An Introduction to Ecological Genomics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Oxford Univ Pr

作者:Van Straalen, Nico M./ Roelofs, Dick/ Straalen, N. M. Van

出品人:

页数:307

译者:

出版时间:

价格:134.5

装帧:HRD

isbn号码:9780198566700

丛书系列:

图书标签:

• 生态基因组学
• 基因组学
• 生态学
• 分子生态学
• 进化
• 生物信息学
• 遗传学
• 环境基因组学
• 基因组
• 生物学

跨越学科的深度探索：现代生物学的核心脉络 本书旨在为读者提供一个全面、深入且富有洞察力的视角，来理解当代生命科学研究中的几个关键前沿领域。我们聚焦于那些正在重塑我们对生命复杂性、多样性及其演化历史理解的核心概念和实验技术，特别关注于宏观生态学、复杂系统建模、以及生物信息学的交叉应用。 第一部分：生态系统的动态与复杂性 本部分深入探讨了生态学研究的最新范式转变，即如何从传统的物种间相互作用描述，转向对整个生态系统作为复杂适应性系统（Complex Adaptive Systems, CAS）的理解。 1. 耗散结构与生态流理论的重建： 我们首先回顾了耗散结构理论在生态学中的应用基础，着重分析了能量流、物质循环（特别是碳、氮、磷循环）如何跨越不同时间尺度（从秒级到地质年级）维持系统的非平衡稳态。书中详细阐述了基于非平衡态热力学的生态系统效率模型，讨论了系统熵增与生态系统服务之间潜在的权衡关系。 2. 群落结构与中性理论的局限性： 本章批判性地考察了当代群落生态学的两大主流理论：基于竞争排斥的理论和中性理论。我们不仅仅描述了这些模型的数学框架，更着重于它们在预测生物多样性对环境变化的响应方面的局限性。重点讨论了“存储效应”（storage effect）和“频率依赖性选择”（frequency-dependent selection）如何在中性框架之外为物种共存提供机制解释。此外，本书详细引入了“生态位同质性梯度”（niche homogeneity gradient）的概念，用于量化不同尺度下环境变异对群落结构的塑形作用。 3. 生物地球化学循环的反馈机制： 深入分析了生物过程与地球化学过程之间的紧密耦合。探讨了微生物群落在全球尺度上对温室气体通量的调控作用，特别是海洋和土壤环境中甲烷和一氧化二氮的产生与消耗路径。书中通过案例研究，阐明了气候变暖如何通过改变土壤有机质的周转率，进而影响大气中碳的平衡，形成正反馈或负反馈回路。这部分内容强调了从分子机制到全球系统的多尺度整合分析方法。 第二部分：复杂性科学在生物学中的应用 本部分将视角转向理论建模，探讨如何利用数学和计算工具来解析生物学问题中的内在复杂性。 4. 动力系统理论与种群波动分析： 传统种群动态模型（如Logistic和Lotka-Volterra模型）的局限性在于它们通常基于常系数微分方程。本章引入了延迟微分方程（Delay Differential Equations）和随机过程理论（Stochastic Processes），用于更真实地模拟具有世代重叠和环境随机扰动的种群动态。我们分析了为什么一些看似简单的生态相互作用会导致复杂的、非周期的种群波动，并通过相图分析（Phase Plane Analysis）来识别系统的稳定点、极限环以及混沌行为的边界。 5. 网络科学在生态学中的应用： 食物网、物种互作网络（如传粉网络、共生网络）是理解生态系统稳定性的关键结构。本章系统介绍了网络拓扑指标（如度分布、聚类系数、介数中心性）在生态学中的应用。我们详细探讨了网络模块性（Modularity）如何反映功能群的划分，以及网络脆弱性分析（Robustness Analysis）如何评估生态系统在移除关键物种（枢纽节点）后的抵抗力。案例集中于理解入侵物种如何通过改变网络连接模式来破坏系统结构完整性。 6. 信息论与生物复杂性量度： 本章引入了信息论的视角来量化生物系统的复杂性。我们讨论了香农熵（Shannon Entropy）在衡量物种多样性时的优势与不足，并进一步介绍了基于有效信息量（Effective Complexity）和相互信息量（Mutual Information）来评估不同生物变量之间依赖程度的方法。这为量化基因表达模式、代谢通路中的信息传递效率提供了理论基础。 第三部分：前沿实验技术与数据整合 本部分关注支撑现代生物学研究的实验技术和随之产生的数据洪流的解析方法。 7. 高通量测序技术的原理与应用局限： 本书对新一代测序技术（NGS）的原理进行了精炼的概述，侧重于它们如何改变了我们获取物种多样性和功能基因组信息的范式。重点批判性地分析了宏基因组学（Metagenomics）在解决“是”和“否”的哲学困境——即我们能“看到”什么基因，与它们在实际环境中“表达”了什么功能之间的差距。同时，详述了如何通过深度学习方法来解决短读长组装中的模糊性问题。 8. 空间生物学与地理信息系统（GIS）的融合： 现代生态学研究越来越重视空间异质性。本章阐述了如何将高空间分辨率的遥感数据（如LiDAR和高光谱成像）与实地采集的生物学数据相结合。我们详细介绍了地理加权回归（Geographically Weighted Regression, GWR）等空间统计方法，用以揭示物种分布的驱动因素在不同地理区域内是如何变化的，从而克服传统全局模型对空间自相关的低估问题。 9. 生物系统中的因果推断： 面对高维度的观测数据，识别因果关系而非仅仅是相关性是至关重要的。本章系统介绍了Do-Calculus和结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）在生物数据分析中的应用。通过构建假设性的因果图（Causal Graphs），读者将学习如何设计实验或利用观测数据来验证复杂的生态学或生理学假设链条，特别是在处理存在潜变量（Latent Variables）的情况下。 本书的最终目标是培养读者跨越单一学科界限，以一种整合的、批判性的思维框架来审视生命系统的能力，为理解生物圈的未来走向提供坚实的理论和方法论基础。

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