医用化学基础实验指导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:上海第二军医大学

作者:高欢

出品人:

页数:109

译者:

出版时间:2007-9

价格:24.00元

装帧:

isbn号码:9787810607704

丛书系列:

图书标签:

• 医用化学
• 化学实验
• 医学
• 基础医学
• 实验指导
• 高等教育
• 教材
• 分析化学
• 临床化学
• 实验教学

《现代分子生物学技术：原理与应用》 图书简介 本书旨在为生命科学、生物技术及相关领域的研究人员、教师和高年级本科生提供一本全面、深入且兼具实践指导意义的分子生物学技术手册。在当代生命科学研究中，分子生物学技术已成为探索生命现象、解析复杂疾病机制、开发新型生物制剂和诊断工具的基石。本书系统梳理和详尽阐述了从经典技术到前沿方法的全貌，力求在理论深度与操作可行性之间取得完美平衡。 第一部分：分子生物学基础与核心技术原理 本部分着重奠定读者理解复杂技术的理论基础。我们首先回顾了现代分子生物学对生命核心过程——基因的复制、转录与翻译——的最新认知。随后，详细剖析了分离和分析核酸（DNA与RNA）的关键技术原理。 核酸的分离、纯化与定量： 涵盖了从细胞和组织中提取高纯度、高完整性核酸的多种方法，包括有机溶剂萃取法、固相萃取（柱层析法）的优化策略，以及对DNA/RNA浓度、纯度和完整性的精确评估技术，如纳米滴度计应用与电泳质量控制。 凝胶电泳技术精要： 深入探讨了琼脂糖凝胶和聚丙烯酰胺凝胶（PAGE）电泳的分子基础，包括不同缓冲系统、电压梯度、染色剂（如溴化乙锭替代品）的选择，以及如何根据分子量和电荷差异设计分离方案。特别关注了二维电泳在蛋白质组学前处理中的应用。 第二部分：基因的体外操作与扩增技术 本部分聚焦于重组DNA技术的核心工具——聚合酶链式反应（PCR）及其衍生技术的原理、优化与故障排除。 聚合酶链式反应（PCR）的深度解析： 详细介绍了PCR的三个基本循环阶段的热力学与动力学基础，以及Taq酶的特性。内容涵盖了标准PCR的引物设计原则（Tm值计算、二级结构预测），反应条件的优化（Mg2+浓度、退火温度梯度法），以及对非特异性扩增和引物二聚体问题的系统性解决策略。 定量实时荧光PCR（qPCR/RT-qPCR）： 阐述了荧光报告技术（如TaqMan探针、SYBR Green染料）的原理，并重点讲解了绝对定量与相对定量的数学模型（$2^{-DeltaDelta C_t}$法）。书中提供了大量案例，指导研究人员如何建立可靠的内参基因选择标准和标准曲线，确保数据可重复性。 高保真与特殊PCR技术： 探讨了用于克隆和测序的各种高级PCR变体，包括高保真DNA聚合酶的应用、连接酶介导的末端修复（Ligation-Mediated PCR, LM-PCR）、以及基于随机引物的扩增技术。 第三部分：基因克隆与序列分析的前沿进展 本部分将视角转向基因的重组、表达调控以及下一代测序技术（NGS）的基础。 重组DNA技术与载体构建： 系统比较了质粒、病毒载体（腺病毒、慢病毒）的结构特点、包装效率和适用场景。详细介绍了酶切/连接法、重组酶技术（如Gibson Assembly, SLIC）以及高效的分子克隆策略，强调了在载体设计中对启动子、增强子、筛选标记和靶向序列的精确选择。 基因编辑技术： 深入剖析了CRISPR-Cas9系统的作用机制，包括sgRNA的设计、Cas9核酸酶的切割特异性，以及后续的非同源末端连接（NHEJ）和同源重组修复（HDR）的效率影响因素。此外，也涵盖了新型碱基编辑器（Base Editors）和先导编辑器（Prime Editors）的应用潜力。 下一代测序（NGS）原理入门： 提供了对主流NGS平台（如Illumina SBS技术）的宏观介绍，解释了文库制备、簇生成和高通量数据产生的基本流程，为读者后续进行转录组学（RNA-Seq）、宏基因组学和全基因组重测序打下概念基础。 第四部分：蛋白质研究的关键技术 分子生物学研究的终点往往指向蛋白质的功能验证。本部分详细介绍了蛋白质的制备、分离和相互作用研究方法。 蛋白质表达与纯化： 涵盖了大肠杆菌、酵母、昆虫细胞和哺乳动物细胞系统在重组蛋白表达中的优缺点。详细指导了亲和层析（GST, His-tag, MBP）、离子交换和凝胶过滤层析的优化步骤，以及如何应对包涵体形成和蛋白折叠错误问题。 免疫印迹（Western Blotting）的标准化操作： 深入探讨了SDS-PAGE的缓冲体系选择、转膜效率的控制（干转与湿转）、一抗和二抗的孵育条件，以及化学发光和荧光检测技术的定量比较。 蛋白质相互作用研究： 重点介绍了酵母双杂交（Y2H）系统的原理与局限性，以及在细胞内研究蛋白质复合物的共免疫沉淀（Co-IP）技术的实验设计和结果验证标准。 本书特色 本书的突出特点在于其极强的实用性和前沿性。每一章节均包含“实验优化与常见问题”模块，汇集了资深研究人员在实际操作中积累的经验教训。书中配有大量的流程图、原理示意图和数据分析实例，而非仅仅停留在理论描述。我们相信，《现代分子生物学技术：原理与应用》将成为生命科学领域研究者案头不可或缺的、可靠的技术参考指南。

