系统生物学导论：生物回路的设计原理
目 录内容简介
第1章 绪论1
进一步阅读2
第2章 转录网络：基本概念3
2.1 引言3
2.2 细胞的认知问题4
2.3 转录网络中的元件5
2.3.1 时间尺度分离7
2.3.2 边上的符号：激活剂和阻抑物9
2.3.3 边上的数字：输入函数9
2.3.4 逻辑输入函数：一个理解网络动力学的简单框架11
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第2章 转录网络：基本概念3
2.1 引言3
2.2 细胞的认知问题4
2.3 转录网络中的元件5
2.3.1 时间尺度分离7
2.3.2 边上的符号：激活剂和阻抑物9
2.3.3 边上的数字：输入函数9
2.3.4 逻辑输入函数：一个理解网络动力学的简单框架11
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《系统生物学导论：生物回路的设计原理》首次对系统生物学研究工作的核心和细节进行深入阐述，为直观理解生物学中一般原理建立了基础。全书内容编排体现了下列特色：对网络模体等新的理论研究成果做了细致深入的阐述，指出了系统生物学的核心内容和实践方法；阐明了转录调控、信号转导、发育网络中的基本回路；
检测了鲁棒性原理；
清晰地说明了如何用进化优化来理解最优回路设计；
仔细考虑了动力学校正和其他机制是如何使生物信息处理中的误差减到最少的；
包括了习题、问题的解答以及关于背景材料的附录。
《系统生物学导论：生物回路的设计原理》对于初涉系统生物学研究的读者理解和领会这门学科的内涵会有很大帮助，可以作为系统生物学研究的热门参考书，更可作为相关学科的…
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检测了鲁棒性原理；
清晰地说明了如何用进化优化来理解最优回路设计；
仔细考虑了动力学校正和其他机制是如何使生物信息处理中的误差减到最少的；
包括了习题、问题的解答以及关于背景材料的附录。
《系统生物学导论：生物回路的设计原理》对于初涉系统生物学研究的读者理解和领会这门学科的内涵会有很大帮助，可以作为系统生物学研究的热门参考书，更可作为相关学科的…
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第1章 绪论1
进一步阅读2
第2章 转录网络：基本概念3
2.1 引言3
2.2 细胞的认知问题4
2.3 转录网络中的元件5
2.3.1 时间尺度分离7
2.3.2 边上的符号：激活剂和阻抑物9
2.3.3 边上的数字：输入函数9
2.3.4 逻辑输入函数：一个理解网络动力学的简单框架11
2.3.5 多维输入函数调控具有几个输入的基因12
2.3.6 小结12
2.4 简单基因调控的动力学和响应时间14
2.4.1 稳定蛋白质的响应时间是一个细胞世代16
进一步阅读16
习题17
第3章 自身调节：一种网络模体20
3.1 引言20
3.2 模式、随机化网络及网络模体21
3.2.1 与随机化网络比较发现网络模体22
3.3 自身调节：一种网络模体22
3.4 负自身调节网络加快基因回路的响应时间24
3.5 负自身调节可增强生成速率波动的鲁棒性27
3.5.1 正自身调节延缓响应且能导致双稳态28
3.6 总结29
进一步阅读29
习题29
第4章 前馈环网络模体32
4.1 引言32
4.2 子图在随机网络中出现的次数32
4.3 前馈环是一个网络模体35
4.4 前馈环基因回路的结构36
4.5 具有逻辑“与”的协调-1型FFL的动力学39
4.6 C1-FFL是一个信号敏感的延迟元件40
4.6.1 在Sx的ON跳变后的延迟40
4.6.2 在Sx的OFF跳变后没有延迟41
4.6.3 C1-FFL是一个信号敏感的延迟元件41
4.6.4 信号敏感延迟能防止短暂的输入波动42
4.6.5 大肠杆菌的阿拉伯糖系统中的信号敏感延迟43
4.6.6 “或”门C1-FFL对Sx的OFF跳变是信号敏感延迟的46
4.6.7 小结46
4.7 非协调-1型FFL46
4.7.1 非协调FFL的结构46
4.7.2 I1-FFL的动力学：一个脉冲发生器47
4.7.3 I1-FFL加快了响应时间49
4.7.4 响应加速是信号敏感的50
4.7.5 I1-FFL动力学的实验研究50
4.7.6 加快响应的三种方法（小结）51
4.8 为什么有些FFL类型是稀有的？52
4.8.1 I1-FFL的稳态逻辑：Sy能开启高表达52
4.8.2 I4-FFL，一个稀有的选择回路，拥有简化的功能性53
4.9 FFL的趋同进化55
4.1 0总结56
进一步阅读57
习题57
