Information theory and molecular biology

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出版者:
作者:Yockey, Hubert P.
出品人:
页数:428
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价格:0
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isbn号码:9780521350051
丛书系列:
图书标签:
  • 信息论
  • 分子生物学
  • 生物信息学
  • 计算生物学
  • 编码
  • 遗传密码
  • 进化
  • 序列分析
  • 数据压缩
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具体描述

好的,下面是一份关于《信息论与分子生物学》一书的图书简介,旨在详细介绍该书内容,同时避免提及您原书名及与AI相关的表述。 --- 《复杂系统中的信息与结构:生物过程的数学解析》 图书简介 本书深入探讨了信息论在理解生命科学复杂系统中的核心作用,旨在为生物学、物理学、计算机科学以及数学领域的读者提供一个跨学科的分析框架。本书的核心论点在于,生命现象——从基因组的组织到细胞信号网络的动态行为——可以被视为信息处理和熵流动的过程。作者通过严谨的数学工具和前沿的生物学案例,构建了一座连接抽象理论与具体生物学现实的桥梁。 第一部分:信息论基础与生物学语境的建立 本书的开篇部分奠定了坚实的理论基础。首先,详细回顾了香农信息论的基石——熵、互信息、条件熵等概念,并着重阐述了这些工具如何从通信系统中抽象出来,并应用于描述物理和生物系统的不确定性。重点章节探讨了“有效信息”(Effective Information)的概念,解释了系统如何通过结构化存储和传递信息来降低环境的熵增,从而维持其自身的有序性。 在生物学语境的建立上,本书引入了“生命作为耗散结构”的视角。生物体并非孤立的系统,它们通过与环境进行物质和能量交换来维持低熵状态。本部分详细分析了如何在分子水平上量化这种信息流:DNA序列中的冗余度、蛋白质折叠过程中的构象空间搜索、以及代谢网络中的反馈调节机制。我们探讨了如何使用信息熵来衡量生物分子结构的复杂性和功能特异性。 第二部分:基因组学中的信息存储与演化 本书将信息论的视角聚焦于生命最基础的载体——基因组。基因组不仅是遗传信息的蓝图,更是一个高度压缩和冗余的信息存储库。 序列复杂性与信息内容: 详细分析了DNA和RNA序列的统计特性,区分了真正携带功能信息的“有效序列”和受随机漂移影响的“噪声序列”。通过计算特定区段的条件熵,我们能够识别出具有高保守性和功能约束的区域,例如编码区、调控元件和非编码RNA结构。 基因调控网络的信息传递: 阐述了转录因子如何通过结合特定的DNA序列来编码和解码信息。本章深入研究了转录因子结合位点的识别问题,将其视为一个模式识别和概率推断的过程。引入了“互信息”来量化特定调控因子与其靶基因表达水平之间的依赖强度,从而揭示了调控网络的效率和鲁棒性。 分子演化中的信息丢失与保留: 从信息论的角度审视了突变、选择和漂变对基因组信息的影响。突变引入了信息噪声,而自然选择则是一种信息过滤机制,倾向于保留那些能最大化系统适应度(即有效信息传递能力)的序列变异。本书探讨了如何通过信息熵的演化轨迹来追踪物种的系统发育和功能分化。 第三部分:蛋白质结构、折叠与功能的信息拓扑 蛋白质是生命活动的主要执行者,其三维结构决定了其功能。本部分的核心在于将蛋白质的构象空间视为一个高维信息空间。 蛋白质折叠的熵最小化路径: 详细分析了蛋白质折叠过程中的能量景观和信息熵变化。折叠并非简单的能量最小化,而是一个受限的、高度有序的信息搜索过程。我们运用马尔可夫随机场模型来描述局部结构形成的信息依赖性,并探讨了“折叠核心”在信息存储和稳定结构形成中的作用。 结构域与模块化的信息组织: 蛋白质结构通常表现出模块化的特征。本书阐述了如何使用图论和信息论指标来识别这些功能性结构域。通过计算结构域之间的互信息,可以量化它们在共同运动或协同功能中的耦合程度,揭示了蛋白质复合体组装的信息学基础。 酶催化作为信息解码: 酶作为生物催化剂,其工作原理可以被视为对底物分子特定几何和化学信息的精确识别和响应。本章分析了酶活性位点如何通过高选择性的结合机制,将底物分子所携带的化学能转化为反应产物,这是一个高度高效的信息解码过程。 第四部分:细胞信号传导与网络动力学的信息处理 细胞通过复杂的信号网络来感知环境、做出决策并协调行为。本部分将细胞视为一个高度并行的信息处理器。 信号转导链的放大与忠实性: 研究了信号通路中信息如何从细胞膜表面的受体精确、快速且可靠地传递到细胞核。我们使用信噪比(SNR)和信息容量的概念来评估不同信号通路(如MAPK通路)的性能。探讨了反馈和前馈回路如何在不牺牲信息准确性的前提下,实现信号的放大或滤波功能。 决策制定与逻辑门: 许多细胞过程,如细胞周期调控或细胞分化,表现出类似布尔逻辑门的行为。本书将信号分子浓度视为输入变量,将基因表达或细胞命运作为输出,构建了这些网络的逻辑拓扑。通过信息论工具,分析了这些网络在不确定环境中做出可靠“是/否”决策的能力。 系统层面的信息流与鲁棒性: 探讨了细胞如何通过分布式计算来提高系统的整体鲁棒性。在冗余和多重信号输入的情况下,细胞如何整合信息以实现对环境波动的抵抗。本书引入了网络熵和信息冗余度作为衡量系统稳定性的指标。 结论与展望 本书总结了信息论为生物学提供的统一视角,强调了信息存储、传输和处理是生命活动本质的体现。展望部分讨论了未来将信息论应用于合成生物学、神经信息处理以及生物复杂性理论的潜力,鼓励读者将这种数学思维应用于前沿的生物学研究中。本书结构清晰,论证严谨,旨在成为该交叉领域内不可或缺的参考工具书。 ---

