Algorithms in Bioinformatics 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:Iliopoulos, C. S. (EDT)/ Park, K (EDT)/ Steinhoefel, K.

出品人:

页数:96

译者:

出版时间:

价格:334.71元

装帧:Pap

isbn号码:9781904987369

丛书系列:

图书标签:

• 生物信息学
• 算法
• 计算生物学
• 基因组学
• 序列分析
• 蛋白质组学
• 进化计算
• 数据挖掘
• 生物统计学
• Python

好的，这是一本关于计算神经科学与复杂系统动力学的专著的详细介绍，本书旨在深入探讨大脑信息处理的物理基础与数学模型，以及宏观复杂系统中的涌现现象。 --- 计算神经科学与复杂系统动力学：从离子通道到认知架构 内容概述 本书《计算神经科学与复杂系统动力学》是一部跨学科的深度研究著作，它立足于非线性动力学、统计物理学以及信息论的交叉前沿，旨在构建一个统一的框架，用以理解生物系统中从微观到宏观的信息编码、传递与处理机制。本书不侧重于生物化学细节，而是聚焦于系统层面的结构-功能关系及其随时间演化的规律。 全书结构清晰，分为四个主要部分，循序渐进地引导读者穿越从单个神经元建模到全脑网络分析的复杂景观。 第一部分：基础建模与神经元动力学 本部分奠定了理解神经系统信息加工的基础，重点在于如何用数学语言精确描述生物电活动。 第一章：生物电活动的物理基础与简化模型 本章首先回顾了神经细胞膜的离子通道特性及其产生的跨膜电位。接着，引入了经典的一阶和二阶模型（如积分-发放模型，Izhikevich模型）来描述单个神经元的兴奋性动态。重点分析了这些简化模型如何捕获关键的动力学行为，如阈上脉冲发放、静息态稳定性和分岔点处的行为转变。 第二章：Hodgkin-Huxley模型的深入分析与参数辨识 详细探讨了描述脉冲产生的经典Hodgkin-Huxley（H-H）模型的复杂非线性结构。通过相平面分析（Phase Plane Analysis），我们揭示了动作电位的产生与消失是如何由电压门控变量之间的耦合决定的。随后，介绍了几种基于实验数据的H-H模型参数辨识和简化技术，特别是如何将其降维以适应大规模网络模拟。 第三章：神经元的振荡与同步 本章考察了单个神经元和小型网络中周期性活动的产生机制。内容涵盖了神经元网络中的极限环振荡（Limit Cycle Oscillations），以及不同类型神经元（如快慢时间尺度的神经元）耦合后产生的振荡失谐（Desynchronization）现象。重点讨论了意大利面条图（Cusp-Hopf Bifurcation）在解释神经元兴奋模式转换中的作用。 第二部分：网络结构与信息编码 在建立了神经元动力学的基础上，本部分转向神经系统的结构组织，探讨连接拓扑如何影响信息流。 第四章：神经回路的拓扑结构与图论 引入图论工具来描述神经连接组（Connectome）。详细分析了真实世界神经网络所呈现的小世界（Small-World）特性、无标度（Scale-Free）特性，以及模块化组织。讨论了这些拓扑结构如何影响信息的快速传播和鲁棒性。 第五章：突触可塑性与网络重塑 本章的核心是时间依赖性突触可塑性（STDP）模型。我们分析了STDP规则如何作为局部学习机制，导致网络连接权重的动态变化。探讨了Hebbian学习的变体如何在大规模网络中实现稀疏编码（Sparse Coding）和模式分离，这是学习和记忆的基础。 