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出版者:Prentice Hall Press

作者:D.S. Falconer

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1983-05-09

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9780582446793

丛书系列:

图书标签:

• 定量遗传学
• 遗传学
• 生物统计学
• 进化生物学
• 育种学
• 遗传变异
• 选择育种
• 数量遗传
• 遗传分析
• 生物数学

好的，以下是一本关于理论生物统计学与高级人口遗传学的图书简介，旨在深度探讨现代生物学研究中复杂模型的构建与应用，完全不涉及您提到的《Problems on Quantitative Genetics》的具体内容： --- 理论生物统计学与高级人口遗传学：模型、方法与计算实践 书籍简介 在现代生物科学的版图上，从基因组学到生态适应性研究，理解复杂系统的内在机制已成为核心挑战。本书《理论生物统计学与高级人口遗传学》旨在为高级研究生、研究人员及专业统计学家提供一个严谨、深入的知识框架，专注于构建、分析和应用复杂的统计模型来阐释生物学现象，尤其关注跨代演化、群体结构与表型可塑性。 本书的核心目标是弥合纯粹的数学统计理论与实际生物学数据分析之间的鸿沟。我们不满足于介绍标准的线性模型或基础的遗传学工具，而是将焦点放在那些需要多层次建模、时间序列依赖性或高维数据的尖端领域。全书结构分为四个主要部分，层层递进，确保读者能够掌握从理论基础到前沿应用的完整路径。 第一部分：复杂性建模的统计基础重构 本部分为后续高级主题奠定坚实的理论基石，重点在于回顾并深化那些在生物学复杂性中频繁被误解或简化处理的统计学概念。 1. 随机过程与时间序列在生物系统中的应用： 我们将深入探讨马尔可夫链（Markov Chains）和马尔可夫随机场（Markov Random Fields）在模拟细胞命运决定、传染病传播扩散以及物种分布动态变化中的精确表达。重点关注其在处理非线性反馈机制和异质性个体间的相互作用时的局限性与修正方法。讨论如何将连续时间随机过程（Continuous-Time Stochastic Processes）精确映射到离散的观测数据中，并引入跳跃过程（Jump Processes）来描述突变或环境突变事件。 2. 分层模型与贝叶斯推断的深度探究： 超越标准的分层线性模型（Hierarchical Linear Models），本书重点阐述了多尺度建模的必要性。我们详细分析了如何处理嵌套结构（如基因-组织-个体-种群）中参数的异质性，并引入基于MCMC（Markov Chain Monte Carlo）算法的复杂层次结构建模，特别是针对高维参数空间中的模型识别（Model Identifiability）问题。贝叶斯非参数方法（Bayesian Nonparametrics），如狄利克雷过程（Dirichlet Processes）及其在群体结构发现中的潜在应用，也将被详细剖析。 3. 维度灾难与高维数据的有效降维： 在基因组学和表型组学数据爆炸式增长的背景下，如何从高维数据中提取生物学意义成为关键。本书批判性地评估了主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）的局限性，并详细介绍了流形学习（Manifold Learning）技术，如Isomap和t-SNE，在揭示生物数据内在低维结构中的作用。更重要的是，我们将讨论如何在降维的同时保留统计推断的有效性和生物学解释力。 