Introduction to Biological Networks pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CRC Pr I Llc

作者:Ray, Animesh

出品人:

页数:335

译者:

出版时间:2013-5

价格:$ 90.34

装帧:HRD

isbn号码:9781584884637

丛书系列:Chapman & Hall/CRC Mathematical & Computational Biology

图书标签:

• 生物网络
• 网络科学
• 系统生物学
• 生物信息学
• 复杂网络
• 计算生物学
• 分子生物学
• 基因调控
• 蛋白质互作
• 网络分析

《生物网络导论》内容概述：系统生物学视角下的生命互联性研究 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探索生命系统是如何由错综复杂的网络结构所构筑和调控的。我们不探讨具体的生物网络实例（如特定物种的代谢途径或信号传导链），而是聚焦于构建和分析这些网络所需的理论框架、数学工具以及计算方法。本书的核心在于将生物学问题转化为图论、信息论和复杂系统科学的语言，从而揭示隐藏在生命现象背后的通用组织原理。 第一部分：网络科学基础与生物学语境 本部分首先为读者奠定坚实的网络科学基础，并将其与生物学研究的实际需求相结合。 第一章：网络作为生命的基本组织原则 本章讨论为什么将生物系统视为网络是一种强有力的分析范式。我们将探讨从分子层面（蛋白质-蛋白质相互作用、基因调控）到生态系统层面（食物网）的尺度不变性与分层结构。重点将放在网络的拓扑结构如何决定其功能特性，例如鲁棒性（面对扰动时的抵抗力）和可塑性（适应环境变化的能力）。我们将引入图论的基本术语：节点（Node）、边（Edge）、有向图与无向图，并初步讨论生物学中常用的网络建模方式，例如邻接矩阵与边列表。 第二章：核心拓扑指标的生物学解释 本章详细阐述用于描述网络结构的关键拓扑指标，并探讨这些指标在生物系统中的功能意义。 中心性度量（Centrality Measures）： 深入分析度中心性（Degree Centrality）、介数中心性（Betweenness Centrality）和特征向量中心性（Eigenvector Centrality）。我们将讨论，例如，高介数节点在信号通路中可能扮演“信息枢纽”的角色，而高度中心性节点可能代表关键的结构性骨架。 聚类与模块化（Clustering and Modularity）： 介绍聚类系数（Clustering Coefficient）的概念，并过渡到模块（Module）或群落（Community）的识别。生物学上，模块通常对应于执行特定功能的分子机器或子系统（如细胞周期调控模块）。我们将介绍识别这些隐藏结构的标准算法。 网络分布特性： 区分随机网络（如Erdos-Renyi模型）与生物网络常见的无标度（Scale-Free）特性。我们将分析无标度网络在生物系统中（如代谢网络）的优势——即少数“超级连接器”的出现如何提高网络的整体效率和鲁棒性。 第二部分：动态过程与网络演化 生命系统的本质在于其动态性。本部分将网络分析方法应用于描述和预测生物过程的演化与时间依赖性。 第三章：网络上的动力学模型 本章关注网络中信息、物质或影响力的流动。我们将引入经典的动力学模型应用于网络结构上。 传播模型： 基于SIR（易感-感染-康复）模型的扩展，用于模拟疾病传播或基因信息的扩散过程。重点分析网络拓扑如何加速或抑制传播的效率。 耦合振子系统： 介绍如何将周期性生物过程（如细胞节律）建模为耦合振子，并分析网络连接强度和拓扑结构如何影响系统同步性与振荡模式。 计算方法： 讨论基于微分方程组（ODE/PDE）和随机模拟（如Gillespie算法）在网络动力学分析中的应用。 第四章：网络演化与增长模型 生物网络并非静止不变，它们随着进化而生长和重组。本章探讨描述网络随时间演化的理论模型。 优先连接模型（Preferential Attachment）： 详细解释该模型如何生成具有高度异质性的无标度网络结构，并讨论其在解释基因组中新基因功能获得时的潜在映射。 进化约束： 讨论网络演化中功能需求（如最小化路径长度、最大化鲁棒性）对拓扑结构施加的约束，以及“小世界”（Small-World）特性在维持效率与局部特化之间的权衡。 重连与模块化演化： 分析“模块化”在生物进化中的作用——模块作为可独立进化和重组的基本单位，如何促进复杂性的快速增加。 第三部分：从结构到功能：信息论与系统级分析 本部分将视角提升到信息处理和系统集成层面，探讨网络如何编码和执行复杂的生物学功能。 第五章：信息论在网络分析中的应用 本章引入信息论工具来量化网络中的信息流和冗余度。 互信息与传递熵（Transfer Entropy）： 介绍如何利用这些指标来识别网络中信息流动的方向和关键的因果关系，区别于简单的相关性分析。 网络复杂性与压缩： 讨论用信息复杂度来衡量网络结构（如Kolmogorov复杂性或有效复杂性）的意义，以及生物网络如何以高效（低冗余）的方式存储和处理大量生物信息。 第六章：网络拓扑的扰动与鲁棒性分析 理解系统在面对压力（如突变、环境变化）时的稳定性至关重要。 随机与蓄意攻击： 比较随机移除节点（模拟随机突变）和针对高中心性节点进行攻击（模拟关键功能丧失）对网络连通性和功能的区别影响。 阈值与级联失效： 分析网络中的级联失败机制，即单个节点的失效如何通过网络连接触发更广泛的系统崩溃。我们将讨论用于计算这种鲁棒性的特定算法和度量。 冗余度的量化： 如何通过分析网络中的备用路径和替代连接来量化系统的功能冗余，这是生命系统保持活力的重要特征。 第四部分：网络构建与推断的计算挑战 本书的最后一部分关注如何将原始生物数据转化为可分析的网络模型，以及处理大规模网络数据时的计算难题。 第七章：网络重建：从高通量数据到网络图 本章不涉及任何特定的实验技术，而是专注于从抽象数据集中推断网络结构的方法论。 统计推断方法： 介绍用于确定节点间连接显著性的统计检验，包括贝叶斯网络推断和基于信息的网络重建算法（如ARACNE, GENIE3的通用原理）。 时间序列数据的网络分析： 讨论如何利用时间序列数据（如基因表达谱）来重建因果或时间滞后的动态网络，并评估方法的局限性（如时间分辨率、测量噪声）。 第八章：大规模网络分析的算法效率与可视化 面对日益增长的生物网络数据规模，计算效率和有效的可视化是关键。 高效算法设计： 讨论处理超大规模图（Millions of Nodes）时，如何优化模块检测和中心性计算的算法，特别是针对稀疏矩阵的运算优化。 降维与可视化： 介绍将高维网络嵌入低维空间进行可视化的主流技术（如谱布局、力导向算法），以及如何通过分层可视化来揭示复杂网络的多尺度结构。 本书的整体目标是培养读者将生物学问题转化为严谨的、可计算的网络模型的能力，理解网络拓扑决定生物功能的根本逻辑。它为未来在系统生物学、计算生物学及复杂系统科学中进行前沿研究奠定理论基石。

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