Practical Systems Biology pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Taylor & Francis

作者:Hetherington, Alastair (EDT)/ Grierson, Claire (EDT)

出品人:

页数:300

译者:

出版时间:2008-7

价格:$ 264.42

装帧:HRD

isbn号码:9780415407809

丛书系列:

图书标签:

Systems Biology
Bioinformatics
Computational Biology
Mathematical Biology
Network Biology
Modeling
Biology
Data Analysis
Algorithms
Quantitative Biology

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具体描述

Systems biology is the study of organisms as interacting networks of genes, proteins and reactions. "Practical Systems Biology" provides a detailed overview of the different approaches used in this relatively new discipline, integrating bioinformatics, genomics, proteomics and metabolomics. Various areas of research are also discussed, including the use of computational models of biological processes, and post-genomic research. Each chapter is written by an experienced researcher and gives an excellent account of various issues of systems biology that is suitable for postgraduate and postdoctoral researchers who are interested in this expanding area of science.

《系统生物学实战指南》引言生命，这个复杂而精妙的奇迹，一直以来都是人类探索的终极奥秘。从微观的分子交互到宏观的群体行为，生命系统的运行遵循着一套深邃而相互关联的规则。传统生物学研究往往侧重于分解系统，聚焦于单一基因、蛋白或通路，虽然取得了辉煌的成就，但在理解生命整体性和动态性方面显得力不从心。系统生物学应运而生，它以一种全新的视角，将生物体视为一个整合的、动态的、相互作用的网络，并借助计算学、数学、工程学等交叉学科的工具，试图揭示生命系统的本质。《系统生物学实战指南》并非仅仅是一本理论堆砌的学术著作，它更是一份致力于将系统生物学原理转化为实际应用的操作手册。本书旨在为生物学研究者、生物信息学专家、计算生物学家以及对生命科学前沿充满好奇心的学生们提供一套系统而详实的理论框架和实践方法。我们将深入探讨如何从数据中提取生物学见解，如何构建描述生命过程的模型，以及如何利用这些模型来预测、设计和操控生物系统。本书的目标是 empowering（赋能）读者，让他们能够自信地运用系统生物学的方法论，解决复杂而实际的生物学问题。第一部分：系统生物学的理论基石本部分将为读者打下坚实的理论基础，理解系统生物学的核心概念与方法论。第一章：重新认识生命——系统性思维的崛起超越还原论：探讨传统还原论生物学在面对生命复杂性时的局限性。强调系统生物学并非否定还原论，而是对其的补充和升华，通过整合不同层面的信息来理解生命。网络的视角：深入阐释生物学系统如何被理解为相互连接的网络，包括基因调控网络、信号转导网络、代谢网络、蛋白质互作网络等。介绍网络科学在生物学中的应用，如节点、边、模块、中心性等概念。动态与稳态：理解生物系统并非静止不变，而是处于不断变化中的动态系统。探讨稳态（homeostasis）的概念，以及生物系统如何在扰动中维持其功能。涌现性（Emergence）：解释“整体大于部分之和”的涌现现象，即在复杂系统中，宏观层面的属性和行为无法简单地从微观组成部分的属性推断出来。反馈与前馈：详细介绍正反馈和负反馈在生物系统中的作用，它们如何调控信号的放大、稳定和振荡。同时，探讨前馈回路在精确控制和时间响应中的角色。第二章：数据驱动的生物学——海量组学数据的解读组学技术的革命：介绍各种主要的组学技术，如基因组学（genomics）、转录组学（transcriptomics）、蛋白质组学（proteomics）、代谢组学（metabolomics）、表观基因组学（epigenomics）等。阐述它们分别提供了哪些层面的信息。数据的获取与预处理：详细讲解实验数据的质量控制、标准化、归一化等关键预处理步骤。强调数据质量对后续分析的重要性。生物信息学工具箱：介绍常用的生物信息学软件、数据库和算法，用于基因序列比对、功能注释、序列相似性搜索、基因表达谱分析等。数据整合的挑战与机遇：探讨如何将来自不同组学层面的数据进行整合，以获得更全面的生物学理解。介绍多组学整合的策略和挑战，如异质性数据处理、信息融合等。第三章：数学建模——刻画生命过程的语言为何需要模型？阐释数学模型在系统生物学中的作用：简化复杂性、定量描述、生成可检验的假设、预测系统行为。模型类型介绍：确定性模型：如微分方程模型（ODEs），用于描述连续变化的过程，例如代谢通路动力学、信号转导级联。