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營養與腸道菌群(精)/科學專著前沿研究

  • 作者:編者:鄭鉅聖|責編:王娜
  • 出版社:上海科技
  • ISBN:9787547866368
  • 出版日期:2024/06/01
  • 裝幀:精裝
  • 頁數:262
人民幣:RMB 178 元      售價:
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內容大鋼
    人體腸道微生物組與營養代謝、機體健康狀態息息相關,相關領域的研究在過去十幾年飛速發展。營養與腸道菌群的互作關係探索正在成為營養學的前沿領域,已經成為精準營養研究必不可少的組成部分。本書系統梳理了營養素、食物、膳食模式等不同層面的營養因素對於腸道茵群的影響,以及腸道菌群對於營養與疾病關係的調節作用。此外,總結了基因組、代謝組與蛋白質組等多組學手段和機器學習等演算法進展在研究營養與腸道菌群關係中所起到的重要作用,並進一步從統計方法和生物信息學的角度提供了腸道菌群分析的流程和實踐指南。最後,展望了營養與腸道菌群研究的未來趨勢,提出開展營養微生物組隊列研究的重要性,強調了非細菌的腸道菌群與營養互作研究的價值。本書為讀者總結了最新的領域研究進展,構建了營養與腸道菌群互作關係研究的知識體系,為讀者圍繞營養與腸道菌群的跨學科研究提供了入門指南和重要參考。

作者介紹
編者:鄭鉅聖|責編:王娜
    鄭鉅聖,博士,西湖大學醫學院研究員、博士生導師,國家教育部青年長江學者,中國營養學會理事,浙江省科技創新領軍人才。主要致力於精準營養與計算醫學領域的跨學科研究,基於人群隊列生物大數據,結合基因組、代謝組及微生物組等手段,探索發現人類代謝疾病等慢病的全新營養干預靶點,制定新型精準營養干預策略。

目錄
第1章  食物、營養與健康概述
  1.1  現代營養學發展歷程
  1.2  營養素與健康
    1.2.1  維生素、礦物質、魚油膳食補充劑
  1.2  2三大產能營養素(脂肪、碳水化合物與蛋白質)
  1.3  食物組、膳食模式與健康
  1.4  精準營養與單樣本隨機對照試驗(n-of-1試驗)概述
    1.4.1  精準營養
    1.4.2  基於n-of-1單樣本隨機對照試驗的營養干預研究
  1.5  小結與展望
  參考文獻
第2章  腸道菌群研究進展
2 1  腸道菌群的初始定植與穩定
    2.1.1  產前因素對生命早期腸道菌群的影響
    2.1.2  分娩方式對生命早期腸道菌群的影響
    2.1.3  早產與腸道菌群初始定植
    2.1.4  母乳餵養與生命早期腸道茵群的發展
  2.2  腸道菌群與宿主健康
    2.2.1  腸道菌群與代謝相關疾病
    2.2.2  腸道菌群與自身免疫性疾病
    2.2.3  腸道菌群與神經相關疾病
    2.2.4  腸道菌群與其他疾病
  2.3  宿主基因、環境與腸道菌群
    2.3.1  宿主遺傳對腸道菌群的影響
    2.3.2  環境因素對腸道菌群臼勺影響
  參考文獻
第3章  宏量營養素與腸道菌群
  3.1  碳水化合物與腸道菌群
    3.1.1  碳水化合物的分類
    3.1.2  腸道菌群與碳水化合物的消化、吸收和代謝
    3.1.3  碳水化合物對腸道菌群的影響
    3.1.4  腸道菌群利用碳水化合物調節宿主代謝
  3.2  脂類與腸道菌群
    3.2.1  脂類的分類
    3.2.2  膳食脂肪酸與腸道菌群的關係
    3.2.3  膳食脂肪酸與腸道菌群的互作機制
    3.2.4  膳食脂肪酸、腸道菌群互作與宿主健康
  3.3  蛋白質與腸道菌群
    3.3.1  腸道菌群影響膳食蛋白質的消化、吸收及代謝
    3.3.2  膳食蛋白質對腸道菌群組成及功能的影響
    3.3.3  腸道菌群酵解蛋白質產物及其健康效應
  3.4  小結與展望
  參考文獻
第4章  微量營養素與腸道菌群
  4.1  維生素與腸道菌群
    4.1.1  脂溶性維生素
    4.1.2  水溶性維生素
  4.2  礦物質與腸道菌群
    4.2.1  常量礦物質元素與腸道菌群
    4.2.2  微量礦物質元素與腸道菌群

