植物生物技術(shù)與農(nóng)業(yè)

內(nèi)容概要

《植物生物技術(shù)與農(nóng)業(yè)：展望21世紀(jì)（導(dǎo)讀版）》首先向讀者介紹了植物生物技術(shù)的背景知識(shí)和最新進(jìn)展，當(dāng)今遺傳學(xué)、基因組學(xué)以及其他各種組學(xué)的研究狀況，以及目前對(duì)于遺傳工程的最新理解。其后的章節(jié)將介紹種質(zhì)資源的改良和保存、植物育種、種子改良，以及孤雌生殖等方面的科技進(jìn)展，這些內(nèi)容都與農(nóng)業(yè)和農(nóng)業(yè)生物技術(shù)的短期和長(zhǎng)期的成功密切相關(guān)，同時(shí)為讀者深入理解后面關(guān)于新科技應(yīng)用前景的章節(jié)提供背景知識(shí)。最后討論了如何解決知識(shí)產(chǎn)權(quán)和社會(huì)學(xué)及食品安全等問題。
《植物生物技術(shù)與農(nóng)業(yè)：展望21世紀(jì)（導(dǎo)讀版）》內(nèi)容由相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜揖淖珜懀▽?duì)取得成果的評(píng)述，新的植物生物技術(shù)方法、產(chǎn)品在促進(jìn)經(jīng)典植物科學(xué)和農(nóng)業(yè)科學(xué)的發(fā)展和在作物及其產(chǎn)品改良上的應(yīng)用前景，植物生物技術(shù)和實(shí)用農(nóng)業(yè)技術(shù)之間彼此配合、相互促進(jìn)、共同發(fā)展。
《植物生物技術(shù)與農(nóng)業(yè)：展望21世紀(jì)（導(dǎo)讀版）》可以作為植物生物學(xué)、農(nóng)業(yè)科技、植物分子遺傳學(xué)、植物育種、食品科學(xué)、生物材料科學(xué)等領(lǐng)域的研究者的參考用書，以及用作農(nóng)業(yè)、植物、食品和生物技術(shù)領(lǐng)域研究生的教學(xué)輔助用書。

作者簡(jiǎn)介

Arie AltmanRobert H.Smith Institute of Plant Sciences and Genetics in Agriculture Hebrew University of Jerusalem Rehovot,IsraelPaul Michael HasegawaBruno C.Moser Distinguished Professor Horticulture and Landscape Architecture Department Purdue University West Lafayette,Indiana,USA

書籍目錄

撰稿人
前言
序
植物生物技術(shù)簡(jiǎn)介2011：概況和在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用
    第一部分  植物生物技術(shù)簡(jiǎn)介
1  作物馴化的遺傳學(xué)和基因組學(xué)
  1.1  植物和馴化
    1.1.1  涉及領(lǐng)域
    1.1.2  馴化過的作物
    1.1.3  雜草
    1.1.4  外來(lái)人侵物種
    1.1.5  模式品種和作物科學(xué)
  1.2  對(duì)馴化過程的了解
    1.2.1  早期馴化過程的相關(guān)證據(jù)
    1.2.2  馴化過程的相關(guān)基因
    1.2.3  馴化和遺傳變異
    1.2.4  與物種的形成和遺傳多樣性相關(guān)的遺傳控制
    1.2.5  玉米的馴化過程
    1.2.6  豆類作物的馴化過程
    1.2.7  產(chǎn)量性狀
  1.3  馴化過程中產(chǎn)生的雜交種和新多倍體
  1.4  馴化后的選擇
    1.4.1  作物性狀的改良
  1.5  新的馴化
    1.5.1  馴化產(chǎn)生的品種
    1.5.2  消亡的作物
    1.5.3  樹木和生物燃料
    1.5.4  適應(yīng)新需求的遺傳學(xué)和育種學(xué)：生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)
  1.6  馴化作物基因組的特性
  1.7  超級(jí)馴化過程
  1.8  致謝
2  鳥瞰：生物技術(shù)的新天地
  ……
第二部分  育種生物技術(shù)
第三部分  植物種質(zhì)資源
第四部分  控制植物對(duì)環(huán)境的反應(yīng)：非生物和生物脅迫
第五部分  利用生物技術(shù)改良農(nóng)作物的產(chǎn)量性狀和品質(zhì)性狀
英文索引
彩圖

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁(yè)：   插圖：   Data pre-processing The first step for the data pre-processing procedure is to deconvolute the signals and detect the peaks under each deconvoluted signal.Figure 5.4 shows an example of a deconvoluted total ion chromatogram (TIC).Each colored peak underneath the TIC peak represents an individual ion detected at a similar time that can now be related to its accurate mass in the mass spectrum shown in Figure 5.4.A similar approach is taken when GC-MS data are deconvoluted;however,in that situation it is important to consider that each compound is represented by more than one ion due to the electron impact ionization process used in GC-MS. The next step is to distinguish between noise and the "real" signal from the sample.It is important to always run blank samples with each experiment (e.g.,an empty tube treated the same as all other samples),because they will provide estimates of background noise that will be subtracted from experimental samples.The next process is to align all detected signals across all samples within an experiment to account for retention time shifts between runs.Most instrument vendors offer this capability in their instrumentspecific software;however,this operation can also be performed using open-source software packages (e.g.,XCMS,Smith et al.,2006;or MZmine,Katajamaa et al.,2006;for review see Katajamaa and Oresic,2007). Normalization and data transformation Deconvolution,peak identification,and alignment result in a data matrix in table format,which then undergoes adequate normalization and subsequent transformation prior to statistical analysis.Depending on the properties of the data matrix different normalization procedures are applied for metabolomics data.Most biological data are characterized by heteroscedasticity (i.e.,where the standard deviation of each metabolite determined in replicate samples changes with themean of the signal;e.g.,Arneberg et al.,2007;Herberich et al.,2010),which can substantially affect results (Kvalheim et al.,1994).Therefore,it is important to normalize data.

編輯推薦

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圖書封面

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