Mathematics for Biological Scientists pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Garland Science

作者:Mike Aitken

出品人:

页数:482

译者:

出版时间:2009-09-30

价格:USD 60.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780815341369

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• 生物科学
• 生物数学
• 建模
• 应用数学
• 科学计算
• 微分方程
• 线性代数
• 统计学
• 概率论

《生命之数：解析生命现象的数学之眼》 引言： 在浩瀚的宇宙中，生命以其千姿百态的存在形式，不断挑战着我们的认知边界。从微观细胞的精密运作到宏观生态系统的动态平衡，生命活动无不遵循着一套深邃而普适的规律。然而，这些规律往往以抽象的数学语言得以最清晰、最准确地表达。正如艺术家需要画笔和颜料来描绘绚烂的色彩，科学家也需要数学工具来揭示生命的奥秘。《生命之数：解析生命现象的数学之眼》正是为那些渴望透过表象，深入理解生命本质的探索者们精心打造的一本指南。它不是一本枯燥的数学教科书，也不是一本浅显的生物学入门读物，而是一座连接这两大学科的桥梁，引领读者在数学的框架内，重新审视和理解生物世界的奇妙。 本书核心理念： 本书的核心理念在于强调数学在现代生物学研究中的不可或缺性。过去的生物学研究，往往依赖于定性的描述和观察。然而，随着科学技术的飞速发展，生命科学领域积累了海量的数据，这些数据蕴含着惊人的信息，却也需要强大的定量分析工具才能被有效地挖掘和解读。本书将带领读者认识到，数学不仅仅是用于解决抽象问题的工具，更是理解生命系统运作机制、预测生命现象发展趋势、设计生命科学实验的基石。我们将深入探讨如何运用数学模型来描述生物过程，如何利用统计学方法来分析实验数据，以及如何通过计算模拟来探索复杂生命系统的行为。 本书内容亮点与结构： 本书共分为五个主要部分，循序渐进地引导读者掌握生物学中关键的数学应用。 第一部分：数字与生命的基石——基础数学概念在生物学中的应用 在本部分，我们将回顾和巩固生物学研究中最常遇到的基础数学概念。这包括： 代数与方程： 学习如何利用代数方程来表示生物系统中的量化关系。例如，我们将会看到如何用简单的方程描述种群增长的指数模型，揭示其内在的增长潜力。还将探讨如何在不同条件下，通过解方程来预测种群数量的变化。 函数的概念与类型： 函数是描述变量之间关系的强大工具。我们将介绍线性函数、指数函数、对数函数以及周期函数等，并展示它们在生物学中的具体应用。例如，线性函数可以用来描述酶促反应的初始阶段，而指数函数则完美地描绘了细菌的无性繁殖过程。周期函数则能帮助我们理解生物钟的节律性活动，以及季节性变化的生态模式。 导数与变化率： 导数是研究变化率的数学工具。在生物学中，生命活动无时无刻不在发生变化，从细胞内物质的转化速率到种群数量的瞬时增长率，都需要导数来精确描述。我们将学习如何计算导数，并理解其在描述反应速率、代谢通路和动力学模型中的重要作用。 积分与累积效应： 积分则用于计算累积量。例如，在研究药物在体内的吸收和代谢时，我们需要通过积分来计算药物的总暴露量。在生态学中，积分也被用来计算一段时间内的总生产量或总消耗量。 第二部分：量化生命——统计学与数据分析在生物学中的力量 现代生物学研究几乎离不开统计学。本部分将聚焦于如何运用统计学方法来处理和分析生物学数据： 描述性统计： 学习如何计算均值、中位数、方差、标准差等统计量，以简洁有效地概括生物学数据的特征。我们将展示如何使用这些工具来描述基因表达水平的变异性，或者比较不同处理组的实验结果。 概率与随机性： 生命现象中普遍存在随机性。理解概率分布，如正态分布、泊松分布等，对于解释实验结果的变异性至关重要。我们将探讨基因突变、疾病传播等随机过程的概率模型。 推断性统计与假设检验： 如何从样本数据中推断出关于总体的结论？