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出版者:

作者:Zhang, Aidong

出品人:

页数:278

译者:

出版时间:2009-4

价格:683.00元

装帧:

isbn号码:9780521888950

丛书系列:

图书标签:

• 数据挖掘
• PPI
• 蛋白质互作网络
• 生物信息学
• 系统生物学
• 网络分析
• 蛋白质组学
• 分子生物学
• 计算生物学
• 生物网络
• 数据挖掘
• 机器学习

宏观生命系统导论：从分子到群落的动态平衡 作者： [此处留空，让读者自行想象作者的专业背景] 出版社： [此处留空，让读者自行想象出版社的专业方向] ISBN： [此处留空，让读者自行想象此书的编号] --- 内容提要 本书并非聚焦于生物分子间的特定结合事件或网络拓扑结构的细致描绘，而是致力于构建一个宏观的、跨尺度的生命系统动态平衡框架。我们旨在超越对特定相互作用组的静态分析，转而探讨生命系统在不同组织层次上如何通过过程的耦合、能量的耗散与信息的传递来维持其远非平衡的稳定状态。 本书的核心论点在于，理解生命现象的涌现特性，必须从过程的动力学、环境的耦合机制以及系统对扰动的适应性这三个维度进行整合考察。我们避免陷入蛋白质对或基因对的详细枚举，而是将研究的焦点置于系统层面的边界条件、控制原理以及时间尺度上的演化规律。 全书结构分为四个主要部分：基础概念重构、尺度间信息的传递、环境驱动的动态演化，以及复杂系统的稳健性分析。 --- 第一部分：基础概念的重构——超越静态模型的限制 本部分旨在批判性地审视当前生命科学研究中对“网络”这一概念的过度简化倾向，并提出一套更具动态性和时间依赖性的描述工具。 第一章：时空尺度下的生命现象 生命系统的本质是时间序列上的功能实现。我们探讨如何将传统的基于分子事件的图论概念，转化为依赖于观察时间窗口的连续过程描述。例如，一个分子标记的“存在”不如其半衰期与反应速率更能定义系统的状态。本章着重分析了从皮秒级的振动弛豫到世代繁殖的数年时间尺度上，信息是如何被编码和“时间积分”的。我们引入了特征时间尺度分析（Characteristic Timescale Analysis, CTA），用以区分系统的快速反馈回路与慢速的进化驱动力。 第二章：耗散结构与能量流动的热力学视野 生命系统是典型的耗散结构。本章从非平衡态热力学（Non-Equilibrium Thermodynamics）的角度出发，探讨能量如何在生物体内被有效率地梯度化和耗散，从而维持低熵的有序状态。我们详细分析了非线性扩散、化学势梯度维持在细胞代谢流中的作用，并阐述了为什么“效率”和“冗余”并非互相排斥的概念，而是适应性景观中的两个重要维度。此处对Jarzynski等式及其在生物介质中的适用性进行了简要回顾，目的在于强调系统如何利用涨落来探索更优的能量路径。 第三章：信息的定义与度量：从序列到指令集 信息在生命系统中并非单纯的熵的负值。本章将信息定义为对未来状态预测能力的降低程度。我们探讨了互信息（Mutual Information）在描述系统不同组成部分之间依赖性时的局限性，并引入了因果熵（Causal Entropy）的概念，用于量化一个分子事件对后续系统演化的实际“控制权”。这与仅仅计算配对的相互作用强度有着本质区别。 --- 第二部分：尺度间信息的传递与耦合 生命系统的复杂性在于不同层次的组件（分子、亚细胞器、细胞、组织）如何相互作用，形成有效的反馈和前馈控制。 第四章：跨尺度的耦合机制：机械力与化学信号的交互 机械力（如细胞骨架的张力、膜的弹性）是如何与生化信号（如激酶的激活、转录因子的核易位）进行实时双向耦合的？