生物數學叢書 計算生物學導論：圖譜、序列和基因組 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] M.S.Waterman 著，陳蘭蓀 編，黃國泰，王天明 譯

圖書標籤:

• 生物數學
• 計算生物學
• 基因組學
• 序列分析
• 圖譜理論
• 生物信息學
• 數學建模
• 生物統計
• 係統生物學
• 進化計算

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030251565

版次：1

商品編碼：11962891

包裝：平裝

叢書名： 生物數學叢書5

開本：16開

齣版時間：2009-08-01

用紙：膠版紙

頁數：356

字數：449000

正文語種：中文

內容簡介

　　《生物數學叢書 計算生物學導論：圖譜、序列和基因組》是Introduction to Computational Biology的中文譯著，《生物數學叢書 計算生物學導論：圖譜、序列和基因組》的意圖是針對有數學技能的人介紹令人著迷的生物數據和問題，並建立更實際的生物數學的基礎。
　　《生物數學叢書 計算生物學導論：圖譜、序列和基因組》共分15章，其中第1章介紹分子生物學的基本常識，第2-4章介紹限製圖譜和多重圖譜，第5、6章研究剋隆和剋隆圖譜，第7章討論DNA序列相關的話題，第8-11章是共同模式下序列比較問題，第12章涉及序列中模式計數的統計問題，第13章敘述RNA二級結構的數學化論述，第14章給齣有關序列的進化曆史，書末第15章給齣某些關鍵文獻的原始齣處。
　　《生物數學叢書 計算生物學導論：圖譜、序列和基因組》結構完整，內容更新、更全麵，《生物數學叢書 計算生物學導論：圖譜、序列和基因組》適閤高等院校數學和生物專業的高年級大學生、研究生和教師閱讀參考，也適閤科研單位的研究人員參考。

內頁插圖

目錄

《生物數學叢書》序
前言
數學符號

第0章 引言
0．1 分子生物學
0．2 數學，統計和計算機科學

第1章 分子生物學一些知識
1．1 DNA和蛋白
1．1．1 雙螺鏇結構
1．2 中心定理
1．3 遺傳密碼
1．4 轉化RNA和蛋白序列
1．5 基因不簡單
1．5．1 開始與停止
1．5．2 基因錶達的控製
1．5．3 割裂基因
1．5．4 跳躍基因
1．6 生物化學
問題

第2章 限製圖譜
2．1 引言
2．2 圖
2．3 區間圖
2．4 片段大小的度量
問題

第3章 多重圖譜
3．1 雙消化問題
3．1．1 雙消化問題的多重解
3．2 多重解分類
3．2．1 反射性
3．2．2 重疊等價
3．2．3 重疊尺寸等價
3．2．4 更多的圖論知識
3．2．5 從一條路到另一條路
3．2．6 限製圖譜及邊界塊圖
3．2．7 限製圖譜的盒變換
3．2．8 -個例子
問題

第4章 求解DDP的算法
4．1 算法和復雜性
4．2 DDP是NP完全的
4．3 解DDP的方法
4．3．1 整數規劃
4．3．2 劃分問題
4．3．3 TSP
4．4 模擬退火法：TSP和DDP
4．4．1 模擬退火法
4．4．2 TSP
4．4．3 DDP
4．4．4 環狀圖譜
4．5 用真實數據作圖
4．5．1 使數據符閤圖
4．5．2 圖譜算法
問題

第5章 剋隆與剋隆文庫
5．1 有限的隨機剋隆數
5．2 完全消化的文庫
5．3 部分消化的文庫
5．3．1 可剋隆基的組分
5．3．2 采樣、方法1
5．3．3 設計部分消化文庫
5．3．4 Poisson近似
5．3．5 獲得所有片段
5．3．6 最大錶達度
5．4 每個微生物中的基因組
……

第6章 物理基因組圖譜：海洋、島嶼和錨
第7章 序列裝配
第8章 數據庫和快速序列裝配
第9章 動態規劃、兩個序列比對
第10章 多重序列比對
第11章 序列比對用到的概率和統計
第12章 有關序列模式的概率與統計
第13章 RNA二級結構
第14章 樹和序列
第15章 來源與展望

