本書按照一般生物物質(zhì)分離純化的步驟設(shè)置模塊（具體為感知生物分離純化技術(shù)、生物材料預處理、固液分離、可溶性組分的分離、目標產(chǎn)物的純化以及產(chǎn)品精制），按照技術(shù)設(shè)置單元，按照產(chǎn)品生產(chǎn)工藝組織分配實訓任務，將技術(shù)原理、操作標準、注意事項、發(fā)展情況等理論知識融入各實訓任務中，并緊緊圍繞技術(shù)的應用展開，同時吸收了相關(guān)新知識、新技術(shù)

《色彩設(shè)計基礎(chǔ)/中等職業(yè)教育美術(shù)設(shè)計與制作專業(yè)系列教材》的特點： （1）根據(jù)國家對職業(yè)教育的大力扶持，結(jié)合職業(yè)院校的發(fā)展現(xiàn)狀、學生的就業(yè)趨勢，以及職業(yè)教育設(shè)計類課程教學的特點、課程設(shè)置等實際情況，確定了《色彩設(shè)計基礎(chǔ)/中等職業(yè)教育美術(shù)設(shè)計與制作專業(yè)系列教材》的編寫方向。 （2）《色彩設(shè)計基礎(chǔ)/中等職業(yè)教育美術(shù)設(shè)計與

本書分為九章，包括化學基礎(chǔ)知識、微生物、生物化學、發(fā)酵工程、酶工程、制藥工程、藥物制劑及GMP等，每章包括閱讀材料、詞匯、聯(lián)系和參考譯文。內(nèi)容上覆蓋生物和制藥的基本領(lǐng)域，同時突出行業(yè)發(fā)展方向。

本書介紹生物信息學平臺搭建和常用基礎(chǔ)軟件的安裝與運行，使讀者能夠配置自己的生物信息學分析環(huán)境；通過介紹計算機輔助藥物設(shè)計和基因組重復序列分析等內(nèi)容使讀者熟悉生物信息學分析的一般策略。著重講解生物信息學分析過程中常見問題的解決方法，在確保操作步驟完整的基礎(chǔ)上盡量精簡，力求幫助使讀者在*短的時間內(nèi)掌握知識和能勝任該方面工作

本書為與本科的生物技術(shù)學及基因工程課程內(nèi)容相配套的實驗課程，全書共分為三大部分，包括23個實驗項目。*部分為課程概述，總結(jié)性的介紹了本書的課程內(nèi)容及課程安排，極具院校特色。第二部分為基因工程的基本實驗操作，其特點是以基因工程為主線，內(nèi)容涵蓋基因工程的上游技術(shù)及下游的生化技術(shù)。第三部分屬于備選性和探索性實驗，主要是第二部

當前生物信息學研究重點是對基因組序列、蛋白質(zhì)組學和數(shù)組技術(shù)所產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)的計算分析。本書對DNA、RNA和蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)的計算提供了豐富的演算方法，并指出了在解決生物學問題中這些方法的優(yōu)缺點及應用策略。本書的**版是在Mount博士講稿的基礎(chǔ)上進行整理出版的，在全球范圍內(nèi)用作教材。第二版對內(nèi)容進行了全面的修訂，由專業(yè)教師

本教材以普通高等教育十一五*規(guī)劃教材《細胞培養(yǎng)技術(shù)》為基礎(chǔ)，融入工學結(jié)合的辦學思路，聘請企業(yè)一線專家參與教材建設(shè)，開發(fā)企業(yè)真正用得上的教學內(nèi)容，項目教學、行為引導式教學、任務驅(qū)動式教學等在教材中得到了充分體現(xiàn)。教材中的五個項目均取材于企業(yè)(或行業(yè))的真實工作任務，包括VERO細胞的傳代培養(yǎng)、雞胚成纖維細胞的原代培養(yǎng)、C

本書沒有專注于福柯主要理論文本的特定章節(jié)，而是關(guān)注了�？略诓煌瑫r期的職業(yè)、訪談和論文，以及作品中他所關(guān)注的問題。 在第1章，作者回顧了孕育�？滤枷氲闹亲R和政治環(huán)境。 在第2章“權(quán)力和機構(gòu)”中，作者考察了�？玛P(guān)于權(quán)力和反抗的作品，特別是關(guān)于社會結(jié)構(gòu)和機構(gòu)的作品。 在第3章“話語”中，作者討論了�？玛P(guān)于話語的自治規(guī)則

本書面世于20世紀末。在那時，計算機已開始普遍介入人類生活。作者威廉·J.米歇爾教授對這一現(xiàn)象展開了深入而卓絕的研究。其研究領(lǐng)域十分開闊，涉及建筑學、媒介學、藝術(shù)學等多個學科。本書則是在這一跨學科背景中展開。 它從當時既有的生活形制出發(fā)，結(jié)合計算機技術(shù)的發(fā)展實況，對未來的人類生活進行了一系列設(shè)想。在這些構(gòu)想里，從宏大

細胞、身體、社團等的進化、發(fā)育和學習引起的智能因素引發(fā)了一些新的人工智能方法。傳統(tǒng)上，人工智能就是對人類大腦能力的復制；而新的方法則是從具有自治自組織能力的一大類生物結(jié)構(gòu)中獲得靈感。這些新方法包括進化計算和電子學、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工免疫系統(tǒng)、仿生機器人以及群體智能等，這里提及的僅是一小部分實例。達里奧·弗