Modeling Biomolecular Networks pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Oxford Univ Pr

作者:Sengupta, Anirvan M.

出品人:

页数:208

译者:

出版时间:2012-8

价格:$ 78.54

装帧:HRD

isbn号码:9780198568049

丛书系列:

图书标签:

• 生物分子网络
• 系统生物学
• 网络建模
• 生物信息学
• 计算生物学
• 蛋白质互作
• 基因调控
• 代谢网络
• 数学建模
• 生物网络分析

深入探究复杂生命系统的动态图景：系统生物学前沿方法与应用 本书将带您领略系统生物学领域的最新研究进展，聚焦于如何运用先进的计算模型和实验技术，来解析和理解生命系统在不同尺度下的复杂行为。本书内容涵盖了从基因调控网络到细胞信号通路，再到整个器官系统功能调控的多个层面，旨在为研究人员提供一套全面、实用的工具箱和理论框架，以应对当前生命科学研究中的核心挑战。 第一部分：系统生物学的基础范式与计算建模 本部分首先回顾了系统生物学的核心理念，强调了从还原论向整体论转变的必要性。我们将深入探讨构建有效生物学模型的关键步骤，包括数据驱动模型的构建、参数的估计与不确定性分析。 第一章：生物学复杂性的量化与描述 本章将详细介绍描述复杂生物系统的数学语言。重点关注微分方程模型（如常微分方程和偏微分方程）在模拟动态过程中的应用，以及布尔网络和概率图模型在处理离散和随机性生物事件中的优势。我们将详细分析如何选择合适的模型范式来准确反映特定的生物学问题，并引入信息论和网络熵的概念，用于量化生物系统的复杂性和信息处理能力。讨论内容将包括如何从高通量数据（如RNA-seq和ChIP-seq）中提取网络拓扑信息，并讨论如何将这些拓扑信息融入到动态模型中。 第二章：参数估计与模型验证的挑战 在生物系统建模中，参数的准确估计往往是最大的瓶颈。本章将系统介绍参数估计的各种计算方法，包括贝叶斯推断（如MCMC方法）、非线性最小二乘法及其在处理生物数据噪声和稀疏性问题时的改进策略。此外，我们将深入探讨模型验证的严格性要求，包括使用独立的实验数据进行前向预测验证，以及如何通过敏感性分析来识别模型中的关键控制点。本章将辅以实际案例，展示如何利用梯度下降法和进化算法优化复杂的非线性模型参数。 第三章：网络拓扑分析的高级视角 系统生物学的核心在于网络。本章超越了传统的度分布和聚类系数分析，引入了更精细的网络拓扑度量。我们将探讨小世界网络、无标度网络的生物学意义，并重点介绍模块化分解技术（如基于谱聚类和信息论的分解方法）在识别功能模块（如信号通路簇或代谢单元）中的应用。此外，对于多层网络（Multi-layer Networks），即同时包含蛋白质-蛋白质相互作用、基因调控和代谢流信息的网络，如何进行整合分析将是本章的重点内容。 第二部分：跨尺度动态模拟与数据整合 本部分将焦点从静态网络结构转向了时间维度上的动态模拟，并探讨如何有效地整合异构数据源以提高模型的预测能力。 第四章：细胞信号转导网络的动力学模拟 细胞信号通路是生命活动的核心调控机制。本章将聚焦于如何使用反应速率方程（Rate Law）来精确描述激酶-底物磷酸化/去磷酸化循环的动力学。我们将详细阐述如何处理酶促反应的非线性，以及如何利用准稳态近似（Quasi-Steady State Approximation, QSSA）和稳态近似（Pseudo-Steady State Approximation, PSSA）来简化高维模型，从而提高计算效率，同时不显著牺牲生物学准确性。案例研究将集中于MAPK通路和NF-$kappa$B通路的开关行为和振荡现象的模拟。 第五章：基因表达调控的随机性与噪音分析 基因表达过程本质上是随机的，尤其是在单细胞水平上。本章将介绍如何使用化学反应网络的随机模拟方法（如Gillespie算法及其变体）来捕捉基因表达中的内在噪音。我们将量化不同噪声来源（如转录启动子随机结合、mRNA降解的随机性）对下游蛋白表达变异性的贡献，并讨论生物系统如何通过调控网络结构或反馈回路来最小化或利用这种噪音。 第六章：代谢网络流分析与稳态预测 代谢组学数据和基因组学信息的整合对于理解细胞的宏观表型至关重要。本章将深入讲解代谢流平衡分析（Flux Balance Analysis, FBA）的核心原理，以及如何将其扩展到考虑反应速率限制的动力学模型中（Constraint-Based Modeling, CBM）。我们将展示如何通过修改外部边界条件（如营养物质供应）来预测微生物在不同培养条件下的生长速率和产物生成，以及如何利用基因扰动数据来推断代谢网络的重塑机制。 第三部分：从模型到干预：系统生物学的应用前沿 本部分将讨论如何利用建立的系统模型来指导实验设计、药物开发和疾病机制的深入理解。 第七章：优化药物靶点识别与组合疗法设计 将系统模型应用于药物研发是当前研究的热点。本章将介绍如何利用网络模型来识别那些对系统稳定性具有最大影响的“关键节点”（Essential Nodes）。我们将详细阐述如何使用扰动分析（如虚拟基因敲除或抑制剂模拟）来评估单一药物的效力，并重点探讨组合疗法的设计策略。这包括使用算法搜索具有协同效应的药物组合，以克服耐药性问题，并提供预测特定患者群体响应的个性化治疗框架。 第八章：免疫系统动力学的建模与预测 免疫系统是一个典型的、高度动态和适应性的复杂网络。本章将聚焦于T细胞活化、抗体生成等关键免疫过程的动力学建模。我们将探讨如何使用基于主体的模型（Agent-Based Models, ABM）来模拟细胞间的空间交互和群体行为，尤其是在疫苗接种和肿瘤免疫微环境中的应用。讨论将包括如何将病原体入侵的速率和免疫细胞的招募动力学整合到一个统一的框架中，以预测感染进程和免疫逃逸机制。 第九章：定量系统生物学的未来方向与挑战 本章将展望定量系统生物学领域的前沿趋势。我们将讨论大数据时代下，如何有效整合时空多组学数据（Spatio-temporal Multi-omics Data）的挑战，并介绍机器学习，特别是深度学习方法（如图神经网络 GNN）在生物网络预测和模型简化中的新兴作用。最后，本书将探讨构建可泛化、可解释的“数字孪生”细胞或器官模型的长期愿景，以及实现跨学科知识的有效转化所需要的持续努力。 本书特点： 方法驱动： 侧重于介绍解决实际生物学问题的具体计算和数学方法，而非仅仅罗列结果。 跨学科融合： 汇集了数学、物理学、计算机科学和生命科学的前沿思想。 案例详实： 每章均配有来自真实研究的案例分析，帮助读者理解理论到实践的转化过程。 本书适合于系统生物学、生物工程、生物物理学以及计算生物学领域的高级本科生、研究生和专业研究人员。阅读本书，您将能够掌握驾驭复杂生命系统动态行为所需的强大分析能力。

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