出版時間:2007-1 出版社:科學出版 作者:(美)基梅爾(Kimmel,A.) 等編著 頁數(shù):470 字數(shù):717000
內(nèi)容概要
《DAN芯片》共兩冊,匯集了DNA芯片技術(shù)領域各個環(huán)節(jié)的專家,對DNA芯片技術(shù)進行了一次全方位的介紹,兼顧實用性和學術(shù)性。讀者在讀完以后,將可從中獲得關(guān)于DNA芯片技術(shù)具體而實用的操作指導,使讀者在DNA芯片實驗中少走彎路。兩本書的重要特點包括: (1)系統(tǒng)性。由于DNA芯片技術(shù)是在融合了多門學科的基礎上產(chǎn)生的交叉學科,涉及了光學、精密儀器、電子微加工、化學、生物學、生物信息學等學科的內(nèi)容,沒有人能對所有這些領域都特別精通,因此本書匯集了各個技術(shù)環(huán)節(jié)的專家,各自編寫自己擅長的部分。并且在章節(jié)的結(jié)構(gòu)安排上,是先進行全面的介紹,然后深入到具體環(huán)節(jié),逐一進行詳細的闡述,即由點及面地介紹。例如先從整體上介紹DNA芯片技術(shù)的現(xiàn)狀,包括一些主要的商業(yè)化DNA芯片技術(shù)平臺,然后引伸到研究者若要自己構(gòu)建DNA芯片技術(shù)平臺,需要具體注意哪些事項。 (2)繼承性。DNA芯片技術(shù)實際上根植于傳統(tǒng)的分子生物學。本書在介紹DNA芯片技術(shù)實驗方法時,多借用分子生物學家業(yè)已熟悉的傳統(tǒng)分子生物學方法,從這些方法的基本原理入手,然后過渡到DNA芯片技術(shù)的操作中。例如,書中交待了有哪些原理和方法與傳統(tǒng)方法類似,而又有哪些環(huán)節(jié)不同,在操作的時候是需要具體注意的,讓即使還沒有接觸過DNA芯片技術(shù)的人也不會感到陌生。 (3)實用性。針對分子生物學家的需求進行安排,使分子生物學家能很容易地領悟和掌握實驗操作的技巧。 (4)前瞻性。對許多新技術(shù)進行了介紹,以開拓讀者的視野,引導讀者將DNA芯片技術(shù)向各個應用領域延伸。 本套書適合于從事生物芯片研發(fā)應用以及分子生物學、生物化學、細胞生物學、免疫學、細胞生物學、生物信息學、生物技術(shù)、生物工程、蛋白質(zhì)組學、基因組學等生命科學相關(guān)研究領域
書籍目錄
本卷致謝名單(第411卷)第1章 DNA芯片分析中的RNA抽提過程第2章 用DNA芯片技術(shù)研究小RNA的表達第3章 雜交過程中的常見問題及解決方法第4章 在DNA芯片實驗中使用外源對照第5章 在用于基因表達分析的DNA芯片實驗中的標準化問題第6章 DNA芯片掃描:目前的方法和將來趨勢第7章 基于網(wǎng)頁界面用于芯片數(shù)據(jù)儲存、搜索和分析的BioArray軟件環(huán)境第8章 Bioconductor程序:開放式的生物信息和計算生物學平臺第9章 TM4生物芯片數(shù)據(jù)分析軟件包第10章 DNA芯片數(shù)據(jù)的聚類分析第11章 DNA芯片數(shù)據(jù)的方差分析第12章 DNA芯片的質(zhì)量控制第13章 用Partek Genomics Solution公司的軟件包對多因素設計的DNA芯片結(jié)果進行分析第14章 在NimbleGen公司的高密度覆瓦狀探針設計型DNA芯片上進行染色質(zhì)免疫共沉淀和DNA超敏實驗后的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析第15章 從傳統(tǒng)DNA芯片技術(shù)中使用的統(tǒng)計學分析擴展到覆瓦狀探針設計型DNA芯片和蛋白芯片技術(shù)第16章 利用隨機產(chǎn)生的數(shù)據(jù)作對照來支持DNA芯片的數(shù)據(jù)分析第17章 利用已有的數(shù)據(jù)庫對DNA芯片實驗發(fā)現(xiàn)的目標基因進行功能注釋第18章 利用基因功能注釋數(shù)據(jù)庫對DNA芯片實驗結(jié)果進行生物學意義的闡述第19章 供生物芯片數(shù)據(jù)儲存、上傳、下載和分析的GEO數(shù)據(jù)庫第20章 用于生物芯片數(shù)據(jù)儲存和分析的免費軟件ArrayExpress介紹第21章 以性腺發(fā)育為例闡述如何用聚類方法分析DNA芯片的海量數(shù)據(jù)第22章 生物芯片數(shù)據(jù)分析結(jié)果中基因蛋白相互作用網(wǎng)絡的可視化工具第23章 隨機森林算法用于生物芯片數(shù)據(jù)分析作者索引關(guān)鍵詞索引
編輯推薦
《DNA芯片(B輯):數(shù)據(jù)和分析(導讀版)》適合于從事生物芯片研發(fā)應用以及分子生物學、生物化學、細胞生物學、免疫學、生物信息學、生物技術(shù)、生物工程、蛋白質(zhì)組學、基因組學等生命科學相關(guān)研究領域的教學科研人員,亦可供生物技術(shù)企業(yè)的研發(fā)者和決策者參考使用。
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