当代体液分析技术与临床 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:中国科技大学出版社

作者:从玉隆 编

出品人:

页数:299

译者:

出版时间:1999-1

价格:35.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787504627063

丛书系列:

图书标签:

• 随笔
• yixue
• tiye
• 体液分析
• 临床检验
• 医学检验
• 生物化学
• 诊断学
• 实验室医学
• 疾病诊断
• 体液病理学
• 临床医学
• 医学技术

图书简介：现代计算生物学与基因组数据整合分析 书名： 现代计算生物学与基因组数据整合分析 作者： [此处可虚拟作者姓名] 出版社： [此处可虚拟出版社名称] --- 内容提要： 本书深入探讨了计算生物学和生物信息学领域的前沿进展，重点聚焦于如何利用先进的计算方法整合和解析海量的现代组学数据。在生命科学研究日益依赖高通量测序、蛋白质组学、代谢组学等数据的背景下，如何高效、准确地从噪声中提取生物学意义成为核心挑战。本书旨在为生命科学研究人员、生物信息学专业人士以及相关领域的学生提供一套系统化、实用的理论框架和操作指南，以应对当前数据爆炸时代的挑战。 全书结构严谨，内容覆盖从基础数据处理到复杂网络构建和临床转化应用的多个层次。我们摒弃了对传统实验室技术的冗长描述，转而聚焦于数据驱动的科学发现过程，强调算法的原理、统计学的严谨性以及实际应用的案例分析。 --- 第一部分：组学数据基础与质量控制 本部分奠定了现代生物信息学分析的基础。我们首先对新一代测序（NGS）技术产生的原始数据（如FASTQ文件）的特点进行了详尽的阐述，包括Illumina、PacBio和Oxford Nanopore等主流平台的读取偏差和系统性误差。 章节一：高通量测序数据预处理 详细介绍了从原始数据到可用于分析的清洁数据的转化过程。重点讲解了质量评估工具（如FastQC）的参数解读，以及高效的质量过滤和接头序列去除算法（如Trimmomatic, Cutadapt）。我们不仅描述了“做什么”，更深入剖析了“为什么”要以特定阈值进行过滤，以及不同的过滤策略对下游分析结果可能产生的敏感性影响。 章节二：转录组学数据深度解析 本章聚焦于RNA测序（RNA-Seq）数据的特有挑战。内容涵盖了从比对到参考基因组（如STAR, HISAT2）的策略选择，到表达量估计（如FPKM, TPM, Counts的局限性与适用场景）。特别强调了差异表达分析的统计模型（如DESeq2, edgeR）在处理零膨胀和方差异质性数据时的数学基础和参数设定。对于定量分析，我们展示了如何利用批次效应校正方法（如ComBat）来增强实验间的可比性。 章节三：宏基因组学与单细胞测序数据准备 针对宏基因组学（Metagenomics）数据，本书侧重于功能分类和物种组成推断。对比分析了基于参考基因组的方法（如MetaPhl）和基于从头组装的方法（如MEGAHIT）的优缺点。对于单细胞RNA测序（scRNA-Seq）数据，鉴于其显著的稀疏性和高噪声特性，我们投入大量篇幅讨论了“dropout”事件的建模、细胞周期的校正、以及细胞类型注释的客观化标准。 --- 第二部分：整合、建模与系统生物学 本部分是本书的核心，探讨如何将来自不同平台、不同尺度的异构数据（如基因表达、DNA甲基化、蛋白质相互作用网络）进行有效的集成分析，以构建更加全面的生物系统模型。 章节四：多组学数据整合框架 系统介绍了当前主流的多组学数据整合方法，包括维度缩减技术（如PCA、t-SNE、UMAP）在降噪和可视化中的应用。深入讲解了基于多核学习（Multi-view Learning）的整合模型，例如Sparse Canonical Correlation Analysis (sCCA) 及其变体，用于发现跨组学数据的共享变异模式。我们用真实的癌症数据集实例，展示了整合基因组学和转录组学数据如何揭示新的驱动基因。 章节五：网络构建与拓扑分析 生物学研究的本质是理解相互作用。本章详细介绍了从组学数据构建基因调控网络、蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络以及代谢网络的计算方法。重点阐述了基于信息论的因果推断（如ARACNE, CLR）和基于回归模型的网络重建技术。在网络拓扑分析方面，系统梳理了中心性指标（如度中心性、介数中心性、PageRank）在识别关键调控因子中的作用，并探讨了模块检测算法（如Louvain, Walktrap）在识别功能性生物单元中的应用。 章节六：动态建模与时间序列分析 生命过程是动态变化的。本章关注于如何利用时间序列组学数据（如时间点追踪的转录组或代谢组）来推断系统的动态行为。详细讨论了微分方程模型（如ODE）在描述基因调控回路中的应用，以及更具鲁棒性的基于轨迹推断的算法（如Monocle, Slingshot）在解析细胞分化路径时的技术细节。 --- 第三部分：临床转化与功能验证的计算策略 本部分将理论分析与实际的临床和实验验证需求相结合，讨论如何使复杂的计算结果具有可操作性和生物学验证潜力。 章节七：疾病关联性分析与生物标记物发现 重点在于从庞大的数据集中筛选出与特定疾病状态高度相关的分子特征。内容包括生存分析（Kaplan-Meier, Cox比例风险模型）在预测患者预后中的应用，以及如何使用机器学习分类器（如支持向量机SVM、随机森林）构建多基因风险评分模型。我们强调了生物标记物验证的统计效力（Power Analysis）和交叉验证的重要性。 章节八：功能富集分析的偏倚校正 传统的功能富集分析（如GO、KEGG）常受限于背景基因集的选择和通路定义的固有偏倚。本章提出并演示了更先进的方法，例如基于网络拓扑的富集分析（Pathway Topology Analysis），该方法能够捕获通路内部的相互作用而非仅仅依赖于成员列表的重叠。此外，还讨论了如何利用本体论结构进行层次化富集分析。 章节九：计算结果的实验设计与验证 成功的计算生物学研究必须能指导后续的湿实验。本章提供了一个从数据到假设再到验证的完整流程图。讨论了如何根据网络中心性和敏感性分析的结果，选择最高效的靶点进行CRISPR/Cas9验证或蛋白质功能缺失实验。同时，也涵盖了如何设计恰当的对照组和重复性实验来最大化计算预测的可信度。 --- 本书特色： 强调算法的统计学根基： 不满足于工具的使用，深入剖析底层算法背后的假设和局限性。 实践导向的案例驱动： 所有核心概念均配有详尽的代码示例（使用R和Python），确保读者能够直接复现和应用。 前沿性与综合性兼顾： 覆盖了单细胞、空间转录组学和多组学整合等最新热点领域。 本书是计算生物学领域研究人员、生物医学工程师以及希望将高通量数据转化为生物学洞察的临床科学家的必备参考书。通过系统学习，读者将能够独立设计、执行和解释复杂的大规模组学数据分析流程。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度，对于那些已经有一定基础，渴望精进技艺的专业人士来说，无疑是如虎添翼。我关注到其中关于质控和质量保证体系建立的章节，它不仅仅停留在理论层面，而是提供了大量实际的案例和操作建议。比如，在分析特定疑难样本时，如何设计合理的内外部质控方案来最大限度地减少误差，书中给出了非常严谨的逻辑链条。更让我耳目一新的是，它对一些新兴的、尚未完全普及的分析技术，比如微流控芯片技术在床旁检测中的应用前景，也进行了前瞻性的探讨，这无疑拓宽了我的视野，让我看到行业的发展方向。阅读过程中，我时常会停下来思考作者提出的每一个论点背后的科学依据，那种严谨的治学态度，通过文字的力量清晰地传递了过来。它不是那种囫囵吞枣就能看完的书，需要反复研读，每一次重读都会有新的体会和领悟。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图表设计也值得称赞，它成功地将晦涩的分子生物学原理和复杂的仪器流程，通过清晰的流程图和结构化的表格展示出来。我最喜欢的是那些高分辨率的电镜图和组织学切片对比图，它们为抽象的检测结果提供了直观的视觉佐证。在阅读涉及免疫检测部分时，那些关于抗原抗体反应动力学的示意图，帮助我迅速构建了复杂的免疫反应模型，远比单纯的文字描述来得有效。而且，全书的索引做得非常详尽，当我在查找特定酶学反应的抑制剂列表时，能够迅速定位，这在需要快速检索信息的临床工作场景中，是至关重要的便利。总而言之，这本书在视觉传达和信息架构上，体现了现代科技书籍应有的高水准，阅读体验非常流畅。

