Complex Systems Science in Biomedicine pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer

作者:Deisboeck, Thomas S. (EDT)/ Kresh, J. Yasha (EDT)

出品人:

页数:884

译者:

出版时间:2006-2-28

价格:USD 199.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780387302416

丛书系列:

图书标签:

复杂系统科学
生物医学
系统生物学
网络科学
建模
仿真
数据分析
生物信息学
医学工程
交叉学科

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具体描述

Complex Systems Science in Biomedicine Thomas S. Deisboeck and J. Yasha Kresh Complex Systems Science in Biomedicine covers the emerging field of systems science involving the application of physics, mathematics, engineering and computational methods and techniques to the study of biomedicine including nonlinear dynamics at the molecular, cellular, multi-cellular tissue, and organismic level. With all chapters helmed by leading scientists in the field, Complex Systems Science in Biomedicine's goal is to offer its audience a timely compendium of the ongoing research directed to the understanding of biological processes as whole systems instead of as isolated component parts. In Parts I & II, Complex Systems Science in Biomedicine provides a general systems thinking perspective and presents some of the fundamental theoretical underpinnings of this rapidly emerging field. Part III then follows with a multi-scaled approach, spanning from the molecular to macroscopic level, exemplified by studying such diverse areas as molecular networks and developmental processes, the immune and nervous systems, the heart, cancer and multi-organ failure. The volume concludes with Part IV that addresses methods and techniques driven in design and development by this new understanding of biomedical science. Key Topics Include: * Historic Perspectives of General Systems Thinking * Fundamental Methods and Techniques for Studying Complex Dynamical Systems * Applications from Molecular Networks to Disease Processes * Enabling Technologies for Exploration of Systems in the Life Sciences Complex Systems Science in Biomedicine is essential reading for experimental, theoretical, and interdisciplinary scientists working in the biomedical research field interested in a comprehensive overview of this rapidly emerging field. About the Editors: Thomas S. Deisboeck is currently Assistant Professor of Radiology at Massachusetts General Hospital and Harvard Medical School in Boston. An expert in interdisciplinary cancer modeling, Dr. Deisboeck is Director of the Complex Biosystems Modeling Laboratory which is part of the Harvard-MIT Martinos Center for Biomedical Imaging. J. Yasha Kresh is currently Professor of Cardiothoracic Surgery and Research Director, Professor of Medicine and Director of Cardiovascular Biophysics at the Drexel University College of Medicine. An expert in dynamical systems, he holds appointments in the School of Biomedical Engineering and Health Systems, Dept. of Mechanical Engineering and Molecular Pathobiology Program. Prof. Kresh is Fellow of the American College of Cardiology, American Heart Association, Biomedical Engineering Society, American Institute for Medical and Biological Engineering.

