系统生物学

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出版者:科学
作者:张自立//王振英
出品人:
页数:160
译者:
出版时间:2009-7
价格:23.00元
装帧:
isbn号码:9787030249845
丛书系列:
图书标签:
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具体描述

《系统生物学》:系统生物学是现代生物学新兴分支学科之一。它整合了各层面的生物信息数据,建立各种数学模型进行仿真实验,进而定量阐明和预测生物功能、表型及行为,它已成为当今生命科学的重大前沿领域之一。《系统生物学》概述了系统生物学的基本概念和基本内容,介绍了基因组学、转录组学、蛋白质组学、糖组学、代谢物组学、相互作用组学、表型组学、数学建模与仿真、序列比对与数据库搜索、分子进化模型与系统树的构建等。

《生命密码:揭示内在秩序的科学》 在这本引人入胜的探索之旅中,我们将抛开对生命体微观粒子的狭隘认知,转向一个更宏大、更深刻的视角——理解生命作为一个整体运作的复杂系统。本书并非一本关于具体细胞器、基因序列或蛋白质结构的教科书,而是邀请您一同深入生命内在的逻辑与秩序,探究其如何从简单的组成部分涌现出令人惊叹的复杂性和适应性。 我们将从“涌现”这一核心概念出发,解释生命系统如何通过各部分的相互作用,产生其整体属性,这些属性是无法简单地从各个独立部分推导出来的。想象一下,一个细胞就是一个微观宇宙,其中的每一个分子、每一个反应都遵循着精确的法则,但真正令人着迷的是,当这些分子协同工作时,它们便构成了能够生长、繁殖、感知环境甚至思考的生命体。本书将剖析这种从“零件”到“整体”的质变是如何发生的。 我们还将审视生命系统中的“反馈回路”——那些精妙的调控机制,它们如同生命体的“神经系统”,确保内部环境的稳定,并对外界变化做出恰当的响应。无论是维持血糖平衡的激素信号,还是控制细胞分裂的分子开关,这些反馈回路构成了生命运作的骨架。本书将通过生动的比喻和案例,帮助您理解这些反馈回路的动态性质,以及它们如何在生命体内部形成复杂的网络。 此外,本书还会探讨“模块化”在生命系统中的重要性。生命体并非一个完全黏合的整体,而是由相对独立、可识别的“模块”构成,这些模块可以被重新组合、优化,从而适应不同的环境和需求。从器官系统到更小的生物化学途径,模块化的设计不仅提高了效率,也为进化提供了更多的可能性。我们将揭示这些模块是如何被识别、连接,以及它们之间的相互依赖关系。 您还将接触到“网络”的概念,理解生命体内部的每一个过程,从基因调控到信号转导,都构成了一个庞大而精密的网络。本书将以直观的方式阐述这些网络的结构与功能,以及网络的鲁棒性(面对干扰时的稳定性)和脆弱性(易受攻击的点)。我们将探讨如何通过分析这些网络来预测生命体的行为,甚至通过干预网络来治疗疾病。 本书将深入阐述“动态平衡”与“稳态”——生命系统并非静止不变,而是时刻处于一种动态的平衡状态,不断地从环境中获取能量和物质,同时排出废物。这种持续的调整和重塑,是生命得以延续的基石。我们将剖析生命体如何通过一系列精巧的机制来维持这种动态平衡,以及当平衡被打破时,会发生什么。 最后,我们将讨论“进化”与“适应”在生命系统中的角色。生命系统并非一成不变,而是随着时间的推移不断演化,通过自然选择来适应不断变化的环境。本书将从系统层面解释,这些进化过程是如何作用于整个生命系统,而非仅仅局限于单个基因或蛋白质。我们将探索生命系统如何通过调整其内部结构和相互作用,来优化其生存和繁殖的能力。 《生命密码:揭示内在秩序的科学》旨在为您提供一种全新的理解生命的方式。它不是关于“是什么”的知识罗列,而是关于“如何运作”的洞察。通过阅读本书,您将能够欣赏生命体惊人的复杂性、优雅的精妙以及内在的强大秩序。这本书将成为您理解生命奥秘的钥匙,开启您对生命科学更深层次的探索。

