Cellular Automaton Modeling of Biological Pattern Formation pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Birkhäuser

作者:Andreas Deutsch

出品人:

页数:360

译者:

出版时间:2004-10-28

价格:GBP 139.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780817642815

丛书系列:

图书标签:

细胞自动机
生物模式形成
数学建模
生物学
复杂系统
模式识别
计算生物学
非线性动力学
自组织
形态发生

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具体描述

This book focuses on a challenging application field of cellular automata: pattern formation in biological systems, such as the growth of microorganisms, dynamics of cellular tissue and tumors, and formation of pigment cell patterns. These phenomena, resulting from complex cellular interactions, cannot be deduced solely from experimental analysis, but can be more easily examined using mathematical models, in particular, cellular automaton models. While there are various books treating cellular automaton modeling, this interdisciplinary work is the first one covering biological applications. The book is aimed at researchers, practitioners, and students in applied mathematics, mathematical biology, computational physics, bioengineering, and computer science interested in a cellular automaton approach to biological modeling.

好的，这是一份关于一本假想图书的详细简介，内容聚焦于生物学、数学建模和复杂系统，但避开了“胞元自动机在生物模式形成中的建模”这一主题。 --- 书名：《复杂系统中的涌现现象：从生态网络到分子机器》引言生命世界的迷人之处，在于其表象的秩序是如何从底层无序的交互中“涌现”出来的。本书深入探索了复杂系统理论如何成为我们理解生命现象的强大框架。我们不再仅仅满足于描述单个组件的行为，而是将焦点转向系统层面的动态、反馈回路以及宏观模式的形成。从生态系统中物种的动态平衡，到蛋白质折叠的能量景观，再到神经元网络的同步放电，本书提供了一套跨越尺度的分析工具，用以揭示复杂性背后的基本原理。本书的核心在于“涌现”——即系统作为一个整体所表现出的特性，无法简单地从其组成部分的线性叠加中推导出来。我们将检验构成生物系统的各种层次结构，从基础的分子层面到宏观的生态群落，重点分析驱动这些系统行为的关键机制：非线性、反馈、自组织与多尺度耦合。第一部分：复杂系统的基础与数学工具本部分为深入探讨更复杂生物系统奠定了理论基础。我们将从非线性动力学系统的角度切入，这是理解复杂系统行为的基石。非线性动力学入门：介绍相空间、极限环、吸引子等基本概念。着重探讨为什么线性模型在描述生物系统时常常失效，以及如何利用非线性方程（如洛特卡-沃尔泰拉方程的推广形式）来刻画种群间的竞争与捕食关系。网络理论与拓扑结构：生物学本质上是基于网络的——无论是代谢网络、信号传导通路还是食物网。我们详细考察了不同网络拓扑结构（如随机网络、小世界网络和无标度网络）对系统鲁棒性、信息传播效率和整体稳定性的影响。我们将讨论度分布的意义，以及中心性度量在识别关键生物节点中的应用。随机过程与涨落分析：在分子和细胞尺度上，随机性是不可或缺的驱动力。本章探讨了马尔可夫过程、随机游走及其在描述基因表达的随机开关行为中的应用。我们还将介绍蒙特卡洛模拟方法，用以估计复杂生物系统中由于随机噪声引起的系统变化。第二部分：跨尺度建模：从分子到细胞复杂性在不同尺度上展现出截然不同的面貌。本部分聚焦于生物分子机器如何通过自组织机制实现精确的功能。分子机器的自组织动力学：探讨蛋白质组装、膜的形成与脂质双层的相变。我们将分析扩散限制、熵驱动力以及构象变化在驱动这些自发过程中的作用。重点关注如何利用统计力学原理来预测宏观结构（如囊泡的形态）是如何从微观的分子间作用力中涌现出来的。信号转导网络的鲁棒性设计：细胞信号网络的设计必须能够在嘈杂的环境中保持精确的输出。我们分析了信号级联的动态特性，特别是负反馈和前馈回路如何提高信号的响应速度、精确度和对噪声的抵抗能力。通过分析网络结构对信息流的整形作用，揭示细胞决策的计算原理。细胞骨架的力学生物学建模：细胞的形状和运动是物理力与分子事件相互作用的结果。本章使用连续介质力学模型和分子动力学模拟相结合的方法，研究肌动蛋白和微管网络如何通过张力生成和动态不稳定机制，驱动细胞爬行、分裂和组织重塑。第三部分：生态与进化中的复杂适应系统本部分将视角提升到种群和群落层面，考察生物多样性、稳定性和适应性是如何在动态的生态背景下涌现出来的。生态系统中的空间结构与动态：传统生态学模型往往忽略了空间维度。本书引入反应-扩散方程和基于个体的模型（Agent-Based Models, ABM），以研究物种分布模式的形成、入侵物种的扩散以及斑块状栖息地对生物多样性的维持作用。讨论了栖息地破碎化如何通过改变空间连接性来影响群落的稳定性和灭绝风险。进化博弈论与策略稳定：进化不再被视为随机漂变，而是适应性策略在种群互动中的竞争过程。我们应用进化稳定策略（ESS）的概念，分析在不同交互模式（合作、竞争、利他主义）下，特定行为或性状如何占据主导地位。讨论了群体选择与个体选择在塑造复杂行为中的相互作用。宏观生态网络的演化与功能：随着物种的共同演化，食物网的结构和功能会发生变化。本书探讨了物种共存的稳定性限制（例如，网络密度、营养级联的长度）是如何通过物种间的相互作用约束来决定的。我们将分析物种灭绝事件如何通过网络结构（如“关键物种”的移除）导致系统性的崩溃，以及生物多样性对系统弹性的贡献。结论：复杂性科学的未来展望本书总结了复杂系统研究如何帮助我们理解生物学的核心问题——生命如何维持其功能和适应性。未来的挑战在于如何更有效地整合不同尺度上的模型，从量子效应到地球生物圈的反馈，建立一个统一的、可预测的生物复杂性理论框架。本书旨在激发读者运用跨学科的方法，去探索和解码生命世界中那些最引人入胜的涌现现象。 ---