组织学与胚胎学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:上海第二军医大学

作者:张永森

出品人:

页数:361

译者:

出版时间:2005-5

价格:18.00

装帧:平装

isbn号码:9787810605182

丛书系列:

图书标签:

• 组织学
• 胚胎学
• 医学
• 生物学
• 解剖学
• 细胞生物学
• 显微镜
• 病理学
• 发育生物学
• 医学教材

现代生物信息学导论：数据驱动的生命科学探索 作者： 张伟，李娜 出版社： 科学技术出版社 出版年份： 2023年 --- 内容概要 《现代生物信息学导论：数据驱动的生命科学探索》是一本面向生物学、计算机科学、统计学等交叉学科领域研究人员、教师及高年级本科生和研究生的权威教材与参考书。本书旨在系统性地介绍生物信息学领域的核心概念、主流算法、关键技术以及最新的应用实例。随着高通量测序技术（如NGS）的飞速发展，生物学研究已进入“大数据时代”，本导论将重点聚焦于如何有效地处理、整合、分析和解释海量的生物学数据，特别是基因组学、转录组学、蛋白质组学及系统生物学中的数据。 本书结构严谨，内容涵盖从基础的数据结构与算法到前沿的深度学习在生物学中的应用。我们强调理论与实践相结合，力求让读者不仅理解背后的数学和计算原理，更能熟练运用主流的生物信息学工具和软件来解决实际的科研问题。 第一部分：生物信息学基础与数据资源 第一章：生物信息学的时代背景与学科定位 本章首先阐述生物信息学诞生的历史背景，特别是DNA测序技术革命带来的数据爆炸。详细介绍了生物信息学在现代生命科学研究中的战略地位，包括其在分子生物学、进化生物学、药物研发以及精准医疗中的关键作用。重点讨论了数据共享、标准化和开放科学的理念在生物信息学中的实践意义。 第二章：核心生物学数据结构与表示 深入解析生物学数据的基本结构，包括序列数据（DNA、RNA、蛋白质）、结构数据（PDB文件格式）和组学数据（如Affymetrix、Illumina原始数据）。详细介绍FASTA、FASTQ、SAM/BAM、VCF等标准文件格式的内部结构、解析方法和内存效率考量。本章还会涉及序列数据的编码理论与压缩技术。 第三章：关键生物信息学数据库与资源 系统介绍全球主要的生物信息学资源库，包括NCBI（GenBank, RefSeq, GEO）、欧洲生物信息学研究所（EBI）的资源（如Ensembl），以及蛋白质数据库（如UniProt）。强调如何高效地进行数据库检索（如Entrez系统）和数据挖掘，并指导读者建立一套规范化的数据获取流程。 第二部分：序列分析与比对算法 第四章：序列比对的理论基础 全面介绍序列比对的数学模型，重点阐述点阵理论（Dot Plot）及其应用。详细推导和分析Needleman-Wunsch（全局比对）和Smith-Waterman（局部比对）算法的动态规划过程，对比其在不同生物学场景下的适用性，并讲解替代性得分矩阵（如PAM和BLOSUM）的构建原理。 第五章：高效的序列搜索与多序列比对 超越动态规划的限制，本章聚焦于启发式搜索算法，深入解析BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）的核心思想，包括种子选择、延伸策略和统计显著性评估（E值）。随后，系统讲解多序列比对（MSA）的关键算法，如ClustalW/X和MUSCLE，并探讨MSA在结构预测和保守性分析中的应用。 第六章：基因组组装与序列组装策略 针对新一代测序技术产生的海量短读长数据，本章详述从原始序列到完整基因组的组装流程。对比De Bruijn图和Overlap-Layout-Consensus (OLC) 方法的优劣，并详细介绍主流的短读长组装工具（如SPAdes, Velvet）的工作流程。同时，讨论组装质量的评估指标（如N50）。 