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系统生物学的网络分析方法 版权信息
- ISBN：9787560635385
- 条形码：9787560635385 ; 978-7-5606-3538-5
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
系统生物学的网络分析方法 内容简介
生物系统通常是一个复杂网络，它可以理解成任何与生物系统有关的网络，包括蛋白质相互作用网络、基因调控网络、代谢网络、信号传导网络、生物进化网络，以及人工神经网络、食物链网络等。《系统生物学中的网络分析方法》主要关注的是与生物信息学相关的生物网络和受生物网络启发的计算模型。 《系统生物学中的网络分析方法》从信息科学的视角来分析生物网络，可对具有计算背景的生物信息学入门研究人员有所帮助，也有助于具有生物背景的研究人员理解、掌握各种生物网络软件。 《系统生物学中的网络分析方法》可作为本科高年级或研究生相关课程的参考书，也可用于指导相关的数学建模比赛。
系统生物学的网络分析方法 目录
**章 生物信息学和系统生物学基础知识
1．1 基本概念
1．2 中心法则
1．3 表观遗传学
1．3．1 非编码RNA
1．3．2 microRNA
1．3．3组蛋白修饰
1．4 系统生物学
1．4．1 生物系统与生物网络
1．4．2 系统生物学语言SBM
1．5 本章小结
第二章 网络化建模的基本知识
2．1 马尔科夫模型
2．1．1 简述
2．1．2 举例分析
2．2 隐马尔科夫模型
2．2．1 简介
2．2．2 HMM的改进
2．2．3 隐马尔科夫模型算法
2．3 贝叶斯网络模型
2．3．1 贝叶斯网络的基本概念
2．3．2 贝叶斯网络定理
2．3．3 贝叶斯网络的拓扑结构
2．3．4 简单的贝叶斯网络的例子
2．4 Petri网的构建和应用
2．4．1 Petri网简介
2．4．2 Petri网的数学定义和特点
2．4．3 Petri网的应用
2．4．4 Petri网的行为特征
2．4．5 Pet网的性能分析
2．5 布尔网络的构建
2．5．1 布尔网络简介
2．5．2 布尔网络的状态
2．5．3 布尔网络动态行为研究
2．6 网络比对的模型和算法
2．7 网络聚类的模型和算法
2．8 网络可视化软件介绍
2．8．1 Pajek简介
2．8．2 Pajek数据对象
2．8．3 Pajek实例演示
2．8．4 Pajek常用功能介绍
2．9 本章小结
第三章 大规模网络化数据的处理方法
3．1 图问题概论
3．2 图问题的研究领域及算法
3．2．1 图的基本分析
3．2．2 图的匹配
3．2．3 图数据中的关键字查询
3．2．4 频繁模式挖掘
3．2．5 图的聚类
3．2．6 图的分类
3．2．7 社交网络分析
3．3 图分析的发展——大数据
时代的到来
3．4 单机分析工具
3．4．1 Pajek
3．4．2 UINET
3．4．3 NetworkX
3．4．4 NetMiner 3
3．5 大图分析——分布式图
计算模型介绍
3．5．1 MR-BSt
3．5．2 GraphIab
3．5．3 GraphBuilder
3．6 本章小结
第四章 蛋白质相互作用网络的建模与分析
4．1 问题描述
4．2 相关研究
4．2．1 实验方法
4．2．2 计算生物学方法
4．2．3 蛋白质相互作用的评估
4．2．4 可信度的评估和提高
4．2．5 蛋白质相互作用网络全局拓扑结构的度量准则
4．2．6 蛋白质相互作用网络的局部结构特点
4．2．7 具有生物学意义的子网
4．2．8 蛋白质相互作用网络研究面临的困难与挑战
4．2．9 一些蛋白质相互作用的数据库
4．3 确定蛋白质相互作用网络的计算方法
4．3．1 基于基因组信息的方法
4．3．2 基于进化信息的方法
4．3．3 基于蛋白质结构的方法
4．3．4 基于氨基酸序列的方法
4．3．5 基于自然语言处理的文献挖掘方法
4．3．6 基于机器学习方法预测蛋白质相互作用
4．4 蛋白质相互作用数据可靠性评价
4．4．1 相似性评价指标
4．4．2 有效性评价指标
4．5 本章小结
第五章 基因调控网络的建模与分析
5．1 简介
5．2 基因调控网络
5．3 布尔网络模型
5．3．1 普通布尔网络
5．3．2 概率布尔网络
