人体形态学实验指导/宁夏大学十一五教材建设丛书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

页数:173

译者:

出版时间:2007-4

价格:18.00元

装帧:

isbn号码:9787805969565

丛书系列:

图书标签:

• 人体解剖学
• 人体形态学
• 实验指导
• 医学教材
• 宁夏大学
• 十一五教材
• 生物学
• 解剖学实验
• 医学教育
• 基础医学

好的，这是一份关于《人体形态学实验指导/宁夏大学十一五教材建设丛书》以外其他图书的详细简介。 --- 《细胞生物学：结构与功能》 本书旨在为生命科学、生物技术以及医学预科专业的学生提供一个全面而深入的细胞生物学学习框架。内容涵盖了从细胞的基本结构到复杂的分子机制，力求在理论深度与实验操作的衔接上达到完美的平衡。 第一部分：细胞的基础——结构与化学组成 本部分首先介绍了生命的最小单位——细胞，并清晰地界定了原核细胞与真核细胞的主要区别。重点章节详细阐述了细胞膜的结构模型，特别是流体镶嵌模型及其各项功能，包括物质的跨膜运输（如主动运输、胞饮作用）。在细胞器的探讨中，我们不仅描述了线粒体和叶绿体的能量转换机制，还深入解析了内质网（光滑与粗面）在蛋白质合成、修饰和脂质代谢中的角色。核糖体的结构及其在蛋白质合成起始、延伸和终止过程中的催化作用，被详尽地图解和分析。此外，溶酶体和过氧化物酶体的自噬与解毒功能也被作为重要的细胞稳态维持机制加以讨论。 第二部分：分子驱动力——信息流动的核心 本部分聚焦于遗传物质的存储、复制和表达。从DNA的双螺旋结构到染色质的组装与解聚，系统地展示了基因组的组织方式。在DNA复制章节，我们详细描述了DNA聚合酶、解旋酶、引物酶等关键酶的作用，以及真核生物中复制叉的维护机制。 转录过程的解析是本部分的重中之重。书中详细区分了RNA聚合酶的亚基组成及其在启动子识别、链延伸和终止中的调控作用。特别是对mRNA前体的剪接（Splicing）过程，包括内含子和外显子的识别、snRNP复合物的作用，以及选择性剪接在增加蛋白质多样性中的生物学意义，进行了图文并茂的展示。 翻译部分则侧重于遗传密码的破译、tRNA的氨酰化过程、核糖体的催化活性，以及真核与原核翻译起始因子的差异。同时，蛋白质的折叠、修饰（如磷酸化、糖基化）以及质量控制体系（如泛素化-蛋白酶体降解途径）也被纳入讨论范围，强调了蛋白质功能实现依赖于其精确的三维构象。 第三部分：细胞间的通讯与调控 本部分扩展到细胞群体的组织与协同工作。我们首先介绍了细胞外基质（ECM）的组成（如胶原蛋白、层粘连蛋白）及其对细胞形态和迁移的影响。随后，重点阐述了细胞连接的类型：紧密连接、桥粒和缝隙连接，并结合具体组织（如肠上皮、心肌）的功能进行案例分析。 信号转导通路是本部分的另一核心。书中清晰地划分了细胞表面受体（G蛋白偶联受体、酪氨酸激酶受体）和细胞内受体的工作原理。对MAPK通路、PI3K/Akt通路等关键信号级联反应的激活、放大和反馈抑制机制进行了深入剖析，并探讨了这些通路如何精确地调控细胞的增殖、分化和凋亡。 第四部分：细胞生命周期与疾病关联 本部分将理论与生理病理过程相结合。细胞周期的调控系统，特别是CDK/Cyclin复合物的作用和细胞周期检查点的严格控制，被详尽阐述。通过对程序性细胞死亡——细胞凋亡的分子机制（内源性与外源性途径，半胱氨酸蛋白酶Caspase家族的作用）的分析，我们理解了组织稳态的维持。 最后，书中提供了细胞生物学知识在现代医学中的应用实例，例如癌症（失控的细胞周期和信号通路）、神经退行性疾病（错误折叠的蛋白质聚集）以及免疫细胞的功能障碍等，使读者能够将基础知识应用于解决实际的生物医学问题。 本书配有大量的原创插图、流程图和关键概念总结，并辅以“实验提示”栏目，旨在帮助学生更好地理解抽象的分子过程，并为后续的生物学实验做好理论准备。 --- 《生物统计学与实验设计（面向生命科学）》 本书专为需要处理和解释生物学研究数据的科研人员、研究生和高年级本科生设计，旨在弥合生物学专业知识与严谨的统计学方法之间的鸿沟。全书侧重于实际应用，通过大量生命科学领域的真实案例来阐释统计学的核心概念。 核心理念：从研究问题到数据分析 本书强调“设计先行”的原则。在介绍具体统计检验方法之前，我们首先探讨如何构建一个科学、无偏倚的实验设计。这包括样本量的估算（功效分析）、随机化和盲法的使用、对照组的选择以及常见实验误差的识别与避免。对于不同类型的研究（如队列研究、病例对照研究、随机对照试验），本书提供了相应的设计蓝图。 统计学基础与描述性分析 第一部分回顾了概率论的基础知识，重点讲解了随机变量、常见分布（正态分布、泊松分布、二项分布）在生物学数据中的应用。在描述性统计方面，除了传统的均值、中位数和标准差，本书还详细介绍了百分位数、四分位间距以及不同分布下数据的可视化方法（如箱线图、密度图），强调了数据分布形态对后续统计推断选择的重要性。 推断性统计：假设检验的艺术 这是本书的核心部分。我们系统地讲解了参数检验和非参数检验的选择标准。 均值比较： 详细阐述了t检验（单样本、独立样本、配对样本）的假设条件和应用场景。对于多个样本均值的比较，重点解析了方差分析（ANOVA）的原理，包括单因素、双因素ANOVA，以及当数据不满足正态性或方差齐性时的替代方案——Kruskal-Wallis检验和秩和检验。 关联性分析： 深入探讨了相关分析（Pearson、Spearman）和回归分析。在线性回归部分，本书不仅解释了最小二乘法的原理，还着重分析了模型诊断（残差分析、多重共线性）、交互作用的解释，并引入了逻辑回归（Logistic Regression）来处理二分类或比值结局变量，这在流行病学研究中至关重要。 专业领域的高级主题 本书的后半部分针对生命科学的特定需求，引入了更复杂的分析工具： 1. 生存分析： 详细讲解了Kaplan-Meier曲线的构建、对数秩检验（Log-Rank Test）以及Cox比例风险模型的解释，这对于药物疗效评估和预后研究至关重要。 2. 分类数据分析： 重点介绍卡方检验（Chi-square Test）、费希尔精确检验（Fisher's Exact Test），以及如何使用相对风险（RR）和比值比（OR）来量化关联强度。 3. 重复测量与混合模型： 针对纵向研究和配对数据，介绍了重复测量方差分析和线性混合效应模型（LMM），以正确处理数据间的非独立性。 4. 多元分析导论： 简要介绍了主成分分析（PCA）和因子分析在降维和寻找潜在结构中的作用。 软件应用与结果解读 全书的每一个统计方法都配有使用主流统计软件（如R语言或SPSS）的操作指南和输出结果实例。更重要的是，本书着重培养读者批判性地解读软件输出的能力，例如如何区分统计显著性（p值）与生物学重要性，以及如何恰当地在论文中报告统计结果（包括效应量和置信区间）。本书致力于让读者不仅“会算”，更能“会说”数据背后的科学故事。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