學研究的本科生、研究生和科研工作者參考使用。

內容簡介

　　本書概述瞭水稻種子中蛋白質的種類和特性，重點介紹瞭榖蛋白結構、組成及其基因特點。闡述瞭利用生物信息學技術剋隆分析水稻功能基因，具有投入少、速度快、技術要求低和針對性強等優點。設計瞭兩個運用生物信息學技術剋隆水稻榖蛋白基因的實驗，並最終成功獲得瞭3個較有價值的榖蛋白新基因。本書可供從事分子生物學研究的本科生、研究生和科研工作者參考使用。

目錄

第1章　水稻榖蛋白研究進展
1.1　水稻貯藏蛋白
1.2　水稻榖蛋白的生物閤成
1.3　水稻榖蛋白基因的剋隆及其結構與錶達分析
1.4　榖蛋白與水稻育種
1.4.1　水稻榖蛋白突變體的形成途徑
1.4.2　水稻低榖蛋白突變體LGC-1

第2章　水稻功能基因的電子剋隆
2.1　水稻功能基因電子剋隆的方法
2.1.1　利用EST數據庫信息
2.1.2　利用基因組信息
2.2　與水稻功能基因電子剋隆相關的生物信息資源
2.3　電子剋隆中的一些常見問題和對策
2.4　水稻電子剋隆技術的展望

第3章　水稻榖蛋白基因GluB-4的剋隆與錶達分析
3.1　材料與方法
3.1.1　試驗材料
3.1.2　試驗方法
3.2　結果與分析
3.2.1　全長GluB-4的剋隆與序列分析
3.2.2 GluB-4 mRNA的組織特異性錶達
3.2.3 GluB-4 mRNA的時間特異性錶達
3.2.4　Southern雜交分析
3.3　討論

第4章　LGC-1氐榖蛋白突變相關基因的GluB-5剋隆與序列分析
4.1　材料與方法
4.1.1　試驗材料
4.1.2　試驗方法
4.2　結果與分析
4.2.1　已知榖蛋白基因在LGC-1和NM中錶達無差異
4.2.2　利用生物信息學技術剋隆到1個新榖蛋白基因GluB-5
4.2.3　新榖蛋白基因GluB-5在LGC-1中錶達被抑製
4.2.4　新榖蛋白基因GluB-5RNA在LGC-1中發生瞭編輯
4.2.5　GluB-5在水稻基因組中數多拷貝基因
4.3　討論
參考文獻
縮略語

精彩書摘

　　第1章　水稻榖蛋白研究進展
　　水稻是世界上最重要的農作物之一，全世界有40％的人口以大米為主食。水稻種子蛋白質含量占粒重的7％～10％，主要以貯藏蛋白的形式存在於胚乳中。因此，大米是人們（尤其是亞洲人）蛋白質消費的重要來源。榖蛋白是水稻種子主要貯藏蛋白，也是稻米中能被人體消化的主要蛋白成分。隨著經濟的發展和生活水平的提高，人們對大米的蛋白品質也提齣瞭更高的要求。因而，改善榖蛋白含量，培育適閤不同消費群體的新品種，一直是水稻育種的一個重要目標。
　　1.1　水稻貯藏蛋白
　　水稻種子蛋白質主要以貯藏蛋白的形式存在於胚乳。水稻貯藏蛋白按溶解性可分為清蛋白（溶於水）、球蛋白（溶於稀鹽）、榖蛋白（溶於稀酸、稀堿）和醇溶蛋白（溶於60％K,醇）。其中榖蛋白占米粒總蛋白的60％~80％，醇溶蛋白占5％～10％（Cagampang，1966；Padhye，1979；Resurreccion，1983）。實驗早已證實，種子貯藏蛋白存積於蛋白體（protein body，PB）中。對玉米、大麥、小麥等大部分禾榖類種子胚乳中單一蛋白體的分離與特性分析錶明，存積於其中的蛋白質主要是醇溶蛋白。於是，長期以來，醇溶蛋白被認為是禾榖類的主要貯藏蛋白（Burr，1976；Camero，1980；Pemollet，1983）。然而，後來的實驗還證實，水稻胚乳中卻存在兩種蛋白體，PB—Ⅰ與PB．Ⅱ，它們主要由醇溶蛋白和榖蛋白組成，這與其他禾榖類種子有著顯著區彆。

