Systems Biology

出版者:Oxford Univ Pr

作者:Rigoutsos, Isidore (EDT)/ Stephanopoulos, Gregory (EDT)

页数:336

出版时间:2006-8

价格:$ 84.75

装帧:HRD

isbn号码:9780195300819

具体描述

Familiar sciences of biology, physics, chemistry, cybernetics, and computational methods for dealing with vast new data sets of information at molecular and sub-molecular levels are morphing into new sciences. Some exist beneath our line of sight where laws of nature hover between Newtonian and quantum mechanics. New fields of cyber-, bio-, nanotechnology and systems biology raise arcane new concepts. The completed human genome has led to an explosion of interest in genetics and molecular biology. The view of the genome as a network of interacting computational components is well established and here writers explore it in new ways. These systemic approaches are timely in light of the availability of an increasing number of genomic sequences, and the generation of large volumes of biological data by high-throughput methods. Suitable for two-semesters of study, the works surveys genomics principles in the 13 chapters of Vol I, and networks and models in the 14 chapters of Vol II. Both, as a two-book set, will serve as core foundation titles for Dennis Shasha's Series in Systems Biology, establishing the principles and challenges for this emerging field of study. In each chapter world-renowned experts trail-blazing in their respective fields will review corresponding topics as well as current and planned research. Chapters will treat the integrated study and analysis of biological systems by use of data and information about the system components in their entirety, as opposed to the study of individual components in isolation. Systems Biology courses are popping up all over the place and biology, computer science, and bioinformatics programs are the primary potential takers. The editors plan books for a very wide audience, at the same time providing a comprehensive repository of up-to-date overviews and predictions for a number of inter-related sub-fields within this hierarchy. Intended readers include graduate students plus academic and professional researchers of genomics, bioinformatics, molecular biology, biochemistry, bioengineering, and computer systemic approaches to those fields. By comparison, Shasha's first Systems Biology Series title, Amos's Cellular Biology, is a book for technologists using biology as a vehicle to do something else, whereas this is a book about systems and related technologies in service to biologists. The volume editors plan to review or have reviewed, and to edit the invited chapters for content and consistent conceptual level, each chapter contributing uniquely to the key aspects of the Systems Biology hierarchy. A few chapter contents may date after two years, but the majority will endure for longer-term reference use because they treat methodologies and provide sample applications.

用户评价

这本书的封面设计确实很吸引人，那种深沉的蓝色调配上简洁的白色字体，给人一种专业而又深邃的感觉。我本来对这个领域了解不多，但看到封面上那个复杂的网络结构图时，心里就隐隐觉得这绝对是一本硬核的著作。不过，翻开内页后，我立刻意识到，这可能不是一本适合初学者的入门读物。它似乎是从一个非常高阶的视角切入的，大量使用了我不太熟悉的术语，像是什么“拓扑结构分析”或是“高维特征提取”，这些词汇在我的认知里还是比较模糊的。我花了好大力气才试图理解作者构建的那个理论框架，感觉就像是在攀登一座陡峭的山峰，每一步都需要我集中全部的注意力去消化前一个概念。作者的论证逻辑非常严密，每一个推导过程都仿佛经过了千锤百炼，但正因如此，它对读者的要求也极高，你需要有扎实的数学和生物学背景才能跟上他的思路。我特别留意了其中关于数据处理的部分，似乎提到了某种新型的算法来处理大规模组学数据，但具体实现细节描述得非常精炼，留给读者的想象空间太大了，这让我这个实践派读者感到有些无力和挫败。总而言之，这本书的学术深度毋庸置疑，但它更像是给领域内专家提供一个前沿讨论的平台，而不是一本用来普及知识的教材。

全书的阅读体验非常割裂，仿佛是不同人在不同时间写成的片段拼接在一起。前一半部分，语言流畅，逻辑清晰，似乎是在为某个革命性的新范式打下坚实的基础，我读得津津有味，甚至开始思考如何将其应用到我自己的研究中。但到了后半部分，画风突变，突然插入了大量的历史回顾和文献综述，而且这些综述似乎是未经筛选的，引用了许多已经过时或被证伪的研究，仿佛作者在尽力证明“我早就知道这些了”。更糟糕的是，书后附带的术语表和索引做得极其粗糙，很多关键的专业名词在索引中找不到对应的页码，这使得我需要反复翻阅查找信息时异常困难。例如，我对某个特定拓扑性质的定义印象深刻，但想回头查找时，发现它在不同章节的表述略有出入，而缺乏一个权威的统一界定，这大大降低了这本书作为工具书的实用价值。总而言之，这本书就像一个有着宏伟蓝图但缺乏后期精细打磨的工程项目，它的核心思想或许光芒四射，但周边的支撑结构却显得摇摇欲坠，让人难以完全信赖。

