具体描述
《医学数据挖掘》是国内第一部关于医学数据挖掘的教材。包括基础篇、核心篇和应用篇三个部分。基础篇介绍数据挖掘的基本概念和理论，核心篇介绍数据挖掘的主要算法和工具，应用篇则分别介绍数据挖掘在医学临床、分子生物学、预防医学、医院管理、文本和web挖掘中的具体应用。《医学数据挖掘》首先强调数据挖掘的基本概念和基本方法，重点介绍该领域的基本概念、基本过程和方法；各种算法以介绍其适用条件和原理为主，尽量少涉及具体算法的数学公式。其次，《医学数据挖掘》以应用为主，介绍数据挖掘方法在医学研究和服务中的应用实例，为学生今后进一步从事这一方面的深入研究提供基础。最后，《医学数据挖掘》在内容组织上力求全面系统，突出重点。由浅入深、突出交叉学科的特色的同时，注重所介绍知识的层次，适合不同水平读者的学习需要。
《神经科学前沿：跨学科视野下的脑功能解析》 书籍简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且高度前沿的神经科学知识图景，重点聚焦于近年来发展迅猛的多个交叉学科领域，探讨大脑复杂功能是如何在分子、细胞、回路乃至系统层面得以实现的。我们摒弃了传统教科书中侧重于解剖结构和基础生理学的叙述模式，转而采用问题导向和机制探索的视角，力求展现当前神经科学研究中最具活力和突破性的方向。 第一部分：计算神经生物学的革命性工具 本部分深入探讨了现代神经科学研究中，计算和数学工具如何从根本上改变我们理解大脑的方式。 第一章：高维数据降维与特征提取：从神经元集群活动中解码信息 本章详细阐述了处理大规模神经元群体记录数据的先进技术。我们首先回顾了传统的降维方法（如PCA），并重点介绍了用于识别潜在动态模式的非线性方法，例如流形学习（Manifold Learning）在描述运动控制和决策制定过程中的应用。探讨了如何利用信息几何学的概念来量化不同状态空间之间的信息流。具体案例分析将集中于皮层中感觉信息编码的稀疏性和鲁棒性，展示如何通过最优传输理论来比较不同物种大脑在处理相似刺激时的编码效率差异。 第二章：复杂网络理论在脑回路分析中的应用 本章将大脑视为一个高度互联的复杂系统，运用图论和网络科学的原理来剖析其结构与功能的关系。内容涵盖了小世界网络、无标度网络等拓扑结构的识别及其在不同脑区连接中的生物学意义。我们深入分析了功能连接组（Functional Connectomics）和结构连接组（Structural Connectomics）的整合方法，特别是如何利用谱分析来识别网络中的社区结构和关键节点（Hubs）。本章的重点挑战在于如何区分因果关系与相关性，因此，我们将探讨基于格兰杰因果检验和动态因果建模（DCM）在时间序列神经影像数据中的应用。 第三部分：生物物理建模与合成生物学：重构功能单元 本部分关注如何从物理和工程学的角度理解单个神经元乃至微环路的功能。 第三章：离子通道动力学与神经元兴奋性的精确模拟 本章不再停留在描述神经元是“信息处理单元”，而是深入到其内部的分子机器层面。我们详细介绍了Hodgkin-Huxley模型的扩展形式，包括对特定亚型离子通道（如NMDA受体、钙激活钾通道）的参数化和动力学建模。重点关注了非线性振荡、神经元闰性（Bursting）行为的产生机制。通过仿真软件（如NEURON或GENESIS）的案例演示，读者将学习如何构建具有特定生物学特性的数字神经元，并研究其在代谢压力或药物干预下的响应变化。 第四章：光遗传学与化学遗传学：精准干预与因果推断 本章聚焦于近年来神经科学因果推断能力飞跃的基础技术。详细介绍了AAV载体的设计、Cre-loxP系统的应用，以及如何利用通道视紫红蛋白（Channelrhodopsin）和含卤素的光敏通道进行毫秒级精度的神经元操纵。此外，我们深入探讨了DREADD（Designer Receptors Exclusively Activated by Designer Drugs）技术在长期行为调控中的优势和局限性。本书将严格对比这些技术在小鼠、斑马鱼和灵长类模型中的适用性，强调选择正确工具对验证功能假设的关键性。 第三部分：认知与决策的跨模态整合 本部分将视角提升至系统层面，探讨高级认知功能如何通过多个脑区间的动态交互来实现。 第五章：工作记忆的细胞振荡理论与同步机制 本章不再将工作记忆视为一个孤立的存储区域，而是探讨其在不同频率的振荡（如Theta、Gamma波）之间的相位锁定和交叉频率耦合（Cross-Frequency Coupling, CFC）中所体现的动态过程。通过对EEG/MEG数据的时频分析，我们将解析感觉皮层、前额叶皮层和海马体在编码和维持信息时如何通过CFC实现信息的“打包”和传输。我们将引入竞争-整合模型（Competition-Integration Model），用以解释不同类型刺激信息在工作记忆系统中的优先级分配。 第六章：基于强化学习的决策制定模型：奖励预测误差的神经基础 本章结合了行为经济学和神经科学，重点剖析多巴胺系统在价值学习和决策选择中的作用。我们将详述Temporal Difference (TD) 学习算法如何精确对应于腹侧被盖区（VTA）多巴胺神经元的发放模式（奖励预测误差，RPE）。本章的难点在于连接宏观行为（选择最优路径）与微观神经活动（RPE信号的编码），因此，我们将结合功能性磁共振成像（fMRI）和细胞外记录数据，讨论基底神经节、眶额叶皮层在评估风险与回报时的整合机制。 第四部分：疾病模型的计算解析与转化医学展望 本部分探讨如何将前沿研究成果应用于理解和治疗神经精神疾病。 第七章：精神分裂症中的表型关联网络分析 本章以精神分裂症为例，展示如何利用连接组数据识别与疾病易感性或症状严重程度相关的特定功能连接组异常。我们侧重于识别“网络脆弱性”（Network Vulnerability），而非单纯的脑区萎缩。具体内容包括利用图割算法识别易受损的连接模式，以及如何通过受损网络的拓扑特性来指导靶向刺激策略（如经颅磁刺激TMS）的设计，以期优化治疗效果。 第八章：阿尔茨海默病早期标志物的多组学整合预测 本书的最后一部分强调数据整合的重要性。本章聚焦于如何融合基因组学（GWAS）、蛋白质组学、代谢组学以及结构和功能影像数据，构建能够预测个体阿尔茨海默病（AD）风险和进展的综合性模型。我们将详细介绍多视图学习（Multi-View Learning）和张量分解技术在整合异构生物医学数据中的优势，旨在从海量数据中提取出具有高预测效力的、跨尺度的生物标志物组合。 总结与展望 本书的结构设计力求在深度和广度之间取得平衡，带领读者从微观的离子通道到宏观的系统功能，再到复杂的疾病模型，全面掌握现代神经科学的研究范式和前沿挑战。我们相信，只有跨学科的融合和计算工具的赋能，才能真正揭示“心智的奥秘”。
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