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页数:128

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出版时间:2006-12

价格:553.70元

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isbn号码:9783540360483

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• 计算生物学
• 系统生物学
• 生物信息学
• 计算科学
• 数学建模
• 生物工程
• 基因组学
• 蛋白质组学
• 网络生物学
• 数据分析

计算系统生物学论文集：深度探究生命复杂性的前沿视野 图书简介 《计算系统生物学论文集》是一部汇集了当代计算方法与系统生物学研究领域最前沿、最深刻洞见的学术文集。本书并非简单地收录了特定主题下的研究报告，而是致力于勾勒出整个学科图景的广度和深度，为读者提供一个理解生命系统复杂性、预测生物学行为的全面视角。本书的精髓在于其对“系统性”的强调，即超越对单个基因、蛋白或通路的孤立研究，转而关注它们如何在复杂的网络结构中相互作用，并涌现出宏观的生命现象。 第一部分：基础理论与建模框架的革新 本部分深入探讨了支撑计算系统生物学的核心理论基石。我们超越了经典的动力学模型，聚焦于随机过程理论、信息论与网络科学在生物学描述中的应用。 非线性动力学与拓扑分析： 详细阐述了如何利用高维非线性微分方程组来精确模拟细胞信号转导路径的动态变化。重点讨论了稳定点、极限环以及混沌行为在疾病状态（如癌症的抵抗性）中的潜在意义。此外，引入了拓扑数据分析（TDA），用以识别高维生物数据集中内在的、与生物功能直接相关的几何结构，揭示传统线性方法难以捕捉的复杂性。 概率图模型与贝叶斯推断： 探讨了如何构建复杂的因果网络模型来推断基因调控的层次结构。内容涵盖从传统的贝叶斯网络到更先进的动态贝叶斯网络（DBN）的应用，特别是如何结合时间序列数据（如单细胞转录组时间序列）来区分相关性与真正的因果驱动力。我们详细解析了MCMC算法在参数估计中的挑战与优化策略。 能见度与复杂性量度： 提出了新的生物系统复杂性量度标准，不仅仅依赖于网络节点的数量或连接密度，而是结合了有效信息复杂度（Effective Complexity）和信息瓶颈（Information Bottleneck）原理，用以量化一个特定生物网络（如代谢通路）在执行特定功能时所能承载的最小信息量。 第二部分：大规模数据集成与降维的艺术 系统生物学的核心挑战之一是如何有效地整合和解释多模态的海量组学数据。本部分集中于先进的数据处理与特征提取技术。 多组学数据融合的张量分解： 介绍了如何使用张量分解（Tensor Decomposition）方法，如PARAFAC或Tucker分解，来联合分析基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学数据。