基因组和分子神经肿瘤学

出版者:津科翻译

作者:张微

页数:290

出版时间:2005-5

价格:80.00元

isbn号码:9787543318427

具体描述

本书介绍了这些快速变革的基因组学和分子生物学技术，并阐明了其能力和潜能。其中的每一个章节都对分子神经肿瘤学的某一特殊领域进行了回顾，并包括了新近实现的在诊断和研究方面的应用。在重要技术领域中涵盖了基因组不稳定分析、研究肿瘤血管生成和侵袭的方法、动物模型、基因表达谱分析、组织微阵列技术、mRNA的拼接、功能性基因组以及使我们获取的大量数据具有实用价值所必需的生物信息学技术。本书亦介绍了这些研究成果的广泛应用，其中包括利用基因组和分子生物学技术方便临床诊断，对新肿瘤标记物或新治疗靶点的鉴定、证明和确认，基因的发现及后续的相关生理通路和伴随生物学的研究，以及正在兴起的利用分子生物学方法对脑瘤的分类。这种基础知识进步与临床转化和治疗应用之间自然的共生关系即构成了本书各章节的基本主题。

本书的受众力图广泛，包括了临床医生、神经科学工作者、研究生、住院医生和神经肿瘤及相关学科的博士后研究人员。

用户评价

这本书的装帧设计确实很吸引人，封面那深邃的蓝色调配上简约的白色字体，给人一种既专业又充满未来感的印象。我原本以为这会是一本晦涩难懂的教科书，但翻开后才发现，作者在叙事节奏的把握上相当出色。它不像很多专业书籍那样平铺直叙，而是巧妙地将复杂的分子机制融入到对疾病发展历程的描述中。特别是前几章对基础生物学概念的梳理，虽然我不是科班出身，但读起来也感到非常顺畅。作者似乎深谙如何引导读者进入一个全新的知识领域，每当我觉得快要跟不上时，总会出现一个恰到好处的类比或图表来点醒我。这种教学上的耐心和对读者体验的关注，是很多领域内专家所欠缺的。我尤其欣赏它对历史背景的铺垫，没有急于展示最尖端的技术，而是先让我们理解，我们今天所依赖的这些知识体系是如何一步步建立起来的，这种“追本溯源”的做法，让整个知识体系的逻辑性变得异常坚实。对于想系统性了解该领域脉络的新手来说，这本书无疑是一个绝佳的起点，它提供的不仅仅是信息，更是一种思考的框架。

我得说，这本书在案例分析的广度上达到了一个惊人的水平。我注意到，它并没有将焦点仅仅局限于最常见或最热门的几种肿瘤类型，而是花了大量篇幅去探讨那些相对罕见但同样具有研究价值的病例。这种包罗万象的态度，使得这本书的实用价值远超一般的综述文献。作者团队似乎投入了巨大的精力去搜集和整理全球范围内的临床数据，书中引用的数据点和研究出处都标注得非常详尽和规范，这极大地增加了内容的可信度和查证的便利性。更让我印象深刻的是，它对于不同检测技术之间的优劣势对比分析。比如，当讨论到液体活检时，它没有简单地赞扬其无创性，而是深入剖析了其在灵敏度和特异性上受到的限制，并将其与传统的组织病理学方法进行了细致的权衡。这种平衡、客观的视角，对于临床医生或进行前沿研究的人员来说，是至关重要的决策参考。读完这部分内容，我感觉自己对如何选择最合适的诊断工具有了更为审慎和深刻的理解，避免了盲目追逐“时髦”技术的陷阱。

我对这本书的排版设计非常满意，尽管内容极其丰富且信息密度高，但阅读体验却出奇地舒适。纸张的选择偏向哑光质感，有效减少了长时间阅读带来的眼睛疲劳，这对于需要查阅大量图表和分子结构式的读者来说，是一个非常人性化的细节。更值得称赞的是，书中的插图和流程图的设计，摒弃了那种过度美化或过于简化的倾向。它们精准地捕捉了复杂的生物学过程的关键节点，线条清晰，色彩运用克制而有效，每一个颜色变化都似乎蕴含着特定的生物学意义，而不是单纯的装饰。例如，在解释信号转导通路时，图示不仅展示了分子间的相互作用，还巧妙地用不同粗细的箭头来暗示信号的强度或重要性，这比单纯的文字描述要直观得多。最终，这本厚重的著作读起来并不感觉拖沓，很大程度上归功于这种精心的视觉组织和版式设计，它让知识的吸收过程变成了一种高效且愉悦的体验，充分体现了出版方对学术质量和读者体验的共同追求。

这本书的文字风格简直像是一场学术界的“思想碰撞”辩论会，充满了活力和思辨性。它很少使用那种冷冰冰的陈述句，而是大量采用设问句和假设性情景来引导读者的思考，仿佛作者就在你耳边低语，邀请你一同参与到科学难题的解构之中。例如，在讨论到基因编辑技术在神经肿瘤治疗中的潜在应用时，它没有立刻给出肯定的结论，而是深入探讨了伦理边界、脱靶效应的风险，以及不同文化背景下对“完美”疗法的不同解读。这种对哲学和人文层面的关注，使这本书超越了一本纯粹的科学专著，而更像是一部关于“科学责任”的思考录。我尤其喜欢其中几处对领域内几位泰斗级人物学术观点的对比引用，那些段落读起来真是酣畅淋漓，能感受到不同学术流派之间那种既有竞争又相互尊重的专业氛围。这本书不只是在教你“是什么”，更是在训练你“怎么想”——如何面对不确定性，如何批判性地评估前沿进展。

在跨学科整合方面，这本书展现出了非凡的洞察力。它不仅仅局限于传统的生物学和医学范畴，还穿插了大量关于计算生物学、人工智能在影像分析中的应用，甚至还有对生物传感器材料科学的介绍。这种广阔的视野，对于那些希望将自己的研究工作与当下最新的信息技术相结合的科研人员来说，简直是如获至宝。例如，书中有一章专门讲解了深度学习模型如何通过分析海量的组织切片图像来预测患者的五年生存率，其描述的流程细致到连数据预处理的标准化步骤都一一列举，这对于工程背景的读者是极大的福音。我发现，很多同类书籍往往将这些技术视为工具箱中的工具，浅尝辄止，但这本书却是将这些工具背后的数学原理和统计学基础也做了相应的回顾，确保读者能够真正理解其工作机制，而不是仅仅学会操作软件。这种深度融合，让这本书的适用人群从纯粹的肿瘤学家拓展到了数据科学家和生物工程师，极大地丰富了潜在的读者群。