Molecular Epidemiology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Oxford Univ Pr

作者:Carrington, Mary K. (EDT)/ Hoelzel, A. Rus (EDT)

出品人:

页数:264

译者:

出版时间:2002-1

价格:$ 111.87

装帧:Pap

isbn号码:9780199638109

丛书系列:

图书标签:

• 分子流行病学
• 流行病学
• 遗传流行病学
• 生物标志物
• 疾病风险
• 基因与环境
• 公共卫生
• 癌症流行病学
• 慢性病
• 分子生物学

好的，这是一份关于一本名为《分子流行病学》（Molecular Epidemiology）的图书的详细简介，其内容将完全不涉及您提到的那本特定书籍的任何信息，而是构建一个全新的、关于另一本可能存在的、具有该书名的书籍的详细描述。 --- 书名：分子流行病学：从实验室到人群健康实践的桥梁 作者： 艾丽西亚·文森特，约翰·哈德森 出版社： 全球健康科学出版社 出版年份： 2024年 页数： 850页 定价： 199.00美元 --- 丛书总览：探索疾病驱动力的前沿科学 《分子流行病学：从实验室到人群健康实践的桥梁》是一部综合性的、面向高级研究生、研究人员和公共卫生专业人士的专著。本书的宗旨在于系统性地梳理和阐述分子生物学、遗传学、生物信息学与传统流行病学方法深度融合的科学前沿。它不仅仅是一本技术手册，更是一部关于如何利用生物学信号来揭示疾病发生、发展、传播机制，并最终指导疾病预防和控制策略的哲学指南。 本书深刻认识到，在当代公共卫生挑战面前，单纯依靠传统的临床和环境流行病学已经不足以应对复杂的人类疾病谱。因此，全书聚焦于如何将分子标记（如基因突变、表观遗传学改变、蛋白质组学特征、代谢物谱）整合进大规模人群研究中，从而实现对疾病风险的更精细化、早期化识别，并探索新的干预靶点。 核心内容深度解析 本书共分为六个主要部分，每个部分都以严谨的科学逻辑层层递进。 第一部分：基础理论与方法论的交汇（第1章至第5章） 本部分奠定了分子流行病学的理论框架。开篇详述了流行病学的基本原则，随后无缝过渡到分子生物学在疾病研究中的基础应用，如疾病的分子病理学基础。重点章节探讨了遗传易感性模型与环境暴露分子印迹之间的相互作用，如何利用双生子研究、家系研究和GWAS（全基因组关联研究）的数据，结合传统的病因学暴露评估，构建一个多维度的风险评估体系。书中详细分析了偏倚（Bias）和混杂（Confounding）在整合分子数据时面临的独特挑战，并提供了先进的统计学矫正方法。 第二部分：生物标志物的发现、验证与队列研究（第6章至第12章） 这是本书的技术核心。作者详细介绍了当前主流的分子流行病学工具包： 1. 基因组学与转录组学： 深入讲解了下一代测序（NGS）技术在人群水平上识别遗传变异（如SNPs、CNVs）和评估基因表达谱的潜力。特别关注了如何从这些高通量数据中提取具有公共卫生意义的信号。 2. 蛋白质组学与代谢组学： 探讨了血液、尿液和组织样本中蛋白质和代谢物作为疾病早期预警标志物的应用。内容包括质谱分析的基本原理、数据处理流程，以及如何将其结果纳入长期队列研究的设计中，以预测疾病的发生轨迹。 3. 