Computational Systems Biology of Cancer pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Crc Pr I Llc

作者:Emmanuel Barillot

出品人:

页数:461

译者:

出版时间:2011-02

价格:USD 79.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781439831441

丛书系列:Chapman & Hall/CRC Mathematical & Computational Biology

图书标签:

• 癌症
• cancer
• Cancer
• Systems Biology
• Computational
• Modeling
• Bioinformatics
• Genomics
• Molecular Networks
• Pathway Analysis

《计算系统生物学与癌症研究进展》 本书深入探讨了计算系统生物学在理解和对抗癌症方面的最新进展，为癌症研究领域提供了全面的视角。内容聚焦于如何利用计算工具和生物学数据整合，以前所未有的深度解析癌症的复杂性，并为开发更精准、更有效的治疗策略奠定基础。 核心内容概述： 本书将计算系统生物学的方法论与癌症研究的实际问题紧密结合。我们不再将癌症视为单一的遗传性疾病，而是将其理解为一个由基因组、转录组、蛋白质组、代谢组以及环境因素等多层级相互作用驱动的复杂动态过程。计算系统生物学正是提供了强大的框架来捕捉和分析这些层级间的相互作用。 基因组与表观基因组学的计算分析： 书中详细阐述了如何利用生物信息学方法分析大量的癌症基因组数据，识别驱动癌症发生和发展的关键突变、拷贝数变异和结构变异。同时，也深入探讨了表观遗传修饰（如DNA甲基化、组蛋白修饰、非编码RNA）在癌症发生中的作用，以及如何通过计算方法对其进行量化和功能推断。这包括对全基因组测序（WGS）、全外显子组测序（WES）、RNA测序（RNA-seq）以及ChIP-seq等数据的高效处理和解读。 系统层面的网络建模与分析： 癌症的发生和发展并非孤立的基因事件，而是涉及复杂的分子调控网络。本书重点介绍了如何构建和分析基因调控网络、信号转导通路、蛋白质-蛋白质相互作用网络以及代谢网络。通过网络分析，我们可以识别出关键的节点（如癌蛋白、信号通路中枢）和模块（如失调的通路），揭示癌症信号传导和代谢重编程的机制。常用的计算工具和算法，如网络推断、通路富集分析、模块识别等，将在书中得到详细介绍和应用案例展示。 癌症异质性的计算建模： 肿瘤内部存在显著的细胞异质性，这给治疗带来了巨大挑战。本书将系统性地介绍如何利用计算方法量化和理解肿瘤内的细胞异质性，包括肿瘤微环境中的免疫细胞、基质细胞以及肿瘤细胞本身的多样性。通过单细胞测序（scRNA-seq, scATAC-seq）数据的分析，我们可以绘制出肿瘤的“细胞图谱”，追踪克隆演化，识别耐药细胞亚群。 机器学习与人工智能在癌症研究中的应用： 随着大数据时代的到来，机器学习和深度学习技术在癌症研究中扮演着越来越重要的角色。本书将介绍如何利用这些先进的计算技术，例如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、神经网络（Neural Networks）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），来进行癌症的早期诊断、预后预测、治疗反应预测以及药物靶点发现。具体的算法原理、模型构建以及在真实癌症数据集上的应用案例将得到充分阐述。 计算驱动的药物发现与开发： 基于对癌症分子机制的深入理解，计算系统生物学为精准药物的设计和开发提供了新的思路。本书将探讨如何利用计算方法进行虚拟药物筛选、药物重定位、协同用药策略的优化以及药物抗性的预测。通过模拟药物与靶点的相互作用，预测药物的药效和毒副作用，可以显著提高药物开发的效率和成功率。 临床整合与转化研究： 本书强调将计算系统生物学研究成果转化为临床应用的必要性。我们将讨论如何将计算模型整合到临床决策支持系统中，如何设计和分析临床试验以验证计算模型的预测能力，以及如何通过大规模的临床队列数据进一步优化模型。这包括对电子病历数据、影像学数据和基因组数据的多模态整合分析。 本书特色： 理论与实践并重： 每一章都将理论概念与实际的计算方法和生物学案例相结合，使读者能够直观理解计算系统生物学如何应用于癌症研究。 跨学科视角： 本书融合了计算机科学、生物学、统计学、医学等多个学科的知识，为读者提供一个全方位的学习体验。 前沿性与系统性： 内容涵盖了当前癌症研究领域最热门和最具挑战性的计算生物学议题，并对相关领域进行了系统性的梳理和总结。 面向读者： 本书适合癌症生物学、医学、生物信息学、计算机科学等相关领域的科研人员、研究生以及对癌症计算研究感兴趣的读者。 总而言之，本书旨在为读者提供一个强大而灵活的计算框架，以应对癌症这一复杂疾病带来的挑战。通过理解癌症的系统性本质，并充分利用计算工具的力量，我们有望加速癌症治疗的创新，最终改善患者的生活质量。

