来自基因组的一些数学 9787542863317 郝柏林 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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郝柏林 著

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• 基因组学
• 数学
• 生物信息学
• 计算生物学
• 算法
• 数据分析
• 生物统计
• 郝柏林
• 科学计算
• 理论生物学

店铺： 和生源图书专营店

出版社： 上海科技教育出版社

ISBN：9787542863317

商品编码：29659740271

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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《生命密码的数字化解读：从统计学到计算生物学的探索之旅》 内容简介 本书旨在为读者构建一座从基础数学概念到前沿生物信息学应用的坚实桥梁。它不是一本传统意义上的遗传学教材，更侧重于揭示生命科学背后的数学逻辑和计算思维。全书内容围绕如何利用严谨的数学工具，对复杂的生物学现象，特别是基因组层面的信息进行量化、建模与分析展开。 第一部分：量化生命的基础——概率论与统计推断 生命过程的本质充满了随机性，对生命现象的理解离不开概率论的框架。本部分将深入浅出地介绍概率论的基本原理，包括随机变量、期望、方差以及常见概率分布（如二项分布、泊松分布和正态分布）在生物学问题中的应用。我们将探讨如何利用这些工具来描述基因频率的波动、突变事件的发生率，以及药物在人群中的反应差异。 统计推断是连接实验数据与生物学结论的关键步骤。本部分将详细阐述描述性统计在整理基因组数据中的作用，随后聚焦于推断性统计。读者将学习假设检验（Hypothesis Testing）的严谨流程，理解P值、置信区间的生物学意义。特别地，我们将讨论非参数检验在处理非正态分布的基因表达数据时的重要性，以及方差分析（ANOVA）如何用于比较不同处理组间的基因活性差异。本部分的难点将在于如何正确地解释统计显著性，并避免常见的统计误区，确保从数据中得出的生物学结论具有可靠性。 第二部分：基因组结构与信息论的交汇 基因组序列本身就是一种高度冗余且有序的信息载体。本部分将引入信息论的基本概念，如熵（Entropy）和互信息（Mutual Information），来量化DNA序列的复杂性和信息含量。我们将探讨如何用信息论的视角审视基因调控区域，例如启动子和增强子，它们通过特定的碱基组合编码了调控信号。 结构分析方面，本书将引入图论（Graph Theory）的基本概念，并将其应用于解析复杂的生物网络。基因调控网络、蛋白质相互作用网络以及代谢通路都可以被抽象为图结构。读者将学习如何计算网络的拓扑属性，例如中心性（Centrality）、聚类系数（Clustering Coefficient），以及如何利用这些数学指标来识别网络中的关键节点和功能模块。例如，通过识别网络中的“枢纽基因”（Hub Genes），可以推断出对整体系统影响最大的调控因子。 第三部分：序列比对与距离度量：进化史的数学重建 DNA序列的比较是理解生物进化和功能的基础。本部分的核心在于序列比对算法的数学原理。我们将详细剖析动态规划（Dynamic Programming）在全局比对（Needleman-Wunsch）和局部比对（Smith-Waterman）中的应用，强调如何通过构建代价矩阵和轨迹回溯来确定最优比对路径。 比对完成后，如何量化两个序列之间的“距离”或“差异”是下一个挑战。本书将介绍各种距离度量方法，从简单的Hamming距离到基于进化模型的核酸替换模型（如Jukes-Cantor、Kimura双参数模型）。这些模型基于马尔可夫过程，试图估算在进化过程中碱基替换的真实速率，从而推导出更准确的分子钟估计和系统发育关系。读者将学习如何应用这些模型来构建和解释系统发生树（Phylogenetic Trees），理解不同物种间的亲缘关系。 第四部分：高维数据分析与机器学习在基因组学中的应用 现代高通量测序技术产生了海量的、多变量的基因组数据，使得传统统计方法难以处理。本部分将转向高维数据分析和计算方法。主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD）将被介绍为降维的有力工具，用于可视化复杂的基因表达谱，并识别主要的变异来源。 随后，本书将逐步引入机器学习的基本思想，重点关注其在生物学分类和聚类中的应用。在监督学习方面，我们将探讨逻辑回归、支持向量机（SVM）在预测疾病风险或分类肿瘤亚型中的表现。在无监督学习方面，K-均值聚类（K-means）和层次聚类（Hierarchical Clustering）将被用于识别未知的细胞类型或基因表达模式。我们还会简要介绍判别分析（Discriminant Analysis）如何在基因组特征空间中找到最佳的分类边界。分析的重点在于模型的可解释性，即如何将复杂的数学模型输出反向翻译成具有生物学意义的洞察。 第五部分：随机过程与基因组动态模拟 基因组不是静态的，而是处于持续变异和选择的动态过程中。本部分将引入随机过程（Stochastic Processes）的概念，特别是马尔可夫链（Markov Chains），来模拟DNA序列的突变过程和基因频率的漂移。 我们将探讨群体遗传学中的经典模型，如Wright-Fisher模型，并展示如何使用随机模拟来观察在有限种群大小下，中性突变和选择压力如何共同作用于基因组，导致等位基因频率的变化。这部分内容要求读者具备一定的微分方程和离散时间过程的初步理解，但最终的侧重将是利用计算模拟来探索传统解析模型难以解决的复杂情景，如基因组重排或复杂繁殖模式下的遗传模式演化。 总结 《生命密码的数字化解读》旨在培养读者一种“计算生物学家”的思维方式。它强调数学工具的选择必须服务于特定的生物学问题，鼓励读者将抽象的数学公式转化为可检验的生物学假说。本书适合具有一定微积分和线性代数基础的生命科学专业学生、生物信息学初学者，以及任何对基因组背后的数学结构抱有浓厚兴趣的定量科学研究人员。通过对这些数学模型的深入理解，读者将能更有效地驾驭海量的现代生物数据，并更深刻地洞察生命的内在机制。

