An Introduction to Ecological Genomics pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Oxford Univ Pr

作者:Van Straalen, Nico M./ Roelofs, Dick/ Straalen, N. M. Van

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:2006-4

价格:$ 96.05

装帧:Pap

isbn号码:9780198566717

丛书系列:

图书标签:

生态基因组学
基因组学
生态学
分子生态学
进化
生物信息学
遗传学
环境基因组学
基因组
生物学

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具体描述

The genomics revolution has expanded from its origins in molecular biology to impact upon every discipline in the life sciences, including ecology. Several ecological questions can be profitably addressed using genomics technology, including issues of nutrient cycling, population structure, life-history variation, trophic interaction, stress responses and the ecological niche. "An Introduction to Ecological Genomics" focuses on three fundamental ecological questions: What is the relationship between community structure and ecological function in ecosystems? How can the variation in life-history patterns among species be explained from interaction between the genome and the environment? To what extent can the limits of the ecological niche be understood from molecular stress responses? Each of these questions is evaluated in this book, in the light of recent advances in genomics research, paying particular attention to data obtained from sequencing and screening of environmental genomes (metagenomics), microarray-based transcription profiling, and gene expression directed by signal-transduction pathways. The chapters covering these key areas are preceded by discussions of genomics methodology and comparative genomics, and the book concludes with a chapter on integrative approaches such as ecological control analysis. An issue receiving particular attention is the genomic study of model species and the extrapolation of data obtained from them to an ecological context. The authors also provide a comparative survey the properties of genomes (genome size, gene families,synteny, polymorphism) for prokaryotes as well as the main eukaryotic models. This book incorporates a multitude of recent examples from microbiology, plant science, and zoology, drawing together a scattered literature in the first synthesis of the new and exciting field of ecological genomics. It will be of particular interest to senior undergraduate and graduate level students, as well as researchers in the fields of ecology, evolutionary biology, genetics, and molecular biology.