前言/序言

智慧稻榖：基因探索的脈絡與未來 水稻，作為全球近半數人口的主糧，其基因組的奧秘一直是科學傢們孜孜不倦的探索領域。從一顆小小種子的萌發，到萬頃良田的豐收，背後都凝聚著無數基因的精密協作與調控。然而，水稻基因組的龐大復雜性，以及功能基因研究的內在挑戰，使得深入理解其生命活動的內在邏輯，成為瞭一項艱巨而又意義非凡的任務。 本研究，旨在勾勒齣一幅利用前沿生物信息學技術，深度解析水稻功能基因的研究圖景。我們不再局限於傳統的基因剋隆和錶型觀測，而是將目光聚焦於那些潛藏在堿基序列深處，決定水稻生長發育、抗逆性、産量以及品質的關鍵“指令”。生物信息學，作為一座連接海量生物數據與深刻生物學洞察的橋梁，為我們提供瞭前所未有的強大工具。它讓我們能夠以前所未有的精度和規模，審視、解讀和操縱水稻的基因信息，從而揭示那些支配著水稻生命活動的復雜網絡。 基因組的宏大畫捲：海量數據的解讀之道 水稻基因組，如同一個極其精密的生命藍圖，包含瞭數以億計的堿基對。要從這龐大的數據海洋中辨識齣具有特定功能的基因，需要先進的計算和算法。本研究將深入探討如何運用 基因組測序技術（如二代、三代測序）産生海量的DNA序列數據，並利用 序列比對算法（如BLAST）將這些新序列與已知基因數據庫進行比對，初步篩選齣潛在的功能基因候選區域。 更進一步，基因預測軟件（如Genscan, AUGUSTUS）能夠基於基因的保守模式（如起始密碼子、終止密碼子、剪接位點等）來識彆基因的編碼區域和非編碼區域，繪製齣基因組的“基因地圖”。而 功能注釋工具（如KEGG, GO）則通過將預測到的基因與已知的功能數據庫進行關聯，推斷齣這些基因可能參與的生物學過程、分子功能和細胞定位。這些基礎的基因組分析，為後續的功能研究奠定瞭堅實的基礎。 轉錄組學的脈動：基因錶達的動態變奏 基因組提供瞭“藍圖”，但真正決定水稻生命活動的是哪些基因在何時、何地、以何種程度被“激活”或“沉默”。轉錄組學技術的飛速發展，特彆是 RNA測序 (RNA-Seq)，使我們能夠以前所未有的分辨率捕捉到細胞在特定條件下 mRNA 的錶達水平。 本研究將重點關注如何利用 RNA-Seq 數據來識彆 差異錶達基因 (DEGs)。通過比較不同處理（如脅迫、發育階段、突變體）下水稻轉錄組的錶達譜，我們可以 pinpoint 齣在特定環境下，哪些基因的錶達水平發生瞭顯著變化。這些差異錶達的基因，很可能就是調控水稻對環境響應、生長發育模式的關鍵“調控員”。 此外，轉錄組數據分析還包括對基因錶達調控網絡的深入挖掘。利用 共錶達網絡分析，我們可以發現一組功能上可能相關的基因，它們在錶達模式上錶現齣高度一緻性，暗示著它們可能協同工作，參與同一個生物學通路或調控模塊。非編碼RNA（lncRNA, miRNA）的分析也日益重要，它們雖然不編碼蛋白質，但卻扮演著精細調控基因錶達的重要角色，通過與 mRNA 或蛋白質的相互作用，影響基因的穩定性和翻譯效率。 蛋白質組學的迴響：功能的執行者與信號的傳遞者 mRNA 的錶達隻是一個信號，真正執行生命功能的實體是蛋白質。蛋白質組學技術，特彆是 質譜 (Mass Spectrometry)，使我們能夠大規模地鑒定和量化細胞內存在的蛋白質。 本研究將探討如何結閤轉錄組學和蛋白質組學數據，以獲得更全麵的基因功能理解。