Phylogenetics (Oxford Lecture Series in Mathematics and Its Applications, 24) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Oxford University Press, USA

作者:Charles Semple

出品人:

页数:254

译者:

出版时间:2003-03-27

价格:USD 144.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780198509424

丛书系列:

图书标签:

• 组合数学
• 系统发生树
• 数学
• MathematicalBiology
• phylogenetics
• evolutionary biology
• mathematical biology
• computational biology
• systematics
• cladistics
• molecular evolution
• algorithms
• mathematics
• biology

《演化谱系学》 作者： [此处应填写作者姓名] 出版社： 牛津大学出版社 系列： 牛津数学与应用讲座系列 (Oxford Lecture Series in Mathematics and Its Applications)，卷24 内容简介： 《演化谱系学》深入探讨了构建和分析生物演化历史的科学分支——演化谱系学。本书旨在为读者提供一个全面而严谨的理论框架和计算工具，以理解不同物种间的亲缘关系，并追溯它们的共同祖先。 本书内容涵盖了演化谱系学方法论的核心要素，从基础的生命科学概念到复杂的数学模型和统计推断。我们将从基础的进化生物学原理入手，解释基因漂变、自然选择、突变以及物种形成等关键机制如何驱动着生物多样性的演化。在此基础上，本书将详细介绍构建演化树（phylogenetic tree）的常用方法。这包括基于距离的方法（如邻接法、UPGMA）和基于最大似然/最大简约等概率模型的推断方法。读者将学习如何选择合适的模型来描述DNA、RNA或蛋白质序列的演化过程，以及如何评估不同模型对树形推断的影响。 数据准备和质量控制是演化谱系学研究的关键一步。本书将指导读者如何从公共数据库（如GenBank）获取序列数据，并进行序列比对（sequence alignment）。对齐的质量直接影响到后续的谱系推断结果，因此，我们将详细讲解多序列比对的算法原理，如ClustalW、MUSCLE等，并讨论如何评估和优化比对结果。 除了基于序列的方法，本书还将介绍其他类型的演化谱系学数据，例如形态学数据和分子钟（molecular clock）的应用。形态学数据在化石研究和早期演化分析中仍然扮演着重要角色，而分子钟则允许我们对物种分化的时间进行估计，从而构建出时间校准的演化树。 在统计推断方面，本书将深入探讨如何评估演化树的可靠性。我们将详细讲解Bootstrap方法、Jackknife方法以及贝叶斯推断的后验概率等统计工具，帮助读者理解不同分支的支持度，从而对推断出的树形有更全面的认识。 此外，《演化谱系学》还将触及一些更高级的主题，例如： 祖先状态重建（ancestral state reconstruction）： 如何利用已知的末端分支数据推断物种的共同祖先可能具有的特征。 派系（clade）的定义与验证： 如何科学地定义一个自然分类群，并从数据中寻找支持其独立演化历史的证据。 宏演化（macroevolution）的视角： 如何利用谱系树来研究大规模的演化事件，如辐射适应、灭绝事件的模式等。 计算方法与软件： 介绍常用的演化谱系学分析软件（如RAxML, MrBayes, BEAST, PhyML等）的使用方法和基本原理，使读者能够将理论知识付诸实践。 本书适合生物学、遗传学、分子生物学、生态学、古生物学以及相关领域的学生、研究人员和对生物演化历史感兴趣的专业人士。通过对本书的学习，读者将能够独立地进行演化谱系学分析，解释研究结果，并将其应用于解决具体的生物学问题，例如追踪疾病的传播源，理解基因家族的演化，重建物种的地理扩散历史，以及为物种的保护和分类提供科学依据。 《演化谱系学》不仅仅是一本教材，它更是一扇通往理解生命丰富多样性及其深远历史的窗口。本书力求在概念的清晰性、方法的严谨性以及数学推导的准确性之间取得平衡，为读者在这一迷人领域的研究打下坚实的基础。

