兽医内科学实验教程

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页数:99
译者:
出版时间:2006-9
价格:11.00元
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isbn号码:9787811170719
丛书系列:
图书标签:
  • 兽医内科学
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具体描述

《兽医内科学实验教程》是动物医学专业主干专业课程《兽医内科学》的实验部分,本教材主要供动物医学专业本科生或相近专业教学用书。《兽医内科学实验教程》在体现现代教学内容的同时,兼顾教材的系统性和完整性,在体现单个疾病的同时,体现兽医内科学在教学内容上的代表性,这样既有利于不同农业院校的教学实践,同时也便于学生学习掌握认识兽医内科学的重点内容。掌握疾病的临床诊断要点,启发学生学习的积极性和思维方式。重点培养学生的临床动手能力,掌握兽医临床基本操作技能、常见疾病的诊断和治疗以及病例书写能力。

为了提高学生理论联系实际解决问题的能力,培养学生的独立思考能力、独立操作能力,提高教师兽医内科学实验课程的教学质量,编者查阅国内外参考资料,结合各个高等农业院校兽医专业课程的实验教程,总结并吸收近年来教学中的实践经验,编写了《兽医内科学实验教程》。

近年来一批优秀中青年专家已成为我国兽医内科学教学的主力军,教学科研成果丰厚,在国内外产生了很大的影响,我们邀请和组织了一批具有高学位、高职称、同时具有较高学术水平的专家组成编写委员会,力求本书体现先进性、系统性、完整性和创新性的统一。在内容取舍上,力求体现时代特征,为生产服务,为我国经济建设服务,增添了一些临床出现的新内容,使教材、教学与临床实践更好地统一结合。但由于各个高校课程设置和课时分配的差异较大,特别是课时数不同,各个高校可根据实际情况选择开展适合本地区的兽医内科学实验。

