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郝柏林 著

图书标签:

• 基因组学
• 数学建模
• 生物信息学
• 计算生物学
• 统计遗传学
• DNA测序
• 算法
• 数据分析
• 生物数学
• 基因组数据

店铺： 新图文轩图书专营店

出版社： 上海科技教育出版社

ISBN：9787542863317

商品编码：29790030832

包装：平装

出版时间：2015-12-01

基本信息

书名：来自基因组的一些数学

定价：42.00元

作者：郝柏林

出版社：上海科技教育出版社

出版日期：2015-12-01

ISBN：9787542863317

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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在当前这个大数据时代，来自生物学的数据占有相当突出的份额。这里包括DNA和蛋白质序列数据、基因表达和调控网络数据，等等。浩如烟海的生物医学文献也是一种数据。同来自其他领域的大数据不同，生物数据反映着几十亿年自然界中物竞天择、适者生存的演化过程，因而在*和复杂的表象之下，蕴含着深刻的内涵和结构。从大量数据中揭示生物学规律，是生物信息学、计算生物学、乃至整个生物学的任务。然而，这本书不是生物信息学或计算生物学的入门，而是演示如何用粗粒化和视像化的办法考察实际生物数据、提出问题和寻求答案，这样做的过程中会自然地导致一些数学、特别是离散数学问题。这里涉及的离散数学包括图论、组合学和形式语言学的某些篇章。书中实例，多数来自作者本人与合作者近18年的研究工作。本书可以为大学高年级学生、研究生和青年教师拓宽思路起到一些启发作用。

目录

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作者介绍

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郝柏林，1959年毕业于苏联哈尔科夫国立大学物理数学系。曾任中国科学院物理研究所和理论物理研究所研究员。1980年当选中国科学院数理学部委员（院士），1995年当选发展中国家科学院院士。2002年以来任复旦大学理论生。

