Mathematics of Evolution and Phylogeny pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Oxford Univ Pr

作者:Gascuel, Oliver 编

出品人:

页数:444

译者:

出版时间:2005-2

价格:$ 141.25

装帧:HRD

isbn号码:9780198566106

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• 数学建模
• 进化生物学
• 系统发育
• 生物信息学
• 计算生物学
• 数学生物学
• 进化算法
• 统计学
• 分子进化
• 树状图理论

《生物演化与亲缘关系研究：跨学科的视角》 导言 生命现象的复杂性与多样性是自然界最引人入胜的谜团之一。从微观的基因突变到宏观的物种大爆发，演化驱动着地球上生命的持续变革。理解这一过程，需要一套严谨的、跨越生物学、遗传学、数学和计算科学的综合性工具箱。本书旨在为研究生、研究人员以及对生命历史感兴趣的专业人士，提供一个深入探讨生物演化和系统发育（Phylogeny）理论与实践的全面指南。 本书的核心目标是搭建起理论基石与前沿应用之间的桥梁。我们承认，现代演化生物学已不再是纯粹的描述性科学，而是日益依赖于精确的定量分析和复杂的模型构建。因此，本书的叙事结构围绕着三大支柱：演化的基本机制、数学模型的构建与应用，以及亲缘关系重建的计算方法。 第一部分：演化基础与动力学 本部分聚焦于驱动演化的基本力量及其在种群尺度上的表现。我们将从经典的群体遗传学理论出发，建立起现代演化的数学框架。 第一章：种群遗传学的数学核心 本章深入探讨了有限种群中遗传变异的动态变化。我们详细分析了选择、漂变（Genetic Drift）和突变这三大驱动力的作用机制及其相互作用。重点内容包括：费雪（Fisher）和赖特（Wright）的基本方程，有效种群大小（$N_e$）的计算及其对遗传多样性的影响。我们将引入马尔可夫链模型来描述等位基因频率在时间上的随机游走，并探讨中性理论（Neutral Theory）的数学基础，分析如何在分子水平上区分功能性选择与随机漂变。此外，对近交（Inbreeding）和群体结构的量化分析，将为理解保护生物学中的遗传脆弱性奠定基础。 第二章：选择模型的量化分析 演化选择是适应性演化的核心。本章将超越简单的适应度值描述，转而关注选择的强度、作用模式以及在基因组上的痕迹。我们将详细考察平衡选择、方向选择、稳定化选择等不同选择模式下的群体动态方程。尤其关注反应-扩散方程在空间异质性环境中选择压如何塑造种群分布的建模方法。对于多基因性状，我们引入数量遗传学（Quantitative Genetics）的工具，探讨遗传度（Heritability）的估计、反应域（Reaction Norms）的演化，以及通过基因组扫描方法在实际数据中识别选择信号的统计学检验（如$d_{N}/d_{S}$比率分析）。 第三部分：系统发育的理论与计算方法 亲缘关系重建是理解生物历史的关键。本部分将系统地介绍构建和解释系统发育树的理论和计算工具。 第三章：系统发育学的数学基础与度量 本章致力于构建构建系统发育树所需的距离和相似性度量。我们从信息论的角度审视遗传距离的定义，探讨Jukes-Cantor、Kimura 2-parameter等不同取代模型在修正进化时间与实际观测差异中的作用。对于形态学数据，本章将引入指标空间（Metric Space）的概念来量化表型差异，并探讨如何将这些差异转化为可用于树构建的距离矩阵。重点将放在理解不同距离度量背后的演化假设，以及如何评估其对最终拓扑结构的影响。 第四章：系统发育树的构建算法 系统发育分析的核心挑战在于，从庞大的可能性中找到最优的树拓扑。本章将全面覆盖主流的构建算法。 邻近法（Distance Methods）：详细剖析UPGMA和邻近连接法（Neighbor-Joining, NJ）的数学原理，强调NJ算法如何通过最小化总分支长度来逼近最优树。 最大简约法（Maximum Parsimony, MP）：探讨MP原理在最小化必要突变事件上的应用，以及其局限性，特别是对长分支的敏感性。 最大似然法（Maximum Likelihood, ML）：这是本书的重点之一。我们将深入讲解Felsenstein的谱系（Felsenstein’s Pruning Algorithm），解释如何根据特定的演化模型计算给定树拓扑和数据集的似然值，并概述搜索最优树的启发式算法（如SPR/TBR搜索）。 第五章：基于模型的系统发育推断与后处理 现代系统发育学日益依赖于概率模型。本章将介绍贝叶斯推断（Bayesian Inference）在系统发育分析中的应用。我们阐释了马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法如何用于探索后验概率分布，从而得出稳健的拓扑结构和参数估计。我们将讨论分子钟（Molecular Clock）模型的应用，包括如何校准时间尺度，以及非速率恒定（Relaxed Clock）模型如何处理演化速率在不同分支上的变化。最后，我们将详细讲解树选择的统计检验，以及如何使用树后处理技术（如一致性分析、Bootstrap重采样）来评估推断结果的可靠性。 第四部分：演化模型与复杂性 演化过程充满了不确定性和非线性的影响。本部分探讨了如何将更复杂的生物学现实纳入演化模型。 第六章：从序列到性状的演化建模 分子序列数据（DNA/RNA/蛋白）是演化研究的主要载体。本章着重于取代模型（Substitution Models）的精细化。我们将考察GTR（General Time Reversible）模型的复杂性，以及如何纳入速率异质性（如Gamma分布）来更准确地描述不同位点间的演化速度差异。更进一步，本章扩展到性状演化模型，讨论布朗运动（Brownian Motion）、Ornstein-Uhlenbeck过程等随机过程如何被应用于拟合和推断生物学性状（如形态、生理指标）的演化轨迹，并探讨如何利用这些模型来检验特定选择压力（如趋同演化）的证据。 第七章：宏观演化的谱系动力学 从微观种群到宏观物种的演化需要新的视角。本章引入谱系衍生率模型（Diversification Rate Models）。我们将详细分析Yule过程和Birth-Death过程的数学结构，并解释如何利用系统发育树的拓扑结构信息来估计物种的起源率（Speciation Rate）和灭绝率（Extinction Rate）。重点讨论如何处理谱系不完全性（Incomplete Lineage Sampling）对速率估计的偏差，以及如何使用先进的随机模型来检验不同演化事件（如大灭绝、适应辐射）对当前生物多样性格局的贡献。 结论：整合与展望 全书的论证清晰地表明，现代演化生物学是一门集成科学。从基本的概率论到复杂的计算算法，每一个步骤都建立在坚实的定量基础之上。本书并非要提供现成的软件操作指南，而是旨在揭示支撑这些工具背后的数学逻辑和生物学假设。未来的研究将越来越依赖于对高维数据的有效降维和对复杂非线性模型的求解。我们鼓励读者不仅要学会应用现有的工具，更要理解这些工具的局限性，并致力于开发出更精细、更能反映生命复杂性的新模型。本书提供了一个坚实的理论基础，以便读者能够参与到这场理解生命历史的深刻探索之中。

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