神经内科疾病诊断流程与治疗策略 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:万琪

出品人:

页数:356

译者:

出版时间:2007-8

价格:69.00元

装帧:

isbn号码:9787030195449

丛书系列:

图书标签:

• 一点
• 神经内科
• 神经病学
• 诊断
• 治疗
• 流程
• 疾病
• 临床
• 指南
• 策略
• 医学

《系统生物学前沿：从组学数据到疾病机制》 一、本书定位与核心价值 《系统生物学前沿：从组学数据到疾病机制》是一部深度聚焦于现代生命科学交叉前沿的学术专著。它旨在为生物医学研究人员、临床医生、生物信息学专家以及高年级本科生和研究生提供一个全面、深入且具有前瞻性的视角，理解如何运用系统生物学的理念和先进的计算工具，整合多维度组学数据（如基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等），以期揭示复杂生命现象和人类疾病的深层调控网络与机制。 本书摈弃了传统还原论的研究范式，强调从整体和网络的角度解析生命系统，特别关注分子间相互作用、信号通路动态变化以及表型发生的宏观调控。其核心价值在于构建理论框架与实践指南的桥梁，指导读者如何将海量、高维的生物数据转化为可验证的生物学洞察和潜在的治疗靶点。 二、内容结构与章节详述 本书共分为五大部分，二十个章节，层层递进，结构严谨： 第一部分：系统生物学基础理论与数据整合（理论基石） 本部分首先回顾了系统生物学的基本哲学思想、历史发展脉络，并着重阐述了其区别于传统单分子研究的独特之处。重点内容包括： 复杂系统理论在生物学中的应用： 介绍非线性动力学、复杂网络理论（如无标度网络、小世界网络）在细胞调控中的体现。 多组学数据的标准化与预处理： 详述从原始测序数据到可用于分析的标准化矩阵的转化过程，强调数据质量控制（QC）的严格性。 数据融合的策略与挑战： 探讨关联分析（CCA）、张量分解等技术在整合不同组学数据时的优劣，以及如何解决异构数据之间的尺度和噪声问题。 第二部分：核心组学技术解析与数据解读（技术平台） 本部分深入剖析当前主流组学技术平台的原理、数据特点及其在系统分析中的应用。 高通量测序技术的系统应用： 聚焦单细胞RNA测序（scRNA-seq）和空间转录组学的数据处理流程，强调细胞异质性分析和细胞-细胞通讯网络的构建方法（如CellChat, NicheNet）。 蛋白质组学与磷酸化修饰分析： 详细介绍基于质谱的定量蛋白质组学技术（TMT/iTRAQ），以及如何结合生物信息学方法，重建关键信号传导通路的活性状态。 代谢流网络重建： 阐述如何结合代谢组学数据（非靶向/靶向）与基因表达数据，运用Flux Balance Analysis (FBA) 等模型，模拟和预测细胞代谢活动的改变。 第三部分：网络构建与机制挖掘（分析核心） 这是本书最具实践指导意义的部分，详细介绍了如何将清洗后的数据转化为具有生物学意义的网络模型。 基因调控网络（GRN）的推断： 深入比较基于互信息、基于回归模型（如ARACNe, GENIE3）和基于深度学习的GRN构建算法。重点讲解了如何通过转录因子（TF）靶基因的关联性，揭示核心调控模块。 蛋白质-蛋白质相互作用网络（PPI）的构建与拓扑分析： 介绍如何从 STRING 数据库、实验数据以及预测结果中构建高置信度的PPI网络，并利用中心性指标（度中心性、介数中心性、接近中心性）筛选关键节点（Hub Genes）。 功能富集与通路分析的深化： 超越传统的GO和KEGG富集分析，介绍基于网络邻近度的功能模块划分（如MCODE, ClusterONE），以及如何识别与特定表型强相关的功能模块。 第四部分：疾病建模与系统治疗策略（应用前沿） 本部分将理论和分析方法应用于复杂的生物医学问题，特别是人类疾病的理解和干预。 系统生物学在肿瘤异质性研究中的应用： 探讨如何利用单细胞数据和空间组学解析肿瘤微环境（TME）的动态组成，识别免疫逃逸的关键通路。 药物靶点发现与老药新用（Drug Repurposing）： 介绍基于网络扰动分析（Network Perturbation Analysis）和药物-靶点网络的策略，预测有效药物并评估其对疾病网络的修正效应。 个性化医学的系统框架： 讨论如何整合患者的临床数据、多组学特征和疾病模型，构建个体化的疾病风险预测模型和治疗反应预测模型。 第五部分：计算工具、标准与未来展望（工具与视野） 本部分面向实践，介绍了当前常用的计算工具集，并对该领域未来的发展趋势进行展望。 主流生物信息学工具包与R/Python编程环境： 对Bioconductor、WGCNA、Cytoscape等工具进行详细的实操性介绍，并提供代码示例。 数据共享、可重复性与标准： 强调MIAME/MIARE等数据标准的重要性，讨论如何确保系统生物学研究的可重复性和透明度。 人工智能与系统生物学的融合： 展望深度学习（如图神经网络 GNNs）在网络预测、高通量数据集成中的巨大潜力，以及“因果推断”在生物系统研究中的新兴地位。 三、本书的特色与阅读价值 1. 理论与实践并重： 本书不仅阐述了系统生物学的数学和信息学基础，更提供了大量的案例研究和计算流程指导，确保读者能够学以致用。 2. 前沿性与全面性兼顾： 内容覆盖了目前最热门的单细胞分析、空间组学、以及深度学习在网络生物学中的应用，同时对经典的网络分析方法进行了深入回顾。 3. 跨学科的整合视角： 极大地拓宽了传统生物学研究者的视野，使其能够与生物信息学家和数学建模专家进行有效对话，是构建现代生物医学研究范式的必备参考书。 本书将帮助读者突破传统实验技术的局限，掌握从海量“组学”数据中提取深层“系统”机制的能力，是推动精准医学和基础生命科学研究向前发展的重要阶梯。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和纸张质量简直是艺术品级别的享受。我拿到手的时候，那种沉甸甸的质感和封面细腻的触感，立刻就让我觉得物超所值。内页的排版设计也十分考究，字体的选择清晰易读，行距和页边距的把握恰到好处，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。更值得一提的是，书中大量的插图和图表，线条流畅，色彩运用得当，很多复杂的概念通过这些视觉辅助工具变得异常直观。比如，它在介绍某个神经解剖结构时，不仅有标准图示，还有一些模拟不同切面的三维透视图，这对于我们这些非专业人士来说，简直是打开了一扇新世界的大门。我甚至会花时间去欣赏那些精美的流程图，它们将复杂的决策路径梳理得井井有条，逻辑链条清晰可见。总而言之，从物理层面来讲，这是一本让人愿意珍藏、并且会反复翻阅的工具书，它的设计语言本身就传达出一种对知识的尊重和对读者的体贴。

