DNA芯片和基因表达 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社发行部

作者:P.鲍尔迪

出品人:

页数:228

译者:

出版时间:2003-10

价格:29.00元

装帧:

isbn号码:9787030122483

丛书系列:

图书标签:

• DNA芯片
• 基因表达
• 基因组学
• 生物信息学
• 分子生物学
• 生物技术
• 遗传学
• 芯片技术
• 基因组分析
• 表达谱分析

《现代材料科学前沿：从纳米结构到智能复合材料》 图书简介 一、 概述：开辟材料科学的新纪元 《现代材料科学前沿：从纳米结构到智能复合材料》是一部全面、深入探讨当代材料科学核心概念、最新进展和未来发展趋势的权威性著作。本书旨在为材料学、化学、物理学以及相关工程领域的研究人员、高级本科生和研究生提供一个坚实的理论基础和丰富的实践视野。我们正处于一个材料创新的黄金时代，传统材料的局限性正被突破，新一代具有特定功能和可编程特性的材料正以前所未有的速度涌现。本书紧密围绕这一核心主题，系统梳理了从微观尺度上的原子排列到宏观尺度上的器件应用所涉及的全部关键知识链条。 本书的编纂立足于跨学科交叉融合的视角，强调材料的结构-性能-制备-应用之间的内在联系。我们摒弃了对单一材料类别的孤立介绍，转而聚焦于驱动材料科学发展的共性科学原理和革命性的制造技术。全书内容设计严谨，逻辑清晰，力求在保持学术深度的同时，兼顾工程应用的实用性，为读者描绘出一幅现代材料科学的全景图。 二、 核心内容深度解析 本书共分为六大部分，涵盖了当前材料科学领域最热门和最具挑战性的方向： 第一部分：基础理论与计算材料学 本部分首先奠定了理解前沿材料的理论基石。内容涵盖了晶体结构理论的深化，着重于非完美晶体和低维结构中的缺陷工程学。重点介绍了材料的热力学与动力学在相变过程中的调控机制，特别是快速凝固、烧结过程中的非平衡态现象。 更重要的是，本部分详细阐述了计算材料学的核心方法论。这包括密度泛函理论（DFT）在预测新材料电子结构和力学性能中的应用，蒙特卡洛模拟在材料性能表征中的作用，以及机器学习（ML）和人工智能（AI）在加速材料筛选、优化合成路线中的新兴应用。我们提供了具体的案例分析，展示如何通过计算模拟指导实验设计，极大缩短了研发周期。 第二部分：纳米材料的构筑与功能化 纳米技术是本世纪材料科学革命的核心驱动力。本部分聚焦于如何精确控制材料的尺寸在1到100纳米区间内，从而实现宏观材料所不具备的量子尺寸效应和高比表面积特性。 内容细致地探讨了零维（量子点、纳米颗粒）、一维（纳米线、碳纳米管）、二维（石墨烯、过渡金属硫化物（TMDs））及三维纳米结构（多孔材料、纳米晶体薄膜）的合成方法，包括化学气相沉积（CVD）、溶液法、模板法等关键技术。特别深入分析了表面工程在纳米材料功能化中的作用，例如表面配体交换、量子点光致发光特性的调控，以及纳米催化剂活性位点的设计。 第三部分：先进高分子与软物质 软物质和高分子材料正从传统的结构材料向功能性、响应性材料转型。本部分详尽介绍了高分子合成化学的最新突破，特别是精确聚合技术，如活性自由基聚合（RAFT, ATRP）和开环易位聚合（ROMP），这些技术使得分子量分布、拓扑结构和嵌段序列的精确控制成为可能。 重点关注了超分子化学和动态共价化学在构建自修复材料、可回收高分子网络中的应用。此外，本书对生物相容性高分子、智能水凝胶（响应温度、pH、光照的材料）以及用于增材制造（3D打印）的高性能光敏树脂和工程塑料的性能解析进行了深入论述。 第四部分：能源存储与转换材料 面对全球能源挑战，本部分将焦点置于高性能电化学和光电转换材料的设计与优化。 在电池技术方面，我们详细分析了固态电解质的离子传导机制，高镍正极材料的结构稳定性问题，以及锂金属负极的界面工程学。在光伏领域，钙钛矿太阳能电池的载流子动力学、界面钝化技术是重点讨论对象。此外，本书也涵盖了燃料电池中的催化剂载体设计、高效热电材料（Seebeck效应）的晶格热导率调控，以及氢能存储材料（如金属有机骨架MOFs）的吸附性能优化。 第五部分：智能与响应性材料 智能材料是实现人机交互、环境感知的关键。本部分系统介绍了具有多物理场响应能力的材料系统。这包括： 压电/铁电材料： 强场下的极化反转机制，以及在传感器和能量收集中的应用。 形状记忆合金与聚合物： 热驱动和磁驱动下的相变与应力恢复机制。 电活性聚合物（EAPs）： 模仿生物肌肉的驱动机制和响应速度。 光热/光响应材料： 利用光能进行药物控释或驱动微型机械的机制。 本书强调了如何通过设计材料的微结构（如液晶相、取向结构）来放大其宏观响应特性。 第六部分：先进制造与表征技术 材料的突破往往依赖于制造手段的革新和表征能力的提升。本部分聚焦于增材制造（AM）对材料结构-性能关系的重塑，特别是激光熔融沉积（SLM）和电子束熔融中的材料凝固行为和残余应力控制。 在表征技术方面，本书强调了原位（In-situ）表征的重要性。详细介绍了原位同步辐射X射线衍射（XRD）在监测材料实时反应（如电池充放电过程、疲劳断裂过程）中的应用，以及高分辨透射电子显微镜（HR-TEM）在原子尺度缺陷分析中的前沿进展。这些先进的工具使我们能够“看到”材料在工作状态下的真实行为。 三、 结论与读者价值 《现代材料科学前沿》不仅仅是一本教科书，更是一份面向未来的研究指南。本书对前沿知识的系统性整合和深入剖析，将帮助读者： 1. 建立跨学科的知识框架： 理解物理、化学、工程学在材料创新中的协同作用。 2. 掌握尖端研究工具： 熟悉计算模拟和原位表征等先进研究方法。 3. 洞察未来发展方向： 识别可持续能源、先进制造和智能系统的核心材料需求。 本书的每一个章节都充满了最新的研究数据和案例，旨在激发读者的创新思维，推动他们将理论知识转化为下一代突破性材料的实际应用。

