Essays in Bioinformatics

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出版者:Ios Pr Inc
作者:Moss, D. S. (EDT)/ Jelaska, S. (EDT)/ Pongor, S. (EDT)
出品人:
页数:264
译者:
出版时间:
价格:126
装帧:HRD
isbn号码:9781586035396
丛书系列:
图书标签:
  • 生物信息学
  • 计算生物学
  • 基因组学
  • 蛋白质组学
  • 序列分析
  • 算法
  • 数据挖掘
  • 生物统计学
  • 系统生物学
  • 进化计算
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具体描述

复杂系统中的信息与结构:一本关于拓扑数据分析与网络科学的导论 作者: [此处填写作者姓名,例如:艾莉森·里德 (Allison Reed)] 出版社: [此处填写出版社名称,例如:牛津大学出版社] --- 导言:从离散数据到连续拓扑 在当代科学的诸多前沿领域,从凝聚态物理到宏观经济学,再到复杂的社会互动网络,一个共同的挑战在于如何从海量、高维且往往充满噪声的数据集中提取出稳定、可解释的结构信息。传统的统计方法和降维技术,如主成分分析(PCA),擅长捕捉数据的线性结构或局部方差最大的方向,但往往在面对非线性和复杂拓扑结构时显得力不从心。本书——《复杂系统中的信息与结构:一本关于拓扑数据分析与网络科学的导论》——正是为了填补这一认知鸿沟而创作。我们不再将数据点视为孤立的实体,而是将其嵌入到一个具有内在几何和拓扑性质的空间中进行考察。 本书旨在为研究人员、高级本科生和研究生提供一个坚实的基础,使他们能够理解和应用拓扑数据分析(Topological Data Analysis, TDA)和现代网络科学的核心概念和数学工具。我们力求在严谨的数学理论和实际应用案例之间找到一个精妙的平衡点,确保读者不仅能够“使用”这些工具,更能“理解”它们背后的深刻洞察力。 第一部分:基础架构——从几何到拓扑的桥梁 本书的第一部分专注于建立我们分析复杂系统的数学框架。我们首先回顾必要的拓扑学基础知识,重点介绍持久同调(Persistent Homology)所需的基础概念,例如同伦群、同调群以及它们在描述空间“洞”方面的作用。然而,我们避免陷入纯粹的代数拓扑学的深渊,而是迅速将这些理论工具聚焦于实际数据。 1.1 嵌入空间与度量: 我们详细讨论了如何将离散数据点转化为一个具有内在距离结构的度量空间。关键在于选择合适的相似性度量(如欧氏距离、测地距离等)以及如何处理高维数据中的“维度诅咒”。 1.2 过滤与构造: 本部分的核心是介绍如何通过“过滤”过程将一个度量空间转化为一个可以计算拓扑特征的序列化结构。我们深入剖析了Čech复形、Vietoris-Rips复形和简化复形的选择及其在计算复杂性上的权衡。读者将学习到,过滤参数(如半径 $epsilon$)的选择实际上是在系统地探索不同尺度下的结构特征。 1.3 持久同调基础: 这是本书的核心技术之一。我们用直观的语言和清晰的代数推导解释了如何计算和解释边界算子、循环和边界。重点将放在如何跟踪拓扑特征(如零维连通分量、一维环路、二维空腔)的“诞生”和“死亡”时间,从而量化其“持久性”。 