高階硬骨魚主要由正真骨魚亞組所組成。隨著演化的腳步，古代魚原本水平的胸鰭開始往上移動，並且逐漸轉為垂直；腹鰭則逐步往前，朝向原本胸鰭的位置移動。這樣的相對位置讓魚類有更強的水體控制力，可以緩慢游動、靜止不動，或是倒車。由於高階硬骨魚的胸鰭與體軸成垂直，因此行動較為緩慢的魚類，其胸鰭通常會呈現寬闊或舌片狀；反之速度較快的魚類胸鰭則會成線條狀或是鐮刀狀。
血鸚鵡是由臺灣的業者在意外中將橘色雙冠麗魚(Amphilophus citrinellus)和紫紅火口(Cichlasoma synspilum)雜交而成的人工魚種。但牠的尾鰭付之闕如，脊椎連續彎曲，與我們熟知的正常魚體並不相同。不過由於其胖胖的身軀與可愛的三角嘴讓牠們身受民眾的歡迎。而近年來血鸚鵡被更近一步的將外觀培育成愛心形的外型，來滿足魚迷的喜好。
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血鸚鵡 Bloody parrot│3公分 為人工繁殖出來的雜交魚種 且不具生殖能力 |
摘自《透視．魚》，時報出版
我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒，那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。
——史蒂芬．霍金（Stephen Hawking） 英國理論物理學家
大約在八十年前，當第一台數位計算機出現時，一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧；但七十年後，還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」（Artificial Intelligent，簡稱 AI）的能力最近十年突然起飛，在許多（所有？）領域的測試中擊敗了人類，正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。
圖形處理單元（graphic process unit，簡稱 GPU）是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia（英偉達）股票從每股不到 $5，上升到今天（5 月 24 日）每股超過 $1000（註一）的全世界第三大公司，其創辦人（之一）兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳（Jenson Huang）也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人！可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎？到底是時勢造英雄，還是英雄造時勢？
在回答這問題之前，筆者得先聲明筆者不是學電腦的，因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事，不是我們外行人需要了解的；但作為一位現在的知識分子或公民，了解基本原理則是必備的條件：例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析，即可判斷永動機是騙人的；又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上，它們不用往室外排廢熱氣，就可以提供屋內冷氣，讀者買嗎？
不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」（central process unit，簡稱 CPU）。CPU 是電腦的「腦」，其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務，如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作；但為了簡單化，我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作（arithmetic and logic unit，簡稱 ALU），如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下，CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。
在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時，CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後，CPU 開始顯示心有餘而力不足：例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素（pixel），每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。
1999 年，英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定／裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」（註二）定位為「世界上第一款 GPU」，「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU，GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作，快速地完成圖形和動畫的變化。
一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢？因每一時刻只能做一件事，所以其步驟為：
總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢？很多工作便可以同時（平行）進行：
只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間，但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢？單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間（16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間），而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間（1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間）！
現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了，如何將它擺正成右圖呢？ 一句話：「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點（座標 x, y）組成的，所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了：每一點的座標都必須做如下的轉換
x’ = x cosθ + y sinθ
y’ = -x sinθ+ y cosθ
即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算！如果每一運算需要 10-6 秒，那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉，便需要 6 秒，這豈是電動玩具畫面變化所能接受的？
人類的許多發明都是基於需要的關係，因此電腦硬件設計家便開始思考：這些點轉換都是獨立的，為什麼我們不讓它們同時進行（平行運算，parallel processing）呢？於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 106 運算，那上圖的轉換只需 10-6 秒鐘！
GPU 可分成兩種：
2007 年，英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後，科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化，在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效，因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理，不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化，也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬（註三）等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分，正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲，遠遠落在英偉達（80%）及超微半導體公司（Advance Micro Devices Inc.，19%，註四）之後，大約只有 1% 的市場。
事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」，而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心（core）單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心，因此其核心功能不如 CPU 核心強大，但它們能同時高速執行大量相同的指令，在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心；GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。
我們一看到《我愛科學》這本書，不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等，也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺，它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是：嘴巴在講，腦筋思考已經不知往前跑了多少公里，常常為了追趕而越講越快，將不少學生拋到腦後！這不表示筆者聰明，因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。
人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技，因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣（matrix）的讀者應該知道，如果用矩陣和向量（vector）表達，上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的（註五）。而矩陣和向量計算正是機器學習（machine learning）演算法的基礎！也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在！因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石：它們的架構就是充分利用並行處理，來快速執行多個操作，進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」（deep learning）。
黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂：「下一次工業革命已經開始了：企業界和各國正與英偉達合作，將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升，幫助企業降低成本和提高能源效率，同時擴大收入機會。」
人工智慧的實用例子：下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後，讀者是不是認為筆者該退休了？
GPU（圖形處理單元）和 AI（人工智慧）之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力，特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步，使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率，使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐，而且使其更具成本效益，因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展，GPU 的角色可能會變得更加不可或缺，推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標，這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作，使我們能夠執行複雜的任務，例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外，研究表明，與非人類動物相比，人類大腦具有更多平行通路，這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上，一邊聽音樂一邊做飯，或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技，因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵：透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。
（註一）當讀者看到此篇文章時，其股票已一股換十股，現在每一股約在 $100 左右。
（註二）組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」（GeForce 256）插卡吧?
