神經生物學-從神經元到大腦 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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原文作者： Stephen W. Kuffler，John G. Nicholls，A. Robert Martin

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　　本書是神經生物學教本，對神經係統基本活動的神經生理學、神經生物化學、神經生物物理學以及有關發育生物學、分子生物學、細胞生物學研究的最新成就進行瞭綜閤性討論。全書分五部分，共二十章。第一部分為知覺的神經組閤，包括：神經係統中信號的分析、視覺的細胞組閤分析、大腦皮層的柱狀組閤與分層。第二部分為神經的離子基礎、膜通透性的控製、神經元作為電流的導體、離子的主動運輸、突觸傳遞、化學遞質的釋放、化學傳遞的微生理學、化學遞質的探索。第三部分為神經細胞在大腦中發放信號的特殊環境，包括：神經膠質細胞的生理學，腦中液體空間的成分調節。第四部分為神經細胞如何傳送信息，包括：感覺信號如何産生及其離心控製、在單個神經元間由突觸作用傳遞信號、中樞神經係統中控製運動的整閤機製、簡單神經係統。第五部分為本性與培育，包括：神經元連接的特異性、哺乳類視覺係統中遺傳性與環境性影響。此外，還附錄瞭電學綫路中的電流、腦結構與通路、術語注釋及詳細索引和參考文獻。

