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出版者:Chapman & Hall/CRC

作者:Michael S. Waterman

出品人:

页数:448

译者:

出版时间:1995-06-01

价格:USD 88.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780412993916

丛书系列:

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• MathematicalBiology
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经典天文学观测与数据处理 作者： 罗伯特·詹姆斯，艾米莉亚·陈 出版社： 恒星之光学术出版社 出版日期： 2024年10月 --- 综述与定位 《经典天文学观测与数据处理》旨在为天文学、物理学及相关工程领域的研究生、高年级本科生以及专业研究人员提供一套全面且深入的指南，涵盖了从地面和空间望远镜的仪器原理到复杂观测数据的精确处理与分析的全过程。本书严格聚焦于传统电磁波谱波段（从射电到可见光和近红外）的观测技术，深入探讨了数据校准、图像重建以及误差分析等核心环节，致力于培养读者独立处理复杂天文数据的能力。 本书的特点在于其平衡性：一方面，它详尽地介绍了经典光学望远镜、光谱仪、光度计等仪器的物理基础和设计考量；另一方面，它着重讲解了如何使用成熟的软件工具包（如 IRAF 替代方案及现代 Python 库的特定模块）对原始数据进行严谨的科学化处理，确保最终结果的可靠性与可重复性。 --- 第一部分：天文学观测基础与仪器原理 第一章：电磁波谱与天文观测基础 本章从电磁波的性质出发，回顾了不同波段（射电、微波、红外、可见光、紫外、X射线和伽马射线）穿过地球大气层的特性，并解释了为什么不同的天文现象需要针对性地选择观测波段。重点讨论了大气消光、视宁度（Seeing）对地面观测的影响，并引入了辐射度量学的基础概念，如天光通量密度、亮度温度和比亮度。 第二章：地面望远镜系统设计与误差源 本章深入剖析了现代大型地面望远镜的光学系统，包括反射镜的类型（如卡塞格林、施密特系统）、主动光学和自适应光学（AO）系统的基本工作原理。详细分析了影响观测质量的系统误差，包括仪器内部的几何畸变、指向误差、焦平面非均匀性以及机械漂移等。 第三章：经典探测器技术 详细介绍了用于可见光和近红外波段的主要电荷耦合器件（CCD）的工作机制。探讨了不同类型的CCD（如深耗尽型、背照式）的特性，包括量子效率（QE）、暗电流、读出噪声和饱和容量。对于射电天文，则阐述了低噪声放大器（LNA）和混频器的设计对系统噪声温度的影响。 第四章：光谱仪与光度计设计 本章区分了高分辨率光谱观测和低分辨率成像测光的需求。对于光谱仪，重点讲解了色散元件（如衍射光栅、棱镜）的选型、分辨率的定义（R = λ/Δλ）以及仪器线形（Instrumental Line Shape, ILS）的测量与校正。在光度计部分，详述了标准滤光片系统（如 UBVRI 系统）的定义、零点校准和大气改正的物理模型。 --- 第二部分：原始数据获取与预处理 第五章：观测数据结构与元数据管理 本章指导读者理解标准天文数据格式（如 FITS 文件）的结构，特别是其头文件（Header）中包含的关键元数据，如曝光时间、观测坐标、指向信息、仪器设置等。强调了数据溯源性和元数据完整性在科学重复性中的关键作用。 第六章：光学/红外原始数据校准流程 这是本书的核心技术章节之一。系统地介绍了 CCD 原始数据（Raw Data）到科学数据（Science Data）转化的标准流程： 1. 偏置场（Bias）校正： 消除读出噪声和电子基线的影响。 2. 暗场（Dark）校正： 扣除由热效应产生的暗电流累积。 3. 平场（Flat-Fielding）： 使用平场帧消除像素响应不均匀性和光斑效应。详细讲解了平场帧的制作方法（如天空平场与使用专门光源的平场）。 4. 背景扣除与天光校正： 针对大面积场域或长时间曝光，精确估算和扣除背景辐射。 第七章：光谱数据的前期处理 专注于光谱数据的校准。包括对光谱仪原始二维图像的校准（去除杂散光和暗电流），波长定标（使用标准恒星或汞灯/氖灯谱线进行线性/非线性映射），以及增益与响应函数的校正。本章还将讨论如何通过模型拟合来优化 ILS 的确定。 第八章：射电数据校准与干涉测量基础 对于射电天文学数据，本章概述了系统噪声校正（如Tsys校正）、延迟校正和相位校正的必要性。重点介绍了干涉测量数据的基本概念，包括基线长度、采样函数（P-band）和傅里叶变换关系，为后续的成像处理打下基础。 --- 第三部分：高级数据处理与分析技术 第九章：图像处理与去卷积 讲解了如何应对观测数据的模糊问题。深入探讨了点扩散函数（Point Spread Function, PSF）的表征，并详细介绍了反卷积技术（如维纳滤波、Lucy-Richardson 算法）在提高图像分辨率和分离重叠目标中的应用。讨论了自适应光学（AO）系统在实时补偿大气湍流方面的作用。 第十章：误差分析与不确定性量化 科学结论的可靠性依赖于严格的误差分析。本章讲解了如何量化系统误差和统计误差（如泊松噪声）。详细介绍了误差传播定律在多步骤数据处理链中的应用，并指导读者如何构建完整的误差预算，从而确定最终测量结果的置信区间。 第十一章：源测量与特征提取 介绍从处理后的图像或光谱中提取物理参数的方法。包括： 光度测量： Aperture photometry（孔径测光）与 PSF fitting 的比较，以及如何处理星周期的恒星亮度变化。 光谱参数提取： 谱线展宽的物理意义（热运动、湍流、旋转）、信噪比对线形拟合的影响，以及如何从光谱中确定红移和丰度。 第十二章：观测数据管理与归档实践 强调现代天文学研究中数据共享和长期保存的重要性。本章介绍了数据管理计划（DMP）的基本要素，数据存储的最佳实践，以及如何使用标准化的命名约定和数据组织结构来提高项目的可维护性和与其他研究人员的协作效率。 --- 附录 附录A：常用天文单位与换算表。 附录B：经典光学和光谱仪的几何光学基础回顾。 附录C：IRAF 脚本的替代方案与现代开源库（如 Astropy, SciPy/NumPy）在数据处理中的应用实例片段。

