基因组学：核心实验方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[英] Mike Starkey 等 著，于军 译

图书标签:

• 基因组学
• 分子生物学
• 实验方法
• 生物技术
• 基因分析
• DNA测序
• 生物信息学
• 遗传学
• 生命科学
• 科研方法

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030333780

版次：1

商品编码：11678670

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-04-01

用纸：胶版纸

页数：287

正文语种：中文

内容简介

　　《基因组学：核心实验方法/新生物学丛书》主要阐述了基因组学及其衍生学科的各种关键技术，涉及内容广泛，涵盖实验手段和计算机模拟等方法。尤其是其中的实验方法，都是依据专家撰写的实验报告而建立的，并来自于实验室里应用新技术进行研究的第一线数据。特点是实用性强、可靠性强、专业指导性强，非常适合于从事基因组学及其在生命科学领域的各个衍生学科研究的研究生和青年学者阅读。读者不仅可以在这里了解到实验技术的详细步骤，还可以掌握实验技术的根本思想和原理，有助于进一步提出其他的替代方法。

目录

《新生物学丛书》丛书序
译者前言
前言
1　基因拷贝数量变化的高精度分析
1．1 简介
1．2 方法和途径
1．2．1 寡核苷酸比较基因组杂交(aCGH)芯片
1．2．2 单核苷酸多态性比较基因组杂交(aCGH)芯片
1．2．3 多重连接探针扩增
1．3 疑难解答
参考文献
2　遗传图谱中的多态性标记识别
2．1 简介
2．2 方法和途径
2．2．1 基因变异的知识库
2．2．2 基因变异的靶向重测序
2．3 疑难解答
2．3．1 引物设计
2．3．2 PCR扩增
2．3．3 二进制文件的使用
2．3．4 Phred／Phrap软件
参考文献
3　基于SNP芯片的基因分型和杂合性缺失分析
3．1 简介
3．2 方法和途径
3．2．1 芯片
3．2．2 基因分型
3．2．3 连锁关联分析
3．2．4 甲醛固定石蜡包埋组织
3．2．5 杂合性缺失
3．3 疑难解答
参考文献
4　复杂性状的基因定位
4．1 简介
4．2 方法和途径
4．2．1 关联分析方法：随机样本
4．2．2 关联方法：基于家系样本
4．2．3 连锁分析：使用LOD值作为参数的分析方法
4．2．4 连锁分析：非参数方法
4．2．5 总结
4．3 疑难解答
4．3．1 合并数据集
参考文献
5　针对单细胞敏感性的RNA扩增技术
5．1 简介
5．1．1 RNA扩增的目的
5．1．2 扩增的方法
5．2 方法和途径
5．2．1 T7RNA聚合酶的体外转录
5．2．2 全局RT-PCR
5．3 疑难解答
参考文献
6　表达谱分析的实时定量聚合酶链反应技术
7 哺乳动物细胞中的基因表达
8　酵母双杂交在分析大量蛋白质相互作用中的应用
9　蛋白质功能预测
10　通过基因工程小鼠阐释基因功能
11　基因转移的载体系统
12　基因治疗策略：构建AAV特洛伊木马
13　蛋白质组学技术简介
索引
彩版

