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面向精准医疗的多组学研究 版权信息
- ISBN：9787030672704
- 条形码：9787030672704 ; 978-7-03-067270-4
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
面向精准医疗的多组学研究 内容简介
精准医学的本质是基于个体的多组学数据信息，进行精准诊断和精准治疗。本专著从精准医学的本质出发，从基础、方法和成果等方面，分析总结了基因组学、转录组学、蛋白组学、表观遗传组学、代谢组学、微生物组学分别在精准医学中的研究与应用，系统分析了多组学数据的处理和整合利用，并在基础上对多组学知识体系及精准医疗平台的构建进行了系统的描述，为精准医学在临床科研与应用中提供了支持。
面向精准医疗的多组学研究 目录
目录
1 总论 1
1.1 组学基础 1
1.2 精准医疗的基础 2
1.3 精准医疗的发展 3
1.4 组学研究推动精准医疗发展 10
参考文献 15
2 基因组学与精准医疗 17
2.1 基因组学研究现状 18
2.2 测序技术原理 21
2.3 常用数据库简介 25
2.4 基因组学在精准医疗科研与临床中的应用 28
参考文献 34
3 转录组学与精准医疗 39
3.1 转录组学研究基础 39
3.2 转录组学研究方法 41
3.3 转录组学常用数据库 46
3.4 转录组学与疾病 47
参考文献 52
4 蛋白质组学与精准医疗 56
4.1 蛋白质组学基础 56
4.2 人类蛋白质组计划 60
4.3 蛋白质组学研究技术 61
4.4 蛋白质组学与疾病 72
参考文献 75
5 表观遗传学与精准医疗 78
5.1 表观遗传学研究现状 78
5.2 表观遗传学研究技术 81
5.3 表观遗传组学与疾病 88
参考文献 90
6 代谢组学与精准医疗 93
6.1 代谢组学基础 93
6.2 代谢组学研究内容 94
6.3 代谢组学研究技术 97
6.4 代谢组学与疾病 101
6.5 代谢组学与中医药 107
参考文献 109
7 微生物组学与精准医疗 113
7.1 微生物组基础 113
7.2 微生物组计划项目 114
7.3 人体微生物组分类 118
7.4 微生物组学研究技术 121
7.5 微生物组学与疾病 126
7.6 微生物组学与中医药 133
参考文献 134
8 组学数据系统分析 140
8.1 核酸数据分析 140
8.2 非核酸数据分析 151
参考文献 160
9 多组学数据整合研究 164
9.1 概述 164
9.2 多组学整合分析应用 165
9.3 多组学知识体系构建 171
9.4 智能化精准医疗服务平台 172
9.5 多组学研究面临的挑战与机遇 173
参考文献 174
彩图
1 总论 1
1.1 组学基础 1
1.2 精准医疗的基础 2
1.3 精准医疗的发展 3
1.4 组学研究推动精准医疗发展 10
参考文献 15
2 基因组学与精准医疗 17
2.1 基因组学研究现状 18
2.2 测序技术原理 21
2.3 常用数据库简介 25
2.4 基因组学在精准医疗科研与临床中的应用 28
参考文献 34
3 转录组学与精准医疗 39
3.1 转录组学研究基础 39
3.2 转录组学研究方法 41
3.3 转录组学常用数据库 46
3.4 转录组学与疾病 47
参考文献 52
4 蛋白质组学与精准医疗 56
4.1 蛋白质组学基础 56
4.2 人类蛋白质组计划 60
4.3 蛋白质组学研究技术 61
4.4 蛋白质组学与疾病 72
参考文献 75
5 表观遗传学与精准医疗 78
5.1 表观遗传学研究现状 78
5.2 表观遗传学研究技术 81
5.3 表观遗传组学与疾病 88
参考文献 90
6 代谢组学与精准医疗 93
6.1 代谢组学基础 93
6.2 代谢组学研究内容 94
6.3 代谢组学研究技术 97
6.4 代谢组学与疾病 101
6.5 代谢组学与中医药 107
参考文献 109
7 微生物组学与精准医疗 113
7.1 微生物组基础 113
7.2 微生物组计划项目 114
7.3 人体微生物组分类 118
7.4 微生物组学研究技术 121
7.5 微生物组学与疾病 126
7.6 微生物组学与中医药 133
参考文献 134
8 组学数据系统分析 140
8.1 核酸数据分析 140
8.2 非核酸数据分析 151
参考文献 160
9 多组学数据整合研究 164
9.1 概述 164
9.2 多组学整合分析应用 165
9.3 多组学知识体系构建 171
9.4 智能化精准医疗服务平台 172
9.5 多组学研究面临的挑战与机遇 173
参考文献 174
彩图