本章深入研究了张力诱导的构象变化（Tension-Induced Conformational Changes）在调控基因表达和细胞命运决定中的作用。我们使用场论（Field Theory）的语言来描述细胞外基质（ECM）的机械特性如何作为一种“慢速信息载体”，影响核内染色质的可及性。 第五章：细胞群体的模式形成：空间微分与时间同步 当个体（细胞）数量足够多时，自发模式的出现（如形态发生、组织化）便成为主导。本章分析了反应-扩散系统（Reaction-Diffusion Systems）在生物形态发生中的应用，重点不在于具体的形态，而在于模式的稳定性、波速的调控以及空间边界条件的设定。例如，探讨了为什么某些信号（如Wnt或Notch）能够跨越多个细胞层级，维持一个清晰的梯度，这涉及到细胞对信号的“输入-输出”函数如何被空间约束所调制。 --- 第三部分：环境驱动的动态演化与适应 生命系统不是孤立的，它必须不断地与不断变化的环境进行能量和物质的交换，并在宏观时间尺度上进行适应性调整。 第六章：代谢流的灵活性与环境压力响应 本章关注代谢网络作为一个整体，如何快速地重定向能量流以应对营养物质的突然变化或缺氧胁迫。我们使用流均衡分析（Flux Balance Analysis, FBA）的原理，但将其拓展到考虑时间延迟和系统记忆效应。核心讨论在于：系统如何平衡“最大产能”与“最强稳健性”之间的矛盾，以及代谢途径的冗余性在环境波动下的保护价值。 第七章：系统对周期性扰动的响应与生物节律 生物节律是系统对外部周期性变化（光照、温度）的内在适应。本章从非线性振荡器理论的角度，探讨了驱动性振荡器如何锁相（Entrainment）于外部周期。关键在于分析阻尼系数（Damping Factor）与相位响应曲线（Phase Response Curve, PRC）的形状，这些参数决定了系统在面对不规则或突变的环境周期时，维持功能所需的“弹性”范围。 --- 第四部分：复杂系统的稳健性与故障诊断 任何功能性系统必须能够抵抗随机噪声和系统性损伤，维持其核心功能。 第八章：冗余性、模块化与故障的容忍机制 一个“健壮”的系统需要设计上的冗余，但过度的冗余会带来巨大的代谢成本。本章分析了网络模块化结构如何提供局部故障隔离能力。我们探讨了如何通过随机性（如基因表达的内在噪音）来增强系统对某些特定类型损伤（如特定酶的失活）的抵抗力，这被称为“利用噪音实现稳健性”。 第九章：从“故障”到“病理”的转变：系统状态的不可逆漂移 生命系统并非总是能回到初始平衡态。本章考察系统在遭受持续或严重扰动后，如何跨越临界阈值，进入一个功能性更差但依然稳定的“病理状态”。我们引入多稳态性（Multistability）的概念，并讨论了如何通过引入外部干预（如药物或物理疗法）来“推”系统回到期望的吸引子（Attractor）区域。 结论：生命系统的过程性本体论 本书总结道，生命科学的未来研究范式将越来越倾向于“过程本体论”：理解生命现象的关键不在于识别出所有组成部分和它们之间的静态连接，而在于精确地描述能量、物质和信息如何在特定的时空尺度上流动、耦合与耗散，从而实现超越个别组件能力的复杂功能。 --- 目标读者： 生物物理学家、复杂系统理论研究者、系统生物学高级研究人员，以及对生命系统宏观动力学感兴趣的理论化学家。 本书特色： 本书不包含任何关于特定蛋白质结构、基因序列或详细的分子相互作用组（如酵母两杂交数据）的罗列或分析。它的全部价值在于提供一套描述生命现象的数学和物理框架，用以理解过程的涌现，而非组件的集合。