作者简介

目录信息

前言第1章 系统生物学概况 1.1 从分子生物学到系统生物学 1.1.1 分子生物学的诞生及发展 1.1.2 “基因决定论”和“还原论”的局限性 1.1.3转 向整体论新潮流 1.1.4 系统生物学的产生和发展 1.2 系统生物学的定义和研究内容 1.2.1 系统生物学的定义 1.2.2 系统生物学的研究内容 1.3 系统生物学的研究 1.3.1 系统生物学的基本工作流程 1.3.2 系统生物学的研究方法 1.4 系统生物学的应用前景 主要参考文献第2章 基因组学 2.1 基因组学的提出及其任务 2.2 人类基因组计划 2.2.1 人类基因组计划的研究目标及技术路线 2.2.2 人类基因组计划的作图 2.2.3 人类基因组计划的测序 2.2.4 人类基因组计划的信息处理 2.2.5 人类基因组研究计划进展 2.3 基因组学及其分支学科 2.3.1 功能基因组学 2.3.2 比较基因组学 2.3.3 药物基因组学 主要参考文献第3章 转录组学 3.1 转录组及转录组学 3.1.1 转录组及转录组学的定义 3.1.2 转录组学的研究内容 3.2 转录组学的研究方法 3.2.1 高通量mRNA表达分析技术 3.2.2 基因表达系列分析技术 3.2.3 转录物编目的研究方法 3.2.4 绘制动态转录物图的研究方法 3.2.5 转录物调节网络 3.3 对转录物研究的新突破 3.3.1 转录物的多样性 3.3.2 非编码RNA的类型和功能 主要参考文献第4章 蛋白质组学 4.1 蛋白质组学的产生 4.2 蛋白质组及蛋白质组学的概念 4.3 双向凝胶电泳 4.3.1 双向凝胶电泳(2-DE)原理 4.3.2 图像分析与数据库构建 4.4 生物质谱技术 4.4.1 种类及其原理 4.4.2 肽质量指纹谱鉴定技术(PMF) 4.4.3 肽序列标签串联质谱技术(PST) 4.4.4 翻译后修饰蛋白质的鉴定 4.5 蛋白质组数据库 4.6 蛋白质芯片技术 4.6.1 蛋白质芯片的制备 4.6.2 靶蛋白与捕捉分子结合情况检测 4.7 分析蛋白质一蛋白质相互作用的酵母双杂交系统 4.7.1 酵母双杂交系统的基本原理 4.7.2 酵母双杂交系统的改进 4.8 蛋白质组研究进展 4.8.1 病毒蛋白质组研究 4.8.2 细菌蛋白质组研究 4.8.3 酿酒酵母蛋白质组研究 4.8.4 多细胞生物蛋白质组研究 主要参考文献第5章 糖组学 5.1 糖组与糖组学的研究内容 5.2 糖组学在生命科学中的意义 5.2.1 蛋白质组学必须面对糖蛋白 5.2.2 糖蛋白的定义 5.2.3 聚糖和糖蛋白的生物学作用 5.3 糖组学的研究方法 5.3.1 对2-DE分离糖蛋白结合质谱技术的改进 5.3.2 聚糖分子的微阵列技术 5.3.3 用敲除基因及转基因技术研究聚糖分子引起的表型变化 5.4 糖组学的国际合作和数据库 主要参考文献第6章 代谢物组学 6.1 代谢物组学的定义和研究任务 6.1.1 代谢物组学的定义 6.1.2 代谢物组学的研究任务 6.2 研究代谢物组学的意义 6.2.1 代谢物组学是基因组学和蛋白质组学的补足 6.2.2 代谢物组学在医药界的应用 6.3 代谢物组学的研究方法 6.3.1 代谢物组的研究技术及其原理 