Stochastic Models with Applications to Genetics, Cancers, AIDS and Other Biomemedical Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:World Scientific Pub Co Inc

作者:Wai-Yuan, Tan

出品人:

页数:460

译者:

出版时间:2002-2

价格:$ 67.00

装帧:Pap

isbn号码:9789810248697

丛书系列:

图书标签:

• System
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随机模型与应用：生物医学系统中的复杂性建模 图书名称：Stochastic Models with Applications to Genetics, Cancers, AIDS and Other Biomemedical Systems 图书简介 本书深入探讨了随机过程理论在理解和分析复杂生物医学系统中的强大应用。全书结构严谨，内容涵盖了从基础的概率论和随机过程理论，到高阶的马尔可夫链、扩散过程以及更为前沿的随机微分方程在生命科学领域的具体实施。我们的目标是为读者提供一套系统的工具箱，用于量化和预测生物系统中固有的不确定性和变异性。 第一部分：随机过程基础与生物学背景 本部分首先为读者奠定了必要的数学基础，确保读者能够熟练运用概率论和数理统计的工具。我们从离散时间随机过程入手，详细阐述了伯努利试验序列、随机游走的概念，并引入了条件期望和鞅理论作为分析长期行为的关键工具。 随后，我们将焦点转向连续时间系统，泊松过程作为描述随机事件发生率的核心模型被深入解析。我们不仅关注其数学特性，更强调其在细胞计数、放射性衰变等基础生物学过程中的直观解释。 马尔可夫链作为贯穿全书的核心概念，在本部分得到了细致的展开。我们区分了离散状态空间和连续状态空间的马尔可夫链，详细讨论了状态转移矩阵、平稳分布的求解，以及不可约性、遍历性等重要性质。在生物学背景下，我们首次引入了基因突变模型，展示了如何利用离散时间马尔可夫链来模拟等位基因频率的随机漂移，为后续的进化分析打下基础。 第二部分：连续时间过程与细胞动力学 进入第二部分，我们转向更精细地描述时间连续演化的生物系统。连续时间马尔可夫链（CTMC）是本节的重点。我们详细介绍了生成元矩阵（Q-matrix）的构建方法，并讨论了如何利用Chapman-Kolmogorov微分方程来求解系统的瞬态概率分布。 应用聚焦：细胞增殖与凋亡模型。 我们构建了经典的M/M/1队列模型的生物学等价物，模拟单个细胞系在恒定资源供应下的增长。更进一步，我们引入了“birth-death”过程，该过程是描述细胞分裂（Birth）和细胞死亡（Death）过程的标准随机框架。通过分析这些过程的平均停留时间和吸收概率，读者可以量化特定干预措施（如药物诱导凋亡）对细胞群规模的影响。 此外，我们还引入了半马尔可夫过程（Semi-Markov Processes, SMPs），用以描述那些等待时间不是指数分布的生物事件，例如DNA修复周期的复杂非指数分布特性。 第三部分：扩散过程与分子水平的随机性 本部分将随机模型提升到连续状态空间，重点关注扩散过程——这类过程是描述大量微小、连续随机扰动累积效应的理想工具。 随机微分方程（SDEs）是理解分子动力学的核心。我们详细介绍了Itô积分的定义、Itô公式及其在生物学建模中的实际应用。本书并未将SDEs视为纯粹的数学技巧，而是将其视为描述细胞内分子浓度随机涨落的自然语言。例如，基因表达的随机性，单个mRNA分子的产生和降解，都可以被合理地近似为SDEs描述的扩散过程。 聚焦：癌细胞的异质性与微环境相互作用。 我们利用Ornstein-Uhlenbeck过程来模拟细胞对外部信号（如生长因子浓度）波动的适应性反应，该模型捕获了系统趋于某一稳态水平但伴随有随机噪声的特性。此外，我们探讨了Fokker-Planck方程，该方程是描述粒子（或细胞群体）在给定SDE下概率密度函数演化的确定性偏微分方程，提供了从微观随机性推导出宏观确定性行为的桥梁。 第四部分：流行病学建模：AIDS的复杂性与免疫反应 本部分将随机建模的焦点转向群体尺度现象，特别是传染病动力学，并以艾滋病（AIDS）模型为例，展示了随机性在预测疫情爆发和控制中的关键作用。 我们首先回顾并扩展了经典的SIR（易感-感染-康复）模型，将其推广到随机框架。在小群体或疾病早期阶段，决定性微分方程模型往往失效，此时Gillespie算法（随机模拟算法）成为不可或缺的工具。本书详细介绍了如何利用该算法精确模拟离散、随机的疾病传播事件，从而评估“疾病是否会爆发”这一关键概率。 AIDS模型深化：潜伏期与病毒载量波动。 针对HIV的复杂生命周期，我们构建了包含潜伏期（延迟的感染状态）的随机模型。我们分析了随机阈值现象：在何种基本再生数（R0）下，疾病能够在群体中维持传播。此外，我们讨论了免疫反应的随机性，如何利用随机微分方程来刻画宿主T细胞数量的随机衰减与病毒载量的波动，这对于理解抗逆转录病毒疗法（ART）的长期有效性至关重要。 第五部分：遗传学与群体演化中的随机过程 最后一部分将随机模型应用于进化遗传学，关注基因频率的随机漂变与自然选择的相互作用。 中性理论与分子钟。 我们详细研究了Wright-Fisher模型和Moran模型，这些是描述有限种群中等位基因频率随机演化的经典离散时间马尔可夫链。我们推导了中性漂变（Genetic Drift）的速率，并利用这些模型解释了分子进化中性理论的数学基础——即大多数分子变化是随机漂变而非自然选择的结果。 突变与选择的平衡。 引入选择系数（Selection Coefficient）到Wright-Fisher框架中，我们分析了在突变和选择共同作用下，特定等位基因频率的渐近行为。我们讨论了Fixation Probability（固着概率）的计算方法，这是衡量一个有利突变如何在随机环境中扩散的关键指标。 应用：癌症的克隆演化。 最后，我们将这些遗传模型映射到癌症的体细胞突变过程。癌细胞群的异质性被视为遗传变异的随机累积。我们利用分支过程和扩散近似来模拟肿瘤的初期生长和对治疗的抵抗性克隆的随机出现，旨在提供一个量化癌症进展不可预测性的框架。 --- 本书特色： 本书的结构旨在实现理论的深度与应用的广度相统一。每一个核心随机模型都紧密地与其对应的生物学问题相关联。通过大量的习题和案例分析（涵盖了蛋白质折叠、神经元放电的随机性等），读者不仅能掌握理论，更能学会如何将现实世界的复杂性转化为可求解的数学模型。本书的数学推导严谨，但语言力求清晰，是高年级本科生、研究生以及从事生物信息学、生物物理学和生物医学工程领域研究人员的理想参考书。

