Sports-Specific Rehabilitation pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Elsevier Science Health Science div

作者:Donatelli, Robert A.

出品人:

页数:368

译者:

出版时间:2006-10

价格:522.00元

装帧:Pap

isbn号码:9780443066429

丛书系列:

图书标签:

运动康复
运动损伤
康复治疗
运动医学
肌肉骨骼
物理治疗
运动表现
损伤预防
临床康复
功能训练

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具体描述

This is a comprehensive resource for focusing on returning injured athletes to their optimal performance! This book discusses exercise principles; muscle fatigue, muscle damage, and overtraining concepts; pathophysiology of overuse injuries; core evaluation in sports-specific testing; physiological basis of exercise specific to sport; and, special considerations for the athlete. Secial features such as evidence-based clinical application boxes provide the reader with a solid body of research upon which to base their practice.

好的，这里为您提供一份详细的图书简介，内容不涉及《Sports-Specific Rehabilitation》这本书的任何具体信息，而是围绕一个虚构的、关于深度学习在生物信息学应用的专业技术书籍展开。 --- 深度学习驱动的生物信息学：前沿算法与临床转化书名：深度学习驱动的生物信息学：前沿算法与临床转化作者：张伟, 李明, 王芳出版社：科学技术出版社出版日期： 2024年10月内容概述本书聚焦于当前计算生物学和生物信息学领域最热门、最具颠覆性的交叉点：深度学习技术在复杂生物数据分析中的应用与实践。随着高通量测序技术和蛋白质组学数据的爆炸式增长，传统统计方法已难以有效捕捉数据背后的深层非线性关系。本书旨在为生物学家、生物信息学家以及对人工智能在生命科学领域应用感兴趣的研究人员，提供一套系统化、实战化的深度学习理论框架、先进模型架构及其在多个关键生物学问题上的落地案例。全书共分为六大部分，层层递进，从基础理论构建到高级应用拓展，再到面向未来的挑战与机遇。第一部分：生物信息学中的深度学习基础本部分为后续内容的理论基石，详细介绍了理解深度学习模型所需的核心数学和计算概念，并专门讨论了如何将这些通用框架适应生物学数据的特殊性。第1章：生物数据的特性与挑战：探讨了基因组、转录组、表型数据在尺度、维度、稀疏性和噪声方面的独特性，以及这些特性对传统机器学习模型带来的瓶颈。第2章：深度学习核心模块回顾：详述多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的基础结构、激活函数选择、正则化技术（如Dropout、批量归一化）。特别强调了在处理序列数据时如何选择合适的损失函数。第3章：处理生物序列数据的特殊网络架构：深入解析了如何利用一维CNN处理DNA/RNA序列，以及如何使用Transformer架构（如自注意力机制）来捕捉长距离的基因组相互作用，这是理解基因调控网络的基础。第二部分：基因组与表观遗传学分析本部分是本书的核心应用板块之一，集中展示深度学习在解析基因组结构和功能方面的强大能力。第4章：变异检测与功能注释的深度模型：详细介绍使用深度残差网络（ResNet）和U-Net结构对全基因组测序（WGS）和外显子测序数据中的结构变异（SV）和单核苷酸多态性（SNP）进行高精度识别。讨论如何通过集成多组学数据（如ATAC-seq和ChIP-seq）来训练更鲁棒的变异预测模型。第5章：表观遗传学标记的预测：重点阐述了如何利用深度学习来预测DNA甲基化位点、组蛋白修饰（如H3K4me3, H3K27ac）的位置和强度。书中提供了使用图神经网络（GNN）来建模染色质三维结构（Hi-C数据）对基因表达调控影响的案例分析。