群体遗传学、进化与熵 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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袁志发著 著

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• 群体遗传学
• 进化生物学
• 熵
• 生物统计学
• 遗传变异
• 自然选择
• 分子进化
• 基因组学
• 复杂性科学
• 生物信息学

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030299376

商品编码：25567409473

出版时间：2011-02-01

作  者:袁志发 著 著作 定  价:128 出 版 社:科学出版社 出版日期:2011年02月01日 页  数:346 装  帧:平装 ISBN:9787030299376 ●前言
●第1章生物进化与群体遗传学
●1.1地球生命进化史
●1.1.1生命进化史的阶段性
●1.1.2生物进化中的物种概念和进化图谱
●1.1.3生物进化的复杂性
●1.2生物进化学说的产生
●1.2.1生物进化思想的形成和发展
●1.2.2先驱者们的生物进化学说
●1.2.3达尔文的生物进化论
●1.2.4达尔文生物进化论的意义
●1.3对达尔文进化论的修正
●1.3.1经典遗传学的建立和发展
●1.3.2数理统计学的建立和发展
●1.3.3从经典遗传学到分子遗传学
●1.3.4对达尔文进化论的两次修正
●1.3.5分子进化中性论
●1.4群体遗传学
●1.4.1孟德尔群体及其数量表示
●1.4.2影响生物进化的主要因素及其熵变规律
●部分目录

内容简介

群体遗传学是经典群体遗传学与分子进化的统一的理论框架。本书用统计学方法、动力学方法和信息论方法研究大孟德尔群体在随机交配、非随机交配、系统性因素作用下的基因频率变化和熵变规律；研究有限群体基因频率的随机变化，分析达尔文自然选择和中性突变的联系和区别；研究分子进化的机制，进而分析遗传多态性与进化及系统树的构造方法，并通过实例予以说明。全书共分七章，前四章讲述经典群体遗传学，第五章讲述有限群体中的突变基因，后两章讲述分子进化理论。

