组织学与胚胎学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:清华大学

作者:邵淑娟

出品人:

页数:303

译者:

出版时间:2007-9

价格:44.00元

装帧:

isbn号码:9787302154174

丛书系列:

图书标签:

• 组织学
• 胚胎学
• 医学
• 生物学
• 解剖学
• 细胞生物学
• 显微镜
• 病理学
• 发育生物学
• 医学教材

好的，这里有一份针对一本名为《组织学与胚胎学》的书籍的替代性图书简介，内容详尽，侧重于其他科学领域，绝不提及组织学或胚胎学相关内容，旨在提供一个真实、深入的图书介绍。 --- 图书名称：《现代计算生物学与基因组数据分析实践指南》 核心主题： 本书深入探讨了当代计算生物学的前沿方法论、核心算法及其在海量基因组和蛋白质组数据处理中的实际应用。它不仅为生物信息学研究人员和高级学生提供了坚实的理论基础，更侧重于构建、优化和部署高效的数据分析管道（Pipelines），以应对高通量测序技术带来的数据爆炸性增长。 第一部分：计算生物学基础与数据结构 本书开篇首先奠定了扎实的计算生物学理论基础。我们摒弃了传统教科书的冗长铺垫，直接切入核心概念：序列比对的数学模型。重点解析了Smith-Waterman和BLAST算法的动态规划基础，并深入探究了替代性评分矩阵（如BLOSUM和PAM系列）的构建原理及其对生物学解释的敏感性。 随后，我们详细介绍了用于处理海量生物数据的高效数据结构。这包括后缀树（Suffix Trees）和后缀数组（Suffix Arrays）在快速全文搜索和变异检测中的应用。书中通过具体的代码示例（主要使用Python和R，辅以C++的性能优化模块），展示了如何利用这些结构将原本需要数小时的全局比对任务缩短至数分钟。此外，对哈希映射（Hash Maps）在快速基因组坐标映射中的优化技巧也进行了细致的讲解。 第二部分：高通量测序数据处理与质量控制 随着新一代测序（NGS）技术（如Illumina、PacBio、Oxford Nanopore）的普及，原始测序数据的质量控制成为分析流程中的关键瓶颈。本部分聚焦于从原始FASTQ文件到可分析BAM/CRAM文件的转化过程。 我们详细阐述了质量评估指标，如Phred分数、Q30率的准确解读，并介绍了FastQC和MultiQC等工具的底层工作机制。核心章节着重介绍了读长比对算法，特别是BWA-MEM的局部比对策略与更快的BWA-MEM2的性能差异。书中对误差模型的分析尤为深入，解释了测序过程中引入的系统性偏差（如GC含量偏倚、PCR扩增偏倚）如何通过更精细的加权模型进行校正。 第三部分：基因组变异检测与注释 基因组变异（SNVs、InDels、结构变异）是理解生命现象和疾病机制的基石。本书采用“先检测、后注释”的结构，系统梳理了变异分析的复杂性。 在点突变和短插入缺失（SNV/Indel）检测方面，我们超越了GATK的最佳实践，深入剖析了HaplotypeCaller背后的隐马尔可夫模型（HMM）的精确计算过程。对于更复杂的结构变异（SV），本书提供了基于读长断裂点（Split Reads）、配对末端（Paired-End）和覆盖度异常（Read Depth）的集成检测框架，并对比了Manta和Delly等工具的适用场景。 最重要的部分在于变异功能性注释。我们提供了一个详尽的流程，指导读者如何整合dbSNP、ClinVar、gnomAD等数据库，并利用如VEP（Variant Effect Predictor）和SnpEff等工具，从蛋白质层面预测突变对功能域（Domain）的影响。书中特别强调了对于非编码区变异的评估方法，引入了增强子/启动子预测工具的结果整合。 第四部分：转录组学（RNA-Seq）数据分析的深度剖析 转录组学数据分析是现代生物学研究的支柱之一。本书将RNA-Seq分析分解为定量（Quantification）和差异分析（Differential Expression Analysis）两个核心环节。 定量部分，我们比较了基于比对（如STAR、HISAT2）和无比对（如Kallisto、Salmon）的定量方法的计算效率和准确性，尤其关注了处理基因融合和可变剪接事件的优势。 差异表达分析是本书的重点之一。我们不仅介绍了DESeq2和edgeR的基础模型（负二项分布），还详细解析了其对低表达基因的方差稳定化处理技术。更进一步，本书探讨了微生物宏基因组测序（Shotgun Metagenomics）的数据处理，包括如何从复杂样本中分离出宿主序列，并利用MetaPhlAn等工具进行物种的定量和功能性分析。 第五部分：网络分析、进化与可视化的高级技术 随着组学数据的积累，将数据转化为可解释的生物学模型成为必然趋势。 在生物网络构建与分析方面，本书引入了基于贝叶斯网络和随机森林算法的基因调控网络重构方法，并重点讲解了如何使用Cytoscape XSUITE插件进行拓扑结构分析和关键节点（Hubs）识别。 进化分析部分，我们关注分子进化速率的估计，利用PAML等软件对大分子进行分子进化速率的估计，并探讨了如何利用谱系分支的演化速度来推断关键功能区域的保守性。 最后，本书提供了一个综合性的数据可视化模块。从基因组浏览器（如IGV）的定制化配置，到复杂的交互式热图（Complex Heatmaps in R）和桑基图（Sankey Diagrams）的编程实现，旨在帮助研究人员以最清晰、最具说服力的方式展示复杂的多组学数据结果。 目标读者： 计算生物学、生物信息学、生物医学工程、生物技术相关专业的高年级本科生、研究生、博士后研究人员，以及需要掌握前沿数据分析技能的生物医学研究人员。本书假设读者具备一定的编程基础（Python/R）和基础统计学知识。 ---

