Stochastic Modelling for Systems Biology Third Edition
出版：CRC PRESS
ISBN: 978-1-138-54928-9
藏书地点：武大外教中心
建模是一种尝试，以精确的方式描述对感兴趣的系统的元素、它们的状态以及它们与其他元素的相互作用的理解。该模型应足够详细和精确，以便原则上可用于在计算机上模拟系统的行为。在分子细胞生物学的背景下，一个模型可以描述(部分)涉及转录、翻译、基因调控、细胞信号、DNA损伤和修复过程、内稳态过程、细胞周期或凋亡的机制。事实上，任何感兴趣的生物化学机制在原则上都可以被模拟。在更高的层次上，模型可以用来描述一个组织、器官甚至整个有机体的功能。在更高的层次上，模型可以用来描述单个生物种群的行为和时间进化。
当开始一个建模项目时，要面对的第一个问题是，准确地决定在模型中包括哪些特征，特别是，模型打算捕获的细节级别。因此，一个完整的生物模型不可能描述每个单个细胞的详细功能，但一个细胞的模型很可能包括对关键细胞过程的各种非常详细的描述。然而，即使这样，一个细胞模型也不可能包含每一个基因和蛋白质的细节。
幸运的是，生物学家习惯于在不同的尺度和不同的细节水平上思考过程。例如，考虑光合作用的过程。当第一次在学校学习光合作用时，它通常被总结为一个单一的化学反应，将水与二氧化碳混合，得到葡萄糖和氧气（由阳光催化）。
模型的特征在很大程度上取决于建模工作的目的。因此，我们需要考虑为什么人们建模，以及他们希望通过这样做实现什么。通常，最基本的目标是通过对所涉及的元素和它们之间的相互作用的精确描述，来明确关于特定系统的知识的当前状态。这样做可以特别有效地强调理解上的差距。此外，拥有系统的详细模型可以让人们通过查看模型的含义是否与观察到的实验数据一致，来测试他们对系统的理解是否正确。在实践中，这个模型验证阶段是系统生物学方法的核心。然而，这项工作通常只代表建模过程的初始阶段。一旦人们有了一个他们满意的模型，他们通常想通过进行“虚拟实验”来预测使用他们的模型，这可能是困难的，耗时的，或不可能在实验室中完成的。这样的实验可能会发现模型组件之间的重要的间接关系，否则很难预测。现代生物建模的另一个目标是将许多已被充分理解的机制的小模型汇集成一个大模型，以便研究模型组件之间的交互影响。模型对于复杂生物实验的设计和分析也非常有用。
总之，在后基因组生物学中，建模和计算机模拟对于整合知识和实验数据以及对复杂生物系统的行为进行可测试的预测变得越来越重要。
目前的科学智慧忽略了量子力学效应，认为生物系统本质上是确定的，只要对系统的状态有足够的了解（以及对相互作用的生物分子的物理和化学的完全了解），动力学是完全可以预测的。首先，这可能表明，生物系统建模的确定性方法很可能是成功的。然而，尽管计算技术的快速进步，我们仍然有很长的路要走，我们可能期望能够在有趣的时间尺度上，使用这种分子动力学方法模拟现实大小和复杂性的生物系统。因此，我们必须使用模型忽略系统“状态”的许多细节（例如考虑的每个分子的位置、方向和动量），以支持更高层次的观点。从这个更高的层面来看，系统的动力学不是确定的，而是内在随机的，考虑统计物理学是必要的，以揭示控制系统动力学的随机过程的精确性质。
《系统生物学的随机模型，第三版》一书于2019年由CRC 出版社出版，作者为Darren J. Wilkinson。
《系统生物学的随机模型，第三版》一书，作者展现了系统生物学研究领域中的一些最新研究，讨论的主题主要包括四部分，模型与网络，随机过程与模拟，随机化学动力学和贝叶斯推理。
《系统生物学的随机模型，第三版》是生物学实验室不可或缺的工具用书，适用于分子生物学、分子细胞学和生物化学等相关专业的高年级本科生、研究生，也可作为教师的教学和科研参考书，亦可供生物医学、药理学、免疫学及相关领域的研究人员参考。
《系统生物学的随机模型，第三版》一书作为分子生物学、分子细胞学和生物化学专业研究读物，内容饱满详实、语言浅显易懂，除此之外，还包括一些其他的特点：
1.本书介绍了系统生物学的随机模型，在第三版中，作者没有对现有的文本进行实质性的重写，而是集中精力加入了第二版中缺少的一些重要主题的新材料，并适当扩展了与本书相关的软件和附带文档。第一个提升与相关软件有关，它对文本的影响很小，但对本书用于教学和研究的方式有潜在的重大影响。补充了本书第二版中一个相当明显的遗漏，可以直接使用SBML模型（在设计时考虑了离散随机模拟）作为模拟实验的基础
2.本书还提供了关于使用作者在文中使用的SBML速记符号的工具的进一步信息，并描述了一个与文中相关的新软件库。这个库是用一种快速、高效的编译语言Scala编写的，它复制了与R包相关的大部分功能，因此为想要超越使用（缓慢的）动态类型语言（如R语言）的人提供了一条方便的途径，可以使用更好、更高效的通用语言。
3.本书中第二个重要的补充是包含了一个关于空间扩展系统（随机反应扩散模型）的新章节。同样，这是第二版中一个相当明显的遗漏。此外，第三个主要的补充是关于随机动力学模型推理的章节。
总的说来，《系统生物学的随机模型，第三版》一书为想要了解系统生物学的随即建模的人员提供了清晰的导读路径，作为生物学领域的一本前沿研究图书，是一本值得为想要涉足该领域的人员推荐的专业书籍。
本书目录：
作者简介
致谢
第三版前言
第二版前言
第一版前言
第一部分 模型与网络
第1章
生物模型的介绍
第2章 生化网络的呈现
第二部分 随机过程与模拟
第3章 概率模型
第4章
随机模拟
第5章 马尔可夫过程
第三部分 随机化学动力学
第6章
化学和生化动力学
第7章
案例研究
第8章
超越吉莱斯皮算法
第9章 空间扩展系统
第四部分 贝叶斯推理
第10章
贝叶斯推理和MCMC
第11章
随机动力学模拟的推理
第12章 结论
附录A SBML模型
附录B 与这本书相关的软件
参考文献
索引
胡萌欣 武汉大学生命科学学院 博士