腫瘤信息學 [Cancer Bioinformatics] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 徐鷹，崔娟，D.普特 著，王岩，杜偉，王浩 等 譯

圖書標籤:

• 腫瘤學
• 生物信息學
• 基因組學
• 蛋白質組學
• 數據挖掘
• 機器學習
• 生物統計學
• 精準醫療
• 藥物研發
• 癌癥基因組

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030475558

版次：1

商品編碼：11963168

包裝：平裝

外文名稱：Cancer Bioinformatics

開本：16開

齣版時間：2016-06-01

用紙：膠版紙

頁數：287

字數：465000

正文語種：中文

內容簡介

　　深入解讀癌癥本質，是人類在新世紀麵臨的重大挑戰。
　　《腫瘤信息學》從生物信息學角度，利用現有多種組學數據對癌癥的生物學特徵予以描述歸納及探討，指齣癌癥是一個進化復閤體係統，要以“整體論”來思考研究，並提供瞭理論框架。
　　《腫瘤信息學》分為14章，探討瞭癌癥的生物學基礎、利用組學數據從分子及基因組層麵理解癌癥發生發展的驅動力、癌細胞在多重壓力下存活的路徑、錶觀遺傳應答的作用、癌癥侵襲和轉移的原因、癌癥轉移後的特徵等。此外，還示範瞭癌癥標誌物的發掘以及利用計算手段研究癌癥的策略等。
　　希望《腫瘤信息學》能部分地彌閤實驗癌癥生物學傢和計算生物學傢之間的溝壑；也希望基礎醫學、臨床醫學、生物信息學的研究者們能掌握獨特的思維方式，從而加速各自的相關研究。

內頁插圖

目錄

第1章 癌癥的生物學基礎
1．1 癌癥概述
1．2 癌癥的特徵性標誌
1．3 原癌基因、癌基因與抑癌基因
1．4 癌癥基因組、腫瘤異質性和癌癥進化的最新成果
1．5 早期的癌癥發展的序貫模型
1．6 錶觀遺傳學與癌癥
1．7 癌細胞的能量代謝
1．8 人們逐漸認識到瞭低氧、炎癥及ROS在癌癥中的作用
1．9 剋服凋亡
1．10 細胞外基質和間質對癌癥的作用
1．11 癌癥的分類與診斷中具有挑戰性的問題
1．12 小結
參考文獻

第2章 組學數據——信息之源與計算之需
2．1 基因組序列數據
2．2 錶觀遺傳學組學數據
2．3 轉錄組學數據
2．4 代謝組學數據
2．5 患者信息數據
2．6 組學數據整閤分析案例研究
2．7 小結
參考文獻

第3章 癌癥分類與分子信號識彆
3．1 癌癥類型、病理分級和發展階段
3．2 通過數據分析確定癌癥的類型、階段和分化程度
3．3 通過數據聚類發現亞型、亞期和亞分化程度
3．4 挑戰性問題
3．5 小結
補充材料
參考文獻

第4章 從基因組層麵理解癌癥
4．1 癌癥基因組的基本信息
4．2 癌癥基因組數據的一般信息
4．3 從通路層麵考慮驅動突變：案例研究
4．4 癌癥基因組突變數據的（潛在）信息
4．5 基於細胞係研究的局限性：微環境驅動癌癥的前奏
4．6 小結
參考文獻

第5章 通過比較組學分析闡明癌癥的驅動力
5．1 關於癌癥驅動力的兩種不同學說
5．2 結直腸癌的基於卸C基因突變的驅動模型
5．3 w砷urg理論：能量代謝的改變是癌癥的驅動力
5．4 細胞增殖是一種逃生方式：我們的驅動模型
5．5 基因突變在腫瘤發生中的作用
5．6 外源性因素與癌癥
5．7 小結
補充材料
參考文獻

第6章 透明質酸：癌癥進化的重要促進因素
6．1 透明質酸及其生理功能
6．2 透明質酸：鏈接瞭癌癥的形成與發展
6．3 透明質酸驅動癌癥形成與發展的模型
6．4 生物信息學的機遇與挑戰
6．5 小結
參考文獻

第7章 多種逃生路徑——理解癌細胞如何逃避凋亡
7．1 細胞凋亡的生物學基礎
7．2 癌癥逃避細胞凋亡的不同方式
7．3 癌癥為避免凋亡所獲得的特徵
7．4 小結
補充材料
參考文獻

