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页数:292

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出版时间:2012-2

价格:38.00元

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isbn号码:9787560541358

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生物数学原理：探索生命奥秘的数学语言 生命，以其千变万化的形态和错综复杂的功能，一直吸引着人类的目光。从微观的基因编码到宏观的生态系统动态，生物世界充满了令人着迷的规律和机制。然而，要真正理解这些生命的奥秘，仅仅依靠直观的观察和定性的描述是远远不够的。在现代科学的浪潮中，数学，这门严谨而普适的语言，正以前所未有的力量渗透进生命科学的各个角落，揭示着那些隐藏在表象之下的深刻联系和运作规则。《生物数学原理》正是这样一部旨在引导读者进入生物学与数学交织的奇妙世界的著作，它不侧重于介绍具体的生物学知识，而是聚焦于如何运用数学工具和思维去剖析和理解生物现象。 本书并非一本单纯的数学教科书，也非一本详尽的生物学百科全书。它的核心价值在于，它提供了一个方法论的视角，教会读者如何构建数学模型来描述和预测生物过程，如何分析和解释这些模型所产生的数学结果，并将之转化为有意义的生物学洞察。换句话说，它是一本关于“如何用数学思考生物问题”的指南。 书中，我们将首先探索描述性数学工具在生物学中的应用。这包括基础的统计学，用于定量描述生物数据的变异性、相关性和显著性，例如分析基因表达水平的差异，或者研究不同处理组下细胞生长的平均值和标准差。我们还将学习如何运用概率论来理解生物过程的随机性，比如基因突变的概率、疾病传播的概率，以及群体遗传学中等位基因频率的随机漂移。这些看似简单的数学概念，在生物学研究中却扮演着至关重要的角色，它们是我们量化和理解生物现象的基石。 随后，本书将深入到动力学建模的领域。生命现象是动态的，细胞在生长分裂，种群在繁衍生息，化学物质在细胞内传递。理解这些动态过程，离不开微分方程。我们将学习如何利用常微分方程来描述简单的生物增长模型，例如指数增长和逻辑斯蒂增长，它们可以很好地模拟细菌在有限资源下的数量变化，或者肿瘤细胞的生长过程。更进一步，我们会接触到偏微分方程，它们可以用来描述空间上的扩散过程，例如药物在体内的分布，或者信号分子在神经元网络中的传播。通过求解这些方程，我们可以预测这些过程在时间和空间上的演变趋势，并探索影响这些趋势的关键因素。 除了微分方程，离散动力学也是理解生物过程的重要工具。许多生物过程，如细胞周期、信号传导通路中的开关反应，以及生态系统中物种的世代更替，都具有离散的性质。本书将介绍差分方程和迭代映射，例如Logistic映射，来模拟这些离散过程的长期行为。通过分析这些映射的相图和分岔，我们可以发现系统可能出现的混沌行为，以及参数变化如何导致系统行为的剧烈改变，这对于理解生态系统的稳定性，或者细胞信号通路中的反馈机制具有重要的指导意义。 本书还会强调网络模型的重要性。生物系统是由大量的分子、细胞或个体相互连接而成的复杂网络。理解这些网络的结构和功能，是理解整体生命现象的关键。我们将学习如何使用图论来表示和分析生物网络，例如基因调控网络、蛋白质相互作用网络以及代谢网络。通过分析网络的连通性、中心性、模块化等拓扑性质，我们可以识别出关键的调控节点，预测网络的功能，甚至推断出潜在的疾病机制。 此外，随机过程在生物学中也扮演着不可或缺的角色。细胞内的分子运动、基因表达的随机性、以及种群中的个体出生和死亡，都带有随机性。本书将介绍马尔可夫链、泊松过程等工具，用于描述和分析这些随机现象。例如，马尔可夫链可以用来模拟DNA序列的演化，或者疾病在人群中的传播过程。这些随机模型的建立，能帮助我们更准确地预测生物系统的行为，并量化不确定性。 本书的另一个重要侧重点是数据分析与模型验证。数学模型并非凭空产生，它们需要基于实际的生物数据来构建和验证。我们将探讨如何从实验数据中提取信息，如何利用参数估计的方法来确定模型中的未知参数，以及如何进行模型验证，评估模型的预测能力和适用范围。这部分内容将涵盖一些基本的数值计算方法，因为许多生物数学模型很难得到解析解，需要借助计算机进行数值模拟。 贯穿全书的是对模型简化与近似的讨论。生物系统极其复杂，直接构建完全精确的模型几乎是不可能的。因此，学会如何根据研究问题的侧重点，对系统进行恰当的简化和近似，提取出最主要的决定因素，是生物数学研究的关键技能。本书将引导读者理解何时可以忽略某些因素，何时需要引入额外的复杂性，从而构建出既能解释生物现象，又具有可计算性的模型。 《生物数学原理》的目标是为所有对生命科学感兴趣的读者提供一个强大的分析工具箱。无论您是生物学专业的学生，希望增强定量分析能力；还是数学专业的学生，希望将所学知识应用于充满活力的生命科学领域；抑或是对生命现象充满好奇，希望以一种更深刻、更严谨的方式去理解它们，本书都将为您打开一扇新的大门。它不是要教会您如何成为一名数学家，也不是要教会您成为一名生物学家，而是要帮助您成为一名能够驾驭数学语言，洞察生命本质的科学探索者。通过学习本书，您将能够以一种全新的视角审视生物世界，从纷繁复杂的现象中提炼出清晰的数学规律，并最终为揭示生命的奥秘贡献您的力量。