前言/序言

深度学习在金融风控中的应用与实践 书籍简介 在瞬息万变、数据驱动的现代金融世界中，风险管理已成为决定机构生存与发展的关键要素。传统的风控模型往往依赖于静态的历史数据和预设的统计假设，难以有效捕捉市场结构、用户行为及宏观经济变量之间复杂的、非线性的动态关联。本书《深度学习在金融风控中的应用与实践》正是应运而生，它全面系统地阐述了如何利用前沿的深度学习技术，构建出更具预测能力、鲁棒性和可解释性的新型风控体系。 本书旨在为金融机构的风控专家、量化分析师、数据科学家以及高年级本科生和研究生提供一本兼具理论深度与实战价值的指南。我们不仅探讨了深度学习算法在风控领域的理论基础，更重要的是，详细剖析了这些技术在实际业务场景中的部署、优化和性能评估。 第一部分：金融风险的数字化转型与深度学习基础 在本书的开篇，我们首先对金融风险管理的现状进行了深入剖析，明确了传统方法的局限性，并系统性地介绍了深度学习技术相较于传统计量经济学模型的优势。 第一章：金融风控的新范式：从统计学到人工智能 本章界定了当前金融领域面临的主要风险类型，包括信用风险、市场风险、操作风险和流动性风险。随后，我们追溯了信用评分模型的发展历程，从逻辑回归（Logistic Regression）到支持向量机（SVM），最终引出深度神经网络（DNN）在处理高维、稀疏和非线性数据方面的独特能力。强调了数据质量与特征工程在深度学习模型成功应用中的基石地位。 第二章：深度学习核心架构回顾与金融场景适配 本章是构建应用的基础。我们详细讲解了多层感知器（MLP）的工作原理，并重点介绍了在处理时间序列数据时至关重要的循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。此外，还探讨了卷积神经网络（CNN）在处理特定结构化金融数据（如高频交易数据的时间窗分析）中的潜力。对于每种网络结构，我们都结合了金融风控的实际案例进行概念阐述。 第三部分：核心风险领域的深度学习模型构建 本书的核心部分聚焦于如何将深度学习技术应用于三大核心风险领域：信用风险、市场风险和欺诈检测。 第三章：基于深度学习的信用风险评估与违约预测 本章深入探讨了构建前沿信用评分卡的实践。我们详细对比了传统FICO模型与基于深度学习的预测模型在区分高风险借款人方面的性能差异。重点介绍了使用自编码器（Autoencoders）进行特征降维和异常值检测，以及如何利用深度神经网络处理复杂的借款人信息（如文本描述、社交网络数据等非结构化信息）以提升预测精度。章节还包含了对模型不确定性量化的探讨，例如使用贝叶斯神经网络进行风险敞口预测。 第四章：高频数据与市场风险的实时监测 市场风险的特点是高频性和瞬时性。本章侧重于利用序列模型（LSTM/GRU）对波动率进行建模，以及如何通过深度强化学习（DRL）来模拟交易员在极端市场条件下的最优对冲策略。我们展示了如何使用深度学习模型来预测“黑天鹅”事件的早期信号，通过分析市场微观结构数据（如订单簿深度、买卖价差的演变）来实现更及时的风险预警。 第五章：交易欺诈与反洗钱的深度学习解决方案 欺诈检测是典型的异常检测问题。本章介绍了如何利用图神经网络（GNN）来建模实体（如账户、IP地址、设备）之间的复杂关系，从而发现隐藏在传统规则引擎后的团伙欺诈网络。此外，我们还探讨了使用深度生成模型（如GANs）来生成合成的欺诈样本，以解决真实欺诈数据稀疏性的问题，从而训练出更具泛化能力的分类器。 第四部分：模型的可解释性、监管与部署 在金融领域，模型的“黑箱”特性是其被广泛应用的主要障碍。本书的后半部分致力于解决这一挑战，并指导读者将成熟模型投入生产环境。 第六章：金融模型的可解释性（XAI）与合规性 本章是确保模型投入业务使用的关键。我们详细介绍了LIME（局部可解释模型无关解释）和SHAP（Shapley Additive Explanations）方法在深度学习风控模型中的应用，旨在向监管机构和业务部门解释单个决策背后的驱动因素。同时，探讨了如何利用可解释性工具来识别模型中可能存在的偏见（Bias），确保模型公平性，满足公平借贷等监管要求。 第七章：模型风险管理、监控与持续学习 部署后的模型会随着时间推移而“漂移”（Model Drift）。本章提供了关于建立健壮的模型风险监控框架的实践指导。内容涵盖了模型性能的持续监测指标（如AUC、KS统计量的变化）、特征重要性的跟踪，以及如何设计自动化再训练和版本控制流程。最后，我们讨论了联邦学习（Federated Learning）在保护数据隐私前提下，实现多机构协同风控模型的应用潜力。 第八章：技术栈与生产化部署实战 本章面向工程实践者，介绍了构建高性能风控系统的技术栈，包括利用TensorFlow Extended (TFX) 或 PyTorch Lightning 进行模型训练、验证和部署的流程。详细阐述了如何将训练好的模型封装成低延迟的微服务，并与核心业务系统进行集成，实现毫秒级的风险决策响应。 总结 本书通过严谨的理论阐述和大量的金融案例研究，为读者提供了一套完整的、基于深度学习的现代风险管理蓝图。它不仅是技术的学习手册，更是指引金融机构驾驭数据、应对未来不确定性的战略工具。掌握这些先进方法，将是金融机构在数字化竞争中保持领先的核心竞争力。

