生物医药大数据蕴含了 丰富的信息和知识，是关乎人类生存与健康的重要战略资源，但只有对生物医药大数据进行高效处理和智能分析，才能真正推动生物医药研究和产业化从原来的假设驱动向数据驱动转变，因而近些年来生物医药大数据与智能分析逐渐成为潜力巨大且发展迅猛的交叉领域。本书简要介绍了并行计算、机器学习和深度学习应用于生物医药大数据的相关基础知识，并总结了作者团队在生物医药大数据处理和分析领域的若干成果，主要涵盖基因表达谱分析、微生物基因组、药物虚拟筛选、肿瘤基因表达谱分类、RNA编辑位点识别、增强子识别等，以作者团队的研究成果为实际案例，详细介绍了研究的路线和方法。 本书属于高性能计算、大数据、机器学习和生物医药等专业的交叉领域，可以为这些领域的研究人员提供参考，也可作为相关专业高年级本科

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本书是针对康复科医生编写的临床康复手册。全书共分为4部分，内容涵盖了住院患者的临床护理、临床策略、门诊患者的临床医疗护理以及其他诊断和治疗。本书内容涵盖广泛，几乎包括了康复科所有的临床相关信息，包括医用剂量、建议咨询、特殊康复目标以及治疗等。本书条理清楚，言简意赅，对康复科医生来说是比较实用的手册。

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编写此书的目的，是向在临床一线工作的医师介绍丙磺舒本身的药代动力学特点，以及外丙磺舒与β-内酰胺类抗生素联合应用相关研究的轨迹和进展。这些研究内容总的来说可分成两大部分：一部分是将丙磺舒作为一种常规的工具药，用以观察各种β-内酰胺类抗生素药代动力学参数的一些基本特点；另一部分是将丙磺舒与各种β-内酰胺类抗生素联合用于疾病的治疗。书中对这种联合用药的具体方案（如用法、用量）尽可能详细地描述，以便为临床医师将丙磺舒与β-内酰胺类抗生素应用时提供参考。由于这方面的研究工作刚刚起步，所以书中主要参考的是国外的相关研究文献。随着人们对丙磺舒优化β-内酰胺类抗生素PK/PD特性这一特殊价值认识的不断深入，应该有越来越多的学者关注和从事这方面的研究，这必然会对节约抗生素资源和科学合理的使用β-内酰胺类抗生

本书是一部全面收录中药药名的工具书。全书共收录中药药名4万余个，其中正名近9000个，又名（包括别名、处方名、商品名等）3万余个，为迄今见到的中药（或药名）工具书中收载药名最多的一书。为便于鉴别和应用，书中在介绍每种药物的正名和又名的同时，一般还对药物的来源、产地、性味、功能、主治、用法等予以简明扼要地介绍。书之正文按药物正名笔画编排，正文前编有目录，正文后按药名笔画编有所有药名的索引，十分便于使用。