分子网络紊乱与调节--分子中医药学导论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:刘德麟

出品人:

页数:285

译者:

出版时间:1999-01

价格:29.80

装帧:平装

isbn号码:9787302033257

丛书系列:

图书标签:

• 分子网络
• 中医药学
• 系统生物学
• 分子机制
• 网络药理学
• 疾病调控
• 药物研发
• 精准医学
• 生物信息学
• 中药现代化

深度解析：生物信息学与基因组学前沿进展 图书主题： 本书聚焦于当代生物信息学与基因组学领域的革命性突破及其在生命科学研究中的核心应用，全面涵盖从海量生物数据处理到复杂生物网络解析的前沿技术与理论框架。 内容概述： 本书旨在为生命科学研究者、生物信息学专业人士以及对基因组学有浓厚兴趣的读者，提供一份详尽而深入的指南，解析如何驾驭和解读当今爆炸性的生物学数据。我们不再停留在基础概念的介绍，而是直接深入到最前沿的研究层面，探讨驱动现代生物医学进步的关键技术与方法论。 第一部分：高通量测序数据的解析与质控 本部分首先建立起现代基因组学研究的基石——高通量测序（HTS）数据的处理流程。内容侧重于实际操作中的关键挑战与应对策略。 1.1 测序质量评估与预处理的精细化 详细阐述了Illumina、PacBio及Oxford Nanopore等主流测序平台原始数据的特性差异，并深入解析了针对不同错误模型（如碱基错误率、插入/缺失错误）的智能质控算法。重点讨论了动态窗口质量截断技术在确保下游分析准确性中的不可替代性，以及如何通过适配器序列的精确识别与去除优化初始数据质量。我们还将对比当前主流的质量评估工具包（如FastQC的进阶应用）的优缺点，并介绍一种结合了机器学习的异常批次效应检测方法，以保证跨平台、跨时间点数据的可比性。 1.2 从短读长到宏基因组的复杂装配策略 在数据预处理之后，本书转向基因组装配这一核心难题。对于短读长数据，我们将系统评估De Bruijn图的优化策略，包括如何通过改进的Kmer选择算法和拓扑结构简化，有效处理重复序列区域。针对宏基因组学（Metagenomics）的复杂性，本书提供了基于分箱（Binning）的迭代精修流程，重点讲解了如何利用基于基因组组成和覆盖度信息的协同分析，将碎片化的序列组装成高质量的物种特有基因组草图，并评估其完整性和污染度。 第二部分：功能基因组学的深入挖掘与调控元件识别 本部分将视角从结构转移到功能，探讨如何利用表观遗传学和转录组数据揭示生命的调控机制。 2.1 单细胞多组学数据的整合与降维 单细胞技术是当前研究的热点，本书强调了处理这类高维度、稀疏数据所需的专门技术。我们将深入剖析流形学习（如UMAP、t-SNE的高级变体）在保持细胞异质性方面的优势与局限。核心内容包括跨模态数据融合（如CITE-seq, Multiome）的数学模型，特别是如何利用共享潜变量模型（Shared Latent Variable Models）来对蛋白质、mRNA和染色质可及性数据进行一致性分析，从而精确描绘细胞分化轨迹。 2.2 表观遗传学标记的动态解析 重点讨论ChIP-seq和ATAC-seq数据的峰值识别与背景校正的鲁棒性方法。本书特别关注染色质可及性区域（CAZ）的动态变化与增强子活性的关系。我们将介绍一套利用时间序列分析来量化转录因子结合位点（TFBS）动态调控强度的计算框架，区别对待瞬时响应元件和持久性调控元件，并探讨它们在应激反应中的作用。 第三部分：复杂生物网络的建模与系统生物学视角 本部分将研究重心提升至系统层面，探讨如何构建、分析和模拟复杂的生物分子相互作用网络。 3.1 多层次生物网络的构建与拓扑分析 本书超越了简单的蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络，重点介绍基因调控网络（GRN）的推断。详细介绍了基于信息论（如互信息）和基于动态系统的因果推断算法（如Granger因果关系在时间序列数据中的应用）。在网络拓扑分析方面，我们探讨了网络核心性（Centrality）指标的进化，如介数中心性（Betweenness Centrality）在识别关键节点（Hubs）的局限性，并引入了基于模块结构和信息流的功能模块识别新方法。 3.2 代谢通路的扰动分析与系统建模 系统生物学的核心在于理解系统如何应对扰动。本书详细阐述了约束优化方法（如FBA, Flux Balance Analysis）在预测代谢流方面的应用，并着重介绍了如何将酶动力学信息（非线性模型）整合到线性代谢流模型中，构建更具预测能力的动力学模型。内容将涵盖如何利用同位素示踪数据（如Fluxomics）来校准和验证这些复杂的系统模型，从而精确评估特定基因敲除或药物干预对整个细胞代谢景观的影响。 第四部分：计算方法论的创新与展望 本部分关注支撑上述分析的计算工具的未来发展方向。 4.1 深度学习在生物数据分析中的前沿应用 深入探讨图神经网络（GNNs）在处理非欧几里得生物数据（如图谱、蛋白质结构网络）中的强大潜力。重点案例分析包括利用GNNs预测药物靶点相互作用、蛋白质折叠预测的改进模型，以及使用自编码器（Autoencoders）进行高维基因表达数据的去噪和特征提取。 4.2 可解释性与计算方法的透明度 随着模型复杂度的增加，可解释性（XAI）变得至关重要。本书提出了针对生物信息学模型的归因方法，如SHAP值在解释特定基因或调控因子对预测结果的贡献度上的应用，确保计算结果不仅准确，而且具有生物学上的可信度和可操作性。 总结与展望： 本书不仅仅是一本技术手册，更是对计算生物学如何重塑生命科学研究范式的深刻思考。它要求读者具备扎实的生物学背景和一定的编程基础，致力于提供最前沿、最精细的计算策略，以应对当前复杂生物系统中海量、多模态数据的挑战。本书力求推动读者从“数据处理者”转变为“系统洞察者”。