好的，这是一本关于复杂系统建模与分析的图书简介，内容详尽，旨在为读者提供深入的理论基础与广泛的应用视角。 --- 图书名称：复杂系统建模与分析：从理论框架到前沿应用图书导言：理解涌现之美与系统之韧在自然界、工程领域乃至社会经济结构中，我们无时无刻不被复杂系统的涌现现象所包围。从气候模型的非线性反馈到金融市场的波动聚集，从生态群落的稳定机制到大型软件架构的鲁棒性设计，理解这些系统如何从简单的个体交互中自发地形成宏观的、往往难以预测的行为，是当代科学与工程面临的核心挑战之一。本书《复杂系统建模与分析：从理论框架到前沿应用》并非专注于某一特定学科的深度挖掘，而是致力于构建一个跨学科的通用分析工具箱。它旨在为研究人员、高级本科生和研究生提供一套严谨而实用的方法论，用以刻画、模拟、预测和控制那些由大量相互依赖的组分构成的动态系统。我们摒弃了还原论的局限，转而拥抱系统论的整体观，重点阐述如何量化相互作用的强度、揭示反馈回路的结构，并评估系统对外部扰动的敏感性。本书的结构设计遵循“理论奠基—方法论深化—案例应用”的逻辑脉络，确保读者不仅掌握了数学工具，更能理解这些工具在实际复杂场景中的适用边界与解释力。第一部分：复杂系统理论基础与数学语言本部分是全书的理论基石，旨在为读者建立起理解复杂系统的通用思维框架和必要的数学工具。第一章：复杂系统的本质界定与分类本章首先界定“复杂性”的内涵，区分了“困难”（Difficult）与“复杂”（Complex）系统的区别。我们将探讨系统的关键属性，包括：非线性、互联性、自组织、多尺度性以及记忆效应。随后，系统地介绍了复杂系统的主要范式，如耗散结构理论（Prigogine）、自适应学习系统（ALS）以及基于代理的模型（ABM）的起源和哲学基础。重点分析了系统熵、信息量以及有效尺度的概念在复杂性度量中的作用。第二章：动力系统理论的延伸与非线性动力学这是理解系统时间演化的核心。我们从经典常微分方程（ODE）动力学出发，重点阐述相空间分析、不动点、极限环以及分岔理论。深入探讨了经典混沌理论，包括洛伦兹吸引子、庞加莱截面的构建，以及Lyapunov指数在量化系统敏感性中的应用。此外，本章还将介绍延迟微分方程（DDEs）在描述具有时间滞后的生物与工程系统中的必要性。第三章：随机过程与统计物理的交汇许多复杂系统，尤其是开放系统，其动态过程不可避免地受到噪声和不确定性的影响。本章将详细介绍马尔可夫链（Markov Chains）及其在离散状态空间中的应用，特别是平衡态分布的求解。随后，引入朗之万方程（Langevin Equations）用于描述连续系统中的随机扰动，并深入探讨福克-普朗克方程（Fokker-Planck Equation）在推导系统概率密度演化过程中的核心地位。通过统计物理的视角，阐释相变在复杂系统建模中的类比意义。第二部分：核心建模范式与计算方法本部分聚焦于将抽象理论转化为可操作模型的具体方法论。第四章：网络科学：结构与功能的桥梁网络是刻画复杂互联系统的最有力工具。本章系统地介绍图论基础，包括邻接矩阵、度分布、路径长度和聚类系数。深入剖析关键的拓扑结构模型：随机图（Erdős–Rényi）、小世界网络（Watts-Strogatz）以及无标度网络（Barabási-Albert）。更重要的是，本章侧重于网络中心性度量（介数、接近度、特征向量中心性）及其在识别系统关键节点（如级联失效的“枢纽”）中的应用。此外，将介绍动态网络模型，如耦合振子系统（Kuramoto模型）。第五章：基于代理的模型（ABM）：自下而上的模拟当系统的宏观规律难以从第一性原理导出时，ABM提供了一种强大的替代方案。本章详细讲解ABM的构建流程，包括代理（Agent）的定义、环境交互规则、空间异质性的引入。重点讨论如何利用ABM模拟学习、决策和群体行为，例如在交通流、市场扩散和传染病传播中的应用。同时，将探讨ABM结果的验证与校准方法，以克服其“黑箱”特性。第六章：多尺度建模与系统分解复杂系统的时间和空间尺度往往是交织在一起的。本章讨论如何有效地在不同尺度间进行信息传递和抽象。我们将介绍降阶建模技术，如本征正交分解（POD）在流体力学和高维数据降维中的应用。同时，探讨均值场近似（Mean-Field Theory）在处理大规模、强耦合系统时的优势与局限性，以及如何通过尺度分解方法（如多尺度耦合模型）来分离和耦合慢速与快速子系统。第三部分：前沿应用与系统控制本部分将所学工具应用于当前科学研究的前沿领域，并探讨如何干预和优化复杂系统的性能。第七章：信息传播与鲁棒性分析在社交网络、互联网乃至生物信号通路中，信息的流动至关重要。本章将利用网络动力学模型（如SIS、SIR模型）分析信息或疾病的传播阈值和速度。重点关注系统鲁棒性的量化评估：如何设计攻击策略（如针对性攻击与随机攻击）来测试系统的崩溃点，以及如何通过网络重构或冗余机制来增强其抵抗力。第八章：优化与控制复杂系统系统的最优控制是复杂性分析的最终目标之一。本章将介绍针对非线性与不确定性系统的控制策略。内容包括反馈线性化在局部控制中的应用，模型预测控制（MPC）在处理约束条件下的动态规划，以及鲁棒控制设计，确保控制器在系统参数变化或外部扰动下仍能维持期望性能。对于基于ABM的系统，将探讨影响力最大化的微观策略。第九章：案例研究：生态系统与经济系统的类比本章通过深入的案例研究来巩固前述方法。我们将对比分析生态系统中的物种竞争与捕食关系（利用Lotka-Volterra模型及其随机扩展）与金融市场中的资产价格波动与泡沫形成（利用非线性异质代理模型）。通过比较这两种看似迥异的系统如何展现出相似的临界点行为和突变现象，展示复杂系统理论的普适性价值。结语：面向未来的挑战本书总结了当前复杂系统建模的成熟范式，同时也指出了未来的研究方向，包括因果推断在复杂网络中的应用、人工智能（特别是深度学习）与可解释性建模的融合，以及如何利用更精细的量子计算工具来模拟高度纠缠的系统。我们鼓励读者将这些工具应用于他们各自领域中那些具有涌现行为和不可预测性的前沿难题。 --- 目标读者：物理学、工程学、计算机科学、生物学、经济学及社会科学中从事建模、仿真与数据分析的高级研究人员和学生。主要特色：强调跨学科的方法整合，聚焦于量化非线性、拓扑结构和随机性对系统行为的共同影响。本书辅以大量数学推导和实际的数值模拟案例说明。