（註三）筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時，就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士（fellow）」Enrico Clementi 的團隊：因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層，我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦（非 IBM 品牌！）與一大型電腦連接來做平行運算，進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?
（註四）補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商：英偉達及 ATI（Array Technology Inc.）。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立，2006 年被超微半導體公司收購，品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐（Lisa Tzwu-Fang Su）博士為執行長後，股票從每股 $4 左右，上升到今天每股超過 $160，其市值已經是英特爾的兩倍，完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色，正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題：超微半導體公司現任總裁（兼 AI 策略負責人）為出生於台北的彭明博（Victor Peng）；與黃仁勳及蘇姿豐一樣，也是小時候就隨父母親移居到美國。
（註五）
或
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海洋是生命的發源地，其環境複雜多樣，孕育出多種多樣的海洋生物。在漫長的演化過程魚類發展出多樣適應環境的機制，包括物理性、化學性及生物性的調適，其中刺毒（venoms）屬於較為複雜的化學性防禦機制。
然而具有尖刺的魚類就等於是刺毒魚類嗎？答案是「否」的。
刺毒魚類的硬棘上附有毒腺，除了能為掠食者帶來物理性（刺傷）傷害以外，並會造成化學性（毒液）的二次傷害，毒腺所分泌的毒液會使傷口產生更為強烈的疼痛感，是一種特殊的防禦機制。
全世界的魚類約有 30,000 多種，曾被報導過的刺毒魚類約有 2,500 多種（表 1），約占所有魚類的 8%，其主要可分為四大類，分別為：
(一)軟骨魚類中的銀鮫目（Chimaeriformes）、異齒鯊科（Heterodontidae）、角鯊科（Squalidae）
(二)軟骨魚類中的燕魟亞目（Myliobatoidei）
(三)硬骨魚類中的鯰形目（Siluriformes）
(四)硬骨魚類中的鰭棘魚類（Acanthomorphs）(Smith and Wheeler 2006；邵廣昭 2021)。
第一類刺毒軟骨魚類的毒刺主要分布於背鰭上，數量 1 至 2 根。
第二類為魟類，現生種類約 200 多種，毒刺分布於尾柄上（Nelson et al. 2016），當其尾柄上的毒刺擊中掠食者後，毒液會經由外皮鞘（integumentary sheath）的破壞而全數釋出（Fenner 2004）。著名的電視節目主持人鱷魚先生 Steve Irwin 就是被大型魟類尾部的毒刺傷及心臟而喪命的。
第三類為鯰形目魚類，大多為淡水種類，其中有毒的種類大約為 1,500 種，毒刺分布於胸鰭及背鰭（Wright 2009），其毒刺外緣具鋸齒（圖 1A）。
鯰形目魚類在美洲具較高的多樣性，占所有種類的 60%（Nelson 2006）。臺灣產12種，淡水的種類有鈍頭鮠科（Amblycipitidae）1 種、鯰科（Siluridae）1 種、鬍鯰科（Clariidae）2 種、鱨科（Bagridae）2 種，鱨科的種類因背鰭（1 根毒刺）、胸鰭（2 根毒刺）具毒刺，故俗稱為三角姑；
海水的種類有鰻鯰科（Plotosidae）1 種，及海鯰科（Ariidae）5 種，兩者的俗稱分別為沙毛及成仔丁，毒刺的位置與鱨科一致。
