Principles and Applications of Pharmacogenomics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley and Sons Ltd

作者:Po, Alain Li Wan

出品人:

页数:512

译者:

出版时间:

价格:$ 225.99

装帧:

isbn号码:9781405175180

丛书系列:

图书标签:

• Pharmacogenomics
• Precision Medicine
• Genetics
• Pharmacology
• Drug Metabolism
• Personalized Medicine
• Genomics
• Clinical Pharmacology
• Drug Response
• Genetic Testing

《药物基因组学原理与应用》书籍简介（侧重于其他相关领域） 聚焦药物基因组学前沿与交叉学科应用 本书并非《Principles and Applications of Pharmacogenomics》的替代品或概述，而是旨在构建一个理解和应用现代药物开发、个性化医疗以及生命科学基础理论的广阔框架。本书深入探讨了药物基因组学领域之外，但与之紧密相关且相互促进的多个关键学科分支，为读者提供一个多维度的、跨学科的学习视角。 本书的结构设计旨在引导读者从更宏观的生物学、化学和信息学角度，审视精准医疗的基石。我们不直接重复药物基因组学已有的核心内容，而是将其置于一个更广阔的科学背景之下进行考察。 --- 第一部分：分子生物学基础与基因调控的深度解析 本部分奠定了理解药物反应变异性的分子基础，但重点放在基因表达调控的通用机制，而非直接指向药物代谢酶（如CYP450s）的特定变异。 第一章：真核生物基因表达的复杂调控网络 本章详尽考察了基因转录、转录后修饰（包括剪接异构体生成和mRNA稳定性）的精密调控机制。重点分析了非编码RNA（ncRNAs），特别是长链非编码RNA（lncRNAs）和微小RNA（miRNAs）在细胞分化、应激反应和疾病进展中的作用。我们探讨了表观遗传学标记（DNA甲基化、组蛋白修饰）如何构建一个“细胞记忆库”，从而影响基因的长期表达模式，这为理解药物治疗的长期效果提供了新的视角。 第二章：蛋白质组学与功能代谢通路的构建 本书将药物反应的最终执行者——蛋白质——置于核心地位。我们详细介绍了质谱（MS）技术在蛋白质鉴定、定量和翻译后修饰（PTMs）分析中的最新进展。章节深入剖析了细胞信号转导通路（如MAPK、PI3K/AKT通路）的拓扑结构，强调了通路内相互作用的动态平衡。理解这些通路如何被内源性信号（如激素、细胞因子）激活，是预测外源性药物分子如何干扰生理稳态的前提。我们尤其关注了蛋白质-蛋白质相互作用组（PPIs）的绘制技术及其在识别潜在药物靶点方面的应用。 --- 第二部分：药物化学、药代动力学与毒理学的通用原理 这部分内容聚焦于药物分子本身的设计、行为以及其与生物体的非特异性相互作用，为理解为何某些个体对特定药物敏感奠定化学和药理学基础。 第三章：现代药物化学：从先导化合物到临床前优化 本章侧重于药物设计与合成的策略。内容涵盖了基于结构的药物设计（SBDD）、基于片段的药物设计（FBDD）的原理与应用。详细讨论了分子对接、自由能计算等计算化学方法在预测分子与受体结合亲和力中的局限与潜力。重点分析了ADMET（吸收、分布、代谢、排泄、毒性）预测模型的构建，包括量化结构-活性关系（QSAR）和量化结构-特性关系（QSPR）模型，这些模型为筛选出具有良好药代学特性的候选药物提供了非基因组学视角下的工具。 第四章：药代动力学（PK）的经典建模与系统生物学方法 本章深入探讨了药物在体内的动态过程，超越了对单一酶基因的关注。我们详细阐述了经典房室模型（Compartmental Models）的建立与参数估计方法。更进一步，我们介绍了生理药代动力学模型（PBPK）的构建，该模型通过整合器官血流、酶活性（以组织水平衡量）和药物在不同组织间的分配系数，实现了对药物在体内分布的精细模拟。这为理解非遗传因素（如器官功能受损）如何影响药物暴露提供了理论工具。 第五章：药物安全性与毒理学评估的跨学科路径 本章侧重于药物开发中对脱靶效应和组织毒性的评估。内容包括高内涵筛选（HCS）技术在早期毒性识别中的应用，以及器官芯片（Organ-on-a-Chip）技术如何提供更接近人体生理环境的毒性预测平台。我们分析了线粒体毒性、心血管毒性（如hERG通道阻滞）的分子机制，这些是药物退市的主要原因之一，且其机制不完全由个体基因组决定。 --- 第三部分：生物信息学、大数据与计算方法的集成 现代生命科学研究的共同挑战在于处理海量数据。本部分探讨了用于分析基因组、转录组乃至电子健康记录（EHRs）的通用计算工具和统计学框架。 第六章：高通量测序数据的处理与质量控制 本章专注于测序技术（NGS）的数据管线。内容覆盖从原始FASTQ文件的质量评估（如使用FastQC）到序列比对（使用BWA、Bowtie2）的标准流程。重点讲解了变异检测算法（如GATK的最佳实践）在识别单核苷酸多态性（SNPs）和结构变异（SVs）中的统计学原理和偏差来源，这些技术是所有组学研究的基础。 第七章：统计遗传学与全基因组关联研究（GWAS）的进阶 本章侧重于遗传学数据分析的统计学严谨性。详细介绍了GWAS的设计、多重检验校正的方法（如Bonferroni、FDR）。我们深入探讨了混合模型（Mixed Models）在校正人群结构（Population Stratification）中的应用，以及如何使用多基因风险评分（PRS）的构建方法来整合多个独立遗传位点的信息，预测复杂性状的风险。章节也探讨了稀有变异的关联分析方法（如SKAT）。 第八章：临床数据挖掘与电子健康记录（EHRs）的价值 本部分将生物学数据与临床实践数据进行整合。内容涉及自然语言处理（NLP）技术在从非结构化的临床文本（如病程记录、放射学报告）中提取有价值表型信息（PheWAS）的应用。我们探讨了真实世界证据（RWE）的生成流程，以及如何结合临床决策支持系统（CDSS）来应用复杂的预测模型，实现更广泛的临床决策优化。 --- 结语：走向系统生物学与精准医疗的未来蓝图 本书的最终目标是培养读者一种系统性的思维模式，认识到药物反应的个体差异是多层次、多因素耦合的结果。通过深入理解分子机制、药物化学、大数据处理和临床数据整合的各个独立但相互关联的领域，读者将能够批判性地评估和应用任何基于个体生物信息学数据的干预措施，无论其是否直接源于传统的药物基因组学范畴。本书提供的是一个更为坚实的、跨越学科界限的科学工具箱。