參考文獻
附錄 問題解答和提示
索引

前言/序言

　　僅僅在1953年纔確定瞭著名的DNA雙螺鏇結構.自從那時起，齣現瞭一係列驚人的發現，闡明遺傳密碼僅僅是開始，瞭解基因和它們在真核生物，如人類基因組中不連續性的細節，已經導緻能夠研究和操作Mendel的抽象概念——基因本身，學會越來越快地閱讀遺傳材料使我們能夠試圖解讀整個基因組，像我們正在接近21世紀一樣，我們也正在接近生物學不可思議的新紀元。
　　分子生物學的革新率驚心動魄.一代人為寫博士論文必須煞費苦心掌握的實驗技術，對現代大學生來說成為例行實驗.數據的積纍已經使建立國際核酸、蛋白質、單個生物體，甚至染色體的數據庫成為必要.粗略地度量核酸數據庫的大小進展過程成指數增長，從而新的學科（如果這樣說太自大瞭）：生物學和信息科學結閤的新的專門領域正在不斷産生.在巨大的數據庫中尋找相關事實和假設，對生物學來說變得非常重要，這本書是關於生物學數據庫，特彆是關於序列和染色體的數學結構的。
　　數學書名趨嚮於簡潔、隱匿的觀點，而生物學的書名通常比較長，包含的信息多，相當於數學傢給齣的簡單摘要，相應地，生物學傢的摘要有數學傢引言的長度和細節.為瞭努力填補到目前為止幾乎孤立的兩種文化之間的鴻溝，我的書名反映瞭這些衝突的傳統.“計算生物學導論”是一個短書名，可以用作許多不同書的名字，書名的副標題“圖譜，序列和基因組”是讓讀者知道這本書是關於分子生物學應用的，即使這樣也太短，“計算生物學導論……”應該為“計算，統計和數學分子生物學……”。
　　在第1章詳細說過，打算讀本書的讀者應該學過概率和統計的基本課程，也應該掌握微積分.計算機科學中的算法和復雜性的概念也是有幫助的.至於生物學，大學入門課程也非常有用，是每個受教育的人在任何場閤都應該知道的材料，本書打算給具有數學技能的人介紹令人著迷的生物數據和問題，而不是給那些喜歡自己學科純潔又封閉的人，在如此迅速發展的學科中所做工作有立即變廢的重大危險.我已經試圖在我認為不大會改變的基礎上和那些會被明天更巧妙的技術淘汰的數據結構和問題之間建立一個平衡.例如，物理圖譜（如限製圖譜）的基本性質依1日重要.雖然20年來一直關心雙消化問題，它有變成過時的可能.序列裝配也容易受到技術的影響而發生許多改變.序列比較總是有意義的，並且動態規劃算法是一個好的簡單的框架，這些問題都可以嵌入其中，如此等等.我試圖介紹生物學引起的數學，但不完全，而且省略瞭一些重要的課題，構造進化樹值得寫一本書，到現在還沒有寫.蛋白結構是一個巨大的課題通常與數學無關，這裏沒有涉及，我試圖做的是給齣與基因組研究有關的一些有趣的數學。
　　對恰當確定與本書有關的研究領域的課題給予瞭很多關注.甚至，書的名字還沒處理好，數學生物學看起來並不滿意，一部分是由於更早時期的不幸，並且這種選擇相對計算生物學和信息學更窄.（如果後半部分名字成功，我希望它用法語發音.）更重要的是這個學科由哪些部分組成？有三種主要的見解：①它是生物學適當的子集和能滿足其需要的數學和計算機科學；②它是數學科學的子集，生物學是遙遠的動機所在；③有許多真正的交叉學科成分，具有生物學的原始動機的數學問題，而這些問題的解又給生物學實驗以提示，如此等等.我個人的觀點是，雖然最後一種是最值得鼓勵的行動，但所有這三種不僅是值得做而且是不可避免的和適當的做法.在建立和闡述數學知識時，我希望本書能幫助建立更實際的生物學中交叉學科的基礎。

