Systems Biology (Methods in Molecular Biology) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Humana Press

作者:Maly, Ivan V. 编

出品人:

页数:512

译者:

出版时间:2009-03-26

价格:USD 110.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781934115640

丛书系列:Methods in Molecular Biology

图书标签:

Systems Biology
Molecular Biology
Bioinformatics
Computational Biology
Network Biology
Mathematical Biology
Systems Biology Approaches
Genomics
Proteomics
Metabolomics

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具体描述

The rapidly developing methods of systems biology can help investigators to make inference and predictions from their data that intuition alone would not discern; however, the difficulty lies in the broad knowledge of mathematics and engineering that seems to be required to even evaluate the applicability of the methods to the problem at hand. In "Systems Biology," scientists who possess that mathematical knowledge and have applied it effectively to various biological problems contribute methods which reflect their experience, crystallized in a form very similar to typical biological laboratory protocols. In order to best aid researchers, the chapters supply the theory behind the method, its step-by-step implementation, and the pitfalls explained thoroughly and from the practical angle. As a volume of the highly successful Methods in Molecular Biologya" series, this work provides the kind of detailed description and implementation advice that is crucial for getting optimal results. Cutting-edge and easy to use, "Systems Biology" shatters the perceived insurmountable barrier between the laboratory and systems-biological research techniques.