第5章 时间程序与转录网络的整体结构61
5.1 引言61
5.2 单输入模块（SIM）网络模体61
5.3 SIM可产生表达的时间程序63
5.4 网络模体的拓扑泛化66
5.5 多输出FFL能产生FIFO时间顺序69
5.5.1 多输出FFL也可作为每个输出的持续检测器72
5.6 信号整合和组合调控：双扇和致密重叠调节子73
5.7 网络模体及感觉转录网络的整体结构74
进一步阅读77
习题78
第6章 发育、信号转导及神经网络中的网络模体80
6.1 引言80
6.2 发育转录网络中的网络模体81
6.2.1 用于决策的双结点正反馈环81
6.2.2 调节反馈和被调节反馈83
6.2.3 长转录级联和发育的时间选择84
6.2.4 枯草杆菌孢子形成网络中连锁的前馈环85
6.3 信号转导网络中的网络模体87
6.4 利用多层感知机的信号处理88
6.4.1 蛋白激酶感知机的玩具模型89
6.4.2 多层感知机可以执行复杂的计算93
6.5 复合网络模体：负反馈和振荡器模体96
6.6 秀丽隐杆线虫神经元网络中的网络模体100
6.6.1 神经元网络中的多输入前馈环104
6.6.2 秀丽隐杆线虫神经元网络中的多层感知机105
6.7 总结107
进一步阅读108
习题109
第7章 蛋白质回路的鲁棒性：细菌趋化性的例子114
7.1 鲁棒性准则114
7.2 细菌趋化性，或细菌是如何思考的115
7.2.1 趋化性行为115
7.2.2 响应和正合适应116
7.3 大肠杆菌的趋化性蛋白质回路118
7.3.1 引诱剂降低X的活性120
7.3.2 修饰增强X的活性，而缓慢的修饰就会导致适应性120
7.4 解释正合适应性的两种模型：鲁棒和微调121
7.4.1 微调模型121
7.4.2 正合适应的Barkai-Leibler鲁棒机制123
7.4.3 鲁棒适应和积分反馈126
7.4.4 实验显示正合适应是鲁棒的，而稳态活性和适应时间则是微调的126
7.5 细菌趋化性的特异性和鲁棒性127
进一步阅读128
习题129
第8章 发育中的鲁棒模式形成133
8.1 引言133
8.2 指数型形态发生素剖面是非鲁棒的134
8.3 通过自增强形态发生素降解来增强鲁棒性136
8.4 为鲁棒模式形成提供降解反馈的网络模体138
8.5 鲁棒性原理可以辨别果蝇模式形成的机制139
进一步阅读144
补充读物144
习题144
第9章 动力学校正146
9.1 引言146
9.2 遗传密码的动力学校正可以减少分子识别的差错率147
9.2.1 平衡结合不能解释翻译的精确性148
9.2.2 动力学校正可以显著地减少差错率150
9.3 免疫系统的自身和非自身识别151
9.3.1 平衡结合不能解释免疫识别的低差错率152
9.3.2 动力学校正提高T细胞识别的精确度154
9.4 动力学校正可能发生于细胞中不同的识别过程155
进一步阅读156
习题157
第10章 最优的基因回路设计160
10.1 引言160
10.2 在恒定条件下蛋白质的最优表达水平161
10.2.1 LacZ蛋白的收益162
10.2.2 LacZ蛋白的成本162
10.2.3 适应度函数与最优表达水平163
10.2.4 实验室进化实验表明细胞在几百个世代之内达到最优的LacZ水平164
10.3 调节还是不调节：在可变环境中的最优调节166
10.4 前馈环网络模体的环境选择168
10.5 总结172
进一步阅读172
习题173
第11章 基因调控的需求规则178
11.1 引言178
11.2 SAVAGEAU需求规则179
11.2.1 大肠杆菌中需求规则存在的证据180
11.2.2 需求规则的突变解释182
11.2.3 突变体选择讨论的问题182
11.3 基于最小装载误差的基因调控规则183
11.4 最优调控下的选择压力184
11.5 多调节物系统中的需求规则185
11.6 总结189
进一步阅读191
习题191
第12章 结束语：生物学中的简单性193
附录A基因的输入函数：Michaelis-Menten与Hill方程199
A.1 阻抑物与启动子的结合199
A.2 阻抑物蛋白质与诱导物的结合：Michaelis-Menten方程201
A.3 诱导物结合的协同性及Hill方程202
A.4 Monod、Changeux及Wymann模型203
A.5 阻抑物的基因调节输入函数204
A.6 激活剂与它的DNA位点的结合204
A.6.1 Logic和Hill输入函数的动力学比较205
A.7 Michaelis-Menten酶动力学206
进一步阅读207
习题207
附录B多维输入函数209
B.1 整合激活剂和阻抑物的输入函数209
习题210
