Genomic and Proteomic Analysis of Surrogate Tissues pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:CRC Pr I Llc

作者:Burczynski, Michael E. (EDT)/ Rockett, John C. (EDT)

出品人:

页数:328

译者:

出版时间:2005-11

价格:$ 146.84

装帧:HRD

isbn号码:9780849328404

丛书系列:

图书标签:

Genomics
Proteomics
Surrogate tissues
Biomarkers
Tissue engineering
Disease modeling
Drug discovery
Molecular biology
Bioinformatics
Translational research

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具体描述

Despite rapidly expanding interest in potential applications of surrogate tissue analysis and intense competition to identify and validate biomarkers in appropriate surrogate tissues, very few peer reviewed publications describing the use of this approach have appeared in the scientific press. One of the first publications on this topic, Surrogate Tissue Analysis: Genomic, Proteomic, and Metabolomic Approaches describes initial applications and considerations for "omic" technologies in the field of surrogate tissue analysis. Highlighting important issues to consider when conducting profiling studies to identify novel biomarkers, the first section covers transcriptional approaches in surrogate tissues. It provides a review of important issues in peripheral blood profiling, summarizes results achieved when evaluations of various blood preparation platforms are used for the purpose of transcriptional profiling, and covers the relatively novel application of transcriptional profiling in neurological and oncological disease settings. The second section focuses on proteomic and protein-based methods for identifying markers in surrogate tissues, highlighting immunoassay and mass-spectrometry approaches for assessment of proteins in serum and other fluids, with a focus on the implications of protein-based biomarkers for detecting and monitoring early stages of cancer. The third section explores metabolomic approaches along with other novel molecular screens that can be applied in surrogate tissues to find biomarkers, and examines in detail the rapid development of metabolomics into a powerful technique for biomarker identification. The authors conclude with coverage of regulatory considerations, economic impact, and pan-omic strategies which will undoubtedly impact surrogate tissue analysis in the future. They explore current concepts in pan-omic approaches during drug development where a compendium of data generated by multiple profiling approaches are assessed and evaluated with its impact on the field of systems biology. The last chapter rounds out the coverage with a brief look ahead towards future analytical issues that will likely arise in the field of surrogate tissue analysis. The book is both an introduction to the various "omic" technologies in this young field and a fundamental reference for scientists interested in identifying biomarkers in surrogate tissues.

