Catalyzing Inquiry at the Interface of Computing and Biology pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:National Academies Press

作者:Committee on Frontiers at the Interface of Computing and Biology

出品人:

页数:468

译者:

出版时间:2005-12-5

价格:USD 69.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780309096126

丛书系列:

图书标签:

计算生物学
生物信息学
系统生物学
交叉学科
科学计算
建模
模拟
数据分析
生物工程
人工智能

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小哈图书下载中心

qciss.net

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

The remarkable growth of both computer science and biology in recent decades has drawn attention to their areas of intersection. Both fields have much in common; they are among the most rapidly changing fields of science, they both deal with very complex systems, and they both have profound implications for science and society. To examine the potential for greater interaction between the two fields, the National Research Council undertook a study looking at ways computational science can aid the development and understanding of biology and how the biological sciences might facilitate new and more powerful computational methods. This book presents an analysis of the potential synergies at the interface of the two fields and of ways to develop new collaborations between researchers in both areas to exploit those synergies. The book provides a large sample of well-documented examples of these interactions. The study concludes that the impact of computing on biology will be deep and profound and span virtually all areas of life science research. Computational biology will ultimately become part of the biological sciences. The impact of biology on computing is less certain, but could be substantial and should be pursued.

好的，这是一份关于一本虚构图书的详细简介，该书名为《计算生物学前沿：从数据到洞察的范式转换》，内容聚焦于计算方法在生物学研究中的应用与发展，同时探讨了数据驱动的生物科学范式转型。 --- 图书名称：《计算生物学前沿：从数据到洞察的范式转换》作者：艾莉森·李 (Dr. Allison Lee), 迈克尔·陈 (Dr. Michael Chen) 出版社：环球科学出版社出版日期： 2024年秋季 --- 图书简介《计算生物学前沿：从数据到洞察的范式转换》是一部全面而深入的专著，旨在为生物学家、计算机科学家、数据分析师以及对新兴生物技术领域感兴趣的研究人员，提供理解和掌握现代计算生物学核心原理和前沿应用的路线图。本书不仅仅是一本技术手册，更是一部探讨科学方法论变革的论著，阐述了在海量生物数据（如基因组学、蛋白质组学、影像学）的背景下，计算思维如何重塑生命科学的发现过程。本书结构严谨，分为四个核心部分，层层递进，覆盖了从基础概念到尖端应用的广泛议题。第一部分：生物数据时代的基石本部分着重于构建理解计算生物学的理论框架和基础知识。