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轉錄組學研究技術(塔里木大學十四五規劃特色教材)

  • 作者：編者:白寶偉//劉逸泠//張建朝//王彥芹|責編:張國鋒
  • 出版社：中國農業科技
  • ISBN：9787511678508
  • 出版日期：2026/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：152
人民幣：RMB 48 元      售價：元
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內容大鋼
    隨著生命科學進入「組學」時代，轉錄組學作為連接基因組遺傳信息與蛋白質組功能執行的樞紐，已成為揭示生命現象核心規律的關鍵領域。其從整體水平研究細胞在特定狀態下所有轉錄本的種類、數量和功能，為理解基因表達調控、細胞命運決定、疾病發生髮展等生物學過程提供了前所未有的全局視角。本書旨在系統梳理轉錄組學研究的技術體系與方法學進展，為生命科學、醫學及相關領域的科研人員和學生提供一份從基礎到前沿、從理論到實踐的實用指南。
    本書在分析方法章節既包括適用於初學者的基本的、常規的分析方法和思路，也包括研究生等專業人士所需的高階分析的思路和預測，力求內容全面、條理清晰、緊跟組學發展前沿，希望能成為初學者步入轉錄組學研究領域的得力工具，助力各位學者在探索生命奧秘的征程中不斷取得新的突破。
作者介紹
編者:白寶偉//劉逸泠//張建朝//王彥芹|責編:張國鋒
目錄
第1章  轉錄組學概論
  1  本章提要
  2  轉錄組學的發展簡史
    2.1  早期發展
    2.2  微陣列技術（Microarray Technology）的興起
    2.3  高通量測序技術
    2.4第三代測序技術與單細胞轉錄組學的出現
    2.5  空間轉錄組學的出現
  3  轉錄組學的研究內容
    3.1  基因表達定量分析
    3.2  基因剪接變體分析
    3.3  新轉錄本的發現與註釋
    3.4  轉錄調控網路的構建與分析
    3.5  代謝通路與轉錄組數據的整合
    3.6  單細胞轉錄組分析
    3.7  長讀段轉錄組測序
    3.8  空間轉錄組學
    3.9  表觀轉錄組學
  4  轉錄組學的研究趨勢
    4.1  高解析度單細胞轉錄組學
    4.2  空間轉錄組學
    4.3  單細胞多組學聯合分析
    4.4  人工智慧與機器學習在轉錄組學中的應用
    4.5  轉錄組數據的標準化與共享
    4.6  計算工具與生物信息學的發展
  5  轉錄組學的學習方法
    5.1  沒有Linux、R語言和Python語言基礎的學習路徑
    5.2  有Linux、R語言和Python語言基礎的學習途徑
    5.3  小結
  6  練習題
  主要參考文獻
第2章  轉錄組測序流程及方法
  1  本章提要
  2  轉錄組測序策略
    2.1  Illumina系列測序儀
    2.2  PacBio RSⅡ測序儀
    2.3  Oxford Nanopore系列測序儀
    2.4  華大智造系列測序儀
  3  轉錄組測序的流程
    3.1  RNA-Seq樣品製備
    3.2  文庫構建
    3.3  cDNA成簇擴增
    3.4  高通量測序
    3.5  片段化技術的使用
  4  練習題
  主要參考文獻
第3章  轉錄組測序結果分析方法
  1  本章提要
  2  RNA-seq分析數據的基礎構建
    2.1  原始數據預處理與質控

    2.2  參考序列比對
    2.3  轉錄本定量
    2.4  資料庫註釋
  3  RNA-seq數據的核心解析
    3.1  差異表達分析
    3.2  功能富集分析
  4  RNA-seq分析數據的系統挖掘
    4.1  基因集富集分析
    4.2  加權基因共表達網路分析
  5  練習題
第4章  單細胞測序流程及方法
  1  本章提要
  2  單細胞檢測的策略
    2.1  特異性選擇
    2.2  非特異性選擇
  3  單細胞測序的分類
    3.1  單細胞基因組測序
    3.2  單細胞蛋白組測序
    3.3  單細胞轉錄組測序
  4 單細胞轉錄組測序流程
    4.1  樣本收集
    4.2  單細胞捕獲
    4.3  cDNA擴增
    4.4  高通量測序
    4.5  數據分析
  5  練習題
  主要參考文獻
第5章  單細胞測序結果分析方法
  1  本章提要
  2  準備使用的各種R包
  3  Seurat對象的構建和信息提取
    3.1  從CellRanger輸出構建
    3.2  h5文件構建
    3.3  表達矩陣構建
  4  數據預處理
  5  數據質控和標準化
  6  細胞周期分析以及歸一化
  7  利用harmony演算法去除批次效應並細胞聚類
  8  細胞類型註釋、可視化以及細胞類型比例
  9  擬時序分析
    9.1  挑選適合的基因進行分析
    9.2  降維
    9.3  沿軌跡對細胞進行排序
    9.4  細胞分化軌跡可視化
    9.5  以樹形圖進行可視化
    9.6  指定基因的可視化
    9.7  沿時間軸的細胞密度圖
    9.8  通過擬時基因表達模式聚類
    9.9  BEAM統計分析
  10  練習題

  主要參考文獻
第6章  空間轉錄組測序流程及方法
  1  本章提要
  2  空間轉錄組測序的概念及特點
  3  空間轉錄組技術類型
    3.1  基於原位雜交的空間轉錄組技術
    3.2  基於原位測序的空間轉錄組技術
    3.3  基於空間分割的空間轉錄組技術
    3.4  基於空間條形碼的空間轉錄組技術
  4  商業化空間轉錄組測序平台技術原理及實驗流程
    4.1  10×Genomics Visium空間轉錄組測序平台
    4.2  NanoString GeoMx Digital Spatial Profiler (DSP)空間組學平台
  5  應用與展望
  6  練習題
  主要參考文獻
第7章  空間轉錄組測序結果分析方法
  1  本章提要
  2  空間轉錄組測序數據預處理
    2.1  輸入序列文件準備
    2.2  輸入圖像文件準備
    2.3  圖像對齊
  3  空間轉錄組測序數據下游分析
    3.1  數據質控與量化處理
    3.2  基礎分析
    3.3  進階分析方法
  4  結語
  5  練習題
第8章  多組學聯合分析方法
  1  本章提要
  2  多組學聯合分析的概念及分類
    2.1  基於統計方法的關聯分析
    2.2  基於代謝通路的關聯分析
  3  表觀組學和轉錄組學聯合分析
    3.1  尋找共有基因
    3.2  功能富集分析
    3.3  基因組可視化圖譜
    3.4  基因調控網路
  4  單細胞聯合常規組學或空間轉錄組分析
  5  練習題
主要參考文獻

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