群体遗传学、进化与熵 内容简介 主题聚焦： 本书深入探讨了生物学、物理学与信息论交叉领域的前沿课题，重点剖析了群体遗传学原理在理解生物多样性与适应性演化过程中的核心作用，并结合热力学第二定律——熵增原理，构建了一个理解生命系统复杂性与信息耗散的全新理论框架。 核心内容概述： 本书并非对现有教科书中遗传学或进化论的简单复述，而是致力于构建一个跨学科的综合视角，旨在揭示生命系统如何在受到随机性和选择压力作用下，实现长期存续与结构演化的内在机制。 第一部分：群体遗传学的基石与挑战 本部分首先系统梳理了现代群体遗传学的基本模型，从Hardy-Weinberg平衡出发，引入了自然选择、遗传漂变（Genetic Drift）、基因流（Gene Flow）和突变（Mutation）这四大驱动力对等位基因频率和基因型频率的影响。 选择模型的精细化： 我们超越了经典的稳定态选择模型，详细分析了频率依赖性选择（Frequency-dependent selection）、环境异质性下的空间和时间变异选择，以及在多基因座系统（Epistasis）中，选择如何作用于基因组而非单个基因。特别关注了近期的进化动力学研究，例如，如何量化和预测适应性景观（Fitness Landscape）的动态变化。 漂变的量化与尺度： 遗传漂变被视为随机过程对有限种群的根本性约束。本书侧重于展示如何利用随机过程理论，精确计算固定概率、多样性衰减率，并将其应用于分析稀有等位基因的命运和中性进化的边界。我们探讨了有效种群大小（$N_e$）的复杂性，并引入了基于基因组区域特定重建率的异质性$N_e$概念。 群体结构与局域适应： 深入剖析了费希尔（Wright）的近交系数与莱文顿（Li）的F统计量，用于刻画种群间的隔离与分化。重点在于结构化种群模型（Structured Population Models）的应用，包括元种群（Metapopulation）理论在连接局部选择与整体适应中的角色，以及如何通过地理隔离和迁移率来平衡局部适应与基因汇合。 第二部分：信息、复杂性与熵的引入 本部分的创新性在于将物理学的核心概念——熵（Entropy），引入到生物学演化的分析框架中。这里，熵被理解为系统内部信息的不确定性或无序度。 遗传信息的度量： 我们使用信息论工具，如Shannon熵和Kolmogorov复杂性，来量化种群的遗传多样性。多样性被视为种群抵御未来环境变化的“信息储备”或“潜在适应性”。高熵的种群意味着对未知压力的更强鲁棒性。 热力学第二定律的生物学阐释： 探讨了生命系统如何在开放环境中，通过消耗能量和增加环境熵的方式，实现局域性的负熵（负熵流，Negentropy）积累，即形成更复杂的、有序的结构。这并非简单地违反热力学定律，而是通过加速整体宇宙的熵增来实现自身的低熵状态。 进化动力学与熵流： 提出了一个关键命题：自然选择本质上是一种信息过滤过程，它倾向于保留那些能够更高效地将环境信息转化为适应性信息（即更低熵的基因型）的变异。我们分析了遗传漂变如何增加信息熵（随机化），而选择如何降低特定适应性路径上的熵（结构化）。 第三部分：动态平衡与宏观进化 本书的最后一部分，将前两部分的理论工具应用于解释宏观进化现象，特别是系统如何维持长期的动态平衡。 稳定性的演化策略： 分析了“进化稳定策略”（Evolutionary Stable Strategy, ESS）如何被重新理解为一种在特定参数空间内，信息熵最小化或维持在特定阈值的策略组合。探讨了“进退两难”（Trade-offs）背后的信息限制——即任何单一策略在信息处理能力上的瓶颈。 突变与噪声的作用： 突变不再仅仅是随机错误，而是信息系统对外部压力的“噪声注入”。我们考察了适度的“基因组不稳定”或“表型可塑性”如何作为一种机制，避免系统陷入局部最优陷阱，从而在更高层次的熵增压力下保持搜索空间。 物种形成与相变： 将物种形成事件（Speciation）类比于物理系统中的相变（Phase Transition）。当基因流（连接性）下降到一个临界阈值，或者选择压力梯度发生剧烈变化时，种群结构会发生不可逆的重组。我们使用非平衡态统计物理模型来模拟这种临界现象。 结论与展望： 本书旨在提供一个统一的、跨尺度的视角，说明群体遗传学中的随机过程和确定性选择，是如何共同作用于基因组信息，并通过与物理学中熵的普遍规律相结合，来塑造生命复杂性和适应性。它邀请读者超越传统的生物学界限，以物理学和信息论的严谨性来审视生命的演化历程。本书适合于生物学、物理学、复杂系统科学以及理论生态学的高级学生和研究人员。

评分☆☆☆☆☆

我被一本关于《经典逻辑的非经典演绎：模糊集与直觉主义》的哲学与数学交叉书籍深深吸引住了。这本书完全颠覆了我对“真”与“假”的二元对立思维模式。作者从亚里士多德的经典逻辑出发，系统地介绍了罗素悖论如何催生了对传统集合论基础的审视，随后引出了波兰数学家提出的直觉主义逻辑，强调了构造性证明的重要性。更进一步，书中对模糊逻辑的阐述极其透彻，通过隶属度的概念，成功地将现实世界中那种“不完全清晰”的状态纳入了严密的数学框架之中。阅读过程就像进行一次智力上的攀登，每解决一个概念上的难点，视野都会开阔一分。它不仅仅是逻辑学的教材，更是一部关于思维工具的进化史。这本书要求读者具备一定的数理基础，但回报是无价的——它教会你如何更灵活、更贴近现实地进行推理和决策，非常适合对基础哲学、数理逻辑有深入探究欲望的读者。