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这本书的封面设计给我留下了深刻的第一印象——沉稳而又不失现代感，蓝灰色的主色调搭配清晰的字体，透露出一种严谨的学术气息，仿佛预示着它将带领读者踏上一段探索计算生物学奥秘的旅程。我是一个对生命科学充满好奇，同时又对计算机技术抱有浓厚兴趣的学习者，在信息爆炸的时代，如何将这两大领域有机结合，理解生命活动的计算原理，一直是我的一个重要学习目标。在翻开这本书之前，我内心曾有过一些小小的担忧，比如担心内容过于晦涩难懂，或者案例不够贴近实际应用，导致学习过程枯燥乏味。然而，当我浏览完目录，并阅读了前几章后，这些顾虑便烟消云散了。作者在开篇部分就以非常生动形象的比喻，将复杂的计算生物学概念“翻译”成了易于理解的语言，比如将基因组比作一本庞大的生命之书，而计算生物学家的任务就是学会这本“书”的语言，并从中解读出生命的密码。这种“从宏观到微观”的引入方式，极大地激发了我继续深入探索的欲望。

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我一直认为，一本书的价值不仅在于它传授了多少知识，更在于它能否激发读者的思考和探索欲望。《Introduction to Computational Biology》无疑是一本能够做到这一点的优秀教材。书中在讲解每一个概念时，都不仅仅停留在“是什么”的层面，而是深入探讨“为什么”和“如何做”。例如，在介绍基因组注释时，作者不仅仅列举了各种注释工具，还深入分析了不同工具的原理、优缺点以及在实际应用中可能遇到的问题。这种深度解析，让我能够更全面地理解问题，并能够批判性地思考不同的解决方案。此外，书中还提出了一些开放性的问题，鼓励读者进行进一步的思考和研究，这对于培养科研思维非常有帮助。

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我尤其惊喜于这本书在讲解一些前沿概念时的深度和广度。例如，在关于系统生物学的章节，作者并没有停留在简单的概念介绍，而是深入探讨了如何利用计算模型来理解复杂的生物网络，如代谢通路、信号转导通路和基因调控网络。书中对布尔网络、微分方程模型以及Agent-based模型的介绍，都让我大开眼界。我发现，计算生物学并不仅仅是处理数据，更重要的是构建模型来理解和预测生命系统的行为。书中关于网络拓扑分析的讨论，让我理解了为什么某些节点在网络中扮演着如此重要的角色，以及如何通过分析网络的结构来推断其功能。此外，关于数据挖掘和机器学习在生物学中的应用，也是本书的一大亮点。作者详细介绍了各种监督学习和无监督学习算法，以及它们如何被用于基因功能预测、疾病诊断和药物发现。这些内容为我提供了一个全新的视角来思考生物学问题。

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总而言之，《Introduction to Computational Biology》不仅仅是一本教科书，更像是一位循循善诱的良师益友。它以清晰的逻辑、生动的案例和深入的讲解，为我打开了计算生物学的大门，让我对这个学科有了更深刻的认识和更浓厚的兴趣。这本书不仅为我打下了坚实的理论基础，更重要的是，它教会了我如何运用计算思维来分析和解决生物学问题。我强烈推荐这本书给所有对计算生物学感兴趣的学生、研究人员以及任何想要了解生命科学的计算方法的人。它将是一次物超所值的阅读体验。