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我一直认为，生物学研究最终是要服务于人类健康的，而《Protein Interaction Networks》这本书，恰恰将蛋白质互作网络与实际的医学应用紧密地联系在了一起。作者并没有回避这个主题，而是用相当大的篇幅详细阐述了蛋白质互作网络在疾病诊断、药物研发以及个性化医疗等方面的应用前景。他列举了许多具体的例子，比如如何利用蛋白质互作网络来识别新的药物靶点，如何分析耐药性产生的机制，以及如何根据个体的基因组信息来设计更有效的治疗方案。这部分内容让我看到了生物学研究的实际价值和巨大潜力，也让我更加坚信，理解和调控这些复杂的网络，是未来医学发展的重要方向。整本书读下来，充满了启发性和前瞻性，让我对生命科学的未来充满期待。

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这本书给我的最大惊喜在于，它并没有局限于对蛋白质互作网络本身的静态描述，而是深入挖掘了其动态变化和演化规律。作者非常注重从“动态”的角度去理解蛋白质网络，强调了网络的形成、解散、强度变化以及随时间、环境的变化而产生的适应性调整。这部分内容让我耳目一新，因为很多关于生物网络的讨论都停留在静态的结构层面，而这本书则把我看作一个“活的”系统，探讨了网络在疾病发生、药物干预、甚至进化过程中扮演的角色。他引入了一些非常有趣的案例，比如解释了某些疾病是如何因为关键蛋白质互作节点的失常而引发的，以及科学家们如何试图通过“调控”这些网络来达到治疗的目的。这种宏观视角和微观机制的结合，让我对生物系统的理解上升了一个层次。

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这本书我算是彻底看明白了，虽然名字叫《Protein Interaction Networks》，但实际读起来，感觉作者更像是在用蛋白质互作这个“引子”，来探讨生命系统背后更深层的网络动力学和信息传递机制。他没有上来就堆砌一堆复杂的图谱和数据，而是循序渐进地构建了一个认知框架。首先，他从生物学基础出发，简要回顾了蛋白质功能的多样性和细胞内活动的复杂性，然后巧妙地将“互作”的概念引入，解释了为什么单个蛋白质无法独立完成生命活动，必须形成网络。这一部分的处理非常细腻，避免了枯燥的教科书式叙述，而是通过一些生动的比喻，比如把细胞比作一个繁忙的城市，把蛋白质看作各种职能的“市民”，而它们的互动则是城市运转的“交通系统”，让我一下子就抓住了核心思想。

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我一直对生物信息学和计算生物学领域感到好奇，但总是觉得理论性太强，不容易上手。而《Protein Interaction Networks》这本书，虽然涉及了相当多的计算和建模方法，但处理得却非常易懂。作者并没有直接抛出复杂的算法，而是从实际问题出发，解释了为什么要用这些方法来研究蛋白质互作网络。他详细阐述了网络可视化、节点中心性分析、社区检测等基本方法，并结合了大量的图示和实例，让我能够清晰地理解这些方法的原理和应用。特别让我印象深刻的是，作者在讲解过程中，不断强调这些计算方法是如何帮助我们从海量的生物数据中提取有价值的信息，从而加速科学发现。读完这部分，我感觉自己对于如何“解读”生物网络数据，有了一个扎实的基础。

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这本书的叙事方式非常独特，它不是那种按照章节线性推进的枯燥科普读物，而是更像是一场关于生命奥秘的“探索之旅”。作者以一种非常引人入胜的风格，将我们带入一个充满未知和惊喜的蛋白质互作世界。他常常抛出一些引人深思的问题，比如“生命网络的边界在哪里？”，“我们能否通过理解网络来预测生命的未来？”，然后循循善诱地引导我们去寻找答案。这种提问式的叙述方式，极大地激发了我的阅读兴趣，让我迫不及待地想知道下一步会发生什么。而且，作者在引述研究成果时，并没有简单地列举文献，而是通过故事化的方式，将科学家们的研究历程和遇到的挑战娓娓道来，让我感受到了科学研究的魅力和艰辛。

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