數學與21世紀生物學

數學與21世紀生物學

《數學與21世紀生物學》是由清華大學出版社於2015年4月21日出版的圖書。

基本介紹

  • 中文名:數學與21世紀生物學
  • 作者:美國能源部計算生物學項目數學科學研究委員會、美國國家學術院國家研究委員會
  • 譯者:邵偉文
  • 出版社:清華大學出版社
  • 出版時間:2015年4月21日
  • 定價:39 元
  • ISBN:9787302395485
圖書簡介,前言,目錄,

圖書簡介

本書是美國數學和生物學界各領域科學家聯合開展研究的重要成果。書中全面總結了近年來數學生物學的研究現狀和研究動態,前瞻性地提出了數學與生物學的交叉學科前沿的發展趨勢與未來研究方向。本書對於我國數學生物學領域的科研人員、高校師生、科技管理者、政府科研投資決策者洞悉數學生物學科學發展規律、了解數學生物學前沿領域和重點方向及開展科技創新等有重要的參考價值。

前言

本報告是受美國能源部(Department of Energy,DOE)高級科學計算研究辦公室(Office of Advanced Scientific Computing Research,OASCR)的委託撰寫的。該辦公室肩負著多方面的責任,將數學和計算套用於對能源部很重要的各個科學領域。該辦公室負責向委員會尋求指定的建議:
本研究將為美國能源部的數學科學研究活動提供建議,使科學研究能夠有效地利用現有的大量基因組信息,並有效地收集利用更大量和更多樣化的即將生成的結構性和功能性基因組信息。這些建議的研究活動應該既涵蓋目前的科研需要,也包括一些可能通向未來的創新方法的高風險研究。
在與OASCR官員們的多次討論中,其意圖變得很明顯,即要贊助廣泛的、基於科學角度的機遇,這些機遇現在就在數學科學和生物前言數學與21世紀生物學學的交叉領域。這裡的“數學科學”是廣義的定義,包括統計學、計算科學和所有套用數學領域計算機科學與通信委員會即將完成的一份美國國家科學院報告將論述計算機科學和生物學交叉領域。。儘管在將數學科學套用到物理科學方面能源部是一個有深厚根基的機構,並且在選定的生物學套用如蛋白質結構測定和基因組測序方面是一個先驅,但是這並不表示委員會只分析具體的能源部計畫或者是把自己限制在能源部現有項目的界限之內。因此,這些建議只是一般性的說明,並且適用於任何一個資助機構的項目,包括但並不限於美國能源部,這些資助機構的任務圍繞數學科學、生物學以及這些領域的相互作用實施。委員會一直非常努力地工作,為這些機構組織正準備支持的科學研究提供相關的有事實依據的指導。
按照NRC(美國國家研究理事會)下屬報告審查委員會批准的程式,本報告已經以草稿形式通過了那些因其不同的視角和技術專長而被選出的人員的審查。這種獨立審查的目的是為了提供坦誠的批評性意見,這將有助於機構發表的報告理由儘可能充分,並保證本報告對該研究委託的客觀判斷、證據和反饋符合機構標準。對這些審查意見和草稿保密是為了保護審議過程的完整性。我們要感謝以下人員對本報告的審查:
James Collins,波士頓大學;
Terry Gaasterland,洛克菲勒大學
David Haussler,加州大學聖塔克魯斯分校;
Douglas Lauffenburger,麻省理工學院
Simon Levin,普林斯頓大學
雖然以上所列的審查人員提供了許多建設性的意見,但是並沒有要求他們支持本報告中的結論或建議,他們也沒有看到報告發布之前的最終稿。本報告的審查是由德克薩斯州農工大學的Ronald Douglas監督的。在美國國家研究理事會任命下,他負責確保這份報告的獨立審查是按照機構程式進行的,並確保認真參考了所有的審查意見。本編寫委員會和機構對本報告的最終內容擁有完全的解釋權。
此外,委員會感謝Mark Daly、Avner Friedman和Alan Perelson在本研究過程中給出的意見和建議。

目錄

執行摘要1
建議2
建議的理由5
生物學的首要地位10
不可預測性12
未來前景131領域的性質15
引言15
數學與生物學的交叉16
近年來有什麼變化?19
計算生物學問題困難的原因是什麼?25
數學與生物科學成功互動的常見因素27
為改善兩個領域的利益協作打好基礎31
本報告的結構37
參考文獻382歷史上的成功40
種群生物學的開端40
通過同源性推斷基因功能42
種群進化過程45
建模47
醫學和生物學成像48
總結50
參考文獻503了解分子53
引言53
數學生物學關係54
分子的數學套用領域57
序列分析57
結構分析60
動力學64
相互作用65
未來方向67
參考文獻694了解細胞71
引言71
這些問題的範例73
細胞結構76
細胞網路及其功能的發現79
從網路到細胞功能83
從細胞到組織90
數據整合94
生物學方面的考慮96
未來方向99
參考文獻1015了解生物體117
心臟生理學119
信息處理125
內分泌生理學127
形態發生和模式生成128
運動132
癌症133
針對靶向腫瘤細胞的治療輸送134
藥物作用的機制134
細胞群體的生長和分化134
抗性的發展135
HIV1感染的體內動力學136
未來方向138
參考文獻1396了解種群148
種群遺傳學148
種群的生態方面155
生態學與進化論的綜合158
參考文獻1607了解群落和生態系統165
計算174
未來方向176
參考文獻1848橫切主題195
“小n,大P”問題195
發現基因表達數據中的模式197
有監督學習200
無監督學習203有序系統的分析205
隱馬爾可夫模型在DNA、RNA和蛋白質序列分析
中的套用206
序列譜隱馬爾可夫模型207
基因發現中的隱馬爾可夫模型209
蒙特卡羅方法在計算生物學中的套用211
模體發現中的吉布斯採樣212
調控網路的推斷213
蛋白質構象採樣214
目前引入的數學主題的經驗教訓215
低級數據的處理216
結束語220
參考文獻221

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