Identification and Characterization of Neural Progenitor Cells in the Adult Mammalian Brain pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Garcia-Verdugo, Jose Manuel

出品人:

页数:104

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价格:$ 157.07

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isbn号码:9783540887188

丛书系列:

图书标签:

• 神经干细胞
• 神经前体细胞
• 成人神经发生
• 哺乳动物大脑
• 神经再生
• 细胞识别
• 细胞表征
• 神经生物学
• 脑科学
• 发育生物学

深入探索生命奥秘：当代科学研究的边界与前沿 本书旨在为广大学者、研究人员以及对生命科学前沿抱有浓厚兴趣的读者，提供一个全面而深入的视角，审视当代生物学、物理学、化学以及交叉学科领域最引人注目的研究进展和尚未解决的关键挑战。全书聚焦于宏观系统与微观结构之间的复杂互动，内容横跨多个前沿领域，力求展现出科学探索的广阔图景及其对人类未来社会的深远影响。 第一部分：复杂系统的涌现性与计算基础 本部分着重探讨如何理解和模拟具有高度非线性、自组织特性的复杂系统。我们首先从信息论和统计物理学的角度，解析了信息如何在噪声环境中编码、传输和丢失，并详细讨论了基于信息几何的系统状态空间分析方法。 1.1 非平衡态热力学与能量耗散 本章深入探讨了远离热平衡状态的开放系统如何维持其结构和功能。我们将解析诸如朗之万动力学方程、格林-久保公式在描述开放系统动态性质中的应用。重点关注生物体、气候系统以及新型材料中能量流动的效率和耗散机制，特别是关于“有界理性”下信息处理的物理极限。我们考察了由随机过程驱动的自发对称性破缺现象，以及如何利用投影算符方法简化高维系统的有效动力学描述。 1.2 拓扑数据分析与高维几何 随着实验数据采集能力的飞速提升，如何从海量高维数据中提取本质结构成为核心挑战。本章系统介绍了拓扑数据分析（TDA）的基础，包括持久同调、波尔蒂厄-韦勒积分以及高维流形上的黎曼几何工具。我们展示了如何利用这些工具来识别基因表达网络、蛋白质折叠构象空间中的“洞”和“环”，从而揭示隐藏在表象之下的内在连接模式。具体案例将涵盖金融市场波动性聚类和复杂网络鲁棒性评估。 1.3 量子信息与计算的物理基础 本部分转向微观层面，探讨量子力学如何为下一代计算范式奠定基础。内容包括量子比特的相干性维持、纠错码的构建原理（如表面码和链式编码），以及实现容错量子计算的硬件挑战。我们详细分析了超导电路、囚禁离子和拓扑量子位在退相干抑制方面的最新突破，并讨论了在有限时间尺度内，如何利用变分量子本征求解器（VQE）模拟复杂分子体系的基态能量。 --- 第二部分：物质科学的革命性突破 本书的第二部分聚焦于材料科学和化学领域中，通过精细调控原子和分子层面的结构，实现宏观功能飞跃的研究。 2.1 新型二维材料的合成与物性调控 二维材料，如石墨烯及其衍生物，已成为凝聚态物理的研究热点。本章详细介绍了化学气相沉积（CVD）和分子束外延（MBE）技术在构建高质量单层和堆叠异质结构中的最新进展。我们着重分析了范德华异质结中界面效应如何产生新颖的电子态，例如莫尔超晶格中的分数霍尔效应和狄拉克锥的调控。书中还探讨了利用电场和机械应力对材料能带结构进行动态调控的实验技术。 2.2 催化科学：从表面活性到分子机器 催化剂是现代化学工业的基石。本章超越传统的活性位点描述，引入了密度泛函理论（DFT）计算，用于精确模拟反应过渡态能量。内容涵盖了单原子催化剂的设计原则、电催化析氧反应（OER）中的动力学限制因素，以及如何利用光敏材料实现可见光驱动的非热力学过程。此外，我们还讨论了分子机器在受控分子组装和药物递送中的潜在应用，强调了动态共价化学在构建可逆系统中的作用。 2.3 软物质与活体模拟 软物质，如聚合物、液晶和胶体，因其介于固体与流体之间的特性，在生物物理和工程学中占有重要地位。本章侧重于流变学测量技术在理解生物高分子溶液中的黏弹性行为，以及界面张力对乳液稳定性的影响。一个关键议题是仿生软物质，即如何利用合成聚合物模仿细胞外基质（ECM）的力学信号传导功能，并在体外构建具有生理相关刚度的组织模型。 --- 第三部分：演化、生态与生物系统的稳态机制 本部分将视角转向生物学，但侧重于从物理、化学和数学角度理解生命系统的基本运作规律，而非特定的细胞或器官功能。 3.1 群体动力学与自组织行为 生命系统的一个显著特征是局部相互作用如何导致宏观的集体行为。本章研究了基于代理的模型（Agent-Based Models）在模拟蜂群觅食、细菌生物膜形成以及传染病传播中的应用。我们分析了反应-扩散方程（如菲舍尔-KPP方程）在描述物种竞争和种群空间分布中的局限性，并引入了具有记忆效应和非对称交流规则的网络模型来更准确地捕捉真实生物群落的动态。 3.2 遗传信息传递的化学计量学 本章从化学反应网络的角度审视基因表达的调控。我们探讨了转录因子-DNA结合的随机性和协同效应，以及如何利用动力学模型预测基因网络在面对外界扰动时的稳健性（鲁棒性）。核心内容包括对“噪音”在基因表达中的作用的量化分析，区分了内在噪音（如分子数量的随机波动）和外在噪音（环境变化），并评估了它们对表型可塑性的贡献。 3.3 生命起源的化学路径：从简单分子到自复制 生命的起源仍然是科学界最大的谜团之一。本章考察了当前最受认可的化学演化假说，特别是RNA世界假说。我们详细分析了无机催化剂在核苷酸前体合成中的作用，以及如何在模拟早期地球环境下，实现寡核苷酸的非酶促聚合。讨论还延伸至脂质体作为原始细胞膜的自组装过程，以及这些原始结构如何捕获并复制信息分子的能力，从而跨越“无生命”到“有生命”的界限。 --- 第四部分：交叉学科的前沿：数据、伦理与未来 最后一部分探讨了当代科学研究的社会影响、方法论的演变以及跨学科合作带来的新机遇。 4.1 机器学习在科学发现中的角色：因果推断与可解释性 本章批判性地评估了深度学习在处理复杂科学数据中的潜力与陷阱。我们超越了单纯的模式识别，着重探讨了如何利用贝叶斯网络和结构方程模型进行因果推断，以避免相关性陷阱。特别关注模型的可解释性（XAI）问题，即如何打开“黑箱”，使复杂的计算预测能够提供可验证的物理或生物学洞察。 4.2 研究范式的转变：开放科学与数据共享 随着计算成本的降低，数据已成为新的科学资产。本章探讨了开放科学运动对传统学术激励机制的冲击。内容涵盖了预注册研究、可重复性危机、以及利用区块链技术来确保研究数据的完整性和溯源性。我们分析了构建全球性、标准化生物和环境数据库所面临的互操作性挑战，以及对数据治理的伦理考量。 4.3 科学的未来：人机协作与认知边界 本书以对未来科学探索的展望作结。我们探讨了人工智能如何从数据分析工具转变为科学假设的生成者。重点讨论了在涉及高度不确定性的领域（如气候变化预测或新药靶点识别）中，人类直觉与计算能力的最佳结合点。本书旨在激发读者对科学边界的思考，认识到解决下一代重大挑战需要超越传统学科壁垒的全新思维框架。

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