表观遗传流行病学（Epi-Epidemiology）： 专门用一章来介绍DNA甲基化、组蛋白修饰和非编码RNA等如何作为环境暴露与基因表达之间的桥梁。强调了“年龄校正”和“细胞异质性校正”在表观遗传学队列研究中的重要性。 第三部分：感染性疾病的分子追踪与传播动力学（第13章至第18章） 本部分专注于利用分子工具追踪传染病的传播。内容覆盖了微生物组流行病学，重点分析了肠道菌群与宿主健康、以及传染病易感性的复杂关系。 在病原体方面，本书提供了使用全基因组测序（WGS）进行病毒和细菌的系统发育分析的详尽指南。这包括如何构建传播树（Phylogenetic Trees），识别超级传播事件（Superspreader Events），评估特定毒株的传染性和致病力变化。案例研究涵盖了流感病毒的抗原漂移、结核菌耐药性的地理传播追踪等经典和前沿案例。 第四部分：环境暴露的分子剂量测量与风险评估（第19章至第23章） 传统的暴露评估常常依赖自我报告或间接测量。本部分强调了生物标志物介导的暴露评估的优势。书中详细介绍了有机污染物、内分泌干扰物、重金属等环境毒物在生物样本中的生物监测技术，如液相色谱-质谱联用（LC-MS/MS）。更进一步，作者阐述了生物标志物剂量模型（Biomarker Dose Modeling），如何将分子水平的吸收、代谢和排泄过程，转化为更精准的人群暴露风险评估。 第五部分：多组学数据的整合与因果推断（第24章至第28章） 随着数据量的爆炸式增长，如何有效地整合和解释来自不同组学平台的数据成为关键。本部分专门介绍了高级的生物信息学和统计方法： 网络分析： 如何构建基因调控网络、蛋白质相互作用网络，以发现疾病通路中的关键节点。 机器学习与人工智能（AI）： 在预测模型中的应用，例如使用随机森林或深度学习算法来整合临床、环境和分子数据，以优化疾病风险分层。 孟德尔随机化（Mendelian Randomization, MR）： 详细解释了如何利用遗传变异作为工具变量，在观察性研究中更可靠地推断分子暴露与疾病结果之间的因果关系，有效克服传统混杂因素的干扰。 第六部分：从研究到公共卫生实践的转化（第29章至第32章） 本书的终结部分着眼于实践意义。它探讨了分子流行病学研究成果如何转化为临床决策和公共政策： 1. 精准预防策略： 讨论了如何基于个体的遗传风险评分（PRS）制定个性化的筛查和干预时间表。 2. 生物监测与预警系统： 如何在国家层面建立长期的生物样本库（Biobanks）和分子监测网络，以应对新出现的健康威胁。 3. 伦理、法律与社会影响（ELSI）： 鉴于分子数据的高度敏感性，本书提供了关于数据共享、隐私保护和结果反馈的深入伦理考量。 目标读者群体 本书适合分子流行病学、遗传流行病学、生物统计学、生物信息学、肿瘤学、心血管医学以及环境医学等领域的研究人员和学者。对于希望将前沿实验室技术应用于大规模人群健康研究的博士后研究人员和临床医生来说，这是一份不可或缺的参考资料。 本书的特色与创新点 《分子流行病学》最大的特点在于其跨学科的整合深度。它不仅罗列了各种技术，更重要的是指导读者如何批判性地评估这些技术在真实世界复杂队列中的适用性。本书采用了大量的原创案例分析，这些案例均来源于近年来的国际多中心研究，确保了内容的实时性和前沿性。排版清晰，配有大量的流程图、统计模型示意图和数据可视化示例，极大地增强了学习的直观性。