A. 線紋鰻鯰（Plotosus lineatus）胸鰭硬棘。 B. 瞻星魚（Uranoscopus sp.）匙骨上的棘。C. 褐臭肚魚（Siganus fuscescens）背鰭硬棘。 D. 托爾逆鈎鰺（Scomberoides tol）背鰭硬棘。縮寫：gr，groove 溝槽。
第四類為鰭棘魚類，由六個類群所組成，分別為蟾魚目（Batrachoidiformes）、鮋亞目（Scorpaenoidei）、刺尾魚亞目（Acanthuroidei）、䲁亞目（Blennioidei）、逆溝鰺亞科（Scomeroidinae）及鱷亞目（Trachinoidei），雖然僅有 585 至 650 種，但相對於前面的三個大類群，毒刺的形態則顯得更為多樣化，毒腺可發現於牙齒、主鰓蓋骨（opercle）、匙骨（cleithrum） （圖 1B）、背鰭、腹鰭和臀鰭多個部位（Smith and Wheeler 2006）。
A. 中華鬼鮋(Inimicus sinensis )背鰭硬棘。 B. 魔鬼簑鮋(Pterois volitans )背鰭硬棘。C. 眉鬚鱗頭鮋（Sebastapistes strongia）背鰭硬棘。 D. 眉鬚鱗頭鮋頭部的棘。縮寫：gr, groove 溝槽；vg, venom gland 毒腺。
在海岸活動頻繁的臺灣，亦不乏關於刺毒魚類的諺語：一魟、二虎、三沙毛、四斑五、五象耳、六倒吊，或者是四臭肚、五變身苦；四變身苦、五成仔丁。
不管何種版本，「魟、虎、沙毛」均是刺毒危險程度的前三名。
諺語中的魟，是泛指所有尾部具有毒刺結構的燕魟亞目魚類，身體呈圓盤形，大部分種類尾巴為細長的鞭狀，依不同種類尾部毒刺的數量可達 2 根或以上，大部分漁民在捕獲後，均會把尾部的毒刺去除。多數的魟類為底棲性魚類，部分種類更具潛藏於沙中的習性，因此在沙灘嬉水遊玩時，須多加注意腳下情況以免誤踩而被其刺傷。
沙毛指的是線紋鰻鯰（Plotosus lineatus），廣泛分布於臺灣沿海並常被釣獲，其體表光滑無鱗不易被抓住，故處理時須多加注意以免被刺傷；其幼魚常成聚集成群，被稱為鯰球。
虎魚泛指臺灣產鮋亞目（Scorpaenoidei）的種類，其英文俗名有 scorpionfishes、stonefishes 、 waspfishes 等，有關 scorpionfishes 名稱的由來，或許命名者對其毒刺如蝎子螫到的觸感有著很深刻的體會。
除了虎魚這俗名外，石狗公、石頭魚亦為牠們常見的中文俗稱，因其偽裝（camouflage，一些種類會利用特化的皮瓣偽裝成礁石及表面的生物）或保護色，致使體態、體色與棲地環境極為相似而得名。
該類群是著名且危險的刺毒魚類，毒刺十分發達（圖 2），雖然鮋亞目魚類的頭部具有不少的棘（圖 2D），但具毒腺的部位僅為背鰭、腹鰭及臀鰭之硬棘（圖 2A-C） （Nelson et al. 2016），為海洋刺毒魚類的最大宗（Low et al. 1993；Church and Hodgson 2002；Vetrano et al. 2002；Fenner 2004），臺灣大約有 42 屬 100種（邵廣昭 2021）。
多數種類為底棲性魚類，棲息於沿海岩礁地形，行動緩慢並常靜止於礁石上，即使靠近之亦不動如山，其體色與環境十分相似不易被察覺，因此在潮間帶或岩礁海岸活動時，稍一不慎則有可能誤踩而遭其刺傷。目前被刺傷的個案僅國外有報導，被刺傷者大部分為漁業從事人員（Haddad et al. 2003），臺灣雖暫無相關學術文章報導，但大部分地區的海洋活動亦相對頻繁，相信有不少被刺傷的個案。
鮋亞目魚類毒素均為蛋白質（Kiriake et al. 2013），結構並不穩定，遇熱後因蛋白質變性而失去毒性（伍漢霖 2006），亦有研究顯示斑點鮋（Scorpaena guttata）的毒素在 50°C 的條件下處理，短期內即失去活性（Schaeffer et al. 1971），表示魚肉在加熱煮熟後可食用。
俗稱獅子魚（Lionfish, Turkeyfish）的危險刺毒魚類亦同屬於鮋亞目家族的成員（簑鮋類 Pteroini），但與石狗公、石頭魚的不同之處在於其十分花枝招展的外觀，平常毫不躲藏、並徐徐地遊弋於礁石間。
