Locally Interacting Systems and Their Application in Biology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1978-07

价格:USD 27.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780387084503

丛书系列:

图书标签:

• 生物物理学
• 统计物理
• 复杂系统
• 非平衡态热力学
• 生物学
• 相互作用体系
• 相变
• 建模
• 理论物理
• 计算生物学

跨越尺度：从基本粒子到复杂生物网络的物理学视角 本书旨在探索物理学原理如何构筑并支配从微观尺度到宏观生物系统的广泛现象。我们聚焦于非平衡态、自组织以及涌现现象，这些是理解生命系统动态行为的关键。全书结构围绕着系统在能量梯度驱动下，如何从无序走向有序，并最终形成复杂的、具有适应性的结构和功能展开。 第一部分：基础理论与非平衡态动力学 本部分奠定了理解复杂系统所必需的理论框架。我们首先回顾经典统计力学在平衡态下的成功，随后迅速转向生命科学中普遍存在的非平衡态领域。 信息与熵的再审视： 探讨了信息论与热力学之间的深刻联系，特别是朗道尔原理（Landauer's Principle）在生物计算过程中的意义。我们详细分析了耗散系统如何通过信息处理来维持低熵状态，并讨论了如何量化生物过程中的信息流。 随机过程与涨落： 粒子在有限空间和时间尺度上的随机运动是生命现象的基础。我们深入研究布朗运动的修正模型，特别是当介质具有粘弹性或存在外部驱动力时的复杂扩散行为。着重讨论了化学反应网络中由于分子数有限导致的本征涨落（Intrinsic Noise），及其在细胞决策制定中的作用，例如基因表达的开关行为。 线性与非线性动力学： 介绍了常微分方程组（ODE）和偏微分方程组（PDE）在描述系统演化中的应用。重点分析了稳定性分析、分岔理论在生物系统模型中的应用，例如细胞周期调控、信号转导通路中的振荡行为。我们将展示如何通过引入非线性项来捕获系统从稳态到周期性或混沌行为的转变。 第二部分：自组织与模式形成 生命系统展现出惊人的自发组织能力，无需中央控制即可形成复杂的空间和时间结构。本部分致力于解析驱动这些自组织现象的物理机制。 反应-扩散系统： 图灵模式的形成机制是理解形态发生的核心。我们详尽分析了图灵模型（Turing Model）的数学基础，包括活化剂和抑制剂的相互作用，以及波的传播和稳定条件。随后，我们将这些理论应用于胚胎发育中的斑点和条纹形成，讨论了边界条件和系统尺寸对最终模式的影响。 软物质物理在细胞骨架中的体现： 细胞的形状和运动依赖于复杂的细胞骨架网络（微管、肌动蛋白）。本章将软物质物理的视角引入生物学，研究活性物质（Active Matter）的特性。我们将用米歇尔模型（Michel Model）等描述驱动力、粘弹性以及纤维交联对细胞爬行和分裂过程中产生的力学效应的影响。 晶格模型与群体行为： 当大量的独立单元相互作用时，会产生宏观的集体行为。我们使用格子玻尔兹曼方法（Lattice Boltzmann Methods）和伊辛模型（Ising Model）的变体来模拟细菌群落的迁移（Swarming）、生物膜的形成，以及细胞群落的迁移和浸润过程，着重分析相互作用的非对称性如何导致定向运动。 第三部分：网络科学与生物互联性 生物系统本质上是高度连接的网络：基因调控网络、蛋白质相互作用网络和生态食物网。本部分采用网络科学的工具来解构这些复杂系统的拓扑结构、鲁棒性与功能。 网络拓扑分析： 介绍了小世界网络（Small-World）、无标度网络（Scale-Free）等概念在生物网络中的体现。讨论了网络的度分布、聚类系数以及最短路径长度如何影响信息或疾病在网络中的传播效率。特别关注枢纽节点（Hubs）在维持网络功能和抵抗随机扰动中的关键作用。 网络动力学与鲁棒性： 研究网络结构如何影响其动力学行为。例如，在基因调控网络中，模块化结构如何确保特定功能的隔离和快速响应。我们探讨了耦合振子模型在理解同步现象（如心肌收缩、神经振荡）中的应用，以及网络拓扑如何决定同步的难度和稳定性。 代谢网络与流优化： 从网络的角度审视物质和能量的流动。我们使用图论和优化理论来分析代谢路径的效率、冗余性以及面对环境变化时的适应性。讨论了如何通过最小化能耗或最大化产出速率来“设计”最优的代谢流，并将其与进化选择压力联系起来。 第四部分：尺度耦合与系统涌现 理解生命系统的核心挑战在于跨越不同尺度的相互依赖性。本部分致力于整合前述的理论，探索分子层面的随机性如何通过多级放大最终形成宏观的生物学特性。 跨尺度建模方法： 比较和对比了分子动力学模拟、介观模型（如相场法）和连续介质模型在描述生物过程中的优缺点。重点在于模型降阶的技术，即如何从微观细节中提取出描述宏观行为的有效参数。 从细胞到组织：力学信号的传递： 探讨了机械转导（Mechanotransduction）的物理机制。细胞如何感知和响应外部的机械力，以及这些力信号如何沿着细胞外基质和细胞骨架传递，最终影响细胞的命运（如分化、迁移）。引入了纤维网络模型来描述细胞外基质的动态重塑。 耗散结构与生命： 最后，我们回到耗散结构理论的视角，总结生命系统作为高度开放和远非平衡的物理系统，如何通过持续的能量输入和物质交换，维持其高度有序的复杂性。讨论了如何用物理学的语言来定义和识别“生命”这一特殊的涌现状态。 本书的读者对象为对复杂系统物理学、生物物理学有浓厚兴趣的高年级本科生、研究生以及研究人员。它要求读者具备扎实的经典物理学和初步的统计力学基础，并鼓励以跨学科的视角去探索生物学中的深层物理原理。