这种方法能够同时提取跨越不同组学层次的潜在因子，揭示跨层次的生物学关联，而非仅仅是简单的配对相关性。 单细胞分辨率下的空间信息重构： 关注于单细胞测序（scRNA-seq）数据的空间化挑战。探讨了基于深度学习的图嵌入（Graph Embedding）技术，例如利用Graph Convolutional Networks (GCNs) 来学习细胞群体的邻近关系，并结合空间转录组数据，实现对组织微环境中细胞间相互作用的精确映射和三维重建。 因果推断的机器学习方法： 超越标准的回归和分类，本部分引入了因果发现算法（Causal Discovery Algorithms），例如基于核独立性检验（KCI）或基于结构方程模型（SEM）的改进版本，应用于高维基因表达数据，以期在没有严格干预实验的情况下，识别出潜在的调控单元。 第三部分：网络动态仿真与功能预测 本部分将理论模型转化为可操作的预测工具，聚焦于模拟生物过程的未来状态和系统对扰动的响应。 大规模网络仿真的效率优化： 针对包含数千个节点和数十万条连接的生物网络，我们探讨了稀疏矩阵求解器和GPU加速在求解大规模常微分方程（ODE）和随机过程（如Gillespie算法）中的性能优化策略。特别关注于如何实现高效的参数不确定性量化（UQ），以评估模型预测的可靠区间。 代谢物流与通量分析的扩展： 在传统的通量平衡分析（FBA）基础上，本部分引入了随机通量平衡分析（pFBA）和结合动力学参数的混合模型。这使得我们能够模拟代谢流在营养胁迫或遗传突变下的波动性，而非仅仅是稳态下的最大产能。 系统稳定性与抗性机制的计算分析： 通过分析网络的鲁棒性（Robustness）指标（如冗余度和可分离性），来计算系统在关键组分缺失或功能受损时维持基本生命活动的能力。这在理解抗生素耐药性或肿瘤对多靶点药物的适应性方面具有直接的指导意义。 第四部分：前沿交叉领域：人工智能与系统生物学 本部分展示了深度学习如何被系统性地整合进生物学问题，以解决传统方法难以处理的复杂映射问题。 深度生成模型在合成生物学中的应用： 介绍如何使用变分自编码器（VAE）或生成对抗网络（GAN）来学习现有生物网络的设计空间，并生成具有特定功能（如增强产物合成效率）的新型蛋白质序列或调控元件设计方案。 可解释性人工智能（XAI）在生物学中的桥梁： 探讨了如何利用LIME、SHAP等XAI工具来解析复杂深度学习模型（如用于药物重定位的图神经网络）的决策过程，从而将模型发现的关联性转化为可验证的生物学假设，弥合“黑箱”模型与实验验证之间的鸿沟。 细胞状态空间的可视化与导航： 运用高维嵌入技术，构建细胞命运轨迹的“相图”。通过计算流形学习（如UMAP/t-SNE的改进版），实现对胚胎发育、细胞分化或疾病进展中关键“转折点”的精确识别和量化。 结语：迈向可预测的生命科学 本论文集汇集的研究共同指向一个宏伟目标：将生命科学从描述性阶段推向预测性阶段。通过提供计算工具、严格的数学框架和大规模数据分析的最新进展，本书为生物学家、计算机科学家和数学家提供了一套共同的语言和工具集，以期更深入、更系统地理解生命的本质。本书是希望在计算生物学领域进行深入研究的学者、博士后及高年级研究生的重要参考资料。