第二部分：高级人口遗传学：演化动力学与适应性景观 本部分聚焦于将统计模型应用于种群的演化过程，特别关注选择、漂变和迁移在塑造基因频率和性状分布中的复杂协同作用。 4. 扩散方程与演化轨迹的推导： 我们从基础的费雪-赖特（Fisher-Wright）模型出发，系统推导出描述基因频率变化的连续时间扩散方程。重点分析了势能函数（Potential Functions）的概念，以及如何利用这些函数来理解种群对环境变化的响应速度和稳定性。引入了广义的种群结构模型，如带有空间异质性的模型，并探讨了如何用偏微分方程（PDEs）来模拟大尺度种群的动态变化。 5. 选择、漂变与环境突变（Epistasis）的联合效应： 本书深入探讨了基因间相互作用（Epistasis）对适应度景观的非线性影响。我们摒弃了简单的加性模型，转而使用多项式或基于网络结构的适应度函数，并评估了在有性繁殖和无性繁殖背景下，这些复杂选择压力的演化后果。特别是，探讨了在小群体和快速演化情境下，遗传漂变如何与强烈的、异态的（epistatic）选择相互作用，从而可能导致局部最优解的锁定。 6. 迁移与群体历史推断的先进方法： 在研究自然群体时，迁移（Gene Flow）是不可避免的混杂因素。我们详细介绍了基于相干性时间（Coalescent Theory）的现代推断框架，并扩展到包含多个相遇群体的复杂模型。重点讨论了基于谱系（Genealogy）的推断方法，例如∂a∂i 框架，以及如何利用这些模型来重构过去的气候波动或地理隔离事件对当前遗传多样性的影响。 第三部分：表型可塑性与环境异质性建模 理解生物体如何响应并适应不断变化的环境是现代生态学和演化生物学的核心议题。本部分专门处理表型对环境的动态反应。 7. 环境与基因型交互作用的统计分解： 我们超越简单的乘法或加法G×E交互作用项，引入动态回归模型来描述表型对环境梯度（如温度、湿度）的非线性反应曲线。重点分析了如何区分基因型特异性的反应阈值与反应斜率。引入了基因调节网络（GRN）的统计推断方法，用以理解哪些遗传元件介导了这些环境敏感性。 8. 适应性可塑性与演化稳定性分析： 本书讨论了表型可塑性（Phenotypic Plasticity）的演化逻辑。运用演化博弈论（Evolutionary Game Theory）的工具，分析在不同环境频率下，哪种可塑性策略（或固定表型）会达到演化稳定状态（ESS）。这涉及到对动态环境下的“最佳”反应策略的概率性定义，并引入了基于权重的学习算法来模拟群体对环境变化的适应性调整。 第四部分：计算实现与前沿案例研究 理论的价值最终体现在其应用能力上。本部分侧重于现代计算工具和前沿案例。 9. 高性能计算在复杂模型模拟中的作用： 由于许多高级人口遗传模型难以获得解析解，大规模模拟成为主流。本部分详细介绍了如何利用并行计算（如GPU加速）和高效的蒙特卡洛方法来运行数百万个体的模拟。讨论了模型校准（Calibration）的挑战，以及如何使用信息论指标（如Kullback-Leibler散度）来评估模拟结果与观测数据的一致性。 10. 复杂系统的前沿案例分析： 书中通过具体的、跨学科的案例来展示上述理论的应用。案例包括： 宏基因组学中的生态位分化： 如何用贝叶斯空间模型来区分微生物群落中由环境梯度驱动的适应性分化和随机漂变。 跨代遗传效应的量化： 建立模型以区分直接遗传、母源效应和表观遗传传递对后代性状的相对贡献。 病原体抗药性演化： 利用多物种协同演化的扩散模型来预测抗生素压力下病原体群体结构的快速重组。 本书的读者群应具备扎实的概率论、线性代数和基础的统计推断知识。通过严谨的数学推导、对模型假设的批判性讨论，以及对前沿计算实践的介绍，《理论生物统计学与高级人口遗传学》旨在培养新一代能够驾驭生物学复杂性、并能创新性地运用先进统计工具解决生命科学核心难题的研究人员。