現代計算科學與前沿交叉領域新視界 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的視角，審視當代計算科學在應對復雜係統、信息處理以及新興技術挑戰中的核心地位與發展趨勢。全書聚焦於計算理論的基石、高性能計算範式的演進、數據密集型環境下的算法創新，以及計算思維在跨學科研究中的應用與深化。 本書結構分為四個主要部分，層層遞進，從基礎理論到尖端應用，全麵勾勒齣當前計算科學的宏偉藍圖。 --- 第一部分：計算的理論基石與復雜性分析 本部分將追溯計算學科的哲學與數學根源，重點探討決定計算能力極限和效率的關鍵概念。 1. 奠基性計算模型與可計算性 深入解析圖靈機模型，不僅僅作為理論抽象，更作為理解現代計算機硬件和軟件設計的基礎範式。討論停機問題、可計算性理論的邊界，以及遞歸論在復雜問題識彆中的作用。重點闡述邱奇-圖靈論題的現代解釋，及其對人工智能、形式化驗證等領域的深遠影響。 2. 復雜性理論的量化與分類 係統介紹時間復雜度和空間復雜度的形式化定義，聚焦於P、NP、NP-完全性等核心復雜度類。通過大量實例分析（如可滿足性問題SAT、旅行商問題TSP），展示如何利用多項式時間歸約來證明問題的內在難度。討論隨機化算法（如類BPP）的引入如何拓寬我們對“可有效解決”的理解，以及交互式證明係統（IP=PSPACE）的理論突破及其對密碼學安全性的啓示。 3. 離散結構與圖論算法的高級應用 超越基礎圖遍曆算法，本章專注於圖結構的深度剖析。詳細探討平麵圖理論、超圖錶示及其在網絡科學中的應用。核心內容包括：大規模圖的嵌入技術（Graph Embedding），用於降維和模式識彆；動態圖算法的設計與分析，處理網絡隨時間變化的特性；以及網絡流與匹配理論在資源分配和優化調度中的精確建模方法。特彆關注大規模圖數據庫的查詢優化策略。 --- 第二部分：高性能計算範式與並行架構 本部分探討如何將理論上的計算能力轉化為現實世界中處理海量數據的強大引擎，關注並行化、分布式計算以及新型硬件架構。 1. 從馮·諾依曼到異構計算 迴顧經典串行計算架構的局限性，引入現代並行計算的必要性。詳細分析多核CPU、GPU（圖形處理器）以及專用加速器（如FPGA、TPU）的架構差異、內存層次結構和編程模型。重點講解CUDA、OpenCL等並行編程接口，以及如何有效進行負載均衡和同步管理。 2. 分布式係統與容錯計算 探討集群計算的拓撲結構與通信協議（如MPI）。深入分析大規模數據處理框架，如MapReduce的原理與局限性，及其在Hadoop和Spark等現代框架中的演進。討論分布式事務的一緻性模型（如CAP定理），以及通過冗餘編碼和共識算法（如Paxos、Raft）實現高可用性和容錯能力的機製。 3. 內存計算與數據流架構 麵對“內存牆”挑戰，本章聚焦於如何優化數據訪問模式。探討緩存一緻性協議、非一緻性內存訪問（NUMA）環境下的優化策略。引入數據流編程模型（Dataflow Programming），分析其如何通過消除數據依賴性來實現更細粒度的並行，並探討新型存儲技術（如持久化內存PMEM）對算法設計的影響。 --- 第三部分：現代信息處理：算法與機器學習的融閤 本部分著重於算法設計在處理高維、非結構化數據，尤其是在人工智能領域的核心作用。 1. 優化理論與現代機器學習基礎 係統梳理凸優化、非凸優化在機器學習中的應用，包括梯度下降法的收斂性分析、牛頓法、共軛梯度法等。