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这本书的排版和图示设计也值得称赞，清晰直观的示意图有效地辅助了文字的阐释，尤其是在描述那些多层次、多反馈环路的分子调控路径时，没有清晰的视觉引导，理解难度会呈几何级数上升。我发现，即便是一些概念非常前沿、涉及大量新近发现的分子事件，在作者的梳理下也变得条理分明，易于消化。这体现了作者在教学和沟通方面的卓越能力。它不仅仅是一本供专业人士研读的参考书，其清晰的逻辑结构和逐步深入的讲解方式，对于高年级本科生或研究生入门这个交叉领域，也具有极高的指导价值。我注意到，书中对于研究方法的讨论也颇为详尽，它不仅告诉我们“是什么”，更启发我们思考“如何去发现”和“如何去验证”，这种对方法论的重视，是衡量一本优秀科学著作的重要标准。

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阅读体验是极其愉悦的，因为它成功地将科学的严谨性与哲学的思辨性融为一体。这本书并未满足于描述现象，而是深入挖掘了背后的组织原则和进化逻辑。它引导读者思考：为什么生命体倾向于构建如此冗余和可塑的网络结构？这种结构在面对环境压力和内在损伤时，究竟提供了何种生存优势？书中对这些“为什么”的探讨，充满了对生命智慧的敬畏。它不仅是一次知识的获取过程，更是一次思维深度的拓展训练。作者的论证过程步步为营，看似在分析具体的分子事件，实则是在构建一个关于“秩序如何在混沌中诞生与维持”的宏大叙事。对于那些渴望超越“技术操作层面”的学者来说，这本书所激发的关于系统哲学层面的思考，才是其最宝贵的财富。

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初翻开这本书时，我原本预期会读到一本偏向于纯粹的生物化学或分子生物学综述，但很快我便意识到自己的判断过于片面了。此书的魅力在于它成功地融合了工程学、控制论乃至部分拓扑学的思想精髓，以一种高度系统化的方式重塑了我们对生命过程的认知。它的语言风格是冷静而有力的，字里行间透露出一种对真理的执着探寻。特别是在探讨“网络重塑”与“状态转换”的章节，作者运用了大量类比和模型预测，帮助读者在脑海中构建起一个不断自我优化的动态模型。这种跨学科的视野，让原本感觉边界分明的学科知识点之间产生了美妙的共振。对于那些希望从更宏大、更具动态性的角度理解生命调控机制的资深学者而言，这本书提供了一个绝佳的平台，让我们得以跳出传统的线性思维定式，去拥抱生命世界固有的复杂性和弹性。

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这部新作的问世，无疑为我们打开了一扇通往复杂生命现象深层机制的崭新窗口。作者以其深厚的学术功底和独到的洞察力，巧妙地将看似零散的生物分子活动编织成一张宏大而精密的网络图景。阅读过程中，我数次被那种抽丝剥茧、层层递进的论述方式所折服。它不仅仅是对已知科学事实的梳理和总结，更重要的是，它提供了一套理解生命体如何在动态平衡中维持稳定与应对失衡的全新思维框架。特别是书中关于信号传导通路冗余性和适应性韧性的探讨，极富启发性，让我开始重新审视许多教科书上被简化处理的生物学概念。那种将微观的分子碰撞与宏观的生理表型紧密关联起来的叙述，展现了一种罕见的高度统一性。对于任何致力于探索生命本质奥秘的研究者而言，这本书无疑是一份极具价值的参考指南，它要求读者调动起极高的专注力，但所回报的认知提升绝对是值得的。它成功地架设起一座桥梁，连接了基础理论与前沿挑战，让人对接下来的科学探索充满期待。

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这本书的叙事节奏把握得非常精准，它没有陷入过度艰深晦涩的理论堆砌中，而是通过一系列精心设计的案例研究，将抽象的分子机制生动地呈现在读者面前。我特别欣赏作者在构建逻辑链条时所展现出的细腻和严谨，仿佛每一个实验数据都被赋予了它在整个系统中的精确位置和功能。对于一个长期关注生物信息学应用的实践者来说，书中对数据整合与模型构建的讨论，提供了大量可以立即借鉴的思路。例如，关于如何从海量组学数据中识别出关键的“枢纽分子”并预测其在系统性失调中的作用，那部分的论述清晰、务实，且充满了前瞻性。读罢此书，我感觉自己对生物系统的“涌现特性”有了更深刻的体会，明白了单个组件的功能远不能完全概括整个系统的行为。这种由点及面的观察视角，极大地拓展了我对复杂系统科学在生命科学中应用的理解边界。

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