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这本书的名字听起来就充满了深度和前沿性，“计算系统生物学论文集 Transactions on computational biology”——光是这个书名，就足以激发我对其中内容的好奇心。作为一名对生物学、计算机科学以及它们交叉领域充满热情的研究者，我一直渴望找到能够系统性梳理这一领域发展脉络、呈现最新研究成果的资源。这本书的出现，无疑像黑夜中的灯塔，指引着我探索那片充满挑战与机遇的未知海域。我尤其关注那些能够解答“为什么”和“如何”问题的文章，比如，为什么我们需要计算方法来理解生命系统？计算模型又是如何帮助我们解析那些复杂到肉眼无法企及的生物过程？我期待书中能够深入剖析那些将宏观生物学现象与微观分子互动联系起来的理论框架，以及如何利用大数据和高级算法来预测、模拟甚至干预生物系统。当然，我更期待能看到一些开创性的研究，它们不仅展示了技术上的突破，更能为我们理解生命本质提供全新的视角。这本书是否能够引领我进入一个全新的思考维度，让我看到计算思维在重塑生物学研究范式上的巨大潜力？这正是我怀揣着激动心情去翻阅它的最主要原因。

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读到这本书的名字，我脑海中立刻浮现出无数个关于“生命密码”的疑问。计算系统生物学，听起来就像一把能够解开这些密码的万能钥匙。“Transactions on computational biology”——这个标题让我觉得，它不仅仅是一本论文集，更像是一份沉甸甸的报告，记录着科学家们如何运用计算的力量，去深入探索生命的奥秘。我非常好奇书中是否会探讨如何从海量的生物数据中提取有意义的信息，例如基因组测序数据、蛋白质组学数据、代谢组学数据等等。这些数据量庞大且杂乱，如果没有强大的计算工具和精巧的算法，它们就只是一堆无用的数字。我期待看到，科学家们是如何设计出有效的算法来识别基因功能、预测蛋白质结构、理解药物作用机制的。此外，关于“系统”的理解，也是我关注的焦点。生命不是孤立的分子堆砌，而是一个复杂的、相互关联的网络。这本书是否能够提供新的计算框架，来模拟和分析这些网络中的动态交互，从而帮助我们理解疾病的发生机制，甚至设计出更有效的治疗方案？我对这本书能为我带来的启发充满期待。

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拿到这本书，我首先是被它厚重的体量和严谨的标题所吸引。“Transactions on computational biology”，这几个字本身就暗示了其内容的专业性和学术性。我猜测，这本书囊括的论文，定是经过层层筛选、代表了该领域内最高水平的研究成果。我对其中关于“系统”的概念尤其感兴趣。在生物学中，“系统”的复杂性是众所周知的，从基因调控网络到代谢途径，再到整个细胞的功能，无一不体现着高度的相互依赖和涌现特性。我希望书中能够提供清晰的计算模型和分析工具，来揭示这些系统层面的运作机制。例如，如何利用图论来描述基因相互作用网络，如何利用动力学模型来模拟细胞信号传导的动态变化，又如何利用机器学习来识别疾病生物标志物。我还会特别关注那些将不同层级的生物信息进行整合，从而实现跨尺度理解的论文。这是否意味着我们可以通过计算的力量，从DNA序列这个最基础的信息单元，逐步构建起对细胞、组织乃至整个生物体的理解？这本书的深度和广度，将直接决定它能否成为我深入研究计算系统生物学不可或缺的参考。

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“计算系统生物学论文集 Transactions on computational biology”——光是书名就充满了学术的厚重感和前沿的探索意味。我一直认为，生物学正经历着一场深刻的“计算革命”，而这本书，似乎就是这场革命的生动写照。我特别关注书中是否会提供对复杂生物网络建模的新方法和新思路。例如，如何构建更精确的基因调控网络模型，如何模拟蛋白质-蛋白质相互作用网络的动态变化，又如何将这些不同尺度的网络整合起来，形成一个统一的系统视图。我还会期待书中能够探讨如何利用计算技术来解决生物学研究中的关键问题，比如药物研发、疾病诊断和个体化医疗。是否书中会有关于如何利用机器学习预测药物靶点、如何利用大数据分析识别疾病易感基因、又或者如何构建个体化的治疗方案的案例研究？我希望这本书能够展现出计算系统生物学在实际应用中的巨大潜力，并且能够为我的研究提供新的方法论和理论指导。

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书名“计算系统生物学论文集 Transactions on computational biology”让我联想到，这应该是一本汇集了该领域内顶尖研究成果的学术著作。作为一名希望深入了解计算系统生物学前沿动态的研究者，我对于书中可能涵盖的“系统”这一概念非常感兴趣。生物学研究早已不再局限于孤立的基因或蛋白质，而是越来越关注整个生命系统的相互作用和涌现特性。我期待书中能够提供关于如何构建和分析复杂生物网络的最新计算方法，例如基因调控网络、信号转导通路、代谢网络等。这些网络往往具有高度的非线性动力学特征，如何利用计算工具来模拟和理解这些动态行为，是解决许多生物学难题的关键。我还会密切关注书中是否会探讨如何将不同层级的生物信息进行整合，例如从基因组学、转录组学、蛋白质组学到表观遗传学，以及如何利用这些整合的信息来理解更高级别的生命现象，如细胞分化、发育过程甚至疾病发生。我希望这本书能够为我打开一扇新的窗口，让我看到计算思维如何赋能生物学研究，推动我们对生命本质的理解迈向新的高度。

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