Transactions on Computational Systems Biology III计算系统生物学汇刊 III pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:1 (2006年1月13日)

作者:Corrado Priami

出品人:

页数:168

译者:

出版时间:2006-1

价格:553.70元

装帧:平装

isbn号码:9783540308836

丛书系列:

图书标签:

• 计算生物学
• 系统生物学
• 生物信息学
• 计算科学
• 生物建模
• 网络生物学
• 基因调控
• 代谢组学
• 蛋白质组学
• 算法

计算系统生物学汇刊 III 内容概述 《计算系统生物学汇刊 III》是一部深入探讨计算系统生物学前沿研究的学术专著，它汇集了来自全球顶尖研究机构的最新成果，为读者呈现了一幅复杂生物系统认知与建模的宏伟图景。本书并非对某个特定子领域进行机械性的罗列，而是致力于展现计算方法如何赋能我们理解生命现象的深层机制，以及如何通过跨学科的融合，推动生物学研究进入一个全新的维度。 本书的主旨在于展示计算科学与生物学深度融合所产生的强大驱动力。它不仅仅是生物学数据的分析工具箱，更是一种全新的思维范式，旨在将离散的生物分子、细胞活动、组织功能乃至整个生物体视为一个动态、相互连接的复杂系统。通过构建数学模型、开发算法、设计模拟实验，研究人员得以揭示隐藏在海量生物数据背后的规律，预测生物系统的行为，并最终实现对疾病的更精准诊断、治疗和预防。 《计算系统生物学汇刊 III》的结构精心设计，循序渐进地引导读者进入计算系统生物学广阔而迷人的世界。本书的内容涵盖但不限于以下几个核心方面： 第一部分：建模与仿真技术 此部分专注于计算系统生物学的基础构建模块——建模与仿真。研究人员在这里探索如何将抽象的生物概念转化为可计算的数学模型。这包括： 网络生物学模型： 重点介绍各种生物网络（如基因调控网络、蛋白质-蛋白质相互作用网络、代谢网络）的建模方法。读者将了解到如何利用图论、微分方程、布尔网络等工具来刻画这些网络的拓扑结构、动态行为以及它们在不同生理病理状态下的变化。例如，对某一信号通路进行建模，可以模拟信号在细胞内的传递过程，识别关键节点，从而为药物靶点开发提供依据。 细胞和分子动力学仿真： 深入探讨用于模拟单个分子、大分子复合物乃至整个细胞的内部动态过程的技术。这包括分子动力学模拟、Monte Carlo方法、随机过程模型等。通过这些方法，研究人员可以观察分子在三维空间中的运动、相互作用，以及细胞内各种生化反应的随机性和时空动力学。理解这些微观层面的行为对于解释宏观的细胞功能至关重要。 多尺度建模： 强调将不同尺度的生物信息整合起来进行建模的挑战与机遇。从基因和蛋白质的微观层面，到细胞、组织，再到整个生物体的宏观层面，生物系统呈现出多尺度的复杂性。本书中的研究展示了如何通过分层建模、耦合模型等技术，实现对不同尺度信息之间的相互作用和反馈机制的捕捉，从而构建更全面、更具预测性的系统模型。 概率与统计模型： 引入贝叶斯网络、隐马尔可夫模型、马尔可夫随机场等概率统计工具，用于处理生物数据中的不确定性，以及从高维、噪声数据中推断潜在的生物关系。这些模型在基因表达分析、表观遗传学研究、疾病风险预测等方面具有广泛应用。 第二部分：数据驱动的系统分析 现代生物学研究产生了海量的实验数据，如何从这些数据中提取有意义的信息是计算系统生物学的重要任务。本部分聚焦于先进的数据分析方法： 高通量数据整合与分析： 涵盖基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等高通量数据的整合方法。研究展示了如何利用机器学习、降维技术（如主成分分析、t-SNE）、聚类分析等手段，在海量数据中识别模式、发现新的生物标志物，以及揭示不同组学数据之间的关联。 机器学习在生物学中的应用： 深入探讨了各种机器学习算法（如支持向量机、随机森林、深度学习）在生物学问题中的应用。这包括利用机器学习进行疾病诊断、药物反应预测、蛋白质结构预测、通路识别等。本书中的研究成果体现了机器学习在处理复杂非线性关系和从海量数据中自动学习特征方面的强大能力。 生物信息学算法与工具： 介绍用于处理和分析生物序列、结构、功能等数据的先进算法和计算工具。这包括序列比对算法的改进、蛋白质结构预测的最新进展、基因组注释工具的开发等，为生物学家提供了强大的计算支持。 可视化与探索性数据分析： 强调数据可视化在理解复杂生物数据中的作用。本书中的一些章节展示了如何利用交互式可视化技术，帮助研究人员更直观地探索数据，发现潜在的规律和异常，并指导后续的实验设计。 第三部分：应用与案例研究 理论模型的构建和数据分析方法的创新最终需要应用于解决真实的生物学问题。本部分通过具体的案例研究，展示了计算系统生物学在各个领域的突破性进展： 疾病机制的系统性解析： 聚焦于利用计算系统生物学方法研究复杂疾病（如癌症、神经退行性疾病、传染病）的发病机制。通过整合多组学数据，构建疾病相关的生物网络模型，研究人员得以识别关键的致病通路、预测疾病的进展，并探索新的治疗策略。例如，研究可能深入解析肿瘤微环境的复杂相互作用，从而为免疫疗法提供理论基础。 药物发现与精准医疗： 阐述计算系统生物学在加速药物研发过程中的作用。这包括利用虚拟筛选技术，预测候选药物与靶点的结合能力；通过构建药物作用模型，预测药物的疗效和潜在的副作用；以及利用患者的个体化生物学信息，实现精准医疗，为患者选择最合适的治疗方案。 合成生物学与系统工程： 探讨计算系统生物学如何为合成生物学提供理论指导和工程设计方法。通过构建生物系统的模型，研究人员可以设计人工生物元件、模块和系统，赋予生物体以新的功能，从而用于生物制造、环境修复等领域。 进化与生态学研究： 展示了计算方法在理解生物进化过程、构建生态系统模型以及预测生态变化方面的应用。例如，通过模拟不同物种间的相互作用，可以预测生态系统的稳定性，以及环境变化对生物多样性的影响。 《计算系统生物学汇刊 III》旨在为该领域的研究人员、博士后、研究生以及对计算系统生物学感兴趣的生物学家、计算机科学家、数学家和工程师提供一个全面、深入的学习和交流平台。本书的每一章节都代表着该领域的最新思考和最前沿的实践，它不仅能够帮助读者掌握计算系统生物学的方法论，更能激发新的研究思路和合作机会。本书致力于通过严谨的科学论证和创新的计算思维，推动我们对生命本质的认知迈向新的高度。

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