数学与21世纪生物学

美国能源部计算生物学项目数学科学研究委员会 、美国国家学术院国家研究委员会编著的《数学与21 世纪生物学》是美国数学和生物学界各领域科学家联 合开展研究的重要成果。书中全面总结了近年来数学 生物学的研究现状和研究动态，前瞻性地提出了数学 与生物学的交叉学科前沿的发展趋势与未来研究方向 。本书对于我国数学生物学领域的科研人员、高校师 生、科技管理者、政府科研投资决策者洞悉数学生物 学科学发展规律、了解数学生物学前沿领域和重点方 向及开展科技创新等有重要的参考价值。

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