本书共分两篇。第一篇“生命奥秘”，系统介绍了酶在揭示生命奥秘中的作用。内容涵盖了酶本质认识历程、酶与物质代谢、酶与能量代谢、细胞间交流和酶的调控、酶与遗传信息传递。以酶学基础知识为主线，结合众多诺贝尔奖获得者研发历程等科学史内容，揭示了酶在生命中的重要性。第二篇“健康长寿”，主要介绍了酶在工业生产和疾病治疗中的应用。内容涵盖了酶与基因工程、酶与基因编辑、酶与合成生物学、酶与药物研发、酶抑制剂与肿瘤治疗。以酶在医药领域的研发应用阐述了酶对于人类健康、长寿的巨大作用。本书适合医药研发科技人员，生命科

生物化学与分子生物学专业主要是从微观即分子的角度来研究生物现象，在分子水平探讨生命的本质，研究生物体的分子结构与功能、物质代谢与调节。生物化学与分子生物学是自然科学中进展最迅速、最具活力的前沿领域。全书共有20章，在原版教材的基础上增加了DNA的生物合成，RNA的生物合成，蛋白质的生物合成，基因表达的调控，组学，重组DNA技术、分子生物学常用技术，基因诊断、基因治疗与基因检测等内容，促进了基础知识与医学、药学的融合。

本书是Springer/Humana出版社出版的《分子生物学方法》（MethodsinMolecularBiology）系列丛书之第2456卷，主要介绍了基于质谱分析的蛋白质组学技术在系统生物学研究中的应用，着重于技术方法，辅以相关理论及注意事项。在研究对象方面，涵盖了目前生物或医药研究领域常用的细菌、真菌、植物、动物和人类等物种；包括了组织、细胞、细胞器、分子等不同层面的蛋白质组学，还包括了健康（生理）或疾病（病理）状态下蛋白质组的变迁。在研究过程方面，从起初的样本制备（甚至更早期的植物样本培

本书以合成生物学为研究视域，深入科学、哲学和历史的文献资料，不仅重启了关于认识与建造、自然与人工、生命与机器等经典哲学问题的探讨，开辟了合成生物学的哲学视域，也为将来作为生物学哲学分支的合成生物学哲学的建立奠定重要基础。作为对21世纪新兴交叉学科一合成生物学所引发的哲学问题的反思性著作，本书不仅可供科学、哲学以及跨学科研究的专业人士参考，同样适合关注生俞科学哲学问题的爱好者研读。

随着DNA测序、合成与编辑技术的快速发展和基因组学知识的不断积累，合成基因组学作为合成生物学的重要分支领域，在本世纪不断取得突破，实现了从病毒和细菌到真核单细胞生物基因组的从头再造，进而为认识和理解生命的基本规律提供了新的契机（建物致知），亦为人类解决环境、能源、食品和疾病等方面的挑战带来了颠覆性的技术方案(建物致用)。 本书将对合成基因组学的核心内容进行系统性介绍，既涉及相关的原理和技术，亦包括历程碑科学事件和前沿应用展望。具体而言，第1章将概述国内外该领域的相关进展。第2章将围绕合成基因组所

合成生物学是在工程学思想的指导下，通过标准化、自动化、智能化的过程，设计和建造新的生物元件、装置和人工生命体；甚至从头设计创建新的人工生命体，使其具有新的功能。合成生物学被誉为是能改变世界的前沿颠覆性技术之一，是继DNA双螺旋结构发现和基因组测序之后的第三次生物科学革命，已成为世界各国增强核心竞争力、抢占未来发展制高点的重大国家战略。 本书秉承合成生物学的"造物致知"和"造物致用"的核心思想，本书共分九章，第一章概论、第二章元件、装置和途径的合成、第三章合成酶学、第四章合成生物系统、第五章合成基

生物计量是21世纪发展的计量新学科，生命本质的存在需要可测可控，可测才可控，测准是根基，生物计量是根。生物计量即是度量生命密码，提升生命质量。目前国际国内还没有生物计量专业书籍，本书是国内第一本对生物计量新学科进行的学术介绍，以生物计量的发展、生物计量的技术、生物计量的应用为一体。 核酸与蛋白质是生物计量的核心内容，也是生命科学的核心，为第一册的重点， 本书将是我国第一本生物计量领域的书籍，围绕国家科技项目成果和2020年国家科技进步奖项目"核酸与蛋白质生物计量关键技术及基标准体系创建和应用"（

本教材供本科临床医学及其他专业专业学生学习使用，在第四版的基础上修订而成，坚持以深化岗位胜任力为导向，突出基础理论、基本知识和基本技能的掌握。全书分4篇，供23章，系统介绍生物化学的基本知识。第一篇为生物大分子，第二篇为物质代谢与调节，第三篇为分子生物学基础，第四篇为专题。准确描述生物化学知识点，同时根据本专业进展增加了新的知识。在整体上与执业医师资格考试大纲和硕士研究生入学考试大纲保持一致，更加实用。配备丰富的数字资源，作为学生辅助拓展学习资料。

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本书介绍RNA结构特征，特别是RNA三级结构特征、构象采样表示模型、Rosetta框架、细胞反卷积算法、转录因子结合位点预测算法、特异性位点预测算法等内容。本书重点研究RNA三级结构预测算法与复杂性，构象采样和打分函数的构建，基于转录组测序技术的细胞反卷积算法，转录因子结合位点预测算法，DNA特异性位点预测算法等。本书主要介绍Rosetta框架下基于枚举采样和随机抽样方案的RNA三级结构预测算法及其复杂性，基于卷积神经网络的自动预测组织细胞比例算法，基于组合特征编码和带权多粒度扫描策略的转录因子