High Content Screening (Methods in Molecular Biology) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Humana Press

作者:Taylor, D. Lansing (EDT)/ Haskins, Jeffrey R. (EDT)/ Giuliano, Kenneth A. (EDT)

出品人:

页数:444

译者:

出版时间:2006-08-15

价格:USD 145.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781588297310

丛书系列:

图书标签:

• High-Content Screening
• Cellular Imaging
• Drug Discovery
• Assay Development
• Automation
• Microscopy
• Molecular Biology
• Phenotypic Screening
• HTS
• Biotechnology

《高内涵筛选：药物发现与细胞生物学研究的利器》 一、 概述 《高内涵筛选：药物发现与细胞生物学研究的利器》是一本深入探讨高内涵筛选（High Content Screening, HCS）技术在现代生命科学研究中应用的专著。本书全面、系统地介绍了HCS的核心概念、关键技术、实验设计、数据分析以及在不同研究领域的应用案例，旨在为药物研发人员、细胞生物学家、药理学家以及相关领域的科研工作者提供一套实用且权威的指导。HCS作为一种强大的高通量自动化成像和定量分析技术，已成为加速新药发现、理解疾病机制、探索细胞功能以及验证生物靶点不可或缺的工具。 二、 核心内容 1. 高内涵筛选的基本原理与技术构成 本书首先详细阐述了HCS的定义、发展历程及其在自动化、高通量、多参数定量分析方面的独特优势。它将HCS置于高通量筛选（HTS）的大背景下，强调了HCS在提供更丰富、更具生物学意义信息方面的飞跃。 成像技术： 详细介绍了用于HCS的各种显微成像平台，包括自动化荧光显微镜、激光共聚焦显微镜、高通量扫描仪等。重点阐述了不同显微镜的成像原理、光学优势、分辨率、灵敏度和工作流程，以及如何根据实验需求选择合适的成像设备。 染色与标记技术： 探讨了在HCS中常用的细胞染色、荧光标记方法，包括特异性靶向细胞器（如细胞核、线粒体、内质网）、分子事件（如蛋白质表达、磷酸化、细胞凋亡、细胞周期）或细胞形态变化的荧光探针和抗体。内容涵盖了荧光蛋白的表达、标记抗体的选择与应用、核酸染色、膜标记等。 自动化平台： 介绍了HCS实验流程中的自动化组件，如液体处理工作站、移液器、培养箱、细胞培养板（96孔、384孔、1536孔板等）的自动化进样与处理系统，以及自动化的数据采集与存储。 图像分析软件与算法： 这是HCS的核心竞争力之一。本书深入剖析了HCS图像分析软件的功能和算法，包括图像预处理（去噪、背景校正）、细胞识别与分割（基于形态学、纹理、荧光强度等）、特征提取（如细胞大小、形状、荧光信号强度、空间分布、细胞器标记等）以及最终的定量结果生成。重点介绍了常用的商业软件和开源算法，并讨论了不同算法的优缺点及其适用性。 2. HCS的实验设计与优化 成功的HCS实验需要严谨的实验设计和精细的优化。 细胞模型的选择与培养： 讨论了不同类型的细胞模型（原代细胞、细胞系、iPSC衍生的细胞、3D细胞培养模型等）在HCS中的应用，以及如何选择和优化细胞培养条件以获得最佳的实验结果。 刺激与处理： 介绍了在HCS中进行药物筛选、基因调控（如siRNA、shRNA）、外源性蛋白表达等生物学处理的方法和注意事项，以及如何优化处理浓度、时间和条件。 荧光信号的优化： 强调了荧光信号的强度、特异性、背景信号的控制以及多色荧光信号的协同优化，以提高信噪比和实验的重现性。 实验的标准化与重现性： 探讨了建立标准化操作规程（SOPs）、控制实验变量、进行技术验证和生物学重复的重要性，以确保HCS结果的可靠性。 3. HCS数据分析与解读 HCS产生海量数据，高效的数据分析是提取有价值信息关键。 特征提取与筛选： 详细介绍了从图像中提取的各种细胞特征，以及如何根据实验目的选择最相关的特征进行分析。 统计分析方法： 涵盖了单变量、多变量统计分析方法，如t检验、ANOVA、相关性分析、主成分分析（PCA）、聚类分析等，用于识别有效的化合物或基因，以及理解其作用机制。 生物信息学工具与数据管理： 介绍了用于管理、可视化和分析HCS数据的生物信息学工具，以及如何构建数据库和信息管理系统。 机器学习与人工智能在HCS中的应用： 探讨了如何利用机器学习算法（如支持向量机SVM、随机森林、深度学习）来识别模式、预测药物响应，以及自动化数据分析流程。 4. HCS在不同生命科学领域的研究应用 本书通过丰富的案例研究，展示了HCS在各个研究领域的广泛应用。 药物研发： 先导化合物的筛选与优化： 如何利用HCS大规模筛选具有特定生物活性（如细胞毒性、靶点激活/抑制、信号通路调节）的化合物。 作用机制研究： 如何通过HCS定量分析药物对细胞形态、细胞器功能、蛋白定位、分子相互作用等多个层面的影响，从而揭示药物的作用机制。 毒性评估： 如何利用HCS评估化合物对细胞的急性或慢性毒性，以及对特定细胞类型的选择性毒性。 多重给药组合筛选： 如何设计HCS实验以发现协同作用的药物组合。 细胞生物学研究： 细胞周期动力学研究： 通过荧光标记同步细胞周期，并利用HCS实时监测细胞在不同周期阶段的形态和分子特征。 细胞器功能研究： 荧光标记细胞器，并利用HCS定量分析细胞器在特定条件下的形态、大小、位置和荧光信号变化，揭示其功能。 细胞信号通路研究： 通过检测特定信号通路激活或抑制时蛋白的磷酸化、定位变化等，利用HCS进行定量分析。 细胞形态学研究： 自动化、高通量地分析细胞形态的变化，如细胞分裂、迁移、凋亡等，并将其与基因或药物处理关联。 基因功能研究： 基因敲低/敲除的表型分析： 利用HCS分析siRNA或CRISPR/Cas9介导的基因功能缺失所引起的细胞表型变化。 基因过表达的功能验证： 评估基因过表达对细胞形态、功能或分子标志物的改变。 疾病模型研究： 模拟疾病状态： 在体外构建疾病模型，如利用诱导多能干细胞（iPSC）生成的疾病特异性细胞，并通过HCS研究疾病的分子机制或筛选治疗药物。 神经科学： 研究神经元形态、突触形成、神经毒性等。 肿瘤学： 研究肿瘤细胞增殖、迁移、侵袭、对化疗药物的敏感性等。 三、 总结与展望 本书最后总结了HCS技术的优势、挑战和未来发展趋势。强调了HCS在整合多组学数据、开发更先进的成像与分析算法、向3D细胞模型和体内成像的拓展等方面的潜力。通过深入的学习和实践，读者将能够熟练掌握HCS技术，并将其有效地应用于各自的研究领域，加速科学发现和新药研发的进程。

