Thoracic Anesthesia

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出版者:
作者:Slinger, Peter, M.D.
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:
价格:765.00 元
装帧:
isbn号码:9781416058571
丛书系列:
图书标签:
  • 麻醉学
  • 胸科麻醉
  • 心脏麻醉
  • 肺部麻醉
  • 食管麻醉
  • 纵膈麻醉
  • 麻醉技术
  • 危重症麻醉
  • 疼痛管理
  • 麻醉进展
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具体描述

好的,这里为您提供一本与《Thoracic Anesthesia》无关的,关于分子生物学前沿进展的图书简介。 --- 分子生命科学:基因编辑、细胞重编程与新兴疗法 内容简介 《分子生命科学:基因编辑、细胞重编程与新兴疗法》深入探讨了当代分子生物学领域最具颠覆性的技术和概念,聚焦于生命体操作的精准化、智能化以及在疾病治疗中的革命性应用。本书旨在为生命科学研究人员、临床医生、生物技术从业者以及高阶学生提供一个全面、深入且高度前沿的知识框架,理解如何从分子层面重塑生命过程。 本书结构清晰,内容涵盖了从基础的基因调控机制到最尖端的体内基因治疗策略,共分为五大部分,共计二十章。 第一部分:基因组编辑的范式转变 本部分详细剖析了以CRISPR-Cas系统为核心的基因组编辑技术家族的最新发展与优化。我们不再仅仅停留在如何实现基因敲除或替换的层面,而是深入探讨了高保真碱基编辑(Base Editing)和先导编辑(Prime Editing)的分子机理、脱靶效应的最小化策略,以及如何实现多基因组位点的精确同步编辑。 重点内容包括: Cas蛋白变体库与表型筛选: 研究人员如何利用自然界和人工进化的不同Cas酶系(如Cas12, Cas13)来适应不同类型的核酸靶点和细胞环境。 递送系统的革新: 病毒载体(AAV、慢病毒)的衣壳工程、非病毒纳米颗粒(LNP)的优化,以及如何实现对特定组织或器官的靶向性递送,这是实现安全体内编辑的关键瓶颈。 表观遗传学的动态编辑: 不依赖于DNA双链断裂的CRISPR干扰(CRISPRi)和激活(CRISPRa)系统,如何用于调控基因的表达水平,模拟生理或病理状态下的基因调控网络。 第二部分:细胞命运的编程与重塑 细胞重编程是理解和模仿胚胎发育过程,将一种成熟细胞转化为另一种功能细胞的关键技术。本部分聚焦于体外诱导多能干细胞(iPSC)技术的优化及其在再生医学中的应用潜力,并深入解析了直接重编程(Direct Reprogramming)的分子开关。 探讨内容包括: 干细胞培养基质的“智能化”: 从传统的2D培养到模拟体内微环境的3D生物打印和类器官模型(Organoids)。重点分析了细胞外基质(ECM)组分、机械力学信号如何影响干细胞的自我更新和分化偏好。 转录因子网络的解析: 识别和定义驱动特定细胞命运转换的“核心转录因子模块”。通过高通量测序技术(如scRNA-seq),实时追踪重编程过程中的基因表达动态轨迹。 非编码RNA在命运决定中的作用: 长链非编码RNA(lncRNA)和微小RNA(miRNA)如何作为分子调控因子,影响转录因子网络的激活和维持,尤其是在神经元和心肌细胞重编程中的关键作用。 第三部分:单细胞多组学整合分析 随着高通量测序成本的下降,对复杂生物系统进行单细胞分辨率的分析已成为主流。本部分着重介绍如何整合和解读来自单个细胞的基因组、转录组、表观基因组以及蛋白质组数据。 核心技术与应用: 单细胞多组学整合算法: 如何解决不同技术平台产生的数据异构性问题,构建统一的细胞图谱。重点介绍基于图神经网络(GNN)的细胞聚类和轨迹推断方法。 空间转录组学的兴起: 突破传统单细胞分析的局限,将基因表达信息映射回组织结构中。详细介绍Visium、MERFISH等技术原理及其在肿瘤微环境和神经环路解析中的应用。 细胞状态的连续性建模: 利用伪时间分析技术,揭示细胞从健康到病变过程中的中间状态,为早期疾病诊断提供分子标志物。 第四部分:新兴靶向疗法的分子机制 本部分超越了传统的“靶点-抑制剂”模式,转向更精细的、针对特定分子复合物或RNA的调控策略。 详细阐述了: RNA疗法的精准打击: 反义寡核苷酸(ASO)的化学修饰(如Gapmers、Locked Nucleic Acids)以提高体内稳定性和靶向性。siRNA、miRNA模拟物和拮抗剂的设计原理及其在遗传性疾病治疗中的案例分析。 蛋白质降解技术(PROTACs与分子胶水): 详细解析靶向蛋白降解嵌合体(PROTACs)如何利用泛素-蛋白酶体系统选择性清除致病蛋白。讨论新型的分子胶水(Molecular Glues)如何诱导蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)。 肿瘤免疫与细胞疗法的分子基础: 从CAR-T细胞的工程化到新型免疫检查点抑制剂的开发,重点关注如何通过分子手段克服T细胞耗竭和肿瘤微环境的免疫抑制效应。 第五部分:生物计算与系统生物学的前瞻 本部分展望了未来研究方向,强调了大规模数据分析和计算建模在加速分子发现中的决定性作用。 关键议题包括: 因果推断与分子网络建模: 如何利用大规模组学数据,从相关性推导出真正的因果关系,并构建具有预测能力的基因调控网络模型。 人工智能在药物发现中的角色: 使用深度学习模型预测化合物活性、筛选新的蛋白质靶点、以及优化肽段和抗体设计。 合成生物学的模块化设计: 构建复杂的生物逻辑门和信息处理回路,将细胞转变为“活体传感器”或“药物工厂”,实现对体内环境的实时感知和响应。 《分子生命科学:基因编辑、细胞重编程与新兴疗法》不仅是一部技术手册,更是一本思维导引。它旨在激发读者思考如何利用这些前沿工具,从根本上理解生命的复杂性,并推动下一代精准医疗的实现。本书内容前沿,图表丰富,是相关领域科研人员和高层次学习者的必备参考书。

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