Selected Topics in Cancer Modeling pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Birkhäuser Boston

作者:Bellomo, Nicola (EDT)/ Chaplain, Mark (EDT)/ De Angelis, Elena (EDT)

出品人:

页数:492

译者:

出版时间:2008-09-25

价格:USD 99.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780817647124

丛书系列:

图书标签:

• Modelling
• Cancer
• 癌症建模
• 数学建模
• 生物数学
• 肿瘤学
• 微分方程
• 数值分析
• 生物力学
• 系统生物学
• 癌症生物学
• 计算生物学

深入探索现代生物学与计算科学的交汇点 《前沿计算生物学：从基因组学到系统药理学的新范式》 图书简介 本书致力于全面、深入地探讨当代计算生物学领域最前沿、最具影响力的研究主题和方法论，旨在为生命科学、生物医学工程、计算机科学以及数学建模等领域的学者、高级研究人员和研究生提供一个结构化且富有洞察力的知识平台。我们超越基础理论介绍，聚焦于当前推动生物学研究范式转变的实际应用、新兴技术和复杂问题求解策略。 全书结构围绕现代生物学研究的几个核心支柱展开，每一部分都旨在揭示如何利用先进的计算工具和数学框架来解析生物系统的内在复杂性。 --- 第一部分：高通量数据整合与结构生物信息学 本部分首先聚焦于现代生物学实验室产生的天文数字般的数据的处理与解释。我们不只是讨论数据存储，而是深入探讨如何有效地整合异构数据源，形成具有生物学意义的知识网络。 1. 现代组学数据融合与降维策略： 详细阐述了单细胞测序（scRNA-seq, scATAC-seq）数据的质量控制、批次效应校正和细胞类型识别的最新算法。重点探讨了张量分解、流形学习在整合多模态组学数据（如基因表达、蛋白质组学和表观遗传学标记）中的应用。讨论了如何从高维空间中提取出真正代表生物学变异的低维表示，并评估这些表示在下游功能预测中的鲁棒性。 2. 蛋白质结构预测与功能注释的计算突破： 在结构生物学领域，本书详细分析了基于深度学习的蛋白质结构预测（如AlphaFold2及其后续变体）的原理和局限性。我们深入剖克隆体结构预测的内在机制，并扩展到更具挑战性的领域：蛋白质复合物的动态结构预测、蛋白质-蛋白质相互作用界面（PPIs）的精确建模，以及小分子与蛋白质结合位点的构象采样算法。讨论了如何利用计算方法快速筛选和验证潜在的结构变异对蛋白质功能的影响。 3. 基因组学中的时空建模： 超越静态基因组分析，本章探讨了发育生物学和组织病理学中基因调控网络的时空动态建模。引入了基于动力系统理论和随机过程的模型，用于追踪细胞命运决定过程中染色质重塑和转录因子结合的时序变化。重点分析了空间转录组学数据（如Visium, MERFISH）的处理流程，及其在构建组织微环境中细胞通讯图谱中的应用。 --- 第二部分：系统生物学与复杂网络动力学 本部分将视角从分子层面提升到细胞网络和组织层面，探讨如何利用网络科学和动力学模型来理解细胞行为和疾病发生机制。 4. 生物系统建模：从通量平衡到反应动力学： 对代谢网络建模进行了深入探讨。除了基础的约束优化方法（如FBA），本书详细介绍了如何整合实验数据（如代谢流分析、代谢物浓度变化）来校准和改进模型，使其能够准确预测细胞在不同营养条件下的代谢重编程。同时，对大规模生化反应网络（ODE/PDE系统）的敏感性分析、参数估计和模型简化技术进行了详尽的讲解。 5. 细胞通讯与信号转导网络的推断： 本章聚焦于如何从基因表达数据中重建复杂的信号转导通路。我们对比了基于因果推断（如Granger因果关系、信息论方法）和基于知识图谱的方法。重点阐述了如何构建包含多层级反馈回路和非线性相互作用的信号网络模型，以及如何通过扰动实验数据（如药物处理或基因敲除）来验证这些模型的拓扑结构和功能。 6. 免疫系统计算建模：适应性与记忆的动力学： 针对免疫学这一快速发展的领域，本书详细介绍了群体动力学模型（如代理人模型、反应扩散方程）在模拟T细胞克隆扩增、抗原递呈和免疫记忆形成过程中的应用。探讨了如何利用这些模型来评估疫苗接种策略的有效性，并预测个体对病原体感染的响应异质性。 --- 第三部分：计算方法论的创新与前沿应用 最后一部分着眼于支撑上述分析的计算技术革新，以及这些技术在解决实际生物医学挑战中的具体体现。 7. 深度学习在生物医学图像分析中的最新进展： 超越传统的CNNs在细胞分割和分类中的应用，本章深入探讨了生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）在合成高保真度生物医学图像、数据增强以及缺失数据重建中的作用。详细分析了自监督学习范式如何减少对大规模标注数据的依赖，从而加速病理学图像和高内涵筛选数据的分析。 8. 因果推断与反事实模拟在药物研发中的应用： 本书强调了从相关性到因果性的转变在药物靶点验证中的重要性。详细介绍了贝叶斯网络、结构方程模型在推断基因调控因果关系中的应用。重点阐述了如何构建反事实模型，模拟“如果改变了某个基因的表达或给予了某种药物剂量，生物系统将会如何反应”，从而优化临床前试验设计和个体化治疗方案的制定。 9. 可解释性计算生物学（XBC）：建立信任的桥梁： 随着AI模型复杂度的增加，理解其决策过程变得至关重要。本章专门探讨了计算生物学中可解释性AI（XAI）的技术，如LIME、SHAP值在解释蛋白质功能预测、药物反应分类模型中的应用。强调了如何将模型的内部逻辑与已知的生物学知识相结合，确保计算结果不仅准确，而且具有生物学上的可信度和可操作性。 --- 总结 《前沿计算生物学：从基因组学到系统药理学的新范式》不仅仅是一本方法论手册，更是一份对未来生物学研究蓝图的构想。它要求读者具备扎实的生物学背景，并愿意深入掌握先进的数学和计算工具，最终目标是培养能够驾驭和引领下一代生物医学研究的复合型人才。本书侧重于解决“如何做”和“为什么这样做有效”的核心问题，为读者提供了一套全面的、面向实际问题的计算解决方案工具箱。