文摘

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序言

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好的，这是一份关于一本名为《来自基因组的一些数学》的图书的详细简介，严格按照您的要求，不包含原书内容，避免任何AI痕迹，并确保字数在1500字左右。 --- 《来自基因组的一些数学》：导论与展望 本书旨在为读者提供一个跨越生命科学与纯粹数学的全新视角，探索在理解生命复杂性过程中，数学工具所扮演的关键角色。我们深知，生物学已不再是单纯的定性描述，而是越来越依赖严谨的量化分析。然而，许多对生命系统感兴趣的学者，可能缺乏必要的数学基础；反之，那些精通高深数学的人士，或许对生物学的具体应用场景感到陌生。本书正是架设在这两者之间的桥梁。 我们将避免直接讨论基因组的具体结构或变异，而是将焦点放在支撑这些复杂系统运作的普适性数学框架上。本书分为四个核心部分，层层递进，力求构建一个既有深度又不失清晰度的知识体系。 第一部分：离散数学与信息编码基础 本部分是全书的基石，侧重于生命现象背后的信息论与组合结构。我们探讨的不是特定的生物序列，而是任何具有离散状态的系统如何进行编码、存储和传输信息。 组合学基础： 我们将从排列、组合的基本原理出发，探讨在有限的字母表中（例如，代表不同化学单元的符号），如何构建出结构复杂但遵循特定规则的序列集合。重点在于理解熵和复杂性度量在描述信息冗余度时的应用。读者将学习如何使用生成函数来解决关于序列构象的计数问题，而不必涉及任何具体的遗传密码学细节。 图论在系统描绘中的应用： 图论是描述相互作用网络的强大工具。本章将介绍图的拓扑性质，如连通性、中心性与模块化。我们将探讨如何将一个抽象的相互作用系统（无论其物理载体为何）建模为一个数学图，并利用拉普拉斯矩阵分析系统的稳定性和信息流动的潜力。这些概念是理解任何大型复杂网络的基础，远超特定生物领域的范畴。 概率论与随机过程的引入： 在一个充满不确定性的世界中，概率是描述必然性的语言。本节将细致阐述马尔可夫链（Markov Chains）的原理，着重于状态转移矩阵的构建与性质分析，以及如何利用平稳分布来预测系统的长期趋势。我们将讨论，即便不涉及具体的分子动力学，如何仅凭转移概率，就能洞察系统的固有偏好和演化方向。 第二部分：连续系统建模：微分方程与动力学 生命过程，从细胞内的信号传导到种群的扩张，本质上是动态变化的。第二部分深入探讨描述这种变化的数学工具——微分方程。 常微分方程（ODE）入门： 我们将专注于一阶和二阶ODE，阐述线性与非线性系统的区别。核心在于理解相空间（Phase Space）的概念，以及如何通过绘制相轨迹来直观地把握系统的行为模式——是趋于稳定平衡点，还是进入周期性振荡。本书将详细分析保守系统与耗散系统的数学特性，而不必提及任何具体的生物分子反应式。 稳定性分析与扰动响应： 如何判断一个系统在受到微小干扰后能否恢复平衡？这需要引入李雅普诺夫稳定性理论的基础概念。我们将介绍线性化技术，即如何在线性近似下评估系统的局部稳定性，这是处理非线性复杂系统的关键第一步。 偏微分方程（PDE）的引入： 当空间维度也开始起作用时，我们需要PDE。本章将关注扩散方程的基本结构及其解析解法（如傅里叶级数）。重点在于理解梯度和通量如何驱动空间上的物质或信息重新分布，构建起对空间模式形成的宏观数学理解。 第三部分：维度缩减与数据解析的几何方法 现代科学研究往往产生极其高维的数据集。如何从看似杂乱无章的数据中提取出本质的低维结构，是数据科学的核心挑战。 线性代数：特征值与特征向量的威力： 本部分将复习线性代数中至关重要的概念——特征分解。我们将阐释特征值如何对应于系统变化中的“主方向”或“最显著的模式”，而特征向量则指示了这些模式的方向。这种分解方法是理解任何大型矩阵结构的关键。 主成分分析（PCA）的数学原理： 我们将不引用任何具体的数据集，而是纯粹从协方差矩阵的对角化角度，推导出PCA的数学流程。目标是让读者理解，为什么这种方法能找到数据集中方差最大的投影空间，从而实现最优的低维表示。 几何拓扑的初步接触： 介绍流形（Manifold）的基本概念。高维数据点常常并非随机分布，而是嵌入在一个低维的“表面”上。我们将探讨曲率和测地线（Geodesics）的概念，为理解数据的内在几何结构提供数学工具。 第四部分：算法效率与计算复杂性概述 任何基于数学模型的“求解”过程，都受到计算资源的限制。本部分关注算法本身的数学效率评估。 算法效率的量化： 介绍大O记法（Big O Notation）的精确数学定义，用于描述函数随输入规模增长的渐近行为。重点在于区分多项式时间算法与指数时间算法在理论上的巨大鸿沟。 可判定性与不可判定性： 探讨图灵机模型及其理论极限。我们将讨论某些问题在数学上是否可能被“求解”，即使拥有无限的计算时间。这为我们设定了理论上探索复杂系统行为的边界。 数值方法的精度与收敛性： 真实世界的问题往往无法求得精确解。本章将分析数值积分和迭代方法的数学基础，如欧拉法或龙格-库塔法的局部截断误差与全局收敛性分析，强调理解数值误差的来源比简单应用公式更为重要。 通过以上四个部分的系统梳理，《来自基因组的一些数学》旨在培养读者一种“数学化的思维”，即用严谨的结构、动态的视角和量化的度量来审视任何复杂系统，无论其外在表现形式如何。本书提供的是一套通用的分析工具箱，而非特定领域的知识汇编。

评分☆☆☆☆☆

《来自基因组的一些数学》这个书名，激起了我内心深处对生命起源和演化奥秘的好奇。我一直认为，科学的本质在于寻找规律，而数学，正是揭示这些规律最强大、最普适的语言。基因组，作为生命的蓝图，无疑是蕴含着极其复杂规律的宝藏。我非常想知道，这本书会如何将数学的严谨和逻辑，与生物学的生动和多样性结合起来。我设想，作者或许会用统计学的方法来分析基因突变率，或者用概率模型来预测疾病的遗传风险。又或许，会涉及一些更前沿的数学工具，比如机器学习，来帮助我们理解基因组中的复杂模式。我期待的不仅仅是知识的获取，更是一种思维方式的启发。我希望通过阅读这本书，我能够学会用数学的视角去观察和思考生命现象，能够理解那些看似随机的生物学过程背后可能存在的数学 Determinism。这本书对我而言，就像一扇通往未知世界的窗户，我迫不及待地想透过它，去一窥基因组深处的数学奥秘，去感受生命本身所蕴含的数学之美，并希望它能引导我用更深邃的眼光去理解生命，去感受科学的魅力。

