Cecil Textbook of Medicine

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出版者:Elsevier Science Health Science div
作者:Goldman, Lee (EDT)/ Ausiello, Dennis, M.D. (EDT)
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:
价格:135
装帧:HRD
isbn号码:9780721696539
丛书系列:
图书标签:
  • 医学
  • 内科学
  • 教科书
  • 西医
  • 临床医学
  • 医学教育
  • Cecil
  • 医学参考书
  • 诊断学
  • 治疗学
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具体描述

好的,这是一本名为《系统生物学原理与实践》的图书简介: --- 系统生物学原理与实践 深度探索生命复杂网络的导航图谱 作者: 魏明,陈丽华,张宏宇 出版社: 环球科学出版社 出版日期: 2024年5月 定价: 498.00 元 页数: 1280 页(含彩图及附录) 装帧: 精装 --- 内容简介 在二十一世纪的生命科学领域,研究范式的变革已势不可挡。传统的还原论方法在面对细胞、组织乃至完整生物体所展现出的复杂、非线性动态行为时,逐渐暴露出其局限性。《系统生物学原理与实践》 正是在这一时代背景下应运而生的一部里程碑式的专著。它不仅系统梳理了系统生物学的理论基石、核心方法论,更提供了从数据采集、建模仿真到实验验证的完整操作流程,旨在为跨学科研究人员提供一把深入理解生命系统整体功能的钥匙。 本书的撰写团队汇集了生物信息学、计算数学、分子生物学及临床医学领域的资深专家。全书结构严谨,内容详实,深度适中,力求在理论的深度与工程实践的可操作性之间找到完美平衡。全书共分为七大部分,二十八个独立章节,覆盖了从基础概念到前沿应用的广阔领域。 --- 第一部分:系统生物学的基础与哲学(第 1-4 章) 本部分是全书的理论奠基。首先,我们追溯了系统生物学从“整体大于部分之和”这一哲学思想到现代定量科学的演变历程。详细阐述了涌现性(Emergence)、鲁棒性(Robustness)、模块化(Modularity) 等核心概念在生物系统中的具体体现。 第 1 章:从还原论到整体观:系统思维的建立 深入探讨了牛顿力学范式在描述生命现象时的内在矛盾,引入了非平衡态热力学和复杂性科学对生物学的启发。 第 2 章:核心网络构建块:分子相互作用的量化 重点介绍了蛋白质-蛋白质相互作用网络(PPI)、基因调控网络(GRN)的构建基础,并区分了拓扑结构与动态功能的区别。 第 3 章:数据驱动的系统:高通量组学的整合框架 详述了基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学数据的采集、标准化与初步整合技术,强调数据质量控制的重要性。 第 4 章:信息流与稳态维持:细胞作为信息处理系统 将细胞视为一个信息网络,解析信号转导通路如何实现信息的接收、放大、积分和决策制定。 --- 第二部分:定量建模的核心方法论(第 5-10 章) 这是全书的技术核心,详细介绍了用于描述和预测生物系统行为的数学工具箱。本书摒弃了晦涩的纯理论推导,转而聚焦于模型建立的生物学意义和工程实现。 第 5 章:常微分方程(ODE)模型:动力学描述的基石 以经典的代谢通路(如糖酵解)为例,教授如何根据酶促反应动力学(Michaelis-Menten)建立和求解常微分方程组,并讨论了参数估计的挑战。 第 6 章:随机过程与化学计量学:低拷贝数系统建模 针对基因表达、细胞内信号分子稀疏的现象,引入了化学主方程(CME)和Gillespie算法,这是精确模拟噪声效应的关键。 第 7 章:布尔网络与逻辑推理:定性状态空间的探索 探讨了在信息不完全时,如何利用逻辑门(AND, OR, NOT)描述基因开关的开关行为,特别是用于肿瘤细胞分化路径的分析。 第 8 章:网络拓扑分析与图论 详细阐述了中心性度量(度中心性、介数中心性、接近中心性)在识别关键调控节点中的应用,并引入了网络模块识别算法(如 Louvain 算法)。 