In recent years, the emergence of new strains of antimicrobials with extraordinarily broad resistance has demanded that research follow a new course. "Bacterial Resistance to Antimicrobials" presents the most recent research findings. Extensively updated, this second edition features a historical introduction and new chapters on biofilms and the mechanism of multidrug tolerance as well as strategies for the development of new antibiotics. Additional topics include the genetics and mechanisms of resistance, methods for detecting and monitoring resistance, public health and medical practice, resistance problems associated with selected pathogens, and approaches to overcoming resistance.
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这本厚重的精装书,拿到手里就有一种沉甸甸的知识感。我原本是冲着“微生物学前沿”这个标签来的,期待能从中窥见一些关于**噬菌体疗法在新型生物制剂开发中的应用潜力**的深度剖析。书的封面设计相当朴实,蓝灰色的主色调,似乎在暗示其内容属于硬核的学术范畴。然而,当我翻阅目录,特别是仔细阅读了关于**植物病原菌的基因组测序及其代谢通路重塑**那几个章节时,我发现作者将大量的篇幅集中在了对特定环境样本中微生物群落多样性的高通量测序方法论的详尽阐述上,这部分内容虽然严谨,但对于一个主要关注生物制药流程优化的读者来说,显得有些过于基础和侧重于技术细节的罗列。我特别想了解的是,在利用CRISPR/Cas系统进行**靶向基因编辑时,如何解决细胞内递送效率的瓶颈**问题,尤其是在非模式真核细胞系中的实际操作案例和优化策略。书里提到了分子标记技术,但更多是回顾了经典PCR和Southern Blot的原理,对于近年来兴起的单细胞多组学分析技术,如scRNA-seq如何帮助我们解析细胞异质性,在应对复杂疾病模型时的应用,几乎没有提及。整体来看,本书更像是一部扎实的、面向基础研究人员的实验手册汇编,对于应用层面的创新突破,描述得较为保守和间接。
评分我买这本书时,主要是因为被其宣传中提及的“**跨界合作与生物安全**”的章节标题所吸引。我正在研究如何将**先进的量子计算模型应用于蛋白质折叠预测**,并期望了解生物安全层面,尤其是在**基因编辑微生物的野外释放风险评估框架**中,现有的法律和技术评估标准是如何建立的。这本书的叙事节奏非常缓慢,每一概念的引入都伴随着大量的背景铺垫。关于生物安全的部分,更多地集中在传统的生物危害等级(BSL)划分和实验室操作规范的文字性描述上,这些信息在任何标准的生物安全手册中都能找到。书中没有涉及到任何关于**利用区块链技术追踪生物材料的流向**,或者**基于AI的实时风险预测系统**的探讨。量子计算这个词汇似乎只在讨论快速分子模拟的理论局限性时被一笔带过,而没有深入探讨其作为下一代计算工具的实际潜力。总的来说,它是一本稳扎稳打的“教科书”,但在触及那些需要跨学科思维和最新信息技术支撑的创新点时,显得力不从心。
评分初读此书的感受,可以用“意料之外,情理之中”来形容。我购买这本书的本意是想深入研究**人工合成生物学在构建新型诊断生物传感器方面的最新进展**。我希望看到的,是关于如何设计具有特定识别元件和信号放大机制的**纳米级生物机器**的详细蓝图。这本书的文字风格非常**学术化和回顾性**,充满了对二十世纪末到本世纪初经典实验的引用和归纳。例如,书中花了很大篇幅论述了微生物固定化技术的历史演变,从早期的琼脂包埋到后来的微球载体,这个过程的描述极其详尽,引用的文献几乎都停留在2010年以前。我寻找的关于**基于光遗传学调控微生物群体行为**的前沿技术,或者关于**利用自组装肽构建功能性生物支架**来模拟复杂生态位的讨论,基本没有出现。章节的组织结构也偏向于传统的分类学描述,而非基于功能或应用场景的划分。这导致阅读体验有些许的“过时感”,仿佛在阅读一部上个世纪的经典教材的增订版,而非紧跟时代脉搏的前沿探索。对关注快速迭代技术如微流控芯片与细胞培养的读者而言,信息密度和时效性会是一个挑战。
评分这本书的排版和图表制作精美,这一点值得称赞。我当初是希望从中学习**如何利用新型高通量筛选技术(如DNA编码化合物库,DEL)来发现针对新靶点的非传统抑制剂**。我非常希望看到DEL文库构建的细节、与靶点的结合优化流程,以及如何利用高分辨质谱筛选出少数阳性克隆的策略。然而,全书在“药物发现”这个大主题下,更多地聚焦于传统的**微生物产物发酵和分离纯化技术**的优化。例如,对不同发酵罐几何形状如何影响产物收率的经典物理化学分析占据了显著篇幅。对于**基于人工智能的分子对接与活性预测**,书中仅停留在对早期(如Lazarus, DOCK等)软件的简单介绍。我寻找的关于**高通量筛选平台的数据处理管线(Pipeline)**,如何处理PB级别的化合物库筛选数据,以及如何通过机器学习模型来过滤掉“假阳性”和“脱靶效应”的讨论,几乎没有。这本书给我的印象是,它非常擅长解释“为什么我们过去这样做”,但在回答“我们如何能更高效地利用新技术来突破瓶颈”时,就显得有些保守和缺乏前瞻性了。
评分这本书给我的感觉,像是一个非常资深的教授在整理他毕生所学的**微生物生态学**知识体系,那种详尽和周密,让人肃然起敬,但也带着一种学院派的固执。我原本是希望阅读关于**复杂生物膜形成过程中细胞间通讯(Quorum Sensing)的量化建模**,尤其是如何将这些模型应用于生物反应器优化设计中的案例。书中的“通讯”章节,着重描述了几个经典信号分子(如AI-1, AI-2)的发现史和基本化学结构,并对荧光报告菌株的构建做了基础性的介绍。然而,对于如何利用**先进的计算流体力学(CFD)模拟**来可视化和预测生物膜内部的物质传递限制,以及如何通过**高维数据降维**技术(如t-SNE或UMAP)来解析庞大的多组学数据以揭示群体行为的涌现机制,几乎是只字未提。叙述的逻辑链条非常长,需要读者具备极强的耐心去追踪每一个论点的历史渊源。如果期待的是能够直接应用于工业级生物发酵罐设计或生物净化系统的**工程化解决方案**,这本书的侧重点显然在于“理解机理的广度”,而非“解决问题的深度”。
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