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面向精准医疗的多组学研究 节选
1 总论 1.1 组学基础 1.1.1 组学基本概念 组学（omics）是研究细胞、组织或整个生物体内某种分子的所有组成内容的学科，其主要涵盖基因、转录、蛋白质、代谢、微生物等多个组学内容。随着科学研究的进展，人们发现单纯研究某一方向无法解释全部生物医学问题，科学家就提出从整体的角度出发去研究人类组织细胞结构、基因、蛋白质及其分子间相互的作用，通过整体分析反映人体组织器官功能和代谢的状态，为探索人类疾病的发病机制提供新的思路。 1.1.2 组学分类 组学研究的种类主要包括基因组学、转录组学、蛋白质组学、表观遗传组学、代谢组学和微生物组学。 基因组学是在人类基因组计划的实施影响下逐步形成的一门具有很强理论性和实用性的交叉学科，对于整合生命科学各学科分支、深化与开拓生命科学新的研究方向具有极其重大的意义。 转录组学是一门在整体水平上研究细胞中基因转录情况及转录调控规律的学科。简而言之，转录组学是从RNA 水平研究基因表达的情况。转录组即一个活细胞所能转录出来的所有RNA 的总和。 蛋白质组是由澳大利亚科学家于1994年首次提出的，它是指一个细胞、组织或生物个体基因组所表达的全部蛋白质的总和。蛋白质组学是研究蛋白质组的科学。作为一门后基因组学科，蛋白质组学致力于定性和定量研究蛋白质组中所有蛋白，包括蛋白表达、细胞定位、蛋白互作、翻译后修饰，以及蛋白更替等过程在时间尺度、空间尺度及不同细胞类型中的行为特征和动态过程。近年来，基于质谱的蛋白质组学技术不断突破，使得同时对成千上万种蛋白在诸多方面的特征进行研究成为可能。 表观遗传组学是研究DNA 和组蛋白修饰的科学。DNA 修饰及组蛋白修饰能够改变基因组信息的读取和书写，在不改变DNA 序列的前提下，调控染色体结构、基因活性和基因表达。表观遗传调控基因表达的研究可以追溯到20 世纪70～80年代，但直至21 世纪才出现在全基因组水平研究表观遗传修饰的方法。随着DNA测序技术的进步，亚硫酸氢钠测序法、染色质免疫沉淀测序法的发展及高度特异性识别组蛋白修饰抗体的产生，都为描绘细胞特异的表观遗传地图提供了契机。 代谢组学是效仿基因组学和蛋白质组学的研究思想，对生物体内所有代谢物进行定性和定量分析，并寻找代谢物与生理病理变化的相对关系的研究方式，是系统生物学的组成部分。其研究对象大多是分子质量1000Da 以内的小分子物质。先进分析检测技术结合模式识别和专家系统等计算分析方法是代谢组学研究的基本方法。 微生物组学是以微生物组为对象，研究其结构与功能、内部群体间的相互作用和作用机制，研究其与环境或者宿主的相互关系，并*终能够调控微生物群体生长、代谢等的一门学科。微生物组学是继基因组学后，生命科学与生物技术研究领域的重大突破之一，在医疗健康、农业、生态环境和工业制造方面具有广阔的应用前景。 1.2 精准医疗的基础 1.2.1 精准医疗基本概念 精准医疗（precision medicine）是一种将个体基因、环境与生活习惯差异考虑在内的疾病预防与处置的新兴医学手段。精准医疗的内涵是根据患者的临床信息和人群队列信息，应用现代遗传技术、分子影像技术、生物信息技术，结合患者的生活环境和生活方式，实现精准的疾病分类及诊断，制订具有个性化的疾病预防和治疗方案。其本质是通过基因组、蛋白质组等组学技术和医学前沿技术，对大样本人群与特定疾病类型进行生物标志物的分析与鉴定、验证与应用，从而精确寻找到疾病原因和治疗靶点，并对一种疾病不同状态和过程进行精确亚分类，*终实现对疾病和特定患者进行个体化精准治疗的目的，提高疾病诊治与预防的效益。 1.2.2 精准医疗与组学研究的关系 现有大多数药物都是为“一般患者”设计，用药都是“一刀切”，其结果是，对有些患者有效而对另一些患者无效。而精准医疗将帮助医师更好地了解患者病情的复杂成因，从而更准确地找出*有效的用药方案[1]。精准医疗的开展是建立在组学研究基础上，有赖于高通量测序技术的进步，也借助于大数据、移动医疗的发展。 对疾病风险的精准预测、对疾病的精准诊断和分类、对药物的精准应用、对疗效的精准评估、对预后的精准预测，是公众的需要，更是临床发展的需要。以组学大数据为基础，精准医疗正推动未来的医疗模式产生革命性变化。首先，疾病的诊断和分类将突破根据疾病表型分类的框架而进入分子分型阶段；其次，精准医疗为疾病治疗的药物选择与副作用控制提供了制定个体化策略的依据，使基因遗传相关疾病成为可控可治的疾病；再次，精准医疗将疾病的预防提高到一个新的水平，使疾病预测的窗口期提前，从而大幅提高疾病的预防效率；*后，精准医疗还使人的保健水平从疾病精准治疗为主向疾病精准预防为主过渡，不断提高人们对健康期望的极限[2]。 