动物遗传育种中的计算方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学

作者:张勤

出品人:

页数:178

译者:

出版时间:2007-8

价格:45.00元

装帧:

isbn号码:9787030195241

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• 计算方法
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• 育种学
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• 育种评估

好的，这是一份关于其他图书的详细介绍，不涉及《动物遗传育种中的计算方法》的内容： --- 《全球气候变化与区域生态系统响应》 作者： 史密斯·J.，陈·L. 出版社： 远景科学出版社 出版年份： 2023年 ISBN： 978-1-8890-4567-2 --- 内容概述 本书全面、深入地探讨了当前全球气候变化背景下，地球不同区域生态系统所面临的复杂挑战与动态响应机制。全书基于最新的气候模型预测数据、长期生态监测结果以及跨学科研究成果，构建了一个多尺度、多维度的分析框架，旨在揭示气候变暖、降水模式改变及极端天气事件频发对生物多样性、生态系统服务功能及区域碳循环的深远影响。 本书结构严谨，逻辑清晰，分为四个主要部分：气候变化驱动力与区域差异；陆地生态系统对气候变化的敏感性；水生生态系统的脆弱性与适应；以及跨区域的生态系统服务评估与管理策略。 第一部分：气候变化驱动力与区域差异 本部分首先回顾了过去一个世纪全球气候变暖的主要驱动因素，重点分析了温室气体浓度上升对全球平均温度和区域气候特征的影响。不同于宏观综述，本章深入解析了气候变化在地理空间上的异质性。通过对北大西洋涛动（NAO）、太平洋年代际振荡（PDO）等大气环流模式的最新研究，阐明了这些自然波动与人类活动共同作用下，导致不同纬度和海拔地区升温速率和降水变化幅度的差异。 特别地，本章详细介绍了“气候变化热点区域”的识别方法。通过对高分辨率气候模型输出的分析，明确了北极、高山冻土带以及热带雨林边缘地区作为高风险区域的科学依据。这一部分为后续章节分析具体生态系统的响应奠定了坚实的物理基础。 第二部分：陆地生态系统对气候变化的敏感性 这是全书的核心内容之一。本部分聚焦于森林、草原和干旱区三大主要陆地生态系统的具体响应。 2.1 森林生态系统：碳汇与火灾风险 针对森林生态系统，本书着重分析了“CO2施肥效应”与“水分限制效应”之间的复杂博弈。研究表明，虽然较高的CO2浓度在短期内可能促进部分温带和北方森林的生长，但随着气温升高和干旱频率增加，树木的生理限制（如气孔导度下降和呼吸速率增加）逐渐成为主导因素。 一个重要的研究点是森林火灾动态。通过整合卫星遥感数据和火行为模型，作者量化了气候变暖如何延长火灾季节、增加火灾强度和频率。书中展示了北美西部和澳大利亚森林火灾的案例研究，详细阐述了火灾频率增加对森林结构、物种更替和长期碳储存能力的影响。 2.2 草原与干旱区的退化机制 在草原和干旱生态系统中，本部分强调了物种组成和草地生产力的转变。气候变暖正在加速干旱化进程，导致水分利用效率（WUE）成为关键限制因子。书中利用长期观测数据证明，部分半干旱草原正经历由草本主导向灌木主导的转变，即“灌木入侵”（Shrub Encroachment）。这种转变不仅影响了当地的放牧承载力，也改变了地表反照率，可能形成正反馈机制，进一步加剧区域变暖。 针对干旱区，本书特别关注了土壤水分库的变化。通过对深层土壤水分的模拟，揭示了极端干旱事件对区域植被恢复力的长期抑制作用，并讨论了这种变化如何影响沙尘暴的发生频率。 第三部分：水生生态系统的脆弱性与适应 水生生态系统，包括淡水湖泊、河流以及近海区域，对气候变化的影响表现出独特的敏感性。 3.1 淡水系统：热力学与生物地球化学 本章深入剖析了水温上升对湖泊热分层的影响。气温升高导致湖水混合周期缩短或消失，这严重影响了氧气在深水区的再充氧过程，从而导致底层水域缺氧（Anoxia）。作者提供了多个高纬度湖泊（如北美五大湖区）的长期水温时间序列分析，清晰展示了这一趋势。 此外，书中详细讨论了水温上升对藻类水华爆发的促进作用。通过分析营养物质负荷与温度阈值的交互作用，阐明了蓝细菌（Cyanobacteria）水华在温暖化水体中的竞争优势，以及这对饮用水安全和水生生物多样性的威胁。 3.2 海洋酸化与珊瑚礁生态 针对海洋环境，本书重点关注海洋酸化这一“气候变化的孪生兄弟”。通过分析大气CO2吸收导致的表层海水pH值下降，作者量化了这对钙化生物（如翼足类、贝类和珊瑚）的生理影响，特别是在幼体发育阶段的敏感性。案例研究集中在热带珊瑚礁，分析了温度胁迫（白化事件）与低pH值协同作用下，珊瑚礁生态系统结构崩溃的临界点。 第四部分：跨区域的生态系统服务评估与管理策略 最后一部分将目光投向了宏观管理与适应性策略。本书强调，理解气候变化影响的最终目的是为了制定有效的应对措施。 4.1 生态系统服务价值的重新评估 本章评估了气候变化对关键生态系统服务（ESS）价值的重估。例如，野生授粉服务因气候不匹配（Phenological Mismatch）而面临风险；水文调节服务因极端降水事件增加而波动加剧。作者采用基于价值的评估模型，量化了这些服务损失对区域经济和人类福祉的潜在成本。 4.2 适应性管理与基于自然的解决方案（NbS） 本书最后一部分倡导采纳更具弹性的生态管理范式。重点介绍了基于自然的解决方案（Nature-based Solutions, NbS）在气候适应中的应用，例如，利用恢复的湿地缓冲洪水，或通过退化森林的再野化来增强碳汇能力。管理策略强调了维护生态系统冗余度和功能多样性的重要性，以应对未来气候预测的不确定性。 --- 读者对象 本书面向生态学家、环境科学研究人员、气候变化模型专家、资源管理人员以及相关领域的高年级本科生和研究生。它不仅是前沿科学的综述，更是一部指导未来生态系统保护与可持续发展的参考指南。

