Systems Biology and Bioinformatics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Najarian, Kayvan/ Najarian, Siamak/ Gharibzadeh, Shahriar/ Eichelberger, Christopher N.

出品人:

页数:190

译者:

出版时间:

价格:628.00元

装帧:

isbn号码:9781420046502

丛书系列:

图书标签:

• 系统生物学
• 生物信息学
• 计算生物学
• 基因组学
• 蛋白质组学
• 代谢组学
• 网络生物学
• 建模
• 数据分析
• 生物统计学

图书简介：《前沿材料科学：理论、实验与应用》 第一部分：导论与基础理论 本书旨在为读者提供一个全面且深入的视角，审视当代材料科学领域的最前沿发展、核心理论框架以及关键的实验技术。材料科学，作为一门高度交叉的学科，正以前所未有的速度推动着工程、能源、信息技术乃至生物医学的革命性进步。本书的第一部分将奠定坚实的理论基础，确保读者能够理解驱动新材料性能产生的微观机制。 第一章：材料科学的当代图景与跨学科融合 本章首先勾勒出当前材料科学研究的宏大蓝图，探讨其与量子物理、化学动力学、计算科学的紧密联系。我们将重点讨论“性能决定结构，结构决定性能”这一核心范式在新型功能材料设计中的应用。内容涵盖从原子尺度到宏观尺度的多尺度建模需求，并分析当前面临的挑战，例如如何在原子级精度下实现对复杂系统的精确调控。 第二章：晶体结构与缺陷工程的深层原理 深入剖析晶体结构对材料宏观特性的决定性影响。本章详细阐述布拉维点阵、晶体对称性，并着重探讨点缺陷、线缺陷（位错）和面缺陷（晶界）的形成热力学和动力学。我们将引入先进的电子结构计算方法（如密度泛函理论DFT的应用），用以预测和解释特定缺陷对电子能带结构、机械强度和电荷传输效率的微妙影响。特别关注如何通过精确控制缺陷浓度和空间分布来实现材料性能的“剪裁”。 第三章：热力学驱动的相变与动力学控制 相变是材料性能重构的关键过程。本章将运用非平衡态热力学原理，分析扩散、成核与长大过程。重点解析固态相变，如马氏体转变、析出强化机制，以及退火和热处理工艺对微观组织演化的影响。此外，还将探讨在快速冷却或高能输入（如激光辐照）下，材料如何偏离传统热力学平衡路径，形成亚稳态结构。 第二部分：前沿功能材料的创新与机制 第二部分是本书的核心，聚焦于近年来取得突破性进展的几类关键功能材料，深入探讨其设计理念、独特性能及其潜在的颠覆性应用。 第四章：二维材料的结构维度与量子效应 石墨烯及其衍生物（如过渡金属硫化物、氮化硼）已彻底改变了材料学的研究范式。本章细致考察二维材料的独特性质，包括其超高的电子迁移率、独特的狄拉克锥形能带结构、以及对外界环境的极端敏感性。我们将讨论如何通过层间堆叠、掺杂和表面功能化来调控其导电性、光学响应和催化活性。