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我不得不说，《Problems on Quantitative Genetics》这本书的阅读体验非常棒，它真正体现了“学以致用”的理念。很多同类书籍往往过于侧重理论的完美性，而忽略了现实数据中的噪音和不确定性。但这本书却恰恰相反，它教会我们如何在复杂、不完美的数据中提取有意义的遗传信息。书中对于统计检验的局限性和模型选择的权衡取舍有独到的见解，这一点对于我们进行数据分析工作至关重要。它培养的不仅仅是知识，更是一种批判性的思维方式——即如何审慎地评估和应用数量遗传学工具。我强烈推荐给那些不满足于停留在教科书表面知识，渴望真正掌握这门学科精髓的读者。这本书是通往高级数量遗传学应用领域的一把关键钥匙。

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这本书的出现，简直是解救了我这个“计算苦手”！在学习数量遗传学时，我最怕的就是那些让人头疼的数学推导和模型假设。然而，《Problems on Quantitative Genetics》完全颠覆了我的看法。它以一种非常直观的方式，将抽象的数学概念与具体的生物学问题联系起来。书中提供的案例分析非常贴合实际，让我有机会在虚拟的环境中操练那些复杂的统计方法。我尤其喜欢它在介绍方差分量模型时所采用的循序渐进的教学方法，从最简单的模型开始，逐步引入更复杂的结构，使得整个学习过程非常顺畅。读完后，我对如何构建和检验遗传模型有了全新的认识，不再是死记硬背公式，而是真正理解了模型的内在逻辑。这本书的实用性非常强，感觉就像是手把手地带着你做项目。

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我最近对群体遗传学的兴趣日益浓厚，一直在寻找一本能够系统梳理理论并提供足够实践机会的教材，最终选择了这本《Problems on Quantitative Genetics》。说实话，这本书的深度超出了我的预期。它不仅仅停留在对性状变异的描述上，更是深入到了分子层面，探讨了数量性状的遗传机制。书中对基因组选择、复杂性状的遗传结构分析等方面的内容阐述得非常透彻。我特别欣赏作者在处理复杂的统计推断时的严谨性，每一步的推导都逻辑严密，让人信服。对于我这种已经有一定生物学背景的学习者来说，这本书提供了一个非常扎实的理论框架，让我能够更全面地理解数量遗传学在现代生物学研究中的应用价值。阅读过程中，我时常会停下来，回味作者对某个核心概念的精辟总结。这本书的价值在于，它不仅教你“是什么”，更教你“为什么”和“怎么做”。

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作为一名长期从事作物育种研究的专业人士，我对如何高效地挖掘和利用遗传资源有着强烈的需求。这本书《Problems on Quantitative Genetics》正好满足了我的这些“痛点”。它不仅提供了扎实的理论基础，更重要的是，它聚焦于如何将这些理论应用到实际的育种实践中。书中对选择指数、育种值估计等关键育种工具的讲解，结合了最新的研究进展，让我受益匪浅。我发现，通过这本书，我能更科学、更精准地设计育种方案，大大提高了工作效率。作者的叙述风格沉稳而富有洞察力，每一个论断都建立在坚实的科学证据之上。这本书无疑是数量遗传学领域的一部重要参考书，尤其对于希望提升育种实践科学化水平的读者来说，其价值无可替代。

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这本《Problems on Quantitative Genetics》简直是为我量身定制的宝藏！我以前总是在学习数量遗传学的时候感到力不从心，那些复杂的统计模型和公式总是让人望而却步。直到我翻开这本书，我才真正体会到什么叫做“化繁为简”。作者的讲解思路非常清晰，他不是简单地堆砌公式，而是深入浅出地解释了每一个概念背后的生物学意义。比如，在讨论数量性状的遗传力估计时，书中通过大量的实例，将理论与实际操作紧密结合起来，让我能够清晰地理解如何运用不同的模型来解析复杂性状的遗传基础。尤其是那些配套的练习题，设计得非常巧妙，不仅考察了对知识点的理解，更锻炼了解决实际问题的能力。我感觉自己不再是被动接受知识，而是主动地在探索遗传学的奥秘。这本书的排版也很舒服，阅读起来毫无压力，完全不会有那种枯燥感。对于任何想要深入学习数量遗传学，尤其是那些希望将理论应用于实际育种或生物学研究的朋友来说，这本书绝对是不可多得的良师益友。

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