6.3.2 用于代谢物组研究技术的比较 6.3.3 代谢物组分析的技术路线 6.4 代谢网络的研究 6.4.1 代谢网络的结构特征 6.4.2 用“整合”与“干扰”研究代谢网络 主要参考文献第7章 相互作用组学 7.1 相互作用组学的研究方法 7.1.1 大规模蛋白质-蛋白质相互作用研究技术 7.1.2 大规模遗传学相互作用研究技术 7.2 蛋白质相互作用网络 7.2.1 丙型肝炎病毒(HCV)的蛋白质相互作用 7.2.2 病原菌幽门螺杆菌的蛋白质相互作用 7.2.3 酵母的蛋白质-蛋白质相互作用网络 7.2.4 果蝇的蛋白质-蛋白质相互作用网络 7.2.5 线虫的蛋白质-蛋白质相互作用网络 7.2.6 人类的蛋白质-蛋白质相互作用网络 主要参考文献第8章 表型组学 8.1 什么是表型组学 8.1.1 基因型与环境的相关及互作 8.1.2 表型和表型组学 8.2 从基因组到表型组系统研究的方法 8.2.1 从大肠杆菌和酵母代谢缺失菌株预测生长表型 8.2.2 建立一种人类表型组——基因组的网络联系 8.2.3 微阵列技术在人类表型组、基因组和环境组系统研究中的应用 8.3 从基因组到表型组研究有关的数据库 主要参考文献第9章 数学建模和仿真的基础知识 9.1 系统模型 9.1.1 什么是系统 9.1.2 什么是模型 9.1.3 生物系统中生化反应网络的数学描述 9.1.4 生物系统中的质量作用动力学模型 9.1.5 生物系统中有关细胞信号转导的建模 9.2 系统仿真 9.2.1 什么是系统仿真 9.2.2 系统仿真软件和相关数据库 9.2.3 系统生物学采用仿真技术的实用成果 9.3 实例:微生物细胞的建模与仿真 9.3.1 微生物数学模型的种类 9.3.2 微生物细胞的建模 9.3.3 用于微生物细胞模型的仿真平台 主要参考文献第10章 序列比对和数据库搜索 10.1 数据库中序列表示的格式 10.1.1 FASTA(或Pearson)格式举例 10.1.2 GenBank flatfile格式举例 10.2 序列比对 10.3 网络比对 10.3.1 成对网络比对研究 10.3.2 网络对位排列的算法 10.4 数据库中序列相似性检索 10.4.1 FASTA程序 10.4.2 BLAST程序 10.5 用隐马尔可夫模型预测新基因 10.5.1 隐马尔可夫模型 10.5.2 用隐马尔可夫模型预测新基因的举例 10.6 用人工神经网络预测蛋白质二级结构 10.6.1 简单神经网络模型 10.6.2 多层神经网络模型 主要参考文献第11章 分子进化模型与系统树的构建 11.1 蛋白质编码序列进化 11.1.1 血红蛋白α链的进化距离和氨基酸替代率的估计” 11.1.2 氨基酸的替代矩阵 11.2 DNA序列的进化 11.2.1 核苷酸替代数的估计 11.2.2 Kimura模型 11.3 系统树的构建 11.3.1 距离法 11.3.2 最大简约法 11.3.3 最大似然法 11.3.4 分子系统树的检验 11.3.5 对分子系统树的争议 11.4 分子系统发育软件 主要参考文献
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读后感