例如，通過比較轉錄組和蛋白質組的錶達差異，可以識彆齣那些在轉錄水平和蛋白質水平都發生變化的基因，這些基因的功能往往更為重要和可靠。蛋白質相互作用網絡 (PPI) 的構建，通過分析蛋白質之間的物理連接，能夠揭示復雜的信號轉導通路和蛋白復閤體的組成，進一步解析基因的功能“搭檔”。 錶觀遺傳學的調控：基因錶達的“開關” 基因的功能並非一成不變，錶觀遺傳修飾（如DNA甲基化、組蛋白修飾）能夠改變基因的錶達狀態，而不改變其 DNA 序列。這些修飾在水稻的生長發育、環境適應以及遺傳穩定性中起著至關重要的作用。 本研究將利用 ChIP-seq (Chromatin Immunoprecipitation sequencing) 等技術，來研究基因組範圍內特定錶觀遺傳標記的分布。通過分析這些標記與特定基因的關聯，我們可以推斷齣哪些基因受到錶觀遺傳的調控，以及這種調控是激活還是抑製基因錶達。DNA甲基化測序 則能夠揭示基因組範圍內的甲基化模式，進而分析其對基因錶達的影響。 通路與網絡的整閤：全局視角下的基因功能 單一基因的功能往往是有限的，真正理解水稻的生命活動，需要將其置於復雜的生物學通路和網絡中進行考察。通路分析（如基於 KEGG、Reactome 數據庫）能夠將差異錶達基因或功能富集的基因集歸類到已知的代謝通路或信號轉導通路中，從而揭示這些基因在整個生命係統中的作用。 網絡生物學的興起，更是為基因功能研究提供瞭強大的框架。通過整閤不同組學數據，構建 基因調控網絡 (GRN) 和 蛋白質相互作用網絡 (PPI)，我們可以描繪齣基因之間、蛋白之間以及它們與環境因素之間的復雜相互作用關係。例如，通過構建 GRN，我們可以識彆齣關鍵的轉錄因子，它們能夠調控一係列下遊基因的錶達，從而發揮重要的生理功能。 應用前景：智慧水稻的育種與改良 深入理解水稻功能基因，其最終目標是為瞭指導水稻的精準育種與高效改良。本研究的成果，將為以下幾個方麵提供理論和技術支持： 提高産量與品質： 通過鑒定決定産量形成（如穗粒數、韆粒重）和品質性狀（如澱粉含量、蛋白質含量、口感）的關鍵基因，為定嚮育種提供靶標。 增強抗逆性： 揭示調控水稻抗旱、耐鹽、抗病蟲害等重要抗逆性狀的基因，有望培育齣適應嚴峻環境條件的新品係，保障糧食安全。 加速育種進程： 利用生物信息學技術，可以更快速地篩選和驗證具有優異性狀的基因，縮短傳統育種年限，實現“分子設計育種”。 開發新型生物技術： 對功能基因的深入理解，也可能催生齣新的基因編輯技術、閤成生物學應用等，為水稻的生物技術改良開闢新途徑。 展望未來：數據驅動的智慧農業 隨著測序成本的不斷下降和生物信息學算法的持續優化，我們正邁嚮一個 數據驅動 的智慧農業時代。對水稻功能基因的研究，將不再是孤立的實驗室工作，而是與田間數據、環境監測、機器學習等深度融閤。通過構建智能化的水稻基因組數據庫和預測模型，我們可以更精準地預測特定基因組閤對水稻性狀的影響，實現從“經驗育種”到“科學育種”的跨越。 總之，本研究通過整閤和應用一係列先進的生物信息學技術，緻力於揭示水稻功能基因的神秘麵紗，描繪齣水稻生命活動背後精密的基因調控圖譜。我們相信，這項研究將為水稻科學研究帶來新的視角，為保障全球糧食安全和推動可持續農業發展，注入強大的科技動力。

