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出版者:Springer Verlag

作者:Alberghina, Lilia (EDT)/ Westerhoff, Hans V. (EDT)

出品人:

页数:408

译者:

出版时间:November 16, 2007

价格:USD 249.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9783540229681

丛书系列:

图书标签:

• 生物
• 系统生物学
• 生物信息学
• 计算生物学
• 网络生物学
• 建模
• 仿真
• 基因调控
• 代谢组学
• 蛋白质组学
• 生物系统

跨越学科的边界：现代生物学研究的新范式 一本深入探讨生命系统复杂性与整合性分析的权威著作 书籍概览 《跨越学科的边界：现代生物学研究的新范式》旨在为读者提供一个关于当代生物学前沿研究的全面视角。本书聚焦于生命现象的复杂性和非线性特性，强调理解生物体作为一个整体系统而非孤立组件的必要性。它系统性地梳理了从分子层面到生态层面的信息流动与调控网络，并重点介绍了驱动当前生物学革命的关键方法论和概念框架。 本书的核心论点在于：现代生物学已进入一个“整合时代”，传统的还原论方法必须辅以系统性的、定量化的分析手段，才能真正揭示生命活动的奥秘。 --- 第一部分：从组学到网络——理解生命信息的全貌 本部分奠定了理解复杂生物系统的基础，重点在于如何收集、整合和解析大规模生物学数据。 第一章：生物信息学的基石与挑战 本章首先回顾了基因组学（Genomics）从“测序”到“功能注释”的演变历程。重点探讨了如何处理高通量测序带来的数据洪流，并引入了图论（Graph Theory）在生物数据结构化中的应用。详细阐述了如何构建和解析基因调控网络（GRN）和蛋白质相互作用网络（PPI）。不同于简单的组件罗列，本章强调网络拓扑结构（如中心性、模块性）对系统功能的决定性影响。 第二章：转录组与蛋白质组的动态解析 本章深入研究了转录组学（Transcriptomics）和蛋白质组学（Proteomics）在揭示细胞状态变化中的作用。重点讨论了单细胞技术（Single-Cell Technologies）如何打破组织异质性的壁垒，实现对细胞命运决定的实时追踪。引入了时间序列分析，阐述如何从静态快照中推断动态过程，例如细胞分化或疾病进展的轨迹。此外，对蛋白质翻译后修饰（PTMs）的深度分析，如何影响网络中的信号传导效率和稳健性，进行了详尽的阐述。 第三章：代谢流与表观遗传的耦合 生命系统的稳态不仅依赖于基因表达，还高度依赖于代谢产物的积累和消耗。本章将代谢组学（Metabolomics）与表观遗传学（Epigenetics）结合起来考察。探讨了细胞内的代谢中间产物如何作为信号分子反馈调节染色质的可及性。内容包括：代谢通量分析（Flux Balance Analysis, FBA）的基本原理及其在优化生物反应器设计中的应用，以及关键代谢物（如乙酰辅酶A、S-腺苷甲硫氨酸）在调控组蛋白修饰中的分子机制。 --- 第二部分：建模与仿真——赋予生物系统以预测能力 本部分将焦点从数据描述转向定量描述和预测，介绍构建和分析生物系统模型的关键数学工具。 第四章：动力学建模的数学工具箱 本章是关于如何将生物学机制转化为可计算模型的核心章节。详细介绍了常微分方程（ODEs）在描述小分子信号通路、酶促反应动力学中的应用。针对更复杂的、具有随机性的生物事件（如基因的随机开关），本章引入了随机过程（Stochastic Processes）和化学反应网络（CRN）理论。同时，对偏微分方程（PDEs）在描述形态发生和空间分布信号传播中的作用也进行了探讨。 第五章：网络推断与参数估计 构建模型后的核心挑战在于参数的确定和模型的验证。本章专注于逆向工程的方法。讲解了如何利用实验数据对模型参数进行优化和校准，包括最大似然估计、贝叶斯推断等统计方法。特别关注了在数据稀疏的情况下，如何利用模型简化（Model Reduction）技术，识别关键的决定因子，避免“维度灾难”。 第六章：从个体到群体的多尺度模拟 生命现象是多尺度的：从分子间的碰撞到整个生态系统的动态变化。本章探讨了如何构建连接不同尺度的模拟框架。讨论了代理模型（Agent-Based Modeling, ABM）在模拟细胞群体行为（如肿瘤生长、免疫细胞迁移）中的优势，以及如何将基于规则的ABM与连续的微分方程模型相结合，实现跨尺度的信息传递和反馈。 --- 第三部分：系统工程与应用——应对疾病与环境挑战 本部分将理论和方法论应用于实际的生物学难题，展示系统思维在转化医学和生物工程中的强大力量。 第七章：疾病的系统特征分析 本书将疾病视为系统稳态的破坏。本章详细分析了癌症、神经退行性疾病和代谢综合征的网络扰动特征。引入了拓扑缺陷分析，识别在疾病状态下网络模块功能的丢失或重组。讨论了如何通过多组学数据融合（Multi-Omics Data Integration），定位驱动疾病进展的“关键节点”或“结构弱点”，为靶向治疗提供新的思路。 第八章：生物合成系统的设计与优化 代谢工程和合成生物学是系统生物学最直接的应用领域。本章以微生物细胞工厂为例，阐述如何运用系统思维来设计生物系统。从初始的“设计-构建-测试-学习（DBTL）”循环出发，详细介绍了如何利用代谢流分析来预测最大产率，并通过网络扰动分析来确定最有效的基因敲除或过表达位点，以实现目标产物的最大化合成。 第九章：稳健性、冗余性与适应性 任何成功的生物系统都必须具备在环境波动下的稳健性（Robustness）。本章深入探讨了实现系统稳健性的生物学机制，如：信号通路的冗余设计、反馈回路的调节作用等。通过数学模型分析，解释了这些设计原则如何使生命系统能够抵御基因突变或环境胁迫。同时，探讨了适应性——系统在长期压力下进行结构性重塑的能力，这对于理解进化和抗药性至关重要。 --- 结论：面向未来的整合性科学 本书总结道，生命科学的未来在于持续地、动态地整合信息。它呼吁研究者不仅要精通生物学的具体知识，更要掌握跨学科的分析工具，以系统性的视角，解决生命世界中最深刻的复杂性问题。本书为希望掌握现代生物学分析框架，并致力于推动下一代生物技术和医学突破的研究人员、工程师和高级学生提供了不可或缺的指南。

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