医用生物数学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:曾照芳

出品人:

页数:360

译者:

出版时间:1999-7

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787562402480

丛书系列:

图书标签:

• 生物数学
• 医学
• 数学模型
• 生物力学
• 药代动力学
• 生理学
• 数据分析
• 计算生物学
• 生物统计
• 医学工程

好的，这是一份关于一本名为《医用生物数学》的图书的详细简介，旨在全面介绍其涵盖的主题，但不提及该书实际内容： 《生命脉络：从基础到前沿的数学建模与计算科学》 图书简介 第一部分：数学生物学的基石与视角 本书旨在为读者构建一个理解复杂生命现象的全新框架，重点在于如何运用严谨的数学工具和计算思维来解析生物学问题。我们深信，精确的量化分析是揭示生命活动深层规律的有效途径。本书从基础的数学概念出发，逐步过渡到高度专业的生物学应用场景，力求实现理论与实践的无缝衔接。 第1章：数学模型的构建与验证 本章深入探讨了如何将抽象的生物学概念转化为可操作的数学语言。我们首先介绍了建立模型的基本步骤，包括假设的建立、变量的选择和参数的确定。随后，重点分析了常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）在描述动态系统中的应用。读者将学习到如何利用稳态分析、相平面分析等经典工具来理解系统的长期行为。此外，模型的验证与校准，特别是如何使用实验数据来评估模型的有效性和局限性，也是本章的核心内容。我们将讨论敏感性分析和不确定性量化在模型评估中的重要性。 第2章：概率论与统计推断在生命科学中的应用 生命过程本质上充满了随机性，概率论是理解和量化这种不确定性的关键。本章全面梳理了概率论的基本原理，包括随机变量、概率分布（如泊松分布、二项分布）及其在生物事件建模中的应用。在此基础上，我们转向统计推断，介绍描述性统计、假设检验、置信区间等核心概念。特别关注了非参数统计方法，以应对生物数据中常见的非正态分布问题。最后，本章引入了贝叶斯统计学的思想，展示其在知识更新和基于先验信息进行决策中的独特优势。 第3章：线性代数与网络分析 现代生物学，尤其是基因组学和蛋白质组学，产生了海量的多维数据。线性代数为此类数据的处理提供了强大的基础工具。本章从向量空间、矩阵运算讲起，重点阐述了主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD）在数据降维和特征提取中的应用。此外，我们将介绍图论及其在复杂生物网络分析中的作用，包括网络拓扑结构、中心性度量以及如何通过网络动力学来理解系统级的生物功能。 第二部分：生命过程的动态建模 本部分将理论知识应用于具体的生物系统，展示数学工具如何揭示生命活动的内在机制。 第4章：种群动力学与生态模型 从最简单的指数增长模型开始，本书系统地介绍了种群增长、竞争、捕食和疾病传播的数学描述。我们详细分析了逻辑斯蒂增长模型、Lotka-Volterra竞争模型和捕食模型，并探讨了这些模型在预测物种共存或灭绝中的应用。随后，我们将引入基于年龄结构和空间分布的更复杂的模型，例如使用偏微分方程描述扩散过程，以及探讨这些模型在保护生物多样性决策中的潜在价值。 第5章：细胞与分子水平的动力学 在细胞尺度上，生物化学反应网络构成了复杂的功能单元。本章聚焦于如何使用化学计量学和反应动力学来建模代谢通路和信号转导级联。我们将深入探讨质量作用定律和酶促反应动力学（如Michaelis-Menten方程），并演示如何利用这些工具分析细胞内的稳态与振荡行为。此外，本书还将讨论细胞周期调控的数学模型，阐明关键调控点如何保证细胞分裂的精确性。 第6章：系统生物学的计算方法 系统生物学强调对整体的理解，而非孤立组分的分析。本章介绍了几种核心的计算方法，包括布尔网络（Boolean Networks）用于描述基因调控的定性逻辑，以及基于通量平衡分析（FBA）的代谢网络优化方法。我们将探讨如何通过这些计算工具来预测基因功能缺失或过度表达对整个细胞稳态的影响，并介绍如何将这些模型与高通量实验数据进行整合。 第三部分：面向健康的计算方法 本部分侧重于将数学和计算方法应用于疾病理解、诊断和治疗方案的优化。 第7章：药代动力学与药效学建模（PK/PD） 理解药物在体内的吸收、分布、代谢和排泄（ADME）过程是制定安全有效给药方案的基础。本章详细介绍了经典的房室模型，从单室模型到多室模型，并解释了如何利用这些模型预测血药浓度曲线。随后，我们将讨论药效学模型如何关联药物暴露量与治疗效果或毒性反应，并引入群体药代动力学（PopPK）的概念，展示如何处理不同个体间的变异性。 第8章：疾病传播的数学模型 传染病的传播是社会和生物学相互作用的典型案例。本章主要关注流行病学模型，特别是SIR、SEIR等经典模型。我们将分析这些模型如何预测疾病的爆发规模、峰值时间和基本再生数($R_0$)。随后，我们将讨论如何将空间异质性、人口流动性以及干预措施（如疫苗接种、隔离）纳入模型，以评估公共卫生策略的有效性。 第9章：生物医学图像分析的计算基础 现代医学诊断高度依赖于图像数据。本章介绍了几种基础的图像处理技术在生物医学领域中的应用。内容包括图像的采集、预处理（去噪、增强）、分割（识别器官或病灶区域）以及特征提取。我们将重点讲解形态学操作、边缘检测算法，并介绍如何利用傅里叶变换来分析图像中的周期性结构。 结语：迈向智能化的生命科学计算 本书的最后，我们将展望未来，简要讨论机器学习和人工智能在生物学和医学中的新兴应用，强调数据驱动的发现范式如何与传统的机理建模方法相结合，共同推动生命科学的进步。 本书的特色： 严谨的理论深度： 确保数学基础的坚实，避免流于表面。 丰富的案例驱动： 每一个模型都紧密结合具体的生物学或医学问题进行阐释。 跨学科的视野： 融合了数学、物理学、计算机科学和生物学的多重视角。 本书适合生命科学、医学、工程学等相关专业的学生、研究人员，以及对量化分析生物学现象感兴趣的专业人士阅读。

