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出版者:

作者:Rebbeck, Timothy R. (EDT)/ Ambrosone, Christine B. (EDT)/ Shields, Peter G. (EDT)

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:2008-5

价格:$ 180.74

装帧:

isbn号码:9781420052916

丛书系列:

图书标签:

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

聚焦于计算生物学、药物发现与肿瘤学前沿研究的综合性著作 书名： Frontiers in Computational Biology, Drug Discovery, and Oncology: An Integrated Approach 内容概要： 本书是一部深度聚焦于计算生物学（Computational Biology）、创新药物发现（Novel Drug Discovery）和精准肿瘤学（Precision Oncology）三大交叉领域前沿进展的权威著作。它旨在为生命科学研究人员、生物信息学家、药物化学家以及临床研究人员提供一个全面、深入且高度整合的知识框架，以应对当前生物医学研究中最复杂和最具挑战性的问题。 本书结构严谨，内容涵盖了从基础的生物数据处理与建模，到高通量药物筛选与靶点验证，再到个体化癌症治疗策略的制定与实施等多个层次。全书通过详细的案例分析、最新的算法介绍和前沿技术综述，构建了一个连接基础研究与临床转化的桥梁。 --- 第一部分：计算生物学基础与高级建模（Foundations and Advanced Modeling in Computational Biology） 本部分奠定了理解现代生物学数据分析的理论和技术基础。我们深入探讨了处理“大数据”时代的生物学数据的复杂性与挑战。 第1章：高通量组学数据整合与分析 本章详细阐述了基因组学（Genomics）、转录组学（Transcriptomics）、蛋白质组学（Proteomics）和代谢组学（Metabolomics）数据产生的原理、质量控制标准以及多组学数据整合的统计学方法。重点讨论了贝叶斯网络和张量分解在揭示复杂生物通路中的应用。我们特别关注如何利用单细胞测序（scRNA-seq）数据来解析细胞异质性，并介绍了用于细胞类型注释和轨迹推断的最新图神经网络（GNN）模型。 第2章：生物网络重建与动态模拟 生物系统远非线性的，而是由复杂的分子网络构成。本章致力于系统生物学建模方法。内容包括耦合微分方程（ODE/PDE）在描述基因调控网络动力学中的应用，以及布尔网络在理解开关性分子事件中的作用。书中详细介绍了基于随机过程的模拟方法，用以捕捉生物事件的内在随机性，并提供了使用Python和R库（如Biopython, igraph, deSolve）进行实际网络分析的实践指南。我们还将讨论如何利用网络拓扑学指标（如中心性、模块化）来识别关键的“枢纽”蛋白。 第3章：结构生物信息学与分子对接 精确理解生物大分子的三维结构是功能预测的基础。本章探讨了从X射线晶体学、冷冻电镜（Cryo-EM）获得的结构数据处理流程。重点在于蛋白质结构预测的最新进展，特别是基于深度学习的AlphaFold2及其后续改进模型的原理和局限性。此外，详细阐述了分子对接（Molecular Docking）技术，包括高通量虚拟筛选（HTVS）的流程，以及如何结合分子动力学模拟（MD Simulations）来评估配体-靶点相互作用的稳定性和动力学特征。 --- 第二部分：创新药物发现与高通量筛选（Novel Drug Discovery and High-Throughput Screening） 本部分将计算工具的应用推向实际的药物研发流程，强调加速先导化合物的识别和优化。 第4章：靶点识别与验证的计算策略 药物发现的第一步是可靠地识别和验证疾病相关的分子靶点。本章深入探讨了如何利用遗传关联研究（GWAS）数据、蛋白质-蛋白质相互作用网络和表型筛选数据，通过知识图谱（Knowledge Graphs）和因果推断模型来确定高价值的药物靶点。我们对比了传统基于蛋白质的靶点验证与基于功能性遗传扰动（如CRISPR筛选）数据的整合分析方法。 第5章：从头药物设计与虚拟筛选的深度学习范式 超越传统的基于片段或已知骨架的药物设计，本章聚焦于生成式模型在药物化学中的革命性应用。详细介绍循环神经网络（RNNs）和变分自编码器（VAEs）如何用于设计具有特定ADMET（吸收、分布、代谢、排泄、毒性）性质的新颖分子结构。内容包括生成对抗网络（GANs）在优化分子生成多样性方面的应用，以及如何将这些生成的分子直接送入受体口袋进行高通量虚拟筛选（HTVS）。 第6章：ADMET预测与药物优化 药物化学的瓶颈往往在于早期发现的化合物无法通过临床前测试。本章系统性地介绍了利用定量结构-活性关系（QSAR）模型和拓扑描述符来预测药物的药代动力学和毒理学性质。讨论了如何利用机器学习分类器和集成学习方法构建高精度的ADMET预测模型，并展示了如何通过迭代优化（如使用贝叶斯优化）来平衡活性与药代动力学特性，从而快速生成可进行临床前试验的先导化合物。 --- 第三部分：精准肿瘤学与临床转化（Precision Oncology and Clinical Translation） 本部分将前沿计算和药物发现的成果应用于癌症的诊断、预后和治疗，是实现个体化医疗的核心。 第7章：肿瘤异质性与克隆进化建模 癌症的异质性是治疗失败的主要原因之一。本章探讨了如何利用空间转录组学（Spatial Transcriptomics）和单细胞DNA测序来解析肿瘤微环境（TME）中的细胞组成及其空间关系。内容涵盖种群遗传学模型在描述肿瘤克隆进化和耐药性出现机制中的应用，并介绍了用于推断肿瘤突变历史的有向无环图（DAG）模型。 第8章：免疫肿瘤学与生物标志物发现 免疫疗法（如PD-1/PD-L1抑制剂）的成功极大地依赖于对患者免疫状态的理解。本章详细分析了如何从组织病理图像（使用深度卷积神经网络，CNNs）和基因表达谱中提取可预测治疗反应的生物标志物。重点讨论了T细胞受体（TCR）和B细胞受体（BCR）测序数据的分析，用于量化抗肿瘤免疫反应的广度和深度，并建立了预测免疫检查点抑制剂反应的风险评分模型。 第9章：多组学驱动的个体化治疗决策 本章旨在整合前述所有知识，构建用于指导临床实践的决策支持系统。内容包括：如何将患者的基因突变、转录组特征、病理图像数据，以及已知药物的分子作用机制结合起来。我们探讨了因果推断方法在评估不同治疗方案（如化疗、靶向药、免疫疗法）对特定患者群体的预期疗效中的作用。书中还讨论了临床试验设计中如何应用自适应平台试验的概念，以最大限度地利用实时生物标志物数据来优化药物组合和剂量。 --- 结论与展望： 本书的最终目标是激励读者超越传统学科界限，利用计算的力量推动生物医学发现。通过对这些前沿领域的深入剖析，我们期望读者能够掌握必要的工具和概念，以期加速从分子到病患的创新转化进程。本书为构建下一代精准医疗解决方案提供了坚实的理论和实践基础。

