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出版者:中国协和医科大学出版社

作者:杜冠华 编

出品人:

页数:464

译者:

出版时间:2004-1

价格:68.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787810724906

丛书系列:

图书标签:

• 药理
• 经典
• 药理学
• 实验药理学
• 药物作用
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• 药效学
• 药物动力学
• 医学
• 生命科学
• 药学

现代分子生物学前沿进展 导论：生命科学的宏伟蓝图 本书旨在全面深入地探讨当代分子生物学领域的最新突破与核心概念。我们站在二十一世纪的科学前沿，审视生命现象的微观机制，从基因组的宏大结构到蛋白质的三维折叠，再到细胞信号传导的精妙网络。本书并非对基础知识的简单重复，而是聚焦于那些正在重塑我们对生命理解的关键技术、理论模型和未解之谜。 第一部分：基因组学与表观遗传学的深度挖掘 第一章：下一代测序技术（NGS）的迭代与应用 本章详细剖析了自Illumina平台以来，测序技术的快速发展脉络。我们不仅回顾了基础的边合成边测序（Sequencing by Synthesis, SBS）原理，更深入探讨了长读长测序技术（如PacBio HiFi和Oxford Nanopore技术）如何解决传统短读长技术在重复序列和结构变异分析中的局限性。重点讨论了全基因组重测序（WGS）在疾病异质性分析中的应用，以及单细胞全基因组测序（scWGS）如何揭示发育轨迹中的克隆演化。 第二章：表观遗传学：基因表达的调控交响乐 表观遗传修饰是连接环境与遗传信息的桥梁。本章系统梳理了DNA甲基化、组蛋白翻译后修饰（PTMs）以及染色质可及性（Chromatin Accessibility）三大核心机制。我们采用“Omics”整合的视角，详细介绍ATAC-seq（Assay for Transposase-Accessible Chromatin using sequencing）和ChIP-seq（Chromatin Immunoprecipitation sequencing）的原理与数据分析流程。特别关注了非编码RNA（如lncRNA和miRNA）如何作为表观遗传调控因子参与基因沉默或激活，及其在癌症发生发展中的关键作用。 第三章：基因组编辑技术的精细化操作 CRISPR-Cas系统无疑是生物学研究的革命性工具。本书深入剖析了Cas9的PAM识别机制、sgRNA设计原则，并超越了传统的DNA双链断裂（DSB）模型。详细介绍了碱基编辑器（Base Editors, BEs）和先导编辑器（Prime Editors, PE）的工作机制，它们如何实现无DSB的精确点突变和短片段插入/缺失。此外，本书还探讨了染色质激活CRISPR（CRISPRa）和抑制（CRISPRi）在功能基因组学筛选中的应用，以及递送系统（如腺相关病毒AAV和脂质纳米粒LNP）的优化策略。 第二部分：蛋白质组学与结构生物学的突破 第四章：深度蛋白质组学：从定性到定量的飞跃 蛋白质是生命活动的执行者。本章着重介绍现代定量蛋白质组学技术。详述了TMT（Tandem Mass Tag）和iTRAQ（isobaric Tags for Relative and Absolute Quantitation）等标记技术在比较分析中的应用。我们对基于记忆池（Data Independent Acquisition, DIA）的蛋白质组学方法进行了详尽的阐述，强调其提高分析深度和重现性的优势。同时，本书也探讨了翻译后修饰（PTM）组学——如磷酸化、泛素化——如何通过高特异性抗体芯片和富集技术进行系统性解析。 第五章：冷冻电镜（Cryo-EM）在解析复杂分子机器中的应用 Cryo-EM已成为解析原子分辨率结构的主流技术。本章聚焦于单颗粒分析（SPA）的工作流程，包括样品制备（玻璃化冷冻）、数据采集（低剂量成像）和三维重建算法。本书特别关注其在解析膜蛋白复合体（如G蛋白偶联受体GPCRs）、核糖体大亚基以及病毒衣壳结构中的决定性贡献。通过具体的案例研究，展示如何结合分子动力学模拟来理解结构柔性和功能动态变化。 第六章：蛋白质相互作用组学（PPI）的网络构建 理解蛋白质如何协作是揭示细胞信号通路的基础。本章梳理了检测体内（in vivo）和体外（in vitro）蛋白质互作的方法。重点比较了酵母双杂交（Y2H）、免疫共沉淀（Co-IP）结合质谱分析（MS）的优势与局限。更前沿的部分则讨论了基于光激活或化学诱导交联（如BioID、APEX2）的邻近标记技术，它们如何在活细胞内捕获瞬时或间接的互作伙伴，从而构建更为真实和动态的蛋白质网络图谱。 第三部分：细胞信号传导与系统生物学 第七章：膜受体与信号转导的精确调控 细胞接收外部信号并做出反应，依赖于精确的信号传导级联。本章深入解析了主要的信号通路，如MAPK、PI3K/AKT/mTOR通路。重点关注了G蛋白偶联受体（GPCRs）如何通过偏向性信号传导（Biased Agonism）实现对不同下游效应器的选择性激活。此外，我们还探讨了新兴的细胞内钙离子信号网络及其在代谢调控中的复杂角色。 第八章：系统生物学：从数据到模型的整合 系统生物学的目标是将分子数据整合为一个可预测的整体模型。本章介绍了构建生物网络模型的关键数学工具，如微分方程模型（ODEs）和布尔网络。通过对代谢流分析（Flux Balance Analysis, FBA）的详细讲解，展示如何利用基因组和蛋白质组数据预测微生物或癌细胞的代谢重编程。本书强调了实验数据（如时间序列转录组数据）与计算模型的迭代验证过程。 第九章：新兴的细胞命运决定机制 细胞分化与重编程是生物学中最引人入胜的领域之一。本章探讨了如何利用转录因子组合（如Yamanaka因子）实现从体细胞到诱导多能干细胞（iPSCs）的逆转。更进一步，我们讨论了体内（in vivo）重编程的最新进展，以及如何通过精准控制信号分子或表观遗传因子来诱导特定细胞谱系的转换，例如将成纤维细胞直接转化为神经元或心肌细胞。 结论：展望未来：AI驱动的生物发现 本书最后展望了计算科学与生物实验的深度融合。人工智能，特别是深度学习模型，正在加速新药靶点的识别、蛋白质结构预测（如AlphaFold的突破）以及复杂高维生物数据的解释。分子生物学正从描述性科学迈向预测性和工程性科学，未来的研究将聚焦于合成生物学与精准医疗的交叉领域，以期设计出具有特定功能的生物系统，解决人类面临的重大健康挑战。