第六章：编码理论在神经科学中的应用 从信息论的角度审视神经活动。讨论了稀疏编码（Sparse Coding）、独立分量分析（ICA）在提取神经元群体放电中的潜在信息单元。引入互信息（Mutual Information）和速率编码（Rate Coding）与时间编码（Temporal Coding）的对比，评估不同编码方案在特定任务（如视觉感知）中的效率和信噪比。 第三部分：复杂系统的动力学与涌现 本部分将视角提升至多个神经元群体相互作用的层面，聚焦于集体行为的非预期涌现。 第七章：群集动力学与同步（Population Dynamics） 研究大量神经元相互作用时所产生的宏观现象，如群体振荡（Population Oscillations）。重点分析了平均场理论（Mean-Field Theory）在描述大规模网络的动力学演化中的应用，特别是如何通过平均场方程来预测网络在不同耦合强度下的状态（如振荡、混沌或固定点）。 第八章：混沌、亚临界现象与计算边界 本章深入探讨了神经网络中混沌动力学的潜在角色。分析了网络在临界状态（Criticality）附近的行为，即系统处于有序和无序之间的过渡点。讨论了临界动力学如何最大化信息容量和动态范围，并探讨了亚临界（Subcritical）或超临界（Supercritical）分岔如何导致系统状态的突然崩塌或锁定。 第九章：决策制定与证据积累模型 将神经动力学应用于认知功能。以证据积累模型（Evidence Accumulation Models）为例，展示了累积随机过程如何与神经元群体决策过程中的积累和阈值决策相联系。分析了池化过程（Pooling Process）中的噪声和漂移项对最终决策时间（Reaction Time）和准确性的影响。 第四部分：跨尺度分析与理论前沿 最后一部分展望了将不同尺度的模型进行整合，并讨论了当前理论研究面临的挑战。 第十章：多尺度建模与尺度分离 探讨如何有效地连接微观（离子通道）、中观（局部回路）和宏观（脑区网络）模型。引入多尺度方法，如通过使用不同的时间尺度近似，将复杂的微观动力学简化为描述宏观交互的有效方程，从而解决计算复杂性问题。 第十一章：信息瓶颈与认知效率 引入信息瓶颈理论（Information Bottleneck Theory）来分析认知系统在处理冗余信息和提取关键特征时的最优策略。讨论了大脑如何在保证足够表征能力的同时，最小化神经活动中的不必要熵，以实现计算效率。 第十二章：非平衡态统计物理与大脑代谢 将非平衡态统计物理的原理应用于理解大脑的持续高耗能工作状态。讨论了大脑作为一个远离热力学平衡的开放系统，其信息处理过程如何与能量耗散紧密相关，并探讨了如何用非平衡态自由能原理来指导对神经活动的解释。 --- 本书特色 1. 严谨的数学基础： 本书严格采用微分方程、动力系统理论和非线性分析工具，确保所有模型解释都具有坚实的数学支撑。 2. 模型驱动的洞察： 强调通过建立和求解数学模型来预测和解释生物观察到的现象，而非仅仅描述现象。 3. 跨越尺度的整合： 成功地将描述单个神经元亚稳态的工具与描述大规模网络同步的统计物理工具相结合，提供了罕有的统一视角。 4. 面向研究者与高级学生： 本书适合具有微分方程和线性代数背景的研究人员、博士后以及高年级本科生，作为深入探索计算神经科学理论前沿的必备参考书。 读者对象： 理论物理学家、应用数学家、计算机科学家（专注于复杂系统和AI的理论基础）、以及希望深入理解神经科学模型基础的神经科学家。 ---