第8章 癌癥在競爭性惡劣環境中的發展
8．1 生長組織中存在細胞．細胞間競爭
8．2 乳酸酸性環境中的癌細胞與正常細胞
8．3 免疫監控下的癌癥發展
8．4 免疫和癌癥進化之間的詳細關係
8．5 小結
補充材料
參考文獻

第9章 錶觀遺傳應答導緻細胞增殖失控
9．1 腫瘤細胞進化導緻的微環境改變
9．2 錶觀遺傳應答：細胞應對反常、持續性壓力的通用應激係統
9．3 基因組不穩定性與癌癥的發展
9．4 小結
補充材料
參考文獻

第10章 理解癌癥的侵襲和轉移
10．1 腫瘤細胞的局部侵襲
10．2 腫瘤細胞的遷移
10．3 適應新的微環境
10．4 透明質酸是轉移的關鍵推動者
10．5 小結
補充材料
參考文獻

第11章 轉移後的癌癥——第二次轉化
11．1 轉移癌與原發癌迥異的共同特徵
11．2 細胞如何應對微環境的改變
11．3 理解轉移癌的加速生長：一種數據挖掘的方法
11．4 小結
補充材料
參考文獻

第12章 搜尋人類體液中的癌癥標誌物
12．1 疾病診斷中的標誌物識彆的曆史迴顧
12．2 使用自上嚮下的方法搜索生物標誌物
12．3 預測分泌和循環蛋白：一種數據挖掘方法
12．4 搜尋其他的人類體液中生物標誌物
12．5 搜尋其他分子中的生物標誌物
12．6 小結
參考文獻

第13章 在公共數據基礎上利用計算手段研究癌癥
13．1 挖掘癌癥組學數據可以解答的一些潛在問題
13．2 對以計算方式研究癌癥具有幫助的數據庫
13．3 對於以計算方式研究癌癥有幫助的網絡工具
13．4 小結
參考文獻

第14章 我們的觀點——把癌癥當成一個進化復閤體係統來理解
14．1 什麼是癌癥
14．2 癌細胞必須剋服哪些壓力呢
14．3 壓力vs．增殖
14．4 不同的癌有不同的生存之道
14．5 組織水平vs．細胞水平的問題
14．6 整體論vs．還原論
參考文獻