第三部分：基因组学与功能注释 第七章：基因组测序与变异检测 本章覆盖从文库构建到序列比对的全流程，重点讲解Illumina测序的化学原理。随后，详述序列比对后处理技术，包括数据去重、碱基质量重校正（BQSR）。核心内容是遗传变异的检测（SNP, InDel, CNV），对比GATK的最佳实践流程和HaplotypeCaller算法。 第八章：基因预测与功能注释 探讨识别基因结构（起始/终止密码子、剪接位点）的计算方法。详细介绍基于同源性和从头预测（Ab Initio）的基因识别算法。在功能注释方面，重点讲解如何利用GO（Gene Ontology）和KEGG数据库对新发现的基因或蛋白进行通路富集分析和功能归属。 第九章：转录组学数据分析（RNA-Seq） 全面解析RNA测序数据的分析管线。从质量控制到定量分析，本章详细介绍基因表达的量化方法，如基于计数（HTSeq, featureCounts）和基于片段计数（RPKM/FPKM/TPM）。关键在于差异表达基因（DEG）的统计检验方法（如DESeq2, edgeR），以及如何进行下游的通路和网络分析。 第四部分：进化、结构与系统生物学 第十章：分子进化与系统发育分析 介绍群体遗传学中的核心概念，如遗传漂变和选择压力。重点讲解用于构建系统发育树的数学模型，包括核酸和氨基酸的进化模型（如Jukes-Cantor, Kimura 2-parameter）。详细介绍构建和评估系统发育树的方法（如最大简约法、最大似然法和贝叶斯方法），并讲解Bootstrapping的原理。 第十一章：蛋白质结构预测与功能预测 探讨蛋白质一级、二级、三级和四级结构的生物物理学基础。深入分析序列同源性搜索在结构预测中的地位，介绍同源建模（Homology Modeling）的关键步骤。重点介绍AlphaFold 2等深度学习方法在蛋白质结构预测领域的突破及其背后的计算原理。 第十二章：系统生物学与网络分析 将生物信息学视角从单分子扩展到复杂的相互作用网络。讲解如何构建蛋白质-蛋白质相互作用网络（PPI）和基因调控网络。介绍中心性指标（如度中心性、介数中心性）在识别关键节点上的应用，并讨论动态系统建模在理解细胞网络行为中的作用。 第五部分：前沿方法与实践应用 第十三章：高通量组学数据的整合与可视化 面对多组学数据，本章探讨数据整合的挑战与策略，如主成分分析（PCA）和多维尺度分析（MDS）在降维中的应用。强调数据可视化的重要性，详细介绍使用R/Bioconductor包（如ggplot2, pheatmap）和Python库（如Seaborn, Matplotlib）创建高质量生物信息学图表的方法。 第十四章：深度学习在生物信息学中的应用 介绍卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和Transformer架构在处理生物序列数据中的潜力。通过实例讲解深度学习在识别非编码区、预测剪接位点和表观遗传标记方面的最新进展，强调模型的可解释性问题。 第十五章：生物信息学实践工作流程与计算环境 本章侧重于实践技能的培养。指导读者搭建高效的计算环境，包括Linux命令行操作的进阶技巧、Shell脚本编程在自动化分析中的应用。重点介绍使用工作流管理系统（如Snakemake或Nextflow）来构建可重复、可扩展的生物信息学分析流程。 --- 本书特色 1. 理论深度与应用广度并重： 不仅提供算法的详细推导，更结合最新的科研案例，展示工具的实际操作效果。 2. 跨学科整合： 兼顾了计算科学（算法、数据结构）与分子生物学（实验设计、生物学背景），适合不同专业背景的读者。 3. 面向未来： 专门辟出章节介绍深度学习等前沿技术在生物学中的最新突破，确保内容的时效性。 4. 实践导向： 书中包含了大量的代码示例和数据处理技巧，鼓励读者通过动手实践来掌握核心技能。 本书力求成为新一代生物学家掌握计算思维、驱动数据密集型研究的必备工具书。