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用户评价

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这本书给我的第一印象是它的“跨界”气质。在我看来,生物学往往被局限在实验室里,和代码、数学似乎没有什么太大的关联。但这本书却巧妙地将生物学研究与计算机科学、数学建模等领域联系起来,为我打开了一扇全新的大门。它让我意识到,现代生物学研究已经不再是单纯的观察和实验,而是需要强大的计算能力和精密的数学工具来辅助理解。书中关于模型构建的部分,虽然我不是专业人士,但在作者的引导下,我竟然也能大致理解如何通过数学方程来模拟生物系统的行为,并预测其在不同条件下的反应。这让我感到非常惊叹,原来生命的复杂性竟然可以用如此抽象而优美的数学语言来描绘。此外,书中还提及了一些关于人工智能在生物信息学领域的应用,比如利用机器学习来分析海量的基因组数据,这让我看到了未来生物学研究的无限可能。这本书的视角非常独特,让我对生物学有了更深层次的理解,也让我开始思考不同学科之间的融合将如何推动科学的进步。

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这本书的装帧给我一种非常古典的感觉,厚重而朴实,封面上那个精美的、仿佛蕴含着无限奥秘的DNA螺旋图案,一下就抓住了我的眼球。迫不及待地翻开,扑面而来的信息量让我既兴奋又有些许压力。我特别喜欢它在开篇对“系统”这个概念的阐释,不再是枯燥的定义堆砌,而是通过生动的比喻,比如一个复杂的生态系统或者一个精密的机械装置,来引导读者去理解生物学研究正从孤立的分子走向相互关联的网络。这一点对于我这样初涉此领域的人来说,简直是醍醐灌顶。接着,书中对数据分析方法的介绍,虽然涉及一些数学公式,但作者巧妙地用图表和流程图将其可视化,让我更容易理解那些抽象的概念。尤其是关于网络分析的那一部分,我仿佛看到一个个复杂的生物分子如何通过错综复杂的信号通路协同工作,共同调控着细胞的功能。这种从宏观到微观,再从微观汇聚成宏观的视角,让我对生命体的运作方式有了全新的认识,感觉自己正在窥探生命最深层次的秘密,这比我预期的要精彩得多,也让我对后续的学习充满期待。

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我拿到这本书的时候,并没有抱太大的期望,以为只是一本普通的科普读物。但随着阅读的深入,我发现自己完全被吸引住了。作者的写作风格非常接地气,用很多贴近生活的例子来解释那些看似高深的生物学概念。比如,在讲到代谢通路时,他会把它比作一个繁忙的工厂,各种分子就像是流水线上的工人,各司其职,共同完成产品的生产。这种比喻不仅生动形象,而且让我更容易理解复杂的生化反应。更让我惊喜的是,书中还穿插了一些真实的研究案例,详细描述了科学家们是如何一步步揭开生命奥秘的。这些故事充满了挑战、失败和最终的成功,让我看到了科学探索的艰辛与伟大。我尤其喜欢其中一个关于疾病机制研究的案例,作者将复杂的病理过程描绘得如同侦探小说一般引人入胜,让我沉浸其中,完全忘记了时间的流逝。这本书不仅仅是知识的传递,更是一种精神的感染,让我对科学研究产生了由衷的敬意。

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我一直觉得,生命科学是一个非常神秘而迷人的领域,但很多时候,我们接触到的只是冰山一角。这本书恰恰填补了我在这方面的空白。它不仅仅局限于描述生物的组成和功能,而是更深入地探讨了生命体内部的“运作机制”。我特别喜欢它关于“动态平衡”的论述,让我意识到生命并不是一成不变的,而是一个不断调整、适应和反馈的过程。书中对各种信号传导和反馈回路的讲解,让我对细胞的精妙调控能力有了更深刻的认识。我甚至能想象出,在每一个微小的细胞里,都上演着一场场复杂而有序的“博弈”。此外,这本书还让我看到了生物学与其他学科的联系,比如它在医学、农业、甚至环境保护方面的应用。这让我意识到,生物学知识的价值远不止于理论层面,它更是解决现实世界问题的强大工具。读完这本书,我感觉自己对生命的理解更加全面和深刻了,也更加坚信科学的力量能够改变世界。

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我一直对生物学怀有浓厚的兴趣,但总觉得很多知识点像是零散的碎片,难以形成一个完整的图景。读完这本书的某些章节后,我才意识到,原来一直以来我都没有真正领略到生物学研究的精髓。作者在论述过程中,非常注重逻辑的严谨性和论证的深度。他没有急于抛出结论,而是层层递进,从基础的细胞信号传导,到基因网络的调控,再到整个生物体的稳态维持,每一步都建立在前一章的坚实基础上。我尤其欣赏他对研究方法的介绍,不再是简单地罗列实验技术,而是深入探讨了这些技术是如何被用来验证假设、揭示机制的。例如,在讲解CRISPR-Cas9技术时,作者不仅说明了它的原理,还详细分析了它在基因编辑研究中扮演的关键角色,以及由此带来的伦理和社会影响。这种宏观的视野和对细节的关注,让我看到了生物学研究的科学性和前沿性,也让我更加深刻地理解了那些看似复杂的实验数据背后所蕴含的科学意义。这本书真的让我重新审视了生物学这门学科,让我看到了它背后隐藏的强大力量。

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