我们首先探讨了“大数据”在生物学中的具体表现形式，包括高通量测序数据的结构、单细胞分析的复杂性以及生物信息学数据库的演进。第一章：生物信息学的历史沿革与当前挑战本章回顾了DNA序列比对算法（如BLAST和Smith-Waterman）的发展历程，并重点分析了现代数据产生的速度与传统分析方法的不匹配性。我们探讨了数据集成（Data Integration）在理解复杂生物系统中的关键作用，并引入了“数据治理”和“可重复性危机”等关键议题，强调了标准化数据格式和元数据管理的重要性。第二章：统计推断与机器学习导论针对生物学研究中常见的低样本量与高维度数据的特点，本章详细介绍了回归分析、生存分析等经典统计方法在临床和队列研究中的应用。随后，我们引入了监督学习与无监督学习的基础模型，如支持向量机（SVMs）和聚类算法（如k-means、DBSCAN），并提供了生物学案例说明如何选择合适的模型进行表型预测和亚群划分。第三章：高效计算环境的构建现代生物学分析离不开高性能计算。本章聚焦于实验性地搭建可扩展的分析流水线（Pipelines）。内容涵盖了集群计算（HPC）、云计算平台（AWS/Azure/GCP）在处理基因组组装和大规模蛋白质结构预测中的优势与局限，以及容器化技术（Docker/Singularity）在确保分析环境可移植性上的关键贡献。第二部分：基因组学与转录组学的计算深度解析本部分深入到最活跃的生物学应用领域，即基因组和转录组数据的定量分析。本书强调了从原始测序数据（FASTQ文件）到功能性注释的全流程计算策略。第四章：从序列到变异：基因组分析的计算挑战详细讨论了从序列比对（Alignment，如BWA）到变异检测（Variant Calling，如GATK）的计算步骤。重点分析了结构变异（SV）和拷贝数变异（CNV）的识别算法，并介绍了如何利用功能性注释工具（如ANNOVAR）评估变异的潜在致病性。本章还探讨了群体遗传学中用于推断选择压力的计算模型。第五章：单细胞革命：解析异质性景观单细胞测序数据的出现彻底改变了我们对组织异质性的理解。本章聚焦于ScRNA-seq数据的降维（如PCA, UMAP, t-SNE）和细胞类型聚类技术。我们详细对比了Seurat和Scanpy等主流分析包的内在机制，并介绍了轨迹推断（Trajectory Inference）算法在模拟细胞分化路径中的应用。第六章：表观遗传学与染色质可及性建模本章涵盖了ChIP-seq和ATAC-seq数据的处理。重点在于识别增强子和启动子区域的计算方法，以及如何整合这些数据来构建基因调控网络模型。我们探讨了差异结合分析（DAB）和峰值预测的统计学稳健性。第三部分：蛋白质组学与结构生物学的计算未来生命的功能最终由蛋白质执行。本部分关注如何利用计算方法解析蛋白质的功能、结构和相互作用网络。第七章：蛋白质组学数据的高通量处理聚焦于质谱（MS）数据的分析，包括肽段识别、定量分析（如iTRAQ, TMT）和蛋白质相互作用组（PPI）的发现。本章深入探讨了基于深度学习的蛋白质结构预测模型（如AlphaFold2）的原理及其在辅助功能注释中的潜力。第八章：分子动力学与结构模拟本章介绍了分子动力学（MD）模拟在研究蛋白质构象变化、药物靶点结合机制中的应用。讨论了力场选择的敏感性、采样技术（如Metadynamics）以及如何从长时间尺度的模拟轨迹中提取有意义的生物学信息。第九章：网络生物学：从点到系统将生命系统视为复杂的相互作用网络，本章阐述了图论算法在生物网络分析中的应用，包括中心性度量（Centrality Measures）、模块化检测以及疾病通路重建。我们着重分析了如何整合多组学数据来构建更加鲁棒的“多层网络”（Multi-layer Networks）。第四部分：面向未来的计算范式最后一部分将目光投向驱动下一次生物学发现浪潮的关键技术，特别是人工智能的深入融合。第十章：深度学习在生物学中的新机遇本章详细介绍了卷积神经网络（CNNs）在生物医学影像分析（如组织病理学和高内涵筛选）中的应用，以及循环神经网络（RNNs）和Transformer模型在处理序列数据（DNA、RNA）方面的优势。重点讨论了模型的可解释性（Explainable AI, XAI）在建立生物学信任中的重要性。第十一章：因果推断与实验设计随着计算能力的增强，我们有能力从相关性推向因果性。本章探讨了如何利用先进的统计和机器学习方法（如因果图、Do-calculus）来设计更具洞察力的实验，并从观测数据中推断潜在的生物学因果关系，特别是在处理混杂因素的场景下。第十二章：计算伦理、数据共享与科学的未来本书以对计算生物学未来方向的展望收尾。我们讨论了大规模基因组数据库的隐私保护技术（如联邦学习），以及如何通过建立开放科学平台来加速知识的传播。本章强调了跨学科合作的必要性，并提出了在处理高风险AI模型时，研究人员需要承担的社会责任。 --- 目标读者：博士研究生、博士后研究人员、资深生物信息学家、从事AI与生命科学交叉研究的工程师，以及希望系统性掌握计算生物学新范式的临床研究者。本书以其详尽的案例分析、清晰的算法解释和对前沿研究的批判性探讨，成为理解和推动现代生物学发现不可或缺的参考工具。它不仅教授“如何计算”，更引导读者思考“为何这样计算”，从而真正实现从原始数据到深刻生物学洞察的范式转换。