生物化学和临床生物化学检验实验教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:王琰/钱士匀主编

出品人:

页数:319

译者:

出版时间:2005-9

价格:35.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787302116646

丛书系列:

图书标签:

• 生物化学
• 临床生物化学
• 检验
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• 医学
• 教材
• 高等教育
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• 医学检验
• 实验教程

现代分子生物学前沿技术与应用 书籍简介 本书旨在全面、深入地介绍现代分子生物学领域中的前沿技术及其在基础研究和生物医药产业中的实际应用。内容涵盖了基因编辑技术、高通量测序技术、单细胞分析技术、蛋白质组学以及合成生物学等多个关键方向，力求为读者提供一个既具理论深度又富实践指导意义的知识体系。 第一部分：基因组学技术革新与应用 本部分聚焦于驱动生命科学革命的基因组学技术，重点剖析其原理、操作流程及其在疾病机制研究中的核心地位。 第一章：新一代测序（NGS）技术深度解析 本章详细阐述了二代和三代测序技术的原理差异，包括Illumina平台的高通量并行测序、PacBio的单分子实时测序（SMRT）以及Oxford Nanopore（ONT）的纳米孔测序技术。重点讨论了这些技术在全基因组测序（WGS）、全外显子组测序（WES）以及转录组测序（RNA-Seq）中的具体应用场景和数据分析流程。特别强调了数据质量控制、比对算法的选择以及变异检测的生物学意义。 第二章：基因编辑技术（CRISPR/Cas系统）的精进与拓展 CRISPR/Cas9系统无疑是当代生物学中最具颠覆性的工具之一。本章不仅系统梳理了CRISPR/Cas9的结构、作用机制和脱靶效应控制策略，更深入探讨了其后续的迭代与发展，如碱基编辑（Base Editing）、先导编辑（Prime Editing）和RNA编辑系统。通过详尽的案例分析，展示了这些技术如何在体外模型、动物模型甚至临床前治疗中实现精确的基因修饰。 第三章：单细胞组学分析的崛起 面对传统测序技术无法解决的细胞异质性问题，单细胞分析技术应运而生。本章全面介绍了单细胞RNA测序（scRNA-seq）、单细胞ATAC测序（scATAC-seq）的微流控平台和文库制备流程。重点剖析了如何利用降维算法（如t-SNE, UMAP）进行细胞群体的划分，如何追踪细胞命运的轨迹（Trajectory Inference），以及如何结合空间转录组学技术（Spatial Transcriptomics）将分子信息映射回组织结构中。 第二部分：蛋白质组学与结构生物学的交汇 本部分转向研究生命的执行者——蛋白质，探讨如何通过高分辨率技术解析蛋白质的结构、功能和相互作用网络。 第四章：先进质谱技术在蛋白质组学中的应用 本章详细讲解了基于液相色谱-串联质谱（LC-MS/MS）的定量蛋白质组学策略，包括TMT（Tandem Mass Tag）标记和iTRAQ技术。重点区分了从头测序（De novo Sequencing）与数据库检索，并介绍了针对翻译后修饰（PTMs，如磷酸化、泛素化）的富集和识别方法。此外，也涵盖了非标记定量方法在体内稳定性研究中的优势。 第五章：冷冻电镜（Cryo-EM）与高分辨率结构解析 冷冻电镜技术的突破使得解析宏大蛋白质复合物和膜蛋白结构成为可能。本章深入讲解了Cryo-EM的工作流程，包括样品制备（冰层厚度控制、冷冻技巧）、数据采集（低剂量成像、漂移校正）以及三维重建算法（2D分类、3D重构）。通过实际案例展示如何利用高分辨率结构数据指导药物设计（Structure-Based Drug Design, SBDD）。 第六章：蛋白质相互作用网络（PPI）与功能注释 理解蛋白质如何协同工作是揭示细胞机制的关键。本章介绍了酵母双杂交（Y2H）、亲和纯化-质谱联用（AP-MS）等经典和现代技术，用于系统性地绘制蛋白质相互作用组图谱。同时，讨论了如何利用网络拓扑学分析（如中心性分析、模块检测）来识别关键调控蛋白及其生物学通路。 第三部分：合成生物学与系统生物学的前沿整合 本部分探讨如何利用工程学思维设计和构建新的生物系统，并从整体视角理解复杂的生命网络。 第七章：合成生物学的核心工具箱 合成生物学旨在像工程师一样设计和构建具有特定功能的生物元件、设备和系统。本章介绍了标准化的生物“零件”（BioBricks）、基因调控回路的设计（如正反馈、振荡器）以及对非天然代谢途径的重构。重点讨论了利用工程酵母和工程菌株在生物燃料、生物材料和靶向药物递送方面的突破。 第八章：系统生物学建模与动力学分析 本章介绍了将数学模型应用于生物学系统的方法论。涵盖了从微分方程模型（ODEs）到布尔网络模型的构建，用于模拟基因调控网络和信号转导通路。强调了模型验证、参数估计和不确定性分析在理解复杂生物网络稳态和动态行为中的重要性。 第九章：人工智能（AI）在生物数据解析中的前沿应用 深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）和图神经网络（GNN），正在深刻改变生物信息学分析范式。本章集中讨论AI在蛋白质结构预测（如AlphaFold）、药物靶点识别、以及高通量表型数据（如高内涵成像）自动分类中的实际应用，展望了人机协同研究的新范式。 结论与展望 全书最后总结了当前生物技术交叉融合的趋势，特别关注了“多组学数据整合”和“活细胞实时示踪”的挑战与机遇，旨在激励读者紧跟技术前沿，推动基础研究向更精准、更快速的转化医学方向发展。 目标读者：生命科学、生物技术、药学、生物医学工程等相关专业的研究生、博士后研究人员，以及从事生物技术开发和新药研发的行业专业人士。本书对具备基础分子生物学知识的本科高年级学生也具有重要的参考价值。

