Modelling Metabolism with Mathematica pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CRC Press

作者:Peter Mulquiney

出品人:

页数:328

译者:

出版时间:2003-5-14

价格:USD 199.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780849314681

丛书系列:

图书标签:

• @暨图
• Mathematica
• 代谢建模
• 生物化学
• 系统生物学
• 数学建模
• 计算生物学
• 代谢网络
• 动力学模拟
• 生物信息学
• 工程学

深入探索：生命过程的数字化构建与分析 第一部：细胞代谢的基石——从分子到网络的构建 本书旨在为研究者、高级学生以及对生物系统建模有浓厚兴趣的专业人士提供一本全面而深入的参考指南，专门探讨如何利用先进的计算工具来精确描绘、模拟和分析复杂的生命代谢网络。我们将超越基础的生物化学叙述，直接聚焦于如何将生物学知识转化为可操作的数学模型，并利用高性能计算环境来实现这些模型的求解与可视化。 第一章：代谢建模的理论框架与历史溯源 本章将首先奠定理论基础。我们将探讨代谢网络建模的演变历程，从早期的稳态假设到当前动态系统方法的兴起。重点分析代谢网络在不同层级——从单个酶反应的动力学到完整细胞路径的调控——所面临的挑战。讨论概率论在处理不确定性数据中的应用，以及如何选择最适合特定生物学问题的数学范式（如常微分方程、偏微分方程或基于图论的方法）。 第二章：构建基础反应网络：数据输入与拓扑结构定义 精确的数学模型依赖于高质量的输入数据。本章详细阐述了如何从实验数据（如高通量组学数据、代谢物流分析结果）中提取和筛选关键反应参数。我们将详细介绍如何使用结构化数据格式定义反应物、产物、酶催化效率 ($V_{ ext{max}}$) 和米氏常数 ($K_m$)。关键内容包括：如何利用网络拓扑学的原理来识别网络中的关键模块（如反馈环、汇点和源点），并使用先进的软件库来自动生成初始的反应方程组。 第三章：动力学建模的核心：常微分方程组的建立与求解 对于描述时间依赖性变化的代谢系统，常微分方程（ODE）是描述系统动态行为的基石。本章深入探讨如何为每一个代谢物（或中间产物）建立质量作用定律或米氏-迈克尔方程描述的ODE。我们将详细演示如何组织和结构化这些方程组，以确保系统的数学一致性和可解性。重点分析刚性（Stiffness）问题在代谢动力学模拟中的普遍性及其对求解算法选择的影响。我们将介绍数值积分方法的局限性，并探讨隐式方法和自适应步长控制策略在提高模拟效率和准确性方面的应用。 第四章：代谢物流分析（Flux Balance Analysis, FBA）的高级应用 虽然FBA是一种稳态方法，但它为理解网络的宏观限制和优化潜力提供了强大工具。本章将集中于FBA的扩展形式。讨论如何整合环境限制、能量消耗约束和氧化还原平衡来建立更具生物学意义的线性规划模型。深入探究敏感性分析在FBA中的应用，用于识别对网络整体功能影响最大的反应。此外，我们将介绍如何将动态信息集成到FBA框架中，例如通过约束条件来限制某些代谢物的瞬时浓度变化。 