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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Caldwell, Guy A./ Williams, Shelli/ Caldwell, Kim A.

出品人:

页数:246

译者:

出版时间:2006-10

价格:618.00 元

装帧:HRD

isbn号码:9780470095010

丛书系列:

图书标签:

基因组学
整合基因组学
生物信息学
基因表达
基因调控
基因组分析
下一代测序
系统生物学
遗传学
分子生物学

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具体描述

Integrated Genomics: A Discovery-Based Laboratory Course introduces the excitement of discovery to the basic molecular biology laboratory. Utilizing up-to-date molecular biology protocols and a basic experimental design, this text offers experience with three different model systems. Students will become familiar with the simplicity and power of single-celled organisms, Escherichia coli and Saccharomyces cerevisiae, as they search for genes that interact and function within the nematode Caenorhabditis elegans. Incorporated throughout the course are exercises designed to offer students familiarity with the wealth of bioinformatics data that can be accessed on the World Wide Web. Following completion of interaction studies within the yeast, the course is designed to allow students to examine the functional consequences of reducing a gene’s function within the multicellular worm that is both simple and inexpensive to maintain within a laboratory. The inclusion of alternative experiments allow for flexibility in determining the ending date or goal of the laboratory, as well as working within the available budget and resources of most any classroom environment. Further striking features of this title are: An accompanying Web site providing PowerPoint slides, plus links to the internet, and regular updates as bioinformatics databases evolve and methods improve. www.wiley.com/go/caldwell Inclusion of modern genomic/proteomic technologies such as the yeast two-hybrid system and RNAi Detailed experimental protocols and easy access to instructional materials This discovery-based laboratory course provides excellent practical training for those pursuing career paths in biomedicine, pharmacy, and biotechnology.

《超越边界：现代科学研究的跨学科前沿》本书深入探索了当代科学研究中那些处于学科交叉地带，不断突破传统学科壁垒的前沿领域。我们不再满足于将知识分割成孤立的学科单元，而是着眼于宏大图景的构建，研究复杂的、需要多学科视角才能理解的系统。第一部分：计算思维与复杂系统建模第一章：信息论在生态学中的应用本章首先回顾了香农信息论的基本原理，并探讨了如何将其应用于量化生态系统中的复杂性与信息流动。我们将详细分析熵在描述物种多样性、群落结构稳定性和信息传递效率中的作用。通过对特定森林生态系统时间序列数据的分析，展示了信息熵如何揭示环境扰动对生态系统信息处理能力的影响。重点讨论了互信息（Mutual Information）在识别关键物种相互作用，以及如何利用这些信息来预测生态系统对气候变化的响应机制。第二章：网络科学与社会动力学本章聚焦于如何运用网络科学的工具来分析和理解人类社会的复杂动力学。我们从图论基础出发，详细阐述了小世界网络、无标度网络等拓扑结构在社会网络中的表现。随后，我们转向应用层面，探讨了社交网络中的信息扩散模型，包括易感-感染-康复（SIR）模型在理解谣言传播和公共卫生干预中的局限与改进。此外，内容还深入剖析了基于代理的模型（Agent-Based Modeling, ABM），如何模拟文化变迁、政治极化等社会现象，并强调了从结构特征到宏观行为的涌现机制。第三章：拓扑数据分析（TDA）与高维数据几何随着数据维度爆炸式增长，传统统计方法面临巨大挑战。本章将拓扑数据分析（TDA）作为一种强有力的非参数工具介绍给读者。我们详细解释了持久同调（Persistent Homology）的核心概念，包括单纯复形（Simplicial Complex）的构建、Betti数及其在特征提取中的意义。通过实例，展示了TDA如何有效地揭示高维数据空间中的“洞”、“环”等拓扑特征，这些特征往往是传统聚类或降维方法难以捕获的潜在结构信息。这部分内容特别关注了材料科学中晶格缺陷的拓扑描述和金融市场中的风险结构分析。第二部分：物质科学的跨界创新第四章：软物质物理与生物力学接口软物质，如聚合物、液晶和胶体，构成了从细胞内部环境到许多工程材料的核心。本章将从统计力学的角度审视软物质的特性，重点关注其对外部应力场的响应。内容将详细阐述流变学在描述聚合物溶液行为中的作用，特别是剪切变稀和粘弹性现象。随后，我们探讨了软物质物理与生物力学的交叉，分析了细胞外基质（ECM）的机械特性如何指导细胞迁移和组织再生。引入了活性物质（Active Matter）的概念，研究细菌群落和肌动蛋白丝网络等自驱动系统的非平衡相变。第五章：纳米材料的界面电化学本章深入研究了纳米尺度材料的界面性质，特别是在电化学环境下的行为。内容包括但不限于量子点、二维材料（如石墨烯和过渡金属硫化物）在电极上的合成、表征及其电催化性能。我们详细讨论了表面能、晶格缺陷对电子转移速率的影响，并引入了密度泛函理论（DFT）计算来预测不同界面的能带结构和反应能垒。关键应用案例包括高效储能设备（超级电容器和锂离子电池）中新型电极材料的设计原理。第六章：光子学与量子信息处理本章探索了光与物质相互作用在信息技术领域的前沿应用。我们从麦克斯韦方程组出发，回顾了光波导、谐振腔和超材料的电磁场调控原理。重点放在了固态和原子系统中对单光子的生成、操控和探测技术。内容涵盖了量子点发光特性、腔量子电动力学（CQED）效应，以及如何利用这些平台实现量子密钥分发（QKD）和容错量子计算的基本逻辑门操作。深入分析了光纤通信中的非线性效应及其在超高速信息传输中的潜力与挑战。第三部分：认知、语言与人工智能的融合第七章：神经科学中的因果推断理解大脑如何从感官输入中构建世界模型是认知科学的核心难题。本章摒弃了单纯的关联分析，转向探索神经元网络中的因果关系。我们介绍了格兰杰因果检验（Granger Causality）、动态贝叶斯网络（DBN）在分析神经信号（如EEG/MEG）中的应用。更重要的是，本章深入探讨了“反事实推理”（Counterfactual Reasoning）在解释决策制定中的作用，讨论了如何设计实验来区分大脑中的信息整合与信息编码的因果路径。第八章：符号表征与深度学习的桥梁本章致力于弥合传统人工智能（符号逻辑）与现代深度学习（连接主义）之间的鸿沟。我们分析了大型语言模型（LLMs）在处理语义和句法方面的局限性，特别是它们在需要世界知识和逻辑推理任务中的不足。内容将重点介绍神经符号系统（Neuro-Symbolic AI）的架构设计，例如如何使用图神经网络（GNN）来编码知识图谱，并将其作为约束或先验知识注入到Transformer模型中，以增强模型的解释性和可靠性。第九章：语言的计算句法与语义结构分析本章聚焦于从计算角度解析人类语言的深层结构。我们首先回顾了基于转换的生成语法（Transformational Grammar）的核心思想，并探讨了如何将其转化为可计算的句法分析算法。随后，深入研究了依存句法分析（Dependency Parsing）和成分句法分析（Constituency Parsing）的最新进展。在语义层面，本章将对比分布式语义模型（Word2Vec, BERT）与逻辑语义表示（如Lambda Calculus的计算应用），探讨如何利用上下文信息来精确推断复杂句子中的指代消解和隐含意义。本书旨在为不同背景的研究人员提供一个广阔的视野，强调在跨学科领域中，工具、理论和问题的相互启发是推动科学范式转变的关键动力。每一章都力求展示学科边界模糊化带来的研究机遇，以及面对新兴复杂现象时，整合不同知识体系的必要性与方法论。