詳細介紹正則化技術（L1, L2, Dropout）如何通過引入先驗知識來提高模型的泛化能力。討論拉格朗日對偶理論在支持嚮量機（SVM）和結構化預測中的應用。 2. 深度學習的計算效率與可解釋性 超越標準網絡結構，本章關注深度學習模型的計算效率優化。討論模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）以及知識蒸餾（Knowledge Distillation）技術，以實現模型在邊緣設備上的部署。同時，深入探討模型可解釋性（XAI）的計算方法，如梯度可視化、顯著性映射（Saliency Maps）的算法原理，確保決策過程的透明度。 3. 隨機化算法與近似計算 在許多實際問題中，精確解的計算成本過高。本章專門探討隨機化算法（如濛特卡洛方法、馬爾可夫鏈濛特卡洛MCMC）在積分估計、采樣和優化中的強大作用。分析隨機化對結果精度的影響，並介紹近似算法的設計範式，如近似比的嚴格證明和貪婪算法的性能保證。 --- 第四部分：計算科學的前沿交叉與未來趨勢 本部分將視角擴展到計算科學與其他關鍵科學領域的交匯點，展示其解決現實世界復雜問題的潛力。 1. 復雜網絡動力學與信息傳播模型 利用圖論和微分方程模型分析信息、疾病或意見在復雜網絡中的傳播過程。介紹基於代理（Agent-Based Modeling）的計算方法，用於模擬大規模社會係統和生態係統的演化行為。重點討論小世界網絡、無標度網絡的特性及其對魯棒性和級聯失效的影響。 2. 科學計算的數值方法革新 關注計算流體力學（CFD）和計算物理中的關鍵算法。深入探討有限元方法（FEM）、譜方法在高精度模擬中的應用，以及網格自適應技術的計算效率提升。討論如何利用GPU加速求解大規模稀疏綫性方程組，這是許多科學模擬的計算瓶頸。 3. 符號計算與形式化驗證的迴歸 探討計算機代數係統（CAS）在自動化定理證明、精確數值計算中的作用。分析模型檢驗（Model Checking）和抽象解釋技術，這些方法利用計算理論的嚴謹性來形式化地證明軟件和硬件係統的正確性，尤其是在安全關鍵係統的設計與驗證中。 --- 通過對這些相互關聯的領域進行詳盡的梳理和深入的分析，本書旨在培養讀者以計算思維來解構和解決復雜問題的能力，為他們在計算科學、工程技術及數據驅動的研究領域中開闢更廣闊的視野。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我之前對計算生物學這個領域一直有些望而卻步，總覺得它離我所熟悉的生物學研究有些遙遠。但《生物數學叢書 計算生物學導論：圖譜、序列和基因組》這本書的齣現，徹底改變瞭我的看法。它非常巧妙地將“圖譜”、“序列”和“基因組”這幾個核心概念串聯起來，構建瞭一個完整的計算生物學知識體係。書中對“圖譜”的講解，讓我看到瞭生物網絡分析的魅力，如何用數學的語言去描述復雜的生物相互作用，例如信號轉導通路和代謝網絡，這對於理解生命體的運行機製提供瞭全新的視角。而“序列”部分，則將生物信息學最基礎也最重要的部分——序列比對和模式識彆，進行瞭詳盡的解析，書中大量的圖示和例子，讓我在理解這些算法的時候，不再感到枯燥乏味，而是樂在其中。整本書的編排邏輯清晰，層層遞進，從基礎的概念到復雜的應用，都進行瞭很好的過渡，對於想要入門計算生物學的讀者來說，這本書絕對是不可多得的入門指南。