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当我第一次看到这本书的名字《Stochastic Models with Applications to Genetics, Cancers, AIDS and Other Biomedical Systems》时，我的脑海中立刻涌现出无数个关于生物系统随机性的想法。我一直坚信，生物世界并非一个完全可预测的确定性系统，相反，它充满了各种随机的事件和过程，这些随机性正是驱动生物体演化、适应和多样性的重要力量。我尤其对如何在复杂生物医学系统中应用随机模型来揭示其内在规律感到好奇。这本书涵盖了遗传学、癌症、艾滋病等多个关键领域，这让我觉得它非常有潜力成为我理解这些复杂问题的“敲门砖”。我期待在“Genetics”部分，能够学习到如何运用随机过程来描述基因的突变、传递以及群体遗传学中各种动态变化，例如基因流、遗传漂变等，从而更深刻地理解物种的演化机制。在“Cancers”部分，我希望能够看到如何运用随机模型来刻画肿瘤细胞的增殖、迁移和浸润过程，以及如何模拟不同治疗方案对肿瘤生长的随机影响。这对于发展更有效的癌症治疗策略至关重要。对于“AIDS”部分，我期待能够学习到如何利用随机模型来分析艾滋病病毒的传播动力学、免疫系统的响应机制，以及预测疫情的发展趋势，这对于公共卫生和疾病防控有着不可估量的价值。我希望这本书能够为我提供清晰的数学框架，同时又充满生动的生物医学案例，让我能够将抽象的数学概念转化为解决实际生物医学难题的有力工具。

