Gene Profiles in Drug Design pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Lidbury, Brett A. (EDT)/ Mahalingam, Suresh (EDT)

出品人:

页数:160

译者:

出版时间:2008-7

价格:$ 189.78

装帧:

isbn号码:9780849337338

丛书系列:

图书标签:

• 药物设计
• 基因组学
• 药物研发
• 个性化医疗
• 生物信息学
• 分子生物学
• 药物靶点
• 基因表达
• 蛋白质组学
• 药物基因组学

好的，这是一本名为《药物发现中的基因组学与生物信息学》的图书的详细简介： 《药物发现中的基因组学与生物信息学》 内容提要 本书全面深入地探讨了现代药物发现领域中基因组学、转录组学、蛋白质组学等高通量组学技术与生物信息学分析方法深度融合的前沿应用。在传统药物研发模式面临瓶颈的当下，理解疾病背后的复杂分子机制以及精准筛选潜在药物靶点，已成为制药工业实现突破的关键。本书旨在为生命科学研究人员、生物信息学专家以及制药行业的从业者提供一个清晰、实用的知识框架，连接基础生物学发现与临床药物开发实践。 全书分为六个核心部分，共十五章，结构严谨，内容详实，兼顾理论深度与实际操作指导。 --- 第一部分：药物发现的基因组学基础 (Foundations of Genomics in Drug Discovery) 本部分奠定了理解现代药物靶点发现的分子生物学和技术基础。 第一章：人类遗传变异与疾病建模 本章详细介绍了全基因组测序（WGS）、全外显子组测序（WES）等技术如何揭示人类疾病的遗传基础。重点讨论了单核苷酸多态性（SNPs）、拷贝数变异（CNVs）以及结构变异（SVs）在复杂疾病（如癌症、神经退行性疾病）中的作用。通过大量的案例分析，阐明了如何利用自然人群的遗传数据（如UK Biobank、GnomAD）来验证和优先排序潜在的药物靶点。此外，还探讨了类器官模型和患者来源的异种移植（PDX）模型中基因组信息整合的重要性，以提高模型的预测准确性。 第二章：转录组学：量化疾病状态 本章聚焦于RNA测序（RNA-Seq）技术及其在药物发现中的核心地位。内容涵盖了从样本制备、数据质量控制到差异表达基因（DEG）分析的全流程。深入解析了单细胞RNA测序（scRNA-seq）的原理及其革命性影响，特别是在解析肿瘤微环境、免疫细胞异质性以及解析药物作用下游通路方面的应用。讨论了如何利用转录组数据识别疾病进展中的关键调控节点和可成药的RNA靶点。 --- 第二部分：生物信息学工具与数据集成 (Bioinformatics Tools and Data Integration) 本部分侧重于处理和解释海量组学数据所需的计算方法和策略。 第三章：核心生物信息学流程与标准 本章介绍了处理高通量测序数据的标准生物信息学管道（Pipelines）。内容包括序列比对（如STAR, HISAT2）、基因组组装、变异识别（如GATK的最佳实践）以及功能注释的自动化流程。强调了数据管理、版本控制（如Git）和计算环境的可重复性（如Docker/Singularity容器化技术）在保证药物研发可靠性中的关键作用。 第四章：多组学数据整合与网络分析 药物靶点往往不是孤立存在的，而是复杂调控网络的一部分。本章系统介绍了多组学数据（基因组、转录组、蛋白质组）的整合策略，包括共表达网络分析（如WGCNA）、通路上调和信号转导网络重建。详细阐述了如何利用图论算法来识别网络中的关键“枢纽”（Hubs）和“瓶颈”（Bottlenecks），这些通常是高潜力的药物靶点。 --- 第三部分：靶点验证与药物筛选的计算方法 (Computational Methods for Target Validation and Screening) 本部分将组学数据转化为可操作的药物靶点优先级列表。 第五章：药物可成药性评估与靶点选择 本章讨论了如何从生物学角度和化学结构角度共同评估一个基因或蛋白质是否适合作为药物靶点。内容包括对靶点在不同组织中的表达水平、同源性分析（以避免脱靶效应）以及对潜在结合口袋的预测。引入了基于证据的评分系统（Evidence-based Scoring Systems）来量化靶点的临床转化潜力。 第六章：高通量筛选数据分析（HTS/HCS） 高内涵筛选（HCS）和高通量筛选（HTS）产生了海量的图像和生化数据。本章重点介绍如何利用机器学习方法（如深度学习）对这些数据进行自动化分析和特征提取。