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出版者:Cambridge University Press

作者:Salemi, Marco (EDT)/ Vandamme, Anne-Mieke (EDT)

出品人:

页数:430

译者:

出版时间:2003-08-27

价格:USD 80.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780521803908

丛书系列:

图书标签:

• 系统发生
• 3
• 2
• 1
• phylogenetics
• evolutionary biology
• molecular evolution
• systematics
• cladistics
• phylogenetic analysis
• bioinformatics
• computational biology
• taxonomy
• population genetics

《系统发育手册》是一本旨在为古生物学家、进化生物学家、遗传学家、生态学家以及任何对生命历史演化感兴趣的读者提供全面指导的著作。本书深入浅出地阐述了系统发育学（Phylogenetics）这一核心科学领域，它致力于理解和重建生物体之间的进化关系。 本书的第一部分，基础概念篇，为读者打下了坚实的理论基础。它详细介绍了什么是系统发育，以及为何研究系统发育至关重要。从生命起源的早期分化，到现今生物多样性的形成，系统发育学是解读这一切的关键。我们探讨了系统发育树（Phylogenetic Tree）这一核心工具，解析了树的组成部分，如节点、分支、根系，以及它们所代表的进化意义。同时，本书也深入讲解了不同的进化模型（Evolutionary Models），这些模型是构建系统发育树的数学基石，它们描述了DNA、RNA或蛋白质序列在进化过程中发生改变的概率模式，包括替换率、过渡与转换的比率、以及不同的碱基/氨基酸频率等。读者将了解到，选择合适的进化模型对分析结果的准确性至关重要。 进阶到方法论篇，本书将带领读者系统地学习构建和解释系统发育树的各种常用方法。无根树（Unrooted Tree）和有根树（Rooted Tree）的构建方法是其中的重点，我们将详细介绍如何从数据中推断出进化方向。最大简约法（Maximum Parsimony）和最大似然法（Maximum Likelihood）作为两种经典的系统发育推断方法，其背后的原理、算法步骤以及各自的优缺点将得到详尽的阐述。此外，贝叶斯推断法（Bayesian Inference）作为一种现代且强大的方法，其统计学基础、MCMC（Markov Chain Monte Carlo）采样技术在系统发育分析中的应用，以及如何评估后验概率（Posterior Probability）以衡量树的置信度，都将得到深入的解析。本书还会介绍邻接法（Neighbor-Joining）等构建速度较快的方法，并讨论它们在处理大规模数据集时的适用性。 数据准备与处理是系统发育分析成功的关键步骤，本书的这一章节将详细介绍如何从各种生物学数据源中提取用于系统发育分析的序列数据。无论是核基因、线粒体基因、叶绿体基因，还是蛋白质序列，本书都提供了具体的提取和格式化指南。序列比对（Sequence Alignment）是系统发育分析中至关重要的预处理步骤，我们将深入探讨多序列比对的算法，例如Clustal Omega、MAFFT等，以及如何评估比对的质量，识别并处理比对中的错误和不确定性。缺失数据（Missing Data）和不确定性（Uncertainty）的处理策略，以及如何利用模型选择工具来确定最佳的进化模型，都将成为讨论的重点。 在结果解释与应用篇，本书将引导读者如何对生成的系统发育树进行科学而严谨的解读。我们不仅会教导如何识别关键的进化事件，例如分化时间（Divergence Times）的估算，并介绍不同的校准方法（Calibration Methods），包括利用化石记录或分子钟（Molecular Clock）等。还会深入探讨如何利用系统发育信息来研究物种形成（Speciation）、地理分布（Biogeography）、性状进化（Trait Evolution）以及疾病传播（Disease Transmission）等广泛的科学问题。本书将通过丰富的案例研究，展示系统发育学在分子进化、系统分类、保护生物学和医学诊断等领域的实际应用，让读者深刻理解这一学科的强大力量。 此外，本书还特别设立了专门章节，讨论了当前系统发育学研究中的前沿热点和挑战。例如，随着基因组学的发展，如何处理超大基因组数据，以及如何利用高通量测序数据进行系统发育重建；宏基因组学（Metagenomics）和宏病毒学（Metagenomics）如何将系统发育分析应用于复杂的微生物群落研究；以及新兴的单细胞系统发育学（Single-Cell Phylogenetics）在理解细胞谱系和进化轨迹方面的潜力。本书也将探讨在处理复杂进化模式，如基因重复（Gene Duplication）、水平基因转移（Horizontal Gene Transfer）以及共同进化（Coevolution）时，系统发育方法的局限性与发展方向。 《系统发育手册》力求成为一本集理论性、实践性和前沿性于一体的参考书。无论您是初学者，还是希望深化理解的资深研究者，本书都将是您在探索生命进化奥秘旅程中不可或缺的伙伴。它不仅是一本介绍方法的工具书，更是一扇理解生命史诗的窗口。

