Introduction to Computational Neurobiology and Clustering pdf epub mobi txt 電子書下載在線閱讀 2026

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出版者:World Scientific Pub Co Inc

作者:Ferraro, Enrico

出品人:

頁數:229

译者:

出版時間:

價格:$ 105.09

裝幀:HRD

isbn號碼:9789812705396

叢書系列:

圖書標籤:

計算神經生物學
神經科學
機器學習
聚類分析
數據分析
生物信息學
計算建模
神經網絡
生物統計學
人工智能

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具體描述

This volume provides students with the necessary tools to better understand the fields of neurobiological modeling, cluster analysis of proteins and genes. The theory is explained starting from the beginning and in the most elementary terms, there are many exercises solved and not useful for the understanding of the theory. The exercises are specially adapted for training and many useful Matlab programs are included, easily understood and generalizable to more complex situations. This self-contained text is particularly suitable for an undergraduate course of biology and biotechnology. New results are also provided for researchers such as the description and applications of the Kohonen neural networks to gene classification and protein classification with back propagation neutral networks.

神經生物學與計算方法的前沿探索圖書名稱：深入理解復雜係統：從分子機製到認知行為圖書簡介：本書旨在為讀者提供一個關於復雜生物係統——特彆是神經係統——運作機製的全麵、多層次的深入理解。我們超越瞭對單個神經元或特定迴路的孤立研究，而是聚焦於如何運用計算建模、係統生物學方法以及大規模數據分析技術，來揭示大腦如何從分子、細胞、迴路到整體行為層麵實現信息處理和功能整閤。全書結構嚴謹，內容涵蓋瞭從基礎理論到尖端實驗技術的廣泛領域，力求為研究人員、高級學生以及對神經科學交叉領域感興趣的專業人士提供一個堅實的知識框架和實用的工具集。第一部分：神經係統的基礎構建塊與動態建模本部分首先迴顧瞭神經科學的基石——神經元和突觸。然而，我們並未停留在經典的 Hodgkin-Huxley 模型上。我們將重點探討新穎的離子通道動力學，包括它們在不同環境（如代謝壓力、局部pH變化）下的調節機製，以及這些微觀變化如何影響細胞興奮性的宏觀錶現。我們引入瞭非綫性動力學理論來描述單個神經元的放電模式，分析瞭尖峰序列中隱藏的復雜模式，如倍周期分岔和混沌行為。在細胞間連接層麵，我們深入研究瞭突觸可塑性的多尺度機製。這不僅包括長時程增強（LTP）和長時程抑製（LTD）的分子生物學路徑（如CaMKII的激活、AMPA受體的內吞與外排），更重要的是，我們構建瞭基於化學反應擴散方程的突觸權重更新模型，用以模擬突觸連接在學習和記憶過程中的動態重塑。我們還將討論神經遞質釋放的隨機性與精確性之間的權衡，並利用概率模型來量化這些隨機事件對信息傳遞保真度的影響。第二部分：迴路功能與網絡拓撲結構復雜的認知功能源於大規模神經元網絡的協同作用。本部分將網絡理論的強大工具箱應用於神經科學的實際問題。我們首先分析瞭大腦皮層的基本振蕩模式——從伽馬波到阿爾法波——並探討瞭這些振蕩在信息編碼和信息流同步中的作用。我們引入瞭耦閤振蕩器模型來解釋不同腦區之間如何實現相位鎖定和頻率同步，這被認為是高級認知功能（如注意力切換和工作記憶維持）的基礎。在網絡拓撲結構方麵，我們詳細考察瞭真實大腦網絡的無標度（Scale-Free）特性和高集聚性（Small-World）特徵。我們討論瞭這些特定拓撲結構如何優化信息傳輸效率與結構魯棒性之間的平衡。通過圖論分析方法，我們將識彆齣網絡中的核心樞紐（Hubs）和模塊（Modules），並結閤功能性連接（Functional Connectivity）的數據，探討這些結構特徵如何與特定疾病狀態（如癲癇的擴散路徑或精神分裂癥中的連接障礙）相關聯。第三部分：計算方法論與數據驅動的推理本部分是全書的計算核心，重點在於如何將復雜的生物學觀測轉化為可量化的、可預測的模型。我們首先迴顧瞭高維數據降維技術在神經數據分析中的應用，包括主成分分析（PCA）和非綫性流形學習（如t-SNE和UMAP）在解析記錄到的神經元群活動空間中的作用。隨後，我們深入探討瞭因果推斷的計算方法。不同於簡單的相關性分析，我們闡述瞭如何利用格蘭傑因果檢驗和結構方程模型（SEM）來嘗試建立神經迴路中信息流動的方嚮性假說。特彆地，我們將引入動態因果建模（DCM），解釋如何利用貝葉斯框架來評估不同模型結構（即不同的連接假設）對實際記錄到的神經活動（如fMRI或LFP）的擬閤優度。在模型構建方麵，本書強調基於生物學約束的參數估計。我們介紹如何利用變分推斷（Variational Inference）和馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法來對復雜的神經動力學模型進行參數擬閤，並量化模型的不確定性。我們還會討論神經活動解碼技術，例如使用綫性判彆分析（LDA）和支持嚮量機（SVM）來從大規模神經元放電序列中實時重構運動意圖或感官輸入。第四部分：從細胞到行為的整閤視角最後，本書將視角提升至理解宏觀行為的計算基礎。我們分析瞭決策製定的計算模型，特彆是纍積證據模型（Drift-Diffusion Models, DDM），探討瞭這些模型如何解釋反應時間與準確性之間的權衡，以及這些參數如何受到神經遞質係統（如多巴胺和去甲腎上腺素）調控的影響。我們還將關注具身認知（Embodied Cognition）的計算挑戰。這涉及如何構建能夠與環境進行實時交互的仿真模型，模擬運動控製與感覺反饋的閉環係統。我們將討論強化學習（Reinforcement Learning, RL）框架在解釋大腦如何學習奬勵預測誤差和指導自主行為中的核心地位，並將經典的TD誤差信號與神經科學觀察到的多巴胺能信號進行映射和對比。通過這種自下而上與自上而下的綜閤分析，本書旨在描繪一幅完整、動態的神經係統運作圖景，為下一代神經科學傢和計算工程師提供必要的理論工具和跨學科的思維範式。