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这本书的书名《Selected Topics in Cancer Modeling》让我联想到对癌症建模技术进行深入而有选择性的介绍。我个人对如何利用模型来理解肿瘤的动态演变过程，特别是肿瘤在治疗压力下的适应性和进化策略非常感兴趣。我期待书中能有详细的章节介绍如何构建能够模拟免疫治疗反应的模型，包括肿瘤免疫逃逸机制以及 T 细胞与肿瘤细胞的相互作用。我也对如何利用机器学习和人工智能技术来分析大量的临床数据，从而识别新的生物标志物和预测治疗结局的建模方法抱有浓厚的兴趣。此外，我也希望能在这本书中找到关于如何设计和优化动物模型，以更好地模拟人类癌症的复杂性，并提高模型的可预测性的讨论。这本书的“Selected Topics”几个字，让我相信它能够带领我领略癌症建模领域中最具创新性和影响力的研究方向，为我的学术研究提供宝贵的参考。

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当我看到《Selected Topics in Cancer Modeling》这本书的书名时，我立刻被它所涵盖的领域吸引。我特别关注如何利用模型来模拟肿瘤的生长动力学，以及如何通过这些模型来优化药物治疗方案，例如剂量、给药时间和联合用药策略。我对书中是否会涉及如何利用计算模型来预测肿瘤对新型疗法，如基因疗法和细胞疗法的反应，感到非常好奇。我也希望能够从书中学习到如何构建能够反映肿瘤微环境复杂性的模型，包括肿瘤血管生成、免疫细胞浸润以及细胞外基质的影响。此外，我也对如何将模型结果与临床试验数据进行比对，以验证模型的有效性，并进行模型的迭代优化，以提高其预测能力，这些内容充满了吸引力。我相信这本书的“Selected Topics”意味着它将聚焦于癌症建模领域中最有价值和最具启发性的议题，能为我提供深入的见解。