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我一直在寻找一本能够弥合数学理论与生物医学实践之间鸿沟的书籍，而《Stochastic Models with Applications to Genetics, Cancers, AIDS and Other Biomedical Systems》的出现，无疑为我带来了巨大的惊喜。我一直深信，生物系统的内在复杂性和动态性，很大程度上是由其固有的随机性所决定的。从微观层面的基因突变、蛋白质折叠，到宏观层面的群体遗传漂变、疾病传播，随机过程无处不在，并且深刻影响着生物体的生存、演化和健康。我非常期待这本书能够为我提供一套系统而深入的随机模型分析工具，让我能够更好地理解和解释这些生物医学现象。特别是书中涵盖的“Genetics”、“Cancers”、“AIDS”等领域，这些都是我非常感兴趣的研究方向。我希望能在这本书中学习到，如何运用随机模型来模拟基因的突变和漂移，理解群体遗传学中的演化动力学，以及预测遗传疾病的发生风险。对于癌症，我同样充满期待，希望能够学习到如何用随机模型来描述肿瘤的发生、生长、转移以及对治疗的响应，这对于癌症的早期诊断、预后评估和个体化治疗具有重要的意义。而艾滋病，作为一个全球性的健康挑战，其传播和控制过程也充满了随机性，我希望这本书能够为我提供分析病毒传播动力学、免疫系统响应以及药物干预效果的数学工具。我希望这本书不仅能够提供严谨的数学推导，更能够将这些数学模型与真实的生物医学数据相结合，从而为理解和解决这些复杂问题提供有力的支持。

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正如书名所预示的，《Stochastic Models with Applications to Genetics, Cancers, AIDS and Other Biomedical Systems》是一本充满前瞻性和实用性的著作。我一直认为，在理解生命系统的复杂性方面，随机模型扮演着不可或缺的角色。生命系统并非一个静止的、确定的机器，而是一个充满活力、不断演变且深受随机事件影响的动态过程。从最基本的细胞分裂，到宏观的物种演化，再到疾病在人群中的传播，随机性无处不在，并且深刻地塑造着这些过程的轨迹。我非常期待这本书能够为我提供一套系统性的随机模型构建和应用的方法论，帮助我更好地理解和量化这些生物医学现象背后的不确定性。我尤其关注书中在“Genetics”部分的内容，希望能学习到如何运用随机模型来分析基因的突变、选择、漂变等过程，从而更深刻地理解遗传变异的机制以及物种的演化历史。在“Cancers”部分，我期待看到如何利用随机模型来模拟肿瘤的发生、生长和转移，以及如何评估不同治疗方案的随机性差异，这对于癌症的早期诊断、预后预测和治疗方案的优化具有重要的价值。对于“AIDS”部分，病毒的传播动力学、免疫系统的随机响应以及药物治疗的有效性，都是我非常感兴趣的内容，我希望这本书能够提供分析这些复杂问题的数学工具。我期望这本书能够将严谨的数学理论与鲜活的生物医学案例相结合，为我打开理解和解决生物医学难题的新视角。

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这本书的书名，对于像我这样既对生物医学研究充满热情，又对数学模型有着浓厚兴趣的读者来说，简直就是一份完美的礼物。我一直觉得，生物系统之所以如此迷人，很大程度上就在于它的复杂性和动态性，而这种复杂性和动态性往往蕴含着深刻的随机性。从基因的微观世界到整个生态系统的宏观演变，从细胞的随机分裂到疾病的群体传播，随机过程无处不在，并且深刻地影响着事物的走向。我一直渴望能够找到一本能够系统地讲解如何运用随机模型来分析这些生物医学问题的书籍。这本书的书名直接点明了它的主题——“Stochastic Models with Applications to Genetics, Cancers, AIDS and Other Biomedical Systems”，这让我对它充满了信心。我非常好奇，在“Genetics”部分，这本书将如何运用随机模型来阐释基因的变异、传播以及群体遗传学中的复杂现象。我希望它能帮助我理解，为什么有些看似微小的基因变化，却可能在漫长的时间里，对一个物种的演化产生深远的影响。在“Cancers”部分，我期待看到如何利用随机模型来模拟肿瘤的发生、生长和转移，以及如何评估不同治疗方案的随机性差异。这对于临床实践和新疗法的开发都具有重要的指导意义。而对于“AIDS”部分，我同样充满期待，病毒的传播动力学、免疫系统的随机响应，以及药物治疗的有效性，都是我非常想深入了解的。我希望这本书能够为我提供一套完整的理论工具和应用范例，让我能够将这些复杂的生物医学问题，转化为清晰的数学模型，并从中获得深刻的洞见。