因其華麗的外觀而常見於觀賞魚市場，亦因此經由水族觀賞魚途徑被棄養放生（Hamner et al. 2007;Betancur et al. 2011;Johnson et al. 2016），魔鬼簑鮋（Pterois volitans）自 1980 年起現踪於佛羅里達（Florida） （Freshwater et al. 2009），延長及發達的毒刺使其在當地幾乎沒有天敵，並逐漸擴張遍布整個大西洋西岸形成穩定的族群（Betancur et al. 2011；Ferreira et al. 2015；Johnson et al. 2016），而其驚人的食量對當地魚類族群造成極大的威脅，與另一種獅子魚—斑鰭簑鮋（P. miles）為知名的入侵物種。
刺毒魚類的毒刺結構可發現於胸鰭、腹鰭、背鰭、臀鰭、尾柄、牙齒、主鰓蓋骨、肩帶上的匙骨等部位。大部分毒刺均由硬棘（spine）、溝槽（groove）及毒腺（venom gland）所組成。刺毒魚類這類用毒動物不同於河魨，其毒素由自體產生（河魨毒素由食物累積於體內），經毒腺分泌，藉由硬棘導引或注射到防禦對象身上（Bulaj et al. 2003；Fenner 2004；Smith and Wheeler 2006）。
毒腺附著於硬棘上，硬棘具溝槽。毒液的釋放是一種被動形式,並不能主動發射，當毒腺受壓迫時，毒液釋出並沿著溝槽導流至防禦對象的傷口上。被刺後傷口附近立刻產生劇烈疼痛感，隨後延伸擴散,會伴隨噁心、嘔吐、呼吸困難等症狀（伍漢霖 2006）。疼痛感可持續數小時之久，過敏體質者更會休克、甚至死亡。
刺毒魚類並不會主動利用毒刺進行攻擊，因此進行海岸活動或沿海作業時，應注意隨時週遭環境並穿戴相關保護措施（如手套、涉水鞋等）避免身體裸露、降低被刺傷的機會；若在必要情況下須接觸具尖刺且種類不明的魚類時，應避免徒手直接捕捉並藉由工具謹慎處理之。
刺毒魚類另一個對人類造成危害的地方，在於其造成的傷口可能會因為細菌感染而產生二次傷害，嚴重者會導致局部組織壞死、敗血症，甚至感染創傷弧菌（Vibrio vulnificus），而創傷弧菌感染後惡化快速，其所引致的併發症通常具較高的死亡率。
刺毒魚類的毒性依種類及釋放量而有所不同，而毒素主要為蛋白質，其結構不穩定,易受熱、酸鹼所破壞而失去毒性。遭刺傷後應盡快移除毒刺，在適當的條件下擠出毒液，使用熱、酸、鹼條件處理傷口，破壞毒素的活性，並做好傷口的清潔及消毒的工作，防止細菌的感染。
刺毒魚類所造成的傷害反應因人而異，經過現場初步處理後，應盡早送醫處理。
刺毒魚類約占所有魚類的 8%。牠們形態多樣，彼此並非姐妹群關係，亦即起源於多個祖先，換言之，刺毒機制是多次獨立演化出來的，刺毒魚類一共可分為四個大類群，軟骨魚和硬骨魚各占兩大類，包括軟骨魚中的：（一）銀鮫目、異齒鯊科、角鯊科，（二）燕魟亞目；以及硬骨魚類中的(三)鯰形目，(四)鰭棘魚類。毒刺結構可發現於多個部位，如胸鰭、腹鰭、背鰭、臀鰭、尾柄、牙齒、主鰓蓋骨、肩帶上的匙骨等。
因為臺灣為海島地形，海岸線曲折漫長，周邊海域均有刺毒魚類的分布，民眾於海域進行經濟或休閒活動時均有機會接觸到刺毒魚類。雖然刺毒多為被動的防禦機制，並不是主動攻擊的手段，但部分刺毒魚類具備十分良好的偽裝能力，在靜止的狀態下難以被察覺，因此在野外活動時應隨時注意周遭環境是否存在刺毒魚類，並穿戴相關防護衣物、鞋子，避免誤觸而受傷，增加海域活動的安全性。
若不幸被刺毒魚類刺傷，在現場進行緊急處理後，應盡早求醫，以策安全。
觀察生物骨骼的方法有很多種，一般主要以製作乾製骨骼標本、拍攝X光與製作透明染色生物骨骼為主。乾製骨骼標本製作為比較解剖學上重要的方法之一，分離後的骨頭可提供分類、演化等研究之運用。但此方法在製作過程中，常會導致部分生物骨骼組織的溶解。因此，當骨骼需要重新再組合作其他應用時，常會發生組裝不易的情形，甚至發生組裝上的錯誤。而利用X光拍攝骨骼時，雖然囿於生物體型態大小而有較多的限制，但卻能夠在不破壞生物外觀下進行體內骨骼的觀察。另外，因為影像是平面圖像，要獲得立體之相對位置必須多方位拍攝才行。而且X光的設備安全需求較高，人員也需通過證照考試，加上經費的需求較高，常讓一般的實驗室卻步。
本書所利用的透明骨骼染色法，是利用特殊藥品將生物體的肌肉組織透明化後，再利用特殊染劑將骨骼進行二重染色，讓生物標本依骨骼成分呈現不同的紅藍兩色。此方法不但能夠避免了在製作過程中骨骼遺失與錯位的問題；費用方面也較X光照射法來得便宜許多，同時亦提供了立體的標本觀察角度。
藥品：
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作業器材：
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摘自《透視．魚》，時報出版
