图与组合优化中的DNA计算 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:殷志祥

出品人:

页数:144

译者:

出版时间:2004-12-01

价格:15.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787030145932

丛书系列:

图书标签:

• 通俗易懂
• DNA计算
• 图论
• 组合优化
• 生物计算
• 计算生物学
• 算法
• 优化算法
• 密码学
• 计算复杂性
• 交叉学科

理论计算生物学前沿：多尺度建模与复杂系统仿真 本书聚焦于理论计算生物学领域的前沿研究，深入探讨了多尺度建模技术在解析复杂生物系统中的应用，并系统梳理了先进的仿真方法学。全书旨在为读者提供一个坚实的理论框架和实践工具集，以应对生命科学领域中日益增长的计算挑战。 --- 第一部分：生物系统的多尺度建模基础 本部分奠定了理解复杂生物现象的计算基础，强调了从分子级别到组织器官级别进行有效建模的必要性与技术路线。 第一章：生物系统复杂性的量化与描述 本章首先界定了生物系统的“复杂性”在计算模型中的体现，区别于物理或工程系统中的复杂性。重点讨论了描述生物系统固有的非线性和随机性的数学工具，如随机过程理论（如Gillespie算法的背景理论）和随机微分方程（SDEs）。我们详细分析了如何选择合适的描述尺度——微观（原子/分子）、介观（分子聚集体/细胞器）和宏观（细胞/组织）——并探讨了跨尺度信息传递的耦合机制。内容涵盖了信息熵在生物网络中的应用，用于量化系统内部的信息冗余与有效信息流。 第二章：从分子动力学到连续介质模型 本章深入探讨了建模尺度的转换技术。在微观层面，详细介绍了全原子分子动力学（MD）模拟的最新进展，包括高效力场（如CHARMM、AMBER的最新迭代）的构建，以及如何利用大规模并行计算（如GPU加速）来突破时间尺度的限制，实现纳秒到微秒级别的精确模拟。 随后，转向介观尺度，我们详细阐述了米氏动力学（Michaelis-Menten）的局限性及其修正，特别是在非稳态条件下的应用。重点介绍了相场方法（Phase-Field Modeling）在描述细胞膜动力学、细胞骨架重塑和组织形态发生中的应用，阐明了如何通过引入能量泛函和演化方程来捕捉相变的驱动力。 第三章：网络拓扑与动力学分析 生物系统本质上是高度互联的网络。本章集中于生物网络（基因调控网络、信号转导网络、代谢网络）的拓扑结构分析。详细剖析了复杂网络理论中的关键指标，如小世界效应、无标度特性、中心性度量（介数中心性、接近中心性）的生物学意义。 在动力学分析方面，本章侧重于布尔网络和微分方程网络的稳定性分析。讨论了极限环、分岔分析在细胞周期调控和开关机制中的应用，并介绍了如何利用动态网络重塑（Dynamic Network Rewiring）的概念来描述细胞在压力或刺激下的快速适应过程。 --- 第二部分：先进仿真技术与计算方法学 本部分着重于支撑多尺度建模的计算工具和算法，特别强调了如何提高仿真的效率和准确性，以处理高维和大规模的生物数据。 第四章：高性能计算在生物仿真中的应用 现代生物学仿真对计算资源的需求是巨大的。本章系统地介绍了高性能计算（HPC）架构在生物模拟中的优化策略。涵盖了MPI（消息传递接口）和OpenMP在分子动力学和网格划分上的并行化技术。重点讨论了GPU异构计算在加速积分运算（如拉格朗日力学或泊松方程求解）中的具体实现，并提供了针对特定生物问题的负载均衡策略。 第五章：基于代理的模型（Agent-Based Modeling, ABM）的构建与验证 对于涉及大量个体行为和群体涌现现象（如肿瘤生长、免疫细胞迁移）的系统，ABM提供了不可替代的视角。本章详细介绍了ABM的设计范式，包括代理的定义、状态空间和行为规则的数学化。 特别关注空间异质性的处理，讨论了如何将环境（如基质刚度、营养梯度）作为代理间的相互作用项。此外，本章深入探讨了ABM的参数校准与模型验证，引入了贝叶斯推断和马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，以确保模型输出与实验观察的一致性。 第六章：数据驱动的参数推断与不确定性量化 任何计算模型都依赖于输入参数，而这些参数往往伴随着测量误差和内在变异性。本章聚焦于反问题求解，即如何从有限的实验数据中可靠地推断模型的内在参数。 详细介绍了贝叶斯推断框架在参数空间探索中的优势，对比了其与传统优化方法的区别。核心内容包括敏感性分析（用于识别关键参数）、不确定性量化（UQ）技术（如基于路径积分的方法）以及如何使用替代模型（Surrogate Models，如高斯过程回归）来加速高维参数空间的搜索，从而有效地评估模型预测的可靠区间。 --- 第三部分：交叉学科应用与未来挑战 本部分将前述的理论和方法应用于具体的生命科学前沿问题，并展望了该领域未来的计算挑战。 第七章：时空生物学中的场论方法 本章关注生物过程中的时空耦合现象，例如形态发生中的化学梯度和机械应力传递。引入了反应-扩散系统（Reaction-Diffusion Systems）的数值解法，特别是有限元法（FEM）在处理复杂几何边界和非线性本构关系时的优势。讨论了如何将机械力学（如固支细胞骨架的应力-应变关系）无缝整合到生物化学反应网络模型中，实现生物物理学的统一描述。 第八章：从系统到数据：计算生物学方法的集成 本章探讨如何将自下而上的模型（如MD、ABM）与自上而下的数据驱动方法（如单细胞测序数据分析、高通量成像分析）有效结合。重点介绍降维技术（如流形学习）在从高维观测数据中提取有效状态变量，并将其映射到理论模型中的应用。讨论了如何利用因果推断模型来区分相关性与真正的驱动机制，指导下一步的实验设计。 第九章：计算生物学的前沿挑战与展望 本章总结了当前理论计算生物学面临的瓶颈，包括时间尺度鸿沟（Time Scale Gap）的根本性解决、模型可解释性的提升（“黑箱”模型的透明化），以及跨物种和跨尺度数据整合的计算挑战。展望了量子计算在分子模拟中的潜在颠覆性作用，以及通用人工智能（AGI）在自动发现生物系统内在规律方面的可能性。 --- 本书适合生物学、物理学、数学、计算机科学等相关领域的硕士研究生、博士研究生、科研人员，以及致力于将计算工具应用于生命科学领域的高级工程师。它要求读者具备扎实的微积分、线性代数和基础概率论知识。

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