評分☆☆☆☆☆

我最近翻閱瞭《生物數學叢書 計算生物學導論：圖譜、序列和基因組》，這本書給我的感覺就像是打開瞭一扇通往未知領域的大門。書中關於基因組（Genomes）的介紹，尤其讓我印象深刻。它不僅僅是介紹瞭基因組測序的技術，更深入地探討瞭如何從海量的基因組數據中提取有價值的生物學信息，例如基因定位、功能預測以及物種間的比較基因組學分析。我特彆喜歡書中關於“基因組組裝”的部分，它將一個龐大的、破碎的基因組序列重新拼接起來的過程，比喻成一個精密的拼圖遊戲，極具畫麵感，也讓我深刻體會到瞭計算方法的強大力量。此外，書中對數學模型在生物學研究中的應用也進行瞭細緻的講解，各種統計學、概率論的工具被巧妙地融入到生物學問題的解決過程中，這讓我在感嘆數學之美的同時，也更加理解瞭生物學研究的科學嚴謹性。這本書的理論框架非常紮實，但語言卻不失活潑，很容易引起讀者的共鳴，是一本值得反復研讀的佳作。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，真正的科學書籍應該能夠激發讀者的好奇心，並引導他們進行更深入的探索。《生物數學叢書 計算生物學導論：圖譜、序列和基因組》做到瞭這一點。我特彆欣賞書中對於“序列”分析的深度挖掘，不僅僅停留在基礎的算法層麵，而是進一步探討瞭如何利用序列信息去理解基因的功能、進化曆史以及疾病的發生機製。書中提齣的各種序列比對和聚類方法，以及對這些方法背後數學原理的清晰闡述，都讓我受益匪淺。同時，對“基因組”的研究，也讓我看到瞭計算方法在宏觀層麵解讀生命藍圖的強大能力。從基因組測序到基因組組裝，再到基因組注釋，每一步都離不開精密的計算模型和算法。這本書的語言風格非常嚴謹，但又充滿瞭科學的激情，讓我能夠體會到研究者們探索未知世界的艱辛與喜悅。它不僅僅是一本書，更是一次思想的啓迪，讓我對生物學研究的未來充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

這本《生物數學叢書 計算生物學導論：圖譜、序列和基因組》絕對是我近期閱讀中最令人驚艷的一本。作為一名對生物學和數學都抱有濃厚興趣的讀者，我一直在尋找一本能夠將這兩個學科巧妙結閤，並且深入淺齣地介紹計算生物學前沿概念的書籍。這本書恰恰滿足瞭我的所有期待。它不僅僅是簡單地羅列公式和算法，而是以一種非常直觀的方式，將抽象的數學工具與復雜的生物學問題聯係起來。比如，書中在講解圖譜（Graphs）在係統生物學中的應用時，我仿佛看到瞭一個生動的網絡，節點代錶著各種生物分子，邊則描繪瞭它們之間錯綜復雜的相互作用，這讓我對細胞內部的調控網絡有瞭全新的認識。而對於序列（Sequences）部分的闡述，則將DNA、RNA和蛋白質序列的分析變得不再枯燥，它教會我如何從看似雜亂的堿基或氨基酸串中挖掘齣隱藏的生物信息，這對於理解基因功能和進化規律至關重要。整本書的敘述節奏把握得非常好，既有理論深度，又不失趣味性，即使是初學者也能輕鬆跟上節奏，逐步建立起對計算生物學的整體認知。

評分☆☆☆☆☆

作為一名有著一定生物學背景的讀者，我一直在尋找一本能夠係統性地介紹計算生物學核心概念的書籍。《生物數學叢書 計算生物學導論：圖譜、序列和基因組》無疑是我的首選。書中對“圖譜”的講解，將復雜的生物網絡模型以一種非常易於理解的方式呈現齣來，例如在講解信號轉導通路時，書中巧妙地運用圖論的概念，讓生物分子之間的相互作用變得可視化，這大大加深瞭我對細胞調控機製的理解。而對於“序列”的分析，書中不僅介紹瞭傳統的序列比對算法，還深入探討瞭機器學習在序列分析中的應用，這讓我看到瞭計算生物學與人工智能的深度融閤。最讓我感到驚喜的是，書中對“基因組”的解讀，它不僅僅是簡單介紹基因組的結構和功能，更是闡述瞭如何利用計算方法去解析基因組的復雜性，例如在基因組進化和疾病關聯性研究中的應用。整本書的敘述邏輯非常清晰，從宏觀的基因組到微觀的分子相互作用，都進行瞭深入的探討，是一本非常值得推薦的著作。