Transactions on Computational Systems Biology II pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Zelikovsky, A.; Zelikovsky, Alexander;

出品人:

页数:152

译者:

出版时间:2005-12

价格:553.70元

装帧:

isbn号码:9783540294016

丛书系列:

图书标签:

• Computational Biology
• Systems Biology
• Bioinformatics
• Computational Science
• Algorithms
• Modeling
• Simulation
• Networks
• Genomics
• Proteomics

《计算系统生物学前沿进展》 引言 计算系统生物学作为一门新兴的交叉学科，正以前所未有的速度重塑我们对生命系统的理解。它将计算机科学、数学、统计学、工程学等领域的强大分析工具与生物学领域的复杂数据相结合，旨在揭示生物分子的相互作用、细胞网络的动态行为以及生物体整体功能的 emergent properties。这一跨越式的进步，不仅极大地扩展了我们对疾病机理的认识，也为开发更精准、更个性化的治疗方案奠定了坚实的基础。《计算系统生物学前沿进展》一书，汇聚了该领域最活跃的研究者们带来的最新研究成果和独到见解，为读者提供了一个深入了解计算系统生物学最新动态的窗口。本书旨在呈现计算系统生物学在理论、方法论和应用层面的突破，重点关注那些能够引领未来研究方向的创新性工作。 第一部分：计算系统生物学的理论基础与方法论创新 第一章：复杂生物网络的建模与分析 生物系统本质上是高度复杂的网络，其中各个组成部分（如基因、蛋白质、代谢物）通过各种相互作用连接在一起。理解这些网络的结构、动力学和功能对于阐明生命过程至关重要。本章深入探讨了构建和分析生物网络的最新计算方法。 高维数据整合与网络重建： 随着高通量测序技术（如全基因组测序、RNA-seq）、蛋白质组学和代谢组学数据的爆炸式增长，如何有效地整合这些异构数据以重建可靠的生物网络成为一个关键挑战。本章介绍了几种先进的统计学和机器学习技术，包括基于因果推断的基因调控网络推断、基于图论的蛋白质-蛋白质相互作用网络构建，以及利用多组学数据进行协同网络分析的方法。特别地，将关注如何处理数据中的噪声和不确定性，以提高网络重建的准确性。 动态网络建模与仿真： 生物网络并非静态的，其拓扑结构和节点状态会随着时间动态变化。本章着重介绍用于模拟生物网络动态行为的模型，如布尔网络、微分方程模型、Agent-based模型以及混合模型。将讨论如何利用这些模型来理解细胞信号转导、代谢通路调控以及基因表达的瞬态变化。此外，还将探讨如何通过仿真来预测网络在不同扰动下的响应，例如药物干预或基因敲除。 网络功能预测与模块识别： 理解生物网络的整体功能是最终目标。本章将介绍识别网络中的功能模块（如信号复合物、代谢模块）和预测节点（基因、蛋白质）功能的计算策略。涉及的技术包括社区检测算法、基于路径的分析、以及利用网络嵌入技术将节点映射到低维空间进行相似性分析。这些方法有助于从大规模、无序的网络数据中提取有意义的生物学洞见。 第二章：机器学习在系统生物学中的应用 机器学习，尤其是深度学习，在处理和分析海量生物数据方面展现出强大的潜力。本章聚焦于机器学习算法如何在系统生物学研究中发挥关键作用。 特征工程与模式识别： 生物数据往往具有高维度、稀疏性和非线性等特点。本章将探讨如何从原始生物数据中提取有意义的特征，为机器学习模型提供高质量的输入。例如，在基因组学中，如何从DNA序列中提取与疾病相关的特征；在蛋白质组学中，如何从质谱数据中识别和量别肽段。 监督学习与预测模型： 监督学习算法在预测生物学任务中应用广泛，如疾病分类、药物反应预测、蛋白质功能预测等。本章将介绍卷积神经网络（CNN）在处理图像类生物数据（如细胞形态学、病理切片）中的应用，以及循环神经网络（RNN）和Transformer模型在处理序列类生物数据（如DNA、RNA、蛋白质序列）中的优势。 无监督学习与数据探索： 无监督学习方法在发现隐藏在数据中的模式和结构方面发挥着重要作用。本章将讨论聚类算法（如K-means、DBSCAN）在识别基因表达模式、细胞亚群中的应用，以及降维技术（如PCA、t-SNE、UMAP）在可视化高维生物数据和识别潜在生物标志物中的作用。 可解释性AI在系统生物学中的挑战： 随着模型复杂度的提高，理解模型决策过程的“黑箱”问题日益突出。本章将讨论可解释性AI（XAI）技术，如LIME、SHAP等，如何在系统生物学中应用，以揭示模型做出预测的生物学机制，从而增强研究人员对模型结果的信心，并指导实验验证。 第三章：计算模型在药物发现与设计中的作用 药物发现是一个耗时且成本高昂的过程。计算模型能够加速这一过程，通过体外预测和虚拟筛选来缩小候选药物的范围。 靶点识别与验证的计算方法： 在药物发现初期，识别和验证潜在的药物靶点至关重要。本章将介绍基于系统生物学的方法，例如通过分析基因调控网络、信号通路图谱来识别与疾病发生发展密切相关的关键节点。还将讨论如何利用蛋白质相互作用网络和药物-靶点相互作用数据库来预测新的药物靶点。 