基因組學：核心實驗方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[英] Mike Starkey 等 著，於軍 譯

圖書標籤:

• 基因組學
• 分子生物學
• 實驗方法
• 生物技術
• 基因分析
• DNA測序
• 生物信息學
• 遺傳學
• 生命科學
• 科研方法

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030333780

版次：1

商品編碼：11678670

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-04-01

用紙：膠版紙

頁數：287

正文語種：中文

內容簡介

　　《基因組學：核心實驗方法/新生物學叢書》主要闡述瞭基因組學及其衍生學科的各種關鍵技術，涉及內容廣泛，涵蓋實驗手段和計算機模擬等方法。尤其是其中的實驗方法，都是依據專傢撰寫的實驗報告而建立的，並來自於實驗室裏應用新技術進行研究的第一綫數據。特點是實用性強、可靠性強、專業指導性強，非常適閤於從事基因組學及其在生命科學領域的各個衍生學科研究的研究生和青年學者閱讀。讀者不僅可以在這裏瞭解到實驗技術的詳細步驟，還可以掌握實驗技術的根本思想和原理，有助於進一步提齣其他的替代方法。

目錄

《新生物學叢書》叢書序
譯者前言
前言
1　基因拷貝數量變化的高精度分析
1．1 簡介
1．2 方法和途徑
1．2．1 寡核苷酸比較基因組雜交(aCGH)芯片
1．2．2 單核苷酸多態性比較基因組雜交(aCGH)芯片
1．2．3 多重連接探針擴增
1．3 疑難解答
參考文獻
2　遺傳圖譜中的多態性標記識彆
2．1 簡介
2．2 方法和途徑
2．2．1 基因變異的知識庫
2．2．2 基因變異的靶嚮重測序
2．3 疑難解答
2．3．1 引物設計
2．3．2 PCR擴增
2．3．3 二進製文件的使用
2．3．4 Phred／Phrap軟件
參考文獻
3　基於SNP芯片的基因分型和雜閤性缺失分析
3．1 簡介
3．2 方法和途徑
3．2．1 芯片
3．2．2 基因分型
3．2．3 連鎖關聯分析
3．2．4 甲醛固定石蠟包埋組織
3．2．5 雜閤性缺失
3．3 疑難解答
參考文獻
4　復雜性狀的基因定位
4．1 簡介
4．2 方法和途徑
4．2．1 關聯分析方法：隨機樣本
4．2．2 關聯方法：基於傢係樣本
4．2．3 連鎖分析：使用LOD值作為參數的分析方法
4．2．4 連鎖分析：非參數方法
4．2．5 總結
4．3 疑難解答
4．3．1 閤並數據集
參考文獻
5　針對單細胞敏感性的RNA擴增技術
5．1 簡介
5．1．1 RNA擴增的目的
5．1．2 擴增的方法
5．2 方法和途徑
5．2．1 T7RNA聚閤酶的體外轉錄
5．2．2 全局RT-PCR
5．3 疑難解答
參考文獻
6　錶達譜分析的實時定量聚閤酶鏈反應技術
7 哺乳動物細胞中的基因錶達
8　酵母雙雜交在分析大量蛋白質相互作用中的應用
9　蛋白質功能預測
10　通過基因工程小鼠闡釋基因功能
11　基因轉移的載體係統
12　基因治療策略：構建AAV特洛伊木馬
13　蛋白質組學技術簡介
索引
彩版

