Emergent Collective Properties, Networks and Information in Biology pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Elsevier Science Ltd

作者:Ricard, J.

出品人:

页数:296

译者:

出版时间:2006-4

价格:$ 209.05

装帧:HRD

isbn号码:9780444521590

丛书系列:

图书标签:

生物学
网络科学
复杂系统
涌现
信息论
集体行为
系统生物学
计算生物学
生物信息学
非线性动力学

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具体描述

The concept of network as a mathematical description of a set of states, or events, linked according to a certain topology has been developed recently and has led to a novel approach of real world. This approach is no doubt important in the field of biology. In fact biological systems can be considered networks. Thus, for instance, an enzyme-catalysed reaction is a network that links, according to a certain topology, the various states of the protein and of its complexes with the substrates and products of the chemical reaction. Connections between neurons, social relations in animal and human populations are also examples of networks. Hence, there is little doubt that the concept of network transgresses the boundaries between traditional scientific disciplines. This book is aimed at discussing in physical terms these exciting new topics on simple protein model lattices, supramolecular protein edifices, multienzyme and gene networks. It covers the physical and mathematical approach of biological phenomena; offers biochemists and biologists the mathematical background required to understand the text; associates in the same general formulation, the ideas of communication of a message and organization of a system; and, provides a clear-cut definition and mathematical expression of the concepts of reduction, integration, emergence and complexity that were so far time-honoured and vague.

深入探索生命系统的复杂性：从分子到生态的视角图书简介本书旨在为研究者、高级学生以及对生命科学的底层机制抱有浓厚兴趣的专业人士提供一个全面而深入的视角，聚焦于生物学系统中涌现现象的本质、驱动这些现象的网络结构，以及信息如何在这些复杂系统中被编码、传输和解读。我们摒弃了对单一分子或线性因果关系的简单描述，转而采取一种系统论的、跨尺度的分析框架，揭示生命如何从看似简单的组成部分中“创造”出高度组织化和功能化的结构。第一部分：涌现的奥秘——超越还原论的边界本部分着重探讨“涌现”（Emergence）这一核心概念在生物学中的体现。涌现指的是系统整体所展现出的特性，是其各个独立部分无法单独解释的。我们将从细胞生物学的微观层面入手，深入分析生命起源和细胞自组织（Self-organization）的机制。 1.1 细胞自动机与生命起源的数学模型：讨论非平衡态热力学如何驱动分子聚集，形成具有边界和代谢活性的初始“原始细胞”。重点分析图灵机模型和元胞自动机在模拟早期生命化学网络中的应用潜力，以及这些模型如何解释聚合体（Protocells）的自发形成。 1.2 组织和器官级别的动态重构：考察胚胎发育过程中的形态发生（Morphogenesis）。我们将详细分析反应-扩散系统（如Turing Patterning）如何控制斑点、条纹的形成，以及细胞迁移、黏附分子（Cadherins, Integrins）的集体行为如何导致复杂的器官结构出现。本节将强调，器官的功能性并非预先编码在单个基因中，而是通过动态反馈回路和细胞间的机械耦合力“涌现”出来的。 1.3 群体行为与社会性涌现：讨论生物群体（如细菌生物膜、昆虫群落）中的集体智能。我们分析信号分子（Quorum Sensing）在群体密度感知中的作用，以及群体决策过程如何超越个体理性，实现高效的资源分配和防御策略。重点关注非线性动力学在解释群体行为稳定性和快速转换中的作用。第二部分：网络的构建与拓扑学——生命系统的蓝图生物学是一个由相互作用构成的巨大网络集合体。第二部分将运用现代网络科学的工具和概念，解构这些网络结构，并探究其拓扑特征如何决定了系统的鲁棒性、效率和可塑性。 2.1 代谢网络的高效性与模块化：深入分析代谢通路如何形成一个具有高度模块化（Modularity）的图结构。探讨模块边界的酶促反应如何允许局部优化而不影响全局稳定性。利用图论中的社区发现算法，识别关键的代谢枢纽（Hubs）及其在应对环境扰动时的缓冲作用。比较不同生物（如古菌、细菌、真核生物）代谢网络拓扑的演化差异。 2.2 基因调控网络的层次结构与鲁棒性：考察基因调控网络（GRNs）的复杂结构。分析这些网络如何利用小世界（Small-World）拓扑特性来平衡信息传递的速度和抗毁性。深入研究转录因子之间的相互作用模式（如反馈环、协同激活），解释细胞命运决定（Cell Fate Determination）过程中如何通过多稳态吸引子（Multistable Attractors）实现决策。本节还将涉及对网络微观结构（如三元组统计）的分析，以揭示进化选择的偏好。 2.3 信号转导的级联与交叉对话：重点分析细胞内信号转导通路。使用布尔网络模型和微分方程系统来描述激酶级联反应的时间特性和放大效应。特别关注信号交叉（Crosstalk）现象，即不同外部刺激如何通过共享节点整合信息，以及这种交叉如何增加了细胞对复杂环境的响应维度。第三部分：信息编码、传输与熵——生命的计算本质本部分将生命系统视为信息处理的实体，探讨信息在生物结构中如何被编码、压缩、错误保护以及如何在系统间传递，并引入热力学视角来评估这些过程的效率和代价。 3.1 DNA/RNA的序列编码与信息密度：探讨遗传密码的冗余性（Degeneracy）及其在应对突变时的保护作用。运用信息论的概念（如香农熵）量化遗传信息的存储效率。分析非编码区（Non-coding Regions）在基因调控信息中的作用，探讨“暗物质”基因组的潜在信息含量。 3.2 蛋白质折叠与结构信息的实现：将蛋白质折叠视为一个信息压缩和实现的过程。讨论莱文塔尔悖论（Levinthal's Paradox）的解决之道，重点分析折叠过程中的能量景观（Energy Landscape）理论。分析伴侣分子（Chaperones）在纠错和引导正确构象形成中的信息中介作用。 3.3 随机性、噪声与信息过滤：考察生物系统中不可避免的随机性（噪声）对信息传递的影响。分析细胞如何利用随机性进行探索（例如在搜索最优环境条件时），以及如何设计机制（如梯度传感、膜蛋白的低阈值激活）来过滤掉无关噪声，只保留关键信号。讨论基因表达的内在噪声及其对细胞群体异质性的贡献。 3.4 生物系统的熵与有效性：从物理学的角度审视生命系统如何维持低熵状态（有序性），同时消耗高熵物质（食物）。探讨耗散结构理论在解释生物稳态和新陈代谢效率中的应用。计算信息处理和能量转换之间的权衡关系，评估生物系统在信息处理方面的热力学有效性。本书旨在为读者提供一套整合了物理学、数学和计算机科学视角的分析工具，用以理解生命系统复杂性的内在逻辑和涌现能力，从而超越传统的还原论框架，构建一个更具预测能力的生物学理论。