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出版者:科学出版社

作者:刘安

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1999-02-01

价格:32.0

装帧:

isbn号码:9787030068309

丛书系列:

图书标签:

• 数量遗传学
• 遗传学
• 育种学
• 生物统计学
• 进化遗传学
• 基因组学
• 表型
• 遗传变异
• 选择
• 群体遗传学

《数量遗传学》：一部超越时空的智慧探索 书籍主题： 本书并非关于遗传学理论的专著，而是一部横跨哲学、历史、社会学和艺术的宏大叙事，深度剖析了“数量”这一概念在人类文明演进过程中所扮演的核心角色，以及其对认知结构、社会组织和宇宙观产生的根本性影响。 引言：测量的魔力与未知的疆域 自古以来，人类便被一种难以名状的冲动所驱使——试图将世界置于秩序之中。这种秩序的基石，正是“数量”。我们不再仅仅满足于描述“多”与“少”，而是渴望精确地定义“多少”。本书旨在剥离传统科学框架中对数量的工具性解读，转而探讨数量本身作为一种本体论实体的地位。它探讨了人类如何从简单的计数发展到复杂的统计模型，以及这些模型如何重塑了我们看待自身、历史与未来的方式。 第一部分：几何的起源与线性的幻觉 第一部分深入考察了数学和几何学在古代文明中如何确立了“可度量性”的统治地位。我们审视了古希腊对完美形态的追求，以及毕达哥拉斯学派如何试图用数字解释宇宙的和谐，这种尝试如何在美学与形而上学层面为后世的科学奠定了基础。 然而，本书的重点在于揭示“线性思维”的局限性。从欧几里得的公理系统到牛顿的机械宇宙观，世界被简化为一系列可预测的、因果链条。我们分析了这种“线性还原论”如何深刻影响了启蒙运动的理性主义，并探讨了当我们试图将所有复杂现象（如社会行为或生命力的涌现）强行塞入线性框架时所产生的认知偏差。我们追溯了那些挑战这种绝对确定性的声音——从微积分中对无穷小的早期困惑，到对无理数和超越数的发现——这些都暗示着一个比简单加减乘除更为丰富的现实结构。 第二部分：概率的兴起与不确定性的拥抱 时间转向十七世纪，赌桌上的偶然性意外地催生了概率论。本章详细描绘了帕斯卡尔和费马如何将“运气”这一玄学概念转化为可以计算的数学语言。这不仅仅是数学上的进步，更是一场深刻的哲学革命：人类开始接受，有些事件的发生是根本上无法被完全预知的。 我们将重点放在统计学如何从描述性工具演变为推断性科学，尤其是贝叶斯思想的发展。我们探讨了“样本空间”和“真实世界”之间的鸿沟，分析了统计学如何在没有完全信息的情况下，帮助人类做出决策，并最终渗透到经济学、政治学乃至医学诊断之中。本书批判性地考察了统计学在社会工程中的应用——当群体数据被用来指导个体行为时，自由意志与统计规律之间的张力如何浮现？我们深入分析了“大数定律”的悖论：它保障了长期的稳定性，却常常掩盖了短期的剧烈波动。 第三部分：复杂系统的回声：非线性的觉醒 二十世纪中叶，科学的焦点开始从还原论转向涌现性。本部分聚焦于混沌理论、分形几何以及复杂适应系统的兴起。我们不再满足于分析系统的各个部分，而是开始研究它们相互作用时产生的不可预测的宏观行为。 洛伦兹的蝴蝶效应不仅仅是一个气象学的轶事，它象征着对古典决定论的最终颠覆。我们分析了分形几何如何揭示自然界中隐藏的、自我相似的、非整数维度的结构——从海岸线的蜿蜒到血管的分支。这些发现迫使我们重新思考“数量”的定义：如果一个结构无法被欧几里得的整数维度所捕捉，那么我们用以描述它的数字系统是否本身就带有结构性的缺陷？ 本书还将探讨信息论的先驱工作，将其置于更广阔的“结构组织”语境下。信息被视为对不确定性的减少，但我们也探究了过度量化和数据洪流如何反过来导致认知的饱和与意义的稀释。 第四部分：数字的伦理与未来的度量 最后一部分，本书转向当代，探讨了我们如何被算法和大数据所重新定义。人工智能的崛起，本质上是一场关于“模拟智能”的量化实验。我们审视了机器如何通过对海量数据的模式识别，构建出超越人类直觉的预测模型。 我们提出了关键的伦理问题：当“数量化”成为唯一的真理标准时，那些无法被数据捕获的品质——如情感的深度、道德的细微差别、美学的体验——是否正逐渐被边缘化？本书批判性地考察了“绩效指标文化”如何渗透到教育、医疗和治理的每一个角落，以及这种无休止的优化追求对人类精神健康的潜在影响。 结论：超越度量的渴望 《数量遗传学》的最终目标，是鼓励读者不仅要掌握“如何测量”，更要质疑“为何测量”以及“什么不该被测量”。它是一次对人类理性边界的审视之旅，引导读者认识到，数字是人类理解世界的强大工具，但它们也可能成为限制我们想象力的牢笼。真正的智慧，或许存在于数字的缝隙之中，存在于那些我们尚未找到合适单位去量化的、广袤而生动的现实领域里。本书旨在激发对“未知量”的尊重，并为在高度量化的世界中保持人文关怀提供一种批判性的视角。