讨论了如何将化合物活性数据与基因组学特征关联，以识别具有特定分子机制的化合物。 --- 第四部分：精准医疗中的计算生物学 (Computational Biology in Precision Medicine) 本部分探讨了如何利用个体化的分子数据指导临床试验和患者分层。 第七章：生物标志物发现与验证 本章专注于用于预测药物反应或疾病预后的生物标志物。详细介绍了基于生存分析（如Kaplan-Meier, Cox回归）和机器学习方法（如随机森林、支持向量机）来筛选具有预测价值的基因集。强调了多中心研究中生物标志物验证的统计学要求和临床意义。 第八章：伴随诊断与临床试验优化 本章探讨了伴随诊断（CDx）的开发策略，如何利用患者的基因组或转录组特征来设计更具针对性的临床试验。内容包括患者入组的生物信息学标准、药物反应预测模型，以及如何在I、II、III期临床试验中动态调整生物标志物监测策略。 --- 第五部分：前沿计算技术在药物设计中的应用 (Frontier Computational Techniques in Drug Design) 本部分关注新兴的计算技术如何加速先导化合物的发现和优化。 第九章：结构生物学与分子对接 本章回顾了冷冻电镜（Cryo-EM）和X射线晶体学对靶点结构解析的贡献，并详细介绍了分子对接（Molecular Docking）和分子动力学模拟（MD Simulation）在虚拟筛选中的应用。重点讨论了如何使用更先进的基于物理的和基于学习的评分函数来提高对接预测的准确性，特别是在处理柔性靶点时的挑战。 第十章：深度学习在化学信息学中的应用 本章深入探讨了深度学习模型（如循环神经网络RNN、图神经网络GNN）在生成新的、具有理想药代动力学（ADMET）特性的化合物方面的能力。内容包括从SMILES或分子图输入到预测活性、毒性和溶解度的模型构建，以及生成对抗网络（GANs）在“从头设计”（De Novo Design）中的最新进展。 --- 第六部分：药物重定位与安全性评估 (Drug Repurposing and Safety Assessment) 本部分讨论了利用现有数据资源以更经济高效的方式发现新用途和评估风险。 第十一章：药物重定位（Repurposing）的计算策略 本章系统阐述了基于知识图谱、基于表型相似性（Phenotypic Similarity）和基于基因表达谱（Transcriptional Signatures）的药物重定位方法。讨论了如何利用电子健康记录（EHR）和药物作用机制数据，快速识别已批准药物在治疗新疾病方面的潜力，从而大幅缩短研发周期。 第十二章：毒理基因组学与ADMET预测 药物的毒性是研发失败的主要原因之一。本章集中于计算毒理学。详细介绍了利用结构活性关系（SAR）、QSAR模型以及机器学习预测关键的毒理学终点，如肝毒性（Hepatotoxicity）、心脏毒性（Cardiotoxicity）和遗传毒性。强调了整合组学数据（如表观遗传学和代谢组学数据）来更全面地理解和预测药物安全性的重要性。 --- 附录 附录部分提供了常用开源软件工具的安装指南、关键R/Python脚本示例，以及标准化的数据共享和存储最佳实践，为读者提供实操层面的支持。 本书特色： 跨学科整合： 首次将最新的基因组测序技术、大规模临床数据分析与尖端的药物化学计算方法进行了有机整合。 实践导向： 每一章节都包含“案例分析”和“计算挑战”部分，聚焦于真实世界中的数据分析难题。 前沿视野： 深入探讨了单细胞分析、知识图谱构建以及深度学习在药物设计流程中的实际应用。 目标读者： 生物信息学硕士/博士研究生、药物化学研究员、生物技术与制药公司（Biotech/Pharma）的研发人员、以及对精准医疗计算策略感兴趣的临床研究人员。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的社会批判力度是令人震撼的，但它的批判方式是极其内敛和委婉的。它没有直接指责任何机构或政策，而是通过细致入微地描绘个体在面对“可知性”与“不可控性”时的心理扭曲，来映射出更宏大的社会张力。我被其中描绘的一段场景深深触动：一个家庭因为获得了关于后代潜在健康风险的完整数据，反而陷入了一种前所未有的“预先哀悼”的集体焦虑之中。这种对“知道得太多”的反思，比任何激烈的社会评论都来得更有力量。作者精准地捕捉到了当代社会中，科技进步与人类情感适应能力之间的巨大鸿沟。这种对“知识的重量”的审视，迫使读者跳出技术本身，去思考我们究竟在追求一种什么样的“完美”或“确定性”，以及这种追求的代价究竟是什么。