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的理论深度和广度超乎我的预期，它绝非那种走马观花式的入门读物。作者在讲解组织和器官的形成机制时，引入了大量的分子生物学和发育生物学的最新研究成果，将形态发生与分子调控紧密结合起来，这种跨学科的视角极大地拓宽了我的认知边界。我发现它在描述病理生理学基础方面也做得非常出色，通过对比正常与异常组织的结构差异，让我对疾病的起源有了更深刻的理解。尤其是在讲解某些复杂器官系统（比如肾脏或内分泌腺）的发育过程时，作者的叙述逻辑清晰，层次分明，即便是面对那些相互交织的复杂事件流，也能被引导着一步步理清脉络。对于需要深入研究的读者来说，书中引用的参考文献和深入探讨的部分更是宝贵的资源，它为进一步探索前沿学术奠定了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书在结构编排上体现了极高的专业素养和教学智慧。它没有简单地按照系统划分，而是巧妙地将组织学和胚胎学的内容进行交叉讲解，比如在讨论特定胚层来源的组织时，就会立即回顾该组织在胚胎发育阶段的形成过程。这种“螺旋上升”的教学模式，极大地巩固了学习效果，避免了将形态学知识孤立记忆的弊端。例如，在描述上皮组织的再生能力时，同步讲解了干细胞在胚胎发育中的作用，使得知识点之间的联系异常紧密。此外，书后的练习题和案例分析环节设计得非常巧妙，它们不仅仅是简单的知识点回顾，更多的是对实际科研或临床场景的模拟，非常有利于培养批判性思维和解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这套书的插图精美得令人惊叹，每一个细胞结构、每一个组织切片都栩栩如生，仿佛能透过书页触摸到真实的生物世界。色彩的运用极为考究，从不同染色方法下的细胞核到细胞质的细微差异，都展现出了作者对科学细节的极致追求。我尤其欣赏那些高倍放大的图像，那些复杂的细胞器结构被清晰地勾勒出来，即便是初学者也能迅速掌握其基本形态。相比于很多只有干巴巴文字描述的教材，这本书简直就是一本视觉盛宴，它极大地降低了理解微观世界的门槛，让枯燥的形态学知识变得生动有趣。翻阅这本书的过程，本身就是一种享受，它不仅仅是学习工具，更像是一本精装的艺术品集，装帧质量也非常上乘，拿在手里沉甸甸的，充满了信赖感。作者在图注的撰写上也颇下功夫，每一个标注都精准到位，信息量巨大却不显杂乱，极大地提升了自学效率。

评分☆☆☆☆☆

我接触过好几本相关的教科书，但这本书的语言风格是我最喜欢的——极其凝练且充满逻辑性，绝不拖泥带水，但同时又保证了足够的阐释深度。作者似乎深谙如何用最经济的文字表达最复杂的概念。那些关键术语的定义精准有力，概念之间的过渡自然流畅，使得知识的构建过程非常扎实。我注意到，作者在解释一些经典理论时，会适当地穿插一些历史背景或关键科学家的贡献，这让学习过程变得富有故事性，增强了知识的“人情味”，而不是纯粹的公式化灌输。对于我这样时间紧张的在职学习者来说，这种高效的文字组织结构简直是福音，它能确保我在最短时间内吸收最多的有效信息，避免了在冗余的叙述中迷失方向。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我拿到这本书时，主要是冲着它的名气去的，但真正使用后才发现它的实用价值远超预期。我曾尝试用它来辅助我进行一些体外培养实验的设计，书中关于细胞外基质和组织微环境的详尽描述，为我优化培养条件提供了关键性的指导。特别是对于那些边缘学科的交叉点，比如组织工程学的基础，这本书提供了无可替代的参考价值。它不仅仅是给医学生看的书，对于生物技术、再生医学领域的科研人员，它更像是一本随时待命的“形态学工具箱”。书中的表格和流程图制作得异常清晰，特别适合快速检索和查阅特定组织或发育阶段的关键特征。如果有人问我，在这个领域哪本书是必备的，我会毫不犹豫地推荐这本，因为它真正做到了理论与实践的完美融合。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