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出版者:Springer-Verlag New York Inc

作者:Hochreiter, Sepp (EDT)/ Wagner, Roland (EDT)

出品人:

页数:482

译者:

出版时间:

价格:84.95

装帧:Pap

isbn号码:9783540712329

丛书系列:

图书标签:

• 生物信息学
• 计算生物学
• 基因组学
• 蛋白质组学
• 生物统计学
• 数据挖掘
• 算法
• 生物医学
• 系统生物学
• 进化生物学

《古老星辰的回响：宇宙起源与演化之谜》 本书并非关于生物信息学研究的开发，而是一次深入宇宙深处的探索之旅，旨在揭示我们从何而来，宇宙又将走向何方。我们将一同追溯宇宙诞生的黎明，审视那些塑造了我们所见星系的无形之手，并思考那最终的命运。 第一章：大爆炸的序曲 本章将带领读者穿越时间的长河，回到宇宙的起点——那个被科学界普遍接受的“大爆炸”。我们将详细解析这一理论的核心观点，包括早期宇宙的高温高密状态、宇宙的快速膨胀以及由此产生的第一批基本粒子。我们将探讨支持大爆炸理论的关键观测证据，如宇宙微波背景辐射的发现及其精确测量，以及宇宙大尺度结构的形成。此外，我们还将触及一些与大爆炸相关的未解之谜，例如奇点问题以及宇宙暴胀理论的提出和发展。本章将以一种引人入胜的方式，向读者展现宇宙从虚无中诞生的宏伟画卷。 第二章：星辰的诞生与演化 本书的第二章将聚焦于宇宙中最迷人的现象之一——星辰的诞生与演化。我们将深入了解星际物质的构成，以及在引力作用下，这些尘埃与气体如何凝聚成恒星的摇篮——星云。随后，我们将详细阐述恒星形成的不同阶段，从原恒星的形成到主序星阶段的稳定燃烧，再到不同质量恒星最终的生命终结。我们将剖析恒星内部的核聚变过程，这是星辰之所以能够发光发热的根本原因。对于质量巨大的恒星，我们将探讨它们戏剧性的死亡方式，如超新星爆发，以及这些爆发对宇宙化学元素分布的重要影响。本书还将介绍白矮星、中子星和黑洞等致密天体的形成机制，并描绘它们在宇宙中的独特地位。 第三章：星系的构成与结构 离开了孤立的恒星，我们将目光转向宇宙的宏伟结构——星系。本章将系统地介绍星系的分类，包括螺旋星系、椭圆星系和不规则星系，并分析它们各自的形成原因和动力学特征。我们将深入探讨构成星系的物质组成，除了恒星和星际物质外，还将重点介绍暗物质的概念及其对星系形成和运转至关重要的作用。我们将解析星系盘、核球、晕等结构，以及中心黑洞在塑造星系演化过程中的潜在影响。此外，本章还将讨论星系碰撞和合并等动力学过程，以及这些过程如何影响星系的形态和星系内恒星的形成活动。 第四章：宇宙的化学组成与元素的起源 本书的第四章将带我们追溯宇宙中各种元素的起源。我们将从最简单的氢和氦开始，理解它们在大爆炸初期是如何形成的。随后，我们将重点阐述恒星内部核聚变如何一步步“炼制”出更重的元素，例如碳、氧、铁等。我们将详细解释不同质量的恒星在元素合成方面的差异，以及超新星爆发在制造和播撒更重元素（如金、银、铀等）过程中的关键作用。本书还将介绍一些较为罕见的元素是如何在宇宙中产生的，例如通过中子星合并等极端天体事件。通过理解元素的起源，我们将更加深刻地认识到我们自身以及地球上的万物，都与遥远的星辰有着千丝万缕的联系。 第五章：生命的种子与行星的形成 在了解了星系的构成和元素的起源后，本章将进一步探讨生命出现的条件以及行星的形成过程。我们将分析行星形成所需的关键物质，即星际尘埃和气体，以及它们如何在原行星盘中聚集。我们将描述行星从小行星体到岩石行星和气态巨行星的演化路径。本书还将探讨适居带的概念，以及行星磁场、大气层和液态水的存在对于生命诞生的重要性。我们将审视地球生命起源的各种假说，并思考宇宙中是否存在其他孕育生命的行星。 第六章：宇宙的未来与终极命运 本书的最后一章将带领读者展望宇宙的未来。我们将讨论目前主流的宇宙学模型，例如加速膨胀的宇宙，并分析暗能量在此过程中扮演的关键角色。我们将探讨宇宙可能的终极命运，包括“大冻结”、“大撕裂”和“大挤压”等理论，并分析每种理论所依据的科学证据和理论推演。本书还将触及一些关于宇宙循环的猜想，以及未来宇宙学研究可能探索的方向。我们将以一种开放的心态，审视宇宙宏大的时间尺度，并对人类在其中所处的位置进行深刻的思考。 《古老星辰的回响：宇宙起源与演化之谜》旨在通过深入浅出的方式，将复杂的天体物理学和宇宙学知识呈现给广大读者，激发大家对宇宙的无限好奇和探索精神。本书将带领您穿越时空的洪流，感受宇宙的壮丽与神秘，并思考我们在浩瀚星海中的位置。

