本書由長期從事一線教學(xué)及培訓(xùn)的作者結(jié)合考試大綱及歷年考試重點分布精心編寫而成。書中明確標(biāo)注出每個科目具體章節(jié)近5年的分值占比，并對具體章節(jié)、具體考點進行“★”號分級，幫助考生在復(fù)習(xí)時更加有側(cè)重。同時，每章內(nèi)容最后附有本章的經(jīng)典考題，便于考生在復(fù)習(xí)理論知識后，進行自我檢測。該套圖書重點突出，知識點覆蓋全面，理論與測試結(jié)合

本書由長期從事一線教學(xué)及培訓(xùn)的作者結(jié)合考試大綱及歷年考試重點分布精心編寫而成。書中明確標(biāo)注出每個科目具體章節(jié)近5年的分值占比，并對具體章節(jié)、具體考點進行“★”號分級，幫助考生在復(fù)習(xí)時更加有側(cè)重。同時，每章內(nèi)容最后附有本章的經(jīng)典考題，便于考生在復(fù)習(xí)理論知識后，進行自我檢測。該套圖書重點突出，知識點覆蓋全面，理論與測試結(jié)合

本書針對臨床常用藥物進行描述，作者首先對臨床常用抗微生物藥、抗寄生蟲藥從劑型規(guī)格、用法用量、藥理與用途、不良反應(yīng)、注意事項進行闡述，以及對臨床常見急救藥物、麻醉藥物、利尿藥、抗血小板藥、血脂調(diào)節(jié)藥、心血管疾病用藥、乙型肝炎藥物、甲狀腺用藥、陰道炎用藥、痛經(jīng)用藥、絕經(jīng)期用藥、乳腺增生用藥、腫瘤用藥的用途，從疾病病因及發(fā)病

本書根據(jù)國內(nèi)外最新藥學(xué)研究成果，結(jié)合作者多年臨床用藥實踐經(jīng)驗，全面系統(tǒng)地介紹臨床常見藥品的名稱、藥理作用、適應(yīng)證、用法用量、注意事項、規(guī)格等，并著重介紹臨床常見中藥的藥性、辨證用法、禁忌證等，書中還附有多篇有代表性的常見疾病藥物使用案例，大大提高本書的可操作性。

本書以“提高藥物治療水平、促進藥物合理使用、保障患者安全和有效用藥”為宗旨進行編寫，既包含了近年來藥物學(xué)研究的新理論和中藥應(yīng)用的新觀點，又貫徹了循證醫(yī)學(xué)的理念。首先簡要敘述了藥學(xué)的基礎(chǔ)理論知識，使讀者對本學(xué)科有一個基本的認識；然后，結(jié)合疾病的流行病學(xué)、病因、臨床表現(xiàn)等方面，對各類疾病藥物應(yīng)用的關(guān)鍵點進行了詳細分析，指出

本書以實用性為原則，將編者多年的臨床工作經(jīng)驗與藥物治療的前沿進展融為一體，從藥物基礎(chǔ)知識出發(fā)，對各系統(tǒng)常見疾病的臨床用藥進行了詳細的闡述，內(nèi)容上中西結(jié)合，兼顧疾病治療的中藥與西藥療法，詳細講述了各類藥物的作用、用法用量、不良反應(yīng)及藥物相互作用等方面的內(nèi)容。

本書為開放教育教材，涉及：醫(yī)藥道德理論體系，藥品生產(chǎn)、藥品經(jīng)營、藥品使用、藥品科研、藥品監(jiān)督領(lǐng)域的道德倫理，生命與死亡控制倫理，藥品倫理道德評價與修養(yǎng)。

本教材主要內(nèi)容包括：藥物靶標(biāo)發(fā)現(xiàn)、藥物發(fā)現(xiàn)與研發(fā)、臨床藥物評價和臨床精準(zhǔn)用藥等；將分析對象從藥物活性成分，主要是具有生物活性的物質(zhì)，如苗頭化合物、先導(dǎo)化合物、候選藥物、藥物(化藥、中藥和生物藥)及其代謝物等：拓展到藥物效應(yīng)分子，主要是能與藥物活性成分發(fā)生直接或間接相互作用的基因、蛋白質(zhì)、酶、受體、細胞因子和內(nèi)源性小分子

本書是“2024國家執(zhí)業(yè)藥師職業(yè)資格考試通關(guān)特訓(xùn)1200題”系列之一，由具有豐富考前輔導(dǎo)經(jīng)驗的專家、講師以最新版國家執(zhí)業(yè)藥師職業(yè)資格考試大綱和指南為依據(jù)，在研習(xí)了往年考試真題和考試命題趨勢的基礎(chǔ)上編創(chuàng)而成。書中試題高度仿真，考點覆蓋全面，針對性強，題題解析，精煉透徹，答疑解惑，便于考生在復(fù)習(xí)過程中加強同步練習(xí)，查漏補缺

本書依托多源藥物大數(shù)據(jù)，重點對藥物不良事件預(yù)測以及監(jiān)測存在的問題進行探索研究。首先，針對藥理學(xué)網(wǎng)絡(luò)模型未考慮藥物不良事件關(guān)聯(lián)在數(shù)據(jù)集中的頻率和樣本量的問題，提出了數(shù)據(jù)挖掘算法與藥理學(xué)網(wǎng)絡(luò)模型相結(jié)合的藥物不良事件預(yù)測方法。其次，針對表型特征以及分類器在藥物不良事件預(yù)測研究中的重要性，從減小冗余信息和提取高效特征的角度出發(fā)