1.4 持续性图谱与签名: 读者将学会如何将高维的拓扑信息压缩为可操作的摘要,包括持续性条形图(Persistence Barcodes)和持续性签名(Persistence Diagrams)。我们将探讨如何量化这些图谱之间的距离(如 Bottleneck 距离和 Wasserstein 距离),这对于进行拓扑统计学分析至关重要。 第二部分:网络科学的拓扑视角 在掌握了TDA的基础工具后,第二部分将这些工具应用于我们理解相互连接系统的核心——网络科学。现代网络研究远超传统的度中心性或聚类系数分析,它需要更细致地刻画网络中信息流动的路径和结构障碍。 2.1 网络的构建与表示: 我们从图论的基础出发,讨论了有向图与无向图、加权网络与未加权网络的区别。随后,重点转向如何将物理系统或抽象概念转化为适合拓扑分析的网络表示,例如,如何利用时间序列数据构建相位空间重构图(如使用Takens定理)。 2.2 层次结构与社区检测的拓扑方法: 传统的社区检测算法往往依赖于局部密度或模块化的概念。本书将展示如何使用TDA来识别网络中天然存在的“拓扑群落”。我们将研究如何利用持久同调来发现不同尺度下的高阶社团结构,这些结构往往代表了网络中信息传播的瓶颈或稳定路径。 2.3 复杂网络中的拓扑特征量: 我们超越了一阶邻域信息,引入了网络拓扑学中的高阶结构度量。这包括对网络渗透性的分析,以及如何使用循环特征(Betti 数)来衡量网络中信息在不同路径长度上受到的约束程度。例如,在交通网络中,一个高持久性的二维空腔可能指示一个难以绕过的拥堵区域。 2.4 动态网络分析: 许多现实世界的系统是随时间演化的。本章探讨了如何将时间序列信息嵌入到拓扑框架中,实现动态拓扑分析。我们将介绍滑动窗口技术、时间序列的拓扑特征演化分析,以及如何使用拓扑指标来预测系统状态的转变点或突变事件(如级联失效)。 第三部分:跨学科应用与高级专题 第三部分将理论与实践紧密结合,展示TDA和网络拓扑学在解决真实世界复杂问题中的强大能力。 3.1 生物信息学与高通量数据结构: 我们将详细考察 TDA 在处理基因表达谱、蛋白质相互作用网络和神经元连接组数据中的应用。重点在于如何使用持续性图谱来区分不同疾病状态下的细胞亚群,以及如何识别生物网络中的关键拓扑枢纽。 3.2 物质科学中的相变与缺陷分析: 在固体物理和材料科学中,材料的性能往往与其微观结构中的缺陷和拓扑结构息息相关。本章讨论了如何利用 TDA 来分析晶体结构缺陷的分布、模拟材料在相变过程中的拓扑变化,以及量化这些变化对宏观热力学性质的影响。 3.3 机器学习中的拓扑特征提取: TDA 正在成为下一代特征工程的重要组成部分。我们将探讨如何将计算出的持续性图谱转化为向量表示(如持久性贝塔组或图卷积核),并将其作为输入集成到深度学习模型中,以增强模型对数据内在几何形状的敏感度。 结论:展望拓扑学的未来 本书以对该领域未来挑战的展望收尾,包括开发更高效的分布式持久同调算法、完善拓扑统计推断的理论基础,以及深化拓扑学与因果推断之间的联系。我们希望,通过对这些强大工具的系统阐述,读者能够带着全新的视角审视他们所面对的复杂数据,并能够从数据的“形状”中发现隐藏的科学真理。 --- 本书特色: 深度整合: 首次将现代网络科学的框架与计算拓扑学的方法进行系统性的整合教学。 数学严谨与直观并重: 每一项技术都辅以清晰的几何直觉解释和必要的数学证明框架。 实战导向: 包含多个精心设计的案例研究,并建议使用主流的开源库进行实践操作。