《系统生物学：方法论前沿》一、跨越学科鸿沟，解析生命活动的精妙织锦生命，这一被誉为宇宙中最复杂的现象，其运作机制远非简单的基因或蛋白质功能的叠加。它更像是一张精密的织锦，无数分子、细胞、组织和器官在错综复杂的网络中协同作用，共同谱写着生命的乐章。理解生命的全貌，需要我们跨越传统的学科界限，整合来自分子生物学、遗传学、生物化学、计算科学、数学、物理学乃至工程学等多个领域的知识与方法。正是在这样的时代背景下，《系统生物学：方法论前沿》应运而生，它不仅仅是一本书，更是一座桥梁，连接着前沿的科学发现与创新的研究工具，旨在为探索生命奥秘的研究者们提供一条清晰而深刻的路径。本书聚焦于“系统生物学”这一新兴且蓬勃发展的学科领域，其核心在于对生命系统进行整体性、定量化、动态化的理解。不同于以往“还原论”的研究思路，即将复杂的生命过程分解为单个组分的研究所关注的焦点，《系统生物学》则强调对系统内各组分之间相互作用的关注，以及这些相互作用如何 emergent（涌现）出宏观的生命行为。这就像观察一个城市，我们不仅要了解每一栋建筑、每一辆汽车的构造，更要理解它们之间的交通网络、信息流动以及由此产生的城市整体运作模式。本书的独特之处在于，它并非罗列系统生物学已有的研究成果，而是着重于介绍支撑这些成果的核心方法论。它深入剖析了现代系统生物学研究中不可或缺的实验技术、计算工具和理论框架，为读者提供了一套操作性的指南，使其能够独立设计、执行并解释复杂的系统生物学实验。换句话说，它教会的不是“是什么”，而是“怎么做”，以及“如何理解”。二、实验技术：捕捉生命分子的动态舞蹈在系统生物学的研究中，实验技术是获取数据的基石。本书详细介绍了支撑大规模、高通量数据生成的关键技术，这些技术使得我们能够以前所未有的精度和广度来观察生命系统的运作。高通量组学技术：我们深入探讨了基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学等核心技术。这包括但不限于：新一代测序技术 (NGS)：揭示基因组的完整信息，理解基因的变异和表达调控。本书将介绍NGS在单细胞水平的应用，以及如何通过全基因组重测序来识别与疾病相关的基因变异。 RNA测序 (RNA-seq)：精确量化基因的表达水平，捕捉细胞在不同状态下的转录谱变化。我们将讨论如何设计RNA-seq实验，以及如何处理和分析海量的转录组数据，以识别关键的调控网络。质谱技术 (Mass Spectrometry)：用于鉴定和定量蛋白质的组成和修饰。本书将重点介绍定量蛋白质组学技术，如SILAC、iTRAQ和TMT，以及它们在识别信号转导通路和代谢途径中的应用。代谢组学：绘制细胞内所有小分子代谢物的图谱，理解代谢流量的变化。我们将讨论不同分离和检测技术，以及如何通过代谢组学数据来推断细胞的生理状态和适应性反应。单细胞技术：认识到细胞异质性在生命活动中的重要性，本书特别强调了单细胞技术在系统生物学中的革命性作用。单细胞RNA测序 (scRNA-seq)：揭示单个细胞的转录特征，识别细胞亚群，并追踪细胞命运决定过程。我们将详细介绍scRNA-seq的数据处理流程，包括细胞过滤、聚类分析、细胞类型注释以及轨迹推断。单细胞ATAC测序 (scATAC-seq)：探索染色质可及性，了解基因的转录调控区域。本书将介绍如何整合scATAC-seq数据与scRNA-seq数据，以更全面地理解基因表达的调控机制。单细胞质谱流式技术：同时分析多个蛋白质的表达和细胞表面标记物。我们将讨论其在免疫细胞表型分析和肿瘤微环境研究中的应用。成像技术：视觉是理解复杂系统的有力工具，本书介绍了各种先进的成像技术，它们能够以高分辨率和动态的方式捕捉分子和细胞的行为。超分辨率显微镜：突破光学衍射极限，可视化细胞内分子在纳米尺度上的分布和相互作用。本书将介绍STORM、PALM和SIM等技术，以及它们在研究蛋白质复合物组装和分子动力学方面的应用。活细胞成像：实时监测细胞内的分子事件，捕捉动态过程。我们将讨论荧光蛋白标记、 FRET (Förster resonance energy transfer) 和 FRAP (Fluorescence recovery after photobleaching) 等技术，以研究信号转导、分子运输和细胞周期进程。空间组学：在保持组织空间信息的同时，进行大规模的分子分析。本书将介绍Visium、MERFISH等技术，及其在绘制肿瘤微环境、神经回路和发育过程中的分子图谱方面的潜力。三、计算工具与生物信息学：驾驭海量数据的智能引擎庞大而复杂的数据集是系统生物学研究的常态。没有强大的计算工具和精密的生物信息学分析，这些数据将难以被解读。本书将引导读者掌握驾驭海量数据所需的计算思维和工具。数据管理与预处理：数据库与数据仓库：介绍常用的生物学数据库（如NCBI、Ensembl、UniProt）及其管理策略，以及如何构建和维护私有的数据仓库。数据清洗与标准化：讲解针对不同组学数据的质量控制、异常值检测、缺失值填充以及不同样本间的数据标准化方法。生物信息学算法与软件：序列比对与分析：介绍BLAST、HMMER等工具，以及它们在基因识别、功能注释和物种鉴定中的应用。基因表达数据分析：讲解差异表达分析、聚类分析、主成分分析 (PCA) 和 t-SNE 等降维技术，以识别生物标志物和细胞亚群。通路与网络分析：介绍GO (Gene Ontology)、KEGG (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes) 等通路数据库，以及 Cytoscape、STRING 等网络可视化和分析工具，以理解基因和蛋白质的功能性相互作用。机器学习与深度学习：探讨如何利用机器学习算法（如支持向量机 SVM、随机森林 Random Forest）和深度学习模型（如卷积神经网络 CNN、循环神经网络 RNN）来预测生物分子功能、识别疾病模式和设计新药物。编程语言与计算环境： Python与R语言：详细介绍Python和R在生物信息学分析中的应用，包括常用的科学计算库（NumPy, SciPy, Pandas）、数据可视化库（Matplotlib, Seaborn）以及专门的生物信息学包（Biopython, Bioconductor）。 Linux与命令行操作：强调掌握Linux操作系统和命令行工具的重要性，包括文件管理、脚本编写和批处理，以提高工作效率。高性能计算与云计算：介绍利用集群计算资源和云计算平台（如AWS, Google Cloud）来处理大规模数据集和运行计算密集型模拟。四、模型构建与理论框架：抽象生命机制的数学语言理解生命系统的动态行为，需要将实验数据转化为可预测的数学模型。本书将系统地介绍构建和验证这些模型所需的理论框架和数学工具。数学模型类型：微分方程模型：适用于描述连续变化和稳态过程，例如酶动力学、信号转导通路和细胞周期调控。我们将介绍如何建立反应-扩散方程，以及数值求解方法。布尔网络与布尔逻辑：适用于描述离散状态的基因调控网络，预测基因表达的开关状态和稳态。我们将讨论如何设计布尔网络，以及如何分析其吸引子。随机模型与马尔可夫链：适用于描述具有随机性的生物过程，例如基因表达的随机波动和细胞状态的随机跃迁。 Agent-based模型 (ABM)：适用于模拟大量个体（如细胞）的集体行为，研究组织形成、免疫反应和肿瘤生长等过程。模型构建流程：假设的提出与形式化：如何从实验数据中提炼出生物学假设，并将其转化为数学模型中的参数和方程。参数估计与模型校准：介绍使用非线性回归、贝叶斯推断等方法来估计模型参数，并使模型输出与实验数据吻合。模型验证与敏感性分析：如何通过设计新的实验来验证模型的预测能力，以及评估模型对不同参数变化的敏感性。模型仿真与预测：利用建立的模型进行模拟，预测系统在不同条件下的行为，并提出新的实验假设。网络动力学与控制理论：网络拓扑分析：介绍无标度网络、小世界网络等网络模型，以及它们在理解基因调控网络和代谢网络中的意义。反馈回路与稳态维持：分析正反馈和负反馈在生物系统中的作用，以及它们如何维持细胞稳态和驱动细胞分化。系统稳定性与鲁棒性：探讨生物系统在外界干扰下维持功能的能力，以及如何量化其鲁棒性。五、应用领域与前沿展望：系统生物学驱动的生命科学革命本书的最终目的是赋能读者将系统生物学的理念和方法应用于实际的生命科学研究中。疾病的系统性理解：癌症的系统生物学：如何整合基因组、转录组、蛋白质组等多组学数据，构建肿瘤发生和转移的模型，为精准医疗提供思路。神经科学：解析神经元网络的功能，理解记忆的形成和神经退行性疾病的发病机制。免疫学：动态追踪免疫细胞在感染和肿瘤微环境中的行为，设计更有效的免疫疗法。药物研发与设计：靶点发现与验证：利用系统生物学方法识别疾病相关的关键分子靶点。药物作用机制解析：模拟药物分子与生物靶点的相互作用，预测药物疗效和毒副作用。个性化药物治疗：根据个体的基因组和生理特征，设计个体化的治疗方案。合成生物学：设计与构建人工生物系统：将系统生物学的原理应用于设计和构建具有特定功能的生物器件和生物回路。生物制造与工程：利用工程化的微生物生产生物燃料、药物和材料。未来展望： “活体”系统生物学：结合体内实验和计算模型，更全面地理解活体生物体的复杂行为。跨物种系统生物学：借鉴不同物种的生命机制，加速对普遍生命规律的理解。伦理与社会挑战：探讨系统生物学发展带来的伦理、安全和知识产权问题。《系统生物学：方法论前沿》不仅仅是一本教科书，更是一份研究者的行动指南。它邀请您一同踏入这个充满活力的领域，掌握破解生命奥秘的钥匙，为推动生命科学的未来发展贡献您的力量。