具体描述
《知识工程与知识管理(中文版)》系统地介绍了知识工程与知识管理。知识工程是人工智能中最具有实用价值的部分，包括专家系统、决策支持系统、计算智能（神经计算、模糊计算、遗传算法等）、机器学习与数据挖掘、公式发现与变换规则的挖掘等的原理与开发；知识管理是对社会中组织（或个人）进行知识的交流和共享，并创造知识，包括知识管理、学习型组织与知识创造等理论与实例。《知识工程与知识管理(中文版)》最后讨论了计算机进化规律的发掘，这是介于知识工程与知识管理之间有意义的课题。
《知识工程与知识管理(中文版)》以“原理、实现、应用” 的讲述方式，较系统地介绍知识工程中的原理和开发技术、知识管理中的理论和实例，以便研究生能够从理论和实践两个方面较扎实地掌握知识工程和知识管理，初步达到既掌握知识又能利用书中介绍的实现技术去开发实际系统的目标。
现代生物技术与基因编辑前沿探索 图书简介 本书深入剖析了二十一世纪生物科学领域最具革命性的两大支柱——现代生物技术与基因编辑技术的发展历程、核心原理、关键应用及其面临的伦理与社会挑战。它并非一部专注于信息科学或管理学的著作，而是为生命科学研究者、生物医学工程师、农业科学家以及对未来科技发展抱有深切关注的读者，提供的一份全面而深入的行业指南与思想碰撞平台。 第一部分：现代生物技术的基石与飞跃 第一章：分子生物学的复兴：从测序到合成 本章首先回顾了 DNA 测序技术从桑格法到新一代测序（NGS）的演进，强调了高通量测序对生命科学研究范式转变的决定性作用。我们将详细阐述宏基因组学、单细胞组学等新兴领域如何以前所未有的精度描绘生命系统的复杂性。随后，重点转向合成生物学，阐述如何利用工程学原理设计和构建具有特定功能的生物系统，包括设计人工代谢通路、构建基因回路以及人工细胞的设计理念。 第二章：蛋白质工程与结构生物学的新视野 蛋白质是生命的执行者，本章聚焦于如何通过定向进化、理性设计和冷冻电镜（Cryo-EM）等先进技术手段，实现对蛋白质功能、结构和稳定性的精确调控。内容涵盖新型酶的开发、抗体的工程化设计，以及基于结构的药物设计（SBDD）在创新药物研发中的突破。同时，探讨利用人工智能（AI）辅助蛋白质折叠预测（如 AlphaFold 模型的应用及其局限性）对结构生物学带来的范式性冲击。 第三章：生物制药与细胞治疗的工业化浪潮 本部分深入探讨了生物技术在人类健康领域的核心应用。详细解析了单克隆抗体、重组蛋白药物的生产工艺与质量控制。特别关注下一代生物制品，如 mRNA 疫苗平台的技术原理、快速响应全球公共卫生危机的能力。随后，本书用大量篇幅讲解了细胞与基因治疗（CGT）的最新进展，包括嵌合抗原受体T细胞（CAR-T）疗法在肿瘤免疫治疗中的临床效果与可扩展性挑战，以及干细胞在再生医学中的潜力与障碍。 第二部分：基因编辑技术的革命性力量 第四章：CRISPR/Cas 系统的解码与工具箱的构建 基因编辑技术的核心——CRISPR/Cas9系统，是本书的重中之重。我们将从细菌的适应性免疫机制出发，系统梳理 CRISPR 系统的发现历程。详细拆解 Cas9 蛋白如何通过引导 RNA（gRNA）实现对特定 DNA 序列的精准切割，并分析其在实验室研究中的标准操作流程。随后，超越基础的 Cas9，本书介绍了 Cas12、Cas13 等新型核酸酶的特性，以及用于实现碱基编辑（Base Editing）和先导编辑（Prime Editing）的更精细化工具的原理与优势，这些工具极大地拓宽了基因修饰的精度和范围。 第五章：体外与体内编辑策略的比较与优化 基因编辑的应用需要选择合适的递送系统。本章对比了体外编辑（Ex Vivo）和体内编辑（In Vivo）的适用场景、技术难点和监管要求。针对体内递送，深入探讨了病毒载体（如 AAV）的优化、非病毒载体（如脂质纳米颗粒 LNP）的设计与安全性评估。此外，还讨论了如何通过 RNA 干扰、表观遗传调控等非切割式基因功能调控技术，与 CRISPR 系统协同工作，以实现更复杂、更可控的遗传调控目标。 第六章：农业生物技术：精准育种与粮食安全 基因编辑技术在农业领域的应用正以前所未有的速度改变作物和畜牧业的未来。本书详细介绍了如何利用 CRISPR 技术精确改良作物的抗逆性（抗旱、抗病虫害）、提高营养价值以及缩短生长周期。例如，如何通过基因编辑手段增强小麦的抗白粉病能力，或优化水稻的淀粉转化效率。本书也探讨了在畜牧业中应用基因编辑技术，以提高动物的生产性能并增强其对特定疾病的抵抗力。 第三部分：前沿交汇与未来展望 第七章：生物安全、伦理考量与全球监管框架 生命科学的飞速发展，尤其是在基因编辑领域，引发了深刻的伦理和社会辩论。本章严肃探讨了生殖细胞编辑的“潘多拉魔盒”问题，以及如何在全球范围内就“人类增强”的界限达成共识。我们分析了不同国家和地区在转基因生物（GMOs）和基因编辑产品监管上的差异，并探讨了建立负责任的创新（Responsible Innovation）框架的必要性。 第八章：AI、大数据与生物技术的深度融合 生命科学正在成为数据密集型科学。本章关注计算生物学如何赋能现代生物技术。讨论了机器学习在蛋白质结构预测、新药靶点发现、以及基因组变异致病性预测中的关键作用。强调了湿实验与干实验（计算模拟）的迭代循环，如何加速了生物技术研发的周期，并展望了“自动化实验室”和“自主发现平台”的未来图景。 结语：重塑生命蓝图的责任与机遇 本书的最后部分总结了现代生物技术与基因编辑技术如何共同构筑一个可以被设计和优化的生命世界。它不仅提供了技术操作层面的知识，更引导读者思考人类在掌握如此强大工具时所肩负的科学责任、社会义务以及未来十年的变革方向。本书致力于成为一本集理论深度、技术广度和人文关怀于一体的参考书。
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会不会太虚没有实践土壤的那种
评分老师上课用的这本
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