Modelling in Molecular Biology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer-Verlag New York Inc

作者:Ciobanu, Gabriel (EDT)/ Rozenberg, Grzegorz (EDT)

出品人:

页数:304

译者:

出版时间:

价格:69.95

装帧:HRD

isbn号码:9783540407997

丛书系列:

图书标签:

• 分子建模
• 生物信息学
• 计算生物学
• 分子生物学
• 结构生物学
• 生物物理学
• 建模方法
• 计算机模拟
• 蛋白质结构
• 核酸结构

深入探索：计算生物学与系统生物学的前沿进展 一部聚焦于理解生命复杂性的前沿著作 作者：[在此处填写作者姓名/研究团队] 出版社：[在此处填写出版社名称] --- 内容简介： 本书《深入探索：计算生物学与系统生物学的前沿进展》并非一本基础性的教科书，而是一部高度专业化、面向研究人员和高级学生的深度综述与方法论探讨。它旨在捕捉当前生命科学研究中，利用大规模数据分析、复杂网络理论和先进建模技术来解析生命系统内在机制的最新动态与挑战。全书紧密围绕“信息、结构与功能”这一核心范畴展开，系统梳理了从基因组学到细胞动力学分析的多个关键前沿领域，强调跨学科方法论的融合与创新应用。 第一部分：高维数据集成与生物信息学范式转型 本部分首先回顾了“后基因组时代”数据爆炸带来的机遇与瓶颈。我们不再满足于单个基因或蛋白质的功能注释，而是着力于如何整合多组学（基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学）数据，构建出能够反映细胞状态的全局视图。 1.1 多组学数据融合的统计学框架： 重点探讨了张量分解（Tensor Decomposition）技术在集成异构生物数据中的最新应用，例如如何通过Tucker分解或CP分解来发现跨不同测量平台（如RNA-seq和ChIP-seq）的共享和特异性生物学信号。书中详细阐述了解决数据稀疏性、批次效应和维度灾难的先进回归模型，特别是贝叶斯层级模型（Hierarchical Bayesian Models）在量化不确定性方面的优势。 1.2 单细胞分辨率的生物学解析： 单细胞技术（scRNA-seq, scATAC-seq）彻底改变了我们对组织异质性的认识。本书深入分析了用于细胞类型鉴定、轨迹推断和谱系追踪的最新算法。内容包括基于扩散图（Diffusion Maps）和流形学习（Manifold Learning）的轨迹重建方法，以及如何利用邻域分析（Neighborhood Analysis）来精确界定细胞间的相互作用和微环境影响。我们特别关注了如何校准和比较来自不同实验室的单细胞数据集，提出了基于可信度加权（Confidence Weighting）的批次校正策略。 1.3 表观遗传调控的动态建模： 基因表达的调控远超DNA序列本身。本章聚焦于染色质可及性、组蛋白修饰和DNA甲基化的时空动态。书中介绍了一种基于随机微分方程（Stochastic Differential Equations, SDEs）来模拟染色质重塑过程的方法，该方法考虑了核内定位和转录机器的随机性，并尝试将这些动力学因素纳入更宏观的基因调控网络推断中。 第二部分：系统生物学：网络结构、动力学与稳健性 系统生物学的核心在于理解系统层面的涌现特性。本部分侧重于如何从静态数据中提取动态机制，并利用数学工具描述细胞网络的行为。 2.1 复杂生物网络的拓扑结构与功能关联： 本章深入探讨了生物网络（如蛋白质-蛋白质相互作用网络、代谢网络）的拓扑属性，如小世界性、无标度特征和模块化结构。不同于基础的网络分析，本书着重讨论了动态网络重塑（Dynamic Network Rewiring）的概念，即细胞如何响应外界刺激（如药物处理或环境变化）快速改变其连接权重和结构，并探讨了利用图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）来预测这些结构变化的可能性。 2.2 生物系统动力学仿真与参数辨识： 描述性模型已不能满足需求，精确的量化预测成为关键。我们详细阐述了如何构建大尺度常微分方程（Ordinary Differential Equations, ODEs）模型来描述信号通路。关键挑战在于参数估计与可辨识性（Parameter Estimation and Identifiability）。书中介绍了基于进化算法和贝叶斯推断的复杂系统参数优化技术，特别是如何利用时间序列数据来约束模型假设，并排除那些虽然能拟合数据但生物学上不合理的参数集。 2.3 细胞稳态、振荡与开关机制： 细胞行为往往表现为稳定的稳态、周期性的振荡（如细胞周期）或精确的开关响应（如细胞分化）。本节通过 Hopf 分岔理论和极限环分析，深入探讨了维持这些复杂动力学行为的最小反馈回路结构。同时，本书也分析了细胞如何通过“噪音缓冲”机制（Noise Buffering）或多稳态性（Multistability）来保证其关键功能的稳健性（Robustness）抵抗内部和外部扰动。 第三部分：前沿交叉领域：空间生物学与药物靶点发现 本部分将目光投向生物学研究中最具前沿性的两个领域：如何在空间维度上解析生命现象，以及如何利用计算方法加速新疗法的研发。 3.1 空间转录组学的数据解析与整合： 空间信息是理解组织功能不可或缺的维度。本书介绍了如何处理高维空间转录组数据（如Visium, MERFISH），核心在于空间自相关性（Spatial Autocorrelation）的量化和局部微环境识别。我们提出了一种基于高斯过程回归（Gaussian Process Regression）的方法，用于平滑和插值低分辨率空间数据，并据此构建出描述细胞间通讯的“空间相互作用图谱”。 3.2 药物作用机制与抗药性预测的计算框架： 药物研发日益依赖于计算筛选。本书侧重于基于网络的药物设计策略。我们探讨了如何利用网络扰动分析（Network Perturbation Analysis）来预测潜在的“多靶点抑制剂”，即那些能同时影响疾病相关多个节点而非单一靶点的分子。此外，书中还引入了基于强化学习（Reinforcement Learning）的模型，用于模拟病原体或癌细胞在持续药物压力下的进化路径，从而预测和规避耐药性的出现。 3.3 可解释性人工智能（XAI）在生物医学中的应用： 深度学习模型在生物学预测中表现出色，但“黑箱”问题限制了其在临床决策中的应用。本部分重点介绍了LIME、SHAP等可解释性方法在解析复杂的生物学预测模型（如预测蛋白质结构或药物毒性）中的具体实践，旨在将模型的预测结果转化为可被生物学家理解的因果假设，从而驱动新的实验设计。 本书特色： 本书内容高度侧重于方法论的严格性和前沿技术的应用深度，强调从数据到机制的转化。它要求读者具备扎实的生物学背景、熟练的数学和统计学知识，并对编程实现有实际操作能力。本书的最终目标是为读者提供一套全面的工具箱，使其能够在高度复杂和数据驱动的生命科学研究中，有效地构建、验证和解释生物系统的计算模型。

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