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当我看到这本书的名字《Locally Interacting Systems and Their Application in Biology》时，脑海中立刻勾勒出一幅画面：无数微小的粒子，在各自的“势力范围”内与其他粒子发生着直接的、有限的互动，但正是这些局部的、看似简单的联系，最终汇聚成了生命体那令人惊叹的整体秩序与活力。我一直对生物体的这种“分布式智能”非常着迷，感觉它与我们大脑的运作方式有异曲同工之妙，但却又是如此不同。 我猜测，书中很可能详细阐述了“局部相互作用”在不同生物层面的体现。从分子层面，比如蛋白质的折叠和相互作用，或者DNA复制中的碱基配对，到细胞层面，如细胞迁移和分化过程中的信号交流，再到组织、器官乃至整个生物体的行为模式。我都希望能在这本书中找到基于“局部相互作用”模型的解释。 此外，我对“Application in Biology”这一部分也充满了好奇。这本书会如何将这些抽象的系统理论，具体应用到解决生物学中的实际问题呢？比如，如何利用这些模型来预测疾病的传播，或者设计更有效的药物靶点？又或者，它会探讨如何通过操纵这些局部相互作用，来干预生物系统的行为，例如在合成生物学领域？这种理论与实践的结合，正是最吸引我的地方，我相信这本书将为我提供一个全新的视角来审视生命现象。

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这本书的书名，我第一眼看到就觉得它填补了我知识上的一个重要空白。我一直觉得，虽然宏观的生物现象非常直观，但真正驱动这些现象的，往往是那些在微观尺度上发生的、非常具体的相互作用。比如，一个基因的表达，是如何被周围环境和细胞内其他分子的细微变化所影响的？而这些影响，又是如何一层层传递，最终导致整个生物体做出某种反应的？“Locally Interacting Systems”这个概念，听起来就像是为理解这种层层递进、由近及远的因果链提供了一个理论框架。 我设想着，书中可能会从基础的数学模型开始，逐步引入生物学中的具体案例。也许会从一些最简单的模型入手，比如细胞膜上的离子通道如何响应局部电场的变化，然后慢慢过渡到更复杂的系统，比如神经元网络中的信号传递，甚至是免疫系统中细胞的协同作战。我非常好奇，作者会如何将那些抽象的数学概念，转化为生动形象的生物学解释。 更重要的是，这本书的书名中还包含了“Application in Biology”这一部分，这让我对它的实际价值充满了期待。它不仅仅是一本理论性的著作，更是一本能够指导我们如何理解和解决生物学问题的指南。我希望能在这本书中找到一些能够启发我进行科研思路的启示，或者是一些分析复杂生物现象的新方法。毕竟，在当今的生物学研究中，理解和模拟这些局部相互作用的系统，已经变得越来越重要。

