Mathematics of Evolution and Phylogeny pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Oxford University Press, USA

作者:Gascuel, Olivier 编

出品人:

页数:448

译者:

出版时间:2007-12-07

价格:USD 49.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780199231348

丛书系列:

图书标签:

• biomathematics
• Evolution
• Bioinformatics
• 数学建模
• 进化生物学
• 系统发育
• 生物信息学
• 计算生物学
• 数学生物学
• 进化算法
• 统计遗传学
• 分子进化
• 树状图理论

好的，这是一部关于生物学、数学和计算科学交叉领域的著作的详细简介： --- 《计算生物学：从基因组到进化模式》 本书简介 本书《计算生物学：从基因组到进化模式》深入探讨了现代生物学研究中计算方法的核心原理、应用及其前沿发展。它并非仅仅是一本技术手册，而是一部旨在连接生物学理论与复杂数据分析实践的综合性教材与参考书。全书结构严谨，内容涵盖了从分子生物学基础到宏观生态学和系统发育学等多个层次的计算挑战与解决方案。 本书的基石在于认识到，在当前数据爆炸的时代，没有强大的计算工具和理论框架，生物学的进步将无从谈起。因此，我们首先构建了一个坚实的基础，详细阐述了描述生物过程的数学模型，以及处理高通量生物数据的核心算法。 第一部分：分子生物学计算基础 本书的开篇聚焦于分子层面，这是理解生命活动的微观基础。我们首先回顾了生物信息学的核心，特别是序列比对算法。不仅仅是停留在经典的Smith-Waterman和Needleman-Wunsch算法，本书深入剖析了它们在实际应用中的局限性，并详细介绍了基于隐马尔可夫模型（HMM）的序列建模方法，例如HMMER软件包的原理。我们探讨了如何利用这些工具来识别远源同源蛋白家族，以及在嘈杂的基因组数据中寻找功能性元件。 紧接着，我们转向基因组组装与注释。随着下一代测序（NGS）技术的普及，短读长序列的组装成为了一个巨大的挑战。本书系统地介绍了De Bruijn图和Overlap-Layout-Consensus (OLC) 方法的优缺点，以及如何利用先进的纠错算法来处理测序错误。在基因组注释方面，我们不仅讨论了如何利用蛋白质结构预测（如AlphaFold的原理基础）来推断基因功能，还详细解析了转录组测序（RNA-Seq）数据的分析流程，包括差异表达分析（如DESeq2和edgeR的统计模型），以及如何重建复杂的剪接变体网络。 第二部分：系统发育与进化建模 本书的核心章节之一致力于系统发育学。我们认为，理解生命历史的演化路径是生物学的终极目标之一。本部分从统计学角度重新审视了系统发育树的构建方法。我们详细讨论了最大简约法（Maximum Parsimony）、最大似然法（Maximum Likelihood） 和贝叶斯推断（Bayesian Inference） 的内在逻辑和计算复杂性。特别是对于贝叶斯方法，我们详细解释了马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法在探索庞大树空间时的应用，以及如何利用诸如BEAST等软件进行时间校准和种群历史推断。 进化的建模并不仅限于区分物种的亲缘关系。我们深入探讨了进化速率异质性和分子钟假设的检验。通过分析选择压力（如Ka/Ks比率的计算），本书展示了如何量化蛋白质序列中不同残基所承受的选择强度。此外，我们还引入了协同进化分析，探讨不同蛋白质位点之间相互作用的计算方法，这对于理解蛋白质复合物的组装和功能至关重要。 第三部分：复杂网络与群体遗传学 随着研究尺度的扩大，生物系统展现出显著的网络特性。本书的第三部分将焦点投向复杂生物网络。我们从图论的基本概念出发，构建了蛋白质-蛋白质相互作用网络（PPI）、代谢网络和基因调控网络。我们详细分析了识别网络核心模块、关键节点（Hubs）的算法，以及如何利用网络拓扑结构来预测未知的生物学功能。 群体遗传学是连接个体到种群动态的核心桥梁。本书阐述了有效群体大小（Ne） 的估计方法，以及如何通过分析基因组扫描数据来推断自然选择、基因流和遗传漂变的历史效应。我们详细介绍了相干性分析（Coalescent Theory） 的数学框架，并展示了如何应用它来重建古代群体历史，例如分析人类的迁徙模式和适应性基因的扩散过程。 第四部分：高维数据分析与机器学习在生物学中的应用 现代生物学实验（如单细胞测序、表观遗传学分析）产生的数据维度极高，传统的统计方法往往力不从心。因此，本书投入了大量篇幅讨论降维技术和机器学习在生物学中的前沿应用。 我们首先介绍了主成分分析（PCA）、t-SNE和UMAP在可视化高维细胞群结构中的作用。随后，我们转向更复杂的预测模型。在单细胞数据分析方面，我们详细剖析了如何利用聚类算法（如Seurat或Scanpy的底层逻辑）来鉴定新的细胞类型，以及如何通过轨迹推断（Trajectory Inference）来重建细胞分化路径。 在深度学习的应用中，本书侧重于结构预测和功能预测。我们探讨了卷积神经网络（CNN）在识别DNA/RNA调控元件中的强大能力，以及循环神经网络（RNN）在处理序列信息时的优势。此外，我们还讨论了监督学习模型在药物敏感性预测和疾病分类中的实践案例，强调了模型可解释性的重要性。 结语 《计算生物学：从基因组到进化模式》旨在培养读者对生物学问题的计算思维。它不仅仅是介绍工具，更是传授如何构建一个有效的生物学模型，并用严谨的数学和统计方法来检验该模型。本书的最终目标是激励下一代研究者，使他们能够自信地驾驭爆炸性的生物数据，并从中提炼出深刻的生命科学洞见。本书适合于生物信息学、计算生物学、进化生物学、基因组学以及相关量化科学领域的学生、研究人员和专业人士作为核心参考资料。