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《Molecular Epidemiology》这本书，以其宏大的视野和严谨的逻辑，彻底征服了我。它不仅仅是在讲述疾病，更是在讲述生命在时间和空间中的演化，以及人类与这些微小生物之间错综复杂的博弈。我非常喜欢书中对不同地理区域疾病流行模式的比较分析。作者通过引用世界各地的真实案例，揭示了疾病传播是如何受到地理、气候、社会经济以及文化因素等多重影响的。例如，书中对疟疾在不同热带地区的传播差异的分析，让我看到了分子流行病学在理解和应对地方性疾病方面的巨大潜力。它不仅可以帮助我们追踪病原体的传播路径，还可以帮助我们了解当地的宿主和媒介的遗传特征，从而为制定更具针对性的防控措施提供支持。此外，书中对新型传染病的快速识别和溯源的论述，也让我对当前全球公共卫生体系的应对能力有了更深的认识。作者详细介绍了在面对突发疫情时，如何利用分子流行病学技术，以前所未有的速度来解析病原体的基因组，确定其来源，并监测其传播。这对于及时采取隔离、检测和治疗等措施至关重要。总而言之，《Molecular Epidemiology》这本书，以其丰富的案例、深刻的洞察以及前瞻性的视野，让我对分子流行病学领域有了全新的认识，它不仅仅是一本工具书，更是一本启发思想、激发创新的科学巨著，让我对人类在对抗疾病的道路上所取得的成就和未来所面临的挑战有了更深刻的体悟。