第6章：非编码DNA的功能预测：探讨了如何训练深度生成模型（如GANs或VAEs）来学习和生成具有特定功能的非编码元件，并应用强化学习方法优化增强子和启动子的识别算法。第三部分：转录组与蛋白质组学的先进建模本部分转向描述性更强的组学数据，解决生物学中最核心的表达量化与功能预测问题。第7章：高维转录组降维与簇分析：对比分析了传统的PCA/t-SNE与基于自编码器（Autoencoder，特别是变分自编码器VAE）的非线性降维技术在单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据中的表现。书中提供了详细的代码实现，用于细胞类型识别和细胞轨迹推断。第8章：蛋白质结构预测的革命：深入解析了近年来在蛋白质结构预测领域取得突破性进展的深度学习模型（如AlphaFold背后的核心思想），并讨论了如何利用这些模型进行蛋白质功能域的快速识别和设计。第9章：蛋白质-蛋白质相互作用网络推断：介绍了如何利用图卷积网络（GCN）来学习蛋白质相互作用网络中的拓扑特征，从而更准确地预测新的相互作用对，并在疾病网络中识别关键的枢纽蛋白。第四部分：深度学习在疾病建模与药物发现中的转化应用本部分是连接基础研究与临床转化的桥梁，展示了如何将前述的算法应用于实际的生物医学问题。第10章：癌症基因组学的深度学习诊断：详细介绍了利用病理图像（H&E染色）结合基因组数据，构建多模态深度学习模型，用于癌症的自动分级、预后预测以及肿瘤微环境的解剖分析。第11章：药物靶点识别与虚拟筛选：讲解了如何使用深度学习处理小分子化学结构（SMILES表示法）和蛋白质口袋结构，通过图神经网络和分子嵌入技术进行高效的虚拟筛选，加速先导化合物的发现。第12章：个性化治疗方案的推荐系统：探讨了如何构建基于患者多组学特征和临床反应数据的推荐系统，利用因果推断模型（Causal Inference Models）优化个体化的抗癌药物组合策略。第五部分：可解释性、偏差与伦理（XAI in Biology）随着深度学习模型变得日益复杂，理解其决策过程至关重要。本部分专门讨论了生物信息学中的可解释性人工智能（XAI）。第13章：生物学中的黑箱问题：讨论了LIME、SHAP值在解释特定基因或变异对模型预测贡献的重要性，并展示了如何通过特征重要性分析来验证生物学假设。第14章：模型偏差与泛化性评估：深入分析了训练数据集中存在的种族、地理或技术偏差如何影响模型的临床泛化能力，并提出了去偏技术和跨数据集验证的规范化流程。第六部分：实践与未来展望第15章：主流深度学习框架的生物信息学实践：提供基于PyTorch和TensorFlow的完整项目模板，涵盖从数据预处理到模型训练、验证和部署的全流程指南。附录：常用生物信息学数据集与公开基准测试平台介绍。 --- 本书特色： 1. 理论与实践并重：每章均包含详细的数学推导和可直接运行的Python/R代码示例，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“怎么做”。 2. 前沿性：涵盖Transformer、GNN、深度生成模型等最新进展，紧跟当前学术热点。 3. 跨学科视角：特别关注深度学习模型在生命科学中的“可解释性”难题，强调模型的可信度和生物学合理性验证。 4. 高质量配图：包含大量流程图、模型架构图和数据可视化实例，帮助读者直观理解复杂算法。目标读者：生物信息学、计算生物学、生物医学工程领域的博士生和研究生。希望将深度学习技术应用于基因组学、蛋白质组学研究的科研人员。药物研发公司中从事计算化学和生物标志物开发的工程师。具有一定编程基础，希望转型或深入学习AI在生命科学领域应用的专业人士。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我平时很喜欢观看各种体育赛事，从激烈的足球比赛到优雅的体操表演，再到惊险刺激的滑雪运动，我都乐在其中。然而，在欣赏运动员们精湛技艺的同时，我也常常会因为他们不幸受伤而感到惋惜。每次看到运动员因伤病而不得不远离赛场，我都会思考，如果当时他们能够得到更科学、更及时的康复，是否会有不同的结果？这本书的题目“Sports-Specific Rehabilitation”恰恰触及了我内心深处的疑问。我希望这本书能够像一本百科全书一样，涵盖各种主流运动项目，详细介绍每种运动可能面临的典型伤病，以及针对这些伤病的具体康复流程。我期待书中能够详细地解释，为什么针对不同运动项目，康复的侧重点会有所不同。比如，为什么一个篮球运动员在膝盖受伤后的康复，会比一个游泳运动员的膝盖伤病康复有更多关于爆发力和敏捷性的训练要求？我希望通过阅读这本书，能够更加深入地理解运动康复的精髓，并且能够对运动员的职业生涯发展有更全面的认识。