前言/序言

深度學習在金融風控中的應用與實踐 書籍簡介 在瞬息萬變、數據驅動的現代金融世界中，風險管理已成為決定機構生存與發展的關鍵要素。傳統的風控模型往往依賴於靜態的曆史數據和預設的統計假設，難以有效捕捉市場結構、用戶行為及宏觀經濟變量之間復雜的、非綫性的動態關聯。本書《深度學習在金融風控中的應用與實踐》正是應運而生，它全麵係統地闡述瞭如何利用前沿的深度學習技術，構建齣更具預測能力、魯棒性和可解釋性的新型風控體係。 本書旨在為金融機構的風控專傢、量化分析師、數據科學傢以及高年級本科生和研究生提供一本兼具理論深度與實戰價值的指南。我們不僅探討瞭深度學習算法在風控領域的理論基礎，更重要的是，詳細剖析瞭這些技術在實際業務場景中的部署、優化和性能評估。 第一部分：金融風險的數字化轉型與深度學習基礎 在本書的開篇，我們首先對金融風險管理的現狀進行瞭深入剖析，明確瞭傳統方法的局限性，並係統性地介紹瞭深度學習技術相較於傳統計量經濟學模型的優勢。 第一章：金融風控的新範式：從統計學到人工智能 本章界定瞭當前金融領域麵臨的主要風險類型，包括信用風險、市場風險、操作風險和流動性風險。隨後，我們追溯瞭信用評分模型的發展曆程，從邏輯迴歸（Logistic Regression）到支持嚮量機（SVM），最終引齣深度神經網絡（DNN）在處理高維、稀疏和非綫性數據方麵的獨特能力。強調瞭數據質量與特徵工程在深度學習模型成功應用中的基石地位。 第二章：深度學習核心架構迴顧與金融場景適配 本章是構建應用的基礎。我們詳細講解瞭多層感知器（MLP）的工作原理，並重點介紹瞭在處理時間序列數據時至關重要的循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）。此外，還探討瞭捲積神經網絡（CNN）在處理特定結構化金融數據（如高頻交易數據的時間窗分析）中的潛力。對於每種網絡結構，我們都結閤瞭金融風控的實際案例進行概念闡述。 第三部分：核心風險領域的深度學習模型構建 本書的核心部分聚焦於如何將深度學習技術應用於三大核心風險領域：信用風險、市場風險和欺詐檢測。 第三章：基於深度學習的信用風險評估與違約預測 本章深入探討瞭構建前沿信用評分卡的實踐。我們詳細對比瞭傳統FICO模型與基於深度學習的預測模型在區分高風險藉款人方麵的性能差異。重點介紹瞭使用自編碼器（Autoencoders）進行特徵降維和異常值檢測，以及如何利用深度神經網絡處理復雜的藉款人信息（如文本描述、社交網絡數據等非結構化信息）以提升預測精度。章節還包含瞭對模型不確定性量化的探討，例如使用貝葉斯神經網絡進行風險敞口預測。 第四章：高頻數據與市場風險的實時監測 市場風險的特點是高頻性和瞬時性。本章側重於利用序列模型（LSTM/GRU）對波動率進行建模，以及如何通過深度強化學習（DRL）來模擬交易員在極端市場條件下的最優對衝策略。我們展示瞭如何使用深度學習模型來預測“黑天鵝”事件的早期信號，通過分析市場微觀結構數據（如訂單簿深度、買賣價差的演變）來實現更及時的風險預警。 第五章：交易欺詐與反洗錢的深度學習解決方案 欺詐檢測是典型的異常檢測問題。本章介紹瞭如何利用圖神經網絡（GNN）來建模實體（如賬戶、IP地址、設備）之間的復雜關係，從而發現隱藏在傳統規則引擎後的團夥欺詐網絡。此外，我們還探討瞭使用深度生成模型（如GANs）來生成閤成的欺詐樣本，以解決真實欺詐數據稀疏性的問題，從而訓練齣更具泛化能力的分類器。 第四部分：模型的可解釋性、監管與部署 在金融領域，模型的“黑箱”特性是其被廣泛應用的主要障礙。本書的後半部分緻力於解決這一挑戰，並指導讀者將成熟模型投入生産環境。 第六章：金融模型的可解釋性（XAI）與閤規性 本章是確保模型投入業務使用的關鍵。我們詳細介紹瞭LIME（局部可解釋模型無關解釋）和SHAP（Shapley Additive Explanations）方法在深度學習風控模型中的應用，旨在嚮監管機構和業務部門解釋單個決策背後的驅動因素。同時，探討瞭如何利用可解釋性工具來識彆模型中可能存在的偏見（Bias），確保模型公平性，滿足公平藉貸等監管要求。 第七章：模型風險管理、監控與持續學習 部署後的模型會隨著時間推移而“漂移”（Model Drift）。本章提供瞭關於建立健壯的模型風險監控框架的實踐指導。內容涵蓋瞭模型性能的持續監測指標（如AUC、KS統計量的變化）、特徵重要性的跟蹤，以及如何設計自動化再訓練和版本控製流程。最後，我們討論瞭聯邦學習（Federated Learning）在保護數據隱私前提下，實現多機構協同風控模型的應用潛力。 第八章：技術棧與生産化部署實戰 本章麵嚮工程實踐者，介紹瞭構建高性能風控係統的技術棧，包括利用TensorFlow Extended (TFX) 或 PyTorch Lightning 進行模型訓練、驗證和部署的流程。詳細闡述瞭如何將訓練好的模型封裝成低延遲的微服務，並與核心業務係統進行集成，實現毫秒級的風險決策響應。 總結 本書通過嚴謹的理論闡述和大量的金融案例研究，為讀者提供瞭一套完整的、基於深度學習的現代風險管理藍圖。它不僅是技術的學習手冊，更是指引金融機構駕馭數據、應對未來不確定性的戰略工具。掌握這些先進方法，將是金融機構在數字化競爭中保持領先的核心競爭力。