评分☆☆☆☆☆

“来自基因组的一些数学”——这句话听起来便有一种奇妙的碰撞感。我立刻想到的是，我们身体里每一条染色体、每一个基因，是否都遵循着某种精妙的数学法则？这是一种超越了化学反应和物理作用的更深层次的秩序吗？我设想，或许作者会从DNA的双螺旋结构入手，去探讨其中的几何学原理，或者分析基因序列中的统计学规律，比如碱基配对的概率，基因突变的频率分布等等。也许，这本书还会触及一些计算生物学的前沿话题，例如如何利用复杂的算法来解析海量的基因组数据，如何构建模型来预测疾病的发生风险，或者如何通过数学手段来追溯人类的起源和迁徙。我特别好奇，作者是否会提到信息论在基因组学中的应用，比如基因信息如何编码、传递和解码，这其中又蕴含着怎样的数学理论？这本书或许能为我们揭示，那些构成生命蓝图的数字和公式，是如何赋予我们独特性的，又是如何将我们与祖先和后代紧密联系在一起的。我希望，这本书能为我打开一扇全新的窗口，让我看到生命背后那些隐藏的数学之美。

评分☆☆☆☆☆

当我看到“来自基因组的一些数学”这个书名时，我的第一反应是，这绝对是一本能够拓展我认知边界的书。我通常会选择那些能够让我从不同角度审视世界的作品，而这本书恰恰满足了这一点。我对基因组学本身就抱有浓厚的兴趣，它涉及到生命的根本，而数学则是我一直以来着迷的语言，它能够精确地描述和解释自然界的规律。将这两者结合起来，我仿佛看到了一个充满无限可能的领域。我猜想，这本书或许不会像教科书那样枯燥乏味，而是会以一种更具故事性和启发性的方式来讲述数学在基因组学中的角色。我期待，作者能够用流畅的文笔，引导读者一步步深入到这个令人惊叹的交叉学科之中，去了解那些支撑着基因组研究的数学工具和理论。或许，书中会穿插一些有趣的案例，展示数学如何帮助科学家们解决实际的生物学难题，比如破解遗传疾病的根源，或者开发更有效的药物。我希望，这本书能让我更加深刻地理解，数学并非只是抽象的符号和公式，它更是洞察生命奥秘的一把钥匙。