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这本书的封面设计简直是一场视觉盛宴，那种深沉的墨绿色调，配上烫金的字体，立刻就让人感受到一股学术的厚重感和历史的沉淀。当你第一次捧起它的时候，那种沉甸甸的分量就让人知道，这不是一本可以轻易翻阅的休闲读物，而是一部需要静下心来钻研的鸿篇巨制。虽然我还没有完全深入到每一个章节的细节，但仅仅是浏览目录和前言部分，我就被那种严谨的逻辑结构和宏大的叙事框架所震撼了。作者显然花费了极长的时间来构建这个知识体系，从基础的概念梳理到复杂的模型推导，每一步都走得异常扎实。尤其是关于数据可视化和统计推断的章节草图，那种对细节的极致追求，让我立刻联想到那些埋首于实验室的学者们，他们对真理的探索精神通过这本书得到了完美的投射。这本书的装帧质量也无可挑剔，纸张的质感非常高级，即便是长时间阅读也不会觉得眼睛疲劳，这对于需要耗费大量精力的专业书籍来说，无疑是一个巨大的加分项。它不仅仅是一本工具书，更像是一件值得收藏的艺术品，代表着某一领域研究的最高水准。

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从使用体验上来说，这本书的便携性是一个小小的遗憾，毕竟要涵盖如此详尽的内容，其厚度和重量都是客观存在的挑战。不过，鉴于其内容的价值，我愿意为此做出妥协。我通常会将它放在书桌上，作为主要的参考源，而不是随身携带。但即便如此，它在我的研究生涯中已经扮演了无可替代的角色。我注意到，在处理一些跨学科的引用时，这本书提供了一个非常扎实的桥梁，将生物学、统计学和计算机科学的概念融会贯通。它不是简单地把不同领域的知识堆在一起，而是展示了它们之间深刻的内在联系和相互依赖性。每次翻阅，我都能从不同的角度捕捉到新的理解层次，这表明作者在构建知识体系时，充分考虑了读者的长期学习曲线。这本书无疑是该领域内一座难以逾越的里程碑，对于任何想要深入理解该领域核心机制的专业人士或学生来说，它都是一份不可或缺的指南。

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我是在一个非常偶然的机会下接触到这本巨著的，当时正在为一篇关于分子进化方向的综述文章苦恼，寻找一个能提供全面且深入视角的参考资料。说实话，一开始我对它的期待值并不高，毕竟市面上同类的参考书汗牛充栋，大多数都只是对已知知识的简单堆砌。然而，这本书的叙述方式彻底颠覆了我的固有印象。它的行文流畅得令人惊讶，仿佛有一位经验丰富的大师在你耳边娓娓道来，而不是冷冰冰的公式和图表堆砌。特别是在处理那些晦涩难懂的生物信息学算法时，作者总能找到一个巧妙的比喻或一个清晰的实例来辅助理解，让原本高高在上的理论瞬间变得触手可及。这对于我们这些非纯理论出身的研究者来说，简直是救命稻草。我发现自己不再是机械地记忆概念，而是在真正理解其背后的科学原理，这种学习体验的提升是革命性的。它让我对整个学科的脉络有了更清晰的认知，不再是零散知识点的拼凑，而是一个完整、有机的知识网络。

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我不得不说，这本书的深度和广度令人望而生畏，但也正是这种“深不见底”才使得它具备了长久的生命力。它似乎没有刻意去迎合最新的、转瞬即逝的研究热点，而是将重心放在了那些经过时间考验的、构建学科根基的核心理论上。我试着去寻找一些关于最新高通量测序数据分析的细节处理，虽然这本书的出版时间尚早，但它对基础模型的建立和批判性思维的培养，远远超过了那些只关注“时髦技术”的指南。阅读这本书的过程，更像是一场对科学史的回顾与对未来研究方向的预判。它教会了我如何去质疑一个既有的模型，而不是盲目地接受。这种批判性的视角，对于任何希望在该领域有所突破的人来说，都是至关重要的财富。它不是简单地告诉你“怎么做”，而是引导你思考“为什么这么做”，以及“有没有更好的方法”。

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这本书的排版设计绝对是教科书级别的典范。你很难想象，在如此密集的专业信息中，还能做到如此清晰的层次划分。每一个段落的缩进、每一个图表的标注、甚至每一个公式的编号，都经过了深思熟虑。我尤其欣赏它对专业术语的处理方式——首次出现时，不仅给出了标准的英文对照，还附带了一个简短的、符合语境的解释，这极大地降低了跨语言学习的门槛。在阅读过程中，我发现自己很少需要频繁地查阅其他辅助资料，因为这本书本身就构建了一个自我完备的生态系统。那些复杂的流程图和分支结构图，绘制得极其精美且信息量巨大，用色克制而有效，重点突出，真正起到了“一图胜千言”的效果。对于习惯于视觉学习的读者来说，这简直是福音。它不像某些专业书籍那样，为了节省篇幅而牺牲清晰度，而是慷孜不倦地用最好的方式呈现最好的内容，体现出出版方对知识传播的尊重。

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