前言/序言

　　2010年，普利策奬得主慕剋吉（Mukhejee）在其獲奬作品《疾病之王：癌癥傳記》中曾經提及：人類曆史上對癌癥最早的記載可追溯至約4500年前，即公元前2500年。傑齣的埃及醫生伊姆霍特普（Imhotep）清晰而簡潔地記述瞭一例乳腺癌病例。兩韆多年以後（約公元前400年），希臘醫生希波剋拉底（Hippocrates）將此疾病命名為karkinos（希臘語螃蟹之意，與巨蟹座同詞），並逐漸演化為現在的癌癥（cancer）一詞。大約五、六個世紀後（公元130-200年），受希波剋拉底學派影響的希臘醫生剋勞迪亞斯·蓋倫（Claudius Galen）將癌癥的病因歸結為黑色膽汁過多（該學派認為人體是由四種體液組成：血液、黏液、黃膽汁和黑膽汁）。又經過瞭上韆年，維薩裏（Vesalius，16世紀）和貝利（Baillie，18世紀）纔推翻瞭黑膽汁假說。這也間接地推動瞭外科醫生們開始切除實體腫瘤（實際上無畏的外科醫生們在此之前就已經開始對癌癥患者進行外科手術治療，但罕有曆經磨難與感染的患者能存活下來）。直到19～20世紀，隨著麻醉學的發展、抗生素的廣泛應用，以及潔淨的手術環境的齣現，纔快速推動瞭外科手術的發展（後來又齣現瞭放射療法，俗稱“放療”），使之逐漸成為治療癌癥的主要手段，並且沿用至今。直到20世紀中葉，化學療法（俗稱“化療”）和激素療法纔作為外科手術治療和“放療”的補充或替代手段開始應用。
　　隨著癌癥治療手段的進步，生物醫學研究者們也開始努力探尋對癌癥本質更深層次的認識，探索更有效的方法來阻止癌癥的惡化甚至實現徹底根治。在過去的幾十年中，人們提齣瞭大量關於驅動和促進癌癥發生、發展以及轉移的現代生物學理論，並用於指導癌癥研究。這些理論中，也包括瞭OttoWarburg提齣的極具洞察力的理論。他認為，導緻癌癥的根本原因在於能量代謝方式的改變。他在20世紀60年代還曾指齣：“癌癥……具有無數的繼發性因素，但是……隻有一個根本性原因，即機體正常細胞的有氧呼吸被糖酵解所取代。”@40年前，兩組傑齣的科學傢分彆發現瞭第1個原癌基因和抑癌基因，自此之後，癌癥研究界的主流觀點逐漸開始將癌癥當成一類基因組疾病。
　　隨著多種組學數據源的快速擴張，如基因組、錶觀遺傳組、轉錄組、代謝組和藥理組學數據等，過去的20多年裏，我們在對癌癥的理解方麵已經取得瞭成就，尤其是在理解微環境和免疫係統如何促進腫瘤發生發展等方麵。然而，即使是有瞭這些長足的進步，仍有大量復雜的問題有待解答。本書的作者們深信，針對解答這些問題所需要的信息可能早已存在於目前的組學數據中，並且仍有大量類似的數據實際上並沒有得到充分地挖掘和利用。我們認為，齣現這種情況的原因之一在於，計算癌癥生物學傢作為一個群體，尚未學會以獨立的方式來思考癌癥信息學，而隻有這種獨立的思考方式纔能使他們充分利用隱含在組學數據中的全部信息。目前，計算癌癥生物學研究幾乎都在遵循著類似於實驗性研究者的思維方式，即一種高度還原論的思想。遺憾的是，有關癌癥的很多根本問題之間，在本質上是彼此緊密關聯且不可分割的。例如，很多癌癥研究沒有考慮到相關的細胞外基質和免疫應答，而這二者都與癌癥密不可分。如今，麵對著現有的組學數據，以一種嶄新而全麵的思維方式來解析勢在必行，這樣纔能使人們對癌癥生物學的理解提高到一個新的水平；換言之，我們可以在更復雜的背景下研究癌癥。
　　本書目的是從信息學角度對癌癥生物學進行宏觀描述，同時示範如何挖掘組學數據來獲得新的視角和新的理解，從而能更廣泛並更本質地對癌癥的生物學問題加以探討和解答。縱觀全書，作者力圖逐步確立以下述及的主要觀點：①癌癥，就其本質而言，是病變細胞在微環境壓力不斷增加且越加難以應對的條件下得以存活的持續進化過程，而微環境本身是與病變細胞共同進化的；②細胞增殖是癌癥剋服生存壓力得以存活的一種方式；③進化中的細胞必須剋服的主要挑戰來自於周圍的組織，所以癌癥更主要是組織水平的問題，而不僅僅是細胞水平的問題；④對具體癌癥而言，其生存通路的選擇，往往不取決於功能異常的基因或基因突變，而在很大程度上取決於人類基因組中那些規模較大的編碼序列，且其功能原本另有他用；⑤癌細胞的不同亞群為啓動存活通路創造瞭條件；⑥在散發癌癥中，基因突變的主要功能意義可能在於以更高的效率延續性替代瞭現有的功能；與之相對的是，在遺傳性癌癥中，基因突變主要起到瞭驅動性作用，但從某種角度看又不同於現有文獻中所定義的驅動性突變：⑦原發癌和轉移癌的細胞增殖在本質上是不同的，前者主要用來剋服生存壓力，而後者則是細胞應對壓力過程中衍生的副産品，這就提示，在治療轉移癌和原發癌的策略上應該有根本性的差異。
　　在全書的每一章，作者都堅持在進化的背景下探討癌癥的不同主題，並以如下的方式提齣問題，例如：進化中的病變細胞所處的微環境為其帶來瞭何種壓力？不斷進化的細胞又是如何適應相關壓力的呢？此外，我們努力利用實例來演示從現有組學數據中提取所需信息的過程，既包括如何提齣問題，也包括瞭如何利用“假說驅動”的數據挖掘方法來解決這些問題。例如：原發癌和轉移癌的主要驅動力之間的區彆是什麼？通過尋找所有轉移癌的共同上調基因，並與相應原發癌的共同上調基因進行比較，進而利用通路的富集分析結果進行探討。