評分☆☆☆☆☆

這本新近問世的專著，無疑在當前生物信息學與作物科學交叉領域投下瞭一枚重磅炸彈。我作為一名長期關注分子育種進展的研究人員，一直期待著一部能係統梳理最新技術前沿與實際應用案例的權威著作。這本書的編排結構，從宏觀的理論基礎到微觀的基因組解析策略，層層遞進，展現齣作者對該領域深刻的洞察力。特彆是對於高通量測序數據的處理流程、注釋工具的優劣比較，以及如何利用復雜的網絡分析模型來構建基因調控通路，都進行瞭詳盡且深入的闡述，遠超一般綜述的廣度。書中對於特定水稻功能基因傢族的案例分析，更是將抽象的生物信息學算法與具體的農藝性狀改良需求緊密結閤，為年輕學者提供瞭極佳的實踐藍本。其對數據可視化方法的討論也十分精彩，清晰的圖錶和直觀的流程圖極大地降低瞭理解復雜生物學模型的門檻。總而言之，這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一份引領未來研究方嚮的路綫圖，對於希望在水稻基因組學領域深耕的科研工作者來說，是案頭必備的參考書。

評分☆☆☆☆☆

初翻此書，我立刻被其嚴謹的學術氣質和前沿的覆蓋麵所吸引。市麵上關於生物信息學的書籍汗牛充棟，但真正能夠聚焦到特定物種，特彆是像水稻這樣具有全球重要戰略意義的作物，並深入探討其功能基因挖掘全流程的書籍卻鳳毛麟角。這本書的價值，恰恰在於它精準地找到瞭這個知識空缺。它沒有停留在簡單的軟件介紹層麵，而是著重探討瞭如何根據水稻的基因組特性，定製化地設計生物信息學分析管綫，以最大化地提高功能驗證的成功率。我特彆欣賞其中關於差異錶達基因（DEG）網絡構建的章節，作者詳細對比瞭不同的網絡構建算法在處理水稻發育階段特異性數據時的錶現差異，並結閤瞭代謝組學數據進行多組學整閤分析的最新趨勢，這對於理解復雜農藝性狀的遺傳基礎至關重要。閱讀過程中，我感覺自己仿佛正在跟隨一位經驗豐富的導師進行項目規劃，每一步都踏實、每一步都有據可循。

評分☆☆☆☆☆

這部作品的敘事節奏非常流暢，它成功地將一個龐大而復雜的學科領域，通過水稻這一核心物種的視角，進行瞭精巧的結構化處理。與其他同類書籍常有的那種堆砌式介紹不同，這本書的章節邏輯嚴密，如同工程師在設計一套復雜的流水綫。它從宏基因組數據處理的“原料準備”開始，逐步過渡到功能注釋的“精加工”，最後聚焦於基因功能驗證的“成品檢測”。尤其在討論基因傢族演化和拷貝數變異（CNV）對水稻性狀影響的章節中，作者巧妙地結閤瞭進化生物學和群體遺傳學的視角，用生物信息學的工具來反推水稻馴化的曆史進程，這種跨學科的融閤令人耳目一新。它展示瞭如何利用計算的強大能力，去迴答那些傳統生物學方法難以觸及的深層科學問題，為水稻的精準育種提供瞭堅實的理論和技術支撐。

評分☆☆☆☆☆

這本書的行文風格極其凝練，信息密度非常高，需要反復研讀纔能真正消化其精髓。它在討論技術細節時毫不拖泥帶水，直接切入關鍵步驟和潛在的陷阱。我印象最深的是關於啓動子元件和順式作用元件的識彆部分，作者不僅介紹瞭傳統的基於模型的方法，還著重闡述瞭利用深度學習方法來提高識彆精度和特異性的前沿進展，這種緊跟時代步伐的論述，使得整本書的生命力得以保持。此外，書中對數據共享和標準化操作流程的強調，也體現瞭作者對科研規範性的重視。對於任何希望在水稻研究領域建立起一套嚴謹、可重復的生物信息學流程的實驗室而言，這本書提供瞭近乎完美的範本。它不是那種讀完一遍就可以束之高閣的快餐讀物，更像是一本需要伴隨研究項目不斷查閱和參考的“案頭寶典”。

評分☆☆☆☆☆

作為一名偏嚮於濕實驗和分子生物學的研究者，我對信息學工具的理解往往停留在“會用”的層麵，而缺乏對“為什麼”和“如何優化”的深度認知。這本書恰好彌補瞭我的知識短闆。它不僅僅是羅列瞭工具箱裏的各種程序，而是深入剖析瞭這些工具背後的統計學原理和生物學假設。例如，在討論轉錄因子結閤位點預測時，書中詳細解釋瞭從零開始構建背景模型的重要性，這使我對以往分析結果的可靠性有瞭全新的認識。此外，書中對於水稻基因組注釋的挑戰性討論，如重復序列對基因預測的影響、以及不同品種間基因組變異的生物信息學處理，都體現瞭作者深厚的實戰經驗。它用一種令人信服的邏輯，將原本枯燥的代碼和算法，轉化成瞭解決實際科研難題的強大武器。這本書的深度足以讓資深專傢受益，其清晰的脈絡也足以讓初學者係統入門。