评分☆☆☆☆☆

这部作品的叙事手法简直令人拍案叫绝，作者以一种近乎诗意的笔触，将宏大的科学概念融入到日常生活的细微观察之中。它没有直接探讨基因测序或药物研发的枯燥细节，而是通过一系列错综复杂的人物关系和环境描摹，巧妙地构建了一个关于“个体命运与共性边界”的哲学迷宫。我读到主人公在一家老旧的咖啡馆里，对着一杯冒着热气的卡布奇诺，陷入了对自我基因组信息可能带来的社会伦理困境的沉思。那种细腻入微的心理刻画，让人感觉仿佛不是在阅读一本关于生物学的书，而是在翻阅一本探讨现代人焦虑与身份认同的深度小说。书中的语言极富张力，时而如同精准的显微镜观察，时而又像奔放的印象派油画，尤其是在描述城市夜晚灯火与人脑神经元连接的相似性时，那种跨学科的美学震撼是前所未有的。我印象最深的是关于“信息过载”的章节，作者用了一个非常古典的比喻——巴别塔的倒塌，来形容海量数据对人类理解力的挑战，这个比喻的巧妙和深刻，远超任何教科书的枯燥解释。

评分☆☆☆☆☆

从纯粹的文学风格来看，作者对于“隐喻”的运用达到了炉火纯青的地步。我几乎找不到任何直接的科学术语，取而代之的是一系列令人眼前一亮的、基于自然现象和社会观察的类比。例如，作者将复杂的蛋白质折叠过程比作一场无声的、决定命运的“芭蕾舞”，舞者（氨基酸链）的每一个微小位移都蕴含着巨大的能量和最终形态的必然性。这种高度的象征性赋予了文本一种深厚的文化底蕴。读起来，你会不由自主地联想到里尔克的诗歌或者加缪的存在主义思考。书中对“偶然性”与“必然性”的探讨，不是通过枯燥的概率公式，而是通过讲述一个在基因突变中诞生的艺术家的故事来展开。他如何面对自身的不确定性，如何将这种内在的“随机性”转化为外在的“创造力”，整个过程被描绘得既悲壮又充满希望，极具感染力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构处理手法堪称大师级。它完全抛弃了传统非虚构类书籍那种线性的、目标导向的叙事框架，转而采用了一种碎片化、多视角的拼贴艺术。每一章的长度和密度都变化莫测，有时是寥寥数语的哲理断言，有时则是跨越数页的场景重现，让人在阅读过程中始终处于一种动态的、不断适应节奏的状态。这种非线性叙事带来的阅读体验，非常贴合当代信息获取的破碎化特征。我特别欣赏作者在章节间的过渡处理，它们不是简单的承接，而更像是音乐中的不和谐音，突兀却又富有暗示性，引导读者去思考隐藏在表层叙事之下的结构性关联。例如，某一章关于古代神话中“创造者”的讨论，与紧随其后的对现代生物工程伦理的尖锐质问，两者之间形成了一种时空上的对话，这种对文本结构的玩味，极大地提升了作品的文学价值，而非仅仅停留在信息传达层面。

评分☆☆☆☆☆

这本书的感官体验非常丰富，它不满足于只激活读者的智力，更试图调动读者的全部感官。作者对于声音、气味和触觉的描绘极其立体，这使得作品的沉浸感极强。比如，当主角进入一个高度自动化的实验室时，作者用一段文字描绘了那种“消毒水与电子元件轻微焦糊味混合的、带着冰冷回音的空气”，这种环境描写立刻就建立起了一种疏离感和未来感。文字中充满了对物质世界细节的迷恋，从老旧胶片边缘的微小划痕，到血液样本在离心机中旋转时发出的低沉嗡鸣，都得到了细致的刻画。阅读过程如同跟随一位技艺高超的导演，在不同的场景之间穿梭，每一个场景都光影分明、质感十足。这种对“在场感”的极致追求，让阅读体验远远超出了平面文字的范畴，更像是一场精心编排的多媒体艺术展。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