第 9 章:因果推断与信息论在网络重构中的应用 超越简单的相关性分析,本书引入了互信息、格兰杰因果检验等工具,用于从大规模数据中推断真实的因果链条。 第 10 章:贝叶斯推断与概率编程 介绍如何利用贝叶斯方法处理模型中的不确定性,并利用现代概率编程语言(如 Stan 或 PyMC)进行参数后验分布的采样。 --- 第三部分:代谢系统与通量分析(第 11-14 章) 代谢是细胞物质和能量循环的基础,本部分专注于如何从系统的角度解析代谢流。 第 11 章:代谢组学数据处理与注释 详述了代谢物鉴定、定量分析的标准流程,特别是高分辨质谱数据的解析策略。 第 12 章:通量平衡分析(FBA)与最大化目标函数 详细讲解了如何构建代谢网络约束模型(CM),以及如何使用线性规划求解最优通量分布,以预测微生物的生长速率。 第 13 章:动态代谢建模(Dynamic FBA, dFBA) 将 FBA 扩展到时间维度,模拟代谢环境变化对通量重组的响应时间与路径选择。 第 14 章:同位素标记与代谢流追踪(MFA) 结合实验技术,解释如何利用 ${ }^{13} ext{C}$ 标记数据来验证和校准动态代谢模型。 --- 第四部分:基因调控网络的动态解析(第 15-18 章) 本部分聚焦于基因表达的复杂调控模式及其在细胞身份维持中的作用。 第 15 章:转录因子结合位点预测与调控元件的系统分析 介绍了基于机器学习的转录因子结合位点(TFBS)预测方法,以及它们在启动子区域的协同作用。 第 16 章:时序数据分析:从快照到动态轨迹 重点讲解了如何利用单细胞时间序列数据(如 scRNA-seq 轨迹推断),重建细胞命运决定的动态路径。 第 17 章:宏基因组学网络:生态系统层面的调控 将系统思维扩展到微生物群落,分析群落层面的代谢耦合与竞争关系。 第 18 章:表观遗传调控的系统建模 探讨了染色质可及性、DNA 甲基化等对基因表达长期稳定性的贡献,并尝试将其纳入系统框架。 --- 第五部分:疾病的系统生物学视角(第 19-22 章) 系统生物学为理解复杂疾病,如癌症和神经退行性疾病,提供了新的诊断和治疗靶点发现途径。 第 19 章:癌症的异质性与进化:多尺度建模 分析了肿瘤内克隆异质性如何通过网络动态演化,导致治疗抵抗,并介绍了适应性动力学模型。 第 20 章:药物靶点识别与组合策略的系统筛选 利用网络扰动分析(如删除关键节点)来预测“虚拟”的合成致死性或协同增效的药物组合。 第 21 章:系统药理学与个体化医学 讨论如何整合患者自身的基因组、代谢组数据,构建个性化模型,预测药物反应和毒性。 第 22 章:宿主-病原体相互作用的网络基础 从信息论角度解析免疫系统与病原体在分子水平上的“军备竞赛”,及其在感染性疾病中的系统失衡。 --- 第六部分:实验验证与模型校准(第 23-25 章) 模型并非终点,有效验证才是系统生物学的精髓所在。本部分强调了“设计-构建-测试-学习”的闭环。 第 23 章:模型可约性与简化策略 介绍在模型复杂性与可解释性之间的权衡艺术,如稳态简化(Quasi-Steady State Assumption, QSSA)的应用条件。 第 24 章:灵敏度分析与关键参数识别 系统讲解了如何通过模型分析确定哪些实验测量对模型输出贡献最大,指导高效的后续实验设计。 第 25 章:反馈实验设计:主动探针的引入 讲解如何设计精巧的基因敲除或药物干预实验,以区分两个相互竞争的网络结构假设。 --- 第七部分:前沿交叉与未来展望(第 26-28 章) 第 26 章:单细胞系统生物学:时空分辨率的革命 讨论单细胞多组学数据如何挑战传统的群体平均模型,以及如何处理高维稀疏数据。 第 27 章:合成生物学与系统工程 介绍如何利用系统模型指导人工生物线路的构建,实现对细胞功能的精确编程。 第 28 章:人工智能与深度学习在系统生物学中的整合 探讨神经网络如何被用于发现非线性动态关系,以及可解释性 AI 在生物学中的应用前景。 --- 目标读者 本书面向生命科学、生物医学工程、数学建模、计算机科学等领域的研究生、博士后研究人员、青年教师,以及希望将定量分析方法引入其研究范畴的资深科学家。具备基础的生物学知识和微积分、线性代数知识的读者将能最大化地吸收本书内容。 《系统生物学原理与实践》 不仅仅是一本参考书,它更是一本指导读者建立全新生命科学研究范式的行动指南,是迈向精准生物医学时代的必备工具书。