評分☆☆☆☆☆

《基因組學：核心實驗方法》這本書給我的感覺是“全麵”且“深刻”。它不僅僅是局限於某個單一的技術點，而是將基因組學領域的核心實驗方法進行瞭係統性的梳理和闡釋。 書中對於基因組DNA的提取和純化， RNA的提取和逆轉錄，以及蛋白質提取等基本操作，都進行瞭非常細緻的介紹。它不僅僅是告訴你需要準備哪些試劑，更重要的是解釋瞭不同方法背後的原理，以及在不同樣本類型下，需要考慮哪些特殊的因素。例如，在植物組織DNA提取時，書中會強調需要加入額外的物理研磨步驟來破碎細胞壁，並且會提醒注意去除多糖和多酚等抑製劑。 讓我印象深刻的是書中對各種測序技術原理的深入剖析。它不僅僅是簡單地介紹Illumina、PacBio、Oxford Nanopore等主流平颱，還會詳細講解它們是如何工作的，包括DNA片段化、接頭連接、PCR擴增（或無PCR擴增）、信號檢測等關鍵步驟。這種細緻的原理講解，讓讀者能夠真正理解不同技術之間的差異，以及它們各自的優缺點。 書中關於基因組組裝的章節，更是將基因組學研究的挑戰和策略展現得淋灕盡緻。它詳細介紹瞭de novo組裝和參考組裝的不同思路，以及如何利用短讀長和長讀長測序數據來剋服組裝中的難題，例如重復序列和同源基因的區分。這種對復雜問題的深入探討，對於理解基因組學研究的精髓非常有幫助。 另外，書中關於基因功能注釋、比較基因組學以及轉錄組分析的介紹，也讓我看到瞭基因組學研究的廣闊前景。它不僅僅是告訴你如何進行這些分析，更重要的是解釋瞭這些分析能夠為我們帶來什麼樣的生物學見解。例如，通過比較基因組學，我們可以瞭解不同物種的進化曆史，而通過轉錄組分析，我們可以瞭解基因在不同條件下是如何錶達調控的。 總而言之，《基因組學：核心實驗方法》是一本內容豐富、邏輯清晰、講解深入的書籍。它既提供瞭詳細的實驗操作指導，又對背後的科學原理進行瞭深刻的闡釋，是所有對基因組學領域感興趣的讀者，無論是初學者還是有一定經驗的研究者，都值得深入研讀的佳作。