5．4 数学建模
5．4．1 线性组合模型
5．4．2 加权矩阵模型
5．4．3 微分方程模型
5．5 贝叶斯网络模型
5．5．1 静态贝叶斯网络模型
5．5．2 动态贝叶斯网络模型
5．6 基因调控网络各种构建模型的比较
5．7 本章小结
第六章 表观遗传网络的建模与分析
6．1 简介
6．2 microRNA与疾病的网络关系构建
6．2．1 数据获取与数据库构建
6．2．2 网络构建与数据分析
6．3 基于布尔网络的microRNA挖掘
6．3．1 构建microRNA网络的理论依据
6．3．2 microRNA靶基因预测数据分析
6．3．3 布尔型microRNA网络的构建与分析
6．3．4 布尔型phenome-microRN．Aome网络的构建
6．3．5 基于布尔型网络的疾病microRNA挖掘算法
6．4 基于权重网络的microRNA挖掘
6．4．1 权重型microRNA网络的构建算法
6．4．2 权重型phenome-microRNAome网络的构建
6．5 组蛋白修饰与选择性剪切外显子表达间的调控网络
6．5．1 简介
6．5．2 基于贝叶斯网络的组蛋白调控网络构建
6．5．3 组蛋白修饰与外显子表达间调控网络
6．5．4 生物验证及分析
6．6 非稳态组蛋白修饰调控网络构建方法研究
6．6．1 hmDBN模型及结构学习算法
6．6．2 数据测试与分析
6．6．3 结果验证
6．7 本章小结
第七章 进化树与进化网络的建模方法
7．1 进化树
7．1．1 分子数据
7．1．2 DNA进化
7．1．3 进化模型
7．2 常见的进化树构建算法
7．2．1 距离法
7．2．2 *大简约法
7．2．3 *大似然法
7．2．4 算法比较
7．3 基于邻接法的分支交换操作
7．3．1 NNI、SPR、TBR和p-ECR搜索能力分析
7．3．2 p-ECRN．J操作
7．4 基于PS的进化树构建算法
7．5 结合QP和邻接法的进化树构建算法
7．5．1 QP算法
7．5．2 邻接法
7．5．3 QPNJ算法
7．6 基于同伦方法的SEM算法
7．6．1 *大似然法和SEM算法
7．6．2 基于同伦方法的SEM算法推导
7．6．3 敛性证明
7．7 进化网
7．7．1 有根系统发生网络构建方法
7．7．2 有根系统发生网络空间上测度的定义
7．8 本章小结
第八章 神经网络启发的计算模型
8．1 引言
8．2 生物神经网络
8．2．1 生物神经元及其模型
8．2．2 生物神经元的功能特性
8．2．3 神经元之间的信息传递
8．3 人工神经网络
8．3．1 人工神经网络的发展
8．3．2 人工神经网络的应用领域及发展前景
8．3．3 人工神经网络的基本特性
8．4 人工神经网络的建模基础
8．4．1 人工神经元模型
8．4．2 人工神经网络拓扑结构类型
8．4．3 人工神经网络信息流向类型
8．4．4 神经网络的学习
8．5 感知器神经网络
8．5．1 单层感知器
8．5．2 多层感知器
8．5．3 基于B-F算法的多层感知器模型
8．5．4．多层感知器的主要能力
8．6 自组织神经网络
8．6．1 自组织映射模型
8．6．2 自组织竞争过程
8．6．3 ART网络
8．6．4 反馈神经网络
8．7 本章小结
第九章 细胞网络启发的计算模型
9．1 引言
9．1．1 细胞
9．1．2 细胞自动机
9．1．3 Conway的生命游戏Game of Life
9．1．4．宇宙就是一个极其复杂的细胞自动机
9．1．5 现代细胞自动机的应用
9．2 膜计算
9．2．1 标准P系统
9．2．2 细胞型膜系统
9．2．3 组织型膜系统
9．3 细菌智能算法
9．3．1 细菌的觅食行为
9．3．2 细菌的趋药性
9．3．3 细菌群体的适应性决策原理：启发机器人设计
9．4 原始细胞网络
9．5 本章小结
第十章 生物社会网络启发的计算模型
10．1 引言
10．2 对鸟群网络的研究
10．3 对蚁群的研究
10．3．1 蚂蚁的觅食行为
10．3．2 孵化分类启发
10．3．3 协作运输启发
10．3．4 劳动分工启发
10．4 对鱼群的研究
10．5 对蜂群的研究
lO．5．1 蜜蜂繁殖
10．5．2 蜜蜂采蜜
10．6 对青蛙群体的研究
10．7 本章小结
1．1 基本概念
1．2 中心法则
1．3 表观遗传学
1．3．1 非编码RNA
