本书为古生物研究者和化石爱好者撰写，是一本图鉴，也是一本寻找化石指南。基本囊括了所有化石种类，包括植物、珊瑚和海绵、棘皮动物、腕足动物、节肢动物与笔石、软体动物、脊椎动物、痕迹化石，共收录190余种。每种化石均有图片，并配有详细的尺寸、时空分布和化石故事。本书为读者讲解了化石的基本知识，如何为化石、话是如何形成、化石的作用以及如何通过化石推断古生物年代。对每种化石进行介绍时，突出实操性，这一点无疑使得本书可以作为野外观察手册使用。在科普的同时，也令读者惊叹于大自然的鬼斧神工和时间对于生物的精雕细刻。

为适应我国高等院校本科教学及大众科普科教的需求，编者在杨家騄和李志明主编的《古生物学实习指导书》（1993年**版）的基础上，吸收了近年来国内外古生物学领域研究的新成果和新方法，结合自身多年的教学经验与实践积累，编写了《化言石语——古生物化石观察与实习》。《化言石语——古生物化石观察与实习》共分10个章节，每个章节均对相应古生物类群的基本构造、分类体系和化石代表进行了准确细致的文字描述，展示了精美清晰的图片并附上琅琅上口的化石诗歌便于记忆。《化言石语——古生物化石观察与实习》的特色是一目了然，对于有学习古生物学化石结构需求的学生和化石爱好者来说，是一本易于理解、便于掌握的书籍。

本册志书是对2013年以前在中国发现并已发表的恐龙蛋类化石材料的系统厘定总结?《中国古脊椎2卷7册》包括13蛋科29蛋属65蛋种?每个蛋属?蛋种均有鉴别特征?产地与层位?在蛋科这一分类阶元中并有概述，对该阶元的研究现状?存在问题等做了综述?在所有阶元的记述之后附有评注，为编者在编写过程中对发现的问题或编者对该阶元新认识的阐述?《中国古脊椎2卷7册》附有104幅化石照片及插图?

《古菌?生命的奥秘》是由张传伦教授主持撰写的专门介绍古菌的微生物学领域科普教材。古菌，虽然和细菌、真核生物一起构成了生物的三域系统，但对于大多数人来说还是非常陌生的。出版本书的目的就是希望把深奥晦涩的科学以深入浅出的形式介绍给大家。本书由浅入深，将今论古，从古菌的定义、特征、培养至古菌在地球化学上的应用概述了国内外学者30 多年来对古菌的研究，从古菌与地球共演化谈到古菌与人类生存息息相关的问题。全书以基础知识为主，穿插介绍国内外古菌研究的突破性进展，可以较好地为初涉古菌领域的同学和科普爱好者提供帮助。

本书综合介绍了三叶虫研究简史、三叶虫的生态、保存方式、?集、处理和研究方法以及当前国内外三叶虫研究的动态和水平。将具有内脏器官和体节的所谓尾部，修订为腹部；在其后由背壳愈合而成，又不具内脏器官者，划为三叶虫的真正尾部，摆脱三叶虫身体划分旧传统命名，采用新划分意见。系统介绍了三叶虫外骨骼的形态、内部解剖和器官功能、个体发育和分类沿革。应用数理统计和聚类分析方法对三叶虫纲的目和亚目等分类方案进行研究，并系统介绍各级别分类及其代表属的主要特征、地理分布和地质时代，外壳构造演化趋向，三叶虫演化过程的主要阶段及其特征。书中还附三叶虫各主要构造术语中、英文和英、中文对照表。

本书为了满足高等院校古生物地层学专业和地质类专业的教学要求而编写，以帮助学生加强基础知识、掌握基础理论和基本技能，了解科技发展的前沿。本书共七章，介绍主要微体古生物门类有孔虫、介形虫、牙形石、硅藻、孢粉、沟鞭藻及疑源类，系统阐述每个门类的基本形态构造、分类、地史分布和演化及古生态，增加近年来国内外研究新成果，介绍其研究意义及应用。并简要介绍了各门类化石的样品采集和处理分析方法。

本书 对黑龙江古生物(精)化石及其地质背景的全面总结，是一部具有科普性质的学术专著。书中整合了黑龙江省各类地质报告和专著中的古生物相关内容，并围绕近几年的新发现进行归纳和总结，回顾了黑龙江省25亿年来的生命演化历程和地质、地理变迁，提出了黑龙江省现有九大生物群的全新观点。在介绍化石的基础上，对九大生物群进行了详细叙述。对黑龙江省古生物化石保护的历史沿革、保护政策、管理现状、保护体系建设、合作与交流等内容做了系统介绍。

本书详细研究了贵州三叠纪中—晚期双壳纲动物群。简要回顾了贵州三叠纪双壳纲的研究历史和产出层位；系统描述了62属187种（包括1新科、1新属、17新种和新亚种）双壳类，校正了1900年至2007年研究发表的涉及贵州三叠纪双壳纲的属和种；发现了这一双壳类动物群的组成包括了世界三叠纪双壳纲各目科的主要成员，除诺利期双壳纲成员是东南亚地方型土著种类外，安尼期一卡尼期大多是特提斯海类型。此外，简述了这个双壳纲动物群的生态类型和不同岩相的关系，深入论述了小凹组下部产出的Aprimella-Daonella-Zittelihalobia组合时代——晚拉丁期。 书末附有全部研究材料的产地和剖面。 此书可供地质和石油系统、高等院校、博物馆部门等从事生产、科研、教学和科普宣传的人员参考。

本书针对生物信息学领域中海量的生物数据，分别从微阵列数据的分析和处理、基因调控网络的分析和构建以及蛋白质相互作用网络的分析等角度，系统介绍机器学习、统计学习及各种智能算法在生物信息学相关领域的应用。机器学习在生物信息学领域的研究重心集中在观测和探索生物现象，以及建立统一的形式化的模型对生物学现象加以阐释。本书针对生物信息学领域典型的癌症诊断模型、基因调控网络构建和蛋白质相互作用网络分析3 个研究方向展开机器学习数据挖掘方法的分析与研究，为生物信息学方向的初学者提供了入门知识，也为相关研究人员在相关方向提供了参考信息。