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这本书的封面设计就给我一种严谨而又充满活力的感觉，深邃的蓝色背景搭配着抽象的生物分子图案，似乎在预示着它将带领读者进入一个既有严谨数学理论，又有丰富生物学应用的广阔天地。我之所以对这本书如此感兴趣，是因为我从事的研究工作经常需要处理数据中的不确定性，尤其是在生物医学领域，随机性几乎无处不在。从基因序列的随机变异，到细胞群体动态的随机漂移，再到疾病在人群中的传播，都充满了随机因素。我一直渴望能够拥有一本能够系统地介绍随机模型，并将其应用于实际生物医学问题的权威著作。这本书的书名涵盖了遗传学、癌症、艾滋病以及其他生物医学系统，这让我感到非常振奋，因为这些都是当前生物医学研究的热点领域，同时也是随机模型应用前景广阔的领域。我特别想知道，这本书是如何将抽象的数学概念与具体的生物学现象联系起来的。例如，在遗传学部分，它是否会介绍马尔可夫链在基因频率变化中的应用？在癌症部分，它是否会讨论泊松过程在肿瘤细胞增殖中的作用？在艾滋病部分，它是否会探讨如何利用随机微分方程来模拟病毒动力学？这些都是我非常期待看到的内容。我希望这本书不仅能够提供理论上的深度，还能够提供实操性的指导，让我能够学习如何运用这些模型来分析真实数据，解决实际问题。总而言之，我期待这本书能够成为我研究道路上的重要里程碑，为我打开理解生物医学复杂系统的新视角。

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这本书的名字《Stochastic Models with Applications to Genetics, Cancers, AIDS and Other Biomedical Systems》给我一种深刻的哲学思考，它直接指向了生命科学研究中最具挑战性的部分之一：理解和量化不确定性。我一直认为，生物系统之所以如此复杂而又充满生机，很大程度上是因为它不是一个完全按照预设程序运行的确定性系统，而是充满了各种随机的事件和过程。从基因的随机突变到细胞的随机分化，从疾病在群体中的随机传播到免疫系统的随机响应，随机性无处不在，并且深刻地影响着事物的最终走向。我非常期待这本书能够为我提供一套系统性的方法论，来捕捉和分析这些生物医学系统中的随机性。我尤其想深入了解书中在“Genetics”部分的应用，例如如何利用随机模型来描述基因频率的随机漂移，解释遗传突变在演化中的作用，以及如何模拟群体遗传学的动态过程。在“Cancers”部分，我迫切希望学习到如何运用随机模型来模拟肿瘤细胞的增殖、迁移和转移，以及如何分析不同治疗方案的随机性和有效性。这对于理解癌症的发生机制和开发更有效的治疗策略至关重要。对于“AIDS”部分，病毒的传播动力学、免疫系统的随机响应以及药物治疗的随机效应，都是我非常感兴趣的领域，我希望这本书能够为我提供分析这些复杂问题的数学工具。我期待这本书能够以清晰的数学语言，结合丰富的生物医学案例，为我打开理解和解决这些复杂问题的全新视野。

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终于拿到这本《Stochastic Models with Applications to Genetics, Cancers, AIDS and Other Biomedical Systems》了，我真是太期待了！最近因为工作需要，我一直在关注一些与生物医学相关的随机模型，特别是那些能够解释复杂系统动态演变的模型。这本书的书名直接点出了它的核心内容，让我对它寄予厚望。我一直觉得，在生物科学领域，许多现象的发生和发展都充满了随机性，比如基因突变的概率、癌细胞的扩散速度，甚至是病毒感染的传播模式，都很难用简单的确定性模型来精确描述。因此，能够深入理解并运用随机模型来分析这些问题，对于推动相关领域的研究具有至关重要的意义。这本书的名字里涵盖了遗传学、癌症、艾滋病以及其他生物医学系统，这说明它不仅仅是理论性的介绍，更重要的是它有实际的应用案例，而且覆盖的范围很广。我特别好奇它在遗传学部分会如何阐述基因漂变、连锁不平衡等现象的随机过程，以及这些模型如何帮助我们理解物种的进化。在癌症部分，我希望能看到如何用随机模型来模拟肿瘤的发生、生长和转移，甚至是如何评估治疗效果的不确定性。而对于艾滋病，如何建模病毒的传播动力学、免疫系统的响应，以及药物治疗的随机性，都是我非常感兴趣的内容。这本书是否能提供清晰的数学框架，同时又兼顾生物学上的直观解释，这是我最关心的问题。我希望它能带领我从基础的随机过程理论，一步步走向复杂的生物医学应用，并且能够启发我在自己研究领域中的新思路。总而言之，我期待这本书能够成为我解决实际生物医学问题的重要工具和理论指导。

