Encyclopedia of Genetics, Genomics, Proteomics, and Informatics

出版者:Springer Netherlands

作者:Redei, George P.

页数:2218

出版时间:2008-4

价格:9411.00 元

isbn号码:9781402067532

具体描述

This new third edition updates a best-selling encyclopedia. It includes about 56% more words than the 1,392-page second edition of 2003. The number of illustrations increased to almost 2,000 and their quality has improved by design and four colors. It includes approximately 1,800 current databases and web servers. This encyclopedia covers the basics and the latest in genomics, proteomics, genetic engineering, small RNAs, transcription factories, chromosome territories, stem cells, genetic networks, epigenetics, prions, hereditary diseases, and patents. Similar integrated information is not available in textbooks or on the Internet.

用户评价

我花了整整一个下午的时间，沉浸在其中关于细胞信号通路的那几章，简直被那种信息密度惊到了。它并没有像很多入门教材那样，用过于简化的比喻来稀释复杂的生物学过程，而是直接给出了最前沿、最详尽的分子机制描述。比如，在讨论某个激酶级联反应时，它不仅列出了所有参与的蛋白质及其磷酸化位点，还引用了近十年来最关键的几篇原始研究论文作为支撑，那种层层递进、逻辑严密的论证过程，让人感觉自己不是在读一本参考书，而是在跟随领域内最顶尖的几位科学家进行深度研讨。尤其是在涉及高通量测序数据分析的章节，作者似乎非常贴合实际操作者的需求，不仅描述了理论模型，还穿插了对常用生物信息学软件算法的概述，甚至提到了处理大规模数据集时可能遇到的计算瓶颈和解决方案。这种深度和广度并重的写作手法，使得这本书既能作为研究生深入研究的基石，也能让资深研究者在需要回顾或跨学科参考时，迅速找到可靠的、不含水分的解释。它真正做到了“百科全书”的定位，而不是一本浅尝辄止的“速查手册”。

这本书的装帧设计得相当扎实，封面用的是那种略带纹理的哑光纸张，手感沉稳，拿在手里很有分量。我尤其欣赏它在细节上的处理，比如字体选择，主标题的衬线字体显得非常专业和经典，而副标题和章节标题则采用了更现代、更易读的无衬线字体，这种搭配在保证学术严谨性的同时，也提升了整体的阅读体验。内页的纸张厚度适中，既能很好地承载彩色的图表和复杂的分子结构图，又不会因为过于光滑而反光，长时间阅读眼睛也不会感到疲劳。书脊的装订工艺看起来也很可靠，考虑到内容量如此庞大，这是一本需要经常翻阅的工具书，结实的装订是必须的。从这个角度来看，出版商在物理呈现上确实下了不少功夫，它不仅仅是一本知识的载体，本身也像一件工艺品，体现了对信息严肃对待的态度。我注意到索引部分做得非常详尽，密密麻麻的词条排列得井井有条，这对于需要快速定位特定术语的科研人员来说，简直是福音。这种对物理细节的关注，让我对书内知识的深度和广度也抱有了更高的期待，毕竟，只有对外部形式都如此讲究的出版物，才更可能在内容上也精益求精。

这本书的结构组织方式，乍一看似乎有些庞杂，毕竟涵盖了从基础的孟德尔遗传学到复杂的系统生物学分析工具。但仔细阅读后，我发现其内部逻辑是非常清晰的，它采用了“由宏观到微观，再由理论到应用”的渐进式编排。前几卷奠定的是坚实的分子生物学和遗传学基础，确保即便是跨学科背景的读者也能快速跟上。随后，内容开始向功能基因组学、蛋白质组学以及大规模数据分析技术过渡，这些章节往往是图文并茂，用大量的流程图和网络图来梳理复杂的相互关系。最妙的是，在每一专题的末尾，它几乎都会附带一个“技术挑战与未来展望”的小节，这种设计极大地促进了读者的批判性思维。它不只是告诉我们“是什么”，更引导我们思考“为什么是这样”以及“接下来会怎样”。这种引导式的学习体验，极大地提高了知识的内化效率，我感觉自己不仅仅是在记忆事实，而是在建立一个完整的、相互关联的知识体系框架。

从一个资深从业者的角度来看，这本书最难能可贵的一点，在于它对“不确定性”的坦诚处理。在许多领域，科学知识总是在不断修正和推翻中前进，而很多参考书为了追求简洁明了，常常会选择性地呈现当前最“流行”的解释，而忽略那些仍在争论中的理论或被证伪的早期假说。然而，这本百科全书在涉及关键路径或争议性机制时，会非常审慎地使用措辞，比如用“当前主流观点倾向于……”或“尽管存在替代性模型……”等表述。在讨论某些蛋白-蛋白相互作用的调控网络时，它甚至会明确指出哪些相互作用是在细胞外环境中被观察到，哪些是在活体模型中得到验证，清晰地区分了实验背景的差异。这种对科学严谨性和历史脉络的尊重，避免了读者将暂时的结论奉为圭臬，培养了一种更成熟的科学视角。它教会我的不仅仅是知识本身，更重要的是如何以一种审慎、多角度的眼光去评估和接纳新的科研发现。

让我印象最深的是，这本书在处理那些迅速迭代的交叉学科概念时所展现出的敏锐洞察力。比如，它对“表观遗传学”的阐述，明显超越了教科书停留在DNA甲基化和组蛋白修饰的层面。书中用了大量的篇幅来探讨长链非编码RNA（lncRNA）如何作为调控因子参与染色质重塑，甚至还涉及到了核仁和核骨架在基因表达调控中的动态作用，这部分内容更新的速度之快，让人不得不佩服编纂团队的追踪能力。再比如，在信息学部分，对于如何用机器学习模型来预测蛋白质的二级结构和三维折叠，它没有停留在传统的算法介绍，而是深入探讨了基于深度学习的残差网络（ResNet）在这一领域的突破性应用，并清晰地展示了这些计算工具背后的数学原理。这种对“前沿”的紧密捕捉，使得这本书的价值远超于一本静态的参考资料，它更像是一个实时更新的知识地图，指引着读者去探索学科最热的方向。对于希望站在科研最前沿的人来说，这本书提供的视角是无价的。

就是个英文词典啊，解释少

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选“读过”好奇怪。。。只是用过

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