評分☆☆☆☆☆

初次翻閱《基因組學：核心實驗方法》時，我原本以為會是一本枯燥的技術手冊，沒想到它帶來的體驗遠超我的預期。這本書的敘事方式非常有邏輯性，仿佛在帶領讀者進行一次精心策劃的探險。它沒有急於拋齣復雜的實驗流程，而是先為讀者構建瞭一個堅實的理論框架。從基因組的定義、結構，到宏基因組學、轉錄組學等不同層麵的研究對象，書中都進行瞭細緻入微的梳理。 我特彆欣賞它對基因組測序技術演進過程的描繪。從第一代測序的局限性，到第二代、第三代測序的突破性進展，書中不僅解釋瞭技術原理，還詳細闡述瞭不同代際測序技術在數據産量、準確性、成本以及應用場景上的差異。這種曆史性的視角讓我對基因組學技術的發展有瞭更深刻的理解，也更容易把握不同技術的優勢與局限。 此外，這本書在實驗方法的介紹上，非常注重細節和可操作性。它並非簡單羅列步驟，而是深入到每個步驟背後的原理、試劑的選擇、儀器的設置，甚至是一些容易被忽視的優化技巧。例如，在核酸提取和純化章節，書中就詳細分析瞭不同組織類型樣本的最佳處理方法，以及如何避免核酸降解或汙染。這種“庖丁解牛”式的講解，對於想要進行實際操作的研究者來說，無疑是寶貴的指導。 更讓我驚喜的是，書中還穿插瞭大量關於數據分析的介紹。基因組學實驗産生海量數據，如何處理和解讀這些數據是至關重要的。書中對生物信息學工具的介紹，以及常見的分析流程，如變異檢測、基因注釋、功能富集分析等，都進行瞭清晰的講解。這對於像我這樣對數據分析不太熟悉的人來說，無疑是一次非常及時的“補課”。 總體而言，《基因組學：核心實驗方法》不僅僅是一本教你如何做實驗的書，更是一本帶你理解基因組學“為什麼”和“怎麼做”的書。它兼顧瞭理論深度和技術實用性，語言嚴謹又不失流暢，是從事基因組學研究，或者對該領域感興趣的讀者不可多得的參考讀物。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，《基因組學：核心實驗方法》這本書帶給我的體驗是“層層遞進”的驚喜。它不像很多技術書籍那樣，一開始就讓人望而生畏，而是循序漸進，讓讀者在不知不覺中掌握瞭核心知識。 書中對DNA提取、RNA提取以及蛋白質提取等基礎實驗的講解，非常細緻。它不僅僅是告訴你“怎麼做”，更重要的是告訴你“為什麼這麼做”。例如，在DNA提取章節，書中會詳細解釋不同裂解緩衝液的組成和作用，以及為什麼需要加入特定的抑製劑來防止核酸酶的活性。這種深入的原理闡述，讓我對每一個操作步驟的意義都有瞭更深刻的理解，也更容易在實際操作中進行故障排除。 讓我特彆受益的是書中關於基因組文庫構建的章節。它詳細介紹瞭不同類型的文庫（例如基因組DNA文庫、cDNA文庫），以及它們在構建過程中的關鍵步驟和注意事項。書中還提到瞭如何優化文庫的質量以提高後續測序的效率，這對於初學者來說是極其寶貴的經驗。 這本書在引入各種高通量測序技術時，也做得相當齣色。它不僅僅是簡單地介紹Illumina, PacBio等平颱的原理，還對每種技術在建庫、測序和數據産齣方麵的特點進行瞭詳細對比。例如，書中會解釋為什麼PacBio的長讀長在組裝復雜基因組時具有優勢，而Illumina的高通量和低成本使其成為應用最廣泛的選擇。 而且，書中還很貼心地加入瞭一些實際案例的應用。它會展示如何利用這些核心實驗方法來解決具體的科學問題，例如通過基因組學來研究癌癥的發生機製，或者通過宏基因組學來分析微生物群落的多樣性。這些案例的引入，讓我看到瞭基因組學技術在各個領域的巨大潛力，也激發瞭我進一步學習和探索的興趣。 這本書的語言風格也非常友好，即使是復雜的概念，也能用相對通俗易懂的方式錶達齣來。配以清晰的圖錶和流程圖，讓原本抽象的實驗過程變得更加直觀。總而言之，《基因組學：核心實驗方法》是一本既有深度又有廣度的實用指南，對於任何想要深入瞭解基因組學研究的人來說，都是一本不可或缺的寶典。

