具体描述
《生物医学信息学(第3版)》包括三部分共24章，均由美国著名大学和医院有实际经验的一线专家撰写。第一部分(第1～11章)介绍生物医学信息学的基本概念和理论；第二部分(第12～22章)偏重讨论生物医学信息学的应用；第三部分(第23～24章)对生物医学信息学的发展前景做了展望。每章的开始部分提出一些导读性问题，明确告诉读者该章要讲述的问题；正文论述部分既有准确的概念定义，又有丰富的图表和临床实例及真实临床场景描述；每章结尾列出一组思考问题。《生物医学信息学(第3版)》是当前国际上生物医学信息学领域最权威的基础教科书之一。
《生物医学信息学(第3版)》可作为医学、药学、医学信息学、生物医学工程和公共卫生等相关专业本科、专科的生物医学信息学课程教材或参考书，对健康信息学感兴趣的医生、护士、管理人员，以及从事医疗服务的技术人员、医疗保险事业人士也可以参考阅读。
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读后感
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用户评价
拿到这本书的时候，我其实有点担心，因为我之前对这方面的内容接触不多，生怕里面的数学和编程部分会让我望而却步。然而，这本书的写作风格出乎意料地平易近人。作者似乎非常懂得如何引导一个对新领域探索的读者，他从基础的统计学原理讲起，逐步过渡到更高级的机器学习在生物数据分析中的应用。最让我印象深刻的是它对“数据清洗”和“质量控制”的重视，很多入门级的书籍都会忽略这些繁琐却至关重要的步骤，但这本书却花了大量篇幅强调了“垃圾进，垃圾出”的原则，并提供了详尽的实践指南。我跟着书中的步骤尝试处理了一组公开可用的基因表达数据，收获颇丰，那些原本看起来杂乱无章的数字，在经过恰当的处理和可视化后，竟然呈现出了清晰的生物学意义。此外，书中对不同数据源（如公共数据库、高通量测序结果）的整合策略也有独到的见解，这在当前多组学研究的大背景下，显得尤为重要和实用。这本书的结构安排非常合理，逻辑衔接自然流畅，让人有一种“读下去”的内在驱动力，而非仅仅是“应付学习”的任务感。
评分这本书简直是为我量身定做的！我一直对生命科学和计算机技术交叉的领域非常着迷，尤其是当涉及到如何从海量生物数据中挖掘出有价值的信息时。这本书的叙述方式非常引人入胜，它不像那些枯燥的教科书，而是像一位经验丰富的导师在娓娓道来，将复杂的概念分解得清晰易懂。它深入浅出地讲解了数据结构在生物学问题中的应用，比如如何有效地存储和检索基因序列信息，这一点对于处理基因组学数据至关重要。我特别欣赏作者在介绍算法时，不仅仅停留在理论层面，而是结合了实际的生物学案例，比如蛋白质折叠预测或者疾病诊断模型构建，这让我对所学知识有了更直观的认识和更深刻的理解。书中的图表设计也非常精妙，那些流程图和架构图，简洁明了地勾勒出了信息处理的脉络，即使是初学者也能很快抓住重点。读完前几章，我已经感觉自己的思维模式在发生转变，开始从一个纯粹的生物学视角，转向一个更注重数据驱动和计算思维的综合性视角。这本书的深度和广度都让人惊叹，它搭建起了一座坚实的桥梁，连接了实验室里的湿实验和屏幕前的冷数据。
评分多年来，我一直关注着计算生物学领域的发展，阅览过不少相关的书籍，但真正能让我感到耳目一新的并不多见。这本书的独特之处在于其对“数据治理”和“伦理规范”的深入探讨，这在强调数据隐私和可重复性的今天，具有极高的前瞻性和现实意义。作者没有回避生物医学数据中固有的复杂性、偏差和潜在的伦理陷阱，而是直面这些问题，并提供了如何通过严谨的流程设计来缓解这些风险的策略。例如，在讨论电子健康记录（EHR）数据挖掘时，它详尽分析了数据脱敏的技术要求和法律框架的演变，这对于任何涉及临床数据分析的研究者都是必读的内容。更令人赞赏的是，本书对“元数据”重要性的强调，它阐述了如何通过标准化和充分的描述性信息，来确保分析结果的长期可信度和跨平台的可比较性，这极大地提升了整个研究体系的鲁棒性。整体来看，这本书的视野开阔，内容扎实，不仅仅停留在技术层面，更触及了学科发展的深层结构和责任边界。
评分这本书的排版和装帧质量非常高，拿在手里很有分量感，这反映了出版社对内容的重视。内容上，它最吸引我的部分是关于复杂系统建模和网络生物学的前沿探索。作者没有局限于传统的单基因或单通路分析，而是将视角提升到了整个生物网络层面，详细解析了如何构建和分析基因调控网络、代谢网络乃至疾病传播网络。书中对图论在生物网络分析中的应用进行了细致的讲解，从基础的中心性指标到更复杂的模块发现算法，讲解得层次分明，脉络清晰。我尤其欣赏作者在介绍这些高级分析方法时，始终保持着对生物学背景的尊重，他反复强调，没有深入的生物学理解，再精妙的算法也只是空中楼阁。阅读过程中，我时不时会停下来，思考这些网络模型如何映射到我们正在研究的癌症信号通路中，它提供了一套全新的、更宏观的视角来审视生命现象的复杂性。这本书无疑是为那些渴望超越基础数据处理，进入到系统生物学和复杂疾病建模阶段的读者准备的深度读物。
评分我是一位正在准备转型到生物信息分析领域的研究生，急需一本能够快速提升实战能力的参考书。这本书完全满足了我的需求，它更像是一本“工具箱”而非纯粹的理论教材。作者在介绍每一种分析方法时，都会附带相关的软件工具链推荐和代码示例的框架说明。虽然书里没有提供可以直接运行的完整代码包，但它清晰地指出了解决特定生物学问题所需的算法思路和关键参数设置，这反而培养了我们自己去查阅官方文档和搭建分析流程的能力，这对于长期发展来说比死记硬背代码重要得多。我尤其喜欢其中关于高维数据降维和分类模型的章节，作者用形象的比喻解释了PCA和t-SNE背后的数学逻辑，让我彻底明白了为什么在可视化基因表达数据时，这些方法如此有效。这本书的价值不仅在于传授知识，更在于塑造一种解决问题的计算思维方式，它教会你如何“像信息学家一样思考”生物学问题。对于希望将理论知识迅速转化为实际分析能力的人来说，这本书无疑是一份宝贵的财富。
评分如果涉及技术方面，推荐大家挑选其他书籍。2014年国外已出第四版，但国内只引进10年第三版，并没有及时更新。 信息量非常大，对其他领域不太了解，但cs领域能将一本《计算机科学概论》疯狂聚集到一章（20多页）。看了这本书后看清华大学出版社的那本《医学信息学》后，轻松多了。 时间所限，只看了前面8章。但在看这本书的过程中再一次感到自己的渺小。一是国内原来有这么多优秀的前辈，繁忙工作外，每人负责一两章翻译工作，最终荟萃出这本书；二是知识领域浩大，作为一门交叉学科，生物医学、计算机与认知心理学等多学科融合，最后汇聚成这一体系。 可是个人兴趣还是在如何具体实现上，至于本书其他内容，来日江湖再见。
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