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这本书的结构安排非常合理，循序渐进，让我这个之前对计算生物学了解不多的读者，也能一步步建立起完整的知识体系。开头部分，作者非常细心地从生物学最基本的问题讲起，比如DNA的结构与功能，然后自然地过渡到生物序列的表示和比对。我非常喜欢作者在讲解动态规划算法时的思路，他没有直接给出复杂的公式，而是先通过一个简单的例子，比如计算两个字符串的最长公共子序列，来引入动态规划的核心思想——“最优子结构”和“重叠子问题”。接着，再将这个思想应用到DNA序列的比对上。这种由浅入深、由易到难的学习路径，让我感觉学习过程非常顺畅，并且能够真正理解算法背后的逻辑，而不是死记硬背。

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书中的案例研究部分是我认为最宝贵的财富之一。仅仅学习理论知识是不够的，更重要的是知道如何将这些理论应用到实际问题中。《Introduction to Computational Biology》在这方面做得非常出色。作者选取了多个在计算生物学领域具有代表性的研究案例，例如，如何利用基因组测序数据来识别新的基因，如何通过分析蛋白质相互作用网络来理解细胞的功能，以及如何利用机器学习模型来预测药物的疗效。在讲解每个案例时，作者都详细描述了研究背景、遇到的挑战、所采用的计算方法，以及最终的实验结果。这些案例让我看到了计算生物学在解决实际生物学问题中的强大力量，也为我今后的学习和研究指明了方向。

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在阅读《Introduction to Computational Biology》的过程中，我最大的感受就是它将复杂的生物学问题与精妙的计算方法完美地结合在了一起。作者以一种非常清晰且逻辑严谨的方式，向读者展示了如何运用计算机科学的工具和思想来解决生物学中的核心问题。无论是基因的测序、比对、组装，还是蛋白质的结构预测、功能分析，书中都提供了详尽的阐述。我尤其喜欢书中关于算法复杂度的分析，它让我理解了为什么在处理大规模生物数据时，选择合适的算法至关重要。作者并没有回避技术细节，而是用一种易于理解的方式，将那些看似枯燥的算法原理，变得生动有趣。

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从一名初学者，到能够初步理解计算生物学领域的核心概念，这本书为我打开了一扇全新的大门。我尤其欣赏作者在讲解过程中所采用的循序渐进的教学方法。在介绍DNA序列分析时，并非直接抛出复杂的算法，而是先从生物学上的基本问题出发，比如为什么我们需要比较不同的DNA序列？比较的目的是什么？然后逐步引入比对算法的原理，例如Needleman-Wunsch算法和Smith-Waterman算法，并解释它们各自的适用场景和优缺点。书中还穿插了大量精心设计的插图和流程图，将抽象的算法逻辑可视化，使得理解过程变得直观而高效。我还记得有一个章节专门讨论了如何利用计算方法来预测蛋白质的三维结构。起初，我以为这会是一个极其高深且充满数学公式的部分，但作者通过生动的类比，将蛋白质折叠的过程比作一件精巧的机械装置在特定环境下自行组装，解释了力场、能量最小化等概念，并详细介绍了常用的预测方法，如同源建模和从头预测。这些讲解让我感觉，即使没有深厚的生物化学或物理学背景，也能逐步掌握其中的精髓。

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作为一名在生物信息学领域摸索多年的科研人员，我深知理论知识与实际操作之间的鸿沟。许多教材在讲解理论时，往往会忽略实际应用中的细节和挑战，导致读者在面对真实数据时无从下手。《Introduction to Computational Biology》在这方面做得尤为出色。书中不仅详细阐述了各种计算生物学算法的原理，更重要的是，它提供了大量实际案例研究，涵盖了基因组学、转录组学、蛋白质组学等多个热门领域。例如，在基因组组装部分，作者就以一个经典的酵母基因组组装项目为例，详细介绍了从原始测序数据到最终基因组序列的整个过程，包括质量控制、读长拼接、纠错、以及最终的基因组图谱构建。书中的每一个案例都配有清晰的数据描述和代码示例（尽管我这里没有直接看到代码，但从描述上可以推断），这极大地帮助我理解了这些算法是如何在实际问题中应用的。通过这些案例，我不仅巩固了理论知识，更学会了如何将这些知识转化为解决实际科研问题的工具。

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坦白说，在阅读这本书之前，我对“计算生物学”这个术语的理解可能还停留在比较表层的概念。我以为它只是关于如何使用计算机来处理一些生物数据。但随着阅读的深入，我才意识到它远不止于此。这本书让我领略到了计算生物学作为一门交叉学科的魅力，它不仅仅是生物学与计算机科学的简单叠加，而是一种全新的思考方式和解决问题的方法论。书中对生命现象的“计算性”进行了深入的探讨，例如，如何用计算模型来模拟细胞的生长和分裂，如何利用算法来理解进化过程中的群体遗传学，甚至如何用计算方法来设计和优化生物系统。我印象最深的是书中对“信息论”在生物学中的应用的讨论，这让我意识到，生命本身就是一个巨大的信息处理系统，而计算生物学正是帮助我们解读这个系统的关键。

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