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出版者:For sale by the U.S. G.P.O., Supt. of Docs., Congressional Sales Office

作者:United States

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1996

价格:0

装帧:Unknown Binding

isbn号码:9780160539237

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• 生物
• cb
• 计算生物学
• 生物信息学
• 基因组学
• 蛋白质组学
• 系统生物学
• 算法
• 数学建模
• 生物统计学
• 数据挖掘
• 机器学习

《计算生物学》 内容简介： 《计算生物学》是一本深入探索如何利用计算机科学的原理、方法和工具来解决生物学领域复杂问题的学术著作。本书旨在为生物学、计算机科学、数学及统计学等领域的学生、研究人员和从业者提供一个坚实的理论基础和丰富的实践指导，使其能够有效地分析和解释海量的生物学数据，揭示生命过程的奥秘。 本书内容涵盖了计算生物学领域的多个核心分支，并力求在理论深度和应用广度之间取得平衡。在生物信息学部分，我们将详细介绍用于序列比对、基因预测、蛋白质结构预测、系统发生学分析以及基因组注释的关键算法和数据结构。读者将了解到各种比对算法（如Smith-Waterman、Needleman-Wunsch）的工作原理，以及如何利用机器学习和统计模型来识别基因边界、预测蛋白质的三维结构和功能，并构建可靠的进化树。此外，还会探讨大规模基因组数据的处理和分析策略，包括变异检测、拷贝数变异分析以及宏基因组学研究。 在系统生物学方面，本书将阐述如何构建和分析生物系统模型，以理解细胞网络、代谢通路和信号转导机制的动态行为。我们将介绍不同的建模方法，包括布尔网络、常微分方程模型、混合整数线性规划模型以及概率图模型。通过案例分析，读者将学习如何从实验数据中推断网络结构、参数化模型，并模拟系统的响应。重点将放在理解复杂生物系统的涌现特性、反馈回路以及稳态维持机制。 进化计算作为一种仿生智能方法，在本书记载了其在解决生物学难题中的应用。我们将探讨遗传算法、遗传编程、粒子群优化等技术，如何被用于药物发现、蛋白质设计、序列多重比对优化以及系统发育推断。本书将详细解释这些算法的原理、操作和调优策略，并提供具体的生物学问题示例，展示如何将进化计算的思想转化为有效的计算解决方案。 机器学习与统计建模在现代计算生物学中扮演着至关重要的角色。本书将深入介绍监督学习（如支持向量机、随机森林、神经网络）和无监督学习（如聚类、降维）在基因表达分析、疾病诊断、药物靶点识别和生物标志物发现中的应用。此外，还将讨论贝叶斯方法、隐马尔可夫模型、马尔可夫链蒙特卡洛方法等统计工具，如何用于处理不确定性、推断模型参数以及进行复杂的统计推断。 蛋白质结构预测与模拟部分，我们将探讨多种预测方法，从基于同源性比对的方法到从头预测，再到利用深度学习的突破性进展。本书将详细介绍分子动力学模拟、蒙特卡洛模拟等计算技术，如何用于研究蛋白质折叠、构象变化、与配体的相互作用以及理解药物结合机制。读者将了解到这些模拟方法的理论基础、算法实现以及如何解释模拟结果。 基因组学与宏基因组学是本书的另一个重点。我们将介绍高通量测序技术的原理，以及如何处理和分析产生的大量测序数据。内容将包括基因组组装、基因组注释、单核苷酸多态性（SNP）和插入/缺失（Indel）变异的检测、拷贝数变异（CNV）分析、以及用于理解微生物群落多样性和功能的宏基因组学方法。 计算免疫学和计算神经科学作为新兴但快速发展的领域，也将得到适当的介绍。在计算免疫学方面，本书将探讨如何利用计算方法来理解免疫细胞的互作、抗原识别、疫苗设计以及免疫反应的调控。在计算神经科学方面，我们将介绍如何使用计算模型来研究神经元网络的结构和功能、学习与记忆的机制、以及脑疾病的计算分析。 为了支持理论讲解，本书将穿插大量的算法分析和计算复杂度讨论，让读者理解不同方法的效率和可扩展性。同时，本书将鼓励读者通过编程实践来加深理解，可能会提供一些伪代码或参考实现，并推荐常用的计算生物学软件工具和编程语言（如Python、R、Perl、C++）及其相关库。 《计算生物学》不仅仅是一本介绍算法和工具的书，更是一本旨在培养读者批判性思维和解决问题能力的读物。本书鼓励读者思考生物学问题的本质，并将其转化为可计算的问题，从而设计出有效的计算解决方案。本书的最终目标是赋能读者，使其能够独立地进行计算生物学研究，为推动生命科学的进步做出贡献。 本书适合作为相关专业本科生和研究生的教材，也适合作为从业人员的参考书。无论您是想从计算的角度理解生物学，还是希望利用计算工具解决生物学难题，《计算生物学》都将为您提供一条清晰而深刻的学习路径。