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《Molecular Epidemiology》这部著作，是一场知识的盛宴，更是一次思维的洗礼。它以一种极其系统和全面的方式，将分子流行病学这一庞大而精深的学科呈现在我面前。我被书中对统计模型在流行病学研究中的应用所深深打动。作者不仅仅介绍了基本的统计学原理，更着重于讲解如何利用这些原理来构建能够反映疾病传播动态的数学模型。例如，书中对“贝叶斯统计”在流行病学中的应用进行了详细的阐述，这是一种能够整合先验知识和新观测数据来更新疾病传播概率的强大方法。我尤其欣赏书中关于“模型验证与选择”的章节，它指导我们如何客观地评估模型的可靠性，并选择最适合特定研究问题的模型。同时，作者还探讨了机器学习和人工智能在分子流行病学中的新兴应用，例如利用这些技术来预测疾病爆发的风险，识别疾病的潜在驱动因素，甚至发现新的药物靶点。这些前沿的技术应用，让我看到了分子流行病学未来的广阔前景。总而言之，《Molecular Epidemiology》这本书，以其严谨的学术态度、丰富的知识内容和前瞻性的视角，为我提供了一个全面深入的理解分子流行病学的框架。它不仅是一本优秀的教材，更是一本激发思考、启迪创新、引领未来的科学指南，让我对科学研究的严谨性和创新性有了更深的体会。

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《Molecular Epidemiology》这本书，真是一次令人惊艳的阅读体验。它不像市面上许多同类书籍那样，仅仅罗列理论和模型，而是用一种更加生动、更加贴近实际的方式，将复杂的分子流行病学概念呈现给读者。我尤其欣赏书中对数据分析方法的深入讲解。作者并没有仅仅停留在理论层面，而是详细地介绍了各种统计学工具和计算方法，以及它们在实际流行病学研究中的应用。从基本的描述性统计，到复杂的回归分析和生存分析，书中都提供了清晰的解释和详实的案例。我特别被书中关于“网络分析”的部分所吸引，它展示了如何利用图论和网络模型来分析疾病的传播动力学，识别关键的传播节点，并评估干预措施的影响。书中通过对艾滋病、登革热等疾病传播网络的建模，让我直观地理解了网络分析的强大之处。此外，作者还对生物信息学工具在分子流行病学中的应用进行了深入的探讨，包括如何利用基因测序数据进行病原体分型，如何构建系统发育树来追踪病毒的演变，以及如何进行群体遗传学分析来理解疾病的遗传基础。这些内容不仅拓展了我的知识边界，更让我看到了计算机科学与生物医学的完美融合。总而言之，《Molecular Epidemiology》这本书，是一本集理论深度、技术广度和实践应用性于一身的优秀著作，它为我提供了一个全面而深刻的视角来理解分子流行病学，并激发了我对数据驱动的科学研究的浓厚兴趣。

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当我翻开《Molecular Epidemiology》这本书时，我并没有预设它会给我带来多么大的冲击，然而，它却如同一股清流，洗涤了我对流行病学领域固有的认知。这本书最大的亮点在于，它巧妙地将宏观的流行病学调查与微观的分子生物学技术完美地融合在一起。作者并没有把这两者割裂开来，而是展现了它们之间不可分割的联系。我被书中对病原体遗传变异与疾病传播特征之间关系的分析所深深吸引。通过对病毒、细菌等病原体的基因序列进行比对，我们可以了解它们的进化速度、适应能力，甚至预测它们可能出现的耐药性。书中以结核病和耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）的耐药性演变为例，生动地展示了分子流行病学如何帮助我们理解耐药机制的产生和传播，从而为制定有效的防控策略提供科学依据。此外，书中对环境因素在疾病传播中的作用的探讨也让我耳目一新。例如，通过对环境中病原体的分子指纹进行分析，我们可以追踪污染源，评估环境暴露的风险，并为公共卫生干预提供线索。作者还深入研究了宿主遗传背景对疾病易感性和严重程度的影响，这为理解个体差异和开发个性化医疗方案提供了重要的理论基础。总而言之，《Molecular Epidemiology》这本书，以其独特的视角和扎实的论证，让我对分子流行病学领域有了更为深刻的理解，它不仅是一本专业的学术著作，更是一部引人入胜的科学史诗，让我对生命科学的奥秘有了更深的敬畏。

