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出版者:

作者:St. Clair, Caroline, Ph.D./ Visick, Jonathan, Ph.D.

出品人:

页数:360

译者:

出版时间:2009-2

价格:$ 172.83

装帧:

isbn号码:9780763758295

丛书系列:

图书标签:

• 生物信息学
• 基因组学
• 计算生物学
• 生物统计学
• 序列分析
• 蛋白质组学
• 系统生物学
• 数据挖掘
• 算法
• 生物医学

揭示生命奥秘的宏大叙事：一部关于分子生物学前沿与计算科学交汇的巨著 《基因组的低语：从序列到功能的全景解析》 图书简介 本书并非一部关于生物信息学工具或特定软件操作的手册，而是一部深入剖析现代生命科学研究范式转变的深度论述。它聚焦于一个核心命题：如何在海量、高维度的生物学数据中，提炼出可指导实验验证和疾病理解的精确知识？ 这部著作旨在为那些在生命科学、计算科学以及跨学科研究领域耕耘的学者、研究生乃至有志于探索生命复杂性的专业人士，提供一个理解当前数据驱动型生物学研究基石的全面框架。 第一部分：数据的洪流与科学的转型 本书伊始，便描绘了自人类基因组计划完成以来，生物学研究领域所经历的、由技术进步驱动的“数据海啸”。从高通量测序技术的普及（新一代测序NGS，乃至第三代单分子测序）到蛋白质组学、代谢组学和表观遗传学数据的爆发式增长，生物学已经跨越了定性观察的阶段，进入了需要强大计算能力支撑的定量时代。 我们将详细探讨这些新一代数据的内在结构、固有的偏差（Bias）以及它们所蕴含的未被发掘的信息。重点将放在数据生成流程的生物学意义上，而非仅仅是其技术规格。例如，我们不会讨论特定测序平台的具体参数，而是深入分析“错误率”、“覆盖度”和“文库制备”这些因素如何深刻地影响后续的生物学解释。 第二部分：结构、序列与功能解码的经典战役 本部分是全书的核心，它系统梳理了从DNA/RNA序列到蛋白质三维结构和最终生物学功能之间，跨越多个层级的解析策略。 1. 序列的语言学： 我们将超越简单的BLAST比对，探讨进化树的构建理论、多序列比对中的信息熵分析，以及如何利用保守性分析来识别关键的调控元件或功能域。特别是，对非编码区（如lncRNA、ceRNA网络）的解析方法将得到详尽论述，强调了上下文（Context）在序列解读中的决定性作用。 2. 折叠的艺术与计算挑战： 蛋白质结构预测是现代生物学的前沿领域。本书会深入剖析从早期基于同源模版（Homology Modeling）的方法，到基于物理化学势能函数的从头计算（Ab Initio），再到近年来革命性的基于深度学习的结构预测范式（如AlphaFold的原理及其局限性）。重点在于理解构象空间搜索的计算复杂度以及如何结合实验数据（如Cryo-EM、NMR）来验证和精修计算模型。 3. 调控的精妙： 我们将分析染色质可及性（ATAC-seq）、ChIP-seq以及单细胞多组学（Single-Cell Multi-omics）数据的集成挑战。如何将转录因子结合位点信息、染色质状态信息和基因表达数据在同一计算框架下进行整合，以重建复杂的基因调控网络（GRNs），是本部分着重探讨的难点。 第三部分：网络的拓扑与疾病的涌现 生命现象的本质在于相互作用。本书的第三部分将视角从单一分子提升到系统层面，探讨网络生物学（Systems Biology）的理论基础与应用。 1. 生物网络的构建与分析： 我们会详细介绍构建蛋白质-蛋白质相互作用网络（PPI）、代谢网络以及信号通路网络的常用算法，并重点阐释拓扑学指标（如中心性、模块性、节点效率）在识别关键“枢纽基因”或潜在药物靶点中的作用。书中将对比不同网络模型的优缺点，例如，有向网络与无向网络在描述生物学过程时的适用性差异。 2. 从关联到因果： 大数据分析常常揭示的是相关性，而非因果性。本书批判性地评估了各种尝试从观测数据中推断因果关系的计算方法，如因果推断模型（Causal Inference Models）在处理高混杂变量（Confounding Variables）下的应用潜力与陷阱。这部分内容对于转化医学研究至关重要。 3. 表型与多组学的集成（Phenotype Integration）： 面对海量的临床数据（电子病历、影像学报告），如何将基因组变异与宏观表型准确关联，是当前研究的瓶颈。本书将考察机器学习在特征选择、降维和模式识别中的应用，特别是迁移学习（Transfer Learning）在小样本、高噪声的临床数据集上的应用前景。 第四部分：前沿方法的计算哲学与未来展望 最后，本书将回归计算科学的哲学基础，探讨支撑未来生物学发现的计算范式。 我们关注当前驱动前沿研究的深度学习模型（如用于蛋白质结构预测、图像分割和变异预测的Transformer或GNNs）。讨论的重点不在于模型的具体代码实现，而在于模型的可解释性（Interpretability/XAI）：如何确保模型发现的“模式”是具有生物学意义的、可验证的机制，而非仅仅是数据中的统计假象。 此外，本书将对大规模生物数据共享、数据标准化（FAIR原则的实施）以及计算伦理问题进行前瞻性讨论，强调构建一个健壮、可复现的计算生物学生态系统的必要性。 本书的独特价值 《基因组的低语》旨在弥合理论计算方法与复杂生物学现实之间的鸿沟。它要求读者具备一定的数学和编程基础，但其核心关注点始终是对“生物学问题”的深刻理解，以及如何利用计算工具来系统性地、量化地回答这些问题。全书通过精选的、具有里程碑意义的研究案例，展示了严谨的计算思维如何成为驱动下一次生命科学革命的关键引擎。它不是一份菜谱，而是一张地图，指引研究者在数据构成的复杂迷宫中，高效地找到通往机制理解的路径。

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