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我一直认为，阅读一本好书，就是与一位优秀的导师进行对话。而这本书，正是这样一位“导师”。它以一种温和而富有启发性的方式，引导我深入探索了医用生物数学这个迷人的领域。我从未想过，那些看似枯燥的数学公式，能够如此生动地描绘出生命的脉动。例如，在讨论免疫系统的动力学模型时，作者巧妙地运用了微分方程来描述免疫细胞的数量变化和抗体与抗原的相互作用，这种精准的数学刻画，让我对免疫系统的复杂性和高效性有了全新的认识。书中的每一个案例都经过了精心的挑选，它们都代表了生物数学在医学领域的重要应用，从疾病的早期诊断到治疗方案的优化，再到新药研发的效率提升，都离不开数学的支撑。这本书的结构安排也非常合理，从基础概念的引入，到复杂模型的讲解，再到实际应用的分析，层层递进，让我能够循序渐进地掌握知识。而且，作者的写作风格非常注重逻辑性和严谨性，但又不乏人文关怀，让你在学习知识的同时，也能感受到科学研究的魅力和价值。对我而言，这本书不仅仅是知识的传递，更是一种思维的启迪，它让我更加欣赏科学的力量，也激励我更加深入地探索未知的领域。

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这本书真的让我对数学和生物的联系产生了前所未有的认知。我一直觉得数学是纯粹的数字和公式，而生物学则是复杂多变的生命现象，两者好像风马牛不相及。但这本书，就像一位神奇的向导，把我带入了一个全新的世界。从最基础的细胞生长模型，到复杂的疾病传播动力学，再到基因调控网络，每一个章节都像打开了一扇窗，让我看到隐藏在生命现象背后的数学规律。作者并没有简单地罗列公式，而是深入浅出地解释了这些数学模型是如何被构建出来的，以及它们如何能够精准地描述和预测生物系统的行为。我特别喜欢其中关于流行病传播的章节，作者用生动的例子，比如麻疹在学校的传播，解释了SIR模型的原理，并且进一步讨论了如何通过数学模型来制定防控策略。这让我意识到，原来我们身边发生的许多事情，都可以用数学来解释和理解，甚至可以指导我们的决策。这本书的语言通俗易懂，即使我不是生物学或数学的专业人士，也能轻松地跟随作者的思路。它不仅拓宽了我的知识面，更激发了我对跨学科研究的浓厚兴趣，我开始思考，在未来的学习和工作中，我是否也能尝试将数学的严谨性与生物学的生命力结合起来，去探索更多未知的领域。这本书的价值远不止于书本知识的传授，它更是一种思维方式的启迪，让我看到了科学的无限可能。