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作为一本指导实验的书籍，我最看重的是其对“为什么这么做”的解释，而不是“怎么做”的机械重复。在电化学实验单元，这本书成功地构建了电极电位与浓度的拉乌尔斯方程之间的桥梁，让我明白电位测定法远不止是“读数”那么简单。作者对参比电极的结构和稳定性分析尤其到位，这直接关系到测量的准确性。但美中不足的是，该书在“试剂的准备与管理”方面的着墨太少了。医用化学实验对试剂的纯度和储存条件要求极高，例如某些缓冲液需要避光、低温保存，但书中只在具体实验步骤中零散提及，没有一个系统性的章节来集中阐述常用试剂（尤其是标准溶液）的有效期、储存规范以及报废处理流程。这种分散的叙述方式，使得初学者很难形成一套完整的、贯穿始终的试剂管理意识，很容易因为试剂不合格而导致整个实验失败，这在时间和资源都有限的教学实验中是非常可惜的。

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我是在为高年级实验课查找参考资料时接触到这本指导书的。它最大的优点在于其详尽的背景介绍，对于那些想深入探究实验背后的医学应用的学生来说，提供了非常好的切入点。比如在涉及血液生化指标测定时，它会穿插介绍相关的生理病理知识，将化学实验与临床诊断需求紧密结合。这种跨学科的融合性，极大地提升了学习的兴趣和动力。然而，这本书在“故障排除指南”（Troubleshooting Guide）的设置上明显不足。在进行复杂的酶活性测定时，如果反应速率曲线出现异常平坦或陡峭，书中仅仅给出了“检查温度或酶的活性”这样的笼统建议。一个合格的实验指导手册，理应提供一个更系统化的排错流程图，例如：首先检查缓冲液pH值是否正确，其次是底物浓度是否达到饱和，最后才是试剂活性问题等，按优先级给出诊断路径。缺乏这种结构化的故障排除框架，使得学生在面对实验中的“疑难杂症”时，仍然感到束手无策，只能依赖老师的现场指导，这削弱了指导书的独立指导价值。

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这本书的装帧和排版设计给我留下了非常深刻的印象，它透着一股老派工匠精神。纸张质量不错，不容易被试剂溅污后马上渗透，这在湿法实验室里是个小小的福音。不过，我得说，内容上的一些细节处理稍微有些刻板。比如在安全规范部分，虽然强调了防护措施的重要性，但对于一些特定的、具有潜在高风险的反应（比如强氧化剂与有机物的接触风险等），其警示图标和文字的醒目程度可以再加强一些，毕竟在紧张的实验过程中，一眼就能捕捉到的警示信息至关重要。另外，实验记录和数据处理的要求显得有些过于传统。它要求使用方格本进行记录，并且规定了非常严格的数字有效位数要求，虽然从规范性角度看没错，但在当前普遍使用电子记录工具的背景下，缺乏如何利用电子表格软件（如Excel）进行数据拟合和图表绘制的指导，显得有些脱节了。这本书更像是一个“纸质时代”的完美产物，但医学化学实验正在加速向数字化转型。

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这本书的封面设计相当朴实，拿到手的时候就给人一种沉甸甸的学术气息，不像现在很多教材那样花哨。我主要关注的是它的实验操作部分，因为对于我们这些初入医化领域的学生来说，动手能力是重中之重。翻开目录，能明显感觉到编者在内容编排上的用心，从基础的溶液配制到相对复杂的滴定分析，逻辑性很强，循序渐进。比如在进行酸碱滴定时，对滴定终点的判断标准描述得非常细致，不仅有理论上的pH范围，还结合了实际操作中指示剂颜色变化的微妙之处，这一点对于我初次尝试时避免过量滴定非常有帮助。遗憾的是，对于一些现代仪器分析技术的介绍相对保守，比如高效液相色谱（HPLC）的部分，虽然原理讲得很清楚，但在仪器的日常维护和常见故障排除方面的实例偏少，我个人更希望看到一些“实战经验”的分享，毕竟实验室里总会遇到各种突发状况。总体来说，作为一本打基础的实验指导书，它的严谨性和系统性是毋庸置疑的，但如果能在与时俱进的实验技术更新和故障排除的实操性上再加强一点，那就更完美了。

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我对这本书的理解，更多是从其对实验原理的深入浅出阐述角度出发的。很多基础化学实验，学生往往只记住了步骤，却不明白背后的化学机理。但这本指导书在这方面做得相当到位。它没有简单地罗列步骤，而是将每一步操作与相关的化学平衡、热力学、动力学概念紧密联系起来。尤其在定量分析章节，讲解质量守恒定律在重量分析中的具体体现时，作者引用了好几个经典的案例，让我真切体会到理论是如何指导实践的。例如，在进行沉淀分离时，它详细分析了不同温度、不同pH值对沉淀纯度和收率的影响，而不是简单地说“控制温度在XX度”。不过，我注意到书中在对“误差来源分析”的深度上似乎有所欠缺。实验误差的分析是提升实验技能的关键，但这本书更多停留在定性描述上，例如提到“操作不当”，却很少提供定量分析工具，比如如何计算系统误差和随机误差的百分比，这让我在试图优化实验流程时感到有些力不从心。期待未来版本能增加一些关于统计学在实验数据处理中的应用实例。

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