A Course in Mathematical Biology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:SIAM

作者:Gerda de Vries

出品人:

页数:309

译者:

出版时间:2006-6-27

价格:USD 82.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780898716122

丛书系列:

图书标签:

• 生物
• 数学
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• 数学生物学
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• 生物统计
• 生态模型
• 进化生物学
• 生物物理
• 计算生物学

好的，这是一本名为《数学在生物学中的应用：从细胞到生态系统》的图书的详细简介，该书内容与您提到的《A Course in Mathematical Biology》无关，专注于数学模型在现代生物学研究中的应用： --- 图书名称：《数学在生物学中的应用：从细胞到生态系统》 图书简介 在二十一世纪的科学前沿，生物学正经历着一场由数据驱动和计算思维重塑的深刻变革。传统的定性观察和实验方法已不足以完全解析生命系统的复杂性与动态性。《数学在生物学中的应用：从细胞到生态系统》正是为应对这一挑战而编写的深度综述与实践指南。本书旨在弥合数学工具箱与生物学研究前沿之间的鸿沟，为生命科学家、生物信息学家以及应用数学专业的学生提供一个全面、系统的框架，理解如何利用微分方程、概率论、图论、拓扑学和复杂系统理论来建模、分析和预测生物现象。 本书的结构设计遵循“从微观到宏观”的逻辑主线，确保读者能够逐步建立起对跨尺度生物学问题的数学认知。 第一部分：细胞与分子动力学的基础模型 本部分聚焦于生命活动的最基本层面——细胞内部的分子过程和信号传导网络。我们首先回顾了描述化学反应和物质传输的基础工具，如常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）。 酶促反应动力学： 我们详细探讨了 Michaelis-Menten 动力学及其扩展，特别是如何使用质量作用定律和能量景观分析来理解酶与底物的相互作用。书中引入了稳态近似（SS）和准稳态近似（QSSA）在简化复杂反应网络中的实际应用，并展示了如何通过相平面分析来确定系统的稳定性和振荡行为。 信号转导网络： 现代细胞依赖复杂的分子信号网络来响应环境变化。本书深入研究了 MAPK 级联反应、细胞周期调控网络以及基因调控回路的布尔网络模型和连续模型。重点分析了反馈和前馈结构如何赋予网络鲁棒性和开关特性。 种群建模的微观视角： 尽管名义上是“种群”模型，但在细胞水平上，我们应用这些模型来描述细菌生长、抗生素抗性演化以及癌细胞的增殖与凋亡。特别关注了延迟微分方程（DDE）在描述细胞分裂周期或DNA修复时间滞后效应中的作用。 第二部分：发育生物学、形态发生与空间动态 生命系统的形态是其功能的基础。本部分将数学工具扩展到空间维度，重点探讨驱动组织和器官形成的过程。 反应-扩散系统（Reaction-Diffusion Systems）： 图灵（Turing）机制是形态发生学的核心理论。我们详细剖析了二元反应-扩散方程组，通过分析波的稳定性、波的耦合和波的传播速度，解释了斑点、条纹和形态波的产生机理。本书包含对经典 Gierer-Meinhardt 模型的深入数值求解和参数敏感性分析。 细胞迁移与粘附： 癌症转移和胚胎发育依赖于细胞的集体运动。我们引入了基于偏微分方程的细胞密度模型（如 Cahn-Hilliard 方程的变体），以及基于代理（Agent-Based）模型来模拟单个细胞的随机游走、极化和与细胞外基质（ECM）的相互作用。 形态张力与力学建模： 阐述了生物物理学如何通过连续介质力学（如线弹性或黏弹性模型）来描述组织层的应力和应变，以及这些机械力如何通过整合素和细胞骨架反馈到基因表达中，形成“力驱动的形态发生”。 第三部分：群体生态学与跨尺度相互作用 将视角提升至多个物种、种群或更大尺度的生态系统，本部分侧重于稳定性和相互作用的数学描述。 捕食者-猎物与竞争模型： 经典 Lotka-Volterra 模型是研究物种间相互作用的起点。本书不仅涵盖了离散时间模型，更关注引入环境随机性（Stochastic Modeling）和非均匀空间分布对系统稳定性的影响。我们探讨了包含功能反应（Functional Responses）的复杂模型，用以更真实地描述资源限制和饱和效应。 疾病传播动力学（Epidemiology）： 传染病模型是数学生物学的核心分支。从基础的 SIR、SEIR 模型出发，本书逐步引入年龄结构、空间异质性和网络结构对疾病爆发和控制策略的影响。特别强调了基于个体的建模（IBM）在模拟疫苗接种运动和接触网络中的优势。 进化动力学与博弈论： 进化稳定策略（ESS）的概念被用于分析生物种群中的合作、竞争和冲突。通过引入复制子方程（Replicator Dynamics）和演化博弈论，我们研究了适应性景观上的动态演化路径，解释了为何某些看似非最优的行为策略能够在群体中持续存在。 第四部分：网络生物学、复杂性与数据驱动方法 本部分面向现代高通量数据分析，探讨了系统生物学的核心工具和复杂性科学的视角。 生物网络的拓扑分析： 利用图论工具（Graph Theory），我们分析了基因调控网络、蛋白质相互作用网络（PPI）和代谢网络的拓扑特征，例如度分布、聚类系数和小世界特性。理解网络的拓扑结构如何影响信息流和系统鲁棒性。 降维与系统辨识： 面对高维组学数据（基因组学、转录组学），本书介绍了主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）以及非线性降维技术（如流形学习）在识别生物系统内在维度和核心驱动因子中的应用。 随机过程与噪声： 生命系统固有的随机性不容忽视。我们介绍了马尔可夫链、Langevin 方程和化学主方程（Chemical Master Equation）在描述低分子数系统（如基因表达的“爆米花”效应）中的必要性，并讨论了如何区分实验噪声与内在的生物随机性。 总结 《数学在生物学中的应用：从细胞到生态系统》不仅是一本教科书，更是一份深入探索生命奥秘的工具箱。它要求读者具备基本的微积分和线性代数知识，但通过大量精选的生物学案例和清晰的数学推导，它将引导读者构建起强大的跨学科思维。本书的最终目标是培养新一代的生物学家和数学家，使他们能够自信地将严谨的数学语言应用于解决现实世界中最棘手的生物学难题。