评分☆☆☆☆☆

这本《当代体液分析技术与临床》的书籍，从我一个刚刚接触这个领域的读者的角度来看，简直是一部开启新世界大门的指南。首先，它的覆盖面广得令人惊叹。我原以为体液分析不过就是那么几种常规测试，但书里详尽地介绍了从血液、尿液到脑脊液、关节液乃至粪便潜血等各种体液的采集、预处理和分析方法。特别是关于新型生物标志物的检测部分，让我对未来临床诊断的可能性有了更深的认识。作者在描述那些复杂的技术原理时，总是能找到一个巧妙的切入点，用形象的比喻将高深的理论平铺直叙地展现出来，读起来一点也不觉得枯燥。它不仅仅是一本教科书，更像是一位资深专家的手把手教学，每一个步骤的细节，每一个可能出现的干扰因素，都被标注得清清楚楚，这对于我们这些需要将理论付诸实践的人来说，简直是无价之宝。我尤其欣赏书中对于不同检测平台之间性能差异的客观对比，这让我在面对琳琅满目的仪器设备时，能够做出更明智的选择和判断。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最深切感受是它对未来挑战的积极应对姿态。它没有回避当前体液分析领域面临的瓶颈和争议，比如生物样本的标准化采集难题，以及如何在信息爆炸的时代有效管理和解读海量的检测数据。作者以一种开放和批判性的眼光，提出了许多值得行业深思的议题，并探讨了人工智能和大数据技术如何可能重塑未来的实验室工作流程。这让我感觉自己读的不是一本静态的参考书，而是一份正在进行中的、充满活力的领域发展蓝图。它鼓励读者不仅要做技术的执行者，更要做思考者和创新者。读完后，我感到自己对这个领域的热情被重新点燃，它提供了一种前瞻性的视角，让我有勇气去迎接和探索未来检验医学的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对临床实践操作有较高要求的读者，我必须说，这本书在“临床意义”的阐述上做得极为出色。很多专业书籍只是告诉你“怎么做”，但这本书更深入地探讨了“为什么这么做”以及“结果意味着什么”。例如，在解读一个异常的生化指标组合时，作者不仅列出了可能的疾病列表，还结合了病理生理学的知识，解释了这些指标变化背后的内在机制，这极大地提升了我对检验报告的理解能力，使我能够真正参与到病患的诊疗决策中去，而不是仅仅提供一个数据。书中对于各种检测结果的参考区间设定和个体化解读的讨论，也体现了极高的专业性和人文关怀。它提醒我们，每一个数据都代表着一个活生生的人，标准化的同时也要注重个体差异，这种平衡感在医学著作中并不常见。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