Handbook of System Biology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CRC Pr I Llc

作者:Konopka, Andrzej K.

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:2006-11

价格:$ 90.34

装帧:HRD

isbn号码:9780824725204

丛书系列:

图书标签:

• 系统生物学
• 生物信息学
• 计算生物学
• 建模
• 网络分析
• 基因调控
• 蛋白质组学
• 代谢组学
• 合成生物学
• 生物系统

生物学前沿探索：系统生物学原理与方法 图书名称：《系统生物学原理与方法导论》 引言：跨越学科的生命科学新范式 生命科学正经历一场深刻的变革，传统的还原论方法在解析复杂生命现象时已显现出局限性。机体的生命活动，从分子调控到细胞网络的涌现，无不体现出系统的复杂性与动态性。为了应对这一挑战，《系统生物学原理与方法导论》应运而生，旨在为读者构建一个全面、系统的认知框架，理解生命系统的内在逻辑与运行机制。本书聚焦于将数学、物理学、计算机科学与生物学深度融合，探索生命系统在不同层次上的相互作用、信息传递与功能实现。 第一部分：系统生物学的理论基石与历史沿革 第一章：系统生物学的哲学思想与学科定位 本章首先追溯了系统生物学从早期“整体论”思想的萌芽到当代数据驱动型学科的演进历程。我们将详细阐述系统生物学与传统分子生物学、生物化学的核心区别，强调系统生物学关注的是关系（Relationships）而非孤立的组分（Components）。系统生物学倡导从自下而上（Bottom-up）和自上而下（Top-down）相结合的视角，构建可预测的生物模型。此外，本章深入探讨了复杂性理论在生物学中的应用，解析了“涌现现象”（Emergent Phenomena）在理解细胞功能中的关键作用。 第二章：生物系统层次结构与特征分析 生命是一个多尺度、多层次的复杂结构。本章系统梳理了生物系统从基因组、转录组、蛋白质组到细胞器、细胞、组织乃至整个人体的层级结构。重点分析了在不同层次上，系统行为的特征（如反馈回路、振荡、稳态维持）是如何通过组分间的交互作用产生的。我们将引入拓扑结构（Topology）的概念，解释网络结构如何决定系统的功能可塑性与鲁棒性。 第二部分：数据采集与高通量实验技术 系统生物学的发展离不开海量、高维度的生物学数据的支持。本部分将详尽介绍当前用于获取系统级信息的关键技术。 第三章：组学技术：数据的基础来源 本章聚焦于新一代组学技术，包括基因组测序（NGS）的最新进展、转录组测序（RNA-seq）在揭示基因表达动态中的应用、蛋白质组学（尤其是定量蛋白质组学）如何描绘功能分子图谱，以及代谢组学（Metabolomics）如何捕捉细胞的最终生理状态。强调了数据采集过程中的偏差控制与标准化问题。 第四章：高通量功能验证与相互作用组学 除了静态组学数据，理解分子间的动态相互作用至关重要。本章详细介绍蛋白质-蛋白质相互作用网络（PPI）、基因调控网络（GRN）的实验捕获方法，如酵母双杂交（Y2H）、ChIP-seq以及基于成像的实时监测技术（如FRET/BRET）。特别探讨了如何利用高内涵筛选（HCS）技术从细胞表型层面反推潜在的网络调控。 第三部分：生物信息学与网络建模方法 系统生物学的核心在于如何处理和解释复杂数据，并将其转化为可操作的数学模型。 第五章：系统生物学中的网络构建与分析 本章是全书方法论的核心。首先介绍如何从高通量数据中推断和构建不同类型的生物网络（包括因果网络与相关性网络）。随后，深入讲解网络拓扑分析的工具，如中心性指标（度中心性、介数中心性）、模块识别（社区发现算法）以及关键节点的筛选。我们将讨论如何基于网络结构来预测核心调控因子和潜在的药物靶点。 第六章：动力学建模与仿真：从网络到功能 构建静态网络不足以解释生命系统的动态变化。本章侧重于微分方程模型（ODEs/PDEs）在描述生化反应速率、信号转导通路中的应用。我们将介绍布尔网络（Boolean Networks）在模拟基因调控逻辑中的简洁性，以及概率模型在处理生物系统不确定性方面的优势。重点演示如何利用仿真工具检验模型的预测能力，并与实验数据进行迭代验证。 第七章：统计推断与数据驱动的系统建模 现代系统生物学高度依赖统计学方法从噪声数据中提取信号。本章涵盖了降维技术（如PCA, t-SNE）在数据可视化中的应用，以及用于特征选择和模型简化（如LASSO回归）的统计方法。特别关注基于贝叶斯框架的参数估计与模型不确定性量化。 第四部分：系统生物学的核心应用领域 本书最后部分将理论和方法应用于解决关键的生物学问题。 第八章：疾病的系统生物学解析 癌症、代谢综合征等复杂疾病并非由单一基因突变引起，而是多通路失调的结果。本章探讨如何应用系统方法识别疾病的系统标志物，并理解疾病状态下网络拓扑结构的重塑。我们将分析药物联合治疗的系统效应，旨在实现更精准的个性化医疗策略。 第九章：合成生物学：设计与工程的终极目标 系统生物学不仅用于理解现有系统，更重要的目标是设计新的生物功能。本章介绍了如何将系统模型用于指导生物体的工程改造，如设计新的代谢路径以提高产物得率，或构建具有特定逻辑门功能的细胞电路。探讨了自下而上设计的原则和面临的挑战。 结论：展望未来系统生物学的集成化与智能化 系统生物学正朝着更具集成性、更高维度和更强预测性的方向发展。未来的工作将更加依赖于人工智能和机器学习技术来处理TB级的多组学数据，并最终实现对生命系统从分子到生态尺度的精确控制与设计。 附录：常用软件工具与编程基础 为实践导向，附录将介绍常用的系统生物学分析软件（如Cytoscape, R/Bioconductor环境）的基本操作和脚本示例，帮助读者将理论知识转化为实际分析能力。

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