A Problems Approach to Introductory Biology pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Amer Society for Microbiology

作者:White, Brian T./ Mischke, Michelle

出品人:

页数:276

译者:

出版时间:2006-9

价格:$ 39.49

装帧:Pap

isbn号码:9781555813727

丛书系列:

图书标签:

生物学
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具体描述

This is an excellent teaching supplement for introductory biology courses. The book introduces a set of problems that guide students through the fundamental steps necessary to develop critical thinking and problem-solving skills. Exercises are designed to measure student learning and help individual students focus their efforts on those areas that need improvement. presents practice problems for the most challenging topic areas in introductory biology provides detailed solutions to all problems on the accompanying CD-Rom features computer-based and "pen-and-paper-based" problems that increase in level of difficulty within each chapter

《生命科学前沿：复杂系统与新兴技术在生物学中的应用》书籍简介本书深入探讨了当代生命科学研究中最为激动人心且发展迅速的领域——复杂系统理论在生物学中的应用，以及新兴技术如何重塑我们对生命现象的理解。我们旨在为具有一定生物学基础的读者提供一个前瞻性的视角，聚焦于跨学科的思维方式和解决复杂生物学问题的工具箱，而非基础概念的重复讲解。第一部分：复杂性思维的基石本部分着重于构建理解生物系统的复杂性框架。我们摒弃了还原论的局限，转而采用系统生物学的视角，强调相互作用和涌现现象的重要性。第一章：从组件到网络：生物系统的拓扑结构本章将详细阐述如何使用图论和网络科学的原理来建模生物数据。我们将探讨蛋白质-蛋白质相互作用网络（PPI）、基因调控网络（GRN）以及代谢通路的结构特性。讨论的重点包括网络的中心性度量（如度中心性、介数中心性）如何揭示关键的调控节点（Hubs），以及模块化结构在生物功能分区中的意义。我们将分析真实数据集案例，展示如何识别生物网络中的功能模块和潜在的疾病靶点。重点关注无标度网络和随机网络在描述不同生物系统时的适用性差异。第二章：动态系统的数学描述本章聚焦于使用微分方程和非线性动力学来描述生物过程的时间演化。我们将超越简单的稳态分析，深入探讨自激振荡（如细胞周期调控）、混沌现象在生态系统中的潜在表现，以及为什么生物系统对初始条件的微小扰动如此敏感。讨论内容包括极限环、分岔分析在理解细胞命运决定过程中的应用，例如，如何通过数学模型解释表皮细胞向角质细胞分化的“开关”行为。我们还会触及随机微分方程在建模基因表达的内在噪音问题上的作用。第三章：涌现与自组织现象生命系统的核心魅力在于其复杂功能从简单规则中涌现的能力。本章将通过案例研究，剖析细胞形态建成、细菌群体行为（如生物膜的形成）和群体感应（Quorum Sensing）等现象背后的自组织机制。重点将放在信息在分布式系统中如何传播和处理，以及如何利用元胞自动机（Cellular Automata）来模拟这些过程的宏观后果，例如组织再生中的模式形成。第二部分：前沿技术与数据驱动的生物学本部分将介绍近年来爆发性增长的实验技术，以及如何利用这些技术产生的大规模、高维度数据，结合计算方法来解决复杂的生物学难题。第四章：高通量组学数据的整合与解释随着单细胞测序（scRNA-seq, scATAC-seq）的普及，生物学家面临的是一个由数百万个数据点组成的复杂“云”。本章不侧重于技术操作，而是聚焦于数据集成和降维策略。我们将详细讨论使用流形学习（如t-SNE, UMAP）来可视化和解释高维单细胞数据，识别新的细胞亚群和细胞轨迹推断。同时，探讨多组学（Multi-omics）数据融合的统计学挑战和方法，例如，如何整合基因组变异数据、转录组表达数据和表观遗传学标记，以构建更完整的疾病模型。第五章：计算成像与空间生物学空间信息在理解组织功能中至关重要。本章探讨了空间转录组学（Spatial Transcriptomics）和高内涵成像（High-Content Imaging）的最新进展。重点在于如何从这些图像数据中提取结构信息，并将其与分子数据相结合。我们将介绍先进的图像分割算法和深度学习在识别细胞微环境（TME）中复杂相互作用方面的应用，例如，如何量化肿瘤浸润淋巴细胞与癌细胞之间的距离和形态关系，这对于预测免疫治疗反应至关重要。第六章：合成生物学中的控制与设计合成生物学要求我们不仅要理解生命系统，还要能够设计和构建新的生物部件和回路。本章将重点讨论如何利用控制论原理来设计稳定的、可预测的基因回路。内容包括如何使用负反馈和前馈回路来抵消内在的生物噪音，以及如何应用模型预测（Model Predictive Control, MPC）的理念来优化生物反应器的性能。我们将分析基于CRISPR技术的复杂基因网络重编程，强调在设计过程中必须考虑系统的鲁棒性和适应性。第三部分：建模复杂疾病与药物发现的新范式本部分将综合前述的理论和技术，应用于理解和干预人类最棘手的疾病。第七章：从多基因风险到疾病网络扰动传统上将疾病归因于单个基因的观点已被证明是不足的。本章深入探讨如何利用遗传关联研究（GWAS）的成果来构建“疾病网络”。我们将介绍如何识别疾病特异性的网络模块（Disease Modules），以及这些模块如何跨越多个细胞类型和组织。重点是分析环境因素或药物干预如何通过影响这些网络模块的拓扑结构来改变疾病的表型。第八章：药代动力学/药效学（PK/PD）模型的精细化在药物开发中，准确预测药物在体内外的行为至关重要。本章超越标准的线性PK/PD模型，转而探讨生理学模型（PBPK）如何纳入更复杂的细胞动力学和组织异质性。我们将讨论如何利用个体化的模型参数，结合患者的生物标志物数据，实现更精准的剂量优化和毒性预测。特别关注抗生素耐药性模型的建立，它本质上是一个涉及竞争和进化的复杂适应性过程。第九章：人工智能在生物学发现中的角色本章聚焦于深度学习（Deep Learning）在处理非结构化生物数据中的变革性潜力。我们将详细分析卷积神经网络（CNNs）在生物图像分析中的应用，以及循环神经网络（RNNs）和Transformer模型在处理序列数据（如蛋白质结构预测或基因组序列功能注释）中的优势。讨论将着重于如何构建可解释的AI（XAI）模型，以确保计算预测能够转化为可验证的生物学假设，从而避免“黑箱”风险。结论：面向未来的生物学研究本书的结论部分将展望生命科学领域在未来十年可能出现的范式转变，强调跨学科合作的必要性，以及对计算素养和系统思维的迫切需求。我们鼓励读者将本书所介绍的复杂性工具和新兴技术视为解决生物学基本问题的有力武器，推动发现的边界。