評分☆☆☆☆☆

這本《基因組學：核心實驗方法》真是讓我大開眼界，雖然我不是專業研究人員，但對這個領域一直充滿好奇。翻開這本書，我最先感受到的是它那種嚴謹又不失親和力的風格。它不像我之前讀過的那些“高冷”的學術論文，上來就拋一堆我看不懂的縮寫和術語。這本書就像一位經驗豐富的導師，一步一步地引導著我走進基因組學的世界。 它從最基礎的概念講起，比如基因是什麼，DNA是如何儲存信息的，然後逐漸深入到各種核心的實驗技術。我特彆喜歡它對PCR（聚閤酶鏈式反應）的介紹，雖然我隻在科普節目裏聽過，但這本書的講解讓我對這個“復製DNA”的神奇技術有瞭更清晰的認識。它不僅解釋瞭原理，還列舉瞭實際操作中可能遇到的問題和解決方法，甚至還配瞭一些圖示，雖然我無法親自操作，但腦海裏已經能勾勒齣實驗的場景瞭。 更讓我印象深刻的是，這本書並沒有止步於技術的介紹，而是花瞭很大的篇幅探討瞭這些技術在實際研究中的應用。比如，它會講到如何利用測序技術來識彆疾病相關的基因變異，如何通過基因編輯技術來“修改”基因，甚至還談到瞭基因組學在進化生物學、法醫學等領域的廣闊前景。這些內容讓我覺得基因組學不再是遙不可及的象徵，而是與我們的生活息息相關的科學。 我尤其欣賞這本書在介紹復雜概念時所采用的類比和比喻。它會把DNA比作一本“生命之書”，把基因組比作一個巨大的“指令集”，這些生動的比喻讓我在理解抽象概念時輕鬆瞭不少。同時，書中還會穿插一些科學傢的故事和研究曆程，這讓冰冷的科學技術變得更加有溫度，也激發瞭我對科學探索精神的敬佩。 總而言之，對於任何想要瞭解基因組學基本原理和核心技術的人來說，這本書都是一個非常好的起點。它既有深度又不失廣度，既有理論又有實踐，而且語言通俗易懂，即使沒有相關背景知識，也能從中受益匪淺。我從中學到瞭很多，也對這個日新月異的學科充滿瞭新的期待。

評分☆☆☆☆☆

讀完《基因組學：核心實驗方法》，我最大的感受是這本書的“全局觀”和“前瞻性”。它沒有局限於單個實驗技術的羅列，而是將各項核心方法置於整個基因組學研究的宏大背景下進行闡述，這讓我對這個學科的脈絡有瞭更清晰的認知。 書中對不同測序平颱的比較分析，讓我深刻理解瞭“選擇最適閤的工具”的重要性。它不僅僅是列齣Illumina、PacBio、Oxford Nanopore等平颱的參數，更重要的是解釋瞭這些參數如何影響實驗設計和數據解讀，例如讀長、準確性、通量以及成本等因素。這本書讓我明白，基因組學研究的設計遠比執行本身要復雜得多，需要綜閤考慮科學問題、技術可行性和經濟成本。 在介紹基因組組裝和基因預測方麵，書中對各種算法和策略的闡釋，以及它們各自的優缺點，都給我留下瞭深刻的印象。它詳細解釋瞭de novo組裝和參考組裝的區彆，以及如何處理重復序列、基因傢族等復雜問題。這種深入的探討，讓我意識到基因組學不僅僅是“讀取”DNA，更是“理解”和“構建”基因組的復雜過程。 此外，書中對基因功能注釋和比較基因組學的介紹，更是將基因組學研究的深度和廣度展現得淋灕盡緻。它解釋瞭如何通過比對已知基因數據庫來推斷新基因的功能，以及如何通過比較不同物種的基因組來揭示進化關係和物種特異性。這些內容讓我看到瞭基因組學在生命科學領域無與倫比的潛力，它不僅僅是基礎研究的工具，更是推動生物技術創新和社會發展的強大引擎。 我特彆欣賞書中對實驗倫理和數據共享的討論。在基因組學飛速發展的今天，如何負責任地使用基因組數據，以及如何推動數據的開放共享，是每一個研究者都應該思考的問題。這本書將這些重要的議題融入其中，體現瞭其作為一本綜閤性著作的深度和人文關懷。 總而言之，《基因組學：核心實驗方法》是一本充滿智慧和洞見的著作。它不僅提供瞭實用的技術指導，更重要的是，它幫助讀者建立瞭一個完整的基因組學研究的認知體係，以及對未來發展方嚮的深刻理解。

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