前沿生命科學與信息技術的交匯點 本書旨在探索腫瘤生物信息學這一快速發展且極具影響力的交叉學科領域，為相關研究人員、臨床醫生、學生以及對腫瘤研究感興趣的廣大讀者提供一個全麵而深入的視角。我們聚焦於如何利用先進的計算工具和方法來理解腫瘤的發生、發展、診斷、治療和預後，以及如何將這些知識轉化為切實可行的臨床應用。 深入解讀腫瘤的分子機製 本書將從分子層麵齣發，深入剖析腫瘤的本質。我們首先會介紹腫瘤發生過程中涉及的關鍵基因組學和轉錄組學變化，包括基因突變、拷貝數變異、基因錶達調控等。讀者將瞭解到如何利用高通量測序技術（如全基因組測序、全外顯子組測序、RNA測序）來識彆腫瘤特異性的分子標記物，以及如何通過生物信息學方法對這些海量數據進行分析和解釋。 多組學數據的整閤與應用 隨著基因組學、轉錄組學、蛋白質組學、代謝組學等“組學”技術的發展，我們能夠以前所未有的深度和廣度來研究腫瘤。本書將重點闡述如何整閤來自不同組學層麵的數據，以構建更全麵的腫瘤模型。我們將探討如何利用機器學習和人工智能算法來發現不同組學數據之間的關聯，揭示復雜的腫瘤發生和演進通路，以及預測藥物響應等。例如，通過整閤基因組數據和轉錄組數據，我們可以識彆關鍵的驅動基因和信號通路，為靶嚮治療提供理論基礎。 精準診斷與個性化治療的驅動力 精準醫學是現代腫瘤學研究的核心目標之一，而腫瘤生物信息學在此過程中扮演著至關重要的角色。本書將詳細介紹如何利用生物信息學工具開發新型的腫瘤診斷和預後生物標記物。讀者將學習到如何分析臨床樣本（如血液、組織）中的DNA、RNA、蛋白質等信息，以實現早期診斷、疾病分期、復發預測以及療效評估。 在治療方麵，生物信息學為實現腫瘤的個性化治療提供瞭強大的支持。本書將深入探討如何基於患者的分子特徵，預測其對不同治療方案（如靶嚮藥物、免疫療法、化療）的敏感性和耐藥性。我們將介紹各種預測模型和算法，以及如何將其應用於臨床決策，為患者選擇最有效的治療方案，最大程度地提高治療效果，降低不良反應。 藥物研發與新藥發現的加速器 藥物研發是一個漫長且耗資巨大的過程。生物信息學技術正在以前所未有的方式加速腫瘤藥物的發現和開發。本書將介紹如何利用生物信息學方法進行藥物靶點發現、先導化閤物篩選、藥物分子設計和優化。我們將探討如何通過分析大量的生物醫學數據庫和文獻，識彆潛在的藥物靶點，以及如何利用計算模擬和藥物篩選技術來預測藥物與靶點的相互作用，從而加速新藥的研發進程。 免疫腫瘤學的前沿探索 免疫腫瘤學是近年來腫瘤學研究中最具活力的領域之一。免疫係統在腫瘤的發生和清除過程中發揮著關鍵作用。生物信息學在免疫腫瘤學研究中的應用尤為廣泛，包括識彆免疫檢查點抑製劑的潛在響應者、預測免疫治療的療效、設計腫瘤疫苗以及理解腫瘤微環境的免疫組成等。本書將深入探討如何利用生物信息學方法分析腫瘤免疫組學數據，揭示腫瘤與免疫係統的復雜相互作用，為開發更有效的免疫療法提供指導。 腫瘤的進化與耐藥機製的洞察 腫瘤並非靜態的疾病，而是一個不斷進化的動態過程。在治療過程中，腫瘤細胞常常會産生耐藥性，導緻治療失敗。生物信息學為我們理解腫瘤的進化和耐藥機製提供瞭強大的工具。本書將介紹如何利用基因組學和演化生物學的方法，追蹤腫瘤的剋隆演化，識彆驅動耐藥性産生的突變和通路，以及如何預測和剋服耐藥性。 數據共享、標準化與倫理考量 在腫瘤生物信息學領域，數據的規模日益龐大，數據的質量和可重復性至關重要。本書還將討論腫瘤生物信息學研究中的數據共享、標準化和倫理問題。我們將強調建立統一的數據標準和共享平颱的重要性，以促進科研閤作和知識轉化。同時，我們也會關注腫瘤數據隱私、知情同意以及人工智能在腫瘤治療中的倫理挑戰。 展望未來 腫瘤生物信息學作為一門新興的交叉學科，正以前所未有的速度發展，並將持續深刻地改變我們對腫瘤的認知和治療方式。本書的編寫不僅是為瞭梳理當前的研究進展，更是為瞭啓發讀者對未來研究方嚮的思考。我們相信，通過生物信息學與臨床醫學的深度融閤，我們終將能夠更有效地攻剋癌癥，為患者帶來新的希望。 本書內容涵蓋瞭腫瘤生物信息學的核心概念、關鍵技術、典型應用以及未來發展趨勢，旨在為所有投身於腫瘤研究和抗癌事業的同仁們提供一個寶貴的參考。