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这本书的名字非常吸引人，是“A Course in Mathematical Biology”，光是听名字就让人充满了期待。我一直对数学在生物学中的应用很感兴趣，但又觉得市面上的相关书籍要么过于艰深，要么过于肤浅，很难找到一本既能深入浅出讲解原理，又能展现数学工具在解决生物学问题时的强大力量的书籍。这本书的标题恰好点出了我一直以来寻找的那个平衡点。我希望它不仅仅是介绍一些枯燥的数学公式，而是能够通过生动的例子，展示数学如何成为理解生命奥秘的钥匙。我设想这本书能够引导我从一个全新的视角去审视生物现象，例如，理解种群动态的数学模型如何解释物种的兴衰，或者药物在体内如何通过数学方程来描述其传播和代谢过程。更重要的是，我希望能通过这本书学习到如何将生物学中的复杂问题转化为数学模型，然后运用数学方法进行分析和预测。这对于我未来的学习和研究都将至关重要。我尤其期待书中能够涵盖一些前沿的数学生物学研究方向，比如癌症的数学建模、免疫系统的动力学分析，甚至是神经科学中的计算模型。我希望这本书能够带给我一种“豁然开朗”的感觉，让我能够真正体会到数学的优雅与生物学的生机勃勃是如何完美结合的。

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“A Course in Mathematical Biology”这个书名，对我而言，是一种对科学交叉融合的向往。我一直认为，生命科学的发展离不开数学的支撑，反之亦来。我期待这本书能够提供一个平台，让我能够学习如何用数学的语言来理解和描述生物世界的规律。我设想，通过这本书，我可以学习到如何构建数学模型来描述种群的动态变化，如何运用概率统计来分析基因的遗传模式，或者如何利用差分方程来模拟离散时间上的生物过程。我特别希望书中能够包含一些关于计算生物学的案例研究，例如，如何利用数学方法来分析DNA序列，或者如何预测蛋白质的结构。我渴望通过这本书，能够培养出一种将生物学问题转化为数学模型，并运用数学方法进行解决的能力，从而更有效地探索生命的奥秘。

