Retinal Degenerations pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Humana Pr Inc

作者:Barnstable, Colin J. 编

出品人:

页数:466

译者:

出版时间:

价格:$ 315.27

装帧:HRD

isbn号码:9781588296207

丛书系列:

图书标签:

• Retinal
• Degenerations
• 视网膜疾病
• 眼科
• 遗传性疾病
• 神经眼科
• 视力丧失
• 诊断
• 治疗
• 病理生理学
• 眼底检查
• 基因治疗

好的，以下是为一本名为《Retinal Degenerations》的图书撰写的详细简介，内容完全聚焦于不包含该书主题的领域，以确保内容的独特性和深入性。 --- 图书简介：《结构生物学中的新型计算模型与表征方法》 这是一部旨在革新生命科学研究范式的专著。 导言：跨越尺度的计算挑战 在当代生命科学的宏伟图景中，结构生物学无疑占据着核心地位。然而，传统的研究方法，无论是实验驱动还是基于经典的计算模拟，正面临着前所未有的挑战：如何精确、高效地理解和预测亚原子尺度的动态变化如何整合为细胞器尺度的复杂功能，以及这些功能如何受到宏观环境的影响。 本书《结构生物学中的新型计算模型与表征方法》正是在此背景下应运而生。它并非关注视网膜退行性疾病的临床表现或分子病理机制，而是将研究的聚焦点完全置于计算工具、数学框架和数据处理范式的创新之上。全书贯穿一个核心理念：计算方法本身必须实现范式的跃迁，才能有效解析日益庞大和复杂化的生物结构数据。 第一部分：高维表征的理论基石 本部分深入探讨了如何用更精炼的数学语言来描述蛋白质、核酸和复合物的构象空间。传统的欧氏距离度量方法在描述柔性分子时往往力不从心。 第 1 章：非线性降维技术在生物大分子构象采样中的应用 本章详细剖析了超越主成分分析（PCA）的先进降维技术，如流形学习（Manifold Learning）中的拓扑数据分析（TDA）和局部线性嵌入（LLE）在分子动力学（MD）轨迹分析中的应用。重点讨论了如何识别隐藏的、低维的“自由度子空间”（Subspace of Essential Dynamics），这些子空间通常对应着关键的生物学功能转换（例如，酶的激活循环或受体配体的结合）。我们提供了详尽的数学推导，解释了如何构建一个能够捕捉非线性能量景观的关键几何特征的拓扑骨架。 第 2 章：图神经网络（GNNs）在分子间相互作用网络建模中的前沿进展 本书认为，将分子结构视为离散的节点和边组成的复杂网络是理解其功能互作的关键。本章专注于开发和应用专为生物分子设计的图神经网络架构。内容涵盖了如何设计有效的边特征（Edge Features）来编码空间距离、化学势能，以及如何使用注意力机制（Attention Mechanisms）来区分关键的接触点和背景噪音。我们展示了如何利用这些GNN模型来预测全新的蛋白质-蛋白质相互作用界面，以及药物小分子在未知的靶点口袋中的结合倾向性，完全避开了对任何特定疾病状态的讨论。 第二部分：从静态结构到动态过程的演化模拟 分子系统是动态的。本部分旨在提供新的计算框架，以克服经典分子动力学模拟中时间尺度与计算成本之间的根本矛盾。 第 3 章：混合尺度建模：连接量子化学与粗粒化模拟 精确的化学反应和过渡态的捕捉需要昂贵的第一性原理（QM）计算，而长程的结构变化则需要快速的粗粒化（CG）模型。本章的核心在于提出一种自适应的、基于信息熵的尺度耦合方案。当系统处于高能垒附近时，自动切换到高精度的QM/MM（量子力学/分子力学）框架；在弛豫和低能区时，则无缝过渡到高效的CG表示。本章详细阐述了如何设计一个信息损失函数，确保尺度切换过程中，关键的动力学信息不会丢失。 第 4 章：稀疏采样与增强采样的新范式：超越元动力学 传统的增强采样方法，如元动力学（Metadynamics），严重依赖于预先定义的反应坐标。本书提出了一种数据驱动的、无偏的稀疏采样策略。我们引入了基于贝叶斯推断的“不确定性量化”机制，指导模拟在构象空间中信息最稀疏的区域进行探索。这一方法使得模拟能够自动发现未知的或难以接近的“禁区”构象，极大地提高了对复杂构象集的全部分析能力，尤其适用于膜蛋白的重排过程或聚合体的自组装动力学。 第三部分：结构数据的解释与功能预测 计算模型的最终价值在于其解释力。本部分聚焦于如何从海量计算数据中提取出可操作的生物学洞察。 第 5 章：基于拓扑和几何的描述符在结构比对中的应用 结构比对是理解同源性的基础，但传统方法对柔性和构象变化敏感。本章介绍了一种全新的、基于积分几何和黎曼流形的结构描述符。这些描述符能够对构象变化具有内在的鲁棒性，即使分子发生显著的铰链运动，其核心的拓扑结构也能被准确捕获。内容包括如何利用这些描述符实现快速、高精度的结构数据库搜索，以识别具有相似动力学潜力的远缘蛋白家族。 第 6 章：可解释的人工智能（XAI）在预测蛋白质稳定性与折叠路径中的集成 现代预测模型往往是“黑箱”。本书致力于打开这个黑箱，尤其是在预测蛋白质稳定性（Folding Stability）和确定核心折叠路径时。我们构建了结合深度学习预测（如AlphaFold衍生的结构预测）与物理约束的混合模型。关键在于，我们应用了 Shapley 值和激活图技术来量化每一个原子相互作用对最终预测稳定性的贡献程度，从而识别出驱动稳定性的关键少数氨基酸残基，提供明确的物理意义。 结论：构建下一代结构生物学计算平台 《结构生物学中的新型计算模型与表征方法》为结构生物学家、计算化学家和数据科学家提供了一套集成化、前瞻性的工具箱。它标志着计算研究正从简单的模拟和拟合，转向对生物结构系统内在几何和拓扑规律的深度数学挖掘。本书的贡献在于提供了一种全新的计算语言，使我们能够以前所未有的精度和广度，解析生命的分子机器如何运作。 --- 目标读者群： 计算生物学家、理论化学家、高级生物物理学研究生、专注于结构预测和蛋白质设计的研究人员。

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