Dictionnaire medical en six langues pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:French and European Publications Inc

作者:Michel Azzaretti

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2008-03-01

价格:USD 150.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780320078521

丛书系列:

图书标签:

• 医学词典
• 多语词典
• 法语
• 英语
• 德语
• 西班牙语
• 意大利语
• 医学
• 语言学
• 参考工具

现代医学前沿：一部面向全球研究者的综合性学术手册 图书名称： 《现代医学前沿：系统生物学与精准医疗实践导论》 内容简介： 本书旨在为心怀严谨求知欲的医学研究人员、临床实践者以及生物技术领域的专业人士，提供一个全面、深入且高度实用的知识框架，以应对二十一世纪医学领域最激动人心的变革——系统生物学（Systems Biology）与精准医疗（Precision Medicine）的融合与发展。我们摒弃了传统教科书的碎片化叙述方式，转而采用一种高度整合的视角，将生命活动的复杂网络视角与个体化治疗策略紧密结合。 第一部分：系统生物学的基石与方法论革新 本部分首先为读者奠定理解复杂生命系统的理论基础。我们详细探讨了从基因组学、转录组学到蛋白质组学和代谢组学（Omics）数据的采集、处理与整合技术。不同于侧重于单个分子分析的传统生物学，本书重点阐述了如何运用高通量测序数据、单细胞分析（Single-Cell Analysis）以及空间转录组学（Spatial Transcriptomics）等尖端技术，来描绘细胞内、细胞间以及组织器官层面的动态相互作用网络。 核心章节聚焦于网络生物学（Network Biology）的应用： 拓扑结构分析： 深入解析疾病相关基因和蛋白网络中的关键节点（Hubs）、模块（Modules）以及通路（Pathways），解释为何某些基因突变会引发系统性失调。 动态建模与模拟： 介绍计算模型在预测药物反应、理解疾病进展动态变化中的作用。我们将介绍微分方程模型、布尔网络模型以及基于主体的建模方法（Agent-Based Modeling），并提供实际案例演示如何利用这些模型来模拟特定信号通路在病理条件下的行为偏离。 多尺度整合挑战： 讨论如何将分子层面的信息，有效地桥接到细胞器、细胞、组织乃至器官系统层面，实现对人体健康与疾病的真正“系统性”理解。 第二部分：精准医疗的范式转变与数据驱动的临床决策 精准医疗不再是遥不可及的未来概念，而是正在重塑临床实践的核心范式。本部分将系统梳理实现精准医疗所需的技术基础设施、生物标志物的发现与验证，以及伦理与法规的考量。 生物标志物的深度挖掘与验证： 本书详述了从遗传变异（如SNPs、CNVs）到循环游离DNA（cfDNA）、外泌体（Exosomes）等新兴生物标志物的筛选流程。重点在于如何结合患者的表型数据（Phenotype Data）和分子组学数据，构建具有高灵敏度和特异性的预测模型。我们特别关注耐药性监测与预后判断中的标志物应用。 药理基因组学（Pharmacogenomics）的临床转化： 详细分析当前FDA批准的药物中，哪些药物的剂量或选择必须依赖于特定的基因分型。通过详细的案例研究，阐述CYP450酶系、HLA系统等关键基因如何影响药物代谢、疗效与毒副作用，并强调了如何将基因检测结果无缝整合到电子健康记录（EHR）中，以指导临床医生实时决策。 人工智能与机器学习在诊断中的赋能： 重点介绍深度学习（Deep Learning）在医学影像分析（如病理切片、放射学图像）和电子病历文本挖掘中的前沿应用。讨论卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs）如何帮助识别肉眼难以察觉的复杂模式，从而实现疾病的早期、高精度诊断。 第三部分：面向前沿研究的交叉学科实践 本部分将目光投向系统生物学与精准医疗在具体疾病领域的前沿应用，强调跨学科合作的重要性。 肿瘤微环境（Tumor Microenvironment, TME）的动态解析： 深入探讨TME中免疫细胞、成纤维细胞和血管系统如何共同调控肿瘤的发生、进展和免疫逃逸。结合空间组学技术，本书演示了如何“绘制”肿瘤组织内的细胞异质性图谱，从而设计出更具针对性的联合免疫疗法。 复杂慢性病的系统性干预： 针对心血管疾病、神经退行性疾病（如阿尔茨海默病）和自身免疫性疾病，本书不再将它们视为单一靶点疾病，而是探讨其背后的多基因、多通路交互作用。详细介绍了基于患者特定分子特征的“N-of-1”研究设计，以及利用代谢组学数据指导的个性化营养和生活方式干预方案。 生物信息学工具链的构建与维护： 考虑到研究的复杂性，本书最后一部分提供了一个实用的技术指南，介绍当前主流的开源和商业生物信息学分析平台（如Galaxy, R/Bioconductor环境），以及数据共享和可重复性研究的最佳实践，确保读者能够独立或协作地推进高水平的研究项目。 目标读者群体： 本书面向具备基础生命科学或医学背景的博士研究生、博士后研究人员、高校教师，以及希望将前沿生物技术应用于临床实践的资深医师和生物制药行业的研发人员。它不是一本基础入门读物，而是一部力求将复杂理论转化为可操作研究策略的深度参考工具书。通过对最新文献的严格筛选与系统梳理，本书致力于成为推动下一代医学研究范式的关键指南。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