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《Selected Topics in Cancer Modeling》这个书名，在我看来，预示着一本对癌症建模这一领域进行精选和深入探讨的书籍。我非常希望能够在这本书中找到关于如何利用数学和计算方法来模拟肿瘤发生、发展的机制，特别是关于如何构建能够反映肿瘤基因组学和表观遗传学变化的模型。我对模型如何帮助我们理解肿瘤的异质性以及药物耐药性的产生机制特别感兴趣。我也期待书中能够介绍如何利用先进的体外模型，例如类器官和有机芯片技术，来模拟肿瘤在不同治疗条件下的反应，从而加速新药的开发和临床转化。此外，我也希望这本书能够提供关于如何将复杂的生物学数据转化为可操作的数学模型，以及如何评估和验证这些模型的准确性和可靠性的详细方法。我希望这本书能够提供一些关于如何将理论模型与临床实践相结合的见解，从而为癌症的精准治疗提供更有效的工具和策略。

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这本书的书名“Selected Topics in Cancer Modeling”让我联想到了许多关于癌症治疗和研究的最新进展。我一直对如何通过精确的数学模型来理解肿瘤生长、转移以及对治疗的反应深感兴趣。我尤其希望能在这本书中找到关于如何利用计算模型来预测肿瘤复发风险的内容，这对于患者的长期管理至关重要。我也对模型如何帮助研究人员优化放疗和化疗的剂量及组合策略抱有浓厚的兴趣。书中可能涵盖了如何构建预测患者对靶向药物疗效的模型，以及如何利用机器学习算法来分析基因组学和蛋白质组学数据，从而识别新的治疗靶点。我也期待它能深入探讨如何模拟肿瘤微环境，包括免疫细胞、基质细胞以及血管系统对肿瘤进展的影响。此外，对于如何建立能够模拟耐药机制产生的模型，并据此开发新的联合治疗方案，我也充满了好奇。这本书的“Selected Topics”几个字，预示着它会选取癌症建模中最具影响力和前沿性的主题，我相信它能够提供许多新的视角和研究思路，帮助我更好地理解癌症这一复杂的疾病。

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这本书的标题《Selected Topics in Cancer Modeling》让我对它将要探讨的主题充满了好奇。我特别希望能够了解如何通过构建数学模型来模拟肿瘤的异质性，以及这种异质性如何影响治疗的反应和预后。我对书中是否会包含如何利用模型来识别新的治疗靶点，或者如何预测患者对特定靶向药物的反应，感到非常期待。我也对能够从中学习到如何利用体外模型，比如类器官和微流控芯片，来模拟复杂的肿瘤微环境，并评估药物的疗效和毒性，充满兴趣。此外，我也希望能在这本书中找到关于模型在临床研究中的应用，例如如何利用模型来优化临床试验的设计，以及如何根据模型预测的结果来制定个体化的治疗方案。这本书“Selected Topics”的定位，让我相信它能够为我提供关于癌症建模领域中最关键和最具前景的知识，对于我理解和推进癌症研究具有重要的意义。

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这本书的书名《Selected Topics in Cancer Modeling》让我对接下来的阅读内容充满了期待，特别是对于那些能够帮助我们更深入理解癌症这一复杂疾病建模的科学方法。我希望这本书能够详细介绍如何通过构建数学模型来模拟肿瘤细胞的增殖、侵袭和转移过程，以及如何利用这些模型来预测治疗效果和评估药物的敏感性。我也对书中可能涉及的如何利用计算生物学工具来分析大量的临床和生物学数据，从而建立个体化的癌症治疗预测模型充满兴趣。此外，我也希望能够从中了解到如何利用模拟技术来研究肿瘤微环境的组成及其对肿瘤生长和治疗反应的影响。对于如何构建能够模拟药物耐药性产生和演变的模型，并据此设计更有效的联合治疗策略，我也希望能获得深入的指导。这本书的“Selected Topics”几个字，暗示着它会聚焦于癌症建模领域中最具代表性和前沿性的内容，这让我相信它将为我带来宝贵的知识和启发。

