Mathematical Modeling of Biological Systems pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Deutsch, Andreas (EDT)/ Bravo De La Parra, Rafael (EDT)/ De Boer, Rob (EDT)/ Diekmann, Odo (EDT)/ Ja

出品人:

页数:406

译者:

出版时间:2007-11

价格:$ 145.77

装帧:HRD

isbn号码:9780817645557

丛书系列:

图书标签:

数学建模
生物系统
生物数学
动力系统
微分方程
数值分析
建模方法
生物工程
系统生物学
计算生物学

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具体描述

Volume II of this two-volume, interdisciplinary work is a unified presentation of a broad range of state-of-the-art topics in the rapidly growing field of mathematical modeling in the biological sciences. Highlighted throughout are mathematical and computational apporaches to examine central problems in the life sciences, ranging from the organization principles of individual cells to the dynamics of large populations. The chapters are thematically organized into the following main areas: epidemiology, evolution and ecology, immunology, neural systems and the brain, and innovative mathematical methods and education. The work will be an excellent reference text for a broad audience of researchers, practitioners, and advanced students in this rapidly growing field at the intersection of applied mathematics, experimental biology and medicine, computational biology, biochemistry, computer science, and physics.

好的，以下是根据您的要求撰写的图书简介，内容涵盖了多个与生物系统相关的数学建模领域，并力求详实和专业，避免任何可能暗示其为人工智能生成的痕迹： --- 前沿生物系统动力学：复杂性、信息流与演化机制的定量解析作者： [此处可填入作者姓名，例如：张伟教授，李明博士] 出版社： [此处可填入出版社名称，例如：科学前沿出版社] 内容简介：本书深入探索了现代生物学领域中，从分子层面到生态系统尺度所涌现的复杂动力学行为。我们生活在一个由相互作用的网络构成的宇宙中，生物系统正是这种复杂性的完美体现。理解这些系统如何处理信息、维持稳态、以及如何应对扰动和驱动演化，已成为当代科学面临的核心挑战之一。本书聚焦于非线性动力学、随机过程、网络科学以及信息论等核心数学工具，为研究人员、高年级本科生和研究生提供一套严谨而系统的定量分析框架，用以精确描述和预测生物过程的演化轨迹。第一部分：细胞内部的分子机器与信号传导网络生物细胞是高度组织化的、动态变化的微型工厂。本书首先将目光投向细胞内部的分子事件，这部分内容侧重于对分子间相互作用的精确建模。 1. 酶促反应动力学与代谢通量分析：我们将详细回顾Michaelis-Menten动力学的局限性，并引入更复杂的非线性反应动力学模型，考虑协同效应和变构调节。重点在于代谢网络的稳态分析，利用流平衡分析（FBA）方法来确定细胞在特定环境压力下最大化的生长率或特定产物的合成效率。讨论如何利用同位素追踪数据来校准和验证这些代谢网络模型，揭示关键的限速步骤和代谢瓶颈。 2. 基因调控网络（GRN）的拓扑与功能：基因表达的调控是一个高度非线性的过程，涉及转录因子、启动子、增强子之间复杂的开关机制。本书采用布尔网络、微分方程组（ODE）以及随机过程（如Langevin方程）来描述GRN的行为。特别关注基因表达的噪声（内在与外在）如何影响细胞命运决定（如分化路径的选择），以及如何通过网络拓扑（如反馈回路、前馈回路）来增强系统的鲁棒性或实现精确的定时响应。我们将深入分析细胞周期调控的“检查点”机制，这是理解细胞增殖失控（如癌症起源）的基础。 3. 信号转导级联：动态响应与稳态维持：细胞如何从外部环境接收信号并转化为内部的生理反应？这依赖于复杂的信号转导通路。我们利用多尺度建模来描述信号分子在不同时空尺度上的扩散、结合与磷酸化/去磷酸化过程。分析“反应-弛豫”的动态特性，例如，如何通过受体脱敏机制来确保细胞对持续高浓度信号的响应不会饱和，保持对信号强度变化的灵敏度。讨论正反馈和负反馈在信号放大与稳定中的双重作用。第二部分：多细胞系统的空间结构与形态发生生命系统远非孤立的细胞集合，组织和器官的形成依赖于细胞间的协同运动和空间模式的建立。本部分关注如何将空间维度引入到动力学模型中。 4. 细胞群体的行为：迁移、黏附与组织边界：细胞迁移（如伤口愈合、免疫细胞巡逻）通常被建模为基于个体的模型（Agent-Based Models, ABM）或连续介质模型（如Cahn-Hilliard方程的生物学变体）。我们侧重于描述细胞间黏附分子（如钙粘蛋白）动力学如何影响群体尺度的力学和迁移方向性。分析细胞如何自组织形成明确的组织边界，以及“接触抑制”的数学表征。 5. 斑图形成与形态发生（Morphogenesis）：形态发生是生物学中最引人注目的现象之一。我们将重点考察反应-扩散系统（Reaction-Diffusion Systems），特别是Turing机制，来解释皮肤斑点、毛囊阵列等周期性结构是如何从均一的初始状态中自发涌现的。深入探讨非线性扩散项和边界条件对最终模式稳定性的影响。此外，还将引入力学驱动的形态发生模型，将细胞的收缩力、细胞外基质（ECM）的重塑与形态变化耦合起来。第三部分：种群生态学、演化与宏观系统将视角提升到物种层面及更广阔的生物圈，关注种群的动态变化和长期演化压力。 6. 种群动力学与捕食者-猎物关系：经典的Lotka-Volterra模型是理解物种间相互作用的起点。本书将其扩展到更复杂的多物种竞争、寄生与共生关系，引入环境随机性（如气候波动）作为随机扰动源。使用延迟微分方程（DDE）来刻画种群增长对过去密度的依赖性，分析周期性振荡和混沌现象在种群波动中的角色。 7. 流行病学的空间传播模型：传染病的扩散是典型的网络传播问题。我们超越传统的SIR（易感-感染-康复）模型，引入基于网络的传播模型，考虑异质性接触结构（如社交网络、地理邻近性）。分析疫苗接种策略的效果，并通过反应-扩散方程模拟传染病在地理空间上的渗透速度和最终的静息状态（如地方性流行）。 8. 演化动力学与适应性景观：从动力学系统转向演化博弈论。利用Replicator方程描述不同策略种群随时间的频率变化。探讨稳定点、极限环和混沌吸引子在生物策略空间中的意义——它们代表了稳定的进化稳定策略（ESS）。分析在有限群体规模下的遗传漂变效应如何与确定性选择压力相互作用，驱动系统偏离最优适应性路径。总结与展望本书旨在为读者提供一个跨越多个生物学尺度的统一数学语言。通过对这些复杂系统的建模与分析，我们不仅能够重现已知的生物现象，更重要的是，能够生成可检验的定量预测，指导实验设计，从而加速对生命系统的根本理解。本书内容强调了模型的参数识别、敏感性分析以及不确定性量化的重要性，这是连接数学理论与生物实验的关键桥梁。 ---