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书名《Locally Interacting Systems and Their Application in Biology》传递出的信息，让我联想到那些在生态学中非常重要的概念，比如“元种群”理论，或者“斑块模型”。在一个由许多相互连接但又相对独立的亚群组成的系统中，每个亚群的个体只在局部范围内繁殖和死亡，而亚群之间的联系则通过个体的迁移来实现。正是这种局部的动态平衡和有限的种群间交流，共同维持了整个宏观的物种分布和多样性。 我设想，这本书可能会深入探讨这类“局部相互作用”的模型，不仅仅局限于生态学，而是将其推广到更广泛的生物学领域。它或许会介绍如何利用数学工具，例如微分方程、随机过程或者图论，来刻画和分析这些系统。我很期待书中能够展示一些具体的例子，比如病毒在人群中的传播，或者癌细胞的转移过程，是如何被这些局部相互作用所驱动的。 同时，书中“Application in Biology”的承诺，让我对它的实用性充满信心。我希望这本书能够提供一些能够指导我们进行生物学研究的方法论，甚至是一些解决实际生物学问题的框架。例如，是否可以利用这些模型来预测和控制传染病的爆发？或者，如何通过理解生物体内部的局部相互作用，来设计更有效的治疗策略？这本书名本身就充满了探索未知和解决问题的吸引力。

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这本书的标题，让我立刻联想到信息科学中的“分布式计算”或者“蜂群智能”等概念。在这些领域，我们不再关注一个中心化的、全知的控制器，而是研究大量简单单元如何通过局部的、简单的规则相互作用，最终涌现出复杂的、全局性的智能行为。我一直在思考，生命体是否也遵循着类似的原理？ 我猜测，这本书会从“Locally Interacting Systems”入手，来解析生物体内部的复杂性。它可能会探讨，例如，单个神经元如何只与周围的神经元进行信号传递，但成千上万个神经元的协同作用，却能形成我们思维的复杂性。又或者，细胞如何只感知和响应局部的化学信号，但最终却能协调一致地形成完整的组织和器官。我希望书中能够提供一些清晰的数学模型，来解释这些“涌现”现象是如何发生的。 而“Application in Biology”这部分，更是让我对这本书的价值有了更高的期待。它不仅仅是一本理论性的数学建模书籍，更是一本能够帮助我们理解生命奥秘的工具书。我希望能够在这本书中找到一些启发，来理解生物体的鲁棒性、适应性和进化机制。例如，这些局部相互作用的系统，是否能够解释生物体在面对外界干扰时，为何能够保持稳定？或者，它们如何帮助生物体快速适应环境的变化？这本书名本身就带着一种“解密生命”的使命感。

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这本书的封面设计给我一种非常严谨、学术的感觉，深邃的蓝色背景搭配简洁的白色字体，仿佛预示着书中内容会深入到科学研究的本质。我一直对生物学中那些看似微观却又影响巨大的相互作用机制充满好奇，尤其是当它们被数学模型精确地描绘出来时。这本书的名字“Locally Interacting Systems and Their Application in Biology”恰好点出了我所感兴趣的两个核心要素：局部相互作用和生物学应用。 我脑海中浮现出许多可能性。比如，它会详细介绍细胞间的信号传导通路吗？那些错综复杂的分子网络，每一个节点都只与有限的邻近节点发生联系，但整体却能实现如此精妙的调控，这不正是“局部相互作用”的绝佳体现吗？又或者，它会探讨种群生态学中个体间的竞争和协作关系？在广阔的森林或海洋中，每个生物个体都只直接影响周围的同类或异类，但这些局部的互动却能塑造出整个生态系统的动态平衡。 我尤其期待书中能否揭示一些前沿的研究方法。是否会介绍一些基于概率论、统计物理学或者计算模拟的技术，来分析和预测这些局部相互作用系统在生物体内的行为？生物系统本身就充满了随机性和复杂性，而“局部相互作用”的理念似乎提供了一种更具可操作性和可理解性的视角来应对这种复杂性。如果书中能提供一些案例研究，展示如何利用这些系统来理解疾病的发生、药物的作用，甚至是生命起源的奥秘，那就太令人兴奋了。这本书的标题本身就充满了科学探索的魅力，让我迫不及待地想要一探究竟。

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