评分☆☆☆☆☆

这本书在处理“罕见病”和“疑难杂症”部分的深度，实在令人印象深刻。很多同类书籍往往在这些边缘领域一带而过，留给读者的多是泛泛而谈的建议。然而，本书却愿意花大量的篇幅去剖析那些教科书上鲜有提及的细微变异和非典型表现。例如，在讨论某种中枢神经系统感染时，它不仅列举了经典的病原体，还详细描述了免疫功能低下患者可能出现的“非典型陷阱”，并给出了相应的影像学和实验室检查的“升级包”。这种“不放过任何细节”的钻研精神，体现了作者极高的专业水准和对患者安全的高度责任感。对于一线工作的医护人员来说，正是这些细节，往往决定了诊断的成败，这本书无疑是给我们备好了一份应对“黑天鹅事件”的预案。

评分☆☆☆☆☆

如果要用一个词来概括这本书给我的感受，那一定是“体系化重构”。我过去零散地学习过许多神经系统相关的知识，但总感觉像是一堆没有被有效串联起来的珠子。这本书的伟大之处在于，它提供了一个清晰、多维度的框架，将病理生理学、诊断学、影像学乃至康复管理，都纳入到一个高度整合的逻辑体系中。它教会我如何从宏观的症状群出发，通过层层递进的排除和确认，最终锁定病灶；同时，它也展示了，一旦确诊，后续的长期管理策略是如何根据病情的生物学特性和患者的社会功能需求进行“个性化剪裁”的。阅读这本书的过程，更像是一次系统升级，让我的知识结构从二维平面变得立体而坚固，极大地增强了我对整个神经内科领域的全局掌控感。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书的实用性远超出了预期的范围。它不仅仅停留在“做什么”的层面，而是深入到了“如何做”的执行细节。举个例子，在介绍药物治疗方案时，它没有简单地给出剂量和频次，而是详细说明了不同剂型在不同吸收环境下的生物利用度差异，并特别提醒了老年患者或合并肾功能不全者在起始用药时需要注意的“微调艺术”。此外，书中还穿插了一些非常实用的操作指南，比如如何规范地记录一次神经系统专科查体，如何与患者家属进行困难的预后沟通等。这些内容虽然不直接属于“诊断”或“治疗”的核心公式，却是构成一名优秀临床医生的必备素养。这本书在培养“完整”的临床工作者方面，做得相当到位。

评分☆☆☆☆☆

我原本以为这类专业书籍的内容会是枯燥乏味的理论堆砌，但这本书的叙事风格彻底颠覆了我的认知。作者仿佛是一位经验丰富、风趣幽默的临床导师，带着你一步步走过每一个病患的诊疗过程。它不是简单地罗列“如果A，则B”的规则，而是深入探讨了“为什么是A”和“在特定情境下B的局限性”。我尤其欣赏它在讨论鉴别诊断时的那种“辩证”思考过程。书中会反复强调临床推理的重要性，教导读者如何根据病史采集的细微差别、体格检查中不经意的阳性体征，来调整最初的假设。这种叙述方式让我感觉自己不是在阅读一本教科书，而是在参与一场高水平的病例讨论会，从中学习到的不仅仅是知识点，更是一种严谨的、基于证据的思维框架，这对提升实际的临床敏感度有着不可估量的价值。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