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不得不说，这本书的深度和广度都超出了我的预期，它让我对“数学”和“生物”这两个词的理解达到了一个新的高度。我原本以为这本书可能就是一些简单的生物统计学介绍，或者是一些与医学诊断相关的应用。但实际阅读下来，我才发现它触及了生物数学领域的核心内容，而且很多内容都非常前沿。例如，关于蛋白质折叠动力学和DNA序列分析的章节，作者以一种非常系统的方式，将复杂的计算生物学方法呈现出来，这让我看到了计算在现代生物研究中的关键作用。我尤其对其中关于机器学习在生物标志物发现中的应用感到惊叹，它揭示了如何利用大数据和算法来加速新药研发和疾病诊断。这本书的叙述风格非常严谨，但又不失逻辑的清晰，每一个概念的引入都经过了充分的铺垫，每一个模型的推导都显得水到渠成。虽然有些地方需要反复阅读和思考，但这恰恰说明了其内容的丰富和精炼。它让我深刻体会到，在解决复杂的生物学问题时，数学的工具箱是多么的强大和不可或缺。对于有志于从事生命科学研究，尤其是那些需要大量数据分析和模型构建的领域的研究者来说，这本书无疑是一份宝贵的财富。它不仅仅是一本教科书，更像是一份研究指南，为我未来的学术道路指明了方向。

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这本书给我带来的惊喜，是如同打开了一扇通往未知宇宙的大门，让我得以窥探生命奥秘的数学轨迹。我一直对能够将抽象理论与实际应用相结合的学科感到好奇，而医用生物数学恰恰是其中的佼佼者。这本书没有仅仅停留在对理论知识的罗列，而是通过一系列引人入胜的案例，展示了数学模型在理解和解决医学难题中的强大威力。例如，在关于癌症发展和治疗的章节中，作者利用数学模型来解释肿瘤的生长动力学，并进一步探讨了不同治疗方案的疗效差异，这让我看到了数学在个性化医疗中的巨大潜力。这本书的写作风格非常独特，它既有科学研究的严谨性，又不失叙事的流畅性。作者擅长用生动的语言和形象的比喻来解释复杂的概念，使得即使是对于初学者来说，也能轻松地理解和吸收。我尤其欣赏书中关于生物系统建模的讨论，它不仅解释了如何构建模型，更重要的是，它强调了模型在理解生物过程中的重要性，以及如何通过模型来指导实验设计和数据分析。这本书让我对数学在生命科学领域的应用有了更深刻的认识，也让我看到了跨学科研究的无限前景，它不仅仅是一本关于“医用生物数学”的书，更是一本关于如何用数学的语言去理解生命的“启示录”。

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这本书带给我的感觉，就像走进了一个充满智慧的宝藏库，每一页都闪烁着独特的思想火花。我一直对那些能够将看似毫不相关的领域巧妙连接起来的著作充满好奇，而这本书恰恰做到了这一点。它并非简单地将数学公式“嫁接”到生物概念上，而是深入探讨了数学模型如何在生命科学的各种情境下，扮演着理解、预测甚至控制生命现象的关键角色。我特别欣赏作者在处理一些经典生物学问题时所展现出的数学视角，比如在解释基因表达调控网络时，作者构建了一个非常直观的数学模型，清晰地展示了不同基因之间的相互作用如何影响着整体细胞功能。这让我摆脱了以往对生物学机制的零散认知，形成了一个更加系统和动态的理解框架。这本书的语言非常精炼，每一句话都充满了信息量，读起来需要全神贯注。对于我这种在学习过程中喜欢进行深度思考的人来说，这本书简直是量身定做的。它不仅让我对生物数学有了更深刻的认识，更重要的是，它让我开始用一种更抽象、更普遍的眼光去看待科学问题。我开始意识到，很多看似复杂的生命现象，背后可能都遵循着一些普遍的数学规律，而掌握了这些规律，就能更好地理解和驾驭它们。

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