附录C转录网络的图性质211
C.1 转录网络是稀疏的211
C.2 转录网络具有长尾出度序列和紧入度序列211
C.3 转录网络的群集系数212
C.4 网络模块化的量化测度213
附录D基因表达的细胞间可变性214
进一步阅读216
词汇表217
参考文献224
中文索引247
英文索引253
^ 收 起
进一步阅读2
第2章 转录网络：基本概念3
2.1 引言3
2.2 细胞的认知问题4
2.3 转录网络中的元件5
2.3.1 时间尺度分离7
2.3.2 边上的符号：激活剂和阻抑物9
2.3.3 边上的数字：输入函数9
2.3.4 逻辑输入函数：一个理解网络动力学的简单框架11
2.3.5 多维输入函数调控具有几个输入的基因12
2.3.6 小结12
2.4 简单基因调控的动力学和响应时间14
2.4.1 稳定蛋白质的响应时间是一个细胞世代16
进一步阅读16
习题17
第3章 自身调节：一种网络模体20
3.1 引言20
3.2 模式、随机化网络及网络模体21
3.2.1 与随机化网络比较发现网络模体22
3.3 自身调节：一种网络模体22
3.4 负自身调节网络加快基因回路的响应时间24
3.5 负自身调节可增强生成速率波动的鲁棒性27
3.5.1 正自身调节延缓响应且能导致双稳态28
3.6 总结29
进一步阅读29
习题29
第4章 前馈环网络模体32
4.1 引言32
4.2 子图在随机网络中出现的次数32
4.3 前馈环是一个网络模体35
4.4 前馈环基因回路的结构36
4.5 具有逻辑“与”的协调-1型FFL的动力学39
4.6 C1-FFL是一个信号敏感的延迟元件40
4.6.1 在Sx的ON跳变后的延迟40
4.6.2 在Sx的OFF跳变后没有延迟41
4.6.3 C1-FFL是一个信号敏感的延迟元件41
4.6.4 信号敏感延迟能防止短暂的输入波动42
4.6.5 大肠杆菌的阿拉伯糖系统中的信号敏感延迟43
4.6.6 “或”门C1-FFL对Sx的OFF跳变是信号敏感延迟的46
4.6.7 小结46
4.7 非协调-1型FFL46
4.7.1 非协调FFL的结构46
4.7.2 I1-FFL的动力学：一个脉冲发生器47
4.7.3 I1-FFL加快了响应时间49
4.7.4 响应加速是信号敏感的50
4.7.5 I1-FFL动力学的实验研究50
4.7.6 加快响应的三种方法（小结）51
4.8 为什么有些FFL类型是稀有的？52
4.8.1 I1-FFL的稳态逻辑：Sy能开启高表达52
4.8.2 I4-FFL，一个稀有的选择回路，拥有简化的功能性53
4.9 FFL的趋同进化55
4.1 0总结56
进一步阅读57
习题57
第5章 时间程序与转录网络的整体结构61
5.1 引言61
5.2 单输入模块（SIM）网络模体61
5.3 SIM可产生表达的时间程序63
5.4 网络模体的拓扑泛化66
5.5 多输出FFL能产生FIFO时间顺序69
5.5.1 多输出FFL也可作为每个输出的持续检测器72
5.6 信号整合和组合调控：双扇和致密重叠调节子73
5.7 网络模体及感觉转录网络的整体结构74
进一步阅读77
习题78
第6章 发育、信号转导及神经网络中的网络模体80
6.1 引言80
6.2 发育转录网络中的网络模体81
6.2.1 用于决策的双结点正反馈环81
6.2.2 调节反馈和被调节反馈83
6.2.3 长转录级联和发育的时间选择84
6.2.4 枯草杆菌孢子形成网络中连锁的前馈环85
6.3 信号转导网络中的网络模体87
6.4 利用多层感知机的信号处理88
6.4.1 蛋白激酶感知机的玩具模型89
6.4.2 多层感知机可以执行复杂的计算93
6.5 复合网络模体：负反馈和振荡器模体96
6.6 秀丽隐杆线虫神经元网络中的网络模体100
6.6.1 神经元网络中的多输入前馈环104
6.6.2 秀丽隐杆线虫神经元网络中的多层感知机105
6.7 总结107
进一步阅读108
习题109
第7章 蛋白质回路的鲁棒性：细菌趋化性的例子114
7.1 鲁棒性准则114
7.2 细菌趋化性，或细菌是如何思考的115
7.2.1 趋化性行为115
7.2.2 响应和正合适应116
7.3 大肠杆菌的趋化性蛋白质回路118
7.3.1 引诱剂降低X的活性120
7.3.2 修饰增强X的活性，而缓慢的修饰就会导致适应性120
7.4 解释正合适应性的两种模型：鲁棒和微调121
7.4.1 微调模型121
7.4.2 正合适应的Barkai-Leibler鲁棒机制123
7.4.3 鲁棒适应和积分反馈126
7.4.4 实验显示正合适应是鲁棒的，而稳态活性和适应时间则是微调的126
7.5 细菌趋化性的特异性和鲁棒性127
进一步阅读128