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坦率地说，这本书的阅读体验充满了挑战，但绝对是那种“值得流汗”的挑战。它不是一本轻松的休闲读物，如果你期望在咖啡馆里悠闲地翻阅，那可能会失望。它要求读者具备一定的数学基础，尤其是对线性代数和微积分有扎实的理解。但这种难度是建立在对主题的深刻理解之上的。我特别关注了其中关于生态系统稳定性的章节，作者引入了Lyapunov稳定性理论来分析捕食者-猎物模型的长期行为，这种严密的分析让我对生态平衡的脆弱性有了全新的认识。书中大量的图示和案例研究都经过精心设计，目的是为了阐明数学概念与生物学意义之间的映射关系。如果你只是想知道“是什么”，这本书不会满足你；但如果你想知道“为什么是这样，以及如何用语言去量化它”，那么这本书的价值就体现出来了。它迫使我不断地停下来，重读关键的推导过程，这种主动学习的过程，远比被动接受信息要有效得多。

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这本《生物数学原理》简直是为我这种既对生命科学充满好奇，又在纯粹数学面前感到头疼的人量身定制的。我一直觉得，生物学研究的复杂性和精妙之处，如果能用数学的严谨性去描述和预测，那将是多么令人振奋的进步！这本书的叙述方式非常贴合这种需求，它没有一上来就堆砌那些晦涩难懂的微分方程，而是巧妙地从一些直观的生物学现象入手，比如种群增长的早期模型，然后逐步引入必要的数学工具。读起来感觉就像是走在一条设计精良的阶梯上，每一步的高度都恰到好处，既能让我领略到数学的优雅，又不会因为基础不牢而感到力不从心。特别是作者在解释为什么需要引入特定的数学框架——比如为什么随机过程比确定的常微分方程更能准确描述基因突变——时，那种深入浅出的论证，让我茅塞顿开。它不仅仅是一本工具书，更像是一位经验丰富的导师，耐心引导你看到隐藏在生命现象背后的清晰逻辑结构。

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这本书在方法论上的先进性令人印象深刻。它不仅仅是机械地应用已有的数学工具，更重要的是，它在探讨如何“构建”数学模型本身。书中对不同尺度建模的对比分析，比如从分子水平的随机性到组织水平的连续性描述，展示了建模选择背后的哲学思考。我印象最深的是关于生物信息学中序列比对算法的数学基础介绍，它将信息论的熵概念与进化距离的估计紧密结合起来，逻辑链条之清晰，让我对生物信息学不再感到模糊不清。这本书的结构布局非常科学，每一章的末尾都有一个“拓展阅读”和“开放性问题”部分，这极大地激发了我的探索欲，让我知道哪些领域还有待深入挖掘。对我个人而言，这本书不仅提升了我的建模技能，更重要的是，它重塑了我对“跨学科研究”的理解，它证明了真正的创新往往发生在学科的交叉点上。

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从一个多年从事生物实验的科研人员的角度来看，《生物数学原理》为我们提供了一双全新的“透视镜”。长期以来，我们在实验室里观察到的现象，往往只能用“趋势”和“大概率”来描述，缺乏精确的量化预测能力。这本书填补了这个空白。它并没有将数学视为一种束缚，反而将其描述成一种解放——解放我们摆脱定性描述的局限。书中关于疾病传播模型的讨论，例如SIR模型的变体如何纳入空间异质性和人口流动性，让我对公共卫生干预措施的有效性评估有了更深层次的理解。作者在处理复杂系统的参数估计时所采用的贝叶斯方法论，也让我开始反思我们实验数据分析中的潜在偏差。这本书的语言虽然专业，但其核心思想是普适的：任何一个可以被清晰定义的问题，都值得用数学去精确地刻画。它是一本改变思维方式的书，而非仅仅是知识的堆砌。

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我花了很长时间寻找一本能真正架起生物学与应用数学之间鸿沟的书籍，市面上很多要么过于侧重生物细节而数学部分蜻蜓点水，要么就是纯粹的数学教材，让人抓不住与生物学的关联。然而，这本《生物数学原理》成功地实现了平衡。它的力量在于其内容的深度和广度，尤其是在处理非线性动力学系统时的那种魄力。我尤其欣赏它对“涌现现象”（Emergence）的数学建模尝试，书中对细胞振荡网络和神经元的脉冲发放机制的分析，展示了简单的规则如何在大尺度上产生复杂的、看似不可预测的行为。阅读过程中，我仿佛被邀请进入了一个全新的视角，去审视那些过去只用定性语言描述的生物过程。作者对模型的选择和参数的敏感性分析都极为审慎，这使得书中的结论不仅在理论上站得住脚，在面对真实实验数据时也展现出了惊人的预测能力。对于任何希望深入研究系统生物学或计算神经科学的研究人员来说，这本书绝对是不可或缺的基石。

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