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如果说这是一本工具书，那它无疑是那种被精心打磨、带着作者个人深刻见解的“匠心之作”。我发现这本书的优势在于它对前沿热点追踪的敏感度。它并没有沉溺于经典的、已经成熟的算法中，而是大胆地将目光投向了当前计算生物学领域最炙手可热的方向，比如单细胞测序数据分析的挑战，以及网络生物学中关于复杂系统建模的最新进展。书中对于如何处理时空异质性数据的章节，尤为精彩。作者没有给出标准答案，而是并列展示了几种主流方法（比如流形学习和深度生成模型）的优缺点，并诚恳地指出了它们各自在处理生物学噪音时的局限性。这种客观、批判性的态度，让我印象深刻。它教会我，在这个快速迭代的领域，抱着开放的心态去评估不同的计算范式，比盲目追随某一种“时髦”的算法要重要得多。读完后，我能感觉到自己的知识体系被有效地“更新”了，跟上了时代最前沿的脉搏。

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这本书的封面设计实在令人眼前一亮，那种深邃的蓝色调，配上抽象的、似乎在描绘复杂网络结构的光线线条，一下子就抓住了我的注意力。我本以为这会是一本晦涩难懂的理论大全，毕竟“计算”二字听起来就带着一股子硬核的学术气息。然而，当我翻开第一页，那种感觉立刻就变了。作者的叙事方式非常巧妙，他似乎并不急于抛出那些高深的数学模型，而是从生物学最基础的问题入手，比如DNA序列的排列组合，蛋白质折叠的物理限制，引人入胜地将这些宏观的生物现象，逐步解构到计算机可以处理的层面。书中对于算法思想的阐述，与其说是教学，不如说更像是一场逻辑推理的探险。它没有直接告诉我“这是动态规划”，而是通过一个具体的生物学难题，让你体会到为什么需要用这种方式去优化每一步选择。我尤其欣赏其中对历史背景的梳理，每一个计算方法的诞生，都与当时生物学研究瓶颈的突破紧密相关，这让这本书读起来不仅是学习技术，更像是在回顾一场波澜壮阔的科学史诗，那种厚重感和知识的密度，远超出了我对一本入门级读物的预期。它成功地搭建起了一座坚实的桥梁，连接了那些看似遥远的生物学直觉和严谨的计算机科学逻辑，让我对这个交叉领域燃起了强烈的探索欲。

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这本书的阅读体验，颇有一种在迷宫中寻找出口的刺激感。它的结构安排是如此的富有层次性，知识点像螺旋上升的楼梯，每当你以为自己已经攀登到了一个高度时，作者总会巧妙地引入一个全新的视角，让你不得不重新审视之前学到的概念。我最喜欢的是其中对概率论和统计推断的论述，它不像其他计算生物学的书籍那样只是草草带过，而是扎扎实实地花了大量篇幅，讲解了贝叶斯方法在序列比对和系统发育树构建中的优雅应用。作者对随机性和不确定性的处理，展现出一种近乎哲学的思辨。他探讨了在面对生物数据的内在噪声和测量误差时，我们该如何建立既不过于拟合（Overfitting）又足够稳健的计算框架。这种对“不确定性管理”的重视，是区分优秀计算工作者和普通数据处理员的关键。每一次尝试理解书中复杂的公式推导时，我都感觉像是在进行一场智力上的搏击，最终豁然开朗的瞬间，带来的成就感是无与伦比的，它不仅仅是知识的获取，更是一种思维模式的重塑。

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坦白讲，我是在一个有些功利性的需求下开始阅读这本书的。我的研究方向需要处理大量的基因组数据，面对那些动辄TB级别的测序文件，我感到力不从心，迫切需要一套系统的方法论来指导我的数据挖掘工作。这本书并没有让我失望，尤其是在数据处理和模型构建的部分，展现出了惊人的实用性和前瞻性。它对机器学习在生物信息学中的应用，进行了非常深入且不失灵活性的探讨。书中没有那种教科书式的死板介绍，而是用一系列精心挑选的案例，展示了如何根据不同的生物学问题，量身定制不同的分类器或聚类算法。例如，书中对于高维数据降维技术的介绍，就结合了对表观遗传学标记物筛选的实际困难，这种情境化的讲解，让原本枯燥的矩阵分解瞬间鲜活了起来。更重要的是，它强调了“生物学假设”在计算模型构建中的核心地位，提醒我们算法只是工具，生物学洞察才是灵魂。读完这部分内容，我感觉自己不再是简单地调用软件库，而是真正理解了为什么这个特定的模型在这种情况下会给出更可靠的结果，这对于提升我未来研究的严谨性，无疑是至关重要的。

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从排版和装帧来看，这本书的设计体现了一种对细节的极致追求。纸张的质感非常好，即使长时间在灯光下阅读那些复杂的图表和代码片段，眼睛的疲劳感也明显减轻。但真正让我感到惊喜的，是那些穿插在正文中的“历史侧注”和“代码实现提示”。这些小小的侧栏，就像是经验丰富的前辈在你耳边轻声提点，它们通常不会出现在主干逻辑中，却能瞬间点亮你对某个难点概念的理解。例如，在讲解网络拓扑分析时，书中插入了一段关于早期生物学家如何用手工绘制图谱来理解代谢通路的描述，这不仅软化了纯粹的计算内容，更赋予了这些算法以人文关怀。这本书的叙事节奏把握得极好，它总能在读者感到知识负荷过重时，适时地提供一些历史的佐证或引人深思的例子，让人得以喘息并巩固所学。它不是一本可以囫囵吞枣的书，更像是一件需要细细品味的艺术品，每一次重读，都能发现新的光泽和纹理。

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