1.3 精准医疗的发展 精准医疗是更精准的个性化医学，根据精准医疗的概念，大规模生产同类型药物将变得不再适用，未来的药物将会针对每个个体或一小群人进行定制；基于每个个体的基因差异而进行个性化治疗；通过研究对比分析不同个体的基因信息，进一步了解各种疾病的共同原因与个体原因，从而开发出针对特定患者的特定疾病突变基因的靶向药物和治疗方法。 精准医疗的发展贯穿整个健康的环节，不仅是对疾病的诊断和治疗，还包括对风险的精准预测。精准医疗的实施为治疗癌症等顽固性疾病找到新的突破口，为实现多种疾病的个性化治疗提供了有价值信息，将大大提高全民健康水平；促进相关产业的发展，创造更多社会价值；为医生提供*佳治疗方案，大大降低患者的治疗费用[3]。因此，精准医疗研究已成为各国竞相布局的科技战略制高点。 可以预见，精准医疗的出现，将显著改善患者（尤其是癌症患者）的诊疗体验和诊疗效果。精准医疗的*终目标是以*小化的医源性损害、**化的医疗资源耗费去获得**化的病患的效益，其发展前景不可限量[2]。 1.3.1 精准医疗计划 1.3.1.1 美国精准医疗计划 “精准医疗”的提出是源于医疗太不精准。不恰当、过度的医学技术使用，消耗、浪费了大量医疗资源[4]。2011年，美国国家科学院、国家工程院、国立卫生研究院（NIH）及国家科学委员会共同发出“迈向精准医疗”的倡议。2015年1月20日，奥巴马在国情咨文演讲中提出了“精准医疗计划”，呼吁美国要增加医学研究经费，推动个体化基因组学研究，依据个人基因信息为癌症及其他疾病患者制订个体医疗方案。1月30日奥巴马正式推出“精准医疗计划”（PrecisionMedicine Initiative），提议在2016 财年向该计划投入2.15 亿美元，以推动个性化医疗的发展[5]。精准医疗计划整合遗传和基因组的信息，是以临床治疗为出发点的行动计划，希望能为每一位病患提供适时、适量、适宜的治疗。美国将通过推动利用个体化基因信息的疾病治疗，募集100 万志愿者的基因数据，以及环境、生活方式与其他数据，链接并整合至电子健康云端数据库，通过研究不同族群、各个年龄段的个体化基因信息，推进精准医疗的研究与应用，来协助治疗、改善、管理及预防癌症与糖尿病等疾病[6]。 为了落实精准医疗计划，美国食品药品监督管理局（Food and DrugAdministration，FDA）计划建立精准FDA平台，为研究人员、新一代测序技术开发者提供存放和共享基因信息的云工具，共享基因测序研究成果。奥巴马曾这样解释精准医疗计划：要像输血时血型配型那样标准化，做到按基因匹配治疗癌症，找出*正确的用药剂量、恰当的人、恰当的时间、恰当的治疗，继续引领医学进入全新的时代。 2016年7月，美国退伍军人事务部、国防部、国家癌症研究所三部门联合宣布建立**个同时进行基因和蛋白信息表征的医学系统，将基因组和蛋白质组作为常规检测手段，对癌症患者进行个性化蛋白基因组表征，为更快速、更精准地用药提供指导。 1.3.1.2 英国十万人基因组计划 2012年英国启动十万人基因组计划，希望通过收集10万人的基因组测序信息来帮助科学家、医生更好地了解罕见病和癌症，创造一种新型的“基因组医学服务”框架。主要目标是推进基因组医疗整合至英国国家医疗服务体系（NationalHealth Service，NHS），并使英国在该领域引领全球；加速对癌症和罕见病的了解，从而有助于患者的诊断和精准治疗；促进基因组领域的私人投资和商业活动；提升公众对基因组医疗的认知和支持。时隔5年半，这项耗资超5 亿美元的宏伟计划宣布完成。因为参与的癌症患者会进行三次不同的基因组测序，包括其肿瘤内的健康细胞、癌变细胞及血液测序结果，所以这份“基因蓝图”共囊括100249个基因组序列。 2018年10月3日，英国政府宣布将在未来5年内开展500万人基因组计划，并表示从2019年起，全基因组测序将辅助重病患儿、患有难治愈或罕见疾病的成年患者的治疗。这标志着精准医疗研究将进入大数据阶段。 1.3.1.3 中国精准医疗计划 自从奥巴马提出“精准医疗计划”，我国快速反应[4]。2015年3月，科技部举办首次国家精准医学战略专家会议，提出了中国的精准医疗计划，并成立由19人组成的专家委员会，计划在2030年前投入600 亿元，其中中央财政支付200亿元，企业和地方财政配套400 亿元。2015年3月27日，国家卫生和计划生育委员会（简称国家卫计委）公布了首批肿瘤诊断与治疗项目高通量基因测序技术临床试点单位名单。随后，精准医疗计划被列入国家“十三五”科技发展的重大专项，上升为国家战略。如表1.1所示，2016年，国家重点研发计划“精准医学研究”重点专项共计立项61 个项目；2017年共计立项36 个项目；2018年共计立项6个项目。 表1.1 “精准医学研究”重点专项2016～2018年立项项目
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