评分☆☆☆☆☆

最近沉迷于一本关于《后人类主义伦理与人工智能主体性》的未来学导论。这本书探讨了随着生物技术和强人工智能的飞速发展，我们对“人”这个概念的定义正面临前所未有的挑战。作者以一种非常批判性的口吻，审视了当前科技巨头在基因编辑和类脑计算上的进展，并提出了大量关于“数字永生”的伦理困境：我们应该如何界定一个足够复杂的算法是否应享有权利？如果人类的认知能力被植入物增强到极限，未增强者是否会被边缘化？书中对技术决定论的危险性进行了强烈的警示，呼吁社会在技术落地之前，必须建立起跨学科的伦理监管框架。这本书的论证充满了思辨的火花，既有对康德、哈拉维等哲学家的深刻引用，也有对最新AI安全报告的细致分析，读完后，我感觉自己对未来几十年人类社会的走向，多了一层必须审慎对待的紧张感。

评分☆☆☆☆☆

最近拜读了一本关于《工业革命时期的技术扩散与社会结构重塑》的历史著作。这本书的视角非常独特，它没有停留在对蒸汽机、纺织机等单一发明的机械式描述上，而是聚焦于这些技术是如何与当时的社会、经济和政治结构相互作用，最终导致了西方社会形态的根本性转变。作者巧妙地运用了社会网络分析的方法来追踪关键技术人才和知识在不同地理区域间的流动路径，这使得历史的叙述不再是平铺直叙，而是充满了张力和因果的复杂性。书中关于“技术锁定效应”的讨论尤为精彩，解释了为什么一些在当时看来并不最优的技术路线最终成为了长期标准，并对后世产业布局产生了深远影响。这本书的文笔流畅且富有洞察力，它成功地将冰冷的技术史与鲜活的社会变迁紧密地编织在一起，为理解当代全球化和产业变革的深层逻辑提供了极佳的历史参照系。

评分☆☆☆☆☆

我刚刚啃完了一本关于《神经可塑性与记忆编码》的专著，这本书的学术深度和广度都令人叹服。它详细回顾了从赫布理论到当前最前沿的突触权重调节机制的研究历程，尤其在阐述长时程增强（LTP）和长时程抑制（LTD）的分子生物学基础上，结合了功能性磁共振成像（fMRI）和钙成像等先进技术的数据来描绘记忆形成的动态过程。书中对不同类型记忆（如情景记忆、程序性记忆）在大脑不同区域的神经回路基础进行了细致的解剖，让我清晰地理解了海马体在空间导航和事件重构中的核心作用。撰写风格偏向于严谨的综述，参考文献列表极为庞大，足以看出作者在领域内的积累。对于那些希望深入了解认知神经科学、分子神经生物学领域，尤其是关注学习和记忆的生物学基础的专业人士或高年级学生，这本书提供了极其扎实和全面的理论框架，读起来虽然需要极高的专注度，但收获的知识密度绝对是顶级的。

评分☆☆☆☆☆

最近读到一本关于《复杂系统动力学》的书，真是让人大开眼界。作者深入浅出地探讨了从微观粒子到宏观社会现象中，各种系统如何通过非线性和反馈机制产生涌现行为。尤其让我印象深刻的是其中关于自组织临界性（SOC）的论述，它解释了为什么很多自然和人工系统会自然地演化到临界状态，从而表现出幂律分布的事件发生频率。书中的图表和模型构建非常严谨，尽管涉及大量的数学推导，但作者总能找到恰当的比喻来辅助理解，比如用沙堆堆积模型来形象化雪崩的发生。这本书不仅拓宽了我对物理学和信息论的理解，更重要的是，它提供了一种看待世界万物演化和变化的新视角——即“秩序”往往是从看似随机的混乱中“涌现”出来的，这与我之前习惯的还原论思维形成了鲜明的对比。对于那些对非线性科学、系统建模以及复杂现象背后的普适规律感兴趣的读者来说，这绝对是一本不容错过的深度读物，它会迫使你重新思考“可预测性”的边界。