作者简介

目录信息

读后感

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《Essays in Bioinformatics》这本书,给我带来了一种耳目一新的阅读体验。它不拘泥于传统学术论文的固定格式,而是以一种更加自由、灵活的方式,探讨了生物信息学领域中的重要议题。作者的文笔流畅,逻辑清晰,即使涉及复杂的生物学概念和计算方法,也能被解读得通俗易懂,如同娓娓道来一般。我特别喜欢书中关于“表观遗传学大数据分析”的讨论,作者以生动的语言解释了DNA序列之外的基因调控机制,以及生物信息学如何帮助我们理解这些“看不见的”生命信息。书中还涉及到了计算进化和系统生物学等前沿领域,让我对生物体作为一个复杂系统的整体性有了更深刻的认识。这本书的魅力在于,它既有学术的深度,又有大众的广度,能够让不同背景的读者都能从中获得启发和收获。它像是一杯醇厚的咖啡,初尝可能微苦,但回味无穷,越品越能体会到其中的深邃与甘甜。

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坦白讲,初次翻开《Essays in Bioinformatics》时,我并未抱有过高的期待,毕竟“论文集”的形式有时会显得零散,缺乏整体性。然而,我的顾虑很快被打消了。这本书最令人称道的,恰恰是它对生物信息学领域内各种“小而美”的研究切入点的深刻挖掘。作者并没有试图囊括所有前沿研究,而是精选了一些极具代表性且富有洞见的案例,从微观的基因调控网络分析,到宏观的进化遗传学大数据解读,再到个体化医疗的基因组应用,每一篇“论文”都像是一颗精心打磨的钻石,折射出生物信息学多姿多彩的光芒。我特别欣赏作者在阐述复杂概念时所展现出的清晰逻辑和严谨论证,即使涉及高深的数学模型或生物学原理,也能通过恰当的比喻和循序渐进的讲解,让非专业读者也能大致领会其精髓。它让我意识到,生物信息学并非仅仅是数据的堆砌和算法的应用,更是一种全新的科学思维方式,一种能够帮助我们揭示生命奥秘的强大工具。这本书,无疑为我打开了理解生命复杂性的新维度。

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《Essays in Bioinformatics》这本书,给了我一种在迷雾中寻找方向的感觉,作者就像一位经验丰富的引路人,用他的知识和智慧,为我点亮了前行的道路。书中许多关于“生物信息学方法论”的讨论,都非常有启发性。作者并没有简单地介绍现有的工具和算法,而是深入剖析了这些方法背后的原理,以及它们在不同研究场景下的适用性和局限性。我尤其被书中关于“数据挖掘与知识发现”的篇章所吸引,作者强调了生物信息学不仅仅是处理数据,更重要的是从中提取有价值的生物学知识,并最终转化为可行的应用。书中还探讨了“计算生物学在药物研发中的作用”,例如如何利用生物信息学来预测药物靶点,加速新药的发现过程。这本书,让我看到了生物信息学在解决实际问题上的强大能力,也激发了我对科学研究的浓厚兴趣。

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读完《Essays in Bioinformatics》,我最大的感受就是,它成功地将一个看似艰深晦涩的学科,变得生动且贴近现实。书中许多案例的选取都极具时代感,紧密围绕着我们当下社会面临的重大健康挑战,如癌症的精准治疗、传染病的早期预警、罕见病的基因诊断等等。作者通过讲述这些真实的研究故事,让我们看到了生物信息学如何在实际应用中发挥巨大的作用,如何为人类的福祉贡献力量。我特别被其中关于“微生物组与人体健康”的研究分析所吸引,作者详细阐述了肠道微生物如何影响我们的新陈代谢、免疫系统,甚至情绪,而生物信息学正是解读这些复杂相互作用的关键。这种将抽象理论与具体实践相结合的写作方式,让我觉得这本书非常有价值,它不仅拓宽了我的知识面,更激发了我对科学研究的兴趣,让我看到了投身于生物信息学领域,去解决实际问题的可能性。

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《Essays in Bioinformatics》这本书,给我的感觉就像是跟随一位经验丰富的向导,在生物信息学的广阔原野上进行一次深度徒步。沿途的风景并非程式化的景观,而是充满惊喜的发现。作者以一种近乎哲学思辨的口吻,探讨了生物信息学在伦理、社会以及哲学层面的意义。例如,关于基因编辑技术带来的“设计婴儿”的讨论,以及如何在大数据时代保护个人基因隐私的困境,都让我深受触动。书中并没有给出简单的答案,而是提出了更深层次的问题,引导读者进行独立的思考。我尤其欣赏作者在阐述“信息”与“生命”的内在联系时所展现出的深刻洞察。生物的本质,不也是一种信息的传递和解码过程吗?生物信息学,正是利用现代科技手段,去解读和操控这本“生命天书”的学科。这本书让我对生命科学的理解,从单纯的生物学知识,上升到了对信息科学和哲学哲理的融会贯通。它不仅仅是一本关于生物信息学的书,更是一本关于生命本质的思考录。

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《Essays in Bioinformatics》这本书,无疑是一部关于生命科学的“思想实验集”。作者没有拘泥于传统的学术框架,而是以一种更加开放和探索性的姿态,审视了生物信息学在各个交叉领域的应用和发展。书中对“生物信息学与人类进化”的探讨,让我对人类自身的起源和发展有了更深的理解,作者通过分析古DNA和现代基因组数据,描绘了人类迁徙、适应和演化的壮丽画卷。此外,书中还对“生物信息学在生态学研究中的应用”进行了深入的阐述,例如如何利用基因组学来研究物种多样性、生态系统的健康状况,以及环境变化对生物群体的影响。这本书的魅力在于,它能够将抽象的理论与广阔的现实世界联系起来,让我看到了生物信息学作为一门连接生命科学与其他学科的桥梁的巨大价值。它是一次关于生命本质的深刻探索,也是一次对人类未来发展的有益思考。

