神经生物学-从神经元到大脑 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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　　本书是神经生物学教本，对神经系统基本活动的神经生理学、神经生物化学、神经生物物理学以及有关发育生物学、分子生物学、细胞生物学研究的最新成就进行了综合性讨论。全书分五部分，共二十章。第一部分为知觉的神经组合，包括：神经系统中信号的分析、视觉的细胞组合分析、大脑皮层的柱状组合与分层。第二部分为神经的离子基础、膜通透性的控制、神经元作为电流的导体、离子的主动运输、突触传递、化学递质的释放、化学传递的微生理学、化学递质的探索。第三部分为神经细胞在大脑中发放信号的特殊环境，包括：神经胶质细胞的生理学，脑中液体空间的成分调节。第四部分为神经细胞如何传送信息，包括：感觉信号如何产生及其离心控制、在单个神经元间由突触作用传递信号、中枢神经系统中控制运动的整合机制、简单神经系统。第五部分为本性与培育，包括：神经元连接的特异性、哺乳类视觉系统中遗传性与环境性影响。此外，还附录了电学线路中的电流、脑结构与通路、术语注释及详细索引和参考文献。

　　本书观点鲜明、概念准确，可供生物学、医学各科大学生及有关神经科学各专业研究生使用。对有关领域的教师及科技工作者亦有参考价值。

好的，以下是一本名为《生物信息学：从基因组到蛋白质组的计算方法》的图书简介，内容侧重于生物信息学的理论、算法与应用，旨在全面介绍该领域的前沿技术和实践： --- 《生物信息学：从基因组到蛋白质组的计算方法》 图书概述 在生命科学的宏伟蓝图下，生物信息学正以其强大的计算能力，成为解读复杂生命现象的关键钥匙。《生物信息学：从基因组到蛋白质组的计算方法》是一部全面、深入的专著，旨在为生命科学、计算机科学以及统计学背景的研究人员、学生和实践者，提供一个从理论基础到前沿应用的综合指南。本书聚焦于如何利用计算工具和算法，处理和分析高通量生物数据，揭示生命系统的内在规律。 本书不仅仅是一本技术手册，更是一门关于如何将严谨的数学模型和高效的计算策略应用于生物学问题的“艺术”。它涵盖了从DNA序列分析的经典算法，到复杂网络建模和蛋白质结构预测的现代技术，旨在培养读者将生物学直觉与计算思维相结合的能力。 第一部分：基础与核心算法——生命的数字解码 本部分奠定了生物信息学的理论基石，重点阐述了处理序列数据所需的核心算法和统计学框架。 第一章：生物信息学导论与数据结构 本章首先概述了生物信息学在基因组学、蛋白质组学和系统生物学中的核心地位。随后，深入探讨了处理生物序列数据（DNA、RNA和蛋白质）所需的数据结构，如后缀树 (Suffix Trees) 和 后缀数组 (Suffix Arrays)。我们将详细解析这些结构如何高效地支持子串查找、最长公共子串（LCS）的确定，并比较它们在内存占用和查询速度上的优劣，为后续的序列比对奠定计算基础。 第二章：序列比对的数学原理与实现 序列比对是生物信息学的核心任务。本章细致地剖析了不同比对算法的数学基础： 全局比对（Needleman-Wunsch）：基于动态规划的精确匹配方法，讨论其分数矩阵的设计（如PAM和BLOSUM）及其在进化距离计算中的应用。 局部比对（Smith-Waterman）：针对功能域或保守区域的识别，重点分析其如何通过归零机制实现对相似区域的高效捕获。 启发式比对（BLAST与FASTA）：讲解如何利用“种子”和“扩展”策略，在保证合理敏感度的前提下，实现对大规模数据库的快速搜索，这是现代生物学研究的必备技能。 