　　本書觀點鮮明、概念準確，可供生物學、醫學各科大學生及有關神經科學各專業研究生使用。對有關領域的教師及科技工作者亦有參考價值。

好的，以下是一本名為《生物信息學：從基因組到蛋白質組的計算方法》的圖書簡介，內容側重於生物信息學的理論、算法與應用，旨在全麵介紹該領域的前沿技術和實踐： --- 《生物信息學：從基因組到蛋白質組的計算方法》 圖書概述 在生命科學的宏偉藍圖下，生物信息學正以其強大的計算能力，成為解讀復雜生命現象的關鍵鑰匙。《生物信息學：從基因組到蛋白質組的計算方法》是一部全麵、深入的專著，旨在為生命科學、計算機科學以及統計學背景的研究人員、學生和實踐者，提供一個從理論基礎到前沿應用的綜閤指南。本書聚焦於如何利用計算工具和算法，處理和分析高通量生物數據，揭示生命係統的內在規律。 本書不僅僅是一本技術手冊，更是一門關於如何將嚴謹的數學模型和高效的計算策略應用於生物學問題的“藝術”。它涵蓋瞭從DNA序列分析的經典算法，到復雜網絡建模和蛋白質結構預測的現代技術，旨在培養讀者將生物學直覺與計算思維相結閤的能力。 第一部分：基礎與核心算法——生命的數字解碼 本部分奠定瞭生物信息學的理論基石，重點闡述瞭處理序列數據所需的核心算法和統計學框架。 第一章：生物信息學導論與數據結構 本章首先概述瞭生物信息學在基因組學、蛋白質組學和係統生物學中的核心地位。隨後，深入探討瞭處理生物序列數據（DNA、RNA和蛋白質）所需的數據結構，如後綴樹 (Suffix Trees) 和 後綴數組 (Suffix Arrays)。我們將詳細解析這些結構如何高效地支持子串查找、最長公共子串（LCS）的確定，並比較它們在內存占用和查詢速度上的優劣，為後續的序列比對奠定計算基礎。 第二章：序列比對的數學原理與實現 序列比對是生物信息學的核心任務。本章細緻地剖析瞭不同比對算法的數學基礎： 全局比對（Needleman-Wunsch）：基於動態規劃的精確匹配方法，討論其分數矩陣的設計（如PAM和BLOSUM）及其在進化距離計算中的應用。 局部比對（Smith-Waterman）：針對功能域或保守區域的識彆，重點分析其如何通過歸零機製實現對相似區域的高效捕獲。 啓發式比對（BLAST與FASTA）：講解如何利用“種子”和“擴展”策略，在保證閤理敏感度的前提下，實現對大規模數據庫的快速搜索，這是現代生物學研究的必備技能。 第三章：統計推斷與序列模式識彆 本章轉嚮概率模型在序列分析中的應用。我們將深入探討隱馬爾可夫模型（HMMs），闡釋其在基因識彆、蛋白質結構域建模中的強大能力。內容包括前嚮算法、後嚮算法以及Viterbi算法在尋找最優隱藏狀態序列上的應用。此外，還將討論統計顯著性檢驗（如E-值和P-值）在過濾偶然匹配中的重要性。 第二部分：基因組學與轉錄組學的計算前沿 隨著下一代測序（NGS）技術的爆發，本部分聚焦於處理海量組學數據所需的復雜計算流程。 第四章：從頭組裝與從頭比對的挑戰 本章詳述瞭組裝高質量參考基因組序列的計算難題。我們將重點分析： De Bruijn 圖的應用：如何利用$k$-mer的重疊關係構建圖結構，從而解決短讀長數據的組裝問題，並討論圖的簡化、循環檢測和Scaffolding的策略。 序列組裝的錯誤校正：如何利用多重序列比對（MSA）的結果和覆蓋度信息，識彆並修正組裝過程中引入的錯誤。 從頭比對（Mapping）的優化：針對數TB級彆的測序數據，探討索引技術（如BWA的FM-index）如何實現快速且準確的讀段比對。 第五章：差異分析與變異檢測 從基因組中識彆具有生物學意義的變異（SNP、InDel、結構變異）是精準醫學的基礎。本章詳述瞭變異檢測的計算流水綫： 變異呼叫（Variant Calling）：詳細解析GATK等工具中基於貝葉斯框架的變異質量評估方法。 RNA測序（RNA-Seq）的定量分析：討論如何準確量化基因錶達水平，包括Count數據的歸一化方法（如TPM, FPKM）以及差異錶達分析（如DESeq2和edgeR）背後的負二項分布模型。 第三部分：蛋白質組學與係統生物學建模 生命的功能最終由蛋白質執行。本部分將目光轉嚮蛋白質結構、功能預測以及復雜的生物網絡分析。 第六章：蛋白質結構預測與功能注釋 本章探討如何從氨基酸序列推斷三維結構和生物學功能： 同源建模與摺疊識彆：分析序列比對如何轉化為結構相似性的預測，重點介紹PSI-BLAST等工具在發現遠程同源性方麵的貢獻。 蛋白質-蛋白質相互作用（PPI）網絡建模：討論如何利用高通量實驗數據（如酵母雙雜交）構建網絡，並應用圖論算法（如聚類係數、中心性指標）識彆關鍵的調節節點。 結構預測的新範式：簡要介紹基於深度學習（如AlphaFold的理論基礎）的結構預測方法的突破，以及其對計算成本和準確性的影響。 第七章：生物係統建模與網絡動力學 本章將生物信息學的視角提升到係統層麵，探討如何用數學和計算方法模擬生物過程的動態行為： 通量平衡分析（FBA）：在代謝網絡中，如何利用綫性規劃技術預測細胞在特定環境下的最大生長速率和代謝物流。 生化反應網絡的動力學模擬：介紹常微分方程（ODE）模型在描述信號轉導通路中的應用，並討論如何使用數值積分方法求解這些復雜的係統方程。 網絡拓撲分析：從信息流的角度，分析基因調控網絡和代謝網絡的魯棒性、可控性和模塊化特性。 結語：麵嚮未來的計算生物學 本書在最後總結瞭當前生物信息學的研究熱點，包括單細胞組學數據的整閤分析、空間轉錄組學的可視化挑戰，以及可解釋性AI在生物學中的應用前景。讀者在閤上本書時，將不僅掌握一套強大的計算工具箱，更能形成一種將復雜生命現象分解為可計算問題的研究思維模式。 --- 本書特色： 算法深度解析：不滿足於工具的使用，深入探討每種算法背後的數學推導和計算復雜度。 代碼與實踐導嚮：大量包含僞代碼和關鍵算法實現流程的剖析，便於讀者轉化為實際代碼。 覆蓋廣度：全麵覆蓋瞭從基礎序列分析到前沿係統建模的整個計算生物學領域。

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這本書的標題《神經生物學-從神經元到大腦》瞬間吸引瞭我，因為它承諾瞭一段從最微觀的細胞層麵到宏觀的整體係統的探索之旅。我非常渴望能夠深入理解神經係統最基本的構成單元——神經元，瞭解它們如何像一個精密的通信網絡一樣，傳遞著生命的信息。我期待書中能夠詳細闡述神經衝動的産生和傳導機製，以及突觸在信息傳遞中的關鍵作用，或許還會涉及各種神經遞質的化學性質和功能，比如多巴胺、血清素等等，它們是如何影響我們的心情、動機乃至行為的。更讓我感興趣的是，這本書可能會將這些微小的單位如何匯聚成宏偉的“大腦”，是如何通過不同區域的專業化和相互協作，最終實現我們所經曆的復雜認知過程，例如感知、學習、記憶、決策，甚至是意識的産生。我希望這本書能夠用清晰易懂的語言，搭配引人入勝的插圖，將那些抽象的神經科學概念變得可視化，讓我能夠直觀地感受到神經元在“思考”時的活躍狀態。此外，我也想知道，當這個精密係統齣現問題時，比如在某些神經係統疾病中，究竟發生瞭什麼，以及神經科學界是如何嘗試理解和治療這些疾病的。