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对于《Molecular Epidemiology》这部著作，我必须承认，它彻底颠覆了我之前对流行病学的一些刻板印象。我原以为这会是一本枯燥乏味的教科书，充满了晦涩难懂的术语和抽象的概念，但事实证明，我错了。作者以一种令人惊叹的叙事能力，将原本可能令人望而生畏的分子流行病学知识，转化成了一场引人入胜的智力冒险。尤其令我印象深刻的是，书中对基因组学在流行病学研究中的应用进行了详尽的阐述。从早期对DNA序列的分析，到如今对全基因组数据的挖掘，作者清晰地勾勒出了这一技术如何从根本上改变了我们对疾病的认识。他详细介绍了如何通过分析病原体的基因组变异，来追踪其传播的轨迹，识别新的传播途径，甚至预测其未来的演变趋势。书中举例说明了HIV病毒的传播网络是如何被基因组学技术揭示的，以及SARS-CoV-2病毒的溯源工作又是如何依赖于分子流行病学手段的。这些鲜活的案例，让我真切地感受到了分子流行病学在疾病防控中的巨大力量。同时，作者还深入探讨了宿主基因多态性与疾病易感性之间的关系，以及如何利用这些信息来制定更加个体化的预防和治疗方案。这种跨学科的整合，让我看到了流行病学研究的无限可能，也让我对未来精准医学的发展充满了期待。总而言之，《Molecular Epidemiology》是一本集深度、广度与前瞻性于一体的杰作，它不仅满足了我对专业知识的渴求，更点燃了我对科学探索的热情，是一本值得反复品读的宝藏。

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《Molecular Epidemiology》这部著作，如同一位杰出的交响乐指挥家，将分子生物学、统计学、流行病学等众多学科的元素巧妙地编织在一起，奏响了一曲关于疾病传播的壮丽乐章。我被书中对“系统生物学”在流行病学研究中的应用所深深吸引。作者详细介绍了如何利用系统生物学的方法，整合多组学数据（基因组学、转录组学、蛋白质组学等），来全面解析疾病发生的分子机制，识别潜在的药物靶点，并预测疾病的进展。书中通过对癌症发生和发展的系统性研究，展示了系统生物学如何帮助我们理解肿瘤细胞的复杂网络，从而为开发更有效的个体化治疗方案提供依据。此外，作者还对“公共卫生政策制定”与分子流行病学研究之间的联动进行了深入的探讨。他强调，分子流行病学研究的成果，必须有效地转化为公共卫生政策，才能真正地造福于人类健康。例如，书中通过对疫苗接种政策的制定过程进行分析，展示了分子流行病学数据如何为政策制定者提供科学依据，帮助他们做出更明智的决策。总而言之，《Molecular Epidemiology》这本书，以其宏大的视野、严谨的逻辑以及卓越的实践指导意义，让我对分子流行病学领域有了更全面、更深入的认识。它不仅是一本权威的学术专著，更是一本启发思想、激发创新、引领未来的科学指南，让我对人类在对抗疾病的道路上所取得的成就和未来所面临的挑战有了更深刻的体悟。

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当我手捧《Molecular Epidemiology》时，我深知自己即将踏上一段探索疾病微观世界的旅程。这本书，如同一位经验丰富的老者，用循循善诱的语言，将复杂的分子生物学原理与严谨的流行病学调查相结合，为我描绘了一幅疾病在人群中传播的动态画卷。我被书中对“遗传标记”在流行病学研究中的应用所深深吸引。作者详细介绍了如何利用DNA、RNA等遗传物质的特定序列作为“指纹”，来追踪病原体的来源和传播路径。例如，书中通过对食品传播的沙门氏菌暴发进行分子分型的案例，让我清晰地看到，这些微小的遗传差异如何成为揭示污染源和控制疫情的关键线索。此外，作者还深入探讨了“群体遗传学”在理解疾病易感性中的作用。通过分析人群中基因的频率和分布，我们可以了解哪些基因变异与特定的疾病风险相关，从而为疾病的早期筛查和预防提供依据。书中以遗传性疾病为例，详细解释了群体遗传学分析如何帮助我们理解这些疾病在不同人群中的发病率差异。总而言之，《Molecular Epidemiology》这本书，以其独特的视角和扎实的论据，让我对分子流行病学这一领域有了更为深刻的理解。它不仅仅是一本专业的学术著作，更是一部引人入胜的科学探索史，让我对生命科学的奥秘有了更深的敬畏，也为我未来的研究方向提供了宝贵的启示。

