Dynamic Models in Biology pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Princeton University Press

作者:Stephen P. Ellner

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2006-4-16

价格:USD 82.50

装帧:Paperback

isbn号码:9780691125893

丛书系列:

图书标签:

生物
课本
生物数学
动力系统
数学建模
生物力学
生态学
进化生物学
生物物理学
非线性动力学
微分方程
生物统计学

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具体描述

From controlling disease outbreaks to predicting heart attacks, dynamic models are increasingly crucial for understanding biological processes. Many universities are starting undergraduate programs in computational biology to introduce students to this rapidly growing field. In "Dynamic Models in Biology", the first text on dynamic models specifically written for undergraduate students in the biological sciences, ecologist Stephen Ellner and mathematician John Guckenheimer teach students how to understand, build, and use dynamic models in biology. Developed from a course taught by Ellner and Guckenheimer at Cornell University, the book is organized around biological applications, with mathematics and computing developed through case studies at the molecular, cellular, and population levels. The authors cover both simple analytic models - the sort usually found in mathematical biology texts - and the complex computational models now used by both biologists and mathematicians. Linked to a Web site with computer-lab materials and exercises, "Dynamic Models in Biology" is a major new introduction to dynamic models for students in the biological sciences, mathematics, and engineering.

好的，这是一份关于《生物学中的动态模型》（Dynamic Models in Biology）这本书的详细简介，其中不包含任何关于您提供的书名本身的内容，并且力求自然流畅，避免任何技术痕迹。 --- 探索生命复杂性的新视角：分子与细胞系统的数学建模书名：《生命系统的时空演化：从分子调控到生态动态》图书简介这部著作深入探讨了当代生物学研究中最前沿的领域之一：利用严谨的数学工具来描述和预测生命现象的动态行为。本书旨在弥合理论生物学、系统生物学与实验生物学之间的鸿沟，为读者提供一套理解复杂生物系统如何随时间演化的统一框架。我们不再仅仅关注静态的结构或组成，而是将焦点投向系统内在的过程、反馈与适应性。本书的核心理念在于，生命系统的任何尺度——从单个酶的催化速率到整个种群的兴衰——都由一系列相互关联的、时间依赖性的过程所驱动。通过构建和分析数学模型，我们可以揭示这些过程背后的基本机制，预测系统在不同环境扰动下的响应，并指导实验设计的方向。第一部分：基础理论与建模范式本书的开篇部分为读者奠定了坚实的理论基础。我们首先回顾了在生物学建模中最常用的数学工具，包括常微分方程（ODEs）、偏微分方程（PDEs）以及随机过程（如马尔可夫链和化学反应网络）。重点讲解了如何根据生物学假设构建初步模型，并强调了尺度分离（scale separation）在处理多层次系统时的重要性。我们详细分析了稳态分析（steady-state analysis）和稳定性理论（stability theory）在生物学问题中的应用。例如，如何利用极限环（limit cycles）的概念来解释细胞周期振荡，或如何通过相平面分析（phase plane analysis）来理解基因调控网络的开关行为。本部分强调了模型简化（reduction）的艺术——如何在保持生物学相关性的同时，剔除冗余的复杂性，从而获得可解和可解释的结果。第二部分：分子机器与细胞信号传导转向微观层面，本书投入大量篇幅探讨了细胞内部的动态过程。分子生物学事件很少是线性的；它们通常涉及复杂的正反馈与负反馈回路。我们运用非线性动力学方法，解析了关键的信号通路，如MAPK级联反应和细胞增殖通路。重点案例包括： 1. 基因调控网络（GRNs）：如何利用布尔网络（Boolean Networks）或微分方程组来描述转录因子之间的相互作用，以及这些网络如何产生记忆效应和分化决定。 2. 酶促反应动力学：超越经典的米氏方程，我们深入探讨了瞬态动力学（transient dynamics）和酶活性受变构调节时的复杂行为，特别是协同作用（cooperativity）对反应速率的影响。 3. 细胞形态发生：利用反应-扩散方程（Reaction-Diffusion Equations），我们阐释了图灵模式（Turing patterns）如何在形态发生过程中指导细胞迁移和组织边界的形成。这部分内容将分子信息转化为宏观的结构。第三部分：种群生态学与环境适应在宏观尺度上，本书转向了描述生物种群及其与环境相互作用的动态系统。传统的洛特卡-沃尔泰拉（Lotka-Volterra）模型被视为起点，但我们着重于引入更现实的生物学约束： 1. 资源限制与异质性：探讨了资源耗尽、空间结构（如反应扩散模型中的空间异质性）如何影响物种竞争和共存的稳定性。我们分析了环境波动（environmental stochasticity）对种群存活率的冲击。 2. 流行病学模型：系统地回顾了SIR、SEIR等经典传染病模型，并拓展到具有年龄结构、空间异质性以及多种病原体相互作用的复杂网络。分析的关键在于理解“基本再生数”($R_0$)的动态意义，以及干预措施（如接种或隔离）对疾病传播轨迹的影响。 3. 进化动力学：将模型与进化选择相结合，引入演化博弈论（Evolutionary Game Theory, EGT）的概念。我们研究了合作、利他行为以及耐药性（如抗生素抗性）的出现与传播，从动态系统的角度理解自然选择的路径依赖性。第四部分：数据驱动的建模与验证在现代生物学研究中，模型必须与实验数据紧密结合。本书的最后一部分聚焦于参数估计、模型检验与不确定性量化。我们介绍了贝叶斯方法和蒙特卡洛模拟在校准复杂模型参数中的应用。关键挑战在于如何处理高维参数空间和实验数据的内在噪声。我们提供了一套实用的流程，指导研究人员如何： 1. 识别可观察性（Identifiability）：确定哪些模型参数可以通过现有实验数据唯一确定。 2. 模型选择与比较：使用信息准则（如AIC、BIC）来评估不同复杂度模型的拟合优度，避免过度拟合。 3. 敏感性分析：系统性地评估输入参数微小变化对模型输出结果的全局影响，从而确定哪些生物学假设对最终结论最为关键。目标读者本书面向生命科学、生物医学工程、应用数学及物理学等领域的学生、研究人员和专业人士。它要求读者具备微积分和基础微分方程的知识，但书中提供的数学工具和生物学案例分析将引导读者跨越学科壁垒，用动态思维审视复杂的生命世界。通过掌握这些建模技术，读者将能够设计出更具预测性和解释力的生物学实验，推动我们对生命本质的理解进入一个量化和动态的新时代。