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常引人注目，那种深邃的蓝色调配上简约的几何图形，一下子就抓住了我的眼球。我原本以为这会是一本偏向理论的教科书，毕竟书名听起来就有点硬核，但翻开扉页后，才发现作者在叙事上花了很大的心思。开篇并没有直接跳入复杂的公式推导，而是用几个非常贴近实际的生物信息学研究案例作为引入，比如快速识别基因序列中的新突变点，或者预测蛋白质的折叠结构。这种“先场景后理论”的叙事结构，对于像我这种既想了解算法细节，又渴望看到它们如何在真实世界中发挥作用的研究生来说，简直是福音。特别是作者对“动态规划”算法在序列比对中的应用进行了深入浅出的讲解，他没有仅仅罗列步骤，而是用了一个非常形象的比喻——仿佛在引导读者穿越一片信息迷宫，每一步选择都关乎最终找到最优路径，这个比喻让我瞬间理解了算法背后的精髓，而不是死记硬背。

评分☆☆☆☆☆

初次接触这本书时，我最大的疑虑在于它能否真正覆盖当前生物信息学领域最前沿的技术栈。市面上的经典教材往往侧重于基础算法的讲解，而对于诸如高通量测序数据处理中的大规模图算法应用，或者深度学习在基因组注释中的最新突破，则着墨不多。然而，这本书在这方面表现得相当扎实且前瞻。我尤其欣赏其中关于“数据结构与并行计算”的章节，它详细探讨了如何利用GPU加速处理PB级别的数据集，这在当今的生物信息学实践中是至关重要的技能。作者不仅提及了CUDA编程的基础概念，还提供了一个开源的代码片段，演示了如何将经典的K-mer计数算法进行并行化优化。虽然代码本身需要读者有一定的编程基础才能完全消化，但作者在讲解时那种对性能提升的执着追求，以及对不同硬件架构局限性的清醒认识，都体现出作者深厚的行业经验。这使得这本书不仅仅停留在知识的传授层面，更像是一份实战手册。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格有一种独特的“学徒引导者”的韵味。它不像某些技术书籍那样冷峻刻板，反而充满了鼓励和启发。在讲解那些非常抽象的算法概念时，作者总是会穿插一些历史性的轶事，比如某个关键算法是如何在一次偶然的科研碰撞中诞生的，或者某位先驱学者在提出某个理论时所经历的心路历程。这种人文关怀极大地缓解了阅读过程中的认知负荷。例如，在阐述“贝叶斯网络”在疾病预测模型中的应用时，作者并没有直接给出复杂的概率公式，而是先描绘了一个医生面对不确定信息时如何进行逐步推断的场景，从而自然而然地过渡到概率图模型的建立。这种讲故事的方式，让原本枯燥的数学推导变得生动起来，也让初学者不会因为面对密集的公式而产生畏惧心理，极大地增强了学习的连贯性和趣味性。

评分☆☆☆☆☆

读完大半本，我感受最深的是作者对“模型局限性”的坦诚。在许多算法介绍的末尾，作者都会专门辟出一个小节，极其审慎地讨论当前所讲算法在面对真实世界复杂数据时的固有缺陷和潜在偏倚。比如，在讨论某个用于基因组组装的迭代算法时，作者毫不避讳地指出了它在处理高度重复序列区域时的不稳定性和计算资源的消耗瓶颈。这种不回避瑕疵的态度，反而让我对整本书的专业性和可信度更加信服。它教会了我，在科学研究中，理解一个工具的适用范围和失败的条件，往往比单纯掌握其工作原理更为重要。这本教材并非在贩卖“万能公式”，而是在培养一种严谨的、具备批判精神的算法应用哲学，对于志在从事前沿研究的人而言，这种思维训练是无价的。

评分☆☆☆☆☆

从排版和习题设计的角度来看，这本书的设计者显然是站在了读者的角度进行考量的。纸张的质量非常好，文字印刷清晰锐利，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。更值得称赞的是其附带的在线资源库。每章末尾的“思考与挑战”部分，提供的习题难度梯度设计得非常合理。第一部分是概念回顾和直接应用，确保基础知识的巩固；第二部分则是开放性的研究问题，要求读者结合最新的文献进行深入探索。我尝试做了几道难度较高的题目，发现它们并非简单的算法复述，而是需要读者将书中介绍的不同算法进行巧妙的组合与创新才能解决。这种对批判性思维的培养，远超出了我对于一本专业教材的期望。它真正地训练了我如何像一个生物信息学家那样去思考问题，而不是仅仅成为一个算法的使用者。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