第三章：统计推断与序列模式识别 本章转向概率模型在序列分析中的应用。我们将深入探讨隐马尔可夫模型（HMMs），阐释其在基因识别、蛋白质结构域建模中的强大能力。内容包括前向算法、后向算法以及Viterbi算法在寻找最优隐藏状态序列上的应用。此外，还将讨论统计显著性检验（如E-值和P-值）在过滤偶然匹配中的重要性。 第二部分：基因组学与转录组学的计算前沿 随着下一代测序（NGS）技术的爆发，本部分聚焦于处理海量组学数据所需的复杂计算流程。 第四章：从头组装与从头比对的挑战 本章详述了组装高质量参考基因组序列的计算难题。我们将重点分析： De Bruijn 图的应用：如何利用$k$-mer的重叠关系构建图结构，从而解决短读长数据的组装问题，并讨论图的简化、循环检测和Scaffolding的策略。 序列组装的错误校正：如何利用多重序列比对（MSA）的结果和覆盖度信息，识别并修正组装过程中引入的错误。 从头比对（Mapping）的优化：针对数TB级别的测序数据，探讨索引技术（如BWA的FM-index）如何实现快速且准确的读段比对。 第五章：差异分析与变异检测 从基因组中识别具有生物学意义的变异（SNP、InDel、结构变异）是精准医学的基础。本章详述了变异检测的计算流水线： 变异呼叫（Variant Calling）：详细解析GATK等工具中基于贝叶斯框架的变异质量评估方法。 RNA测序（RNA-Seq）的定量分析：讨论如何准确量化基因表达水平，包括Count数据的归一化方法（如TPM, FPKM）以及差异表达分析（如DESeq2和edgeR）背后的负二项分布模型。 第三部分：蛋白质组学与系统生物学建模 生命的功能最终由蛋白质执行。本部分将目光转向蛋白质结构、功能预测以及复杂的生物网络分析。 第六章：蛋白质结构预测与功能注释 本章探讨如何从氨基酸序列推断三维结构和生物学功能： 同源建模与折叠识别：分析序列比对如何转化为结构相似性的预测，重点介绍PSI-BLAST等工具在发现远程同源性方面的贡献。 蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络建模：讨论如何利用高通量实验数据（如酵母双杂交）构建网络，并应用图论算法（如聚类系数、中心性指标）识别关键的调节节点。 结构预测的新范式：简要介绍基于深度学习（如AlphaFold的理论基础）的结构预测方法的突破，以及其对计算成本和准确性的影响。 第七章：生物系统建模与网络动力学 本章将生物信息学的视角提升到系统层面，探讨如何用数学和计算方法模拟生物过程的动态行为： 通量平衡分析（FBA）：在代谢网络中，如何利用线性规划技术预测细胞在特定环境下的最大生长速率和代谢物流。 生化反应网络的动力学模拟：介绍常微分方程（ODE）模型在描述信号转导通路中的应用，并讨论如何使用数值积分方法求解这些复杂的系统方程。 网络拓扑分析：从信息流的角度，分析基因调控网络和代谢网络的鲁棒性、可控性和模块化特性。 结语：面向未来的计算生物学 本书在最后总结了当前生物信息学的研究热点，包括单细胞组学数据的整合分析、空间转录组学的可视化挑战，以及可解释性AI在生物学中的应用前景。读者在合上本书时，将不仅掌握一套强大的计算工具箱，更能形成一种将复杂生命现象分解为可计算问题的研究思维模式。 --- 本书特色： 算法深度解析：不满足于工具的使用，深入探讨每种算法背后的数学推导和计算复杂度。 代码与实践导向：大量包含伪代码和关键算法实现流程的剖析，便于读者转化为实际代码。 覆盖广度：全面覆盖了从基础序列分析到前沿系统建模的整个计算生物学领域。

