Fundamentals of Biochemical Calculations pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Moorthy, Krish

出品人:

页数:192

译者:

出版时间:

价格:375.00元

装帧:

isbn号码:9781420053579

丛书系列:

图书标签:

• Biochemistry
• Biochemical Calculations
• Quantitative Biology
• Chemistry
• Science
• Textbook
• Higher Education
• Reference
• Problem Solving
• Fundamentals

生物化学计算基础：理解与应用 书籍简介 《生物化学计算基础》旨在为生物化学、分子生物学、生物技术以及相关生命科学领域的学生、研究人员和专业人士提供一套全面、深入且实用的数学和统计学工具箱，以应对日常实验设计、数据分析和理论建模中的挑战。本书的核心目标是弥合理论生物化学知识与实际数据处理能力之间的鸿沟，强调计算思维在现代生命科学研究中的不可或缺性。 本书的结构设计遵循由浅入深、理论与实践紧密结合的原则，确保读者不仅能理解背后的数学原理，更能熟练地将这些方法应用于真实的生物学问题。我们深知，生物数据往往具有高维度、高噪声和复杂的非线性特征，因此，本书的重点在于教授如何批判性地评估数据、选择恰当的模型，并解释计算结果的生物学意义。 第一部分：生物化学中的数学基础与单位系统 本部分为后续高级主题奠定坚实的数学基础。首先，我们将详细回顾生物化学中必需的微积分（导数与积分）在描述反应速率、酶促动力学中的应用，以及线性代数在处理多组分系统和网络分析中的基础概念。 关键内容包括： 有效数字与单位换算： 深入探讨国际单位制（SI）在生物化学中的应用，特别是对常用浓度单位（如M、mM、$mu$M、nM）的精确理解和换算。重点分析在稀释、配制缓冲液和浓度测定时，舍入误差和系统误差对最终结果准确性的影响。 酸碱平衡与缓冲系统： 详述Henderson-Hasselbalch方程的推导与应用，侧重于pKa值的测定、滴定曲线的绘制与分析。引入缓冲能力的定量描述，以及缓冲溶液在不同离子强度和温度下的行为模型。 溶液性质与浓度计算： 详细阐述溶解度、渗透压（渗透摩尔浓度）、以及各种物质（蛋白质、核酸、小分子）在溶液中的行为，包括质量作用定律在平衡反应中的应用。 第二部分：酶动力学与反应速率分析 酶是生命活动的核心催化剂，对其动力学参数的精确测量和计算是理解代谢途径的关键。《生物化学计算基础》用大量的篇幅系统性地解析了酶动力学模型。 Michaelis-Menten动力学： 从基本假设出发，完整推导Michaelis-Menten方程，并详细讲解如何通过线性化（Lineweaver-Burk图、Hanes-Woolf图）和非线性拟合（OriginPro, GraphPad Prism）来准确确定$V_{max}$和$K_m$值。书中会特别强调每种线性化方法的优缺点及其对数据点权重的系统性偏差。 酶抑制剂分析： 对竞争性、非竞争性、混合性和反竞争性抑制的数学模型进行深入剖析。读者将学会使用双双倒数图（Double Reciprocal Plots）来区分抑制类型，并计算抑制常数$K_i$和$K_{i'}$。 多底物酶反应： 探讨顺序机理和随机机理的速率方程，并介绍定量分析聚合酶链式反应（PCR）效率的计算方法，包括荧光阈值和扩增效率的线性回归分析。 速率常数与反应级数： 教授如何通过初始速率法确定复杂反应的表观反应级数，并解释一级、零级反应在细胞内稳态条件下的意义。 第三部分：光谱学与生物分子定量 现代生物学实验高度依赖于光谱技术。本部分专注于如何将仪器读数转化为具有生物学意义的定量数据。 比尔-朗伯定律的深入应用： 不仅停留在基础的$A = epsilon lc$，还详细讨论了该定律在非理想溶液中的修正，如离子强度和pH对摩尔消光系数的影响。 混合物光谱分析： 教授如何利用矩阵代数（线性方程组）来解耦包含多种吸收物（如DNA、RNA、蛋白质在260/280nm的吸收）的混合溶液的准确浓度。 荧光光谱分析： 涉及荧光量子产率的计算、斯托克斯位移的意义，以及如何使用荧光淬灭实验（Stern-Volmer方程）来定量分析分子间相互作用（如蛋白质与配体的结合）。 第四部分：生物统计学与实验设计 高质量的实验必须依赖严谨的统计学支撑。本部分是全书的重点之一，旨在提升读者的实验设计和数据解释能力。 描述性统计与数据可视化： 强调数据的分布形态（正态性、偏态性）的重要性。详细介绍均值、中位数、众数、标准差、标准误（SEM）与标准差（SD）的正确使用场景，并指导读者选择合适的图表类型（箱线图、误差棒图、小提琴图）来清晰展示数据变异性。 推论性统计： 讲解假设检验的基本逻辑。侧重于生物实验中最常用的参数检验（t检验，单因素和双因素方差分析ANOVA）和非参数检验（Mann-Whitney U检验，Kruskal-Wallis检验）。特别强调统计功效（Power）和I/II类错误（$alpha$和$eta$）在确定样本量和解释阴性结果时的关键作用。 相关性与回归分析： 区分相关性与因果性。详细介绍Pearson相关系数和Spearman秩相关系数的应用，并深入讲解简单线性回归和多元线性回归模型。书中会提供如何检验回归模型的假设（残差分析、多重共线性诊断）以及如何解释回归系数的生物学含义。 生存分析基础（Kaplan-Meier）： 介绍在疾病进展或药物反应时间研究中如何使用Kaplan-Meier曲线和Log-Rank检验进行数据分析。 第五部分：生物信息学与建模基础 随着高通量技术的发展，计算生物学成为主流。《生物化学计算基础》引入必要的计算工具和模型概念。 序列分析中的统计学： 解释BLAST算法背后的统计学基础（如E值和Score的意义），以及如何评估序列同源性的显著性。 系统生物学中的网络分析： 简要介绍如何将生物分子相互作用转化为网络图，并使用图论的基本概念（如度中心性、介数中心性）来识别网络中的关键节点（如关键代谢酶或调控蛋白）。 实验数据处理软件实战指导： 本书提供大量基于Excel、GraphPad Prism和R语言基础功能的案例分析。这些案例涵盖了从原始OD值校正、酶活计算到复杂多因素方差分析的全过程，旨在让读者实现“即学即用”。 本书的最终目标是培养读者面对任何未知的生物学数据时，能够自信地构建数学模型、设计统计检验、并以严谨的定量语言来阐述实验发现。它不仅仅是一本工具书，更是训练生命科学研究者定量思维的指南。

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