第二部：网络分析、参数估计与模型验证 构建模型只是第一步，对模型进行严格的分析、参数的精确估计以及最终的实验验证是确保模型可靠性的关键步骤。 第五章：参数不确定性与敏感性分析 在现实世界的生物系统中，许多关键参数（如酶的固有活性或转运蛋白的渗透性）往往只能通过间接实验获得，因此存在显著的不确定性。本章详细介绍了处理模型参数不确定性的方法论。内容包括：系统敏感性分析（如何识别哪些参数对模型输出影响最大）、蒙特卡洛模拟在探索参数空间中的应用，以及贝叶斯推断方法在结合先验知识和实验数据以细化参数估计区间时的实用性。 第六章：模型可约性与结构分析 复杂的代谢网络可能包含冗余或冗余的反应路径。为了提高模型的计算效率和生物学可解释性，模型简化至关重要。本章介绍如何利用网络结构特性识别并消除冗余反应（Redundant Reactions）和空反应（Near-Zero Flux Reactions）。我们将探讨如何应用中心性度量（如介数中心性、接近中心性）来识别网络中的控制点和瓶颈步骤，从而指导实验验证的优先级。 第七章：数据驱动的参数估计与模型校准 参数估计是将数学模型与真实生物数据进行“拟合”的过程。本章提供一套系统性的方法，用于校准模型参数，使其预测结果与观测数据（如代谢物浓度的瞬时变化曲线）最佳匹配。讨论了非线性最小二乘法、梯度下降算法及其变种在优化目标函数中的应用。特别关注如何处理多目标优化问题，即同时拟合多个不同实验数据集时参数估计的挑战。 第八章：模型验证、预测与假设检验 一个经过良好校准的模型必须能够成功预测先前未用于校准的独立数据集的结果。本章专注于模型验证的标准流程。介绍交叉验证技术在评估模型泛化能力中的作用。我们将演示如何利用模型进行“虚拟实验”——通过改变虚拟环境参数（如营养物质浓度、基因敲除或过表达）来预测未在活细胞中进行过的实验，从而形成可检验的生物学假设。 第三部：高级建模技术与前沿应用 本部分将目光投向更复杂的生物学现象，展示如何将基础模型扩展到需要处理空间维度或遗传调控的场景。 第九章：耦合代谢与基因调控的动态系统 代谢活动与基因表达调控是紧密耦合的。本章探讨如何构建多尺度模型，将描述代谢物浓度变化的ODE系统与描述基因表达、蛋白质合成和降解的延迟微分方程或布尔网络模型耦合起来。重点分析了代谢物作为信号分子反馈调控基因表达的机制建模。 第十节：空间代谢建模导论 在许多生物体（如微生物群落、组织切片或异质细胞群）中，代谢物的扩散和浓度梯度至关重要。本章引入了偏微分方程（PDE）来描述代谢物在空间维度上的传输过程。讨论如何求解耦合的ODE-PDE系统，以及如何利用计算流体力学（CFD）的概念来模拟代谢反应与物质输运的相互作用。 第十一章：应用案例研究——从疾病到生物技术 本章通过具体的案例来展示上述理论和方法的实际效用。案例将涵盖：（1）利用模型洞察癌细胞代谢重编程（Warburg效应）的分子基础；（2）优化工业微生物的发酵过程以提高目标产物的产率；（3）模拟抗生素对细菌代谢网络的影响及其耐药性的动态演化。 总结与展望 最后，本书将回顾所介绍的建模工具和方法，并对未来研究方向进行展望，特别是关于人工智能和机器学习技术在代谢网络参数推断和结构发现中的潜在融合。本书旨在为读者提供一个坚实的理论框架和实践技能，使其能够独立或协作地构建、分析和利用复杂的代谢模型来推动生物科学的边界。

