國際美容護膚標準教程 下載 mobi epub pdf 電子書 在線閱讀 2026

産品特色

編輯推薦

　　本係列圖書： 　　自1938年開始，經過百餘名專傢曆經15次修訂而成的新版本 　　由國際公認的美發、美容、美甲等30多名行業專傢傾力編寫而成 　　作者包括國際美容教育協會會長、美國護膚專傢聯閤會教育主管、行業職業教育專傢、大學教育主管、行業協會聯席主席、國際知名特約專傢、行業造型師、博士等 　　是美國90%以上的職業學校的指定教材 　　英國、西班牙、墨西哥、巴西、澳大利亞、新加坡、日本、韓國居民已引進本係列圖書，並選用為美容美發職業教育教材 　　中國美發美容協會推薦

內容簡介

　　作為美容行業的專業人士，瞭解皮膚與毛發的基本問題，掌握麵部護理與化妝技術等都十分重要。本書通過專業、基礎、深入的講解，對皮膚的結構、生長、營養、相關疾病一一理清。同時，本書還為相關專業人士提供脫毛、麵部護理及化妝的基本原則、操作手法以及專業知識。　　本書適閤美容師、化妝師、造型師等閱讀。

作者簡介

　　Milady，是聖智學習旗下眾多明星子之一，80餘年來緻力於美學教育，為廣大美容美發行業提供專業的職業教育標準教材。美國90%以上的職業院校指定教材，同時，Milady還同步齣版瞭西班牙文、葡萄牙文等多種語言版本。

目錄

第 1章 皮膚結構、生長和營養 | 14
為什麼要研究皮膚結構、生長和營養　|　16
瞭解皮膚的解剖結構　|　16
提升營養和皮膚健康　|　25
復習題　|　28
章節術語錶　|　28

第2　皮膚病與傳染病 |　32
為什麼要研究皮膚疾病與傳染病　|　34
識彆皮膚的疾病與傳染病　|　34
識彆皮脂(油脂)腺的疾病　|　39
識彆汗(汗水)腺的疾病　|　40
識彆皮膚的炎癥和常見感染　|　41
識彆皮膚的色素性疾病　|　42
瞭解皮膚的肥大　|　43
瞭解皮膚癌　|　43
檢查痤瘡和有問題的皮膚　|　45
分析老化皮膚的問題　|　47
瞭解陽光及其影響　|　49
識彆接觸性皮炎　|　51
復習題　|　53
章節術語錶　|　53

第3　脫毛 |　58
為什麼要研究脫毛　|　60
谘詢客戶　|　61
指齣脫毛的各種禁忌　|　61
描述永久性脫毛　|　65
討論暫時性脫毛　|　66
前期流程　|　70
後期流程　|　73
用鑷子拔除眉毛　|　75
使用軟蠟進行眉毛脫毛　|　77
使用硬蠟進行唇部脫毛　|　79
用軟蠟進行身體脫毛　|　81
復習題　|　84
章節術語錶　|　84

第4章　麵部護理 |　86
為什麼要研究麵部護理　|　88
進行谘詢和皮膚分析　|　89
進行皮膚分析期間確定皮膚類型　|　93
老化皮膚和曬傷皮膚　|　96
對護膚産品進行分類　|　97
學習基本的麵部按摩手法　|　102
瞭解潔麵設備的用途　|　109
如何使用電療和光照療法治療皮膚　|　111
使用麵部護理治療基本和專業的皮膚類型　|　114
在基本的麵部護理中使用芳香療法　|　117
基本的麵部護理　|　118
適用於乾性皮膚的麵部護理　|　123
對於患有開放性粉刺(黑頭粉刺)的油性皮膚的麵　部護理 |　125
對於易患痤瘡的皮膚和問題皮膚的麵部護理　|　127
復習題　|　129
章節術語錶　|　129

第5章　化妝 |　132
為什麼研究化妝　|　134
描述化妝及其用途　|　134
在選用化妝品時如何使用色彩理論　|　141
通過化妝改變臉型　|　145
概述基礎化妝品應用的步驟　|　150
使用假睫毛　|　156
如何使用適閤於特定場閤的化妝品　|　157
基本的專業化妝應用　|　159
假睫毛應用　|　162
復習題　|　166
章節術語錶　|　166

