Next-generation genome sequencing:towards personalized medicine

副标题:无

作   者:(德)M. 贾尼特(Michal Janitz)编著;薛庆中等译

分类号:

ISBN:9787030330079

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简介

本书由工业界和学术界领域的专家,集中于最新的新一代DNA测序技术及其对基因研究的影响和药物发现研究的发展。因此,它提出了对商用平台下的基因组测序技术的详细比较分析,以及替代性的见解,全面介绍了新出现的测序技术。此外,该书不仅涵盖了DNA测序技术,而且包含其在社会、伦理和商业方面的原则,以及个性化医疗和DNA测序发展的未来五年规划。

目录


译者序
前言
第一部分 Sanger DNA测序
1 SangerDNA测序
1.1 Sanger测序的基础
1.2 人类基因组计划的未来
1.3 局限性以及未来的机会
1.4 生物信息学是关键
1.5 下一步将往哪里走
第二部分 新一代测序:通往个性化医疗
2 lllumina基因组分析仪Ⅱ系统
2.1 文库的制备
2.2 簇的创建
2.3 测序
2.4 配对末端读序列
2.5 数据分析
2.6 应用
2.7 结论
3 应用系统生物公司(ABI)SOLIDTM系统:基于连接的测序
3.1 引言
3.2 SOLID系统概述
3.3 SOLID系统应用
3.4 结论
4 新一代基因组测序:454/Roche GSFLX
4.1 引言
4.2 技术概述
4.3 软件和生物信息学
4.4 研究应用
5 聚合酶克隆测序:历史、技术及应用
5.1 介绍
5.2 聚合酶克隆测序的历史
5.3 聚合酶克隆测序
5.4 应用
5.5 结论
第三部分 瓶颈:序列数据分析
6 新一代测序(NGS)数据分析
6.1 为什么新一代序列分析有所不同?
6.2 序列搜索策略
6.3 什么是击中,为什么它对NGS十分重要?
6.4 记分:为什么NGS的记分不同?
6.5 NGS序列分析的策略
6.6 后续数据分析
7 DNASTAR的新一代软件
7.1 个人基因组及个性化医疗
7.2 新一代DNA测序——作为个性化基因组学的方法
7.3 不同平台的优势
7.4 计算机挑战
7.5 DNASTAR的新一代软件解决方案
7.6 结论
第四部分 新兴测序技术
8 实时DNA测序
8.1 全基因组分析
8.2 个性化医疗和药物基因组学
8.3 生物防御、法医、DNA测试和基础研究
8.4 简单精巧:实时DNA测序
9 使用Z型DNA分子替换的TEM直接测序
9.1 引言
9.2 方法的逻辑性
9.3 优化改良核苷酸鉴定技术进行DNA序列单独聚合的TEM目力分辨率
9.4 TEM基板和可视化
9.5 利用聚合酶进行Z-标签核苷酸整合
9.6 当前和新的测序技术
9.7 精度
9.8 zs遗传学公司提出的DNA测序技术的优势
9.9 更长读序列的优势
lO 单分子DNA条形码方法及其在DNA图谱和分子单体型中的应用
10.1 引言
10.2 单分子DNA条形码方法中的关键技术
10.3 单分子DNA图谱
10.4 分子单体型
10.5 讨论
11 光学测序:从图像化的单分子模板采集
11.1 引言
11.2 光学测序循环
11.3 光学测序的展望
12 基于微芯片的Sanger DNA测序
12.1 基因组学分析的集成微流体装置
12.2 Sanger测序微流体器件上网络聚合物的改进
12.3 结论
第五部分 新一代测序:真实地整合基因组分析
13 应用配对末端双标签多重测序进行转录组和基因组分析
13.1 引言
13.2 配对末端双标签(PET)分析的发展
13.3 利用GIS-PET进行转录组分析
13.4 利用CHIP-PET在全基因组上定位转录因子结合位点和表观遗币修饰
13.5 利用ChlA-PET在全基因组上鉴定长距离互作
13.6 展望
14 利用454测序平台研究古基因组学
14.1 引言
14.2 DNA降解的挑战
14.3 DNA降解对古基因组学研究的影响
14.4 降解与测序的准确性
14.5 样品污染
14.6 解决DNA损伤的方法
14.7 解决污染的方法
14.8 还存在哪些基本问题,将来的前景如何
15 ChIP-seq:蛋白质-DNA 作作图
15.1 引言
15.2 历史
15.3 染色质免疫沉淀测序(ChlP-seq)方法
15.4 基于双脱氧标签Sanger测序
15.5 基于杂交的标签测序
15.6 边合成边测序的应用
15.7 ChlP-seq的医学应用
15.8 挑战
15.9 ChlP-seq方法的展望
16 新一代测序技术在MicroRNA的发现和表达谱研究中的应用
16.1 miRNA的背景介绍
16.2 miRNA的鉴定
16.3 实验方法
16.4 验证
16.5 展望
17 基于标签的转录组学分析DeepSAGE。优于微阵列
17.1 引言
17.2 DeepSAGE
17.3 数据分析
17.4 基于标签的转录组表达谱的比较
17.5 表达谱未来的展望
18 新基因组学和个人基因组信息:伦理学问题
18.1 新基因组学和个人基因组信息:伦理学问题
18.2 新基因组学:它的特点是什么?
18.3 伦理学的革新:为什么我们需要它?
18.4 限制条款:全基因组学和本地伦理学观
18.5 医学伦理学和希波克拉底保密性
18.6 生物医学伦理学的原则
18.7 临床研究和知后同意
18.8 大规模研究伦理学:新观念
18.9 个人基因组
18.10 个人基因组计划:允许信息公开
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