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我是一个有十多年经验的临床医生，最近因为科室开展了一个大型的队列研究，需要处理大量的患者纵向随访数据，其中涉及到复杂的生存分析和风险预测模型，这本书的统计学部分简直是为我打开了一扇新世界的大门。它的叙述方式非常注重临床应用的转化性，完全没有那些纯理论书籍的枯燥感。例如，在讲解Cox比例风险模型时，它没有停留在公式的推导上，而是用了好几个不同病种的真实（模拟）数据实例，一步步演示如何将临床协变量，如年龄、治疗方案、合并症等，有效纳入模型，并用图形直观展示了风险比（Hazard Ratio）的临床解释。更让我佩服的是，书中关于模型验证和泛化能力评估的部分，讨论得极其深刻。如何使用交叉验证（Cross-Validation）来避免过度拟合，特别是针对小样本高维度数据的挑战，作者提供的Bootstrapping方法讲解得非常透彻，每一步的计算逻辑都清晰可见。这本书帮我解决了过去一直困扰我的一个难题：如何将复杂的统计结果，用清晰、有力的方式传达给非统计学背景的同事和患者。它不仅提供了“怎么做”的步骤，更重要的是解释了“为什么这么做”的科学依据，极大地提升了我对数据驱动决策的信心。

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如果说市面上的许多生物技术书籍都是在描述“做什么”，那么这本关于细胞分选和高通量测序文库制备的册子，则是在细致地描绘“如何做得更好”。作为一名实验室技术人员，我最关注的就是那些影响实验成败的关键细节，而这本书恰恰在这方面做到了极致。它对流式细胞术（FACS）的分离效率优化部分，简直是教科书级别的指南。从鞘液的选择到激光功率的微调，甚至包括不同抗体标记的兼容性问题，都有详尽的图表和操作建议。我尤其喜欢其中关于样品处理环节的对比实验记录，书中展示了不同固定剂对下游质谱分析兼容性的差异，这种实操层面的洞察力，是很多学术论文中都不会详细提及的“隐性知识”。此外，在文库构建部分，它对DNA片段化（Fragmentation）的均匀性控制要求进行了详细的量化分析，并给出了针对不同起始样本量（从FFPE样本到单细胞）的文库准备流程图。这本书的语言简洁有力，充满了工程师式的严谨，读起来让人感觉仿佛是站在一位经验丰富的老技师旁边，手把手地学习每一个精妙的操作诀窍，对提升实验的重复性和可靠性有立竿见影的效果。