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我是一名刚从农学转向生物信息学的跨界人士，阅读体验可以用“痛并快乐着”来形容。这本书的价值在于它成功地架设了一座桥梁，连接了传统数量遗传学的美丽理论与现代高通量计算的冷酷现实。我最欣赏的是作者对于**生物学背景**的尊重。它并没有一上来就抛出计算机术语，而是先花了时间解释了为什么某种育种目标（比如提高抗病性）需要用特定的统计模型去拟合，这种“需求驱动”的叙述方式极大地降低了我的抵触情绪。但是，书中对于**软件环境配置**和**并行计算**的讨论略显不足。在当前的计算环境下，数据量动辄TB级别，如果不能高效利用GPU或者多核CPU进行加速，很多模型根本无法在合理的时间内跑完。我期望看到更多关于如何利用云计算平台或高性能计算集群来部署这些计算方法的内容，毕竟，在现实世界中，单机运行的时代已经过去了。希望未来的版本能够增加一个专门章节，探讨“大数据”背景下的计算优化策略。

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说实话，这本书的内容对我来说，有点过于“硬核”了，我更偏向于实践操作，希望能快速上手解决一些日常育种中的实际问题，比如如何更有效地进行分子标记辅助选择（MAS）的效率评估。我以为它会提供更多现成的、可以直接复制粘贴到R或者Python脚本里的代码示例，但这本书似乎更专注于**算法原理**的阐述。比如，它花了大量篇幅去解释某个迭代算法的收敛条件和误差分析，虽然这对学术研究是必要的，但对于我这种需要快速产出效益的育种站技术员来说，信息密度有点过高了。我希望能看到更多关于**数据预处理**和**结果可视化**的实用技巧，而不是光盯着那些复杂的数学符号。书中确实提到了某些软件的使用，但介绍得比较简略，更像是一个引子，并没有深入到具体参数设置的“坑点”和“陷阱”中去。如果能加入一些真实的、带有具体情景的案例分析，比如“如何用这本书介绍的方法处理一个存在近交和遗传漂变的群体数据”，那就太完美了。目前来看，它更像是一本为未来的算法工程师准备的教材，而不是给忙碌的育种专家准备的速查手册。