本部分将介绍置信区间、P值等概念，以及t检验、卡方检验、ANOVA等常用的假设检验方法，帮助读者判断实验结果是否具有统计学意义，从而做出科学的推断。 回归分析与相关性： 学习如何建立变量之间的回归模型，以预测一个变量如何影响另一个变量。我们将探讨基因型与表型之间的关系，或者环境因素对物种分布的影响。还将学习如何度量变量之间的相关程度。 非参数统计方法： 在数据不满足参数统计的前提下，如何进行有效的分析？本部分将介绍一些常用的非参数统计方法，以拓宽读者的分析工具箱。 第三部分：构建生命的模型——数学建模在生物学中的应用 数学模型是理解复杂生命系统的强大工具。本部分将带领读者走进模型的世界： 微分方程模型： 许多生物过程都具有连续变化和相互作用的特点，微分方程是描述这类过程的理想工具。我们将从基础的微分方程入手，逐步构建描述种群动态、疾病传播（如SIR模型）、化学反应动力学、以及信号转导通路等经典生物学模型的框架。 离散动力学模型： 并非所有生物过程都适合用连续变量描述。例如，世代交替的种群模型，或者离散时间步长的基因调控网络，可以使用离散动力学模型来刻画。我们将学习迭代方程和相图分析，以理解这类模型的行为。 网络模型： 生物系统往往是一个复杂的网络。从基因调控网络到代谢网络，再到生态食物网，网络科学提供了强大的分析工具。我们将介绍图论的基本概念，以及如何利用网络分析来理解系统的鲁棒性、传播动力学和核心节点。 模拟与计算生物学： 许多复杂的生物模型无法通过解析方法求解。本部分将介绍数值模拟技术，包括如何利用计算机来模拟模型的行为，以及如何通过模拟来探索参数空间，理解模型的敏感性。 第四部分：动态的生命——解析生命过程的数学视角 在本部分，我们将深入探讨几个生命科学领域中具有代表性的数学应用案例，展示数学如何为我们提供独特的视角来理解生命： 种群生态学中的数学模型： 从基本的逻辑斯蒂增长模型到捕食者-猎物模型（如Lotka-Volterra模型），再到具有年龄结构的种群模型，我们将揭示数学如何帮助我们理解种群数量的波动、物种间的相互作用以及群落的稳定性。 进化生物学中的数学方法： 学习如何使用数学模型来描述基因频率的改变，理解自然选择、遗传漂变、突变等进化力量的作用。我们将接触到费希尔（Fisher）基本定理等经典理论，并探讨种群遗传学中的一些基本模型。 分子生物学与基因调控： 探讨如何利用数学方法来分析基因表达数据，构建基因调控网络模型。我们将接触到一些基础的布尔模型或微分方程模型，以理解基因调控的逻辑和动力学。 生物物理学与细胞力学： 学习如何运用物理学和数学原理来解释细胞内的力学过程，例如细胞膜的弹性，以及蛋白质的折叠和动力学。 第五部分：面向未来——生物学研究中的数学前沿 生命科学研究日新月异，数学工具也在不断更新迭代。本部分将简要介绍一些前沿的数学应用领域： 机器学习与人工智能在生物学中的应用： 随着大数据时代的到来，机器学习算法在基因组学、蛋白质组学、药物发现等领域展现出巨大的潜力。我们将简要介绍一些核心的机器学习概念，以及它们如何帮助我们从海量数据中发现模式和进行预测。 复杂系统科学与系统生物学： 现代生物学越来越倾向于将生物体视为一个复杂的、相互关联的系统。我们将探讨复杂系统科学的方法如何帮助我们理解生物体的整体行为，以及系统生物学如何通过整合数学模型和实验数据来绘制生命运作的蓝图。 计算神经科学： 神经系统是已知最复杂的系统之一。我们将初步了解如何利用数学模型和模拟来理解神经元的活动、神经网络的动力学以及认知功能的产生。 结语： 《生命之数：解析生命现象的数学之眼》旨在点燃读者对生命科学的数学之美的好奇心，并赋予他们运用数学工具解决生物学问题的信心。本书的内容涵盖了从基础概念到前沿应用的广泛范围，并辅以大量的生物学实例，力求让抽象的数学概念与生动的生命现象紧密结合。阅读本书，你将不仅仅是学习数学，更是学习一种全新的思考方式，一种能够更深刻、更精确地理解生命世界的方式。我们相信，当数学的严谨与生命的活力交织在一起时，将会绽放出令人惊叹的洞察力。这是一段激动人心的探索之旅，等待着每一位渴望揭示生命奥秘的勇者。

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