具体描述
《食品安全快速检测技术及应用》比较系统地介绍了目前国内外关于食品安全检测中适用于现场快速检测的技术和常见检测指标，从实践教学入手，按照案例教学的方式编写。全书分九个模块：绪论、快速检测技术分类、农药残留快速检测技术、兽药残留快速检测技术、重金属污染的快速检测技术、食品添加物快速检测技术、食品微生物快速检测技术、生物毒素的快速检测技术、包装材料有害释出物快速检测技术。附录列表描述了17大类食品及食品生产加工环节在安全性检测中有关快速检测的主要项目，并列出有关标准（国际级、国家级、地方级）中关于食品中有害物质容许量指标，供读者参考。每章内容包括背景知识、快速检测技术的设计原理、快速检测的项目类别、思考题、实验实训等，方便各院校在实际教学中灵活使用。
《食品安全快速检测技术及应用》适合高职高专院校食品相关专业的学生使用，也可供有关技术人员参考。
现代生物医学研究进展与前沿技术 本书简介 本书深入探讨了当代生物医学领域中最为活跃和具有变革性的研究方向与技术应用。全书共分为五大部分，系统性地梳理了从基础理论到临床转化的各个关键环节，旨在为生命科学研究人员、高校师生以及医疗卫生领域的工作者提供一个全面、深入且富有启发性的参考读物。 第一部分：基因组学与蛋白质组学的新突破 本部分聚焦于高通量测序技术（NGS）的最新进展及其在疾病机制解析中的应用。我们详细阐述了单细胞测序技术如何重塑我们对组织异质性的理解，特别是在肿瘤微环境和神经回路复杂性研究中的突破。内容涵盖了从样本制备、数据处理（如质量控制、比对、变异检测）到生物信息学分析的完整流程。 在蛋白质组学方面，书中着重介绍了质谱技术的灵敏度和分辨率的提升，特别是靶向蛋白质组学（Targeted Proteomics）和空间蛋白质组学（Spatial Proteomics）的兴起。通过多个案例研究，展示了如何利用这些技术来识别新的生物标志物，解析药物作用靶点，以及绘制细胞内蛋白质相互作用网络。我们特别关注了后翻译修饰（PTM）分析在信号通路调控中的核心地位，并探讨了人工智能在海量组学数据解读中的潜力。 第二部分：再生医学与组织工程的挑战与机遇 再生医学是当前生物医学研究中最受瞩目的领域之一。本书详尽介绍了诱导多能干细胞（iPSCs）技术的优化策略，包括提高重编程效率、消除致瘤风险以及实现大规模、标准化的细胞生产。我们探讨了类器官（Organoids）模型在药物筛选和疾病建模中的革命性作用，并对比了不同来源干细胞在构建复杂器官结构上的优劣势。 组织工程部分则侧重于生物材料科学与细胞生物学的交叉融合。书中详细分析了新型生物支架材料（如水凝胶、纳米纤维）的机械性能、生物相容性及降解特性。此外，我们深入讨论了3D生物打印技术在构建功能性组织替代物中的应用，包括血管化挑战、细胞存活率的提高以及生物反应器对组织成熟度的影响。多个前沿案例涉及心脏补丁、软骨修复以及神经修复支架的构建。 第三部分：精准医疗与新型治疗策略 精准医疗的实现依赖于对个体分子特征的精准把握。本章首先梳理了伴随诊断（Companion Diagnostics）的发展历程和监管要求。随后，我们对液体活检技术进行了全面评估，重点分析了循环肿瘤DNA（ctDNA）、循环肿瘤细胞（CTCs）和外泌体（Exosomes）在早期诊断、耐药性监测和预后判断中的精确度与临床可行性。 在治疗策略方面，本书聚焦于新一代的基因编辑技术。CRISPR-Cas系统的最新发展，如碱基编辑（Base Editing）和先导编辑（Prime Editing），因其更高的精确性和更少的脱靶效应而受到高度关注。书中详细讨论了这些技术在遗传病治疗中的体内（in vivo）和体外（ex vivo）递送策略，特别是病毒载体和非病毒载体（如脂质纳米颗粒 LNP）的优化。此外，免疫疗法（如CAR-T细胞疗法）的最新迭代，包括双特异性T细胞衔接器（BiTEs）和新型免疫检查点抑制剂的联合应用，也占据了重要篇幅。 第四部分：生物传感器与实时监测技术 实时、无创或微创地获取生理和分子信息是推动临床决策优化的关键。本部分系统介绍了生物传感器技术在生物医学监测中的创新应用。我们深入分析了电化学传感器、光学传感器和基于微流控芯片（Microfluidics）的传感器的工作原理。 重点案例包括连续血糖监测（CGM）系统的技术演进，以及新型生物标志物（如炎症因子、代谢物）的高灵敏度即时检测方法。微流控技术，特别是“芯片上的实验室”（Lab-on-a-Chip, LOC）的设计，如何实现对微量样本的快速分离、富集和分析，从而为床旁诊断（Point-of-Care Testing, POCT）提供了强大的技术支撑。我们探讨了将生物传感器与可穿戴设备集成，以实现对慢性病患者的远程、连续健康管理的潜力。 第五部分：生物医学数据科学与计算模型的建立 面对爆炸性的生物数据，高效的数据处理和可靠的模型预测成为瓶颈。本部分着重讲解了生物医学数据科学的工具箱。内容涵盖了大规模生物数据库的管理、标准化和互操作性问题。 在计算建模方面，我们详述了系统生物学方法，包括代谢网络重建、信号转导网络建模以及药代动力学/药效学（PK/PD）模型的构建与应用。特别强调了深度学习（Deep Learning）在处理高维生物数据（如医学影像、基因表达谱）中的优势，包括疾病的自动分类、药物重定位（Drug Repurposing）以及预测药物毒性的能力。书中通过具体的算法介绍和应用实例，展示了如何利用计算模型加速从基础研究到临床转化的进程，提高研究的可重复性和预测的准确性。 本书特色 本书的理论深度与实践指导性并重，力求平衡前沿基础研究的广度与特定技术应用的深度。内容更新紧跟国际顶级期刊的最新发表成果，汇集了来自不同学科专家的见解，是生物医学领域研究人员、技术开发人员和政策制定者不可或缺的参考书。它旨在激发读者对跨学科交叉领域的兴趣，推动下一代生物医学技术的创新与落地。
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