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这本书的论述结构非常严谨，如同一个精密的钟表，每一个齿轮（章节）都紧密咬合，推动着对计算方法论的整体理解。我特别关注其中关于**育种值估计的贝叶斯方法**的论述。作者对先验信息设定和后验分布采样的解释，展示了其深厚的统计学功底。不同于很多只谈论最大似然估计（ML）的书籍，这本书对贝叶斯方法（Bayes）的探讨提供了更加稳健和全面的视角，尤其是在处理那些难以建模的复杂遗传架构时。然而，我发现书中对**基因组选择（GS）**中不同模型的比较，如GBLUP与基于特定标记的模型（如Bayes-A/R/C），在计算复杂性和预测准确性之间的权衡分析还不够深入和量化。虽然原理都讲到了，但读者很难直观地感受到在实际数据集中，选择A算法与选择B算法在计算资源消耗和预测误差上的具体差异百分比是多少。这种缺乏直观对比的描述，让我在决策选择时，还是需要去查阅更多的外部文献来佐证。

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收到您的要求，以下是五段模仿不同读者口吻对《动物遗传育种中的计算方法》这本书的评价，每段约300字，风格迥异： 这本书的排版和装帧给我的第一印象是相当专业和严谨的。我是一名在校研究生，正为我的毕业论文寻找可靠的计算模型支持，所以这本书的理论深度是我最看重的。初读几章，我发现作者在数据结构的组织和算法的逻辑推导上花费了巨大的心力。尤其是在描述如何将复杂的数量遗传学模型转化为可执行的计算流程时，那种层层递进的清晰感让人印象深刻。例如，它对混合线性模型（BLUP）的矩阵运算过程进行了非常细致的分解，这对于我理解软件背后的原理至关重要，而不是简单地把软件当成一个“黑箱”来使用。这种对数学基础的强调，使得这本书不仅仅停留在应用层面，更是对方法论的深度挖掘。虽然某些章节的公式推导确实需要读者具备扎实的线性代数基础，但一旦攻克，对未来研究方向的选择和模型的优化将大有裨益。我特别欣赏作者在讨论**计算效率**时的坦诚，指出不同算法在处理大规模群体数据时可能遇到的瓶颈，并提供了相应的优化思路，这对于我们未来进入实际育种公司工作会非常有帮助。总的来说，这是一本适合对计算生物学有较高追求，不满足于表面操作的进阶学习者的工具书。

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我对这本书的评价主要集中在它的**历史脉络梳理**和**未来展望**上。作者不仅仅是在罗列计算公式，更像是在讲述一个学科的发展史。从早期的最小二乘法，到逐步引入迭代优化算法，再到如今的机器学习方法在育种中的渗透，整个过程的演进逻辑清晰可见。这对于理解我们现在所处的位置非常重要。我个人非常喜欢那种“回溯历史”的写作风格，它能帮助我理解为什么现在的标准方法会是现在这个样子，而不是盲目接受现状。不过，这本书在**新兴的深度学习模型在表型预测中的应用**方面，似乎略显保守或滞后。目前，深度神经网络在处理高度非线性关系方面展现出了巨大潜力，但书中对这些前沿计算工具的讨论还停留在概念层面，缺乏具体的实施案例或性能基准测试。我期待作者能用其一贯严谨的笔法，深入剖析深度学习在处理动物复杂表型预测时的计算优势与固有限制，这将极大地增强本书的前瞻性。

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