Investigating Biological Systems Using Modeling pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Lightning Source Inc

作者:Wastney, Meryl E. (EDT)/ Patterson, Blossom/ Wastney, Meryl E.

出品人:

页数:382

译者:

出版时间:1998-11

价格:$ 134.47

装帧:HRD

isbn号码:9780127367408

丛书系列:

图书标签:

• 生物建模
• 系统生物学
• 数学建模
• 生物信息学
• 计算生物学
• 生物工程
• 生物物理学
• 建模方法
• 理论生物学
• 交叉学科

聚焦计算与数据驱动的现代生物学研究 图书名称：《计算生物学基础与高级应用：从基因组到复杂网络》 内容简介： 本书旨在为生命科学、生物医学工程以及计算机科学领域的学生、研究人员和专业人士提供一套全面、深入且极具实践指导意义的计算生物学方法论和技术栈。我们生活在一个数据爆炸的时代，生命科学的每一次突破都越来越依赖于对海量生物学数据（如基因组序列、蛋白质结构、细胞成像和临床表型数据）的有效处理、分析和解释。本书正是为了填补理论知识与前沿应用之间的鸿沟而设计，它不仅仅是一本教科书，更是一份指导研究人员如何利用现代计算工具解决复杂生物学问题的实践手册。 本书的结构设计遵循“基础奠定—核心技术—前沿应用”的逻辑主线，确保读者能够从零开始，逐步建立起坚实的计算生物学认知框架。 第一部分：计算生物学基石与数据管理 本部分首先为读者构建坚实的理论基础，介绍生物信息学和计算生物学的核心概念，并强调数据管理和基础编程技能的重要性。 第一章：生物学数据的景观与挑战 本章详细剖析了当前生物学研究中出现的主要数据类型，包括高通量测序数据（NGS）、蛋白质组学数据、代谢组学数据以及系统生物学网络数据。我们将讨论这些数据的特性（如规模、维度、噪声和偏倚），并阐述为什么传统统计方法在处理高维生物数据时常常失效。重点讨论了数据标准化、质量控制（QC）在后续分析中的关键作用。 第二章：生物信息学编程环境的搭建与脚本基础 为了有效地进行计算分析，必须掌握必要的编程工具。本章专注于介绍和实践在生物信息学中最常用的语言——Python和R。Python的重点将放在数据结构、面向对象编程基础、以及如何利用NumPy和Pandas库进行高效的数据操作。R的部分则侧重于Tidyverse生态系统，用于数据清洗、可视化和统计建模的初步实践。此外，也将介绍Linux/Unix命令行环境下的基本操作，这是处理大规模生物数据集的必备技能。 第三章：生物学数据库、数据结构与互操作性 深入介绍国际上关键的生物学数据库，如NCBI、Ensembl、PDB以及各种组学数据库的结构和查询接口（API）。我们讨论如何设计有效的数据模型来存储和检索复杂的生物学关系（如实体关系数据库设计）。本章特别强调FASTA、SAM/BAM、VCF等生物信息学文件格式的内部结构及其解析方法，为后续的序列比对和变异分析打下基础。 第二部分：核心分析技术与算法实现 本部分是本书的核心，系统地介绍了当前生物学研究中最常用、最关键的计算算法和分析流程。 第四章：序列分析的数学基础与实用工具 本章从信息论的角度解释序列比对的原理，重点讲解了Smith-Waterman和BLAST算法背后的动态规划思想。深入探讨全局比对与局部比对的区别，以及它们在同源性搜索中的应用。同时，介绍基于HMM（隐马尔可夫模型）的序列建模，用于蛋白质结构域预测和远程同源性识别。 第五章：基因组与转录组学的计算流程 详细分解从原始测序数据到可解释生物学结果的完整流程。对于基因组学，涵盖了从Reads的组装（De Novo Assembly）到变异检测（SNP/Indel calling）和注释的流程。对于转录组学（RNA-seq），重点讲解了定量分析（如FPKM/TPM的计算）、差异表达分析（使用DESeq2和EdgeR的负二项模型）以及鉴定Splicing事件的计算方法。 第六章：蛋白质结构预测与功能模拟 本章将计算生物学推向三维空间。首先介绍蛋白质一级、二级到四级结构的预测挑战，回顾早期的基于模板的方法。重点讨论近年来基于深度学习的方法（如AlphaFold的原理概述），以及如何利用分子动力学（MD）模拟来研究蛋白质的柔性、配体结合和动态过程。本章提供使用GROMACS或NAMD等软件进行入门级模拟的实战指南。 第七章：系统生物学与网络建模 系统生物学的核心在于理解生物组件间的相互作用。本章介绍构建和分析生物网络（如基因调控网络、代谢网络、蛋白质相互作用网络）的方法。内容涵盖了图论基础、网络拓扑参数（如中心性、模块性）的计算，以及如何使用布尔网络或常微分方程（ODE）模型来模拟动态的生物过程，例如信号通路传导。 第三部分：高级主题与前沿应用 本部分聚焦于现代生物学研究中最具挑战性和创新性的计算领域，引导读者探索更复杂的模型。 第八章：机器学习与深度学习在生物医学中的应用 本章系统地介绍了机器学习在生物数据分类、回归和聚类中的应用。讲解了支持向量机（SVM）和随机森林等传统算法在表型预测中的性能评估。随后，深入探讨深度学习（如CNN、RNN和Transformer架构）如何应用于医学图像分析（如病理切片分类）和复杂组学数据的特征提取。重点讨论了模型的可解释性（Explainable AI, XAI）在生物学结论验证中的必要性。 第九章：单细胞多组学数据的整合分析 单细胞技术彻底改变了我们对细胞异质性的理解。本章专门探讨单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据的特殊处理挑战，如稀疏性、批次效应（Batch Effect）的校正。介绍主流的降维和聚类算法（如UMAP, t-SNE, Seurat/Scanpy流程），以及如何整合单细胞ATAC-seq（染色质可及性数据）和CITE-seq（蛋白质和RNA共表达数据）以构建多模态分析框架。 第十章：计算流行病学与群体遗传学 本章将计算视角扩展到种群和临床水平。介绍群体遗传学中的基本模型（如中性进化理论、有效群体大小的估算），以及如何利用大规模人群基因组数据进行GWAS（全基因组关联研究）。讨论流行病学建模（如SIR/SEIR模型）在疾病传播预测中的应用，以及如何利用计算方法追踪病毒的进化和变异株的传播路径。 结论：计算生物学的未来方向 最后，本书总结了当前研究的前沿热点，如AI驱动的药物发现（De Novo Drug Design）、合成生物学的计算设计以及大规模知识图谱的构建，并为读者规划了持续学习和未来研究的路径。 本书的每一章节都配有详尽的实战案例和可重复执行的代码示例（主要使用Python/R环境），确保读者在掌握理论的同时，能够立即将其应用于解决真实的生物学问题，培养成为一名真正具有“计算思维”的生物学家。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