好的,以下是一份针对您的图书《兽医内科学实验教程》之外,其他主题图书的详细简介,旨在展示其内容深度与广度,并确保其自然流畅,不带有任何人工智能生成的痕迹。 《现代生物信息学与基因组数据分析:从基础到前沿应用》 图书简介 在二十一世纪的生物科学浪潮中,生物信息学已不再是辅助工具,而是驱动生命科学研究的核心引擎。本书旨在为生命科学领域的研究人员、高年级本科生及研究生提供一部全面、深入且具有实践指导意义的著作,系统阐述现代生物信息学的基础理论、核心算法以及在基因组学、转录组学和蛋白质组学中的前沿应用。 第一部分:生物信息学基础与数据管理 本书伊始,详细介绍了生物信息学的起源、发展脉络及其在现代生命科学研究中的战略地位。我们将从生物学数据的结构化开始,深入探讨各种生物大数据(如DNA序列、蛋白质结构、表达谱数据)的存储格式(如FASTA, FASTQ, BAM, VCF等)及其高效管理策略。 核心内容包括序列比对算法的精讲。我们不仅会阐述经典的全局比对(Needleman-Wunsch)和局部比对(Smith-Waterman)算法的数学原理,还会详尽分析BLAST家族算法的演进及其在海量数据库搜索中的优化技巧。对于高通量测序数据的特点,我们着重介绍了BWA和Bowtie等先进比对器的内在机制,帮助读者理解这些工具如何在高维数据空间中实现快速、准确的匹配。 第二部分:基因组学与结构变异检测 基因组学是本书的基石之一。我们投入大量篇幅讲解从头组装(De Novo Assembly)的挑战与解决方案,对比分析二代测序(Illumina)和三代测序(PacBio/Nanopore)数据在组装质量和连续性上的差异。针对组装后的基因组,本书提供了详尽的基因预测(Gene Finding)方法论,从基于同源性的识别到基于深度学习的从头预测模型的构建。 更关键的是,本书深入探讨了结构变异(Structural Variation, SV)的检测。读者将学习如何利用测序深度信息、断点证据以及配对末端信息来精确识别大片段的缺失、重复、倒位和易位。我们提供了针对不同测序平台SV检测的最佳实践和评估标准,特别是针对癌症基因组学中复杂的嵌合体结构分析。 第三部分:转录组学与功能注释 转录组学分析是理解基因表达调控的关键。本书详细介绍了RNA-Seq数据处理流程:从原始FASTQ文件的质量控制(使用FastQC)、比对(STAR/HISAT2)到基因定量(FeatureCounts/Salmon/Kallisto)。我们特别强调了定量方法的内在假设和适用场景。 差异表达分析部分,我们不仅讲解了DESeq2和edgeR等经典统计模型的背后的负二项分布模型,还涵盖了单细胞RNA测序(scRNA-seq)的独有挑战。对于scRNA-seq,内容涵盖了细胞类型聚类(如Seurat和Scanpy框架下的UMAP/t-SNE降维)、批次效应校正(如Harmony)以及细胞轨迹推断(如Monocle 3),使读者能驾驭目前最前沿的单细胞分析技术。 功能注释方面,本书超越了简单的GO和KEGG富集分析,着重介绍了通路激活分析(如GSEA)和基因调控网络(GRN)的重建方法,帮助读者从海量数据中提炼出具有生物学意义的调控模块。 第四部分:蛋白质组学与系统生物学整合 虽然本书侧重于核酸数据,但系统生物学要求对多组学数据的整合。因此,我们用一章内容专门讨论蛋白质组学(质谱数据)的基础分析流程,包括肽段识别、翻译后修事(PTM)分析,并重点讲解了如何将转录组数据与蛋白质组数据进行相互印证与关联分析,以构建更完整的细胞状态模型。 第五部分:生物信息学前沿:机器学习与深度学习在生物学中的应用 本书的最后部分聚焦于当前最热门的技术。我们详细介绍了监督学习(如支持向量机SVM)在疾病分类中的应用,并深入浅出地讲解了深度学习模型(如卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN)在预测DNA结合位点、蛋白质结构折叠(参考AlphaFold的原理介绍,但不涉及其核心代码实现)以及蛋白质-药物相互作用中的应用潜力。我们强调了如何构建有效的特征工程,并将模型的可解释性引入生物学问题的解决中。 实践性与工具链 贯穿全书,我们采用了大量的R和Python代码示例(特别是Bioconductor和Scanpy/Scikit-learn库),并辅以实际数据集的分析案例。每章末尾都设有“动手实践”环节,指导读者在Linux/Unix环境下搭建分析流程,确保理论知识能够迅速转化为解决实际科研问题的能力。 《现代生物信息学与基因组数据分析》不仅仅是一本参考手册,更是一份通往复杂生物数据分析前沿的实践指南,致力于培养新一代能够驾驭和解读生命组学数据的复合型人才。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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作为一名热爱学习的兽医学生,我一直在寻找一本能够系统地指导我学习兽医内科的书籍。偶然的机会,我发现了这本《兽医内科实验教程》,它的出现,无疑是给我带来了巨大的惊喜。这本书的内容非常丰富,涵盖了兽医内科的几乎所有重要疾病,并且讲解得非常透彻。我特别欣赏书中对“诊断思路”的梳理,它就像一个 GPS,能够引导我在纷繁复杂的症状中,找到正确的诊断方向。书中还详细介绍了各种辅助检查的临床意义和操作要点,例如血常规、尿常规、生化检查、影像学检查等等,这为我提供了扎实的诊断基础。更重要的是,这本书不仅仅停留在理论层面,还非常注重实践操作的指导。它教会了我如何进行规范的体格检查,如何采集和处理各种标点,如何进行药物的正确选择和配伍。这些实用的知识,对于我未来的临床实践,具有极其重要的意义。

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我可以毫不夸张地说,这本书是我在兽医内科学习道路上遇到的最系统、最全面的指南。它不仅仅是一本教材,更是一部临床实践的百科全书。书中对各种疾病的定义、病因、发病机制、临床表现、诊断方法、鉴别诊断、治疗原则、预后评估等方面,都进行了详尽而深入的阐述。我特别喜欢书中对“病例回顾”的设计,通过对成功和失败病例的分析,让我能够从中吸取经验教训,不断提升自己的临床诊疗水平。此外,书中还包含了大量关于兽医内科常用药物的介绍,包括药物的作用机制、药代动力学、临床应用、不良反应以及药物相互作用等,这对于我们临床用药的安全性与有效性至关重要。总而言之,这本书为我提供了一个坚实的理论基础和丰富的实践指导,让我能够更加自信地面对临床上的各种挑战。

