Reverse Engineering Biological Networks pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Wiley-Blackwell

作者:Stolovitzky, Gustavo 编

出品人:

页数:285

译者:

出版时间:2008-1

价格:£ 80.00

装帧:平装

isbn号码:9781573316897

丛书系列:

图书标签:

生物网络
逆向工程
系统生物学
网络分析
生物信息学
建模
计算生物学
基因调控
蛋白质互作
合成生物学

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具体描述

Computational biologists are striving to "reverse engineer" the underlying networks of interactions between the molecules in the cell. This volume and the conference it reports on attempt a systematic evaluation of reverse engineering methods. The DREAM project brings together a diverse group of researchers to clarify potentials and limitations of the enterprise of reverse engineering cellular networks. An important aspiration of the project is to compare the effectiveness of different methods in reverse engineering biological networks. Evaluating this requires a "gold standard" network for which at least the true topology of connections is known. Many participants, especially the computational biologists, believe that synthetic networks are good candidates for this purpose because, at least for now, only they can be described with certainty. Experimental biologists, however, worry that unless the project addresses real biological networks, it could evolve into a mathematical exercise with little impact on biology. These and other ideas are discussed.

NOTE: Annals volumes are available for sale as individual books or as a journal. For information on institutional journal subscriptions, please visit www.blackwellpublishing.com/nyas. ACADEMY MEMBERS: Please contact the New York Academy of Sciences directly to place your order (www.nyas.org). Members of the New York Academy of Science receive full-text access to the Annals online and discounts on print volumes. Please visit http://www.nyas.org/MemberCenter/Join.aspx for more information about becoming a member