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“A Course in Mathematical Biology”这个书名，对我而言，是一种召唤，它召唤着对生命奥秘的探索，也召唤着对数学工具的运用。我总觉得，生命本身就是一部精密的数学著作，只是我们尚未完全解读。我期待这本书能够为我提供一把钥匙，让我能够撬开理解生物世界的数学之门。我设想，通过这本书，我可以学习到如何用数学语言来描述生物体的生长、繁殖、死亡以及它们之间的相互作用。我希望能够理解，为什么一些生物现象呈现出周期性的变化，为什么某些群体会突然爆发或衰退，这些背后隐藏着怎样的数学原理。我尤其对那些能够模拟复杂生物系统的模型感兴趣，例如，如何用数学来分析神经网络的工作机制，或者如何预测基因突变对生物体的影响。我希望这本书不仅能教会我数学方法，更能培养我运用数学来思考生物学问题的能力，让我在面对生命科学的挑战时，多一种强大的分析工具。

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“A Course in Mathematical Biology”这个书名，在我看来，蕴含着一种将抽象数学与具象生命相结合的巨大潜力。我一直对生物的复杂性感到着迷，同时也对数学的严谨性深感敬畏。我总觉得，两者之间一定存在着某种深刻的联系，能够帮助我们更深入地理解生命。我期待这本书能够揭示这种联系，让我能够学习如何将生物学中的现象，比如细胞的分裂、信号的传递、或者物种间的竞争，转化为数学模型。我希望书中能够详细介绍建立这些模型所需要的数学工具，并展示如何通过这些模型来分析生物过程的行为，预测其未来的发展。我尤其对能够解释生态系统中种群动态的数学模型感兴趣，比如捕食者与猎物之间的相互作用，或者竞争者之间的博弈。我希望这本书能够让我体会到，数学不仅仅是冰冷的数字和公式，更是理解生命活力和复杂性的强大语言。

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“A Course in Mathematical Biology”这个书名，在我看来，是一种将严谨的科学方法应用于生命探索的承诺。我一直对生物的奥秘充满好奇，但同时也意识到，要真正理解生命的复杂性，需要超越简单的观察。我期待这本书能够为我提供一种新的思考方式，让我能够运用数学的工具来分析和理解生物过程。我设想，通过这本书，我可以学习如何将生物学中的动态变化，比如生物体的生长曲线、疾病的传播速度，或者神经信号的传递，用数学模型来精确描述。我希望书中能够包含一些关于系统生物学的数学方法，例如，如何利用数学模型来理解和预测生物网络的行为。我渴望通过阅读这本书，能够提升自己运用数学来分析生物数据、建立预测模型的能力，从而更深入地理解生命系统的运行机制。

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“A Course in Mathematical Biology”这个书名，在我心中，描绘了一幅数学语言描绘生命画卷的图景。我一直对生命科学和数学都抱有浓厚的兴趣，并相信它们之间存在着深刻的协同作用。我期待这本书能够清晰地阐述这种协同作用，并引导我学习如何将生物学中的现象，例如细胞信号传导的反馈回路、免疫系统的响应机制，或者生物体的形态发生过程，转化为可分析的数学模型。我希望书中能够详细介绍建立这些模型所需的数学概念和技术，并展示如何运用这些模型来理解和预测生物系统的行为。我尤其对能够模拟复杂生物网络的数学方法感兴趣，比如如何利用图论和网络动力学来研究生物相互作用。我希望这本书能够让我感受到数学在理解生命现象的深度和广度方面的力量。