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阅读体验方面，这本书的语言风格极其独特，它不像某些教科书那样生硬枯燥，而是充满了叙事性的魅力。作者的文字功底深厚，擅长用生动的比喻和精准的措辞，将那些原本晦涩难懂的理论阐述得清晰而富有画面感。我仿佛跟着作者的笔触，身临其境地穿梭于不同的历史场景，见证着那些科学思想的诞生与演变。尤其是一些论证过程的描述，逻辑链条严密，层层递进，读完之后豁然开朗，那种智力上的满足感是难以言喻的。我经常需要停下来，反复咀嚼那些精妙的句子，感受文字背后的力量。这种流畅又不失深度的文笔，让枯燥的学习过程变成了一种享受。

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坦率地说，这本书的装帧和内容都达到了一个极高的水准，但真正让我下定决心给出五星评价的，是它所传递出的那种严谨而又充满人文关怀的精神气质。作者在行文间，始终保持着一种对科学真理的敬畏之心，不盲从权威，敢于质疑，同时又对人类的探索历程抱有深深的同情和理解。这种学者风范，如同清风拂面，让人在学习知识的同时，也接受了一次精神上的洗礼。它不是冷冰冰的知识堆砌，而是有温度、有灵魂的著作。读完后，我感觉自己不仅在知识上有所长进，在看待世界、理解事物的方式上也变得更加成熟和开阔。

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这本书的深度和广度都令人赞叹。它似乎没有放过任何一个可能被忽略的角落，对相关领域的知识进行了全方位的梳理和整合。我发现，即便是对这个主题已有一定了解的人，也能从中挖掘出许多新的视角和未曾注意到的细节。它提供了一个宏大的框架，在这个框架下，各种理论和实践得以有机地联系起来，形成了一个完整的知识体系。特别是它在处理复杂概念时所展现出的耐心和条理性，让人由衷佩服。读完一部分，我立刻产生了去查找更多相关资料的冲动，因为它成功地激发了我对未知世界的好奇心和探索欲，这恰恰是一本优秀书籍的最高价值所在。

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这本书的实用价值体现在其对现实问题的深刻洞察力上。它不仅仅停留在理论的层面，而是非常注重将知识与实际操作相结合。书中列举的那些案例分析，详尽而真实，让我得以将书本上的理论知识投射到实际工作中去检验和应用。每一次尝试应用书中的方法论，都能感受到其强大的指导意义。更难得的是，作者似乎预见到了读者可能遇到的各种困惑，并提前设置了“陷阱”和“校准点”，引导我们避开常见的思维误区。这种以读者为中心的构建方式，极大地提高了学习效率，让人感觉不是在被动接受信息，而是在积极地解决问题。

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这本书的包装简直是艺术品，那种厚重的纸质感，触手可及的纹理，让人爱不释手。光是捧在手里，就觉得沉甸甸的，仿佛里面蕴含着千年的智慧。书脊上的烫金字体在灯光下闪烁着低调却不失华丽的光芒，每一次翻阅都像是在进行一场庄严的仪式。我特别喜欢封面设计中那种古典与现代交融的风格，既有历史的厚重感，又不失当代设计的简洁明快。内页的排版更是无可挑剔，字距、行距都经过精心考量，阅读起来非常舒适，长时间沉浸其中也不会感到视觉疲劳。装帧工艺的精湛程度，完全超出了我对一般书籍的预期，它不仅仅是一本书，更像是一件可以收藏的工艺品。这种对细节的极致追求，让我对书的内容充满了无限的期待和敬畏。

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