《细胞信号传导的复杂机制：从分子到系统的整合分析》本书导言生命系统的核心在于其错综复杂的分子网络。细胞信号传导，作为生命活动得以调控的基石，涉及蛋白质、脂质、核酸等各类分子之间动态的、高度整合的相互作用。本书旨在深入剖析当前理解细胞信号通路网络的最新进展、挑战与未来方向。我们关注的重点并非孤立的通路，而是如何从一个更宏观、更系统的角度，去理解这些网络如何协同工作，以应对环境刺激并维持细胞稳态。第一部分：基础单元的精细描绘本部分侧重于构成信号网络的关键分子事件的精确测定与建模。第一章：新型激酶与磷酸酶的生物化学特性研究激酶和磷酸酶是信号传导网络中的主要调控开关。本章将详述近年来新发现的一批关键激酶（如特定类型的MAPK、PI3K家族成员，以及新型的酪氨酸激酶）在不同细胞环境下的分子动力学特征。重点讨论这些酶的亚细胞定位、底物特异性及其激活阈值如何被微小的环境变化所精确调控。同时，我们将回顾磷酸酶在信号清除和“时序记忆”功能中的作用，特别是那些具有独特结构域、能够识别特定磷酸化模式的“密码子”磷酸酶。本章强调的是，单个分子事件的化学计量学和反应速率常数如何为网络动态提供基础参数。第二章：非经典信号分子与细胞间通讯的调控传统的信号通路研究多聚焦于膜受体和第二信使。然而，新兴证据表明，许多非蛋白分子，如特定的代谢物（如琥珀酸、乳酸）和细胞外囊泡（EVs，包括外泌体和微泡），在细胞间的远距离和近距离通讯中扮演了核心角色。本章将详细探讨这些非经典信号如何跨越细胞膜屏障，并与经典信号通路（如NF-$kappa$B或Wnt通路）发生交叉对话（Crosstalk）。我们将特别关注代谢流如何影响信号转导的“能耗”与“资源分配”问题。第三章：蛋白质翻译后修饰（PTMs）的复杂编码磷酸化只是PTMs的冰山一角。本章将聚焦于泛素化、乙酰化、甲基化和脂化等多种PTMs如何协同作用，形成一个比单纯的“开关”更为复杂的“编码系统”。我们将分析特定的PTM组合如何影响蛋白质的构象稳定性、与其他蛋白的相互作用界面，以及其在核内和细胞质内的转运。通过整合先进的质谱技术和定点突变研究，本章旨在阐明PTMs如何实现对细胞行为的精细、多维度的调控，而非简单的“开启/关闭”。第二部分：网络的拓扑结构与动态行为本部分将信号网络的视角从单个分子提升至整体架构，探讨网络结构如何决定其功能输出。第四章：网络拓扑学在信号整合中的应用信号网络并非随机连接的集合，而是具有特定拓扑结构（如模块化、层级性、反馈回路）。本章将运用图论和网络科学的工具，分析不同信号拓扑结构（如串联、并联、核心-边缘结构）在处理多重刺激时的优势与劣势。特别关注“多价接头蛋白”（Scaffolds）在稳定特定网络模块、防止信号泄漏方面的关键作用。我们将探讨如何通过改变连接权重（即蛋白质的表达或修饰水平），使网络在不同功能状态间快速切换。第五章：时序依赖性与记忆效应的机制解析细胞对刺激的反应不仅取决于刺激的强度，更取决于其持续时间和频率。本章深入探讨信号通路如何建立“生物学记忆”。这涉及到负反馈和正反馈回路的精确平衡，以及蛋白降解速率在维持瞬时响应和长期适应性反应中的作用。我们将分析特定蛋白的缓慢周转率如何导致信号的“滞后效应”，以及如何利用计算模型来预测网络在周期性或阶跃性刺激下的稳态与振荡行为。第六章：细胞命运决定中的多通路耦合细胞分化、增殖与凋亡等关键命运决定过程，往往不是由单一通路驱动，而是多个信号通路交汇的结果。本章侧重于这些信号网络的“汇聚点”（Convergence Points）和“分岔点”（Branching Points）。通过对特定转录因子激活的信号输入进行量化分析，本章旨在阐明不同信号通路的相对强度如何被整合（例如，通过逻辑门操作），最终诱导细胞进入特定的命运轨迹，同时解释在细胞异质性中，相同的输入如何导致不同的输出。第三部分：系统建模与前沿实验方法论本部分聚焦于解析复杂网络所需的先进工具和理论框架。第七章：基于动力学的数学建模方法学解析复杂信号网络的动态行为，数学建模是不可或缺的工具。本章将系统介绍描述信号转导的微分方程方法（如质量作用定律、米氏方程），以及如何有效地拟合这些模型参数。重点讨论了在面对高维度的生物数据时，如何运用贝叶斯推断和全局敏感性分析来简化模型复杂度，并识别对网络行为起决定性作用的“瓶颈”步骤，从而指导后续的实验验证。第八章：高通量成像技术在网络解析中的革新传统的生物化学分析往往破坏了细胞的局部环境。本章探讨如何利用活细胞成像技术，如FRET/BRET、光激活显微镜（PALM/STORM）以及多重荧光标记技术，实现对信号分子在时间和空间维度上的实时、高分辨率追踪。特别关注如何利用这些技术来量化细胞内特定区域（如内涵体、核周区）的信号浓度梯度和分子间相互作用的瞬时变化。第九章：网络扰动与功能验证的整合策略理解网络功能的最终途径是系统性地扰动它。本章回顾了基因编辑（CRISPR/Cas9）、化学遗传学（DREADDs）和光遗传学等先进工具，如何被用于精确调控网络中的特定节点。强调“反事实推理”的实验设计：通过系统性地移除或增强一个组件，观察对整个系统输出的连锁效应，从而验证计算模型预测的网络连接性与功能重要性。结论：通往可预测生物系统的未来展望本书的最终目标是超越对单个信号事件的描述，建立一个可以预测细胞响应和病理状态转变的综合性框架。我们将总结当前方法论的局限性，并展望多组学数据（基因组学、蛋白质组学、代谢组学）的深度整合，如何能最终描绘出细胞信号网络的“全景图”。未来的挑战在于如何将这些静态的“零件清单”转化为能够解释复杂、非线性生物现象的动态蓝图。