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出版者:W.H.Freeman & Co Ltd

作者:Gustave Malecot

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1970-05-04

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780716706786

丛书系列:

图书标签:

• 生物
• 遗传学
• 数学
• 生物数学
• 统计遗传学
• 孟德尔遗传
• 群体遗传学
• 进化遗传学
• 数量遗传学
• 遗传算法
• 生物信息学

《数学与遗传》 引言： 自古以来，人类就对生命的延续和性状的传递充满好奇。从简单的观察到复杂的理论构建，遗传学的探索之路曲折而又迷人。而当逻辑严谨的数学语言遇上生生不息的生命密码，便催生了《数学与遗传》这本著作。本书并非简单罗列遗传学的概念，而是深入挖掘隐藏在生命现象背后的数学规律，展示数学如何成为理解遗传机制的强大工具。 核心内容： 本书以严谨的数学框架为基础，系统性地阐释了遗传学的核心原理。我们将从最基础的概率论和统计学入手，逐步构建起描述基因传递和变异的模型。 概率与统计在遗传学中的应用： 孟德尔定律的数学表达： 我们将用概率的语言精确描述孟德尔的显性、隐性和分离定律。例如，对于一个杂合子（Aa）自交，后代出现显性性状（AA或Aa）的概率是多少？隐性性状（aa）的概率又是多少？这些看似简单的问题，其背后蕴含着深刻的概率计算。本书将详细解析如何利用Punnett方格等工具，以及更高级的组合数学方法，来预测不同基因型组合的后代表现。 连锁与重组的统计分析： 当基因位于同一染色体上时，它们的遗传不再是独立的。本书将引入连锁（linkage）的概念，并详细介绍如何通过统计分析来计算基因间的距离，以及重组频率（recombination frequency）的测定。我们将探讨摩尔根学派的实验基础，以及如何利用连锁图（linkage map）来可视化基因在染色体上的位置。 群体遗传学基础： 遗传变异在群体中的动态变化是群体遗传学的核心。本书将介绍Hardy-Weinberg平衡定律，并对其进行数学推导，解释在没有外力干扰的情况下，等位基因频率和基因型频率如何保持稳定。在此基础上，我们将进一步探讨各种影响基因频率改变的因素，如突变（mutation）、迁移（migration）、选择（selection）和遗传漂变（genetic drift），并用数学模型来量化它们的作用。 数学模型与遗传现象的定量描述： 数量性状遗传： 许多重要的经济性状，如产量、生长速度等，都是数量性状，其遗传受多个基因的复杂调控。本书将介绍多基因模型（polygenic model），以及如何利用统计学方法（如方差分析）来估算遗传力（heritability），从而量化环境因素和遗传因素对这些性状的影响程度。 进化动力学模型： 遗传变异是进化的原材料。本书将引入一些基本的进化动力学模型，例如，如何利用微分方程来描述突变率、选择强度等因素对等位基因频率随时间推移的影响。我们将探讨适应度（fitness）的概念，以及自然选择如何驱动有利等位基因在群体中的传播。 家系分析的统计方法： 在人类遗传学研究中，家系分析是追溯遗传模式的重要手段。本书将介绍统计学在解读家系谱图中的应用，包括如何估计遗传病的遗传模式（如常染色体显性、隐性，X连锁等），以及如何计算风险率。 计算方法与模拟技术： 数值计算与仿真： 随着计算机技术的发展，数学模型在遗传学研究中的应用越来越广泛。本书将介绍一些基本的数值计算方法，以及如何利用蒙特卡洛模拟（Monte Carlo simulation）等技术，来模拟复杂的遗传过程，例如，模拟群体中基因频率的长期演变，或者评估不同育种策略的效果。 数据分析工具： 本书还将触及一些常用的统计软件和数据分析工具，指导读者如何将数学模型应用于实际的遗传学数据分析，从而得出有意义的科学结论。 本书的特色： 《数学与遗传》的独特之处在于其将理论与实践相结合，用清晰易懂的数学语言解读复杂的生物学问题。本书并非旨在培养读者成为数学家或遗传学家，而是希望为所有对生命奥秘感兴趣的人提供一个全新的视角。通过本书，读者将： 建立严谨的逻辑思维： 学习如何将模糊的生物学现象转化为精确的数学模型，从而进行逻辑严谨的推理和分析。 掌握量化分析的能力： 能够运用统计学工具来处理和解释遗传学数据，避免主观臆断，做出科学的判断。 深刻理解遗传机制： 从数学的角度深入理解基因的传递、变异以及群体中的演化规律，对生命现象有更本质的认识。 为进一步研究打下基础： 为对现代遗传学、生物统计学、计算生物学等领域感兴趣的读者提供坚实的数学基础。 目标读者： 本书适合生物学、农学、医学、遗传学、生物统计学等专业的本科生、研究生，以及对生命科学和数学交叉领域感兴趣的科研工作者、教师和业余爱好者。 结语： 生命的密码隐藏在DNA的序列之中，而理解这密码的语言，数学是不可或缺的桥梁。《数学与遗传》正是架设在这座桥梁上的重要著作，它将带领您一同探索数学之美与生命之奇的完美结合。