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作为一本可能被用作参考书的书籍，其内容的时效性和前瞻性至关重要。我希望这本书能够覆盖当前系统发育学和演化数学领域的最新进展。例如，在基因组学时代，我们面临着海量的数据，书中是否会讨论如何处理和分析大规模基因组数据，例如如何构建大型系统发育树？我对于书中关于计算方法和算法的讨论非常感兴趣，比如如何利用并行计算和云计算来加速计算过程。此外，书中是否会涉及一些新兴的研究领域，例如人工智能在系统发育学中的应用，或者宏演化模型等，这些都会让我觉得这本书具有极高的价值。

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这本书的章节结构安排，从我目前看到的目录来看，显得逻辑性极强。它似乎是从基础的数学工具开始，逐步深入到复杂的演化模型。我尤其关注那些涉及概率论和统计学的章节，希望书中能有详尽的解释，比如如何理解似然函数在系统发育分析中的作用，以及最大似然估计的原理。我设想书中会用大量的图表和实例来阐述这些概念，使得即使是没有深厚数学功底的生物学家也能理解。例如，在解释基因连锁不平衡时，书中是否会引入马尔可夫链模型，并展示如何用它来预测等位基因频率的演变？我对这些细节充满期待。

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从这本书的标题中，“Phylogeny”一词就足以引起我极大的兴趣。系统发育学是理解生命多样性起源和演化的基石，而数学工具则是构建精确系统发育树的利器。我希望书中能够详细阐述各种系统发育推理方法，例如基于DNA序列的距离法、最大简约法、最大似然法以及贝叶斯方法，并且深入分析它们各自的优缺点和适用范围。特别是关于如何选择最优的替代模型（substitution model）来描述DNA序列的演变，以及这些模型如何影响最终的系统发育树结果，将是我重点关注的章节。