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这本书的封面设计得非常专业，装帧也很考究，让人在拿到手的时候就有一种想要深入研读的冲动。它不仅仅是一本教材，更像是一本精心编排的实验指南。从目录上看，涵盖了基础的生化反应原理到更复杂的临床检测流程，内容组织得非常系统化。我尤其欣赏它在理论与实践之间的平衡把握，既有深入的背景知识讲解，又配有详尽的实验步骤和注意事项。这种结构对于初学者来说无疑是巨大的帮助，能够有效降低实验操作的门槛，同时保证实验结果的可靠性和准确性。特别是对于那些需要为专业考试做准备的学生，这本书提供的案例分析和数据解读部分，无疑是极佳的复习资料。翻阅下来，能感受到作者在编写过程中倾注的心血，每一个细节都力求严谨，让人对即将开始的实验充满信心。

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作为一名长期在实验室工作的技术人员，我对于实验操作手册的要求非常高，这本书在操作细节上的描述，简直可以说是教科书级别的典范。它详尽地列出了每一步操作所需的试剂、仪器参数，甚至是温度和时间控制的精确范围，连常见的干扰因素和应急处理措施都考虑得面面俱到。这对于确保实验的可重复性和标准化至关重要。我对比了几本市面上同类书籍，这本书在细节的丰富性上明显更胜一筹，几乎可以作为独立的操作SOP（标准作业程序）来使用。那些关于仪器维护和质量控制的部分，体现了作者对实验室管理的深刻理解，这绝非仅凭书本理论就能达到的水平，背后必然有丰富的实践经验支撑。

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这本书的排版设计简洁明快，色彩运用得当，重点信息突出，阅读体验非常舒适，长时间阅读也不会感到视觉疲劳。页边距的留白恰到好处，方便我在阅读过程中随时记录自己的思考和笔记，这对于需要反复查阅的实验手册来说，是一个非常人性化的设计。更值得称赞的是，书中收录的那些经典实验案例和数据表格，清晰度极高，即便是打印出来进行现场比对，也能保持极高的辨识度。这种对用户体验的关注，常常是学术专著容易忽略的方面，但这本书却将其做到了极致。它让我感受到，编写者不仅是领域内的专家，也是一位非常懂得如何与读者有效沟通的教育者。

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这本书的讲解方式十分直观，尤其是在处理那些容易混淆的生化概念时，作者采用了大量图表和流程图来辅助说明，极大地提高了我的理解效率。我过去在阅读其他教材时，常常因为纯文字的描述而感到枯燥乏味，但这本书在这方面做得非常出色。它不仅告诉我们“做什么”，更深入地解释了“为什么这么做”，这种对原理的深究，对于培养一个合格的检验人员至关重要。我特别喜欢它在介绍特定检测方法时，会附带提及该方法在临床诊断中的实际应用场景和局限性，这种“学以致用”的导向性，让我对所学知识有了更宏观的认识。总的来说，阅读体验非常流畅，文字功底深厚，使得原本晦涩的专业知识变得易于消化吸收。

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这本书不仅仅是关于“怎么做”的指南，更是一部关于“如何思考”的引导手册。在章节的末尾，作者常常设置一些开放性的讨论题和案例分析，促使读者主动去探索实验结果背后的生物学意义，而不是机械地照搬步骤。这种批判性思维的培养，是现代医学检验人才所必需的核心素养。我尝试着运用书中的思路去分析近期遇到的几个疑难样本，发现它提供的分析框架确实能够帮助我更快地锁定问题根源，并提出合理的解释。它成功地将“实验技术”提升到了“科学分析”的层面，这对于希望在专业领域深耕的读者来说，是无价的收获。这本书的价值远超其实际的印制成本。

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