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出版者:Academic Press

作者:Kriete, Andres (EDT)/ Eils, Roland (EDT)

出品人:

页数:424

译者:

出版时间:2005-11-08

价格:USD 148.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780120887866

丛书系列:

图书标签:

• 马上要看1
• 生物
• 数学
• 计算系统生物学
• 系统生物学
• 生物信息学
• 计算生物学
• 建模
• 模拟
• 网络分析
• 基因调控
• 代谢组学
• 蛋白质组学

探寻生命的奥秘：一本关于系统生物学的深度剖析 本书将带领读者踏上一段引人入胜的旅程，深入探索“系统生物学”这一前沿学科。与传统的还原论方法不同，系统生物学致力于理解生命体作为一个整体的复杂行为，以及构成其的各个组成部分之间是如何相互作用并协同工作的。本书将从基础理论到前沿应用，全方位地展现系统生物学的魅力与力量。 第一部分：系统生物学的基石——理论与方法 在本书的第一部分，我们将为读者建立起系统生物学坚实的理论基础。首先，我们将深入探讨数学建模在系统生物学中的核心作用。我们将介绍如何利用微分方程、概率模型、图论等工具来描述和分析生物分子网络的动力学行为，例如基因调控网络、代谢通路和信号转导级联。读者将了解如何构建能够模拟细胞行为、预测疾病发生发展过程的计算模型。 紧接着，我们将聚焦于网络生物学。生命体内的各种分子（如基因、蛋白质、代谢物）并非孤立存在，而是相互连接形成复杂的网络。我们将详细阐述如何绘制、分析和理解这些生物网络。通过对网络的拓扑学特性、模块化结构、关键节点等的研究，我们可以揭示生命过程的内在规律。本书将涵盖用于网络构建的实验技术（如高通量测序、质谱分析）以及网络分析的算法和软件工具。 计算统计学也是系统生物学不可或缺的一部分。面对海量的生物数据，如何从中提取有意义的信息，识别模式，并进行统计推断是关键。本书将介绍用于数据预处理、降维、聚类、分类以及假设检验等方面的统计方法，并展示它们如何应用于基因表达数据分析、蛋白质组学研究以及疾病关联分析。 第二部分：系统生物学的应用——从细胞到 organism 在第二部分，我们将把系统生物学的理论和方法应用到具体的生物学研究领域，展示其解决实际问题的强大能力。 基因组学与转录组学是研究生命遗传信息和基因表达调控的基石。本书将探讨如何利用系统生物学的方法来理解基因组的结构与功能，分析基因表达数据的时空变化，识别调控元件，并揭示疾病相关的基因网络。我们将深入讲解如何构建基因调控网络模型，从而理解基因表达的复杂调控机制。 蛋白质组学与代谢组学则聚焦于生命的执行者——蛋白质和代谢物。本书将展示如何利用系统生物学方法来研究蛋白质的相互作用网络、翻译后修饰以及它们在细胞功能中的作用。同时，我们也将探讨代谢网络的分析，理解物质流动的调控，并识别关键的代谢通路。我们将介绍如何整合蛋白质组学和代谢组学数据，构建更全面的细胞功能模型。 信号转导与细胞通信是细胞响应外界刺激并进行协同工作的关键。本书将深入剖析各种信号转导通路，并利用计算模型来理解信号的传递、放大和整合过程。我们将探讨细胞如何通过信号分子进行相互通信，以及这些通信网络在发育、免疫和神经活动中的作用。 疾病的系统性理解是系统生物学的核心应用方向之一。许多疾病并非由单一基因突变引起，而是由复杂的分子网络失调所致。本书将详细介绍如何利用系统生物学方法来研究疾病的发生机制，识别疾病的生物标志物，并开发更有效的诊断和治疗策略。我们将探讨如何构建疾病网络模型，预测疾病风险，并设计个性化治疗方案。 第三部分：前沿进展与未来展望 在本书的第三部分，我们将带领读者触及系统生物学最前沿的研究领域，并展望其未来的发展方向。 合成生物学是系统生物学与工程学交叉的产物，旨在设计和构建具有新颖功能的生物系统。本书将介绍如何利用系统生物学的设计原理和计算工具来构建人工基因线路、改造微生物，并创造具有特定功能的生物装置。 多尺度建模是系统生物学未来的一个重要趋势。生命现象的发生发展涉及从分子到细胞、组织、器官乃至整个 organism 的多个尺度。本书将探讨如何将不同尺度的模型进行整合，从而实现对生命系统更全面、更精准的理解。 人工智能与机器学习在系统生物学中的应用正日益广泛。本书将介绍如何利用机器学习算法来分析生物大数据，发现隐藏的模式，预测生物分子的功能，并加速新药的研发。 最后，本书将对系统生物学的未来发展进行展望，探讨其在生命科学、医学、农业以及环境科学等领域可能带来的革命性变革，并鼓励读者积极投身于这一充满挑战和机遇的学科。 本书旨在为生物学家、计算机科学家、工程师以及对生命奥秘充满好奇的读者提供一个全面而深入的视角，理解如何运用计算和系统的方法来揭示生命的本质。我们相信，通过掌握系统生物学的理论和工具，你将能够以全新的视角审视生命，并为解决重大的生物学问题贡献力量。