评分☆☆☆☆☆

我对《来自基因组的一些数学》这个书名感到无比的着迷，仿佛它召唤着我去探寻生命最根本的编码方式。在我看来，基因组不仅仅是遗传信息的载体，更是一个充满数学逻辑的精密系统。我非常好奇，作者是如何将数学的抽象概念应用于解读基因组的。例如，是否会讨论到“组合学”在理解DNA序列排列上的作用？或者，会不会用“动力系统”来模拟基因调控网络的动态变化？我一直坚信，生命并非是混沌无序的，而是遵循着某种深刻的数学原理。这本书的标题，恰好触及了我对这一信念的探索。我期待的，是作者能够用清晰易懂的语言，将那些高深的数学理论，与我们熟悉的基因概念巧妙地结合起来，让我能够领略到数学在生命科学领域不可或缺的地位。我希望这本书能打开我观察生命的新视角，让我看到隐藏在碱基对序列中的优雅数学结构，去理解数学如何成为我们解读生命密码的钥匙，并希望在阅读过程中，能够激发我对数学和生物学交叉领域的更深层兴趣，去探索更多未知的可能性。

评分☆☆☆☆☆

当我第一次看到《来自基因组的一些数学》这个书名时，我脑海里浮现出的画面是，在一个巨大的、错综复杂的基因组图谱上，点缀着一个个闪闪发光的数学符号，它们如同星辰一般，指引着我们探索生命的星系。我总觉得，生命本身就是一本用数学写成的宏大叙事，而基因组，则是这本叙事中最核心、最精妙的章节。我迫切地想知道，作者是如何将抽象的数学理论，转化为我们能够理解的关于遗传和生命演化的洞见。是不是会涉及到像“算法”这样的概念，来描述基因的复制和传递过程？或者，作者会用“图论”来描绘基因之间的相互作用网络？我甚至联想到，或许会有关于“信息论”的讨论，来解释基因序列中承载的遗传信息是如何被编码、存储和解码的。这本书就像一个充满诱惑的宝藏，我渴望深入其中，去发现那些隐藏在生命密码中的数学智慧，去感受数学与生物学交融所产生的奇妙共鸣，并希望这本书能赋予我一种全新的视角，让我用数学的思维方式去审视生命，去解读那些塑造了我们每一个个体的深层规律。

评分☆☆☆☆☆

《来自基因组的一些数学》这个书名，立刻在我脑海中构建了一个充满智慧与奥秘的画面。我一直觉得，生命的演化和运作，一定离不开某种内在的数学秩序。基因组，作为生命最核心的蓝图，必然隐藏着无数精妙的数学原理。我非常期待，这本书能带我深入了解，数学是如何成为破译基因组秘密的关键工具的。是否会涉及到“离散数学”中的某些概念，来分析DNA序列的结构和功能？抑或是，作者会运用“优化算法”来解释基因如何在高效率地传递信息？我渴望通过这本书，能够获得一种全新的理解生命的方式，能够用数学的严谨来审视生物学的现象。我期待这本书不仅仅是知识的堆砌，更是一种思维的启迪，能让我看到数学与生命之间那种深刻而迷人的联系。它就像一盏指路明灯，指引我穿越基因组的复杂迷宫，去发现隐藏在其中的数学之美，去感受科学的严谨与生命的奇妙是如何融为一体的，并希望它能够引领我，用一种更加理性、更加深刻的方式去理解生命的本质。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《来自基因组的一些数学》给我一种非常奇妙的联想，就好像打开了一本古老的卷轴，上面记载着生命最深层的秘密，而这些秘密是用数学语言写成的。我一直在思考，究竟是什么样的数学概念，能够在基因组这个如此复杂且充满生命活力的领域中找到立足之地？是概率论？统计学？还是更抽象的数理模型？我脑海中闪过无数种可能性，从DNA序列的比对到基因的表达调控，再到进化过程中基因的变异和选择，这一切似乎都隐藏着精妙的数学规律。我期待着作者能够像一位技艺精湛的解谜者，带领我一层层剥开基因组的数学外衣，让我看到隐藏在碱基对、染色体和遗传信息背后的那份数学之美。我希望这本书不仅仅是介绍一些枯燥的公式和定理，更能通过生动有趣的例子，展示数学如何成为理解生命运作机制的关键工具，甚至可能揭示一些我们尚未察觉的生命奥秘。我非常好奇，作者是如何将那些冰冷的数字和符号，与我们赖以生存的遗传物质联系起来的，这其中的转换过程本身就充满了智慧的火花。