这本书的叙事节奏简直是令人费解，读起来就像是在听一位智力超群但表达方式极其跳跃的教授讲课。开篇用了大量的篇幅去讨论一些宏观的哲学命题，比如“生命系统的本质是不是信息熵的局部逆转”，这种铺陈对我这种想尽快进入具体模型分析的读者来说，简直是一种折磨。等我终于熬到第三章，希望能看到一些具体的实验设计或数据模型时，作者却又突然转向了对现有主流模型的激烈批判，言辞犀利，态度强硬，但提供的替代方案却又含糊其辞，像是只抛出了一个轮廓，让读者自己去填补细节。我甚至怀疑作者是不是故意设置了这些“阅读障碍”，想借此筛选出真正有悟性的读者。而且，这本书的插图质量也让人捏了一把汗，很多图表看起来像是匆忙绘制的草稿，线条模糊，标签缺失，完全没有达到一本专业书籍应有的清晰度和美观度。我不得不反复对照文本才能勉强理解图表想要表达的意思，极大地拖慢了阅读速度。我对作者在描述某个复杂反馈回路时的措辞非常不满意，那种用词的模糊性，使得我无法确定他究竟是在描述一种普遍存在的机制，还是仅仅他自己实验体系中的一个特例。这种不确定性在严谨的科学著作中是致命的缺陷。

这本大部头的书籍在装帧和印刷上确实体现了出版商的诚意，纸张厚实，字体排版也赏心悦目，长时间阅读眼睛不容易疲劳。然而，内容本身却让我产生了强烈的“高估”感。我购买它是期待能深入了解某一特定子领域的最新进展，比如分子机器的自组织行为，但书中对这一块的探讨显得非常肤浅和概念化。它花费了大量的篇幅去介绍一些已经被学界广泛接受的基础概念，用一种“复习”的口吻来叙述，这对于一个有一定基础的读者来说，无异于浪费时间。更令人困惑的是，作者似乎对计算模拟的依赖性过强，很多章节都在详述各种复杂的微分方程组和迭代过程，但对于这些方程背后的生物学意义，解释得却寥寥无几。我需要知道的是，当模型参数变化时，生物学上究竟发生了什么？是某个关键蛋白的表达量改变了，还是信号传导的阈值被突破了？这些“为什么”和“怎么办”的问题，在书中往往被复杂数学公式所掩盖。我总有一种感觉，作者是数学家而非生物学家，他更热衷于构建一个精密的数学结构，而不是阐释一个生动的生命现象。

说实话，这本书给我的感觉更像是一本充满了作者个人偏见的“观点合集”，而不是一本系统性的科学专著。从头到尾，我都能感受到一股强烈的作者主导性，他似乎完全不接受任何与自己理论相悖的观点，对其他学派的研究成果，要么轻描淡写，要么直接斥之为“路径依赖的陈旧思维”。这种做法在学术交流中或许可以理解，但在教科书式的论述中，未免显得有些武断和不公。书中提到的案例研究部分尤其让我感到失望。例如，在讨论细胞信号网络的鲁棒性时，作者只引用了自己实验室的数据，并且对这些数据的局限性避而不谈，这使得整个论证看起来非常单薄，缺乏跨领域的验证。我期待看到的是一个更广阔的视野，比如如何将这些理论应用于不同的物种，或者在病理状态下如何表现出差异。然而，这本书似乎只关注于构建一个完美自洽的理论模型，却忽略了将模型置于真实、复杂、充满噪音的生物环境中进行检验。读完后，我感觉自己掌握了一些新颖的术语和思考角度，但对于如何实际解决一个生物学问题，我依然感到迷茫，因为书里给出的“答案”似乎只在他自己的封闭体系内有效。