Mathematical Support for Molecular Biology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:American Mathematical Society

作者:Martin Farach-Colton

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1999-01

价格:USD 71.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780821808269

丛书系列:

图书标签:

• 数学建模
• 生物信息学
• 分子生物学
• 计算生物学
• 算法
• 统计学
• 生物数学
• 数学应用
• 交叉学科
• 理论生物学

探索物质世界的精密交响：一本关于分子生物学计算方法的指南 本书将带您深入探究分子生物学研究中至关重要的计算方法和数学原理。我们并非仅仅陈述枯燥的公式，而是通过生动、直观的方式，揭示这些工具如何帮助我们理解生命最基本的运作机制。 数学工具的基石： 生命现象，从DNA的复制到蛋白质的折叠，无不蕴含着精妙的数学规律。本书将从基础出发，为您梳理在分子生物学研究中不可或缺的数学分支。 统计学与概率论： 无论是分析基因测序数据中的变异率，还是评估实验结果的显著性，统计学都是我们解读海量生物信息的眼睛。您将学习如何运用描述性统计来概括数据特征，掌握推断性统计的核心思想，理解假设检验的逻辑，以及如何运用回归分析来探索变量间的关系。概率论则能帮助我们理解随机事件在生物过程中的作用，例如基因突变的发生概率，以及如何在分子水平上预测特定事件的出现。我们将通过实际的分子生物学案例，例如分析SNP（单核苷酸多态性）的分布频率，或者评估某个基因表达水平差异是否具有统计学意义，来具象化这些概念。 线性代数： 在高维数据分析中，线性代数扮演着关键角色。您将接触到向量和矩阵的概念，理解它们如何用来表示基因表达矩阵、蛋白质相互作用网络等复杂生物数据。学习特征值和特征向量的分解，将帮助您理解主成分分析（PCA）等降维技术，从而有效地可视化和分析多维生物学数据。本书还会探讨矩阵运算在网络分析中的应用，例如如何使用邻接矩阵来描述蛋白质-蛋白质相互作用网络，并通过矩阵运算来分析网络的连通性和中心性。 微积分： 许多生物过程是连续变化的，微积分正是描述这些动态过程的语言。我们将探讨导数在描述反应速率、酶动力学中的应用，理解积分如何用于计算累积效应，例如药物在体内的累积浓度。偏导数则将帮助我们理解多变量系统，例如考虑多种因素对基因调控网络影响的模型。您将看到，如何运用微积分来建立描述细胞内信号转导通路动力学的模型，或者分析DNA复制过程中碱基配对的速率。 离散数学与图论： 基因组序列的排列、生物通路的网络结构，都可以用离散的结构来表示。图论为我们提供了一种强大的工具来描述和分析这些相互关联的生物实体。您将学习如何用图来表示生物分子之间的相互作用，理解图的遍历算法在搜索特定序列或通路中的应用。例如，如何用图论来分析代谢通路，识别关键的限速酶，或者如何用序列比对算法（本质上是图的搜索问题）来寻找相似的DNA或蛋白质序列。 分子生物学中的数学应用： 数学不仅仅是抽象的工具，更是理解和预测生命现象的有力武器。本书将聚焦于数学在分子生物学各个前沿领域的具体应用。 基因组学与生物信息学： 基因组测序技术产生了海量的数据，如何从这些数据中提取有用的信息，离不开精密的数学算法。我们将深入研究序列比对算法（如Needleman-Wunsch和Smith-Waterman算法），理解动态规划的思想如何帮助我们找到最优的序列相似性匹配。此外，还将探讨基因预测、基因组注释、变异检测等工作中常用的统计模型和机器学习技术。您将了解如何运用隐马尔可夫模型（HMM）来识别基因的编码区，以及如何使用贝叶斯方法来推断基因的进化历史。 蛋白质科学： 蛋白质的结构决定了其功能。本书将介绍如何利用数学模型来预测蛋白质的三维结构，例如基于序列信息的统计势能方法。我们将探讨蛋白质动力学模拟中的数学方法，理解分子动力学模拟如何通过求解牛顿运动方程来描绘蛋白质在时间尺度上的行为。您还将了解蛋白质折叠的统计力学模型，以及如何使用数学工具来分析蛋白质-配体相互作用。 系统生物学： 理解复杂的生物网络，需要整合多学科的知识和数学建模。系统生物学旨在构建描述整个细胞或生物体的数学模型。我们将探讨如何使用微分方程组来描述信号转导通路和代谢网络的动力学行为，理解网络扰动分析在理解疾病发生机制中的作用。本书还将介绍如何运用图论和网络分析技术来理解生物网络的拓扑结构，并推断关键的调控节点。 进化生物学： 生命的演化过程是时间和概率的舞蹈。本书将介绍进化树的构建方法，例如最大似然法和最大简约法，理解这些方法如何基于分子数据来推断物种间的亲缘关系。您还将学习如何运用生物钟模型来估算物种分化的时间，以及如何使用概率模型来研究基因的进化速率和突变模式。 学习方法与展望： 本书的编写旨在让不同背景的学习者都能从中受益。我们将采用循序渐进的方式，从基础概念出发，逐步引入更复杂的模型和算法。每一章都将配以精心设计的案例研究，让您在实践中巩固所学。我们鼓励读者积极思考，将数学工具应用于自己感兴趣的分子生物学问题。 随着技术的发展，分子生物学研究正以前所未有的速度前进，数据量呈现爆炸式增长。数学和计算方法将继续在其中扮演核心角色，驱动新的发现，解决前沿的科学问题。掌握这些工具，意味着您将能够更深入地理解生命，更有效地进行科学探索。本书期待成为您在这条激动人心的探索之路上可靠的伙伴。