1．3．2 microRNA
1．3．3组蛋白修饰
1．4 系统生物学
1．4．1 生物系统与生物网络
1．4．2 系统生物学语言SBM
1．5 本章小结
第二章 网络化建模的基本知识
2．1 马尔科夫模型
2．1．1 简述
2．1．2 举例分析
2．2 隐马尔科夫模型
2．2．1 简介
2．2．2 HMM的改进
2．2．3 隐马尔科夫模型算法
2．3 贝叶斯网络模型
2．3．1 贝叶斯网络的基本概念
2．3．2 贝叶斯网络定理
2．3．3 贝叶斯网络的拓扑结构
2．3．4 简单的贝叶斯网络的例子
2．4 Petri网的构建和应用
2．4．1 Petri网简介
2．4．2 Petri网的数学定义和特点
2．4．3 Petri网的应用
2．4．4 Petri网的行为特征
2．4．5 Pet网的性能分析
2．5 布尔网络的构建
2．5．1 布尔网络简介
2．5．2 布尔网络的状态
2．5．3 布尔网络动态行为研究
2．6 网络比对的模型和算法
2．7 网络聚类的模型和算法
2．8 网络可视化软件介绍
2．8．1 Pajek简介
2．8．2 Pajek数据对象
2．8．3 Pajek实例演示
2．8．4 Pajek常用功能介绍
2．9 本章小结
第三章 大规模网络化数据的处理方法
3．1 图问题概论
3．2 图问题的研究领域及算法
3．2．1 图的基本分析
3．2．2 图的匹配
3．2．3 图数据中的关键字查询
3．2．4 频繁模式挖掘
3．2．5 图的聚类
3．2．6 图的分类
3．2．7 社交网络分析
3．3 图分析的发展——大数据
时代的到来
3．4 单机分析工具
3．4．1 Pajek
3．4．2 UINET
3．4．3 NetworkX
3．4．4 NetMiner 3
3．5 大图分析——分布式图
计算模型介绍
3．5．1 MR-BSt
3．5．2 GraphIab
3．5．3 GraphBuilder
3．6 本章小结
第四章 蛋白质相互作用网络的建模与分析
4．1 问题描述
4．2 相关研究
4．2．1 实验方法
4．2．2 计算生物学方法
4．2．3 蛋白质相互作用的评估
4．2．4 可信度的评估和提高
4．2．5 蛋白质相互作用网络全局拓扑结构的度量准则
4．2．6 蛋白质相互作用网络的局部结构特点
4．2．7 具有生物学意义的子网
4．2．8 蛋白质相互作用网络研究面临的困难与挑战
4．2．9 一些蛋白质相互作用的数据库
4．3 确定蛋白质相互作用网络的计算方法
4．3．1 基于基因组信息的方法
4．3．2 基于进化信息的方法
4．3．3 基于蛋白质结构的方法
4．3．4 基于氨基酸序列的方法
4．3．5 基于自然语言处理的文献挖掘方法
4．3．6 基于机器学习方法预测蛋白质相互作用
4．4 蛋白质相互作用数据可靠性评价
4．4．1 相似性评价指标
4．4．2 有效性评价指标
4．5 本章小结
第五章 基因调控网络的建模与分析
5．1 简介
5．2 基因调控网络
5．3 布尔网络模型
5．3．1 普通布尔网络
5．3．2 概率布尔网络
5．4 数学建模
5．4．1 线性组合模型
5．4．2 加权矩阵模型
5．4．3 微分方程模型
5．5 贝叶斯网络模型
5．5．1 静态贝叶斯网络模型
5．5．2 动态贝叶斯网络模型
5．6 基因调控网络各种构建模型的比较
5．7 本章小结
第六章 表观遗传网络的建模与分析
6．1 简介
6．2 microRNA与疾病的网络关系构建
6．2．1 数据获取与数据库构建
6．2．2 网络构建与数据分析
6．3 基于布尔网络的microRNA挖掘
6．3．1 构建microRNA网络的理论依据
6．3．2 microRNA靶基因预测数据分析
6．3．3 布尔型microRNA网络的构建与分析
6．3．4 布尔型phenome-microRN．Aome网络的构建
6．3．5 基于布尔型网络的疾病microRNA挖掘算法
6．4 基于权重网络的microRNA挖掘
6．4．1 权重型microRNA网络的构建算法
6．4．2 权重型phenome-microRNAome网络的构建
6．5 组蛋白修饰与选择性剪切外显子表达间的调控网络
6．5．1 简介
6．5．2 基于贝叶斯网络的组蛋白调控网络构建
6．5．3 组蛋白修饰与外显子表达间调控网络
6．5．4 生物验证及分析
6．6 非稳态组蛋白修饰调控网络构建方法研究