评分☆☆☆☆☆

初次翻阅《基因组学：核心实验方法》时，我原本以为会是一本枯燥的技术手册，没想到它带来的体验远超我的预期。这本书的叙事方式非常有逻辑性，仿佛在带领读者进行一次精心策划的探险。它没有急于抛出复杂的实验流程，而是先为读者构建了一个坚实的理论框架。从基因组的定义、结构，到宏基因组学、转录组学等不同层面的研究对象，书中都进行了细致入微的梳理。 我特别欣赏它对基因组测序技术演进过程的描绘。从第一代测序的局限性，到第二代、第三代测序的突破性进展，书中不仅解释了技术原理，还详细阐述了不同代际测序技术在数据产量、准确性、成本以及应用场景上的差异。这种历史性的视角让我对基因组学技术的发展有了更深刻的理解，也更容易把握不同技术的优势与局限。 此外，这本书在实验方法的介绍上，非常注重细节和可操作性。它并非简单罗列步骤，而是深入到每个步骤背后的原理、试剂的选择、仪器的设置，甚至是一些容易被忽视的优化技巧。例如，在核酸提取和纯化章节，书中就详细分析了不同组织类型样本的最佳处理方法，以及如何避免核酸降解或污染。这种“庖丁解牛”式的讲解，对于想要进行实际操作的研究者来说，无疑是宝贵的指导。 更让我惊喜的是，书中还穿插了大量关于数据分析的介绍。基因组学实验产生海量数据，如何处理和解读这些数据是至关重要的。书中对生物信息学工具的介绍，以及常见的分析流程，如变异检测、基因注释、功能富集分析等，都进行了清晰的讲解。这对于像我这样对数据分析不太熟悉的人来说，无疑是一次非常及时的“补课”。 总体而言，《基因组学：核心实验方法》不仅仅是一本教你如何做实验的书，更是一本带你理解基因组学“为什么”和“怎么做”的书。它兼顾了理论深度和技术实用性，语言严谨又不失流畅，是从事基因组学研究，或者对该领域感兴趣的读者不可多得的参考读物。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《基因组学：核心实验方法》这本书带给我的体验是“层层递进”的惊喜。它不像很多技术书籍那样，一开始就让人望而生畏，而是循序渐进，让读者在不知不觉中掌握了核心知识。 书中对DNA提取、RNA提取以及蛋白质提取等基础实验的讲解，非常细致。它不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么这么做”。例如，在DNA提取章节，书中会详细解释不同裂解缓冲液的组成和作用，以及为什么需要加入特定的抑制剂来防止核酸酶的活性。这种深入的原理阐述，让我对每一个操作步骤的意义都有了更深刻的理解，也更容易在实际操作中进行故障排除。 让我特别受益的是书中关于基因组文库构建的章节。它详细介绍了不同类型的文库（例如基因组DNA文库、cDNA文库），以及它们在构建过程中的关键步骤和注意事项。书中还提到了如何优化文库的质量以提高后续测序的效率，这对于初学者来说是极其宝贵的经验。 这本书在引入各种高通量测序技术时，也做得相当出色。它不仅仅是简单地介绍Illumina, PacBio等平台的原理，还对每种技术在建库、测序和数据产出方面的特点进行了详细对比。例如，书中会解释为什么PacBio的长读长在组装复杂基因组时具有优势，而Illumina的高通量和低成本使其成为应用最广泛的选择。 而且，书中还很贴心地加入了一些实际案例的应用。它会展示如何利用这些核心实验方法来解决具体的科学问题，例如通过基因组学来研究癌症的发生机制，或者通过宏基因组学来分析微生物群落的多样性。这些案例的引入，让我看到了基因组学技术在各个领域的巨大潜力，也激发了我进一步学习和探索的兴趣。 这本书的语言风格也非常友好，即使是复杂的概念，也能用相对通俗易懂的方式表达出来。配以清晰的图表和流程图，让原本抽象的实验过程变得更加直观。总而言之，《基因组学：核心实验方法》是一本既有深度又有广度的实用指南，对于任何想要深入了解基因组学研究的人来说，都是一本不可或缺的宝典。