复杂系统科学在生物医学中的应用：理论基础、建模与前沿研究本书是一部深入探讨复杂系统科学原理及其在生物医学领域广泛应用的权威著作。它旨在为研究人员、临床医生和高级学生提供一个全面、系统且前沿的知识框架，以理解和解决生物医学领域中固有的复杂性挑战。本书的独特之处在于，它不仅梳理了复杂系统科学的理论基石，更将这些抽象的数学和物理概念，严谨地映射到从分子水平到整个机体层面的具体生物学问题上。全书结构紧凑，逻辑清晰，分为理论基础、建模范式、关键应用领域和前沿展望四大核心板块，内容涵盖了从经典的非线性动力学到最新的机器学习驱动的复杂网络分析。第一部分：复杂系统科学的理论基石本部分首先为读者构建理解生物医学复杂性的数学和概念工具箱。我们从系统论的视角出发，定义了复杂系统的核心特征：涌现性（Emergence）、自组织（Self-organization）、鲁棒性（Robustness）和适应性（Adaptability）。第一章：从简单到复杂：系统思维的转变详细阐述了还原论（Reductionism）在解释生物现象时的局限性，并引入整体论（Holism）的必要性。重点讨论了如何识别和界定生物系统中的“边界”和“交互作用”，为后续建模奠定基础。第二章：非线性动力学与临界现象这是理解生物系统不稳定性和突变行为的关键。本章深入探讨了相空间分析、吸引子理论、分岔（Bifurcation）现象，特别是“临界点”在疾病发生和生理稳态维持中的作用。通过洛特卡-沃尔泰拉模型（Lotka-Volterra）的变体，阐释了物种竞争与共存的非线性机制。第三章：网络科学的数学基础网络理论是分析生物系统中连接结构的主流工具。本章详细介绍了图论的基础概念，包括节点、边、度分布、聚类系数和特征路径长度。重点解析了复杂网络模型，如无标度网络（Scale-Free Networks）和小世界网络（Small-World Networks），并讨论了这些拓扑结构如何影响信息传播和系统稳定性。第四章：随机过程与噪声在生物学中的角色生物系统远非确定性的。本章聚焦于随机微分方程（SDEs）和马尔可夫链（Markov Chains），分析了环境波动、分子随机运动（布朗运动）和内在遗传变异如何通过噪声塑造系统行为，特别是探讨了“最优噪声”在信号检测中的双重作用。第二部分：生物医学建模范式在理论基础之上，本部分系统地介绍了用于量化和模拟生物现象的各种建模方法，强调了不同尺度和时间尺度的模型选择策略。第五章：基于主体的建模（Agent-Based Modeling, ABM） ABM是模拟异构细胞、免疫细胞群或肿瘤微环境动态行为的有力工具。本章详细介绍了如何为单个“主体”定义规则、状态和局部交互作用，并通过大规模仿真揭示群体水平上的宏观行为（如肿瘤浸润和药物扩散）。第六章：系统生物学的微分方程模型回归经典方法，本章专注于构建和求解常微分方程（ODEs）和偏微分方程（PDEs）模型。重点案例包括代谢通路的稳态分析、基因调控网络的振荡行为（如细胞周期调控）以及形态发生过程中的扩散-反应模型（Turing Patterns）。第七章：信息论与复杂性度量引入信息论工具来量化系统的复杂性和信息处理能力。讨论了熵（Entropy）、互信息（Mutual Information）和有效复杂性（Effective Complexity）在评估基因表达模式、蛋白质交互网络和生理信号（如心电图、脑电图）信息含量上的应用。第八章：动态数据驱动的建模方法随着高通量数据的爆炸式增长，模型辨识和参数估计变得至关重要。本章介绍了基于降维技术（如主成分分析PCA）、动态模式分解（DMD）和稀疏系统识别（Sparse System Identification）的方法，用于从时间序列数据中提取潜在的低维动力学。第三部分：复杂系统科学在关键生物医学领域的应用本部分将理论与模型直接应用于当前生物医学研究的前沿热点，展示了系统思维解决实际问题的能力。第九章：疾病的复杂性：从单基因到多因素探讨慢性病（如糖尿病、高血压）和神经退行性疾病（如阿尔茨海默病）的系统特征。重点分析了多尺度耦合——分子、细胞和器官层面相互作用如何导致疾病的“失稳”和级联反应。阐述了如何利用网络拓扑学识别疾病的关键驱动因子和潜在的治疗靶点。第十章：肿瘤生物学与微环境的相互作用肿瘤被视为一个高度适应和进化的复杂生态系统。本章详细研究了肿瘤细胞的进化博弈论、血管生成网络的动态变化，以及免疫细胞与肿瘤细胞之间的动态平衡。探讨了如何应用控制论原理设计更有效的联合疗法，以防止耐药性的“逃逸”。第十一章：生理稳态与自主控制深入研究人体如何维持关键生理变量（如血糖、体温、血压）的动态平衡。本章侧重于负反馈环路和前馈控制机制的构建，分析在衰老、感染或器官功能衰竭时，这些控制系统的鲁棒性是如何下降的，以及如何通过人工生理系统进行外部调控。第十二章：药物发现与个体化治疗的系统视角系统药理学（Systems Pharmacology）是本领域的交汇点。本章讨论了如何利用全基因组数据和网络模型来预测药物的多效性（Polypharmacology）和潜在的脱靶效应。重点介绍了“网络药理学”如何指导基于生物标志物的个体化给药策略，从而优化治疗窗口。第四部分：前沿与未来展望本书的最后部分展望了未来十年复杂系统科学在生物医学中的发展方向，并强调了计算、数据和实验的深度融合。第十三章：因果推断与网络扰动分析超越相关性，本章聚焦于在复杂生物网络中识别真正的因果关系。介绍因果图模型（如Do-Calculus和结构方程模型SEM）在处理混杂变量和揭示调控路径中的应用，为精准干预提供理论支撑。第十四章：人工智能与复杂系统建模的融合探讨深度学习，特别是图神经网络（GNNs）和长短期记忆网络（LSTMs）如何与传统的动力学模型相结合。分析如何利用这些工具处理超高维的生物数据，进行高精度的时间序列预测和系统状态的实时监测。第十五章：从数据到可操作性：系统工程的挑战总结了将理论模型转化为临床决策支持系统的挑战。讨论了模型验证、尺度不确定性量化（Uncertainty Quantification, UQ）以及构建具有足够“可解释性”（Interpretability）的AI模型，确保系统科学的发现能够被生物学家和医生有效接受和应用。本书的写作风格严谨，注重概念的精确定义和数学推导的清晰呈现，同时辅以丰富的、来自真实生物学数据集的案例分析。它不仅是理论手册，更是连接基础数学、计算科学与临床实践的桥梁。