数学与21世纪生物学

图书标准信息

• 作者 美国能源部计算生物学项目数学科学研究委员 著
• 出版社 清华大学出版社
• 出版时间 2015-04
• 版次 1
• ISBN 9787302395485
• 定价 39.00元
• 装帧 平装
• 开本 32开
• 纸张 胶版纸
• 页数 232页
• 字数 158千字

【内容简介】

　　《数学与21世纪生物学》是受美国能源部（DOE）高级科学计算研究办公室（OASCR）的委托著述的。目的是把数学和计算应用于对能源部很重要的各个科学领域。该研究将建议美国能源部的数学科学研究活动，使科学能够有效地利用大量现有的基因组信息以及目前正在生成的结构性和功能性基因组信息的更大、更多样化的收集。这些建议的研究活动应该既涵盖目前的科研需要，也包括一些可能引发未来的创新方法的高风险研究。

【目录】

执行摘要

　建议

　建议的理由

　　生物学的首要地位

　　不可预测性

　未来前景

1　领域的性质

　引言

　数学与生物学的交叉

　近年来有什么变化？

　计算生物学问题困难的原因是什么？

　数学与生物科学成功互动的常见因素

　为改善两个领域的利益协作打好基础

　本报告的结构

　参考文献

2　历史上的成功

　种群生物学的开端

　通过同源性推断基因功能

　种群进化过程

　建模

　医学和生物学成像

　总结

　参考文献

3　了解分子

　引言

　数学生物学关系

　分子的数学应用领域

　　序列分析

　　结构分析

　　动力学

　　相互作用

　未来方向

　参考文献

4　了解细胞

　引言

　这些问题的范例

　细胞结构

　细胞网络及其功能的发现

　从网络到细胞功能

　从细胞到组织

　数据整合

　生物学方面的考虑

　未来方向

　参考文献

5　了解生物体

　心脏生理学

　循环生理学

　呼吸生理学

　信息处理

　内分泌生理学

　形态发生和模式生成

　运动

　癌症

　　针对靶向肿瘤细胞的治疗输送

　　药物作用的机制

　　细胞群体的生长和分化

　　抗性的发展

　HIV-1感染的体内动力学

　未来方向

　参考文献

6　了解种群

　种群遗传学

　种群的生态方面

　生态学与进化论的综合

　参考文献

7　了解群落和生态系统

　计算

　未来方向

　参考文献

8　横切主题

　“小n，大P”问题

　发现基因表达数据中的模式

　　有监督学习

　　无监督学习

　有序系统的分析

　　隐马尔可夫模型在DNA、RNA和蛋白质序列分析中的应用

　　序列谱隐马尔可夫模型

　　基因发现中的隐马尔可夫模型

　蒙特卡罗方法在计算生物学中的应用

　　模体发现中的吉布斯采样

　　调控网络的推断

　　蛋白质构象采样

　目前引入的数学主题的经验教训

　低级数据的处理

　结束语

　参考文献