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这本书，老实说，我原本是抱着极大的期望去阅读的，毕竟名字听起来就充满了前沿科技感。我期待能在这本书里找到关于生物信息学最新算法的深入剖析，或者至少是一些能够指导我进行实际项目开发的实战经验。然而，当我翻开目录并开始深入阅读后，我发现它似乎更偏向于对某个特定领域历史沿革的梳理，而非我所期盼的“研发”层面。书中花费了大量的篇幅来介绍早期基因测序技术是如何一步步发展起来的，以及不同学派在理论构建上的争论。这对于一个希望快速掌握现代高通量数据分析工具的读者来说，无疑是一种“理论的马拉松”。我得承认，历史背景的铺陈是扎实的，引用的文献也足够权威，但对于如何搭建一个高效的分析流程，如何优化现有代码的运行效率，这些关键的“研发”细节却着墨不多。特别是当涉及到最新的深度学习模型在蛋白质结构预测中的应用时，作者仅仅是泛泛而谈，没有给出任何可供复现的代码示例或详细的数学推导，让人感觉像是在读一本精彩的学术综述，而不是一本指导实践的“研发”手册。对于那些希望将知识转化为实际生产力的工程师或初级研究人员来说，这本书的实用价值打了折扣。

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这本书的排版和语言风格，坦白说，有些古板得令人费解。它似乎更像是一本面向研究生二年级或更高级别读者的教材，而不是面向更广泛的“研发”社区的参考书。每一个章节都遵循着极其严谨的逻辑结构，首先抛出定义，然后是复杂的数学公式推导，最后才是极其简短的应用案例。我花了很大力气去消化那些冗长的数学公式，希望能从中提炼出关键的算法思想。然而，当真正想在实际工作中应用这些知识时，我发现自己常常需要跳到其他的在线资源，去寻找更直观的解释或更现代的实现方式。例如，书中对某种经典聚类算法的描述，其细节之繁琐，足以让初学者望而却步。更令人困惑的是，一些关键术语的定义在不同章节之间存在细微的差异，这在要求精准性的生物信息学领域是致命的缺陷。我期待的是一种更具互动性、更易于理解的叙述方式，能引导读者逐步构建起清晰的认知框架，而不是直接将一个庞大的知识体系砸到读者面前。这本书更像是给领域内的“哲学家”准备的，而非“工程师”。

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阅读体验上，这本书给人的感觉是“知识的堆砌而非知识的提炼”。全书的篇幅极其庞大，内容密度极高，但这种密度带来的不是豁然开朗，而是知识的冗余和疲劳。很多本可以一句话带过的概念，在书中被拆解成了好几段复杂的文字进行阐述，使得整体阅读节奏缓慢而拖沓。我感觉作者试图将所有已知的、相关的知识点都塞进这本书里，却忽略了读者的认知负荷。在尝试查找特定问题的答案时，我常常需要花费大量时间在章节之间跳转，因为同一主题的内容被分散在不同的上下文中讨论，缺乏一个清晰的、模块化的结构来支持快速检索。如果这是一本专著，我们或许可以接受其叙事上的连贯性；但作为一本“研发”工具书，其碎片化的知识组织方式极大地削弱了其作为参考手册的效能。总而言之，这本书更像是一份详尽但缺乏重点的百科全书，而不是一本能激发创新和指导快速开发的“研发”指南。

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这本书的“研发”视角似乎停滞在了十年前的某个时间点。在快速迭代的生物技术面前，知识的半衰期越来越短。我阅读这本书时，最大的感受就是它缺乏对当前主流工具链的敏感性。例如，关于基因组组装的章节，其重点仍在传统的二代测序数据与短读长信息的整合，对于长读长技术（如PacBio或Nanopore）带来的范式转变几乎没有涉及，更不用说基于AI的从头组装工具的兴起。在数据可视化方面，书中介绍的图表类型也显得非常陈旧，完全没有涵盖当下流行的交互式可视化工具（如Plotly或Altair）在生物数据探索中的强大能力。这让我不禁怀疑，作者是否长期脱离了一线的研究实践。一本面向“研发”的书，理应是站在浪尖上的，它应该引导我们去思考下一个十年，而不是仅仅沉湎于过去成功的经验。这本书更像是一份详尽的历史文献汇编，而不是一份指引未来方向的研发蓝图，对于希望紧跟时代步伐的读者来说，吸引力实在有限。

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我尝试将这本书作为我一个小型项目的基础参考，但很快就碰了壁。项目需要处理大规模的单细胞RNA测序数据，核心挑战在于降维和细胞亚群的精准识别。我原以为书中会提供关于流形学习在生物数据分析中应用的深度讨论，或者至少是对现有主流软件优缺点的批判性分析。结果，书中关于“数据降维”的一章，内容更像是一次对主成分分析（PCA）原理的复习课，对非线性降维技术的提及寥寥无几，更别提那些真正能处理高维、稀疏数据的现代技术。当我试图在书中寻找关于数据预处理步骤的实用技巧时，比如如何有效地去除批次效应，我只找到了非常概括性的描述，缺乏实际操作层面的建议。这种感觉就像是，作者非常清楚这个领域“应该”做什么，但完全没有兴趣去展示“如何”具体去做。对于一个需要立刻解决实际数据瓶颈的研究人员来说，这本书的价值更多体现在提供背景知识的“广度”上，而不是解决问题的“深度”上，实用性严重不足，可以说是“知其然，而不知其所以然”的典范。

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