6．6．1 hmDBN模型及结构学习算法
6．6．2 数据测试与分析
6．6．3 结果验证
6．7 本章小结
第七章 进化树与进化网络的建模方法
7．1 进化树
7．1．1 分子数据
7．1．2 DNA进化
7．1．3 进化模型
7．2 常见的进化树构建算法
7．2．1 距离法
7．2．2 *大简约法
7．2．3 *大似然法
7．2．4 算法比较
7．3 基于邻接法的分支交换操作
7．3．1 NNI、SPR、TBR和p-ECR搜索能力分析
7．3．2 p-ECRN．J操作
7．4 基于PS的进化树构建算法
7．5 结合QP和邻接法的进化树构建算法
7．5．1 QP算法
7．5．2 邻接法
7．5．3 QPNJ算法
7．6 基于同伦方法的SEM算法
7．6．1 *大似然法和SEM算法
7．6．2 基于同伦方法的SEM算法推导
7．6．3 敛性证明
7．7 进化网
7．7．1 有根系统发生网络构建方法
7．7．2 有根系统发生网络空间上测度的定义
7．8 本章小结
第八章 神经网络启发的计算模型
8．1 引言
8．2 生物神经网络
8．2．1 生物神经元及其模型
8．2．2 生物神经元的功能特性
8．2．3 神经元之间的信息传递
8．3 人工神经网络
8．3．1 人工神经网络的发展
8．3．2 人工神经网络的应用领域及发展前景
8．3．3 人工神经网络的基本特性
8．4 人工神经网络的建模基础
8．4．1 人工神经元模型
8．4．2 人工神经网络拓扑结构类型
8．4．3 人工神经网络信息流向类型
8．4．4 神经网络的学习
8．5 感知器神经网络
8．5．1 单层感知器
8．5．2 多层感知器
8．5．3 基于B-F算法的多层感知器模型
8．5．4．多层感知器的主要能力
8．6 自组织神经网络
8．6．1 自组织映射模型
8．6．2 自组织竞争过程
8．6．3 ART网络
8．6．4 反馈神经网络
8．7 本章小结
第九章 细胞网络启发的计算模型
9．1 引言
9．1．1 细胞
9．1．2 细胞自动机
9．1．3 Conway的生命游戏Game of Life
9．1．4．宇宙就是一个极其复杂的细胞自动机
9．1．5 现代细胞自动机的应用
9．2 膜计算
9．2．1 标准P系统
9．2．2 细胞型膜系统
9．2．3 组织型膜系统
9．3 细菌智能算法
9．3．1 细菌的觅食行为
9．3．2 细菌的趋药性
9．3．3 细菌群体的适应性决策原理：启发机器人设计
9．4 原始细胞网络
9．5 本章小结
第十章 生物社会网络启发的计算模型
10．1 引言
10．2 对鸟群网络的研究
10．3 对蚁群的研究
10．3．1 蚂蚁的觅食行为
10．3．2 孵化分类启发
10．3．3 协作运输启发
10．3．4 劳动分工启发
10．4 对鱼群的研究
10．5 对蜂群的研究
lO．5．1 蜜蜂繁殖
10．5．2 蜜蜂采蜜
10．6 对青蛙群体的研究
10．7 本章小结
展开全部
系统生物学的网络分析方法 节选
《系统生物学中的网络分析方法》： 在与活化启动子区域相关的调控网络中，和许多现有实验结论一致的是：H3K4me3都被放在了网络的中心位置，它与多种修饰之间都存在调控关系。H3K4me3已经被报道是一种强转录活化修饰，该修饰可能是一种可以被记忆的标记，它可以加强被标记基因未来的组蛋白修饰水平以及转录。我们的模型预测H3K4me3在H3K4me1和H3K4me2的下游，这显示出了一种在H3K4的单甲基化、二甲基化和三甲基化之间的动态平衡效果。此外，该修饰还在CTCF、H2A.Z和RNAPII的上游。很多实验都已经说明了trxG复合体（负责催化H3K4me3）与RNAPII之间的因果关系。例如，在果蝇体内，trxG基因kis的突变会导致转录延长中RNAPII的水平明显下降。在老鼠体内，与trx相对应的基因Mll1会影响RNAPII的结合以及RNAPII在Hora9基因启动子区域的分布。此外，隔离子CTCF和反沉默子H2A.Z都和基因表达之间存在着很强的相关性，而我们的模型显示CTCF和H2A.Z都受到H3K4me3、RNAPII和H3K4me2的影响，文献已经报道这两种因子都富集在隔离子位点区域，它们可以起到限制基因活化延伸的作用。 ……
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