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我是一名对生物统计学有一定基础的研究生，在寻找一本能系统整合现代分子生物学进展与经典数量遗传学框架的参考书时，偶然发现了这本。这本书的亮点在于它对“性状的分子基础”与“群体的遗传结构”之间的桥接工作做得非常出色。书中用很大篇幅讨论了宏基因组学和全基因组关联研究（GWAS）的数据如何反哺到传统的数量遗传学模型中，探讨了SNP（单核苷酸多态性）在解释遗传力方面的贡献，以及如何处理高维数据带来的挑战。这一点非常贴合当前生物学研究的前沿，许多老教材往往在这方面有所欠缺。作者在介绍随机效应模型和混合模型时，逻辑链条非常紧密，从简单的方差分量估计到复杂的贝叶斯方法，每一步都铺垫充分，使得即便是初次接触这些高级统计工具的读者也能大致跟上节奏。唯一的遗憾是，关于一些最新的机器学习算法在性状预测中的应用，似乎介绍得略显保守和简略，或许是受限于该书的成书时间。

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这本书的排版和图表制作水平堪称一流，这是我阅读体验中非常重要的一部分。许多复杂的多变量正态分布图、路径分析图以及各种统计检验结果的表格，都清晰得令人赞叹。特别是关于“近交与近交系数”的章节，作者没有采用那种晦涩难懂的矩阵运算来定义，而是通过一个生动的系谱树示例，一步步展示了随机漂变和亲缘关系的累积效应。这种将抽象概念具象化的能力，极大地降低了阅读的门槛。我发现自己不再需要频繁地翻阅附录的数学公式集，因为作者在正文的讲述中就已经将概念“消化”并“重组”成了更容易理解的叙述。对于想要自学这门学科的非专业人士来说，这本书的视觉辅助和叙事流畅性，绝对是其超越众多同类书籍的关键优势。它做到了，在保持学术深度的同时，最大限度地降低了读者的认知负荷。

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阅读完这本书后，我最大的感受是它对“科学哲学”层面的探讨，这一点常常被其他纯粹的统计教材所忽略。作者在引言和结论部分，对“遗传度”这一核心概念的定义、局限性以及伦理含义进行了深思熟虑的阐述。他没有将遗传度视为一个固定的常数，而是强调其依赖于研究的群体、环境和所使用的模型。这种辩证的视角，对于指导我们如何科学、负责任地解读遗传学研究成果至关重要。比如，书中讨论了环境变化如何重塑遗传力估计，以及在选择过程中对遗传多样性的潜在侵蚀，这些讨论都充满了对生命系统复杂性的敬畏。这本书不仅仅是一本工具书，它更像是一次严谨的思维训练，教会读者如何审视数据背后的假设，以及如何以一种更加审慎和全面的态度去理解“自然选择”和“人工干预”的力量。它促使我思考，我们所量化的，远非一切的全部。

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坦白说，我原本以为这会是一本枯燥乏味的学术专著，毕竟“数量”和“遗传学”这两个词组合在一起，听起来就与“轻松阅读”绝缘。然而，这本书的叙述方式却出乎我的意料。它更像是一位经验丰富的老教授在面对一群充满好奇心的学生时，循循善诱地铺陈开来的知识图谱。书中对实验设计，特别是育种实践中的应用部分，写得尤为精彩。比如，它详细分析了不同选择方法的效率比较，从经典的最佳线性无偏预测（BLUP）到更先进的基因组选择（GS），作者没有仅仅罗列公式，而是通过大量的案例数据（虽然是模拟的，但看起来非常逼真）来展示每种方法的优势和局限性。我特别欣赏它在讨论“选择强度”和“遗传变异保持”之间的权衡时所展现出的洞察力，这不仅仅是理论的展示，更是对实际育种决策的深刻指导。读完这部分，我感觉自己像是完成了一次高强度的智力拉练，不仅学到了“是什么”，更明白了“为什么”要这么做。

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这本《数量遗传学》的封皮设计颇为典雅，那种深沉的墨绿色调，配上烫金的字体，让人一上手就感觉这本书的分量。我特地挑了一个周末的下午，泡上一壶新采的乌龙茶，准备沉浸在这套理论的海洋里。首先映入眼帘的是它对基础概念的梳理，简直是教科书级别的严谨。作者显然对群体遗传学的历史脉络了如指掌，从孟德尔的复兴到费希尔、赖特和霍尔丹的奠基工作，描述得丝丝入扣，不带丝毫的含糊。特别是关于多基因性状和环境互作的讨论，作者没有停留在传统的加性模型上，而是深入挖掘了非加性效应的复杂性。阅读过程中，我不断地在脑海中勾勒出那些复杂的统计模型，虽然有些公式推导非常烧脑，但作者的讲解思路清晰，总能在关键点给出直观的解释，这对于我这种既想深入理论又不想迷失在数学符号中的读者来说，无疑是极大的帮助。整体而言，这是一部对该领域知识体系构建得极其扎实的作品，读完后感觉对遗传学研究的底层逻辑有了更坚实的基础。

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