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拿到这本书，我迫不及待地翻开了，虽然我不是数学专业的科班出身，但对生物医学领域中的随机性问题一直非常着迷。我之前接触过一些基础的概率论和统计学知识，但当我尝试将这些应用于复杂的生物系统时，总觉得力不从心。这本书的书名，特别是“Stochastic Models”这个部分，让我看到了希望。我一直觉得，在生物医学研究中，很多关键的发现和突破都来自于对那些“不确定性”的深刻理解。比如，为什么有些基因会突然发生突变，有些病人的病情会快速恶化，有些病毒会迅速传播？这些背后很可能都隐藏着复杂的随机过程。我尤其期待书中在“Genetics”部分的内容，我一直想弄明白，基因的传递和表达过程中，究竟有哪些随机因素在起作用，以及这些因素如何影响着群体的遗传变异和物种的演化。对于“Cancers”和“AIDS”这两个部分，我更是充满了好奇。癌症的发生和发展，从单个细胞的癌变到形成肿瘤，再到转移，这整个过程充满了随机性，比如细胞分裂的错误、免疫系统的失调等等。如何用数学模型来捕捉这些随机事件，并预测疾病的进程，这对我来说是一个巨大的挑战。同样，艾滋病的传播和病毒在体内的复制，也涉及到复杂的随机过程，比如病毒的突变、免疫细胞的感染率等等。这本书的出现，让我觉得我终于有机会系统地学习如何利用随机模型来分析这些棘手的生物医学问题了。我希望这本书能够用相对易懂的方式，向我介绍各种随机模型的原理和构建方法，并辅以详细的生物医学案例，让我能够真正掌握这项强大的研究工具。

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我一直以来都对生物医学领域中的复杂现象背后的数学原理充满好奇，尤其是那些无法用简单线性关系解释的动力学过程。这本书《Stochastic Models with Applications to Genetics, Cancers, AIDS and Other Biomedical Systems》的书名，一下子就击中了我的兴趣点。我深知，在生物学中，从微观的分子层面到宏观的群体层面，随机性都扮演着至关重要的角色。想象一下，一个微小的基因突变，可能在群体中引发巨大的演化变迁；一个细胞的分裂失误，可能最终导致一场严重的疾病。这些“不确定性”是生物系统生命力的体现，也是理解其本质的关键。我期待这本书能够为我揭示这些随机性背后的数学规律。特别是书中提到的“Genetics”，我非常想知道，这本书将如何运用随机模型来解释基因的传递、重组以及突变等过程，这些模型是否能帮助我们更深刻地理解遗传疾病的发生机制，甚至指导遗传育种？而“Cancers”和“AIDS”这两个部分，更是让我充满期待。癌症的发生与发展，本身就是一个充满随机事件的过程，从细胞的异变到肿瘤的形成和扩散，充满了不确定性。如何用随机模型来捕捉这些过程，预测疾病的进展，甚至为治疗提供理论支持，是我非常感兴趣的。同样，艾滋病的传播和病毒在体内的演化，也离不开随机过程的分析。我希望这本书能够提供清晰的数学框架，同时又不失生物学上的直观性，让我能够真正理解这些复杂的生物医学问题是如何通过随机模型来解决的。

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收到这本书，我立刻被它所涵盖的领域所吸引。生物医学研究的迷人之处，恰恰在于其对生命过程的精细描摹，而这些过程往往又充满了不确定性。从基因序列的随机变异到蛋白质在细胞内的随机运动，从单个细胞的随机分化到整个群体对环境的随机响应，随机性可以说是生命系统的底层逻辑之一。这本书的书名，特别是“Stochastic Models with Applications”这一部分，直接切中了我的研究需求。我希望这本书能够为我提供一套系统性的方法论，来理解和量化这些生物医学系统中的随机性。我非常期待在“Genetics”部分，能够学习到如何利用随机模型来解释基因表达的变异性、群体遗传中的基因频率波动，甚至是如何模拟基因组演化的随机过程。这些知识对于理解遗传疾病的发生和发展至关重要。在“Cancers”部分，我希望能够看到如何运用随机模型来描述肿瘤的发生、生长和转移的随机动力学，以及如何评估不同治疗方案的有效性和潜在的耐药性。这对于开发更精准的癌症治疗方案具有重要的理论指导意义。对于“AIDS”部分，我同样充满期待，病毒在宿主体内的复制和变异，以及在人群中的传播，都涉及复杂的随机过程，我希望能在这本书中找到分析这些问题的数学工具。我希望这本书能够带领我从抽象的数学概念出发，一步步深入到生物医学的具体问题中，提供清晰的解释和实用的应用方法。

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