• 
  生物分子网络的构...
  ￥101.12元

　　系统生物学是一门新兴的学科.它以系统的观点看待生物系统，把生物系统作为一个多尺度的动态的复杂系统.因而在研究中除了正常的生物学知识外，还需要图论(网络)、控制论以及动力系统理论.本书结合生物问题，介绍了与系统生物学有关的各种所需知识.

样章试读

• 暂时还没有任何用户评论

总计 0 个记录，共 1 页。 第一页 上一页 下一页 最末页

全部咨询(共0条问答)

• 暂时还没有任何用户咨询内容

总计 0 个记录，共 1 页。 第一页 上一页 下一页 最末页

用户名：	匿名用户
E-mail：
咨询内容：

• 目录
  《非线性动力学丛书》序
  前言
  绪论 1
  0.1 分子生物学简介 1
  0.1.1 DNA 1
  0.1.2 蛋白质 2
  0.1.3 从基因到蛋白质 2
  0.1.4 生物大分子在生命活动中的作用 5
  0.2 分子系统生物学研究的基本特征 5
  参考文献 9
  第1章 复杂网络 11
  1.1 复杂系统研究的概况 11
  1.1.1 耗散结构理论 11
  1.1.2 协同论 13
  1.1.3 复杂系统中的自适应性 17
  1.1.4 非线性共性——混純 20
  1.1.5 混沌控制、混沌同步与混沌边缘 27
  1.2 生物系统是复杂系统 31
  1.3 网络基础理论 33
  1.4 复杂系统建模一复杂网络 37
  1.5 生物网络特征的简介 43
  参考文献45
  第2章 化学反应动力学 50
  2.1 质量作用定律 50
  2.2 酶动力学（enzyme kinetics) 51
  2.2.1 Michaelis-Menten 法则 52
  2.2.2 可逆的催化反应 55
  2.2.3 Hill公式 56
  2.2.4 Species-Reaction(SR) Graph 简介 57
  参考文献58
  第3章 单调动力系统 59
  3.1 单调动力系统基础 59
  3.2 单调动力系统的动态与分解 61
  参考文献65
  第4章 基于生物数据的网络推导 66
  4.1 概述 66
  4.2 转录调控网络 67
  4.2.1 构建转录调控网络的常用数据 68
  4.2.2 转录调控网络重建 70
  4.3 转录后调控网络 79
  4.3.1 线性规划模型 79
  4.3.2 动力学模型 82
  4.3.3 分级网络模型 84
  4.4 转录调控网络模体 85
  4.5 常用生物网络分析和可视化软件 87
  4.5.1 CentiScaPe 88
  4.5.2 SNOW 88
  4.5.3 VisANT 88
  4.5.4 ChiBE 89
  4.5.5 Cytoscape 89
  4.5.6 Pajek 89
  4.5.7 FANMOD 89
  4.5.8 POINeT 89
  4.5.9 Osprey 90
  4.5.10 BioLayout Express3D 90
  4.6 小结 90
  参考文献90
  第5章 由进化论构建网络的方法 94
  5.1 用DD方法研究生物网络的度负关联性 94
  5.1.1 随机复制模型 95
  5.1.2 偏爱复制模型 96
  5.1.3 节点删除变异模型 98
  5.1.4 删边变异模型 100
  5.1.5 加边变异模型 102
  5.1.6 重组边变异模型 104
  5.2 DD方法构建具有综合生物网络特征的模型 106
  5.2.1 第一种方案 107
  5.2.2 第二种方案 109
  5.2.3 第三种方案 110
  5.2.4 第四种方案 111
  5.2.5 新的混合DD模型 115
  5.3 用DD方法构建平均场意义下的生物网络 116
  参考文献 129
  第6章 基于生物分子网络的知识发现 133
  6.1 网络模体 133
  6.1.1 转录调控网络中的网络模体 133
  6.1.2 转录后调控网络中的网络模体 137
  6.1.3 蛋白质相互作用网络中的模体和模块 141
  6.2 生物网络中的分层结构 143
  6.3 基于生物网络的知识挖掘 148
  6.3.1 人类疾病网络 148
  6.3.2 药物-粑蛋白网络 153
  6.3.3 小结 156
  参考文献 156
  第7章 细胞信号转导通路：建模和识别 158
  7.1 细胞信号转导 158
  7.2 信号转导网络建模 161
  7.2.1 微分方程模型 162
  7.2.2 Petri 网络模型 164
  7.2.3 布尔网络 165
  7.3 基于蛋白质相互作用网络的信号通路识别 166
  7.3.1 统计方法 166
  7.3.2 概率图模型 168
  7.3.3 优化方法 170
  7.4 信号途径的应用 186
  7.5 总结 188
  参考文献 188
  第8章 具有典型动力学性质的生物分子网络介绍 193
  8.1 具有平凡动力学特征的网络 193
  8.2 具有开关效应的网络 195
  8.2.1 单基因双稳系统 196
  8.2.2 双基因双稳系统 197
  8.2.3 高维生物系统中的多稳态 200
  8.2.4 更多平衡点的多稳态系统 201
  8.3 具有振荡效应的网络 203
  8.4 具有可激发性质的网络 206
  参考文献 210
  第9章 生物分子网络中的调控现象 213
  9.1 基因表达调控 213
  9.2 小 RNA 调控 217
  9.3 积分控制 225
  9.4 单调控制系统 226
  参考文献 228
  第10章 一些生命现象的网络分析例子 232
  10.1 细胞周期 232
  10.1.1 一类简单的通用模型 233
  10.1.2 一些常见的模型 240
  10.2 酵母细胞周期网络的离散和连续模型 240
  10.3 酵母细胞周期网络的随机模型 244
  10.4 生物节律 249
  10.4.1 果蝇的生物钟 249
  10.4.2 蓝藻生物钟 252
  10.4.3 哺乳动物生物钟 253
  10.5 哺乳动物节律的网络模型 258
  10.6 细胞通信和细胞同步行为研究 268
  10.7 适应性模型 273
  参考文献 281