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我一直对癌症的复杂性着迷，而《Computational Systems Biology of Cancer》这本书，正如其名，深入探讨了这个迷人领域。我本来期待它能提供关于如何利用计算方法来理解癌症复杂性的见解，或许能包含对不同癌症类型系统生物学模型的案例研究，或者解释如何通过网络分析来识别潜在的治疗靶点。想象中，书中可能会涵盖基因组学、转录组学、蛋白质组学等高通量数据的整合，以及如何利用这些数据来构建反映肿瘤微环境、细胞信号通路和药物反应的计算模型。我也期望能看到对机器学习和人工智能在癌症研究中应用的讨论，比如预测治疗反应、发现新的生物标志物，甚至是设计个性化治疗方案。对我而言，这本书的价值在于能够桥接生物学和计算科学的鸿沟，为研究人员提供一套强大的工具和方法论，以更全面、更深入地解析癌症的发生、发展和治疗。它应该是一本能启发思考、指导实践的著作，帮助我们从更宏观、更动态的视角来审视这个顽疾。

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这本书的名字《Computational Systems Biology of Cancer》一听就觉得内容会很硬核，但同时也充满吸引力。我脑海中浮现的画面是，它可能详细阐述了如何将海量的生物数据，比如基因组测序数据、蛋白质组学数据、表观遗传学数据等等，通过复杂的计算模型进行整合和分析，以期揭示癌症的复杂网络和调控机制。也许它会介绍一些用于模拟肿瘤生长、转移以及对治疗反应的数学模型，甚至可能涉及利用机器学习算法来识别新的生物标志物或预测药物的有效性。对于我这样对癌症研究的计算方面感到好奇的读者而言，我期待这本书能提供一个清晰的框架，展示计算系统生物学如何帮助我们跳出单一基因或蛋白质的视角，从而更全面地理解癌症作为一个复杂的生物系统的本质。它应该是一扇通往理解癌症背后深层机制的窗口，为未来的研究和治疗指明方向。

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我最近接触到一本名为《Computational Systems Biology of Cancer》的书，尽管我对具体内容所知不多，但单从书名就能引发我许多联想。我猜想，这本书可能着重于如何运用数学和计算机科学的原理来描绘和理解癌症的本质。也许它会详细介绍各种计算模型，比如那些模拟细胞生长、肿瘤扩散，甚至是药物在体内如何作用的模型。此外，我也在思考，这本书是否会探讨如何利用基因组数据来识别导致癌症的突变，以及如何根据这些数据来预测患者对不同治疗方法的反应。对于我这样对生物医学研究抱有浓厚兴趣但缺乏深厚计算背景的人来说，如果这本书能用清晰易懂的语言解释复杂的计算概念，并提供实际的应用案例，那将极具吸引力。我希望它能为读者揭示计算系统生物学在攻克癌症这一世界性难题中扮演的关键角色，带来新的视角和启发。

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《Computational Systems Biology of Cancer》这本书，在我看来，很可能是一部深入剖析癌症分子机制的力作，但其独特的视角在于强调“计算”和“系统”的结合。我猜想，它会着重介绍如何运用计算工具和模型来整合癌症研究中的各种组学数据，例如基因组学、转录组学、蛋白质组学以及代谢组学等，从而构建出一个更宏观、更动态的癌症系统模型。或许书中还会探讨如何利用这些模型来理解癌症的发生、发展、转移以及对治疗的反应，甚至可能包含一些利用计算方法预测药物疗效、识别耐药机制的案例研究。对于我这样对癌症生物学感到好奇，并且对利用现代计算技术来解决生物学问题感兴趣的读者来说，这本书无疑具有巨大的吸引力。它承诺将复杂的生物现象置于一个可计算、可分析的框架之下，为我们提供一种全新的理解癌症的视角。

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对于《Computational Systems Biology of Cancer》这样一本专业性极强的书籍，我的初步印象是它可能包含了大量关于癌症的最新计算研究成果。我设想，这本书或许会从宏观的系统层面入手，解释如何将庞杂的生物学数据（如基因表达、蛋白质相互作用等）转化为可计算的模型，进而揭示癌症发生发展的内在规律。我特别好奇它是否会深入讨论一些具体的计算方法学，例如网络动力学、统计建模，甚至是更前沿的人工智能算法，在癌症研究中的具体应用。想象一下，如果书中能用生动的案例来展示这些方法如何帮助研究人员理解肿瘤的异质性、耐药机制，甚至预测疾病的进展，那将是多么引人入胜。对于我来说，这样的书籍代表着科学前沿的探索，能够帮助我们更好地认识癌症，并为开发更有效的治疗策略提供理论基础和技术支持。

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