生物信息学在复杂系统建模中的前沿应用作者：某知名大学生物信息学系资深教授团队出版社：科学技术文献出版社 ISBN： 978-7-5045-XXXX-X 定价： 288.00 元 --- 内容简介在二十一世纪的科学前沿，理解和量化复杂生物系统的内在机制已成为生命科学、医学以及计算科学交叉领域的核心挑战。《生物信息学在复杂系统建模中的前沿应用》一书，正是为了应对这一挑战而精心编纂的权威著作。它系统地梳理了当前生物信息学领域最尖端的技术与理论框架，聚焦于如何利用先进的计算方法，对涉及多尺度、多层次相互作用的复杂生物系统进行精确的建模、仿真与分析。本书并非仅仅停留在对现有数据库和标准流程的介绍，而是深入探讨了理论建模的构建、算法的创新以及这些工具在实际研究中的转化应用。全书内容紧密围绕“复杂性”这一核心主题展开，涵盖了从基因调控网络到细胞通讯的宏观结构，再到蛋白质折叠与分子机器动力学的微观机制。第一部分：复杂系统理论基础与计算框架的重塑本书的开篇部分为读者奠定了坚实的理论基础。我们首先回顾了经典动力学系统与随机过程理论在生物学中的局限性，并引入了现代复杂性科学的核心概念，如涌现现象（Emergence）、鲁棒性（Robustness）与可塑性（Plasticity）。第1章：生物系统复杂性的数学刻画详细讨论了基于图论、网络科学以及信息论的工具箱，如何应用于描述生物分子间的相互作用网络。重点分析了如何识别网络中的关键节点、模块化结构以及信息流动的路径。此外，还探讨了利用拓扑数据分析（Topological Data Analysis, TDA）来揭示高维生物数据中潜在几何结构的方法。第2章：从确定性到随机性：概率建模的范式转换面对生物系统内在的随机噪声和环境的不可预测性，本书深入阐述了随机微分方程（SDEs）和化学反应网络（CRNs）在描述基因表达和代谢路径中的优势。特别介绍了Gillespie算法（Stochastic Simulation Algorithm, SSA）的改进版本，用以加速对大规模稀疏反应网络的精确仿真。第3章：多尺度建模的整合策略生物现象往往跨越多个时间与空间尺度。本章聚焦于如何有效地连接微观的分子动力学模拟与宏观的群体行为模型。内容包括介尺度建模（Mesoscale Modeling）的技术，例如利用相场（Phase-Field）方法模拟细胞群体的形态发生，以及均质化技术（Homogenization Techniques）在组织工程中的应用。第二部分：前沿计算方法论与算法创新本书的中间部分是本书的核心价值所在，它展示了为解决复杂性问题而设计的一系列创新的计算工具和算法。第4章：深度学习在生物系统表征中的突破超越传统的特征工程，本章全面介绍了如何利用图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）学习复杂的分子或通路网络结构。重点阐述了自监督学习（Self-Supervised Learning）在处理大规模未标注组学数据（如单细胞转录组的批次效应消除）中的应用，以及变分自编码器（VAEs）在学习低维、生物学上有意义的系统状态空间方面的潜力。第5章：动力学参数推断与逆问题求解理解一个系统的行为，关键在于准确地估计其内在的动力学参数。本章系统地介绍了贝叶斯推断（Bayesian Inference）方法，如马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）及其变体，在从有限和噪声数据中反演出成百上千个耦合参数时的挑战与解决方案。此外，还探讨了卡尔曼滤波（Kalman Filtering）及其非线性扩展（如EKF, UKF）在实时系统状态追踪中的应用。第6章：因果关系推断与结构发现在复杂的生物网络中，区分相关性与因果性至关重要。本章详细介绍了基于信息论（如互信息、传输熵）的方法，以及最新的因果发现算法（Causal Discovery Algorithms），例如基于约束的方法（如PC算法）和基于分数的搜索方法，如何被改编用于推断基因调控或信号传导路径中的真实因果链条。第三部分：复杂系统建模的实际案例研究在理论和方法论的铺垫之后，本书的最后一部分通过深入的案例研究，展示了这些高级计算工具在解决实际生物学难题中的强大能力。第7章：免疫系统的适应性与记忆建模免疫系统是一个经典的复杂系统，表现出惊人的适应性和鲁棒性。本章利用群体动力学模型（Population Dynamics Models）结合演化博弈论（Evolutionary Game Theory），模拟T细胞或B细胞对新型病原体的动态应答。重点讨论了如何通过模型预测疫苗接种策略的最佳窗口期。第8章：肿瘤异质性与微环境的计算模拟癌症的发生发展被视为一个复杂的多物种竞争系统。本章聚焦于利用偏微分方程（PDEs）描述细胞增殖、迁移和药物响应的时空动态。特别关注了如何集成细胞自动机（Cellular Automata）模型来模拟肿瘤边界的侵袭性，以及如何量化肿瘤微环境（如缺氧区、基质纤维化）对治疗耐药性的贡献。第9章：蛋白质折叠与分子机器组装的计算模拟在分子尺度，蛋白质的正确折叠和复杂分子机器（如核糖体、聚合酶）的自组装过程体现了极高的复杂性。本章回顾了分子动力学（MD）模拟的最新进展，特别是增强采样方法（Enhanced Sampling Methods），如Metadynamics和Replica Exchange MD，如何使得对高能垒反应路径的长时间模拟成为可能，从而揭示生命活动的基本物理化学原理。 --- 本书特色理论深度与应用广度兼备：不仅教授如何“使用”现有工具，更着重于“理解”工具背后的数学和统计学原理，鼓励读者进行方法创新。面向前沿：覆盖了深度学习、拓扑数据分析和因果推断等近年来生物信息学领域最热门且最具变革性的技术。面向实践：每个理论章节后均附有详细的算法描述和伪代码示例，便于研究人员快速将其应用于自己的数据集。目标读者本书适合计算生物学、生物物理学、系统生物学领域的研究人员、博士后、高年级研究生，以及对复杂系统建模感兴趣的数学、物理和计算机科学专业的专业人士。具备基础的微积分、线性代数和概率论知识的读者可获得最佳阅读体验。