评分☆☆☆☆☆

当我看到《神经生物学-从神经元到大脑》这个书名时，一股强大的探索欲望便油然而生。我一直对人类的认知能力以及大脑的运行机制充满着莫名的兴奋感，总觉得其中蕴含着无穷的奥秘。我期望这本书能够深入地剖析构成我们神经系统的基本单位——神经元，从其精密的结构到复杂的功能，再到它们之间错综复杂的连接方式。我迫切地想了解，这些微小的细胞是如何通过电化学信号的传递，构建起一个庞大而高效的信息处理网络。书中对我来说，最吸引人的部分或许是它将如何把个体神经元的活动，提升到整个大脑层面的运作。我想知道，大脑的不同区域是如何各司其职，又如何相互配合，来完成我们所熟知的各种复杂行为和认知功能，比如情绪的产生，意识的体验，以及决策的制定。此外，我对书中关于神经可塑性的内容也抱有极高的期望，希望能了解到我们的大脑是如何通过学习和经历来不断重塑自身的，这种能力又在多大程度上决定了我们的个性和发展。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《神经生物学-从神经元到大脑》瞬间吸引了我，因为它承诺了一段从最微观的细胞层面到宏观的整体系统的探索之旅。我非常渴望能够深入理解神经系统最基本的构成单元——神经元，了解它们如何像一个精密的通信网络一样，传递着生命的信息。我期待书中能够详细阐述神经冲动的产生和传导机制，以及突触在信息传递中的关键作用，或许还会涉及各种神经递质的化学性质和功能，比如多巴胺、血清素等等，它们是如何影响我们的心情、动机乃至行为的。更让我感兴趣的是，这本书可能会将这些微小的单位如何汇聚成宏伟的“大脑”，是如何通过不同区域的专业化和相互协作，最终实现我们所经历的复杂认知过程，例如感知、学习、记忆、决策，甚至是意识的产生。我希望这本书能够用清晰易懂的语言，搭配引人入胜的插图，将那些抽象的神经科学概念变得可视化，让我能够直观地感受到神经元在“思考”时的活跃状态。此外，我也想知道，当这个精密系统出现问题时，比如在某些神经系统疾病中，究竟发生了什么，以及神经科学界是如何尝试理解和治疗这些疾病的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字叫《神经生物学-从神经元到大脑》，让我对它的内容充满了好奇。我一直对人类大脑的奥秘感到着迷，尤其是那些微小的神经元是如何协同工作，最终构建出我们如此复杂和精妙的思维、情感和行为的。我设想这本书会深入浅出地讲解神经元的基本结构和功能，比如它们是如何通过电信号和化学信号进行交流的。我特别期待能了解到不同类型的神经元，它们各自扮演的角色，以及它们之间形成的复杂网络是如何运作的。书中可能会有很多关于神经递质的介绍，解释它们是如何影响我们的情绪、记忆和决策的。我也希望能看到一些关于大脑不同区域如何分工合作的论述，例如，视觉皮层如何处理视觉信息，听觉皮层如何处理声音，以及这些信息是如何被整合起来，形成我们对世界的整体感知。我对书中可能包含的关于学习、记忆和可塑性的内容也抱有很高的期望，想知道大脑是如何适应新信息，又是如何改变自身结构来储存和回忆知识的。此外，如果书中还能触及一些神经退行性疾病的根源，或者神经损伤后大脑的修复机制，那将更让我惊喜，因为这不仅能满足我的求知欲，还能让我对生命的脆弱与坚韧有更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

《神经生物学-从神经元到大脑》这个名字，仿佛为我打开了一扇通往奇妙世界的大门。我总是对我们身体里最神秘、最核心的部分——大脑，充满着无尽的好奇。我期待这本书能从最微小的神经元入手，为我解析它们是如何运作的，就像微观世界里的精密齿轮，互相咬合，传递着生命的信息。我希望书中能详细介绍神经递质的作用，那些化学信使在我们的喜怒哀乐、学习记忆中扮演着怎样的角色，以及它们是如何影响我们的行为和情感的。更让我心驰神往的是，这本书会如何将这些单独的神经元，组合成那个我们称之为“大脑”的宏伟结构。我想要了解，我们是如何通过这个复杂网络来感知世界、思考问题、做出判断，甚至产生创造力的。书中对于学习和记忆的解释，对我的吸引力尤其大，我希望能揭示大脑是如何存储信息、又是如何提取过去的经历，来塑造我们现在的样貌。

评分☆☆☆☆☆

《神经生物学-从神经元到大脑》这个书名，仅仅是看到它，就立刻勾起了我对生命最深层机制的好奇心。我总是忍不住去思考，我们之所以是“我们”，那份独特的意识、情感和思维，究竟源自何处？这本书似乎正是一把钥匙，能够为我揭开这层神秘的面纱。我设想，书中会从最基础的神经元开始，细致地描绘它们的形态、功能，以及它们之间如何通过信号传递建立起庞大而复杂的网络。我想了解，那些微小的电脉冲和化学信使，是如何跨越突触的缝隙，将信息瞬间传递，构建出我们每一次思考、每一次感受的底层逻辑。更令我期待的是，这本书会如何将这些分散的“点”，串联成一个有机的整体——我们那令人敬畏的大脑。我会仔细阅读关于大脑各个区域的功能划分，以及它们之间如何协同工作，完成诸如视觉、听觉、触觉的感知，语言的理解和表达，以及更高级的抽象思维和决策制定。我对书中关于学习和记忆的章节尤其感兴趣，希望能了解大脑究竟是如何存储和提取信息的，又是什么让我们可以不断学习和适应新的环境。