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这本书的书名让人立刻联想到遗传学与药物治疗的交叉领域，一个我一直以来都非常好奇和感兴趣的方向。我常常在思考，为什么同样的药物，对于不同的人会产生截然不同的疗效，甚至出现意想不到的副作用。难道这仅仅是饮食、生活习惯等外部因素的差异吗？还是我们的基因本身就隐藏着答案？Pharmacogenomics这个词组，就像一把钥匙，似乎能解锁这些谜团，让我对“精准医疗”这个概念有了更具象的理解。这本书承诺将Principles and Applications放在一起，这让我特别期待，它不仅会讲解药理基因组学的基本原理，比如基因多态性如何影响药物代谢酶的活性，如何改变药物靶点的敏感性，还会深入探讨这些理论如何在临床实践中落地，例如如何根据患者的基因信息来优化药物选择、剂量调整，从而提高疗效并减少不良反应。我希望这本书能够提供丰富的案例研究，让我看到药理基因组学在癌症治疗、心血管疾病管理，甚至精神疾病治疗中的实际应用，了解它是如何改变我们对待疾病的策略的。同时，我也会关注书中对于技术挑战和伦理考量的讨论，毕竟这是一个新兴的领域，其发展必然伴随着数据分析的复杂性、隐私保护的难题，以及如何将先进的科学发现转化为可负担、可及的医疗服务等一系列问题。我希望能从这本书中获得对这一领域全面而深刻的认识，为理解未来医疗的发展方向打下坚实的基础。

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这本书的书名，《Principles and Applications of Pharmacogenomics》，一眼望去就充满了科学探索的吸引力。我一直以来都对“量体裁衣”式的医疗模式抱有极大的向往，而药理基因组学正是实现这一目标的关键技术之一。我常常在想，我们为什么不能像选择合身的衣物一样，为每个人选择最适合的药物？这本书的名称恰好点出了核心所在——不仅要理解药理基因组学的基本原理，更要看到它如何在现实世界中发挥作用。我希望书中能够深入浅出地解释，哪些基因变异会显著影响药物的效果，例如是加速药物代谢导致疗效不足，还是减慢代谢导致毒性增加。我特别期待能够读到关于药物基因组学在不同治疗领域应用的实例，比如在癌症治疗中，如何根据肿瘤细胞的基因突变来选择靶向药物，或者在精神科，如何通过基因检测来预测抗抑郁药的疗效和副作用。我也会关注书中对未来发展趋势的展望，比如基因组学信息如何与大数据、人工智能相结合，从而更精准地指导临床用药。这本书的名称也暗示了其内容的系统性，我希望能从中构建起对药理基因组学完整且深刻的理解，为我未来的学习和研究打下坚实的基础。