评分☆☆☆☆☆

作为一个刚开始接触运动医学领域的学生，我对于如何将书本上的理论知识转化为实际的应用感到有些困惑。我的教授在一次讲座中提到了“Sports-Specific Rehabilitation”这本书，并将其誉为是运动康复领域不可多得的实践指南。他说，这本书的独特之处在于它不仅仅提供了理论框架，更重要的是，它能够指导我们如何将这些理论应用于具体的运动项目和不同类型的伤病。我期待这本书能够提供清晰的康复训练计划示例，并且能够详细地讲解每一个训练动作的执行标准和注意事项。我希望它能够帮助我理解，如何在实际的康复过程中，根据运动员的具体情况，灵活调整训练计划。我也希望这本书能够提供一些关于伤病预防的建议，因为在我看来，预防永远比治疗更重要。能够通过阅读这本书，我希望能够建立起一套完整的运动康复思维模式，并且能够在未来的学习和实践中，更加自信和得心应手。

评分☆☆☆☆☆

最近我迷上了参加一些户外运动，比如徒步和山地自行车。虽然乐趣无穷，但也让我深刻体会到了身体素质的重要性，以及一旦受伤带来的不便。我意识到，对于我们这些业余爱好者来说，掌握一些基础的运动康复知识，能够帮助我们在运动中更好地保护自己，并在不幸受伤时，能够采取正确的处理方式，加速恢复。这本书的题目“Sports-Specific Rehabilitation”引起了我的兴趣，我希望它能够提供一些易于理解、并且适用于业余爱好者的康复指导。我期待它能够讲解一些常见的运动损伤，以及在家中就可以进行的简单有效的康复练习。我希望这本书能够用通俗易懂的语言，解释一些专业的术语，让我能够轻松地理解。我更希望它能够提醒我们，在进行运动康复时，要注意哪些风险，避免二次伤害。这本书的出现，就像是一本随身的运动健康顾问，让我能够更加安心地享受运动的乐趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁有力，封面上那个仿佛在动态捕捉中的运动员剪影，瞬间就抓住了我的眼球。作为一名常年受运动伤痛困扰的业余跑者，我一直在寻找一本能够真正帮助我理解伤病、并且提供切实可行康复方案的书籍。我对于“Sports-Specific Rehabilitation”这个书名充满了期待，它暗示着这本书将不仅仅是泛泛而谈的康复理论，而是会深入到针对不同运动项目的个性化康复指导。我脑海中浮现出无数个场景：比如，网球肘的恢复是否需要和高尔夫球肘的康复有所不同？跑步者常见的胫骨应力性骨折，在不同跑姿下的康复侧重点又在哪里？篮球运动员在经历膝关节韧带损伤后，如何才能重拾跳跃和变向的能力？这本书的出现，就像是给我黑暗的康复之路点亮了一盏明灯，我迫不及待地想要翻开它，去探索那些隐藏在运动科学背后的康复奥秘，期待它能够为我量身定制一套科学有效的训练计划，让我早日告别伤痛，重返赛场，享受运动带来的纯粹快乐。我希望这本书能够提供详细的图文解释，让我能够清晰地理解每一个动作的要领，并且在居家康复时能够安全有效地进行。

评分☆☆☆☆☆

我是在一次偶然的机会下，在一家口碑极佳的运动康复中心的书架上看到了这本书。当时我的朋友，一位经验丰富的运动防护师，向我推荐了它。他说，这本书是他们团队进行专业学习和案例分析时常常参考的资料。这让我对这本书的专业性和权威性倍感好奇。我一直认为，运动康复不仅仅是简单的拉伸和力量训练，它更是一门科学，需要对人体的解剖学、生理学以及运动生物力学有着深刻的理解。我期待这本书能够深入浅出地讲解这些复杂的原理，并且能够将理论与实践紧密结合。我希望它能提供一些经典的康复案例分析，让我能够从别人的经历中吸取经验和教训。更重要的是，我希望这本书能够提供一些前沿的康复技术和理念，比如利用科技手段辅助康复，或者是一些新兴的运动疗法。作为一名对运动康复领域充满热情的研究者，我渴望通过阅读这本书，能够进一步拓展我的知识视野，提升我的专业技能，以便更好地服务于我所关注的运动员群体。

评分☆☆☆☆☆