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我对这本书的期望，主要是它能够为我提供一个清晰的框架，来理解生物信息学中的一些核心数学概念。我一直在思考，在进行生物分子序列比对时，如何用数学来量化相似度，并且如何设计出高效的算法来寻找最佳匹配。我希望这本书能够深入介绍，例如，Needleman-Wunsch算法或者Smith-Waterman算法背后的动态规划思想，以及它们是如何通过构建评分矩阵来计算序列相似度的。另外，我对于“系统发育学”中的数学模型也很好奇，比如，如何利用DNA或者蛋白质序列数据来构建物种的演化树？我希望这本书能够解释，在构建这些树时，所使用的各种距离度量或者最大似然方法。如果它能够进一步介绍，如何用图论来表示和分析生物网络，比如蛋白质-蛋白质相互作用网络，那就更令人兴奋了。我期待这本书能够提供一些关于这些算法的伪代码或者Python示例，让我能够更直观地理解它们的工作原理，并尝试在自己的研究中应用。

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我拿到这本书的时候，首先就被它精美的排版和图文并茂的设计所折服。每一页都充满了信息量，但却没有给人一种拥挤的感觉。我最感兴趣的部分，是如何在分子动力学模拟中使用数学来理解蛋白质的折叠过程。我知道这个过程非常复杂，涉及到大量的粒子相互作用和能量变化。我希望这本书能够深入浅出地介绍，例如，蒙特卡洛方法或者分子动力学模拟中的基本原理，以及它们如何通过数学模型来描述这些分子的运动轨迹和能量状态。特别是，我想知道那些复杂的能量函数是如何建立的，以及它们又是如何被数值方法求解的。当然，我也想了解，在处理大量的模拟数据时，统计学和数据分析技术扮演着怎样的角色。例如，如何从模拟结果中提取出有用的生物学信息，如何评估模拟的准确性，以及如何进行不确定性分析。如果这本书能够提供一些关于如何使用现有的软件工具来执行这些模拟和分析的指导，那就更完美了。我期待它能为我揭示，那些看不见的分子世界，是如何被数学的语言所描绘和理解的。

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我对这本书的期待，主要集中在它如何帮助我理解基因组学中的数据分析。我知道，随着高通量测序技术的发展，我们积累了海量的基因组数据，如何从中提取有价值的信息，是当前生物学研究的一个巨大挑战。我希望这本书能够详细介绍，在基因组比对、变异检测和功能注释等过程中，常用的统计学方法和算法。例如，在进行大规模基因组比对时，动态规划算法是如何工作的？在识别基因组变异时，概率模型又扮演着怎样的角色？我特别想了解，如何利用统计学来评估基因变异的显著性，如何区分功能性的变异和随机的噪声。此外，我对于“机器学习”在基因组学中的应用也非常感兴趣。这本书是否会介绍一些常用的机器学习算法，比如支持向量机或者随机森林，以及如何将它们应用于基因功能预测或者疾病关联研究？我希望它能够提供一些清晰的算法解释和应用场景，让我能够更好地理解这些强大的工具。

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这本书的封面设计就足够吸引人，那种深邃的蓝色背景，配合着分子结构的抽象线条，立刻营造出一种科学而神秘的氛围。我一直对分子生物学领域充满好奇，但又常常被那些复杂的数学模型和统计方法弄得晕头转向。所以，当我看到这本书的标题时，心里就燃起了希望。这本书似乎承诺着一种桥梁，能够连接我理解的生物学概念和那些我一直难以捉摸的数学工具。我希望它能够清晰地解释，例如，在基因组学研究中，统计学是如何帮助我们识别重要的基因变异的？或者在蛋白质结构预测中，微积分和线性代数是如何发挥作用的？我想了解的是，那些复杂的公式背后，究竟是如何转化为对生命奥秘的洞察。我特别期待这本书能够提供一些具体的案例研究，让我看到数学如何在实际的分子生物学问题中得到应用，而不是仅仅停留在理论层面。如果这本书能够像一位耐心的老师，一步一步地引导我，让我逐渐掌握那些数学工具，并理解它们在生物学中的意义，那么它将是我在这个领域探索道路上的一盏明灯。我猜想，这本书的语言应该会尽量避免过于专业化的术语，或者在必要时给予充分的解释，以方便像我这样的跨学科读者。

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说实话，我一直认为数学对于生物学来说，是一种“高级”的技能，很多时候感觉望而却步。但是，这本书的出现，让我看到了希望。我一直在思考，在构建生物学模型时，比如在研究信号传导通路或者细胞网络时，微积分和微分方程是如何被用来描述动态变化的？我特别好奇，那些复杂的反馈回路和非线性动力学，是如何用数学方程来捕捉和分析的。我希望能在这本书中找到答案，比如，如何建立一个简单的信号传导模型，并用微分方程来描述其随时间的变化，然后通过求解这些方程来预测细胞的响应。我希望这本书能够详细解释，什么是“稳态”，什么是“振荡”，以及这些概念在生物系统中的具体意义。另外，我对于“参数估计”和“模型拟合”也很有兴趣，在生物学研究中，我们常常需要根据实验数据来调整模型的参数，这本书是否会介绍相关的数学方法，例如最小二乘法或者最大似然估计？如果能够提供一些实际的例子，展示如何使用这些方法来优化生物学模型的参数，那就太棒了。

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