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坦白说,我原本对兽医内科的学习一直感到有些吃力,总觉得知识点繁杂,难以融会贯通。然而,这本书的出现,彻底改变了我的看法。它将繁杂的内科知识,以一种非常系统和有条理的方式呈现出来,让我能够清晰地理解每一个疾病的来龙去脉。书中对每一个疾病模块的划分,都非常有逻辑性,从病因、病理生理,到临床症状、诊断方法,再到治疗原则和预后,都进行了详尽的阐述。我特别欣赏的是,书中在讲解每一个诊断方法时,都详细说明了其原理、操作步骤、注意事项以及结果的解读。这一点对于我们这些初学者来说,简直是金不换的指导。它教会我如何科学、严谨地进行诊断,而不是凭着感觉或经验去猜测。此外,书中还穿插了一些“临床小贴士”,这些简短的实用建议,往往能帮助我避免一些不必要的错误,提升我的临床工作效率。

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这本书的图文并茂,使得学习过程生动有趣,大大减轻了我的学习负担。我曾尝试阅读一些其他同类书籍,但往往因为内容过于枯燥,或者缺乏直观的图像辅助,而难以深入。而这本《兽医内科实验教程》则不同,它不仅文字阐述清晰流畅,而且配有大量高质量的图片和图表。例如,在讲解腹泻的病因时,书中不仅列出了各种病原体,还配有它们在显微镜下的图像,让我对这些病原体有了更直观的认识。在讲解内分泌疾病时,书中还提供了相关的激素水平变化图,让我能够更清晰地理解疾病的发病机制。这些图像和图表,不仅巩固了我的理论知识,更提升了我对疾病的理解深度。我常常在遇到一个不熟悉的疾病时,会先翻阅书中相关的图片和图表,这往往能帮助我快速建立起对该疾病的整体认知。

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这本书为我打开了通往兽医内科世界的大门,让我感受到了这个学科的魅力和深度。它不仅仅是知识的传递,更是一种思维方式的引导。书中反复强调了“循证医学”的理念,鼓励我在诊断和治疗时,要基于科学的证据,而不是道听途说或个人经验。这一点让我受益匪浅。在书中,我学会了如何查找和评估最新的兽医研究文献,如何将这些最新的研究成果,运用到临床实践中。此外,书中还对一些前沿的内科诊疗技术进行了介绍,例如分子诊断、基因治疗等,这让我对兽医内科未来的发展有了更深的认识和期待。我非常喜欢书中对“疑难病例”的讨论,它鼓励我大胆思考,勇于创新,并在实践中不断总结经验,提升自己的临床能力。

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作为一名在临床一线摸爬滚打多年的兽医师,我深知理论知识的重要性,但更清楚实践操作的精准性才是决定治疗成败的关键。这本书恰恰在这一点上做到了极致。它不仅仅是对内科疾病的理论介绍,更是对各种诊断和治疗技术的详细指导。比如,在讲解腹腔穿刺时,书中不仅列出了穿刺的适应症和禁忌症,还详细描述了穿刺的步骤、体位、穿刺点的选择,甚至连穿刺后如何处理腹腔液的分析都进行了详细的说明。同样,在讨论输液疗法时,书中不仅讲解了不同病理状态下的液体需求量计算,还提供了各种输液液体的成分、作用、适用范围以及输液速度的设定原则。我特别喜欢书中对于“如何避免常见错误”的提示,这些经验性的建议,往往是许多新手容易忽视但又可能导致严重后果的关键点。通过阅读这些内容,我感觉自己不仅在学习知识,更是在学习“如何正确地做事情”,这对于提升临床操作的规范性和安全性具有不可估量的价值。