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我对生物学的了解主要集中在植物生理学领域，对分子生物学和高通量测序的了解较为薄弱，这本书的入门介绍部分堪称完美，它成功地架起了一座连接经典植物形态学与现代分子技术的桥梁。作者的叙事非常具有画面感，尤其是在描述基因如何在植物生长发育过程中发挥作用时，常常结合具体的形态学变化进行讲解，比如叶片边缘的形成、根系的分化等，这使得抽象的分子事件变得非常具体和可感。它对特定基因家族（例如MADS-box基因家族）的演化和功能分化，进行了清晰的梳理，用时间轴的方式展示了不同物种间的功能保守性与创新性。此外，书中关于作物改良中应用分子标记辅助育种的章节，提供了大量的成功案例，这些案例不仅展示了技术路线，更重要的是深入分析了背后的育种目标和环境适应性压力，使读者能理解技术服务于农业生产的最终目的。这本书的语言风格是温和而鼓励的，没有使用过多的行话，即使是初学者也能轻松跟上节奏，它成功地激发了我探索分子机制的浓厚兴趣，并为我未来的研究方向提供了坚实的理论基础和丰富的应用灵感。

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这本关于生物信息学和蛋白质组学的巨著，简直是为我这种刚刚跨入这个领域的研究人员量身定做的。它没有急于深入那些晦涩难懂的数学模型，而是用一种近乎讲故事的方式，清晰地勾勒出了整个数据处理流程的逻辑脉络。我特别欣赏它对数据预处理阶段的细致讲解，从原始信号的噪音去除到标准化处理的各种策略，作者都给出了详尽的案例分析和优缺点对比。特别是关于如何选择合适的批次效应（Batch Effect）校正方法时，书中提供的决策树流程图简直是救星，让我这个面对海量实验数据手足无措的新手，立刻找到了方向。更让我惊喜的是，它并没有止步于介绍工具的使用，而是深入探讨了不同算法背后的生物学假设，这对于我们设计实验和解释结果至关重要。比如，在讲解聚类分析时，作者不仅展示了K-means和层次聚类，还花了相当的篇幅讨论了在基因表达数据中，为什么非负矩阵分解（NMF）有时比传统的PCA更能揭示潜在的生物学亚群。读完这些章节，感觉自己不再是简单地敲击代码的“操作员”，而是真正理解了数据背后生物学意义的“分析师”。这本书的广度和深度，让我确信它将成为我工作台上的常客，随时可以翻阅查阅那些关键的理论支撑和实操技巧。

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我是一名专注于计算神经科学的学生，通常接触的都是偏向于模型构建和动力学模拟的书籍，但这本书对于基因调控网络和信号转导路径的系统生物学描述，却给了我一种全新的、宏观的视角。它并没有把我拉回到传统的离散数学模型，而是用一种层次化的、模块化的方式来解析复杂的生物系统。书中关于布尔网络和微分方程模型在描述基因调控中的应用，处理得非常平衡。它没有陷入纯粹的理论推导，而是通过一些经典的调控回路（比如“抑或”门、振荡器模型）作为案例，展示了如何通过数学描述来预测细胞命运的转变。最吸引我的是它对“模块性”概念的探讨，即如何将一个庞大复杂的网络分解为更易于分析的子模块，以及如何识别这些模块中的关键枢纽基因（Hub Genes）。这种自上而下的系统思维，极大地拓宽了我理解复杂系统行为的框架。它让我意识到，生物学问题往往不是孤立的，而是网络结构和参数决定的，这与我在神经元网络建模中学到的思想是相通的，只是应用在了一个全新的尺度上。这本书非常适合那些希望从纯粹的计算模型转向理解生物学功能实现的读者。

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