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我相信这本书的读者群会非常广泛，包括生物学家、数学家、统计学家，甚至是计算机科学家。我希望书中能够以一种清晰、严谨且易于理解的方式，将复杂的数学概念呈现给不同背景的读者。例如，在引入贝叶斯定理时，书中是否会提供一些生动的例子，来解释其在系统发育推断中的应用，例如如何结合先验知识和似然函数来计算后验概率？书中是否会提供一些算法的伪代码，或者在可能的情况下，提供指向开源软件的链接，以便读者能够亲手实践？

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翻开这本书，我首先被其引言部分所吸引。作者用一种略带哲学思辨的笔触，勾勒出数学与生命科学之间深刻而持久的联系。它不仅仅是关于计算和模型，更是关于理解生命复杂性的一种独特视角。我希望书中能够提供一些历史性的回顾，例如回顾数学在早期演化理论提出时的作用，以及随着计算能力的提升，数学工具如何逐渐成为推动系统发育学研究的强大引擎。我非常期待书中能够深入讲解不同模型之间的权衡和选择，例如在构建系统发育树时，我们是如何根据数据的特性和研究目标来选择最合适的统计模型。书中关于模型假设的讨论，以及如何评估模型对结果的敏感性，将会是我重点关注的内容。

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这本书的封面设计就充满了科学的严谨感，深蓝的底色搭配着精细的数学公式和演化树的剪影，预示着这是一本深入探讨数学在演化和系统发育学领域应用的著作。作为一名对生物演化过程充满好奇，同时又具备一定数学背景的读者，我迫切地想知道书中是如何将抽象的数学概念与生物学的复杂性巧妙结合起来的。我特别期待书中能够详细阐述诸如贝叶斯方法、最大似然法等统计推断技术在构建系统发育树中的具体应用，以及这些方法是如何克服数据噪声和不确定性的。此外，书中是否会涉及群体遗传学的数学模型，例如费歇尔的传播模型或赖特的随机漂移模型，并探讨它们如何解释基因频率的动态变化，从而揭示种群内部的演化机制，这也是我非常感兴趣的部分。

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我非常期待书中能够深入探讨一些前沿的研究方向。例如，在基因组学时代，大数据量已经成为常态，书中是否会讨论如何在高维数据下进行高效的系统发育分析？我对于书中关于算法优化和计算效率的讨论非常感兴趣，比如如何利用平行计算来加速大规模基因组数据的系统发育树构建。此外，书中是否会涉及一些新的模型，例如关于物种形成过程的统计模型，或者关于适应性演化的模型？

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这本书的另一大亮点，或许在于它如何将理论模型与实际的数据分析相结合。我希望书中能够提供真实的案例研究，展示如何将这些复杂的数学模型应用于解决实际的演化和系统发育学问题。例如，书中是否会有一个章节专门讨论如何使用贝叶斯推断来估计系统发育树的不确定性，并解释如何解释置信区间和后验概率？我期待书中能够展示在实际数据分析中，可能遇到的各种挑战，以及作者提出的解决策略。

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“Evolution”这个词更是点明了这本书的核心主题。演化是生命科学最伟大的叙事，而数学则是描述和量化演化过程的语言。我期待书中能够探讨群体遗传学的数学模型，例如费歇尔的传播模型，以及赖特的随机漂移模型，并深入分析它们如何解释基因频率在种群中的动态变化，以及如何导致等位基因的固定或丢失。书中是否会讨论群体大小、突变率、选择强度等参数在这些模型中的作用，以及它们如何影响演化的速度和方向？

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对于我这种偏爱理论探讨的读者来说，书中关于模型推导的部分是重中之重。我希望作者能够清晰地展现各种演化模型是如何从基本原理出发，一步步构建起来的。例如，在介绍分子钟假设时，书中是否会从泊松过程或指数分布等基础概率模型出发，推导出基因替换率相对恒定的模型，并讨论如何利用这些模型来估计物种分化的时间？我对数学推导中的每一步细节都非常感兴趣，期待能够理解这些模型背后严谨的逻辑链条。

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