Modelling In Medicine And Biology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Computational Mechanics

作者:Ursino, M. (EDT)/ Brebbia, C. A. (EDT)/ Pontrelli, G. (EDT)/ E. Magosso (EDT)

出品人:

页数:601

译者:

出版时间:

价格:5039.60元

装帧:HRD

isbn号码:9781845640248

丛书系列:

图书标签:

• 数学建模
• 生物医学
• 医学建模
• 生物学建模
• 统计建模
• 计算生物学
• 生物信息学
• 系统生物学
• 模型分析
• 数据分析

现代医学与生物学研究的基石：定量分析与计算模拟的新视野 图书名称： 现代生物系统动力学与计算建模导论 图书简介： 在二十一世纪的生命科学前沿，我们正经历一场深刻的范式转变。传统的基于观察和描述的生物学研究方法，正在迅速地被一套更加精确、预测性更强的定量分析和计算模拟工具所取代。本书《现代生物系统动力学与计算建模导论》正是在这一时代背景下应运而生的一部综合性著作，旨在为生物学、医学、生物工程学乃至应用数学领域的学者和研究人员，提供一套系统化、前沿且实用的理论框架与实践指南。 本书的核心目标是阐明如何将复杂的生物学现象——从分子信号通路到整个器官系统的功能，再到种群生态学动态——转化为可被数学语言精确描述的动力学模型，并通过计算手段进行求解、分析和验证。我们坚信，理解生命的复杂性，必须依赖于精确的量化描述，而计算建模正是实现这一目标的桥梁。 第一部分：理论基础与建模哲学 本书开篇将构建坚实的理论地基。我们不会停留在简单的线性模型，而是深入探讨非线性动力学系统的核心概念。这包括相平面分析、极限环、分岔理论及其在生物系统中（如细胞周期调控、神经元放电模式）的应用。我们详细阐述了系统生物学的建模哲学，强调“自下而上”与“自上而下”两种建模路径的融合，以及如何在高通量实验数据（如基因组学、蛋白质组学数据）的指导下，构建具有生物学意义的简化模型。 特别地，我们引入了随机过程在生物建模中的重要性。鉴于许多细胞内事件本质上是离散且随机的（如基因转录、分子扩散），本书将详述化学主方程（Chemical Master Equation, CME）及其近似方法，如Gillespie 算法和随机扩散近似（SDEs），展示如何用概率论来捕捉生物系统中的内在噪声和变异性。 第二部分：核心建模技术与应用实例 本部分是本书的实践核心，涵盖了当今生命科学建模中最常用且最强大的技术。 2.1 常微分方程（ODEs）模型：药代动力学与药效学 我们将详细剖析ODEs在系统建模中的应用。在医学领域，本书着重探讨了药代动力学（PK）与药效学（PD）建模。我们不仅讲解了经典的“房室模型”（Compartmental Models），更深入探讨了基于生理学的药代动力学（PBPK）模型，展示如何整合器官血流、酶促代谢和转运过程，以实现个体化的药物剂量预测和药物相互作用的评估。在癌症研究中，我们将构建肿瘤生长动力学模型，分析血管生成、免疫监视以及化疗药物耐药性的演变过程。 2.2 偏微分方程（PDEs）：形态发生与组织工程 生物形态的形成是一个空间和时间耦合的复杂过程。本书用大量的篇幅来介绍反应-扩散系统在形态发生（Morphogenesis）中的应用，例如Turing 模式如何解释皮肤斑点或肢体发育中的空间结构形成。此外，对于组织工程和再生医学领域，我们阐述了固液耦合模型，模拟细胞在外力作用下的迁移、增殖与基质重塑，为设计生物反应器和组织支架提供了理论基础。 2.3 网络模型与图论：调控网络分析 生命系统的本质是复杂的相互作用网络。我们运用图论的语言来分析基因调控网络、蛋白质-蛋白质相互作用网络。本书教授读者如何从实验数据中提取网络拓扑结构，并利用布尔网络（Boolean Networks）和贝叶斯网络来预测关键的“枢纽基因”或“中心蛋白”的功能，以及在疾病状态下这些网络的鲁棒性（Robustness）变化。 第三部分：高级计算方法与数据驱动建模 现代建模的成功越来越依赖于强大的计算工具和有效的数据处理技术。 3.1 参数估计与不确定性分析 一个模型只有在参数被准确估计后才能发挥预测作用。我们系统地介绍了灵敏度分析，用于识别模型中哪些参数对输出结果影响最大。随后，本书深入探讨了贝叶斯方法和马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法，用于从嘈杂的生物实验数据中推断参数的概率分布，并进行可靠的不确定性量化（Uncertainty Quantification, UQ）。 3.2 降阶模型与多尺度建模 生物系统往往存在多尺度特征，从纳秒级的分子动力学到年级的种群演变。直接模拟所有尺度是不切实际的。本书重点介绍多尺度建模（Multi-scale Modeling）的策略，特别是如何使用均值场理论（Mean-Field Theory）或快慢分离原理来构建降阶模型（Reduced-Order Models, ROMs），从而在保持关键生物学特征的同时，大幅提升计算效率。 3.3 机器学习在生物建模中的融合 我们探讨了如何将数据驱动的机器学习方法（如神经网络、高斯过程回归）与机理模型相结合，形成混合模型（Hybrid Models）。这对于处理那些机制尚不完全清晰的复杂过程至关重要，机器学习用于填补机理模型中的未知函数或动力学项，实现更精准的预测。 展望：面向临床转化的建模 本书的最终目标是连接基础研究与临床实践。在结语部分，我们将探讨数字孪生（Digital Twins）的概念在个性化医疗中的潜力，以及如何利用建立的模型进行临床试验优化和虚拟干预设计。 《现代生物系统动力学与计算建模导论》不仅仅是一本技术手册，它更是一部思维导图，引导读者跨越学科界限，用最前沿的定量科学工具去解开生命奥秘，推动医学和生物学研究迈向一个更精确、更具预测能力的时代。本书适合作为高等院校相关专业的高年级本科生、研究生及青年科研人员的参考教材。

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