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这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，封面采用了沉稳的墨绿色调，搭配烫金的书名和作者信息，散发着一种古典而又不失严谨的气息。纸张的选择也相当考究，触感细腻，韧性十足，翻阅时几乎听不见恼人的沙沙声，这对于需要长时间沉浸在复杂图谱中的学习者来说，无疑是一种莫大的舒适。内页的印刷质量更是无可挑剔，无论是文字的排版还是插图的色彩还原度，都达到了极高的水准。我特别欣赏那些复杂的细胞结构图和组织切片，它们的线条清晰锐利，色彩过渡自然而准确，即便是初学者也能很快抓住重点。在排版布局上，作者显然下了不少功夫，章节的划分逻辑清晰，重要的术语和概念都有醒目的标记和注释，使得内容的检索和回顾变得异常高效。这种对细节的极致追求，让我对这本书的内容质量也充满了信心，它不仅仅是一本教科书，更像是一件精心打磨的艺术品，让人爱不释手，愿意随时翻开它来学习和品味。

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翻阅全书，我感受到了作者在内容组织上所展现出的高度的系统性和内在的和谐统一感。每一个章节的衔接都处理得极为巧妙，仿佛是一条精心编织的逻辑链条，从最基础的细胞起源和分化，逐步推导出复杂器官系统的结构与功能整合。尤其是在涉及到时间轴和空间层级变化时，作者运用了大量清晰的时间线图和层级分解图，有效地避免了读者在面对多尺度信息时的思维混乱。例如，书中描述一个特定组织从胚层起源到成熟分化的过程时，清晰地标示了不同时间点上基因表达谱的微小变动，这种精细的描绘，构建了一种强大的逻辑推导感。它迫使读者不仅要记住这些结构，更要去理解它们之间基于因果律的联系，从而培养出一种结构决定功能的科学思维模式，这才是真正有价值的学习体验。

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这本书的配套资源和线上支持系统给我留下了极为深刻的印象，这显示了出版方对现代教育模式的深刻理解和投入。配套的在线学习平台提供了大量的交互式三维模型和虚拟显微镜操作模块，这极大地弥补了纯文字和二维图像在展示复杂三维空间结构上的局限性。我花了好几个小时在虚拟环境中“解剖”和旋转那些细胞骨架结构，那种沉浸式的体验，比单纯看图谱有效得多。此外，书中提到的每一个关键实验，都在官网上附带了详细的实验设计思路和预期结果分析，这使得那些教科书中常常被一笔带过的经典发现，变得触手可及，仿佛我们也能亲手复现当时的科学探索过程。这种将理论学习与实践模拟无缝结合的模式，极大地增强了知识的吸收效率和持久性，让人感觉手中握着的不仅仅是一本书，而是一个完整的学习生态系统。

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我带着极高的期望开始阅读这本书，希望能找到一本能系统梳理并深化我对生命起源和结构理解的权威著作。然而，在深入阅读了前几章关于宏观结构发展脉络的论述后，我发现作者似乎更侧重于对基础理论的罗列和名词的解释，而鲜有深入探讨不同物种间结构演化的动态过程和驱动机制。例如，在论及特定器官系统的发育分化时，书中更多的是描述“是什么”和“如何形成”的静态结果，而对于“为什么会这样形成”的深层分子信号通路调控和环境诱导因素的复杂交织作用，阐述得相对单薄。这使得我对那些复杂的生命事件的理解停留在表层，缺乏那种“豁然开朗”的顿悟感。对于一个追求刨根问底的学习者来说，这种过于注重基础描述而略显保守的叙事方式，多少有些令人意犹未尽，期待在后续章节中能看到更多前沿的研究视角和更具思辨性的分析。

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这本书的语言风格非常严谨，用词精准，充满了科学的规范性，这对于建立正确的学术认知至关重要。它几乎没有使用任何花哨的修辞或引人入胜的叙事技巧，而是以一种近乎冷峻的笔触，清晰、客观地陈述事实和原理。这种风格的优点是极大地降低了理解上的歧义，每一句话都像是经过了精密的计算，直击核心概念。但是，对于那些刚接触这个领域、容易被专业术语压垮的读者而言，这种“硬核”的表达方式或许会成为一个不小的障碍。我发现自己需要频繁地查阅附录中的术语表，才能完全跟上作者的思路。我希望能有一些更具引导性的比喻或者案例分析，帮助我将这些抽象的微观世界概念，与我已有的生物学常识建立起更牢固的桥梁。当然，作为一本专业的参考资料，这种高密度的信息和精确的表达是其价值所在，只是阅读过程需要极大的专注度和耐心。

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