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这本书的封面设计得非常引人注目，色彩搭配大胆而富有现代感，那种深邃的蓝色和亮眼的橙色交织在一起，立刻抓住了我的眼球。我拿起它，首先感受到的是纸张的质地，那种略带粗糙却又极其坚韧的手感，让人觉得这本书的内容也一定分量十足。虽然我还没有深入阅读，但光是翻阅目录，我就能感受到作者在内容组织上的匠心独运。章节之间的过渡似乎经过了精心的设计，从基础理论的铺陈到复杂模型的探讨，层层递进，逻辑清晰得像是为初学者量身定制的向导，同时又为资深研究者留下了足够的探索空间。我特别留意到其中关于“新兴计算范式在生命科学中的应用”这一节的标题，它暗示了这本书绝不仅仅是教科书式的知识堆砌，而更像是一次思想的碰撞和前沿的展示。装帧的精致度也体现了出版方的专业水准，即便是对内容一无所知的人，也会因为这份精美的外包装而愿意将其纳入收藏。这本书的气场很强，摆在书架上，立马提升了整个阅读角落的格调。我期待着，这本书能够为我打开一个全新的视角，去审视那些看似冰冷的数据背后，隐藏的生命奥秘。

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我是在一个偶然的机会下，经受过相关领域熏陶的朋友强力推荐下购得此书的。坦白说，最初的阅读体验是充满挑战的，因为它似乎假定读者已经具备了一定的背景知识，对于那些刚刚接触计算方法论的同仁来说，开篇的术语密度简直是令人眩晕的。那些晦涩难懂的数学符号和模型公式，仿佛一道道高耸的壁垒，让人不禁怀疑自己是否真的有能力跨越。然而，正是这种毫不妥协的专业深度，让我对这本书产生了敬畏之心。它没有试图用简化的语言来稀释核心概念的锐利，而是直接将读者带入了前沿研究的第一线。我花了好大力气才啃下前三章，但每攻克一个难点，那种“豁然开朗”的喜悦感是无与伦比的。我感觉自己不是在阅读一本“书”，而是在与一位世界级的专家进行一场高强度的学术对话，他要求你全神贯注，不容许丝毫的懈怠。这种对读者智力上的高标准要求，恰恰说明了作者对自身内容的信心，也激励着我必须付出相应的努力去匹配这份智慧的重量。

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这本书给我的最大启发，在于其独特的跨学科思维整合能力。我原以为它会偏重于某一个技术领域，比如纯粹的算法优化，或者偏向于生物学的某一特定系统，但事实证明我的预判太过狭隘了。它像是一个强大的连接器，将看似不相干的领域——比如，高维数据拓扑学、随机过程理论以及分子遗传学的最新发现——巧妙地编织在一起，构建出一个宏大而统一的分析框架。阅读过程中，我经常会产生“原来如此！”的惊叹，因为作者总能找到那个被忽略的连接点，将两个原本各自为营的知识体系融会贯通。这种整合的能力，不是简单地把两本书的内容拼凑起来，而是真正意义上的创新性的融合。它促使我跳出自己原有的思维定势，开始用一种更具系统性和全局性的眼光去看待科研问题，这对于打破目前的创新瓶颈期非常有帮助。这本书不仅仅是传授知识，更重要的是，它在训练读者的思维模式。

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这本书的排版和字体选择，极大地影响了我对阅读体验的整体感知。内文采用的是一种偏向于学术期刊的风格，行距适中，字号大小经过仔细测算，即便在长时间的阅读后，眼睛的疲劳感也比阅读市面上大多数商业书籍要轻得多。更值得称赞的是，书中大量的图表和流程图的绘制质量，简直达到了艺术品的级别。它们不是那种粗糙的黑白线条图，而是色彩分明、信息密度极高的可视化作品。比如，有一张关于细胞网络动态模拟的图示，用精妙的颜色渐变和节点连接，将复杂的相互作用清晰地展示出来，让人一眼就能把握住系统的核心逻辑。我甚至觉得，这些图表本身就具有独立的教学价值。这种对细节的执着，体现了作者和编辑团队对知识传播的严肃态度。我常常会因为一个精美的插图而驻足良久，反复揣摩其背后的含义，这比单纯阅读文字描述要有效得多，极大地增强了知识的留存度和理解的深度。

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作为一名长期的业余爱好者和非专业人士，我最初对这本书的购买是抱有一种“碰运气”的心态。市面上的“科普”读物往往为了迎合大众而牺牲了严谨性，而纯粹的专业教材又常常让人望而却步。这本书却奇迹般地找到了一个完美的平衡点。它在保证核心理论体系的完整性和科学准确性的同时，通过极其详尽的案例研究和贴近现实应用的场景描述，成功地将那些抽象的概念“具象化”了。我尤其喜欢其中穿插的几篇“历史回顾”，它没有过多渲染人物的传奇色彩，而是聚焦于某个关键实验或理论是如何一步步被推导和证实的，这让冰冷的科学史变得生动有趣。通过跟随作者的思路，我仿佛亲身参与了一场场伟大的科学探索。这种叙事手法极大地降低了学习曲线的陡峭程度，让我这个非科班出身的人也能感受到这份知识的魅力和力量，并且体会到学习的乐趣所在，而不是仅仅停留在死记硬背的层面。

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