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在我心目中，“A Course in Mathematical Biology”代表着一种跨越学科界限的智慧。我一直觉得，生命现象的本质，往往蕴含在数量和概率之中。从微观的基因调控到宏观的生态平衡，无不遵循着某些数学的逻辑。我常常思考，那些看似无序的生物行为，背后是否隐藏着某种可预测的模式？这本书的名字，正是我一直在寻找的答案的索引。我期待它能够带领我进入一个由数学构建的生物学世界，在那里，微分方程描述着细胞的生长，概率论解释着遗传的规律，而网络理论则揭示着复杂的生物相互作用。我希望通过这本书，我能够学会如何将生物学中的模糊概念，转化为清晰的数学表达式，并从中挖掘出更深层次的规律。我尤其渴望了解，数学模型是如何帮助科学家们理解和解决现实世界中的生物学难题，比如如何预测药物的疗效，或者如何应对环境变化对生物多样性的影响。我希望这本书能够让我对科学研究的严谨性和创造性有一个更深刻的理解。

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“A Course in Mathematical Biology”这个书名，在我看来，是一个关于探索生命规律的邀请。我一直觉得，生物学不仅仅是对生命现象的观察和描述，更是一种对背后数学原理的挖掘。我期待这本书能够提供一个框架，让我能够理解如何用数学的视角来审视生命。我希望它能带领我走进一个充满数学模型的世界，在那里，我们可以用方程来模拟病毒的传播，用概率来预测遗传的模式，或者用动力学系统来分析细胞的响应。我特别希望书中能够涉及一些关于生物进化的数学模型，例如，如何用数学来解释适应性演化和基因漂移的机制。我渴望通过这本书，能够掌握将生物学问题转化为数学语言的能力，并学会如何运用这些数学工具来解决实际的生物学难题，从而获得更深刻的洞察力。

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作为一名对生物科学领域抱有浓厚兴趣的旁观者，我一直对“A Course in Mathematical Biology”这个书名所蕴含的知识疆界感到好奇。我并非专业的数学家，也未曾深入研习过高等数学，但长期以来，我总觉得生命科学的奥秘，特别是那些宏观的、动态的生命现象，背后一定隐藏着某种精妙的秩序和规律，而数学正是揭示这种秩序的强大工具。我脑海中常常浮现出各种各样的生物场景：从细菌在培养皿中的指数级增长，到河流中鱼群的迁徙路径，再到气候变化对生态系统的长期影响。我迫切地想知道，数学是如何将这些看似杂乱无章的生物过程，提炼成简洁、普适的模型，并从中得出有意义的结论。这本书的名字，对我而言，仿佛是一扇通往这个未知世界的门，它承诺了将抽象的数学语言与具体的生命现象连接起来。我渴望通过阅读这本书，能够理解那些描述生命系统行为的数学方程，并能初步掌握如何运用这些方程来分析和预测生物体的生长、衰减、互动乃至进化。我尤其希望书中能够展示一些经典的数学生物学案例，通过这些案例，我能够体会到数学思维在生物学研究中的实际应用价值，并激发我进一步探索这个交叉学科领域的潜力。

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“A Course in Mathematical Biology”这个书名，在我看来，不仅仅是一个学科的命名，更是一种思维方式的指引。我一直在思考，我们如何才能真正理解那些纷繁复杂的生命现象？仅仅依靠定性的描述，往往难以捕捉其内在的动态和相互作用。数学，以其严谨的逻辑和量化的能力，似乎是解决这一挑战的关键。我设想这本书能够教会我如何将生物学的问题，例如疾病的传播、基因的表达调控、或者生物体的结构与功能之间的关系，转化为一系列的数学模型。我希望它能从基础的微分方程讲起，逐步深入到更复杂的动力学系统，并展示这些模型是如何被用来模拟生物过程的。想象一下，能够通过数学来预测一场流行病的走向，或者设计出更有效的药物治疗方案，这本身就是一件令人振奋的事情。我特别期待书中能够包含一些实际案例的研究，例如，如何用数学模型来解释蜂群的协作行为，或者如何理解鸟类迁徙的导航机制。我希望这本书能够让我摆脱对生物学现象的感性认识，转而用一种更加理性和科学的方式去理解和分析它们，从而获得更深层次的洞见。

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