  4.3  小結與展望
  參考文獻
第5章  膳食纖維與腸道菌群
  5.1  膳食纖維
    5.1.1  膳食纖維的定義和來源
  5.1  12膳食纖維的分類
    5.1.3  膳食纖維的理化特性
  5.2  膳食纖維對腸道菌群的影響
    5.2.1  膳食纖維對腸道菌群結構的影響
    5.2.2  膳食纖維對腸道菌群組成的影響
    5.2.3  不同膳食纖維攝入量對菌群的作用
  5.3  腸道菌群與膳食纖維代謝
    5.3.1  膳食纖維是腸道菌群代謝的底物
    5.3.2  腸道菌群與膳食纖維發酵
  5.4  腸道菌群代謝膳食纖維的關鍵產物——短鏈脂肪酸
    5.4.1  短鏈脂肪酸的生物合成、吸收和分佈
    5.4.2  短鏈脂肪酸是脫乙??抑製劑
    5.4.3  短鏈脂肪酸是G蛋白偶聯受體的配體
  5.5  膳食纖維與腸道菌群互作對疾病的影響
    5.5.1  腸道黏液層完整性和腸腔內氧氣水平
    5.5.2  肥胖和2型糖尿病
    5.5.3  免疫系統疾病
    5.5.4  哮喘
    5.5.5  神經系統
    5.5.6  癌症
  5.6  小結與展望
  參考文獻
第6章  膳食模式、食物與腸道菌群
6 1  膳食模式及食物與腸道菌群的關係
    6.1.1  地中海飲食模式
    6.1.2  健康飲食指數
    6.1.3  植物性飲食
    6.1.4  膳食多樣性
    6.1.5  以數據驅動的膳食評價模式
  6.2  特殊人群膳食模式與腸道菌群的關係
    6.2.1  素食
    6.2.2  間歇性禁食
    6.2.3  生酮飲食
    6.2.4  低發酵飲食
  6.3  單一食物組與腸道菌群的關係
  6.4  轉變膳食模式對腸道菌群影響的時間效應
    6.4.1  短期膳食模式更迭對腸道菌群的影響
    6.4.2  膳食習慣對腸道菌群的長期影響
    6.4.3  長期與短期膳食模式對菌群的影響對比
  6.5  個性化應答與精準營養
    6.5.1  造成膳食個性化應答的潛在影響機制
    6.5.2  基於腸道微生態的精準營養
  6.6  個性化營養應答研究實例
  6.7  小結與展望
  參考文獻

第7章  基因組學在營養與腸道菌群研究中的應用
  7.1  基因測序技術在微生物研究中的應用
    7.1.1  常見的微生物基因組測序技術
    7.1.2  微生物組組成和功能的研究方法
    7.1.3  微生物組遺傳組成對宿主健康的影響
  7.2  宿主遺傳變異與腸道菌群的交互作用
    7.2.1  宿主遺傳對腸道微生物的影響
    7.2.2  宿主遺傳、營養與腸道菌群的關係
  7.3  腸道微生物與宿主表觀遺傳修飾
  7.4  小結與展望
  參考文獻
第8章  機器學習在營養與腸道菌群研究中的應用
  8.1  機器學習概述
    8.1.1  機器學習發展歷程
    8.1.2  機器學習基本概念
    8.1.3  機器學習在腸道菌群研究中的應用
  8.2  機器學習模型評估與選擇
    8.2.1  模型誤差與過擬合
    8.2.2  評估方法
  8.3  監督學習方法
    8.3.1  線性模型
    8.3.2  決策樹
    8.3.3  集成學習
    8.3.4  神經網路與深度學習
  8.4  無監督學習方法
    8.4.1  聚類
    8.4.2  主成分分析
  8.5  機器學習在精準營養研究中的應用
  8.6  小結與展望
  參考文獻
第9章  代謝組學、蛋白質組學技術在營養與腸道菌群研究中的應用
  9.1  代謝組學技術在營養與腸道菌群研究中的應用
    9.1.1  代謝組學技術概述
    9.1.2  代謝組學在營養研究中的應用
    9.1.3  代謝組學在腸道菌群研究中的應用
  9.2  蛋白質組學技術在營養與腸道菌群研究中的應用
    9.2.1  蛋白質組學技術概述
    9.2.2  蛋白質組學在營養研究中的應用
    9.2.3  蛋白質組學在腸道菌群研究中的應用
  9.3  小結與展望
  參考文獻
第10章  統計方法應用及舉例
  10.1  微生物組數據特徵
    10.1.1  組成性
    10.1.2  稀疏性
    10.1.3  高維性
  10.2  微生物組多樣性分析
    10.2.1  多樣性定義與生信分析
    10.2.2  α多樣性
    10.2.3  β多樣性

    10.2.4  常用分析方法與案例
  10.3  微生物組物種分析
    10.3.1  菌群物種分類註釋及常用資料庫
    10.3.2  常用分析方法與案例
  10.4  微生物組功能分析
    10.4.1  菌群功能註釋分類及常用資料庫
    10.4.2  常用分析方法及案例
  10.5  縱向數據分析與因果推斷
    10.5.1  縱向數據分析介紹及方法
    10.5.2  微生物組的因果推斷
  10.6  小結與展望
  參考文獻
第11章  展望
  11.1  從營養素研究到膳食模式創新
  11.2  大規模的營養微生物組隊列研究
  11.3  營養遺傳學與腸道微生物組
  11.4  非細菌的腸道微生物組與營養互作研究
  11.5  深入的機制探索和菌群代謝物挖掘
索引

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