Child Nutrition Physiology

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出版者:
作者:Overton, Linda T. (EDT)/ Ewente, Monica R. (EDT)
出品人:
页数:326
译者:
出版时间:
价格:89
装帧:
isbn号码:9781604563023
丛书系列:
图书标签:
  • 儿童营养
  • 营养生理学
  • 儿童健康
  • 生长发育
  • 营养需求
  • 膳食营养
  • 婴幼儿营养
  • 临床营养
  • 营养学
  • 健康饮食
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具体描述

好的,以下是关于一本名为《Child Nutrition Physiology》的图书的详细简介,该简介旨在详尽地介绍其他图书的内容,并且不会包含任何关于《Child Nutrition Physiology》这本书本身的任何信息。 --- 《现代药物研发与生物技术前沿:从分子设计到临床转化》 图书简介 本书全面、深入地探讨了当代药物研发领域的前沿技术与未来发展趋势,特别聚焦于小分子药物设计、生物制剂的工程化生产以及跨学科技术在药物开发中的融合应用。全书内容结构严谨,逻辑清晰,旨在为药物研发人员、生物技术专家、临床研究者以及生命科学领域的学者提供一份详实、具有指导意义的参考资料。 第一部分:创新药物发现与分子设计 本部分深入剖析了现代药物发现的各个关键阶段,从靶点识别到先导化合物的优化。 第一章:药物靶点的精准识别与验证 本章详细阐述了当前用于确定和验证疾病相关生物靶点的先进技术,包括基因组学、蛋白质组学、代谢组学在高通量筛选中的应用。重点讨论了利用CRISPR-Cas9系统进行功能基因组学研究,以加速新靶点的发现。同时,深入分析了如何通过计算模型(如结构生物学数据和分子动力学模拟)来预测靶点的可成药性。 第二章:计算化学与结构辅助药物设计(CADD) 本章聚焦于计算方法在药物化学中的核心作用。内容涵盖了分子对接(Docking)、分子动力学模拟(MD Simulation)、定量结构-活性关系(QSAR)模型的建立与应用。重点介绍了深度学习技术,特别是基于图神经网络(GNN)的化合物性质预测模型,及其在加速先导化合物筛选中的潜力。此外,对虚拟筛选的策略优化和结果解读进行了深入探讨。 第三章:小分子药物的合成化学与库构建 本章着眼于高效、多样化的有机合成策略在药物化学中的实践。内容包括组合化学、片段式药物设计(FBDD)中的合成路线设计。特别强调了流式化学(Flow Chemistry)在提高反应效率、安全性和可放大性方面的应用,以及构建具有高化学多样性和生物学相关性的化合物库的技术规范。 第二部分:生物制剂与生物技术工程 本部分全面覆盖了生物大分子药物的研发、生产及工程化挑战。 第四章:单克隆抗体(mAb)的工程化与优化 本章详细介绍了新一代单克隆抗体药物的设计原理,包括双特异性抗体(BsAb)、抗体药物偶联物(ADC)的构建技术。深入探讨了如何通过亲和力成熟、稳定性优化和Fc段工程改造来提升治疗指数。内容也涉及了生产过程中细胞株的构建、培养基优化以及下游纯化技术的选择。 第五章:重组蛋白与多肽药物的制备 本章专注于重组蛋白和多肽类药物的生产工艺。详细阐述了不同表达系统(如大肠杆菌、酵母、哺乳动物细胞)的选择标准、表达优化策略,以及高效的层析分离和质量控制方法,确保产品的高纯度和生物活性。同时,讨论了多肽药物的稳定化技术,例如环化和修饰策略。 第六章:先进细胞与基因治疗技术(CGT) 本章是针对前沿生物疗法的深入解析。内容包括嵌合抗原受体T细胞(CAR-T)疗法的最新进展、病毒载体(腺病毒、慢病毒、AAV)的设计与包装、以及非病毒载体递送系统的比较分析。重点探讨了在临床应用中实现安全、高效基因编辑和细胞扩增的关键技术瓶颈及解决方案。 第三部分:药物转化与临床前研究 本部分关注从实验室发现到临床试验转化的关键环节,强调转化医学的重要性。 第七章:药代动力学(PK)与药效学(PD)的整合研究 本章详细介绍了用于评估药物在体内的吸收、分布、代谢和排泄(ADME)的体外模型和体内研究方法。重点阐述了生理药代动力学模型(PBPK)在预测人类PK行为中的应用。同时,讨论了生物标志物在PK/PD关联性研究中的作用,以及如何利用这些数据指导临床剂量设计。 第八章:毒理学评估与安全性评价体系 本章全面梳理了药物研发中至关重要的安全性评价流程。内容涵盖了遗传毒性测试、重复剂量毒性研究、生殖毒性及致癌性研究的国际指导原则与实践标准。特别关注了利用高内涵筛选(HCS)和器官芯片(Organ-on-a-Chip)技术,以期替代或减少动物实验,实现更早期的毒性预测。 第九章:生物标志物在临床研究中的应用 本章聚焦于生物标志物在临床转化研究中的指导作用。内容包括:如何选择和验证用于疾病诊断、预后判断和疗效监测的分子标志物。详细分析了伴随诊断(CDx)策略的开发流程,以及如何利用生物标志物指导患者分层,实现精准医疗。 第四部分:新兴技术与未来展望 本部分展望了驱动未来药物研发突破的关键新兴领域。 第十章:人工智能与机器学习在药物研发中的变革 本章探讨了AI/ML技术在整个药物研发链条中的深度渗透。内容包括:利用深度学习进行新化学实体(NCE)生成、预测化合物的ADMET性质、优化合成路径,以及加速临床试验设计和患者招募。强调了数据治理和模型可解释性(XAI)在构建可信赖AI系统中的挑战。 第十一章:新型给药系统与制剂工程 本章关注如何通过先进的制剂技术解决现有药物的生物利用度低、靶向性差等问题。内容涵盖了脂质纳米粒(LNP)、聚合物胶束、微针贴剂等新型载体系统的设计与制备。重点讨论了如何利用这些系统实现药物的控释和精准递送,特别是针对难溶性药物和核酸药物。 第十二章:个性化医疗的实现路径与挑战 本章从宏观视角审视了如何整合多组学数据、电子健康记录(EHR)和可穿戴设备数据,构建面向个体化的疾病模型和治疗方案。探讨了法规环境、数据隐私保护以及医疗系统基础设施建设,是实现真正个性化药物服务的关键障碍与应对策略。 本书的特色在于其内容的广度和深度兼备,不仅覆盖了传统药物研发的坚实基础,更前瞻性地整合了计算科学、生物工程和人工智能等颠覆性技术,为读者提供了理解和参与下一代药物创新的全面框架。

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