案例研究将集中于二维材料在超快电子器件和柔性电子学中的应用。 第五章：高熵合金（HEAs）的设计哲学与复杂性 高熵合金代表了材料设计理念的重大转变——从关注单一主元转向关注多主元体系的“熵效应”。本章系统介绍HEAs的组成设计原则，包括高混合熵、几何失配度和电负性差等判据。分析在极端温度和载荷下，HEAs所展现出的优异的强度、韧性和抗辐照损伤能力。探讨通过计算筛选和高通量实验加速发现新型稳定高熵相的技术路径。 第六章：智能与自适应材料系统 本章深入研究那些能够感知环境变化并作出可逆响应的“活的”材料。内容涵盖形状记忆合金（SMAs）、压电与焦电材料、以及磁性形状记忆聚合物。重点分析其响应机理，例如晶格畸变驱动的孪晶移动、介电极化反转等。讨论如何集成传感、驱动和信息处理功能，实现材料的自主决策能力，特别是在软体机器人和自修复结构中的应用潜力。 第七章：先进能源存储与转化材料 聚焦于下一代能源技术所需的核心材料。在电池领域，详细分析固态电解质的离子传导机制、界面阻抗问题以及高能量密度正负极材料的挑战。在太阳能领域，深入探讨钙钛矿太阳能电池（PSCs）的载流子动力学、缺陷钝化技术，及其商业化面临的稳定性难题。对于电催化，剖析纳米结构催化剂的活性位点调控及其在燃料电池和水分解中的效率瓶颈。 第三部分：实验表征与计算模拟的协同 本部分强调先进的表征手段和计算工具在材料发现和理解过程中的不可或缺的作用。 第八章：同步辐射与先进电子显微学技术 介绍用于解析亚纳米尺度结构和动态过程的关键实验技术。详细阐述同步辐射光源（如X射线吸收谱XAS、光电子能谱XPS）在元素价态和局部结构分析中的优势。深入探讨高分辨透射电子显微镜（HR-TEM）和扫描透射电子显微镜（STEM）如何实现原子级别的成像，特别是结合能量色散X射线谱（EDS）和电子能量损失谱（EELS）进行多维度元素和化学态成像的能力。 第九章：计算材料学的范式与流程 阐述从第一性原理计算到介观模拟的计算工具箱。重点讲解如何利用第一性原理（DFT）精确预测材料的电子结构、反应能垒和晶格动力学。随后，讨论分子动力学（MD）模拟在模拟扩散、相分离和材料断裂过程中的应用。最后，介绍机器学习（ML）和人工智能（AI）在加速材料性质预测、优化合成参数和建立材料基因组库中的新兴作用。 第十章：数据驱动的材料科学与高通量实验 本章探讨如何实现从“试错法”到“预测性发现”的转变。介绍高通量合成与筛选的自动化平台，以及它们如何与计算结果进行闭环反馈。讨论材料信息学（Materials Informatics）的基础框架，包括材料数据库的构建、特征工程（Descriptor Design）以及模型验证的标准，旨在实现材料性能的快速、系统性探索。 结语：未来展望与挑战 本书最后总结了当前材料科学领域亟待解决的科学难题，包括极端环境下的材料服役可靠性、复杂多相界面的调控、以及实现真正的可持续和循环经济所需的材料设计理念。本书力求为研究人员、工程师和高年级学生提供一个深入理解和参与未来材料创新的坚实平台。