习题129
第8章 发育中的鲁棒模式形成133
8.1 引言133
8.2 指数型形态发生素剖面是非鲁棒的134
8.3 通过自增强形态发生素降解来增强鲁棒性136
8.4 为鲁棒模式形成提供降解反馈的网络模体138
8.5 鲁棒性原理可以辨别果蝇模式形成的机制139
进一步阅读144
补充读物144
习题144
第9章 动力学校正146
9.1 引言146
9.2 遗传密码的动力学校正可以减少分子识别的差错率147
9.2.1 平衡结合不能解释翻译的精确性148
9.2.2 动力学校正可以显著地减少差错率150
9.3 免疫系统的自身和非自身识别151
9.3.1 平衡结合不能解释免疫识别的低差错率152
9.3.2 动力学校正提高T细胞识别的精确度154
9.4 动力学校正可能发生于细胞中不同的识别过程155
进一步阅读156
习题157
第10章 最优的基因回路设计160
10.1 引言160
10.2 在恒定条件下蛋白质的最优表达水平161
10.2.1 LacZ蛋白的收益162
10.2.2 LacZ蛋白的成本162
10.2.3 适应度函数与最优表达水平163
10.2.4 实验室进化实验表明细胞在几百个世代之内达到最优的LacZ水平164
10.3 调节还是不调节：在可变环境中的最优调节166
10.4 前馈环网络模体的环境选择168
10.5 总结172
进一步阅读172
习题173
第11章 基因调控的需求规则178
11.1 引言178
11.2 SAVAGEAU需求规则179
11.2.1 大肠杆菌中需求规则存在的证据180
11.2.2 需求规则的突变解释182
11.2.3 突变体选择讨论的问题182
11.3 基于最小装载误差的基因调控规则183
11.4 最优调控下的选择压力184
11.5 多调节物系统中的需求规则185
11.6 总结189
进一步阅读191
习题191
第12章 结束语：生物学中的简单性193
附录A基因的输入函数：Michaelis-Menten与Hill方程199
A.1 阻抑物与启动子的结合199
A.2 阻抑物蛋白质与诱导物的结合：Michaelis-Menten方程201
A.3 诱导物结合的协同性及Hill方程202
A.4 Monod、Changeux及Wymann模型203
A.5 阻抑物的基因调节输入函数204
A.6 激活剂与它的DNA位点的结合204
A.6.1 Logic和Hill输入函数的动力学比较205
A.7 Michaelis-Menten酶动力学206
进一步阅读207
习题207
附录B多维输入函数209
B.1 整合激活剂和阻抑物的输入函数209
习题210
附录C转录网络的图性质211
C.1 转录网络是稀疏的211
C.2 转录网络具有长尾出度序列和紧入度序列211
C.3 转录网络的群集系数212
C.4 网络模块化的量化测度213
附录D基因表达的细胞间可变性214
进一步阅读216
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参考文献224
中文索引247
英文索引253
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《系统生物学导论：生物回路的设计原理》首次对系统生物学研究工作的核心和细节进行深入阐述，为直观理解生物学中一般原理建立了基础。全书内容编排体现了下列特色：对网络模体等新的理论研究成果做了细致深入的阐述，指出了系统生物学的核心内容和实践方法；阐明了转录调控、信号转导、发育网络中的基本回路；
检测了鲁棒性原理；
清晰地说明了如何用进化优化来理解最优回路设计；
仔细考虑了动力学校正和其他机制是如何使生物信息处理中的误差减到最少的；
包括了习题、问题的解答以及关于背景材料的附录。
《系统生物学导论：生物回路的设计原理》对于初涉系统生物学研究的读者理解和领会这门学科的内涵会有很大帮助，可以作为系统生物学研究的热门参考书，更可作为相关学科的高年级本科和研究生教材。
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检测了鲁棒性原理；
清晰地说明了如何用进化优化来理解最优回路设计；
仔细考虑了动力学校正和其他机制是如何使生物信息处理中的误差减到最少的；
包括了习题、问题的解答以及关于背景材料的附录。
《系统生物学导论：生物回路的设计原理》对于初涉系统生物学研究的读者理解和领会这门学科的内涵会有很大帮助，可以作为系统生物学研究的热门参考书，更可作为相关学科的高年级本科和研究生教材。
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