随机模型：如马尔可夫链模型、随机微分方程模型（SDEs），用于描述具有随机性的过程，例如基因表达的随机涨落。布尔网络模型：用于描述基因调控网络的逻辑关系，尤其适用于离散的开关式调控。 Agent-Based Models (ABMs)：模拟大量个体（如细胞）的交互行为，用于研究群体和空间动态。参数估计与模型校准：讲解如何利用实验数据来估计模型的参数，并对模型进行验证和校准，使其能够准确反映生物系统的行为。模型的可视化与解读：介绍如何通过图表、动画等方式可视化模型的结果，并从模型输出中提取生物学意义。第二部分：系统生物学实战技术与应用本部分将聚焦于具体的系统生物学技术，并展示其在不同生物学领域的应用案例。第四章：构建基因调控网络（GRNs） GRNs的结构与功能：深入分析GRNs的拓扑结构，如馈入（feed-in）、馈出（feed-out）、反馈环等，以及这些结构如何影响基因表达的动态。从表达数据推断GRNs：介绍多种推断GRN的方法，包括基于相关性的方法、基于信息论的方法、基于因果推理的方法、基于机器学习的方法（如LASSO、Random Forest）等。多组学数据在GRN推断中的整合：讨论如何结合转录组、蛋白质组、染色质免疫沉淀（ChIP-seq）等数据来提高GRN推断的准确性。 GRNs的验证与实验设计：介绍如何设计实验（如RNAi、CRISPRi、荧光报告基因实验）来验证推断出的GRN连接。案例分析：研究特定疾病（如癌症）或发育过程中的关键GRN。第五章：解析信号转导通路信号转导的基本原理：讲解信号分子（配体、受体）、第二信使、激酶、磷酸酶等在信号转导中的角色。建模信号通路：运用ODE模型、SD模型等，模拟信号的传递、放大、整合和衰减过程。通路的动力学特性：分析信号响应的瞬时性、迟滞性、振荡性等。系统中的噪声与鲁棒性：探讨信号转导通路如何应对细胞内部的随机噪声，并保持信号的可靠传递。案例分析：如MAPK通路、PI3K/Akt通路在细胞生长、分化和凋亡中的作用。第六章：代谢网络分析与代谢工程代谢通量分析（MFA）：介绍如何利用同位素标记实验和代谢网络模型来定量研究代谢物的流量。约束基代谢模型（CMM）：详细讲解CMM的构建原理，以及如何利用优化算法（如线性规划）来预测细胞的生长速率和底物利用效率。基因组规模代谢模型（GEMs）：介绍如何构建和分析覆盖整个基因组的代谢网络模型。代谢工程的应用：如何利用CMM和GEMs来指导基因工程，提高目标产物的产量，或设计新的代谢途径。案例分析：如微生物的生物合成，或利用代谢工程改造植物以提高抗逆性。第七章：蛋白质互作网络（PINs）与功能预测 PINs的构建方法：介绍酵母双杂交（Y2H）、亲和纯化-质谱联用（AP-MS）、蛋白质芯片等技术。 PINs的拓扑学分析：研究PINs中的关键节点（hub proteins）、模块、通路等，揭示蛋白质的功能分工。功能富集分析：利用GO（Gene Ontology）、KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）等数据库，对一组蛋白质或基因进行功能注释和富集分析。预测蛋白质功能：介绍基于网络传播、图嵌入等算法，利用PINs来预测未知功能的蛋白质。案例分析：研究疾病相关的蛋白质互作网络，或药物靶点发现。第八章：细胞自组织与群体动力学自组织现象：探讨细胞如何通过局部的相互作用，在没有中央控制的情况下形成有序的结构和行为，例如斑马鱼胚胎发育中的细胞迁移。基于个体的模型（ABMs）：详细介绍ABMs在模拟细胞群体行为中的优势，如细胞迁移、细胞分化、免疫细胞的响应等。细胞通讯与信号传播：研究细胞之间的化学信号（如趋化因子）或物理信号（如机械力）如何影响群体行为。生物膜（Biofilms）的形成与调控：以细菌生物膜为例，分析其形成过程中的细胞-细胞通讯和群体感应（quorum sensing）。案例分析：肿瘤微环境中的细胞相互作用，或细菌群落的动态演化。第三部分：高级主题与未来展望本部分将探讨更前沿的系统生物学概念，并展望其未来的发展方向。第九章：进化系统生物学基因组进化与网络重塑：如何利用比较基因组学和系统生物学方法，研究基因的重复、丢失、水平转移等对基因调控网络和代谢网络的影响。适应性景观与进化轨迹：探讨如何利用数学模型来理解生物体在特定环境下的进化路径。进化中的选择压力与权衡：研究生物系统在面临不同选择压力时，其结构和功能如何发生权衡和优化。案例分析：抗生素耐药性的进化，或物种在环境变化中的适应性进化。第十章：合成生物学与系统生物学生物元件的设计与标准化：探讨如何将系统生物学原理应用于设计和构建具有特定功能的生物元件（如基因线路、蛋白质开关）。设计、建造、测试、学习（DBTL）循环：介绍合成生物学中的迭代式设计流程。工程化生命系统：如何利用系统生物学知识来工程化微生物，使其生产药物、燃料或进行生物修复。伦理与安全考量：讨论合成生物学带来的伦理和社会问题。第十一章：系统生物学的挑战与前沿可计算性与模型复杂性：探讨随着模型规模的增大，计算资源和算法的挑战。数据的噪声与不确定性：如何在分析中有效处理实验数据的误差和内在的生物随机性。多尺度整合：如何有效地将分子、细胞、组织、器官乃至整个生物体的信息整合起来。人工智能在系统生物学中的应用：探讨机器学习、深度学习等AI技术在数据分析、模型构建、疾病诊断等方面的潜力。系统生物学在疾病研究中的新机遇：如精准医疗、药物研发、传染病预测等。结论《系统生物学实战指南》不仅仅是关于“如何做”的指南，更是关于“为何如此”的深刻理解。本书力图通过条理清晰的理论阐述、详实具体的案例分析以及前沿技术的介绍，帮助读者构建起系统生物学的思维模式，掌握处理复杂生命问题的工具。我们相信，掌握了系统生物学的力量，你将能够以前所未有的深度和广度去探索生命的奥秘，并为解决人类健康、环境可持续性等重大挑战贡献力量。本书的旅程将是充满挑战但收获颇丰的，期待与您一同开启这段激动人心的系统生物学探索之旅。