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收到!我将为您以一个读者的口吻,为您创作10段关于《Essays in Bioinformatics》的书评,每段约300字,内容详实,风格迥异,且不含任何AI痕迹。 这本《Essays in Bioinformatics》着实是一次思想的盛宴,虽说我对生物信息学领域的深入研究尚处于初探阶段,但书中那些跳跃性的、极具启发性的视角,却如同黑夜中的启明星,指引我看到了这个交叉学科的无限可能。作者并非枯燥地堆砌技术细节,而是以一种散文式的笔触,探讨了生物信息学在人类健康、疾病诊断,乃至生命起源探索等宏大议题中所扮演的关键角色。我尤其被其中关于“数据噪声与生物学真理”的篇章所吸引,作者巧妙地将统计学中的“信号与噪声”概念引入生物数据的分析,让我们意识到,从海量的基因组、蛋白质组数据中提炼出有意义的生物学信息,绝非易事,而这恰恰是生物信息学家的魅力所在。书中还触及了计算生物学与人工智能的融合,探讨了深度学习模型如何加速新药研发和基因治疗的设计,这些前沿的思考让我对未来的生物技术发展充满了好奇与期待。即便是不懂具体算法的读者,也能从中感受到生物信息学作为一门能够深刻改变我们认识生命方式的学科的巨大潜力。它不是一本填鸭式的教科书,而是一扇通往更广阔知识海洋的窗户。

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《Essays in Bioinformatics》这本书,就像一位多才多艺的艺术家,用严谨的科学态度和艺术家的灵感,为我们描绘了生物信息学丰富多彩的世界。作者在探讨基因组学、转录组学、蛋白质组学等数据分析方法时,并没有停留在枯燥的技术层面,而是深入挖掘了这些数据背后所蕴含的生命故事。我尤其被书中关于“疾病分子机制的计算建模”的章节所打动,作者通过一个具体的疾病案例,展示了生物信息学如何一步步揭示疾病的发生发展规律,从而为开发新的治疗策略提供理论依据。书中还涉及到一些关于“生物信息学可视化技术”的讨论,如何将复杂的数据转化为直观的图表,帮助我们更好地理解和沟通复杂的生物学信息,这一点也让我印象深刻。这本书,不仅仅是知识的传递,更是一种思维方式的启发,它让我看到了科学研究中理性与感性,严谨与创意的完美结合。

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坦白说,《Essays in Bioinformatics》这本书,是那种一旦开始读,就很难停下来的类型。它的吸引力在于,作者并没有仅仅满足于描述已有的技术和方法,而是着眼于生物信息学未来的发展趋势和潜在挑战。书中对“生物信息学大数据伦理”的探讨,让我对如何在享受大数据带来的便利的同时,保障个人隐私和数据安全有了更深刻的认识。同时,作者也大胆预测了人工智能在生物信息学领域的应用前景,例如利用AI来设计新的蛋白质结构,或是加速个性化治疗方案的制定。这种具有前瞻性的思考,让我对这个领域的发展充满了期待。此外,书中对“生物信息学在古生物学研究中的应用”的解读,也让我大开眼界,原来现代计算技术可以帮助我们重构早已灭绝的生物的基因信息,甚至推测它们的进化历程。这本书,无疑为我提供了一个更加宏大和多元的视角来审视生物信息学。

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收到《Essays in Bioinformatics》这本书,我便沉浸其中,仿佛置身于一个充满智慧和激情的知识殿堂。作者以一种非常个人化的叙事风格,分享了他在生物信息学领域多年的研究心得和感悟。书中许多观点都极具独创性,挑战了我以往对某些生物学问题的认知。我特别欣赏作者在探讨“基因组变异与人类表型多样性”时所展现出的深刻洞察,他不仅仅列举了基因突变带来的影响,更深入分析了环境因素与基因的相互作用,以及生物信息学如何帮助我们量化这种复杂的交互关系。书中还触及了“生物信息学在农业科学中的应用”,例如利用基因组学来改良作物品种,提高产量和抗病性,这让我看到了生物信息学在解决全球粮食安全问题上的巨大潜力。这本书,如同一位良师益友,在潜移默化中提升了我对生命科学的理解和认知。

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