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当我看到《Principles and Applications of Pharmacogenomics》这个书名时，脑海中浮现的是一本严谨、学术且充满前沿知识的著作。我个人对生命科学的各个分支都抱有浓厚的兴趣，而药理基因组学，在我看来，是当前医学领域最具革命性潜力的分支之一。这本书的书名清晰地表明了其内容将涵盖理论基础和实际应用两个层面，这对我来说至关重要。我希望它能为我详细阐述药理基因组学的核心概念，比如如何通过基因测序来识别影响药物反应的遗传标记，以及这些标记与个体药物代谢、药效及毒性的关联机制。更重要的是，我对“Applications”部分抱有极大的期待。我渴望了解药理基因组学如何在临床实践中得到应用，是否已经有成熟的指南和方案，能够指导医生为患者制定个性化的药物治疗方案。这本书是否会介绍一些具体的疾病领域，例如在心血管疾病、肿瘤学、精神病学或传染病等领域，药理基因组学是如何帮助优化药物选择、预测疗效和规避风险的？我也会留意书中是否会提及相关的技术平台和数据分析方法，因为这些是推动药理基因组学发展的关键。总而言之，我期望这本书能为我提供一个清晰、系统的视角，让我能够理解药理基因组学如何从实验室走向临床，为提高人类健康水平做出贡献。

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《Principles and Applications of Pharmacogenomics》这个书名，给我一种踏实、求真的感觉。它不像那些过于宽泛或哗众取宠的书名，而是直接点明了主题，并且包含了“原理”和“应用”两个关键维度，这正是吸引我想要阅读的动力。我一直认为，理解事物的本质（原理）是掌握其应用（应用）的前提。因此，我希望这本书能够详细阐述药理基因组学背后的科学基础，比如基因与蛋白质功能的关系，以及这些关系如何影响药物在人体内的吸收、分布、代谢和排泄。同时，我也迫切希望了解，这些原理是如何转化为临床实践的。这本书是否会提供实际的案例，展示如何通过基因检测来指导糖尿病、高血压、哮喘等常见疾病的药物治疗？它是否会涉及药物基因组学在罕见病、儿科、老年医学等特殊人群中的应用？我更关注的是，这本书是否会讨论在推广药理基因组学应用过程中所面临的挑战，例如检测成本、数据解读的复杂性、医护人员的培训需求，以及患者的接受度等等。我期望这本书能够为我提供一个全面、深入且具有实践指导意义的视角，让我能够更清晰地认识到药理基因组学在现代医学中的价值和潜力。

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当我在书店或者线上平台看到《Principles and Applications of Pharmacogenomics》时，我的第一反应是，这一定是一本能够深入浅出讲解复杂科学概念的书。书名中的“Principles”表明它会从基础理论入手，循序渐进地解释药理基因组学的核心概念，比如DNA、基因、基因组以及它们如何与药物相互作用。我期待书中能清晰地阐述单核苷酸多态性（SNP）、基因剂量效应等关键术语，并解释这些遗传变异是如何影响药物靶点的敏感性、药物代谢酶的活性，甚至是免疫反应的。而“Applications”部分则更吸引我，因为它预示着书中会包含大量的实际案例和临床应用。我希望能够读到关于如何利用药理基因组学来预测药物疗效、规避药物不良反应，以及优化药物剂量调整的具体信息。例如，书中是否会详细介绍在心血管疾病、肿瘤治疗、精神疾病等领域，已经成熟应用的药物基因组学检测项目和临床指南？我还会关注书中对新兴技术和未来发展方向的探讨，比如单细胞基因组学、宏基因组学在药物基因组学中的应用前景，以及人工智能和机器学习如何帮助分析海量的基因组数据，从而实现更精准的药物治疗。我希望这本书能够为我提供一个系统、全面且与时俱进的视角，让我能够深刻理解药理基因组学在改变未来医疗模式中的重要作用。

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