评分☆☆☆☆☆

读完《基因组学：核心实验方法》，我最大的感受是这本书的“全局观”和“前瞻性”。它没有局限于单个实验技术的罗列，而是将各项核心方法置于整个基因组学研究的宏大背景下进行阐述，这让我对这个学科的脉络有了更清晰的认知。 书中对不同测序平台的比较分析，让我深刻理解了“选择最适合的工具”的重要性。它不仅仅是列出Illumina、PacBio、Oxford Nanopore等平台的参数，更重要的是解释了这些参数如何影响实验设计和数据解读，例如读长、准确性、通量以及成本等因素。这本书让我明白，基因组学研究的设计远比执行本身要复杂得多，需要综合考虑科学问题、技术可行性和经济成本。 在介绍基因组组装和基因预测方面，书中对各种算法和策略的阐释，以及它们各自的优缺点，都给我留下了深刻的印象。它详细解释了de novo组装和参考组装的区别，以及如何处理重复序列、基因家族等复杂问题。这种深入的探讨，让我意识到基因组学不仅仅是“读取”DNA，更是“理解”和“构建”基因组的复杂过程。 此外，书中对基因功能注释和比较基因组学的介绍，更是将基因组学研究的深度和广度展现得淋漓尽致。它解释了如何通过比对已知基因数据库来推断新基因的功能，以及如何通过比较不同物种的基因组来揭示进化关系和物种特异性。这些内容让我看到了基因组学在生命科学领域无与伦比的潜力，它不仅仅是基础研究的工具，更是推动生物技术创新和社会发展的强大引擎。 我特别欣赏书中对实验伦理和数据共享的讨论。在基因组学飞速发展的今天，如何负责任地使用基因组数据，以及如何推动数据的开放共享，是每一个研究者都应该思考的问题。这本书将这些重要的议题融入其中，体现了其作为一本综合性著作的深度和人文关怀。 总而言之，《基因组学：核心实验方法》是一本充满智慧和洞见的著作。它不仅提供了实用的技术指导，更重要的是，它帮助读者建立了一个完整的基因组学研究的认知体系，以及对未来发展方向的深刻理解。

