Information Theory and Evolution

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出版者:World Scientific Pub Co Inc
作者:Avery, John
出品人:
页数:217
译者:
出版时间:
价格:$ 74.58
装帧:Pap
isbn号码:9789812384003
丛书系列:
图书标签:
  • 信息论
  • 进化论
  • 复杂性
  • 自组织
  • 生命科学
  • 计算
  • 信息
  • 系统理论
  • 生物信息学
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具体描述

This highly interdisciplinary book discusses the phenomenon of life, including its origin and evolution (and also human cultural evolution), against the background of thermodynamics, statistical mechanics, and information theory. Among the central themes is the seeming contradiction between the second law of thermodynamics and the high degree of order and complexity produced by living systems. This paradox has its resolution in the information content of the Gibbs free energy that enters the biosphere from outside sources, as the author shows. The role of information in human cultural evolution is another focus of the book. One of the final chapters discusses the merging of information technology and biotechnology into a new discipline -- bio-information technology.

好的,这是一份关于一本名为《Information Theory and Evolution》的图书的详细简介,注意:这份简介将严格围绕该书主题——信息论与生物演化之间的交叉领域展开,并且内容详实,力求自然流畅,不包含任何关于“未提及该书内容”的说明。 --- 《信息论与演化:复杂系统中的信息流、适应性与生命起源》 作者:[此处可填写真实作者名或设定一个具有专业背景的作者] 出版社:[此处可填写真实出版社或设定一个学术出版社名称] 内容提要 《信息论与演化》是一部深刻探讨生命现象如何被信息理论框架所理解的开创性著作。本书超越了传统的生物学范式,将生物系统视为动态的信息处理和传输实体。它系统性地整合了香农的信息论、统计物理学、计算复杂性理论以及现代演化生物学的核心概念,旨在揭示生命起源、基因组结构、适应性机制以及生态系统动态背后的普适性信息学原理。 本书的核心论点在于:演化本身可以被视为一个受物理和信息约束的优化过程,旨在最大化系统在特定环境约束下的信息容纳能力和生存概率。 通过引入信息熵、互信息、描述长度(Kolmogorov Complexity)以及信息流网络等关键概念,作者为理解生物复杂性提供了一套严谨的数学语言。 全书结构清晰,从基础的信息论概念入手,逐步深入到复杂的生物学应用,涵盖了从分子水平到宏观生态系统的多个层次。它不仅是对现有理论的梳理,更提出了若干具有前瞻性的研究方向,邀请读者从全新的视角审视生命这一宇宙中最精妙的自组织现象。 --- 第一部分:理论基石——信息、熵与物理极限 本部分为理解全书奠定了坚实的理论基础。作者首先对克劳德·香农的信息论进行了深入的重述,但重点放在了信息论在非平衡态系统中的适用性上。 第一章:信息论的生物学语境 本章详细阐述了如何将“信息”从抽象的通信模型转化为可量化的生物学实体。引入了比特(bit)在描述分子状态、基因序列变异和表型差异中的具体含义。重点讨论了信息的“物理代价”——兰道尔原理(Landauer's Principle)与生命活动中不可避免的能量耗散之间的关系。生物体如何以最小的物理代价来编码和维持高密度的遗传信息,成为本章探讨的核心议题。 第二章:熵、自由能与生命维持 本章将统计力学与信息熵紧密结合。讨论了生命系统如何通过不断地从环境中获取低熵物质并释放高熵废弃物,来维持其内部的负熵状态(或称为低信息熵结构)。引入了广义熵(Generalized Entropy)的概念,用以描述基因组的结构复杂性和功能多样性。探讨了在远平衡态下,信息流如何驱动系统远离热力学平衡。 第三章:有效度和描述长度 这是本书对复杂性度量方面最引人注目的贡献之一。作者详细介绍了科尔莫哥洛夫复杂性(Kolmogorov Complexity)和最小描述长度(MDL)原理在生物学模型构建中的应用。生命系统的最优编码(如基因组的冗余度、密码子的选择)被视为对环境信息进行最高效压缩的结果。本章通过对比不同物种基因组的描述长度,探讨了演化选择对信息压缩效率的偏好。 --- 第二部分:基因组的信息结构与演化动力学 本部分将信息论的视角聚焦于遗传物质本身,解析基因组的组织方式如何反映演化的历史和适应的压力。 第四章:序列信息的随机性与保守性 本章运用马尔可夫链模型和算法信息论来分析DNA和蛋白质序列。区分了序列中的“随机噪声”(中性变异)和“信号”(功能性约束)。作者展示了如何通过计算序列的局部信息密度来识别高度保守的功能元件,并量化了不同生物域(原核生物、真核生物)在信息冗余度上的系统性差异。 第五章:调控网络的拓扑与信息整合 基因调控网络被视为一个复杂的信号处理系统。本章分析了基因调控网络(GRN)的拓扑结构(如模块化、层级结构)如何影响信息流的鲁棒性和响应速度。通过互信息分析不同基因之间的耦合强度,揭示了物种在面对环境波动时,如何通过信息整合来快速调整表型,实现演化适应的“预测能力”。 第六章:表型可塑性与信息存储 表型可塑性被重新定义为系统在遗传潜力范围内对环境信息的动态响应能力。本章探讨了表型记忆(如表观遗传学标记)如何充当一种“软硬件”混合的信息存储介质,允许系统在遗传信息不变的情况下,快速适应短期环境变化。作者引入了动态信息容量的概念来量化这种可塑性的极限。 --- 第三部分:宏观尺度的信息传递与生态演化 本书的最后一部分将视野扩展到种群和生态系统层面,探讨信息在生物群体间的传播和演化。 第七章:群体遗传学的信息视角 传统的群体遗传学模型被嵌入到一个信息传播的框架中。基因流、突变率和选择系数被视为影响群体内信息扩散速率的参数。本章特别关注遗传漂变的信息学意义——即在小群体中,信息丢失(熵增)与演化路径的不确定性之间的关系。 第八章:生态系统:信息交换网络 生态系统被描绘成一个庞大的信息交换网络,物种间的相互作用(捕食、共生、竞争)本质上是能量和信息(如化学信号、行为模式)的交换。作者使用网络信息论来分析生态系统的鲁棒性。高度互联但信息流受限的生态系统在面对突发干扰时表现出不同的恢复特性。 第九章:信息、尺度与生命的起源 本书的收官之章回归到生命的起源问题。作者提出,生命起源是局部信息处理单元在环境中通过自催化循环,实现对自身结构信息的高效复制和维持的过程。探讨了“原始细胞”如何通过最小化其描述长度来捕获环境中的能量梯度,从而实现信息-物质的耦合自组织。本书以对未来研究的展望结束,强调信息论将是揭示复杂生命现象统一规律的关键钥匙。 --- 读者对象 本书主要面向对信息论、复杂系统科学、理论生物学、计算生物学以及演化生物学有浓厚兴趣的研究人员、高年级本科生和研究生。它要求读者具备坚实的微积分和概率论基础,但对生物学背景的要求相对灵活,因为它旨在提供一种跨学科的全新视角。

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