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读到《Molecular Epidemiology》这本书，仿佛穿越了一场史诗般的旅程。它并非仅仅是堆砌冷冰冰的数据和复杂的公式，而更像是一位经验丰富的侦探，带着我们一步步抽丝剥茧，探寻疾病在人群中蔓延的奥秘。我尤其被书中对不同疾病模型应用的深入剖析所吸引，从经典的SIR模型到更复杂的空间-时间模型，作者都以一种清晰且引人入胜的方式进行了阐释。阅读过程中，我不仅学习了如何构建和解读这些模型，更重要的是，我开始理解了为什么这些模型在疾病防控中如此至关重要。书中详细介绍了如何利用这些工具来预测疫情的爆发趋势，评估干预措施的有效性，甚至识别潜在的传播源。例如，在讨论流感传播时，书中通过一个生动的案例，展示了如何结合分子流行病学数据和数学模型，精准地追踪病毒的变异路径，并据此调整疫苗接种策略。这种将理论知识与实际应用相结合的叙述方式，极大地激发了我对该领域深入研究的兴趣。我开始思考，在面对日益复杂的公共卫生挑战时，我们是否能更加有效地利用这些强大的工具。书中对于不同地区、不同人群的流行病学特征的对比分析，也让我对全球公共卫生状况有了更宏观的认识。它提醒我，疾病的发生和传播并非孤立事件，而是与社会、经济、环境等多种因素息息相关。总之，《Molecular Epidemiology》这本书，为我打开了一扇通往理解疾病传播深层机制的大门，让我对流行病学的研究有了全新的认识，也激发了我投身于这个充满挑战和意义的领域的决心。

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《Molecular Epidemiology》这本书，如同一位技艺精湛的建筑师，为我搭建了一个理解疾病传播的坚实框架。它并非空泛地论述理论，而是通过详细的案例分析，将抽象的分子流行病学概念具体化、生动化。我尤其欣赏书中对“空间-时间分析”在流行病学研究中的应用。作者详细介绍了如何利用地理信息系统（GIS）和时间序列分析等方法，来识别疾病的空间聚集性，分析其传播的时空模式，并预测未来的爆发趋势。书中通过对登革热、西尼罗河病毒等媒介传播疾病的案例研究，生动地展示了空间-时间分析在识别高风险区域、优化干预措施以及评估环境因素影响方面的巨大作用。同时，作者还对“基因组流行病学”在应对新兴传染病方面的关键作用进行了深入的阐述。他详细介绍了在疫情初期，如何利用快速的基因测序技术来解析病毒的基因组，确定其来源，并监测其变异，这对于及时采取公共卫生干预措施至关重要。例如，书中对COVID-19疫情的早期溯源和传播模式分析，就充分展现了基因组流行病学的强大力量。总而言之，《Molecular Epidemiology》这本书，以其丰富的内容、精妙的论证和卓越的实践指导意义，让我对分子流行病学领域有了更全面、更深入的认识。它不仅是一本权威的学术专著，更是一本启发思想、激发创新、引领未来的科学指南，让我对人类在对抗疾病的道路上所取得的成就和未来所面临的挑战有了更深刻的体悟。

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《Molecular Epidemiology》这本书，如同一位经验丰富的向导，带领我深入探索疾病传播的复杂网络。它不仅仅是理论的堆砌，而是通过丰富而生动的案例，将分子流行病学的前沿知识融入其中。我被书中对“基因组流行病学”在传染病监测和控制中的应用所深深吸引。作者详细阐述了如何利用大规模基因组测序数据，来追踪病原体的演变，识别新的传播途径，并评估疫苗和药物的有效性。书中以流感病毒的监测为例，展示了基因组流行病学如何帮助科学家们及时发现新的病毒株，并据此调整疫苗的成分，从而提高疫苗的保护效果。此外，作者还深入探讨了“环境暴露与疾病”之间的分子机制。他通过分析环境污染物在人体内的代谢途径，以及它们如何影响基因表达和细胞功能，来解释环境因素如何增加患病的风险。例如，书中对空气污染与呼吸系统疾病之间关系的分子机制的阐述，就让我对环境保护的重要性有了更深刻的认识。总而言之，《Molecular Epidemiology》这本书，以其深刻的洞察力、严谨的科学论证以及丰富的实践案例，让我对分子流行病学领域有了全新的理解。它不仅是一本专业的学术著作，更是一部引人入胜的科学探索史，让我对生命科学的奥秘有了更深的敬畏，也为我未来的研究方向提供了宝贵的启示。

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