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初读《Mathematics of Heredity》，我最大的感受是它在“跨学科沟通”上的卓越能力。作者似乎有一种天赋，能够将生物学上的直观概念，转化为数学上最简洁的表达形式。比如，在处理性连锁不平衡（Linkage Disequilibrium）时，作者没有陷入过于抽象的符号游戏，而是通过构建一个简化的两基因模型，逐步展示了重组频率如何影响连锁群的瓦解。书中对最大似然估计法在遗传参数估计中的应用讲解得尤为透彻，它展示了如何利用观测数据来“反推”最可能的遗传过程。阅读体验是极其充实的，但绝不枯燥，因为作者总能适时地引入历史背景，介绍某个关键公式的发现者及其面临的困境，这为人文色彩和科学理性搭建了完美的桥梁。我个人认为，这本书的价值远超其作为教材的范畴，它更像是一部关于“如何进行科学建模”的哲学指南，强调了数学工具的选择与生物学问题的契合度。

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这本书给我的整体感觉是：它是一部为“深度思考者”准备的工具箱，而不是一个轻松的下午茶读物。它的行文风格非常注重逻辑的闭环和论证的完备性。如果有人期待一本关于基因编辑或最新生物技术进展的书籍，他们可能会感到失望，因为其核心聚焦于经典的、奠定基础的数学模型。书中对数量性状的遗传力（heritability）的估计方法进行了详尽的分析，从狭义遗传力到广义遗传力的区分，再到双亲-子代回归法的推导，每一步都如同精密仪器的校准一般精确无误。我特别欣赏作者在章节末尾设置的“思考题”，这些问题往往不是简单的数值计算，而是要求读者对模型假设的局限性进行批判性评估。这迫使我跳出书本的框架，去思考在现实生物系统中，哪些数学近似可能失效。对于任何希望未来从事数量遗传学研究，或是需要用严格数学语言描述生物现象的研究人员来说，这本书无疑是一部不可或缺的参考手册，它教会你如何用“数学的语言”来聆听生命的低语。

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坦白讲，我拿到这本书时，对它抱持着一种混合着期待与警惕的态度。遗传学的“数学”向来是令人生畏的壁垒，但《Mathematics of Heredity》却以一种近乎反直觉的流畅性打破了这一印象。它没有回避数学的深度，但处理方式极其高明。例如，在讨论群体遗传学（如哈迪-温伯格平衡）时，作者并非简单地罗列公式，而是从人口学的角度切入，探讨了突变率、选择压力和遗传漂变对等位基因频率的动态影响。书中关于非随机交配后果的章节尤为精彩，通过迭代计算，清晰地揭示了近亲繁殖如何加速纯合性的增加，这比单纯的文字描述更有说服力。我必须承认，某些涉及到复杂微分方程的部分，我不得不借助外部资源来辅助理解，但这并非是作者的失误，而是该领域本身所需的基础。总的来说，这本书非常适合那些有一定概率论基础，并希望深入理解群体遗传学机制的进阶学习者，它要求你动脑，但回报是扎实的理论构建能力。

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这本名为《Mathematics of Heredity》的书籍，从我初次翻阅其封面时起，就激发了我对基因与概率交织的深层思考。它并非那种教科书式的乏味论述，而是以一种近乎诗意的笔触，将复杂的遗传学原理转化为可触摸的数学模型。书中对孟德尔遗传定律的解析，不再是干巴巴的公式堆砌，而是通过精心设计的案例分析，展示了性状如何在世代间以一种优雅的、可预测的方式传递。特别是关于多基因遗传和数量性状的研究部分，作者巧妙地引入了高斯分布和方差分析，使得原本晦涩难懂的概念变得豁然开朗。我尤其欣赏作者在阐述连锁和交换频率时所展现出的严谨与细腻，那些关于染色体图谱构建的讨论，让我仿佛置身于早期遗传学家们绘制生命蓝图的实验室中。阅读过程中，我时常需要停下来，在草稿纸上复现那些推导过程，每一次成功“破解”一个模型，都带来巨大的成就感。这本书的价值，在于它成功地架起了生命科学的直观体验与抽象数学思维之间的桥梁，让读者不仅“知道”遗传规律，更能“理解”这些规律背后的数学必然性。

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这本书的结构安排极具匠心，它遵循着从简单到复杂的逻辑递进，但这种递进是建立在坚实的数学基础之上的。前几章对于概率论基础的复习和定向，为后续复杂模型的建立铺平了道路，这对于那些多年未接触高等概率论的读者来说，是极大的友好信号。我个人非常欣赏作者对“适应度景观”（Fitness Landscape）的数学描述，虽然这个概念本身是高度抽象的，但书中通过引入动力学方程组，使得进化路径不再是模糊的“爬升”，而是具体的轨迹演化。对于那些对分子遗传学中的随机过程感兴趣的读者，书中关于基因频率随机波动（如中性漂变）的马尔可夫链模型分析，提供了极具洞察力的视角。它不仅仅是告诉你发生了什么，而是深入探讨了在特定时间尺度下，哪些随机事件的影响力被放大，哪些被抑制。这本书的阅读体验，更像是一场精心编排的数学探险，它挑战你的计算能力，更重要的是，它重塑你对生命变异性的理解深度。

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