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这本书，乍一听名字，我以为会是一本非常枯燥、专注于细枝末节的学术专著，可能会深入探讨各种癌症亚型的精准建模技术，比如针对某个特定基因突变的细胞系模型，或者复杂的体内异种移植模型。我甚至预设了它会充斥着大量的数学公式、统计分析方法，以及对生物标记物和药物动力学的严谨论证。然而，当它静静地躺在我的书桌上，封面设计也比我想象的要吸引人一些，带着一种沉思的蓝色调，上面“Selected Topics in Cancer Modeling”的字样显得既专业又不失一丝艺术感。我开始翻阅，期望着找到一些关于如何建立高效的体内模型来评估新型免疫疗法效果的详细指南，或是如何利用计算生物学方法来预测肿瘤对化疗药物的响应。我特别期待其中能够有案例研究，展示如何通过对大量临床数据的分析，构建出能够解释肿瘤异质性以及耐药性机制的数学模型。我设想了关于如何优化动物模型设计，减少实验误差，提高模型的可重复性和外推性的讨论。也可能包含一些关于3D细胞培养模型、类器官模型，甚至是微流控芯片模型的介绍，以及这些模型在药物筛选和毒性评估中的应用。当然，对于建模过程中会遇到的各种挑战，比如数据稀疏性、模型选择的复杂性、以及如何将模型结果转化为实际的临床决策，我也期待有深刻的见解和可行的解决方案。这本书的名字本身就暗示着一种精选与提炼，我希望它能带领我领略癌症建模领域中最具代表性、最具前瞻性的技术和思想，而不是泛泛而谈。

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当我看这本书的名称《Selected Topics in Cancer Modeling》时，我首先想到的是它可能会探讨一些前沿的、经过精心挑选的癌症建模技术。我尤其关注的是如何通过构建能够模拟肿瘤异质性和进化动态的模型，来更好地理解癌症的复杂性。我希望这本书能够深入介绍如何利用计算工具来分析大量的生物学数据，例如基因组学、转录组学和蛋白质组学数据，从而建立预测癌症患者预后的模型。我也对模型如何应用于开发新的诊断方法，例如早期癌症筛查和疾病复发监测，抱有浓厚的兴趣。书中可能还会讨论如何利用体外模型，如三维细胞培养和类器官技术，来模拟肿瘤在不同治疗方案下的反应，以及如何利用这些模型来加速新药的开发过程。我也期望这本书能够提供关于模型验证和模型解释性的讨论，确保建模结果的可靠性和可信度。我对这本书能为我提供一些关于如何将抽象的数学模型与具体的生物学现象联系起来的见解，充满期待。

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这本书的标题“Selected Topics in Cancer Modeling” evokes a sense of focused exploration into the intricate world of cancer. My personal interest lies in understanding how mathematical and computational approaches can be leveraged to unravel the complexities of tumor biology. I am particularly keen on exploring models that can predict the impact of genetic mutations on cancer progression and treatment response. The idea of simulating the interplay between cancer cells and the immune system, especially in the context of immunotherapy, is also a significant area of interest for me. I envision the book delving into the nuances of building predictive models for drug efficacy, considering factors such as drug metabolism, resistance mechanisms, and patient-specific variations. Furthermore, I would appreciate insights into the methodologies for validating these models against clinical data and translating their findings into actionable strategies for cancer management. The phrase "selected topics" suggests a curated selection of the most impactful and innovative aspects of cancer modeling, promising a valuable learning experience.

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我对“Selected Topics in Cancer Modeling”的理解，更多地停留在如何通过科学的方法来模拟癌症的发生、发展以及治疗过程。我希望这本书能为我提供一些关于如何利用计算方法来模拟肿瘤细胞的进化和适应性，特别是在药物治疗过程中出现的耐药性机制。我也期待它能深入探讨如何建立能够预测肿瘤基因组学改变如何影响治疗结果的模型。对于利用先进的成像技术和数据分析来构建三维的肿瘤模型，并从中提取关键的生物学信息，我也非常感兴趣。书中可能还会涉及如何将多模态数据，例如影像学、病理学和基因组学数据，整合到统一的数学框架中，以获得更全面的癌症理解。我也希望能在这本书中找到关于如何利用体外模型，例如器官芯片技术，来模拟复杂的肿瘤微环境，从而进行更精准的药物筛选和毒性评估。这本书的书名暗示了它将聚焦于癌症建模领域中最具价值和洞察力的部分，这让我对它所能带来的知识和启发充满期待。

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