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读后感

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用户评价

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我是一名对医学充满好奇心的普通读者,这本书对我来说,更像是一扇通往疾病世界的大门。我一直对人体是如何运作以及当它出现问题时会发生什么感到着迷。这本书虽然名字听起来很学术,但我发现它在很多地方都写得非常生动,即便是一些复杂的医学概念,也能通过清晰的语言和精美的插图来解释。我尤其喜欢那些关于常见疾病的章节,比如高血压、糖尿病和哮喘。它不仅仅是告诉你这些疾病是什么,还会解释它们是如何发生的,身体会发生哪些变化,以及为什么会出现那些症状。这让我对自己的健康有了更深的认识,也更明白为什么医生会建议我做某些检查或采取某种治疗。书中还有一些关于药物作用机制的介绍,我对此非常感兴趣,了解药物是如何在体内发挥作用的,让我对治疗过程有了更透明的理解。我也会时不时地翻阅一下关于一些罕见病的部分,虽然我可能永远不会遇到这些疾病,但了解它们的存在,以及医学界是如何努力去治疗它们,让我感到非常震撼和敬佩。这本书让我觉得,医学研究是一个不断探索和进步的过程,充满了挑战,但也充满了希望。

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这本书我真是用了好一阵子了,一开始是指导老师推荐的,说这是临床医生的“圣经”。说实话,拿到手的时候,被它的厚重感震撼到了,简直像一块砖头!翻开第一页,密密麻麻的文字和丰富的插图立刻把我拉入了知识的海洋。刚开始读的时候,确实有点吃力,毕竟涵盖的范围太广了,从呼吸系统到消化系统,从心血管疾病到神经系统,几乎囊括了内科所有的疾病。我最喜欢的部分是关于感染性疾病的章节,它对各种病原体的描述,以及由此引起的临床表现和治疗方案,都非常详尽。特别是那些罕见病的介绍,让我大开眼界,也深切体会到医学的博大精深。我常常在门诊遇到一些疑难杂症,就会赶紧翻开这本书,查找相关的资料,每次都能从中获得启发,找到诊断和治疗的线索。这本书不光是罗列知识,它更注重于疾病的病理生理机制,以及不同疾病之间的鉴别诊断,这一点对于我提高临床思维能力非常有帮助。我特别欣赏它对疾病的演变过程的细致描述,从最初的感染到长期的并发症,能够帮助我更全面地理解疾病的发展。而且,书中提到的许多经典病例分析,也让我受益匪浅,仿佛置身于真实的临床场景中,学习如何应对各种挑战。这本书的索引做得非常棒,即使篇幅再大,需要查找某个特定内容时,也能迅速定位,大大节省了我的时间。

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老实说,我不是医学专业的,这本书是作为我某个项目的研究资料来使用的。因为项目涉及到一些比较复杂的疾病模型,所以我需要一个权威的、信息全面的参考书。这本书绝对满足了我的需求。我最开始关注的是它的神经系统部分,因为我的项目与神经退行性疾病有关。关于阿尔茨海默病和帕金森病的病理机制、诊断标准以及最新的治疗进展,这本书都有非常深入的探讨。我特别喜欢它对于分子生物学和遗传学在这些疾病发病中的作用的介绍,这与我项目中的一些研究方向非常契合。它还详细介绍了各种神经影像学技术在诊断中的应用,以及如何解读这些影像结果,这一点对于我理解研究数据非常有帮助。当然,这本书的内容确实非常专业,很多地方需要结合其他资料才能完全理解。但我认为,对于需要进行深度研究的人来说,这本书的价值是无可替代的。我最看重的是它对科学证据的引用和分析,它不仅仅是陈述事实,更会讨论不同研究之间的争议和结论,这让我能够更批判性地看待信息。即使是那些我不太熟悉的领域,比如内分泌系统或者泌尿系统,这本书的条理清晰和内容的严谨性也让我能够快速建立起基本的概念。

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坦白讲,我不是医学界人士,纯属偶然的机会接触到这本书。我的专业是历史学,偶然发现其中一些章节对理解特定历史时期社会健康状况以及当时人们的医学认知有非常重要的参考价值。比如,关于瘟疫的章节,它不仅描述了疾病本身的特点,还包含了当时的社会影响、人们的应对方式,甚至还涉及一些当时的医疗理论,这对于我研究特定历史时期的社会生活提供了非常独特的视角。我特别关注的是那些关于疾病传播模式和公共卫生政策的论述,这些内容能够帮助我理解在缺乏现代科技的情况下,人们是如何与疾病抗争的。书中对于不同历史时期疾病认知的演变,也让我对人类文明的发展有了更深的思考。虽然这本书的语言和专业术语对我来说有些挑战,但我尝试通过查阅其他资料来辅助理解。它给我带来的不仅仅是医学知识,更是对人类历史进程中,疾病扮演角色的深刻洞察。我发现,即便是在现代医学高度发达的今天,这本书依然能够提供关于疾病背后人文和社会层面的思考,这一点让我觉得它的价值远远超越了单纯的医学教科书。

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作为一名即将毕业的医学生,这本书是我学习生涯中不可或缺的工具。在准备执业医师资格考试的过程中,这本书给予了我莫大的帮助。它的知识体系非常完整,涵盖了内科的各个专业,为我打下了坚实的基础。我特别喜欢它在介绍疾病时,会详细讲解其流行病学、病因、发病机制、临床表现、诊断、治疗和预后。这种系统性的讲解方式,让我能够将零散的知识点串联起来,形成一个完整的医学知识网络。在复习过程中,我常常利用它的章节索引来定位重点内容,然后深入阅读,理解其中的细节。书中提到的许多鉴别诊断列表,对于我区分相似疾病非常有价值,能够帮助我在考试中更准确地做出判断。此外,它还包含了一些临床实践指南和治疗建议,这让我对未来的临床工作有了更清晰的认识,也为我学习实际操作技能提供了指导。虽然这本书的内容量很大,但它的组织结构非常合理,每一章节都像一个独立的知识模块,方便我逐个攻破。我已经开始将它作为我日常学习的案头书,相信在未来的执业生涯中,它还会继续伴随我成长。

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