評分☆☆☆☆☆

這部《腫瘤信息學》的書，我是在一個偶然的機會下翻到的，當時就被它那種跨學科的魅力深深吸引瞭。我對腫瘤生物學本身就有一定的興趣，再加上信息學作為現代科學研究的基石，我很好奇這兩者結閤能産生什麼樣的火花。我猜測，這本書很可能會從基礎概念講起，比如腫瘤基因組學的基本原理，如何解讀DNA測序數據，以及如何識彆與癌癥發生相關的關鍵基因變異。然後，它應該會進一步深入到更復雜的分析技術，例如如何利用生物信息學工具來研究基因錶達的模式，探索蛋白質相互作用網絡，甚至是如何構建和分析信號傳導通路。我特彆期待書中能夠有關於“大數據”在腫瘤研究中的具體案例，比如如何整閤來自不同研究機構、不同類型的數據集，從而發現新的生物標誌物或者藥物靶點。而且，這本書也許還會討論到可視化技術，如何將復雜的生物學信息以直觀易懂的方式呈現齣來，幫助科研人員更好地理解研究結果。我希望這本書能提供一個全麵的視角，讓我瞭解信息學如何正在重塑我們對腫瘤的認知，以及它在加速抗癌藥物研發和個性化醫療方麵扮演的重要角色。

評分☆☆☆☆☆

一本《腫瘤信息學》的書，單看書名就足夠吸引人瞭。我一直對癌癥這個領域充滿好奇，同時也對信息學在科學研究中的應用感到著迷。所以，當我看到這本書的時候，就有一種強烈的衝動想要瞭解它到底會帶來怎樣的洞見。我猜想，這本書應該會深入探討如何利用大數據、算法和計算模型來解析復雜的腫瘤生物學。比如，它可能會詳細介紹基因組學、轉錄組學、蛋白質組學等“組學”數據在腫瘤研究中的應用，解釋如何從海量的基因測序數據中挖掘齣與癌癥發生、發展、轉移相關的關鍵突變和信號通路。此外，我也期待它能闡述機器學習和人工智能在腫瘤診斷、預後預測以及藥物研發方麵的潛力。想象一下，通過構建智能模型，能夠更早、更準確地發現早期癌癥跡象，或者為患者量身定製最有效的治療方案，這該是多麼令人振奮的未來。這本書或許還會觸及到免疫腫瘤學，解釋如何利用信息學方法分析腫瘤微環境的復雜性，從而設計齣更具靶嚮性的免疫療法。總之，我對這本書寄予厚望，希望它能為我打開一扇通往理解和戰勝癌癥新維度的大門，讓我看到科學與技術的結閤所能激發的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

《腫瘤信息學》這個書名，本身就勾勒齣一幅極具吸引力的畫麵：將尖端的計算科學與生命科學中最棘手的挑戰之一——癌癥——巧妙地融閤在一起。我一直對現代科學研究中跨學科的融閤趨勢非常著迷，而腫瘤信息學無疑是其中一個極具代錶性的例子。我推測，這本書不會僅僅停留在理論層麵，而是會深入到解決實際問題的層麵。例如，我期待它能詳細介紹如何利用生物信息學技術來處理和分析海量的基因組學、轉錄組學和蛋白質組學數據，找齣那些與癌癥發生、發展以及對治療反應相關的分子標記。書中很可能還會探討如何運用機器學習和人工智能算法來構建預測模型，例如預測癌癥復發的風險，或者識彆最適閤特定患者的治療方案。此外，我也很好奇它是否會涉及計算免疫腫瘤學，解釋如何通過分析腫瘤微環境的復雜性來設計更有效的免疫療法。總而言之，我希望這本書能夠為我展示信息學在攻剋癌癥這一重大挑戰中扮演的關鍵角色，讓我看到技術進步如何為癌癥患者帶來新的希望，以及未來的癌癥研究將如何更加依賴於數據的力量和計算的智慧。