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我花了整整一个周末的时间试图啃完这本书的前三章，体验简直是煎熬。它的叙事风格异常的干燥和学术化，仿佛是在直接阅读一篇篇已经被拒稿的、没有经过润色的会议摘要的堆砌。我对生物信息学的理解一直比较深入，尤其擅长处理高通量测序数据，原本期待这本书能提供一些关于如何将大规模数据整合进系统模型的独到见解。但这本书的论述方式却停留在非常表层的描述阶段，比如“我们使用聚类分析来识别功能模块”，但对于如何选择最优的聚类算法、如何评估聚类结果的生物学意义、或者不同算法的适用场景，几乎是一笔带过。这对于需要将理论付诸实践的研究人员来说，是完全不够的。它给出的“解决方案”更像是一种概念上的罗列，缺乏实际操作层面的代码片段、算法细节或可复现的流程图。如果这本书的目标读者是希望将理论知识转化为实际分析技能的博士生或科研助理，那么它提供的帮助微乎其微，更像是本“知识目录”，而非“实战手册”。阅读过程中，我一直在寻找那种“啊哈！”的顿悟时刻，但最终等来的只有无尽的晦涩术语和空洞的理论框架。

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我曾尝试用这本书来作为本科高年级选修课的参考资料，希望它能帮助学生建立起从分子层面到整个细胞系统层面的宏观视野。但很快我就放弃了这个念头。它的语言风格过于精英化和内行化，充斥着大量未加解释的缩写和行业黑话，似乎预设读者已经完全熟悉了从代谢组学到转录组学的全部技术细节和历史背景。例如，书中在讨论稳态分析时，突然引入了一个复杂的偏微分方程组，但对这个方程组的生物学意义，特别是每个变量（比如酶的浓度、底物的消耗速率）在真实细胞环境中的物理或化学含义，解释得极其敷衍。学生们反馈，这本书读起来像是被扔进了一个高级研讨班，没有找到任何“脚手架”来支撑他们爬上去。一个好的教学材料应该具备引导性和启发性，它应该能将那些看似高不可攀的理论，通过类比、简化模型或历史背景，逐渐渗透到读者的思维结构中。而这本书，似乎更像是一种知识的“炫耀”，而非知识的“传授”。

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说实话，这本书的排版和图示是让我最头疼的地方。在涉及复杂的网络结构和信号通路图时，图表的清晰度和信息密度简直是反向操作的典范。那些用线条和箭头构成的生物学通路图，本来应该是帮助我们理解复杂动态系统的关键视觉辅助工具，在这本书里却变成了让人眼花缭乱的“抽象艺术品”。线条交织在一起，关键节点的标签小得像蚂蚁爬过，配色方案也毫无逻辑可言，很多重要的反馈环路和调节机制根本无法通过视觉直观地分辨出来。我多次尝试对照文字描述去解析那些图，但最终发现，与其花费半小时去解开一幅图的谜团，不如直接在谷歌学术上搜索一篇相关的综述文章来得快。专业书籍的价值很大程度上体现在如何高效地传达复杂信息，而这本书在这方面完全失败了。它没有利用好图形的力量，反而成了理解障碍的来源。对于一个需要快速掌握某个生化路径或网络拓扑的研究者而言，这样的视觉呈现简直是灾难性的，让人怀疑编者对“清晰度”的定义是否存在严重的认知偏差。

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这本书拿到手的时候，我其实是抱着挺大的期望的，毕竟名字听起来就很高大上，充满了现代生物学的脉络感。然而，实际阅读体验却像是在迷宫里打转，找不到清晰的指引。我本来以为它会在系统生物学的基础理论上搭建起坚实的桥梁，用严谨的数学模型和生物学实验数据相结合的方式，带领读者领略生命网络的复杂美。结果呢？内容跳跃得厉害，前一章还在讲蛋白质互作网络，后一章突然就切到了基因调控的随机过程，中间缺乏必要的过渡和铺垫。对于初学者来说，这简直是一场灾难，概念的引入突兀且解释不够深入，很多关键的假设和简化都没有交代清楚，让人不得不频繁地停下来查阅其他资料，极大地影响了阅读的流畅性和整体的理解。我感觉作者似乎是想把所有他知道的知识点都塞进来，却忽略了知识的逻辑递进和读者的认知负荷。更让人沮丧的是，书中引用的案例陈旧，很多数据和模型都已经随着技术的发展被新的研究成果所取代，读起来缺乏前沿性和时效性。这本书更像是一份未完全整理的讲义草稿，而不是一本面向市场的、经过精心打磨的专业教材。

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这本书的装帧质量倒是不错，纸张手感很厚实，但内容上的空洞感却与其厚重的外表形成了鲜明的对比。我在寻找关于如何将不同组学数据（比如基因表达、表观遗传和代谢产物数据）进行多模态整合的最新进展。我期待这本书能深入探讨张量分解、因果推断模型在生物系统中的应用，或者至少能提供一个清晰的框架来比较不同整合方法的优劣。然而，书中关于数据整合的部分，其深度还停留在十年前的水平，仅仅停留在对“多组学”这个词汇的简单罗列上，并没有真正探讨如何处理这些数据之间固有的异质性和噪音问题。阅读这本书，让我产生了一种强烈的“时间停滞感”，仿佛所有的前沿研究都还停留在上一个十年。对于一个致力于研究动态、多层次生命系统的研究者来说，这简直是不可接受的。购买一本专业书籍，我们期待的是它能成为我们知识体系中的坚实地基和前沿探针，而这本《Systems Biology and Bioinformatics》给我的感觉，更像是一个包装精美的、但已经过期的旧地图。

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