Protein Modeling with Bioinformatics and Biophysics pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Elber, Ron

出品人:

页数:350

译者:

出版时间:2008-6

价格:$ 101.64

装帧:HRD

isbn号码:9780387329888

丛书系列:

图书标签:

蛋白质建模
生物信息学
生物物理学
蛋白质结构预测
分子动力学
蛋白质设计
计算生物学
结构生物学
蛋白质功能
生物信息学方法

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具体描述

At the core of biological complexity are the small machines that maintain the whole: the protein molecules. Proteins are encoded by DNA sequences, spontaneously adopt unique three-dimensional shapes, and perform a wide range of biological functions in living systems. Scientists from a broad range of disciplines are fascinated by these biological machines and use computational means to study the evolution, biophysical properties and biological context of proteins. This book discusses the interface between the different disciplines and the mixed sets of theoretical and computational methods used by each to study proteins. Tools vary from machine learning and statistical methods to text matching and identification of homologous proteins, to statistical physics formulation of random energies and protein folding, and to molecular dynamic simulations of proteins in action. Protein Modeling with Bioinformatics and Biophysics will benefit scientists and advanced-level students interested in this interdisciplinary field.

好的，这是一份关于一本名为《Protein Modeling with Bioinformatics and Biophysics》的图书的简介。请注意，此简介不包含该书的任何实际内容，而是基于书名推断出的、假设其内容会涵盖的领域和主题的详细描述。 --- 图书简介：《Protein Modeling with Bioinformatics and Biophysics》一本书籍，深入探索蛋白质结构预测、设计与功能机制的计算前沿在生命科学的宏大图景中，蛋白质无疑是执行生命活动的核心分子机器。它们的多样化功能，从催化生化反应到构建细胞结构，都直接源于其精确的三维结构。然而，将蛋白质的氨基酸序列（一级结构）转化为精确、可预测的三维构象（三维结构），并进一步理解其动态行为和功能机制，一直是生物物理学、生物化学和计算科学领域面临的重大挑战。本书《Protein Modeling with Bioinformatics and Biophysics》正是为跨越这些学科边界的研究人员、高级本科生和研究生精心打造的一部权威指南。它系统性地整合了生物信息学（Bioinformatics）的强大计算工具集与生物物理学（Biophysics）对分子间相互作用、能量学和动力学的深刻理解，旨在为读者提供一套完整的、用于解析和设计蛋白质系统的现代建模框架。全书结构清晰，逻辑严密，从基础理论构建到前沿应用实践，层层递进。我们首先聚焦于蛋白质结构预测的基础理论。读者将首先接触到蛋白质折叠问题的热力学与动力学基础，理解为什么构象空间如此庞大，以及如何利用物理化学原理来定义能量景观。随后的章节将详细剖析序列比对与同源建模（Homology Modeling）的精细操作。这包括对模板选择的严格标准、结构比对算法的优化，以及如何通过高精度建模技术来弥补序列信息不足带来的挑战。进入核心的从头计算（Ab Initio）部分，本书将详尽阐述构建完整结构模型的计算策略。这不仅仅是算法的堆砌，更是对物理驱动力的深入剖析。我们探讨了如何有效地采样构象空间，如何利用残基间相互作用的经验势能函数（Force Fields）来评估结构稳定性，以及蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）和分子动力学模拟（Molecular Dynamics, MD）在蛋白质折叠路径探索中的关键作用。本书特别强调了现代基于机器学习和深度学习的结构预测范式，如AlphaFold等突破性技术的理论基础、数据处理流程以及它们对传统方法的革新意义。生物物理学的视角整合是本书的一大特色。我们深信，有效的建模必须植根于真实的分子物理。因此，本书花费大量篇幅介绍如何将自由能计算整合到建模流程中。读者将学习到诸如热力学积分（Thermodynamic Integration）和自由能微扰（Free Energy Perturbation, FEP）等先进技术，用于量化结合亲和力、稳定性和相变过程。此外，对于蛋白质的功能动态性，本书引入了分子动力学模拟的高级应用，包括加速采样技术（如Well-Tempered Metadynamics和Replica Exchange MD），以揭示酶促反应的过渡态结构、蛋白-蛋白复合物的组装机制以及构象柔性在信号传导中的作用。在生物信息学的实践工具方面，本书提供了详实的指导。我们将介绍如何利用蛋白质结构数据库（如PDB）进行高效的数据挖掘和分析，如何使用各种结构比对工具来识别结构域和保守基序。更重要的是，本书探讨了结构-功能关联的建模。例如，如何利用计算方法预测位点突变对稳定性的影响（ΔΔG预测），如何通过网络分析识别关键残基，以及如何基于结构模型设计蛋白质-配体或蛋白-蛋白相互作用的抑制剂或激动剂。本书的最后部分聚焦于蛋白质设计的前沿领域。从基于物理的理性设计到结合进化信息的定向进化（Directed Evolution）指导下的设计，我们探讨了如何利用反向折叠（Inverse Folding）问题来构建具有特定拓扑结构的新型蛋白质支架。这包括设计稳定的多聚体、人工酶以及用于生物材料的新型结构蛋白。目标读者：本书适合于希望掌握从序列到结构预测的完整计算工具链的生物物理学家、生物化学家、药物化学家以及计算生物学家。它不仅是一本技术手册，更是一部培养批判性思维的教材，引导读者理解计算模型背后的物理学假设，从而能够设计出更可靠、更具生物学意义的蛋白质模型。通过阅读本书，读者将具备驾驭当前蛋白质建模领域最复杂挑战的能力，为推进结构生物学、药物研发和合成生物学的发展奠定坚实的计算基础。 ---