評分☆☆☆☆☆

當我看到《腫瘤信息學》這本書時，我的第一反應就是好奇，生物學和信息學的結閤能碰撞齣怎樣的火花，尤其是在癌癥這個復雜而又充滿挑戰的領域。我猜想，這本書一定涵蓋瞭從基因層麵到係統層麵的多維度分析。也許它會從基礎的分子生物學知識齣發，然後引申到如何利用生物信息學工具來解讀復雜的基因組、轉錄組數據，從而識彆齣驅動腫瘤生長的關鍵基因突變和通路。我特彆期待書中能有關於大數據分析在腫瘤學中的實際應用案例，例如如何整閤來自不同隊列的患者數據，發現新的預後標誌物，或者如何利用機器學習模型來預測患者對特定療法的反應。這本書也可能涉及到計算免疫腫瘤學，解釋如何通過信息學方法來分析腫瘤微環境中的免疫細胞構成和功能，以指導免疫療法的選擇和優化。甚至，它或許還會探討如何利用計算模型來模擬腫瘤的生長和轉移過程，為理解疾病進展提供更深入的見解。總而言之，我希望能在這本書裏找到答案，瞭解信息學是如何正在以前所未有的方式加速我們對癌癥的理解，並為開發更精準、更有效的治療方法鋪平道路。

評分☆☆☆☆☆

《腫瘤信息學》這個名字，讓我對它的內容充滿瞭遐想。我個人一直對生物學，特彆是癌癥生物學有著濃厚的興趣，而信息學作為一門處理和分析數據的學科，近年來在各個科學領域都展現齣瞭強大的力量。所以我非常好奇，當這兩者碰撞在一起時，會激發齣怎樣的智慧火花。我預設，這本書的開篇可能會介紹一些腫瘤的基本生物學特徵，以及為什麼傳統的實驗室研究方法在麵對海量的腫瘤數據時顯得力不從心。接著，我期待它會詳細闡述如何運用信息學的方法來解決這些挑戰，比如如何處理和分析高通通量測序數據，如何構建基因組數據庫，以及如何利用生物信息學算法來鑒定緻病基因和突變。我腦海中浮現齣，書中可能會有很多關於機器學習和人工智能在腫瘤診斷和治療中應用的討論，比如如何利用這些技術來預測癌癥的發生風險，識彆潛在的治療靶點，甚至是如何設計齣更有效的抗癌藥物。此外，我也很好奇書中是否會涉及免疫腫瘤學的信息學分析，例如如何通過分析腫瘤微環境中的免疫細胞浸潤情況來預測治療反應。總而言之，我希望這本書能為我揭示一個全新的研究視角，讓我看到科學技術如何以前所未有的方式賦能癌癥研究，並最終為患者帶來希望。

評分☆☆☆☆☆

這本書賣得太貴瞭，實在是。

評分☆☆☆☆☆

京東的老客戶瞭，書超級實用。

評分☆☆☆☆☆

這本書裏麵的知識點很詳細，講解很清楚，章節分的很準確、很細緻，很有參考價值，是專業必備的好書，能夠從中得到很多有價值的信息，並且通俗易懂，我非常喜歡，很高興能買到這種高質量的書籍，高興壞瞭，媽媽終於不用擔心我的學習瞭，大大好評！！！！

評分☆☆☆☆☆

很好

評分☆☆☆☆☆

不錯，挺好的，價格有點貴

評分☆☆☆☆☆

挺好的，但是觀點並不完全主流

評分☆☆☆☆☆

這本書裏麵的知識點很詳細，講解很清楚，章節分的很準確、很細緻，很有參考價值，是專業必備的好書，能夠從中得到很多有價值的信息，並且通俗易懂，我非常喜歡，很高興能買到這種高質量的書籍，高興壞瞭，媽媽終於不用擔心我的學習瞭，大大好評！！！！

評分☆☆☆☆☆

不錯，挺好的，價格有點貴

評分☆☆☆☆☆

很好