评分☆☆☆☆☆

《基因组学：核心实验方法》这本书给我的感觉是“全面”且“深刻”。它不仅仅是局限于某个单一的技术点，而是将基因组学领域的核心实验方法进行了系统性的梳理和阐释。 书中对于基因组DNA的提取和纯化， RNA的提取和逆转录，以及蛋白质提取等基本操作，都进行了非常细致的介绍。它不仅仅是告诉你需要准备哪些试剂，更重要的是解释了不同方法背后的原理，以及在不同样本类型下，需要考虑哪些特殊的因素。例如，在植物组织DNA提取时，书中会强调需要加入额外的物理研磨步骤来破碎细胞壁，并且会提醒注意去除多糖和多酚等抑制剂。 让我印象深刻的是书中对各种测序技术原理的深入剖析。它不仅仅是简单地介绍Illumina、PacBio、Oxford Nanopore等主流平台，还会详细讲解它们是如何工作的，包括DNA片段化、接头连接、PCR扩增（或无PCR扩增）、信号检测等关键步骤。这种细致的原理讲解，让读者能够真正理解不同技术之间的差异，以及它们各自的优缺点。 书中关于基因组组装的章节，更是将基因组学研究的挑战和策略展现得淋漓尽致。它详细介绍了de novo组装和参考组装的不同思路，以及如何利用短读长和长读长测序数据来克服组装中的难题，例如重复序列和同源基因的区分。这种对复杂问题的深入探讨，对于理解基因组学研究的精髓非常有帮助。 另外，书中关于基因功能注释、比较基因组学以及转录组分析的介绍，也让我看到了基因组学研究的广阔前景。它不仅仅是告诉你如何进行这些分析，更重要的是解释了这些分析能够为我们带来什么样的生物学见解。例如，通过比较基因组学，我们可以了解不同物种的进化历史，而通过转录组分析，我们可以了解基因在不同条件下是如何表达调控的。 总而言之，《基因组学：核心实验方法》是一本内容丰富、逻辑清晰、讲解深入的书籍。它既提供了详细的实验操作指导，又对背后的科学原理进行了深刻的阐释，是所有对基因组学领域感兴趣的读者，无论是初学者还是有一定经验的研究者，都值得深入研读的佳作。

评分☆☆☆☆☆

这本《基因组学：核心实验方法》真是让我大开眼界，虽然我不是专业研究人员，但对这个领域一直充满好奇。翻开这本书，我最先感受到的是它那种严谨又不失亲和力的风格。它不像我之前读过的那些“高冷”的学术论文，上来就抛一堆我看不懂的缩写和术语。这本书就像一位经验丰富的导师，一步一步地引导着我走进基因组学的世界。 它从最基础的概念讲起，比如基因是什么，DNA是如何储存信息的，然后逐渐深入到各种核心的实验技术。我特别喜欢它对PCR（聚合酶链式反应）的介绍，虽然我只在科普节目里听过，但这本书的讲解让我对这个“复制DNA”的神奇技术有了更清晰的认识。它不仅解释了原理，还列举了实际操作中可能遇到的问题和解决方法，甚至还配了一些图示，虽然我无法亲自操作，但脑海里已经能勾勒出实验的场景了。 更让我印象深刻的是，这本书并没有止步于技术的介绍，而是花了很大的篇幅探讨了这些技术在实际研究中的应用。比如，它会讲到如何利用测序技术来识别疾病相关的基因变异，如何通过基因编辑技术来“修改”基因，甚至还谈到了基因组学在进化生物学、法医学等领域的广阔前景。这些内容让我觉得基因组学不再是遥不可及的象徵，而是与我们的生活息息相关的科学。 我尤其欣赏这本书在介绍复杂概念时所采用的类比和比喻。它会把DNA比作一本“生命之书”，把基因组比作一个巨大的“指令集”，这些生动的比喻让我在理解抽象概念时轻松了不少。同时，书中还会穿插一些科学家的故事和研究历程，这让冰冷的科学技术变得更加有温度，也激发了我对科学探索精神的敬佩。 总而言之，对于任何想要了解基因组学基本原理和核心技术的人来说，这本书都是一个非常好的起点。它既有深度又不失广度，既有理论又有实践，而且语言通俗易懂，即使没有相关背景知识，也能从中受益匪浅。我从中学到了很多，也对这个日新月异的学科充满了新的期待。

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