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出版者:Oxford University Press, USA

作者:Arthur M. Lesk

出品人:

页数:308

译者:

出版时间:2002-5-9

价格:USD 43.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780199251964

丛书系列:

图书标签:

计算机
生物学
生物信息学
计算生物学
基因组学
蛋白质组学
序列分析
算法
数据挖掘
生物统计学
系统生物学
进化生物学

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具体描述

《计算生物学：探索生命奥秘的数字旅程》这本书并非聚焦于生物信息学这一具体领域，而是将视野投向更广阔的计算生物学天地。我们将一同踏上一场引人入胜的数字旅程，去探索生命运行的深层机制，理解生命体如何在大分子层面进行复杂的互动，以及如何运用强大的计算工具来解码这些过程。第一部分：生命的基石——分子世界的计算视角我们将从最基本的层面开始，审视构成生命体的关键分子。原子与分子动力学模拟：想象一下，我们能以原子级别来观察蛋白质如何折叠，DNA如何复制，或者药物如何与靶点结合。本书将介绍原子动力学模拟的基本原理，它能够捕捉分子的动态行为，揭示其在三维空间中的运动轨迹和构象变化。我们将探讨如何利用这些模拟来理解蛋白质的功能、酶促反应的机理，以及小分子与生物大分子之间的相互作用。这不仅仅是静态的结构描述，而是动态的生命过程的逼真再现。我们会学习到，即使是微小的原子运动，也可能决定着生物大分子的功能和稳定性。量子化学在生物学中的应用：尽管许多生物学现象似乎不涉及量子力学，但某些关键过程，如电子转移、化学键的形成与断裂，以及光合作用中的能量传递，都与量子效应息息相关。本书将简要介绍量子化学的基本概念，并探讨其在解释和预测生物化学反应中的作用。我们将了解，通过量子化学计算，我们可以更精确地理解反应的活化能，预测反应的产物，甚至深入到酶催化作用的核心。分子建模与可视化：将抽象的分子结构转化为直观的三维模型是理解其功能的基础。本书将介绍各种分子建模技术，包括从实验数据（如X射线晶体学、核磁共振）重建三维结构，以及通过同源建模等方法预测蛋白质结构。更重要的是，我们将学习如何利用先进的可视化软件，以生动形象的方式展现分子的空间结构、表面性质以及相互作用。这如同为我们打开了一扇窗，让我们能够“看到”肉眼无法企及的分子世界。力场与能量最小化：在进行分子模拟之前，我们需要一个描述分子内原子之间相互作用的数学模型，这便是力场。本书将介绍不同类型的力场，以及如何利用它们来计算分子的势能。通过能量最小化技术，我们可以找到分子最稳定的构象，这对于理解分子的结构与功能关系至关重要。我们将了解，不同的力场对模拟结果的影响，以及如何根据特定的生物分子选择合适的力场。第二部分：信息的载体——遗传信息的计算分析生命最核心的秘密蕴藏在遗传物质之中。本书将深入研究如何运用计算方法来理解和分析这些信息。序列比对与进化分析： DNA和蛋白质序列包含了生命演化的历史和物种间的亲缘关系。本书将介绍各种序列比对算法，如Needleman-Wunsch算法和Smith-Waterman算法，它们能够量化两个或多个序列之间的相似度。基于序列比对的结果，我们可以构建进化树，推断物种间的演化路径，以及识别保守的基因或蛋白质区域，这些区域往往承担着关键的生物学功能。我们将学习到，通过比较不同生物的基因组，可以揭示生命的共通性与独特性。基因组学与结构基因组学：基因组学研究整个生物体的遗传物质。本书将探讨基因组测序技术的发展，以及如何利用计算工具来组装、注释和分析庞大的基因组数据。我们将了解基因的识别、功能预测，以及非编码区域的作用。结构基因组学则关注基因组的三维结构，例如染色质的折叠方式，它如何影响基因的表达调控，以及这些结构在细胞核内的组织方式。转录组学与蛋白质组学的计算挑战：转录组学研究细胞内所有RNA分子的集合，而蛋白质组学则关注蛋白质的整体表达情况。这两种高通量技术的产生海量数据，对计算分析提出了巨大挑战。本书将介绍如何处理和分析这些复杂数据，包括基因表达水平的量化、差异表达基因的识别、蛋白质相互作用网络的构建，以及翻译后修饰的分析。我们将深入理解，基因的指令如何转化为细胞的功能。系统生物学方法：传统的生物学研究往往孤立地分析单个分子或通路，而系统生物学则致力于将生物系统视为一个整体，理解各组成部分之间的相互作用及其涌现出的整体行为。本书将介绍如何利用计算建模和仿真技术，构建和分析生物网络，如代谢网络、信号转导网络等，从而揭示复杂的生物学调控机制和系统级别的生命规律。我们将认识到，细胞不是一堆孤立零件的集合，而是一个高度协调的动态系统。第三部分：功能与疾病——计算在生物医学中的应用计算生物学不仅是基础研究的工具，更在解决实际生物医学问题上发挥着越来越重要的作用。药物设计与发现的计算方法：寻找新药是生物医学领域的一项艰巨任务。本书将介绍计算药物设计的基本原理，包括靶点识别、分子对接、虚拟筛选以及构效关系（SAR）研究。我们将了解如何利用计算机模拟来预测化合物的活性、毒性和药代动力学性质，从而加速新药的研发过程。这将为我们提供一种“虚拟实验室”，在实际合成和实验之前，就能初步评估药物的潜力。疾病机制的计算建模：许多疾病的发生与复杂的分子和细胞过程失调有关。本书将探讨如何利用计算建模来模拟疾病的发生发展过程，例如肿瘤的生长与转移、神经退行性疾病的病理变化等。通过这些模型，我们可以更好地理解疾病的根本原因，并为开发新的诊断和治疗策略提供理论依据。个性化医疗的计算基础：随着基因测序成本的降低，个体基因组信息的获取日益普及。本书将讨论如何利用个体化的基因组数据，结合其他生物学信息，来预测个体患病的风险，指导个性化的药物选择和治疗方案。计算工具在整合和分析这些海量、多维度的数据方面发挥着核心作用。流行病学与公共卫生中的计算模型：疾病的传播和流行受到多种因素的影响。本书将介绍如何利用计算模型来预测疾病的传播趋势，评估干预措施（如疫苗接种、社交隔离）的效果，从而为公共卫生决策提供科学支持。结语：展望计算生物学的未来本书并非一本详尽的工具手册，而是旨在为读者构建一个计算生物学的宏观框架，激发读者对生命科学领域计算方法的好奇心和学习兴趣。我们将强调，计算思维和定量分析能力，已成为理解和解决当代生物学挑战不可或缺的技能。随着计算能力的不断提升和新算法的涌现，计算生物学的边界将持续拓展，为我们揭示更多生命的奥秘，并为改善人类健康和社会福祉贡献力量。这本书希望能成为您探索这个激动人心的领域的起点。