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这本书的风格是那种扎实、不浮夸的学术风格，每一个论点都有充分的数学或生物学依据支撑。我最欣赏的是作者对于模型验证和不确定性分析的重视程度，这在很多同类书籍中常常被一笔带过。书中详细讲解了如何进行参数扫描和蒙特卡洛模拟，以评估模型预测的稳健性，这对于需要向同行展示研究成果的人来说，是至关重要的技能。当我尝试将书中关于稳态分析的方法应用于我自己的数据集时，我发现自己对代谢网络的整体结构有了前所未有的洞察力。它不仅仅是一本关于“如何编程”的书，更是一本关于“如何用数学语言精确描述生命过程”的哲学指导书。这本书的结构清晰，索引详尽，即便是作为一本工具书随时查阅，也能够迅速定位到所需的复杂公式推导或代码实现，极大地提升了科研工作的效率和准确性。

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这本书绝对是为那些渴望深入理解复杂生物系统的人准备的，尤其是那些喜欢用强大数学工具来描绘现实世界难题的读者。我花了大量时间研究其中的案例，发现作者对将抽象的数学模型与具体的代谢过程进行整合的思路非常清晰。书中不仅仅是展示了如何输入代码，更重要的是阐述了构建模型的哲学——如何从生物学观察中提炼出可量化的方程，然后利用Mathematica的强大功能去求解、可视化和进行敏感性分析。对于那些想把教科书上的理论知识真正落地到计算模拟中的学生或者研究人员来说，这本书提供了一个绝佳的蓝图。它对动力学建模的讲解深入浅出，即便是初次接触这类复杂建模的读者，也能逐步跟上节奏。我特别欣赏作者在处理非线性问题时的细致入微，这在处理实际的生物网络时至关重要。这本书无疑将我的建模技能提升到了一个新的层次，让我能够更自信地去处理那些看似杂乱无章的生化数据。

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阅读这本书的过程中，我有一种被领入一个精心设计的数学花园的感觉，每个章节都像是在介绍一种新的建模“植物”。作者的叙述方式极其注重逻辑的连贯性，从最基础的质量作用定律开始，稳步推进到更复杂的网络拓扑结构和稳态分析。我发现，作者在解释为什么选择某种特定的微分方程组而不是另一种时，总是能引用到明确的生物学背景作为支撑，这避免了数学推导沦为空洞的公式堆砌。对于那些习惯了纯理论分析的读者，这本书的计算演示部分尤为宝贵，它强迫你去思考，在实际的计算环境中，模型的参数估计和误差处理是多么重要。我尝试着复现了书中几个关键的例子，每一次都能从中发现新的优化点。这本书的价值不仅在于教会你“如何做”，更在于教会你“为什么这么做”，培养一种严谨的科学探究精神。对于那些对生物工程或系统生物学有浓厚兴趣的人来说，这本工具书是书架上不可或缺的重磅级藏品。

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坦率地说，这本书的难度跨度较大，但正是这种深度，使其具有了长久的生命力。它并不迎合初学者，而是直接挑战那些已经具备一定微积分和基础生物化学知识的读者，要求我们将这些知识转化为可操作的计算模型。作者在处理酶促反应动力学，特别是涉及多个底物和产物的复杂调控网络时，表现出了极高的驾驭能力。我尤其欣赏作者在讨论模型简化和降阶时的策略——如何在高维度的系统中找到最关键的决定性变量，这对于理解系统的本质特性至关重要。这本书的“Mathematica”部分做得非常出色，它不是简单地展示命令，而是将软件作为一种思维扩展工具来介绍，引导读者去思考如何利用其内置的符号计算和数值分析能力来解决生物学难题。它教会了我如何跳出纯粹的试管实验思维，进入一个更广阔的、基于模型的预测空间。

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这本书的排版和内容的组织结构，给我留下了非常深刻的印象。它不像传统教科书那样枯燥，反而更像是一本高阶的实践手册。我特别喜欢作者在介绍新概念时，会穿插一些“陷阱”和“常见误区”的讨论，这些经验之谈非常宝贵，直接避免了我自己摸索时可能走过的弯路。例如，在处理代谢流平衡问题时，作者对约束条件的设置和处理进行了详尽的阐述，这在实际数据拟合中简直是救命稻草。我之前一直对如何有效地使用Mathematica的高级求解器感到头疼，这本书提供了一套清晰的操作流程，结合详细的代码片段和输出结果的解读，极大地提高了我的效率。它成功地架起了数学理论与计算实现之间的桥梁，让复杂的生物代谢图谱真正“活”了起来，可以进行动态的、可交互的模拟和预测。对于需要进行深度定量分析的研究人员，这本书的参考价值无可估量。

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