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这本书的写作风格偏向于学术严谨，语言精炼，但绝不晦涩。它更像是同行之间关于一项复杂技术路线的深入交流，而非面向大众的科普读物。我发现，当我需要回顾某个特定实验步骤的最佳实践时，这本书总能迅速定位到核心要点，并且提供明确的参考文献支持。相比于那些只是罗列操作步骤的“手册”，这本书的价值在于其“方法论的指导性”。它教会了我如何建立一个可重复、可验证、且具有生物学解释力的实验流程，这对于申请经费和撰写高水平论文都至关重要。

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这本书的书名是《高内涵筛选（分子生物学方法）》，但读完之后，我感觉它更像是一份深入的“方法论纲要”，而不是一本单纯的工具书。它的价值在于，它没有仅仅停留在介绍技术操作的层面，而是着重探讨了“为什么”以及“如何优化”。比如，它对不同类型筛选模型的建立过程进行了极为细致的剖析，从细胞株的选择到自动化平台的整合，每一步都展现了作者对实验设计深思熟虑的痕迹。我特别欣赏其中关于“数据偏差与质量控制”章节的论述，它没有避开高内涵筛选中常见的假阳性/假阴性问题，而是提供了一套系统性的解决框架，这对于初入该领域的研究者来说，无疑是提供了宝贵的“避坑指南”。

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不得不说，这本书在涵盖范围上的广度令人印象深刻。它不仅仅聚焦于传统的细胞形态学分析，还深入探讨了活细胞成像、时间序列分析以及多参数联合分析（multiparameter profiling）的最新进展。对我而言，最受启发的是关于“生物学信号提取”的部分。在海量数据面前，如何从复杂的图像中精准地提取出具有生物学意义的特征（feature extraction），这本书提供了多种数学模型和统计学方法的讨论，这部分内容具有相当的深度和前沿性，几乎涵盖了当前领域内所有主流的分析范式，足以让资深研究人员也找到新的思考角度。

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阅读体验上，这本书的逻辑组织非常清晰，它像是为一位已经有扎实分子生物学基础，但需要将这些知识系统性地应用于高通量成像分析领域的专业人士量身定制的。我个人在处理复杂的生物学问题时，常常会陷入对特定软件或硬件参数的纠结之中，而这本书则巧妙地将这些“技术细节”置于更宏观的实验设计背景之下进行讨论。它不会直接告诉你“使用A软件的B模块”，而是阐述了“为了实现C目标，我们需要关注哪些成像特征和定量指标，从而反推技术选择的合理性”。这种自上而下的讲解方式，极大地提升了读者的批判性思维，让人不再满足于简单的“会用”，而是追求“用得好，用得对”。

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对于我个人而言，这本书的阅读价值并非在于它能立刻让我掌握某项尖端技能，而在于它提供了一个坚实的理论基础，让我能够自信地去评估和整合最新的技术发展。它像一座灯塔，指引我在高内涵筛选这个快速迭代的领域中，保持对核心科学问题的关注，而不是被层出不穷的新工具所迷惑。它成功地将复杂的成像技术与基础的分子机制研究搭建起一座桥梁，使读者能够真正理解“看到的”与“测到的”信号背后的生物学意义，这份系统性的洞察力是其最大的亮点。

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