评分☆☆☆☆☆

《神經生物學-從神經元到大腦》這個書名，僅僅是看到它，就立刻勾起瞭我對生命最深層機製的好奇心。我總是忍不住去思考，我們之所以是“我們”，那份獨特的意識、情感和思維，究竟源自何處？這本書似乎正是一把鑰匙，能夠為我揭開這層神秘的麵紗。我設想，書中會從最基礎的神經元開始，細緻地描繪它們的形態、功能，以及它們之間如何通過信號傳遞建立起龐大而復雜的網絡。我想瞭解，那些微小的電脈衝和化學信使，是如何跨越突觸的縫隙，將信息瞬間傳遞，構建齣我們每一次思考、每一次感受的底層邏輯。更令我期待的是，這本書會如何將這些分散的“點”，串聯成一個有機的整體——我們那令人敬畏的大腦。我會仔細閱讀關於大腦各個區域的功能劃分，以及它們之間如何協同工作，完成諸如視覺、聽覺、觸覺的感知，語言的理解和錶達，以及更高級的抽象思維和決策製定。我對書中關於學習和記憶的章節尤其感興趣，希望能瞭解大腦究竟是如何存儲和提取信息的，又是什麼讓我們可以不斷學習和適應新的環境。

评分☆☆☆☆☆

當我看到《神經生物學-從神經元到大腦》這個書名時，一股強大的探索欲望便油然而生。我一直對人類的認知能力以及大腦的運行機製充滿著莫名的興奮感，總覺得其中蘊含著無窮的奧秘。我期望這本書能夠深入地剖析構成我們神經係統的基本單位——神經元，從其精密的結構到復雜的功能，再到它們之間錯綜復雜的連接方式。我迫切地想瞭解，這些微小的細胞是如何通過電化學信號的傳遞，構建起一個龐大而高效的信息處理網絡。書中對我來說，最吸引人的部分或許是它將如何把個體神經元的活動，提升到整個大腦層麵的運作。我想知道，大腦的不同區域是如何各司其職，又如何相互配閤，來完成我們所熟知的各種復雜行為和認知功能，比如情緒的産生，意識的體驗，以及決策的製定。此外，我對書中關於神經可塑性的內容也抱有極高的期望，希望能瞭解到我們的大腦是如何通過學習和經曆來不斷重塑自身的，這種能力又在多大程度上決定瞭我們的個性和發展。

评分☆☆☆☆☆

這本書的名字叫《神經生物學-從神經元到大腦》，讓我對它的內容充滿瞭好奇。我一直對人類大腦的奧秘感到著迷，尤其是那些微小的神經元是如何協同工作，最終構建齣我們如此復雜和精妙的思維、情感和行為的。我設想這本書會深入淺齣地講解神經元的基本結構和功能，比如它們是如何通過電信號和化學信號進行交流的。我特彆期待能瞭解到不同類型的神經元，它們各自扮演的角色，以及它們之間形成的復雜網絡是如何運作的。書中可能會有很多關於神經遞質的介紹，解釋它們是如何影響我們的情緒、記憶和決策的。我也希望能看到一些關於大腦不同區域如何分工閤作的論述，例如，視覺皮層如何處理視覺信息，聽覺皮層如何處理聲音，以及這些信息是如何被整閤起來，形成我們對世界的整體感知。我對書中可能包含的關於學習、記憶和可塑性的內容也抱有很高的期望，想知道大腦是如何適應新信息，又是如何改變自身結構來儲存和迴憶知識的。此外，如果書中還能觸及一些神經退行性疾病的根源，或者神經損傷後大腦的修復機製，那將更讓我驚喜，因為這不僅能滿足我的求知欲，還能讓我對生命的脆弱與堅韌有更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

《神經生物學-從神經元到大腦》這個名字，仿佛為我打開瞭一扇通往奇妙世界的大門。我總是對我們身體裏最神秘、最核心的部分——大腦，充滿著無盡的好奇。我期待這本書能從最微小的神經元入手，為我解析它們是如何運作的，就像微觀世界裏的精密齒輪，互相咬閤，傳遞著生命的信息。我希望書中能詳細介紹神經遞質的作用，那些化學信使在我們的喜怒哀樂、學習記憶中扮演著怎樣的角色，以及它們是如何影響我們的行為和情感的。更讓我心馳神往的是，這本書會如何將這些單獨的神經元，組閤成那個我們稱之為“大腦”的宏偉結構。我想要瞭解，我們是如何通過這個復雜網絡來感知世界、思考問題、做齣判斷，甚至産生創造力的。書中對於學習和記憶的解釋，對我的吸引力尤其大，我希望能揭示大腦是如何存儲信息、又是如何提取過去的經曆，來塑造我們現在的樣貌。