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说实话，我最欣赏这类牛津系列出版物的严谨态度，它们似乎有一种不成文的规定，即内容必须经得起时间的考验。这本书给我的感觉就是“精炼”与“信息密度高”。我翻阅了几页关于序列比对和树构建算法的介绍，发现作者的语言风格非常精炼，几乎没有一句废话。这固然是学术写作的优点，但对于需要通过更多比喻和具体案例来理解抽象概念的读者来说，可能需要多次回读才能完全消化。我希望它能像一位耐心的导师，在关键的转折点提供一些“心灵鸡汤”式的引导，哪怕只是一个小小的插图或者一个经过深思熟虑的例子。目前来看，它更像是一份经过高度浓缩的知识精华，需要读者自带“消化酶”才能有效吸收。这种风格虽然不一定适合所有人，但对于追求效率的专业人士来说，是极大的福音。

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这本书的装帧和排版，说实话，是典型的学术风格——黑白为主，图表清晰但略显朴素。然而，重点在于那些图表和公式的质量。我仔细观察了几张进化树的示意图，它们的清晰度和信息量都非常令人满意，这对于理解复杂的拓扑结构至关重要。一本关于系统发育学的书，如果图示本身就令人费解，那无疑是最大的失败。我非常关注作者是如何处理软件实现和数据分析接口的部分，因为在当代的生物学研究中，理论必须落实到可操作的步骤上。我希望书中不仅仅是阐述“是什么”，更要深入到“如何做”，并能给出一些关于软件工具选择和结果解释的实用建议。如果它能提供足够多的案例研究，哪怕是简短的引用，也会大大增强其作为参考书的价值，让它从一本纯理论书籍升级为实用的研究助手。

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总体而言，这本书散发着一种“不怒自威”的气场，它没有试图通过花哨的包装来吸引眼球，而是完全依赖其内容的重量来立足。对于我这样一个在某一特定领域深耕的人来说，我更看重的是它是否能填补我知识体系中的那些“盲区”和“死角”。我希望它能在我自认为已经掌握的知识点上，提供一个更深层次、更具批判性的视角。特别是那些关于方法学假设的讨论，我期待能看到作者对当前主流方法的深刻反思和潜在局限性的探讨。这本书的气质，决定了它不会是那种读完后能让你立刻高呼“我全懂了”的书，而更像是一个持续为你提供挑战和深入思考的伙伴，需要你不断地与之“搏斗”，才能真正将其内化为自己的东西。这种需要读者投入巨大精力的书，往往是那些最值得我们尊敬和珍藏的。

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我花了相当长的时间来浏览它的目录结构，感觉作者在组织材料时下了不少功夫，试图搭建一个从基础到前沿的完整知识体系。这种编排方式，对于初学者来说可能略显陡峭，但对于有一定背景知识的人来说，无疑是高效的学习路径图。我特别留意了其中关于模型选择和参数估计的部分，那几个章节的标题就足以看出其内容的深入程度，涉及了大量统计学和计算生物学的交叉点。我一直在寻找一本能清晰阐述不同方法论的优缺点，并提供实际操作指导的书籍，而不是仅仅停留在理论推导上。如果这本书能在这方面做到位，真正做到理论与实践并重，那它绝对值得我投入大量时间去啃读。它给我的感觉是，它不会对读者的现有知识水平做太多妥协，而是要求读者主动适应它的节奏，去征服那些复杂的数学推导和算法描述。

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这本书的封面设计真是……嗯，怎么说呢，那种深沉的蓝色配上简洁的白色字体，透露出一种非常“学术”的气息。我得承认，刚拿到手的时候，我的第一反应是“这看起来像教科书，而且是一本非常硬核的教科书”。纸张的质感不错，拿在手里沉甸甸的，仿佛承载着沉甸甸的知识。虽然书名本身就暗示了其专业性，但那种扑面而来的严肃感，让我对内容本身充满了敬畏，同时也有一丝隐隐的担忧——我是否能跟上它的节奏？我期待它能以一种结构严谨、逻辑清晰的方式，将这个复杂领域的核心概念层层剥开，而不是用晦涩的术语将人团团围住。毕竟，一个好的学术著作，不仅要提供知识的深度，更要保证传达的有效性。从外观上看，它显然是为那些已经在该领域有所涉猎，或者正准备进行深入研究的人准备的“工具书”，而不是一本用来在咖啡馆里消磨时光的轻松读物。

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很数学的一本书

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