分子对接与虚拟筛选： 分子对接技术能够模拟小分子化合物与靶点蛋白之间的结合模式，从而预测其亲和力。本章将深入探讨各种分子对接算法的原理、优势和局限性，以及如何构建大规模虚拟化合物库进行高通量筛选。 定量构效关系（QSAR）与机器学习模型： QSAR模型旨在建立化合物的结构特征与其生物活性之间的定量关系。本章将介绍传统QSAR方法以及基于机器学习的QSAR模型，并展示如何利用这些模型来设计具有更优活性的新化合物。 ADMET性质的预测： 除了药物的靶点亲和力，药物的吸收（Absorption）、分布（Distribution）、代谢（Metabolism）、排泄（Excretion）以及毒性（Toxicity）也是决定其成败的关键因素。本章将介绍利用计算模型来预测ADMET性质的方法，以在早期阶段排除具有不良药代动力学或毒性风险的候选药物。 第二部分：计算系统生物学的应用前沿 第四章：基因组学与表观基因组学中的计算挑战 基因组学和表观基因组学提供了关于生命遗传信息及其调控的丰富数据，但也带来了巨大的计算挑战。 全基因组测序与变异检测： 从原始的测序reads中准确地组装基因组、检测单核苷酸多态性（SNPs）、插入/缺失（Indels）以及结构变异是基因组学研究的基础。本章将回顾主流的基因组组装算法、变异检测工具，并讨论如何处理不同测序技术产生的噪声和偏差。 单细胞基因组学与转录组学： 单细胞技术为我们提供了前所未有的分辨率来理解细胞的异质性。本章将关注单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据的分析方法，包括细胞类型识别、细胞轨迹推断、以及不同细胞状态下的基因表达调控。还将探讨单细胞DNA甲基化、ATAC-seq等表观基因组学数据的分析方法。 表观遗传调控网络的建模： 表观遗传修饰（如DNA甲基化、组蛋白修饰）在基因表达调控中起着至关重要的作用。本章将介绍如何利用计算方法来推断表观遗传调控网络，并理解其在发育、疾病发生中的作用。 群体基因组学与进化分析： 分析大规模群体基因组数据有助于理解物种的进化历史、群体结构以及适应性进化。本章将介绍群体遗传学中的统计模型和计算方法，用于估计群体分化、迁移率以及检测自然选择的信号。 第五章：蛋白质组学与代谢组学的数据分析与解释 蛋白质组学和代谢组学提供了关于细胞内蛋白质表达水平和代谢物浓度的信息，是理解细胞功能的重要维度。 蛋白质鉴定与定量： 从质谱数据中准确鉴定蛋白质并对其进行定量是蛋白质组学分析的核心。本章将介绍常用的蛋白质鉴定算法，如基于数据库搜索的方法（Mascot, Andromeda）和de novo测序方法。还将讨论不同定量策略（如iTRAQ, TMT, Label-free定量）的原理与应用。 蛋白质相互作用网络分析： 蛋白质的功能往往通过与其他蛋白质的相互作用来实现。本章将介绍如何利用各种实验技术（如酵母双杂交, co-IP）产生的数据来构建和分析蛋白质相互作用网络，并识别关键的蛋白质复合物。 代谢通路分析与通量平衡分析： 代谢组学数据能够反映细胞的代谢状态。本章将介绍如何利用代谢数据库（如KEGG, MetaCyc）对代谢组学数据进行通路富集分析，以识别受疾病影响的代谢通路。还将讨论如何结合同位素标记实验和约束模型来进行通量平衡分析，以理解代谢流的调控。 多组学数据整合与系统代谢模型： 将蛋白质组学、代谢组学以及基因组学数据进行整合，可以构建更全面的系统代谢模型。本章将探讨如何利用这些模型来理解复杂的代谢调控，预测代谢产物的变化，以及设计代谢工程策略。 第六章：计算系统生物学在疾病诊断与治疗中的应用 将计算系统生物学的理论和方法应用于疾病的诊断和治疗，是推动精准医疗的关键。 疾病生物标志物的发现： 通过分析患者的基因组、转录组、蛋白质组以及代谢组数据，计算方法能够识别出与特定疾病相关的生物标志物，从而实现早期诊断和预后评估。本章将介绍基于机器学习、网络分析等方法在生物标志物发现中的成功案例。 个性化治疗方案的开发： 每个患者的基因组背景和疾病特征都可能存在差异。计算系统生物学能够帮助我们理解这些个体差异，并为患者设计最适合的治疗方案。例如，通过分析患者的肿瘤基因组数据，预测其对特定靶向药物的反应。 虚拟生理学模型与模拟： 构建个体化的虚拟生理学模型，能够模拟疾病在体内的发展过程，并预测不同治疗干预的效果。本章将介绍如何利用多尺度模型（从分子到器官）来模拟疾病进展，并评估治疗的潜在益处和风险。 药物组合的优化与耐药性预测： 许多疾病的治疗需要联合用药。计算系统生物学能够帮助我们预测不同药物组合的协同效应，并理解耐药性产生的机制，从而开发更有效的治疗策略。 结论 《计算系统生物学前沿进展》一书，通过对理论基础、方法论创新以及广泛应用领域的深入探讨，全面展示了计算系统生物学作为一门前沿科学的蓬勃发展态势。本书旨在为生物学家、计算机科学家、统计学家以及医学研究者提供一个深入了解该领域最新进展的平台，并激发新的研究思路和合作机会。随着技术的不断进步和数据的日益丰富，计算系统生物学必将在揭示生命奥秘、攻克疑难杂症方面发挥越来越重要的作用。本书的每一章都力求呈现最前沿的研究成果，并引导读者思考该领域未来的发展方向。

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