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刚拿到这本《Molecular Epidemiology》，就被它厚重的封面和严谨的排版吸引了。我一直对疾病的发生发展机制以及群体性传播规律有着浓厚的兴趣，尤其是结合了现代分子生物学技术的流行病学研究，这简直就是为我量身定做的。我之前阅读过一些关于流行病学基础的教材，也涉猎过一些基因组学和流行病学交叉学科的文章，但总感觉缺少一本能够系统地梳理和整合这两大领域知识的著作。《Molecular Epidemiology》的出现，让我看到了填补这一空白的希望。 我最期待的部分是这本书能否详细阐述如何在实际研究中应用分子生物学手段来追踪病原体的传播路径、识别高风险人群以及评估干预措施的有效性。例如，对于一些突发传染病，如何利用基因测序技术快速锁定源头，又如何在慢性疾病的研究中，通过分析个体基因背景来预测其患病风险，这些都是我非常感兴趣的细节。我希望这本书能够提供清晰的案例分析，展示这些理论如何落地，并且在数据分析和解读方面给出实用的指导，让我能够举一反三，将所学知识应用于自己的研究设想中。

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这本书的理论深度是我在选择它时最看重的一点。我理解分子流行病学并非只是简单地将分子生物学技术“嫁接”到流行病学研究中，而是要深入理解其背后的生物学原理和统计学方法。例如，对于某些复杂的疾病，比如癌症或神经退行性疾病，其发病机制可能涉及多个基因的相互作用以及环境因素的影响。我希望《Molecular Epidemiology》能够深入剖析这些多因素的交互作用，并介绍相应的统计模型和分析工具，帮助读者理解如何从海量的数据中挖掘出有价值的生物标志物和风险因子。 更重要的是，我期待这本书能够引发我对疾病预防和控制策略的深入思考。了解了疾病在分子层面的发生和传播机制，我们就能更精准地制定公共卫生政策，设计更有效的筛查和干预方案。例如，如果能够识别出特定的基因变异与某种疾病的易感性高度相关，那么就可以针对这些人群开展有针对性的健康管理和早期筛查。这种“从分子到人群”的思维模式，是我认为《Molecular Epidemiology》最能赋予读者的宝贵财富。

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初次翻阅《Molecular Epidemiology》，便被其宏大的视角和前沿的研究方向所吸引。我一直认为，理解疾病的发生绝不能仅仅停留在表象，而需要深入其微观的生物学基础，同时也要关注其在人群中的传播规律。这本书的名字就恰如其分地概括了这一跨学科的交叉点，让我看到了将分子生物学强大工具与流行病学严谨研究方法相结合的无限可能。 我尤其对书中可能涵盖的遗传流行病学和环境流行病学部分抱有极大的期待。想象一下，能够通过分析个体基因组的细微差异，来揭示其对特定环境暴露的敏感性，从而解释为何有些人更容易患上某种疾病，而另一些人则安然无恙。这不仅仅是学术上的探索，更是对人类健康福祉的深远影响。我希望能从中学习到如何设计和解读那些能够连接基因、环境和疾病之间复杂关系的实验，并将其转化为实际的健康建议和公共卫生策略。

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这本书的实用性是我在购买前重点考察的方面。我之前接触过一些理论性很强的科学著作，虽然提供了宝贵的知识，但在实际操作层面却显得有些空泛。《Molecular Epidemiology》的标题让我看到了它试图连接理论与实践的决心。我非常好奇书中会如何介绍那些在分子流行病学研究中常用的实验技术，比如PCR、基因芯片、高通量测序等等，以及这些技术是如何被巧妙地应用于分析病原体传播、疾病易感性和药物反应等问题的。 我期待书中能够提供详实的案例研究，最好能涵盖不同类型的疾病，从传染病到慢性非传染性疾病，甚至是罕见病。通过这些案例，我希望能够清晰地了解研究人员是如何一步步地从原始数据中提取信息，如何进行统计分析，以及最终如何得出有说服力的结论。如果书中还能提供一些关于数据管理、质量控制以及结果解释的实用建议，那将是对我非常有价值的补充，能够帮助我更好地理解和应用书中的知识。

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《Molecular Epidemiology》这个书名本身就散发着一种科学的魅力，它预示着一场关于疾病本质的深刻探索。我一直对疾病的起源和传播方式充满了好奇，而当我了解到分子流行病学能够利用基因层面的信息来追踪这些轨迹时，我便毫不犹豫地选择了这本书。我希望这本书能够引领我进入一个全新的认知领域，让我能够理解疾病是如何在基因和环境的交织作用下，在人群中悄无声息地蔓延。 我特别希望能在这本书中找到关于如何利用分子技术来区分不同毒株的病原体，以及如何追踪其在人群中的传播网络。这对于应对突发疫情，比如我们近期经历过的，具有至关重要的意义。同时，我也对如何利用基因组学来识别个体对疾病的易感性，以及这种易感性如何在环境因素的催化下最终导致疾病的发生，非常感兴趣。我相信，通过深入理解这些分子层面的机制，我们能够更有效地开发出针对性的预防和治疗策略，从而更好地守护人类的健康。

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