《肿瘤信息学》PDF下载

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  • 作  者:(美)徐鹰,(美)崔娟,(美)D.普特著;王岩等译
  • 出 版 社:北京:科学出版社
  • 出版年份:2016
  • ISBN:9787030475558
  • 页数:287 页
图书介绍:本书提出一整套全新的框架来研究肿瘤,即将肿瘤的发生、发展、转移、及转移后的爆炸性发展作为一个进化过程来研究。本书通过对各类组学大数据的分析,研究、探讨了细胞癌变及癌变后发展不同阶段所面临的不同进化压力,以及肿瘤细胞如何通过利用人体自身的各种应急反应机制,来减弱这些压力。不同于以往的肿瘤学书籍、本书采用更加整体论的研究方式,深入地探讨了肿瘤微环境及肿瘤细胞代谢、基因突变的选择及表观基因组的修饰的复杂关系,及这些关系如何决定肿瘤进化的走向。

第1章 癌症的生物学基础 1

1.1 癌症概述 1

1.2 癌症的特征性标志 3

1.3 原癌基因、癌基因与抑癌基因 6

1.4 癌症基因组、肿瘤异质性和癌症进化的最新成果 9

1.5 早期的癌症发展的序贯模型 11

1.6 表观遗传学与癌症 12

1.7 癌细胞的能量代谢 13

1.8 人们逐渐认识到了低氧、炎症及ROS在癌症中的作用 21

1.9 克服凋亡 23

1.10 细胞外基质和间质对癌症的作用 25

1.11 癌症的分类与诊断中具有挑战性的问题 28

1.12 小结 29

参考文献 30

第2章 组学数据——信息之源与计算之需 33

2.1 基因组序列数据 34

2.2 表观遗传学组学数据 36

2.3 转录组学数据 38

2.4 代谢组学数据 45

2.5 患者信息数据 46

2.6 组学数据整合分析案例研究 47

2.7 小结 48

参考文献 48

第3章 癌症分类与分子信号识别 52

3.1 癌症类型、病理分级和发展阶段 52

3.2 通过数据分析确定癌症的类型、阶段和分化程度 54

3.3 通过数据聚类发现亚型、亚期和亚分化程度 62

3.4 挑战性问题 64

3.5 小结 66

补充材料 66

参考文献 68

第4章 从基因组层面理解癌症 71

4.1 癌症基因组的基本信息 71

4.2 癌症基因组数据的一般信息 73

4.3 从通路层面考虑驱动突变:案例研究 78

4.4 癌症基因组突变数据的(潜在)信息 79

4.5 基于细胞系研究的局限性:微环境驱动癌症的前奏 86

4.6 小结 87

参考文献 88

第5.章 通过比较组学分析阐明癌症的驱动力 90

5.1 关于癌症驱动力的两种不同学说 90

5.2 结直肠癌的基于APC基因突变的驱动模型 93

5.3 Warburg理论:能量代谢的改变是癌症的驱动力 94

5.4 细胞增殖是一种逃生方式:我们的驱动模型 100

5.5 基因突变在肿瘤发生中的作用 106

5.6 外源性因素与癌症 109

5.7 小结 112

补充材料 112

参考文献 113

第6章 透明质酸:癌症进化的重要促进因素 119

6.1 透明质酸及其生理功能 119

6.2 透明质酸:链接了癌症的形成与发展 124

6.3 透明质酸驱动癌症形成与发展的模型 129

6.4 生物信息学的机遇与挑战 136

6.5 小结 137

参考文献 138

第7章 多种逃生路径——理解癌细胞如何逃避凋亡 144

7.1 细胞凋亡的生物学基础 144

7.2 癌症逃避细胞凋亡的不同方式 151

7.3 癌症为避免凋亡所获得的特征 157

7.4 小结 159

补充材料 160

参考文献 160

第8章 癌症在竞争性恶劣环境中的发展 164

8.1 生长组织中存在细胞-细胞间竞争 164

8.2 乳酸酸性环境中的癌细胞与正常细胞 167

8.3 免疫监控下的癌症发展 174

8.4 免疫和癌症进化之间的详细关系 177

8.5 小结 178

补充材料 179

参考文献 179

第9章 表观遗传应答导致细胞增殖失控 183

9.1 肿瘤细胞进化导致的微环境改变 183

9.2 表观遗传应答:细胞应对反常、持续性压力的通用应激系统 191

9.3 基因组不稳定性与癌症的发展 195

9.4 小结 198

补充材料 198

参考文献 198

第10章 理解癌症的侵袭和转移 201

10.1 肿瘤细胞的局部侵袭 201

10.2 肿瘤细胞的迁移 207

10.3 适应新的微环境 210

10.4 透明质酸是转移的关键推动者 214

10.5 小结 216

补充材料 217

参考文献 217

第11章 转移后的癌症——第二次转化 222

11.1 转移癌与原发癌迥异的共同特征 222

11.2 细胞如何应对微环境的改变 230

11.3 理解转移癌的加速生长:一种数据挖掘的方法 233

11.4 小结 239

补充材料 240

参考文献 241

第12章 搜寻人类体液中的癌症标志物 244

12.1 疾病诊断中的标志物识别的历史回顾 244

12.2 使用自上向下的方法搜索生物标志物 247

12.3 预测分泌和循环蛋白:一种数据挖掘方法 251

12.4 搜寻其他的人类体液中生物标志物 254

12.5 搜寻其他分子中的生物标志物 256

12.6 小结 258

参考文献 258

第13章 在公共数据基础上利用计算手段研究癌症 261

13.1 挖掘癌症组学数据可以解答的一些潜在问题 262

13.2 对以计算方式研究癌症具有帮助的数据库 265

13.3 对于以计算方式研究癌症有帮助的网络工具 272

13.4 小结 276

参考文献 276

第14章 我们的观点——把癌症当成一个进化复合体系统来理解 280

14.1 什么是癌症 280

14.2 癌细胞必须克服哪些压力呢 281

14.3 压力vs.增殖 282

14.4 不同的癌有不同的生存之道 283

14.5 组织水平vs.细胞水平的问题 285

14.6 整体论vs.还原论 285

参考文献 287