本書是一本重點針對少年兒童讀者群體而創(chuàng)作的科普繪本。作者通過輕松有趣的繪本將復(fù)雜的基因問題化繁為簡,講述基因在生命演化過程中的重要作用,沿著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展脈絡(luò)層層遞進,引人入勝。被排除在生命全家福中的病毒、“英姿颯爽”的綠藻、侵染甘薯塊根的細菌、吃塑料顆粒的細菌……都會在人類過去和未來的畫卷上留下深刻的一筆。該書視角獨
高通量測序已成為生物學(xué)研究的重要手段,在生物多樣性、物種種質(zhì)資源開發(fā)利用和生物醫(yī)藥領(lǐng)域都發(fā)揮了非常重要的作用,因此,如何處理和分析高通量測序數(shù)據(jù)成為生物學(xué)研究的必備技能之一。本書以高通量測序數(shù)據(jù)在基因組分析中的運用為例,采用分步講解的方式,圖文并茂地介紹了高通量測序數(shù)據(jù)的基本格式,利用高通量測序數(shù)據(jù)開展分析的流程、相關(guān)
本書主要介紹了轉(zhuǎn)基因技術(shù)的相關(guān)科普知識,以及轉(zhuǎn)基因技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用。本書采用卡通漫畫與文字介紹相結(jié)合的呈現(xiàn)方式,簡要介紹了轉(zhuǎn)基因技術(shù)的相關(guān)內(nèi)容,由卡通人物引出話題,通過科學(xué)闡述去解答問題。例如介紹什么是細胞、DNA、什么是基因、基因主要功能、主要成份,食品中都含有基因,進入人體后被分解、吸收。全書共6章,分別是:生
本書主要內(nèi)容如下: 基因組學(xué)和計算科學(xué)背景知識。 云計算操作基礎(chǔ)。 帶你入門GATK和三個主要GATK實踐流水線。 用WDL語言編寫工作流,用Cromwell系統(tǒng)管理工作流,實現(xiàn)自動分析。 用并行技術(shù)在云端大規(guī)模執(zhí)行工作流,降低成本。 在云端用Jupyter筆記本做交互分析。 用Terra平臺實現(xiàn)安全協(xié)作和計算可復(fù)現(xiàn)
每個人體內(nèi)都有一種古老的機制,它可以消除有害物質(zhì),啟動脂肪燃燒,并保護我們的細胞免于功能失調(diào)或癌變它被稱為自噬。當自噬開啟時,一系列復(fù)雜的操作不僅可以幫我們延緩衰老過程,還可以從整體上優(yōu)化生物功能,使我們遠離各種疾病,擁有健康與長壽。這是身體中生命終極開關(guān)。我們?nèi)绾尾拍芊e極激活這個開關(guān)呢?我們應(yīng)該多久禁食一次,每次禁食
本書是尤里卡科學(xué)館系列叢書之一,這是一套在研究總結(jié)了國內(nèi)原創(chuàng)科普狀況之后開發(fā)出的面向小學(xué)生中高年級以上讀者插圖類百科童書,集科學(xué)趣味性、人文藝術(shù)相結(jié)合,有利于培養(yǎng)青少年讀者熱愛科學(xué)、探索科學(xué)的興趣和精神。不要羨慕大高個兒,他們的身體里也許隱藏著致命的威脅;你知道燃燒脂肪的脂肪嗎;愛學(xué)習的乖寶寶也是天生的嗎&hellip
大歷史概念由美國著名歷史學(xué)家大衛(wèi)•克里斯蒂安提出,后經(jīng)比爾•蓋茨大力資助,得以在全球得到傳播和發(fā)展。因其理論新穎,觀點獨特,跨學(xué)科跨領(lǐng)域,正在有越來越大的影響力。大歷史的概念和視角除了在學(xué)術(shù)界有價值,更是一個能走出學(xué)術(shù)擴大到普通人群的非常好的看歷史的思維和視角。《大歷史》系列正是韓國創(chuàng)造的一套面
《基因論》是摩爾根染色體遺傳理論的代表之作,包括遺傳學(xué)的基本原理、遺傳粒子理論、染色體與基因、突變性狀的起源、染色體畸變等。此書總結(jié)了作者及其團隊以果蠅為主要實驗材料的遺傳研究成果,以及自孟德爾遺傳定律在1900年被重新發(fā)現(xiàn)之后的遺傳學(xué)研究成果,有助于讀者理解遺傳學(xué)劃時代思想的產(chǎn)生和發(fā)展過程。
《Lewin基因》系列被認為是分子生物學(xué)經(jīng)典的教科書,幾十年來,它為這門具有變革性和動態(tài)性的科學(xué)提供了最現(xiàn)代的展示。**的第12版將延續(xù)這一經(jīng)典系列,涵蓋基因的結(jié)構(gòu)、測序、組織和表達,繼續(xù)引領(lǐng)**信息和前沿發(fā)展。dingjian科學(xué)家在各自的研究領(lǐng)域為本書提供了修訂和更新,并為讀者介紹了有關(guān)分子生物學(xué)這一迅速變化
基因組學(xué)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)正在劇增。在短短幾年內(nèi),美國國家衛(wèi)生研究院(NationalInstitutesofHealth,NIH)等組織托管的基因組數(shù)據(jù)已經(jīng)超過了50PB(5000萬GB),這些組織正在轉(zhuǎn)向云基礎(chǔ)架構(gòu),以便將數(shù)據(jù)提供給研究團體。你該如何調(diào)整分析工具和協(xié)議來訪問和分析云端的海量數(shù)據(jù)?通過這本實用書籍,研究人員將