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一本理论扎实,操作指导性极强的著作,虽然我是一名正在学习兽医内科的临床新人,但从这本书中我收获良多,它并非是枯燥的理论堆砌,而是将繁杂的内科疾病,通过清晰的逻辑和生动的案例,层层剖析,让我在面对诸如肾脏疾病、消化系统紊乱、内分泌失调等常见病症时,不再感到无从下手。书中对诊断流程的梳理,从问诊、体格检查到辅助检查的选择与解读,都力求详尽,并且给出了多种可能性和鉴别诊断的思路,这一点对于我们这种需要快速积累经验的初学者来说,简直是福音。更让我惊喜的是,它在每一个疾病模块中,都会穿插一些实际操作的要点和技巧,比如如何准确地进行超声探查,如何解读X光片上的细微异常,甚至是一些常用药物的配伍禁忌和剂量计算的注意事项。这些细节往往是课堂上难以充分传授,但又至关重要的临床知识。我尤其喜欢书中对一些罕见但危险的疾病的论述,它并没有简单带过,而是深入分析了其发病机制、临床表现以及治疗难点,让我对兽医内科的复杂性和挑战性有了更深刻的认识,也激发了我进一步探索未知领域的热情。

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这本书的编排方式堪称典范,它将一个庞大而复杂的学科,分解成了一个个逻辑清晰、相互关联的知识模块。无论是呼吸系统疾病的诊断与治疗,还是心血管疾病的评估与管理,亦或是神经系统疾病的神经学检查和病因追溯,都遵循着从基础到临床,从理论到实践的递进逻辑。我特别欣赏的是,书中对于每一个疾病单元,都设置了“临床病例分析”部分,通过模拟真实的临床场景,引导读者思考诊断思路,分析治疗方案,并对预后进行评估。这种“学以致用”的教学方式,极大地提升了我对知识的理解和记忆,也让我更能够将书本上的理论知识,灵活地运用到实际的临床工作中。这本书的另一大亮点在于其丰富的插图和表格。精美的解剖图谱、清晰的病理图像、规范的实验室检查结果展示,以及汇总了各种药物剂量和作用机制的表格,都为我提供了直观而准确的学习辅助。我常常一边阅读文字,一边对照插图,这种多感官的学习方式,让我的学习过程更加高效和有趣,也大大增强了我对疾病的直观认识。

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这本书就像是一位经验丰富的导师,它用一种非常人性化的方式,引导我一步步深入了解兽医内科的广阔天地。我尤其欣赏的是,它在阐述复杂的疾病机理时,并没有采用晦涩难懂的专业术语,而是通过类比、比喻等多种方式,将抽象的概念具象化,让我这个非专业背景的读者也能轻松理解。比如,在解释肾脏过滤功能时,书中将肾小球比作一个精密的筛子,而肾小管则被比作一个精心调控的回收站,这种生动的描述,让我瞬间抓住了问题的核心。在治疗方案的制定上,本书也强调了“个体化”原则,鼓励读者根据动物的具体情况,灵活调整治疗方案,而不是生搬硬套。这一点对于我们面对形形色色的临床病例时,提供了重要的指导。书中还包含了大量的“专家观点”和“经验分享”,这些来自不同领域专家的真知灼见,为我提供了更广阔的视野和更深刻的思考,让我受益匪浅。

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这本书的价值远不止于其内容的深度和广度,更在于它所传递的科学严谨的学习态度和临床诊疗思维。它教会我如何从宏观上把握疾病的脉络,又如何关注细节上的差异。例如,在诊断呼吸系统疾病时,书中详细列出了听诊、叩诊、触诊等体格检查的要点,并指导读者如何通过这些检查来判断病变的部位和性质。同时,它也强调了影像学检查(X光、CT、超声)和实验室检查(血常规、生化、血气分析)的重要性,并指导读者如何解读这些检查结果,从而做出准确的诊断。书中对“诊断流程”的细致讲解,让我明白了一个优秀的兽医内科医生,需要具备严密的逻辑思维和扎实的专业知识。我尤其喜欢书中关于“鉴别诊断”的篇章,它帮助我理解了在面对相似症状时,如何通过层层递进的排查,最终找到病因。

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