评分☆☆☆☆☆

《来自基因组的一些数学》——这个名字本身就充满了引人遐想的空间。它让我感觉，这不仅仅是一本书，更像是一次邀请，邀请我去探索生命最深层的编码。我脑海中立刻浮现出，那些在浩瀚的基因序列中跳跃的字母，是否也遵循着某种不可见的数学韵律？我好奇，作者郝柏林教授会如何将抽象的数学概念，比如概率、统计、图论，甚至是更高级的代数和拓扑学，巧妙地编织进基因组学的研究之中。这本书会是一部关于“生命语言”的解读指南吗？它会揭示，我们身体里那些看似纷繁复杂的遗传信息，其实隐藏着简洁而优美的数学结构吗？我期待，作者能够用一种引人入胜的方式，打破学科壁垒，让像我这样的普通读者，也能领略到数学在理解生命本质过程中扮演的重要角色。这本书或许会让我看到，基因的传承、变异，以及物种的演化，都与数学有着千丝万缕的联系。我希望能在这本书中，找到一种全新的视角去认识我们自身，去感受生命科学和数学科学之间那令人着迷的对话。

评分☆☆☆☆☆

初次见到《来自基因组的一些数学》的书名，我脑中闪过的第一个念头便是，这会不会是一本“硬核”到让人望而却步的书？“基因组”这三个字本身就带着一丝科技的冷峻和专业的气息，再加上“数学”，仿佛预示着一场艰深的智力挑战。我曾尝试过阅读一些涉及交叉学科的读物，有的是过于浅显，泛泛而谈，未能深入；有的则是过于专业，对非本领域读者极不友好。因此，我怀着一种既期待又谨慎的心情来审视这本书。我希望能在这本书中找到一种巧妙的平衡，即既能触及基因组研究中的数学核心问题，又能以一种清晰易懂的方式呈现出来，让像我这样对数学和生物学都并非顶尖的读者也能有所收获。我设想，也许书中会用生动的比喻、形象的图示，来解释那些抽象的数学模型在基因组分析中的具体应用，比如如何用概率论来评估基因变异的可能性，或者如何用图论来描绘基因之间的相互作用网络。如果这本书能做到这一点，那它就不仅仅是一本关于数学和基因组的书，更是一本能够启发我们用全新视角去理解生命奥秘的指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名是《来自基因组的一些数学》，作者是郝柏林，ISBN号是9787542863317。 读到《来自基因组的一些数学》这个书名，我的脑海里立刻浮现出两种截然不同的画面。一方面，我联想到的是宏大叙事，是宇宙起源、生命演化那样深邃的哲学思考，仿佛这本书要带领我穿梭时空，探寻生命最本源的数学规律。另一方面，我又觉得它可能像一本严谨的学术专著，充斥着晦涩的公式和复杂的定理，需要我具备相当的数学功底才能窥其门径。然而，正是这种未知的吸引力，以及“基因组”这个与我们每个人息息相关的词汇，让我对它产生了浓厚的兴趣。我猜想，郝柏林教授或许能以一种别开生面的方式，将看似遥远的数学概念与我们身体里最微观的遗传信息联系起来，揭示隐藏在DNA螺旋中的数学之美。这本书会是解释“我们是谁，从哪里来”的数学语言吗？它会解答“生命是否遵循某种数学模型”的古老命题吗？还是它仅仅是关于统计学在基因测序中的应用？带着这些疑问，我迫不及待地想要翻开这本书，去探索作者脑海中那个将数学与基因组巧妙融合的世界。我期待着，这不仅仅是一次知识的获取，更是一场思维的启迪，一次关于生命本质的数学之旅。