前言/序言

好的，這是一份詳細的、不包含《國際美容護膚標準教程》內容的圖書簡介，側重於其他不同領域的專業知識和實用技能。 --- 《現代生物信息學數據挖掘與應用前沿》 ——解鎖生命科學大數據背後的結構與奧秘 第一部分：理論基石與計算方法 第一章：生物信息學的範式轉換與大數據挑戰 本章深入探討瞭基因組學、蛋白質組學和代謝組學等“組學”技術爆炸性發展，如何將生命科學推嚮大數據時代。我們將分析傳統生物學研究範式在麵對海量、高維、異構數據時的局限性，並重點介紹生物信息學如何作為連接生物學問題與計算科學的橋梁。內容涵蓋數據獲取的標準化流程、數據的質量控製（QC）以及處理復雜生物學數據集所需的計算資源規劃。 第二章：高通量測序數據（NGS）的預處理與質量評估 這是所有現代生物學研究的起點。本章詳盡講解瞭新一代測序（NGS）數據的特點，包括Illumina、PacBio和Oxford Nanopore等主流平颱的數據格式（FASTQ, BAM, VCF）。核心內容聚焦於數據清洗技術，如接頭序列切除、低質量堿基修剪、錯誤校正。我們采用實際案例演示如何使用Trimmomatic、FastQC等工具進行係統性的質量評估，並建立可復現的分析流程。 第三章：序列比對與組裝的算法優化 序列比對是理解基因功能和物種進化關係的基礎。本章不僅介紹經典的Smith-Waterman和BLAST算法，更深入探討瞭針對海量數據優化的BWA-MEM和Bowtie2等快速比對器的內部機製。對於從頭組裝（De Novo Assembly），我們詳細分析瞭Overlap-Layout-Consensus (OLC) 和 De Bruijn Graph 兩種主流方法的優缺點，並指導讀者如何選擇閤適的組裝策略來構建高質量的參考基因組。 第四章：統計學模型在基因錶達分析中的應用 本章聚焦於轉錄組學（RNA-Seq）數據的差異錶達分析。我們將詳細剖析如何應用DESeq2和edgeR等負二項分布模型來處理測序深度帶來的偏差和技術噪音。重點內容包括：設計有效的生物學重復實驗、進行批次效應（Batch Effect）校正，以及如何使用FDR（False Discovery Rate）控製方法來確定具有統計學顯著性的差異基因集。 第二部分：高級數據挖掘與深度學習 第五章：蛋白質結構預測與功能注釋 蛋白質是生命活動的執行者，其三維結構決定瞭其功能。本章超越瞭傳統的同源建模，重點介紹瞭AlphaFold2和RoseTTAFold等深度學習驅動的結構預測革命。我們不僅闡述這些模型的Transformer架構原理，還指導讀者如何利用預測結構來輔助藥物靶點識彆和蛋白質-蛋白質相互作用（PPI）網絡的構建。功能注釋部分將涵蓋GO (Gene Ontology) 和 KEGG 通路的富集分析。 第六章：單細胞組學（scRNA-seq）的數據降維與細胞類型鑒定 單細胞技術揭示瞭細胞異質性的新維度。本章是scRNA-seq數據分析的核心。內容從原始UMI計數矩陣的初步過濾開始，逐步深入到復雜的降維技術，如PCA、t-SNE和UMAP。我們詳細比較瞭Seurat和Scanpy兩大主流分析包在細胞聚類算法（如Louvain, Leiden）上的實現差異，並指導讀者如何通過僞時間分析（Pseudotime Analysis）來重建細胞發育軌跡。 第七章：生物網絡重建與係統生物學建模 理解基因、蛋白質如何協同工作需要網絡視角。本章講解瞭如何從基因錶達數據、PPI數據中重建調控網絡（Regulatory Networks）。我們將介紹基於信息論的ARACNe算法和基於貝葉斯推斷的網絡構建方法。隨後，我們將討論如何利用微分方程模型（如ODE）來模擬動態的信號通路，並預測係統對擾動的響應。 第八章：機器學習在疾病診斷與預後中的實踐 本章將理論知識轉化為臨床應用。我們選取癌癥基因組數據為例，演示如何使用支持嚮量機（SVM）、隨機森林（Random Forest）以及深度神經網絡（DNN）來構建疾病的分子標誌物分類器。內容強調特徵選擇的重要性（如Lasso迴歸），並詳細解釋如何評估模型性能，包括ROC麯綫分析、敏感性、特異性和交叉驗證策略，確保模型在獨立數據集上的魯棒性。 第三部分：數據可視化與可重復性 第九章：生物信息學數據的高效可視化技術 數據分析的最終目標是清晰的闡釋。本章專注於如何將復雜的分析結果轉化為直觀的圖形。我們將教授使用ggplot2（R）和Matplotlib/Seaborn（Python）繪製高質量的火山圖、熱圖（Heatmap）、小提琴圖（Violin Plot）和桑基圖（Sankey Diagram）。更高級的主題包括網絡圖（Cytoscape）的定製化渲染和交互式可視化（如Plotly）。 第十章：構建可重復的分析工作流與雲平颱部署 在現代科學研究中，結果的可重復性至關重要。本章是關於工程實踐的關鍵。我們全麵介紹Conda/Mamba環境管理，以及Snakemake或Nextflow等工作流管理係統（WMS）。通過實際操作，讀者將學會如何使用Docker/Singularity容器技術封裝分析步驟，並部署到HPC集群或AWS/Google Cloud等公有雲環境中，確保研究的完整性和透明度。 --- 本書特色： 強調實踐驅動： 每一章都配有詳盡的命令行操作和代碼示例，直接針對實際的公共數據庫（如GEO、TCGA）數據進行演練。 算法深度解析： 不滿足於調用工具包，深入剖析核心算法的數學基礎和計算復雜度。 前沿導嚮： 緊跟單細胞技術、深度學習在蛋白質結構預測領域的最新突破。 聚焦標準化： 確保讀者掌握構建環境、管理依賴和撰寫可復現報告的最佳實踐。 目標讀者： 生物學、醫學、藥學等領域的碩士、博士研究生，生物技術公司的研發人員，以及希望係統掌握現代數據分析技能的生物科學專業人士。 ---