具体描述
本书是一本集现代神经科学最新研究手段、实验技术的基本原理和操作方法之大全的工具书，也是目前国内较为全面、系统的神经科学实验方法与技术教材。重点突出当代神经科学研究方法与技术的新颖性、先进性、可操作性及实用性。所收载的全是常用的重要方法，涉及细胞神经科学、神经化学和神经药理学、分子神经科学、神经电生理学、行为神经科学、神经内分泌学等方面的内容，并介绍了当今常见、多发的神经精神系统疾病临床前研究的动物模型及体外模型和研究方法。全书共分36章253节，涵盖神经科学研究的主要技术和实验方法。全部编写人员均为美国、加拿大一流研究机构和大学的中青年科研人员，他们不仅具有坚实的理论基础，而且多年来在应用新技术上，积累了丰富的经验。他们编写此书，从实用出发，简要说明实验技术的基本原理，并介绍了自己的经验和技巧。因此，本书具有新颖、先进、实用等突出特点，适用于从事生物、医学和其他与生命科学相关的基础和应用研究的科学或教学人员，并是一本硕士生及博士生教学及科研必备的参考与工具书。
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读后感
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用户评价
这本书的叙事风格非常具有个人色彩，读起来一点也不像冰冷的学术著作，更像是一场由博学导师带领的深度智力漫游。作者在关键转折点插入的个人见解和对领域内争议性问题的剖析，极大地丰富了阅读体验。例如，在讨论连接组学（Connectomics）的局限性时，作者没有简单地指出现有技术在分辨率上的瓶颈，而是更深层次地探讨了“功能”与“结构”之间的本体论差异，这种哲学层面的思辨，让原本偏重技术的章节充满了人文关怀。此外，书中对实验伦理的讨论也十分到位，尤其是在涉及人类受试者和复杂动物模型时，作者的审慎态度令人信服。这种对科学严谨性与人文关怀并重的态度，是许多技术指南中常常缺失的。它不仅教你“如何做”，更引导你思考“为何要这么做，以及我们应该以何种态度去对待我们所研究的对象”。
评分这本书的装帧设计着实吸引眼球，封面那深邃的蓝色调，配上抽象而富有几何感的脑部结构图，仿佛瞬间就能将人拉入一个充满未知与探索的学术殿堂。初次翻阅时，我被其引言部分深深打动了。作者以一种近乎诗意的笔触，描绘了人类对大脑奥秘的千年追寻，那种既敬畏又渴望解构的复杂情感被拿捏得恰到好处。书中对历史脉络的梳理，并非枯燥的年代罗列，而是巧妙地穿插了那些改变了我们认知的关键实验和那些“灵光乍现”的瞬间。比如，对卡哈尔如何通过精妙的染色技术揭示神经元个体性的论述，简直就是一堂生动的科学史课。我尤其欣赏它在介绍早期电生理学概念时，所使用的类比和图示，即便对于初次接触这个领域的读者，也能迅速建立起对神经信号传递的直观理解。这种对知识背景的精心铺垫，为后续深入复杂的实验设计打下了坚实的基础，让人在阅读时，丝毫没有感受到传统教科书那种令人望而生畏的距离感，反而更像是在聆听一位经验丰富的大师，娓娓道来他如何一步步构建起现代神经科学的大厦。
评分作为一名研究人员，我更关注的是其实用性和前沿性。这本书在方法论部分的详尽阐述，无疑是其最大的亮点。它没有停留在对现有技术的简单罗列，而是深入探讨了每种技术背后的科学原理、优缺点以及最关键的——适用场景。比如，在讲解功能性磁共振成像（fMRI）时，作者不仅细致地分析了BOLD信号的生理基础，还花了大量的篇幅讨论了如何设计“干净”的范式以最大限度地减少伪影，这对于我们设计实验至关重要。更让我眼前一亮的是，它对新兴的光遗传学和化学遗传学技术的介绍，不仅描述了操作步骤，还结合了近年的顶级期刊论文案例，展示了这些技术如何解决过去难以回答的因果关系问题。这体现了作者对学科动态的紧密追踪，确保了内容的时效性。阅读过程中，我多次停下来，对照自己手头正在进行的项目，思考是否能借鉴书中所述的某一种更精细的控制或更先进的分析策略。可以说，它提供了一个极佳的思维工具箱，而不是简单的操作手册。
评分从排版和细节处理上看，这本书的编辑质量极高，体现了出版方对学术内容的尊重。图表的设计尤为出色，那些复杂的分子机制图和数据可视化示例，都经过了精心的简化和美化，既保证了信息的完整性，又避免了视觉上的混乱。我特别留意了参考文献的格式，其规范性和覆盖面令人赞叹，从经典著作到最新的综述都被囊括其中，为深入研究提供了可靠的索引。在涉及到数学和统计模型时，作者的处理方式也显得非常体贴。他们没有直接抛出复杂的公式，而是先用直观的语言解释背后的逻辑，然后再逐步引入必要的数学表达，这对于那些对定量分析感到畏惧的生物学家来说，无疑是一剂强心针。这种“先易后难，层层递进”的讲解结构，使得即便是需要掌握先进统计工具（如贝叶斯方法）的读者，也能找到清晰的切入点，而不会在初期的公式海洋中迷失方向。
评分这本书给我最深的感受是它所展现出的那种跨学科融合的宏大视野。它清晰地阐释了，现代神经科学已不再是单一学科的孤岛，而是深度融合了物理学、计算机科学、工程学和认知心理学的复杂系统。书中对于计算神经科学部分的介绍，展示了如何运用机器学习算法来解码神经活动的复杂模式，这一点对于希望将数据科学技能应用于生物学研究的读者来说，具有极高的指导价值。作者毫不避讳地探讨了当前领域面临的“大数据”挑战，并提供了如何利用高通量数据进行有效建模的初步思路。这种前瞻性，使得这本书不仅是对现有知识的总结，更像是为未来十年的研究指明了方向。阅读完合上书本时，我感到的不是知识的饱和，而是被激发出的强烈好奇心——迫不及待地想知道，下一个突破点究竟会在哪个交叉学科的领域诞生。
评分即便一个老板写的文笔写法中文翻译都不一样，是不同的研究生写的还是大抄呢。。。13个月泡脚嗑瓜子吃水果的时间读完，很有成就感。内容多杂八卦，是一本好书，虽然其中小错不少，内容也重复
评分即便一个老板写的文笔写法中文翻译都不一样，是不同的研究生写的还是大抄呢。。。13个月泡脚嗑瓜子吃水果的时间读完，很有成就感。内容多杂八卦，是一本好书，虽然其中小错不少，内容也重复
评分即便一个老板写的文笔写法中文翻译都不一样，是不同的研究生写的还是大抄呢。。。13个月泡脚嗑瓜子吃水果的时间读完，很有成就感。内容多杂八卦，是一本好书，虽然其中小错不少，内容也重复
评分只读电生理部分
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