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读后感

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用户评价

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这本书的封面设计简直是一场视觉盛宴,那种深邃的蓝色调配上流动的分子结构图案,一下子就抓住了我的眼球。初翻开来,我立刻被作者那严谨又充满洞察力的叙述方式所折服。它似乎并不急于抛出宏大的结论,而是像一个耐心的向导,一步步引领你穿越信息论的抽象迷宫。我特别欣赏它在解释复杂概念时所采用的比喻——那些关于熵、信道容量的生动类比,哪怕是对初学者来说也显得异常清晰。我记得有一次,我正在为一个关于基因调控网络的建模问题感到头疼,无意中翻到其中关于“噪音与信号”的章节,作者对系统中随机性和确定性的精妙平衡的讨论,犹如醍醐灌顶,瞬间为我指明了方向。这种将纯粹的数学框架温柔地嵌入到生物学难题中的能力,是这本书最引人注目的特点之一。它不是简单地堆砌公式,而是让读者真切地感受到,那些看似冰冷的数学工具,实际上是理解生命复杂性的最锋利的匕首。阅读过程中,我感觉自己仿佛在参加一场高级研讨会,身边的教授耐心解答着最棘手的疑问,让我对信息在生命体中扮演的核心角色有了全新的认识。

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这本书最让我印象深刻的地方,在于它对“冗余”和“效率”这两个看似矛盾的概念在生物系统中的辩证统一性的深刻探讨。作者没有简单地将冗余视为一种浪费,而是将其置于生物进化的长期视角下进行审视,指出在不可靠的环境中,适度的信息冗余是系统鲁棒性的关键所在。这种看待问题的角度,极大地拓宽了我对“优化”一词的理解。传统的工程学优化往往追求极致的效率,但这本书教会我,在生命系统中,生存和适应性往往比瞬时的计算速度更为重要。在阅读关于基因组学中重复序列功能的部分时,我感觉作者仿佛化身为一位哲人,引导我们思考信息如何在时间的长河中被保护、复制和演化。这种超越了单一学科界限的宏大叙事,使得这本书不仅仅是一本技术手册,更像是一部关于生命信息哲学的基础论著。

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对于想要深入理解分子生物学底层逻辑的研究人员来说,这本书绝对是案头必备的参考书。它的参考书目本身就是一份高质量的知识地图,清晰地标示了该领域内最具影响力的奠基性工作。这本书的行文风格非常克制和客观,没有过多的煽情或主观判断,所有的论断都建立在坚实的理论推导之上。我特别喜欢它在每一章末尾设置的“开放性问题”部分,这些问题往往直指当前研究的前沿瓶颈,促使读者在合上书本之后,依然能保持批判性思维和探索的动力。它不是提供现成的答案,而是提供一套思考问题的工具箱。当我准备撰写一篇涉及复杂网络模型的综述时,我发现自己频繁地翻阅这本书的某一特定章节,用来校验自己的理论框架是否足够稳健。这本书的价值,不在于它告诉了你什么具体的结果,而在于它训练了你如何以一种更具结构性和信息论视角的方式去看待和分析生物现象,这是一种内化的能力提升。

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这本书的阅读体验,就像是在进行一场漫长但极其充实的智力探险。它的深度是毋庸置疑的,但更令人赞叹的是其叙述的流畅性。作者并没有将不同的科学领域割裂开来,而是巧妙地编织了一张跨学科的网。比如,当涉及到DNA复制的保真度时,作者并没有停留在生物化学的层面,而是立刻引入了信源编码和纠错码的原理,这种无缝切换的能力,让我不断地停下来,合上书本,在脑海中重构这两个看似毫不相关的知识体系。这种结构不仅提升了阅读的趣味性,更重要的是,它强迫我的思维模式发生转变,去寻找隐藏在看似随机的生物现象背后的信息学逻辑。我尤其喜欢它在案例分析部分所展现的广度,从嗅觉受体的编码到蛋白质折叠路径的选择,每一个例子都经过了精心挑选,既能支撑理论,又极富启发性。读完之后,我发现自己看待生物实验数据的方式都发生了微妙的变化,不再仅仅关注“是什么”,而是开始追问“为什么是这种编码方式?”和“其中蕴含了多少信息?”。

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我必须承认,这本书的某些章节对我来说无疑是一次智力上的“拉力赛”。它毫不留情地要求读者具备扎实的数学基础,尤其是概率论和统计学的知识。在讨论热力学极限下的信息处理效率时,那种对细节的穷追不舍,让人不得不放慢速度,反复咀嚼每一个推导过程。然而,正是这种挑战性,赋予了这本书无可替代的价值。它不像那些肤浅的科普读物,只是做了一个“告知”的工作,而是真正做到了“赋能”。每当我攻克下一个数学难题时,获得的不仅仅是一个知识点,更是一种解决复杂问题的信心。书中的图表设计也值得称赞,虽然内容密集,但作者通过恰到好处的留白和清晰的轴线标注,最大程度地降低了视觉上的压迫感。它成功地在“学术深度”和“可读性”之间找到了一个近乎完美的平衡点,尽管这个平衡点设置得非常高,不是所有人都能轻松跨越,但对于那些愿意投入精力的读者而言,回报是巨大的。

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