دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
دسته بندی: زیست شناسی ویرایش: نویسندگان: Covert. Markus سری: ISBN (شابک) : 9781420084108, 1420084100 ناشر: CRC Press سال نشر: 2014 تعداد صفحات: 356 زبان: English فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 4 مگابایت
کلمات کلیدی مربوط به کتاب اصول زیست شناسی سیستم: از مدارهای مصنوعی به مدلهای کل سلولی: رشته های زیستی
در صورت تبدیل فایل کتاب Fundamentals of Systems Biology: From Synthetic Circuits to Whole-cell Models به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب اصول زیست شناسی سیستم: از مدارهای مصنوعی به مدلهای کل سلولی نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
برای دههها زیستشناسی بر رمزگشایی فرآیندهای سلولی یک ژن در یک زمان تمرکز کرده است، اما بسیاری از مهمترین پرسشهای بیولوژیکی، و همچنین بیماریهایی مانند سرطان و بیماریهای قلبی، به سیستمهای پیچیدهای مربوط میشوند که شامل تعامل صدها یا حتی هزاران نفر است. محصولات ژنی و سایر عوامل چگونه شروع به درک این پیچیدگی کنیم؟ اصول زیستشناسی سیستمها: از مدارهای مصنوعی تا مدلهای تمام سلولی، دانشآموزان را با روشهایی آشنا میکند که میتوانند برای مقابله با سیستمهای پیچیده استفاده کنند، و آنها را با دقت در مطالعاتی که پایه و مرز زیستشناسی سیستمها را تشکیل میدهند، طی میکنند. بخش اول کتاب بر روی سرعت بخشیدن به سرعت دانش آموزان با انواع روش های مدل سازی در زمینه یک مدار بیولوژیکی مصنوعی تمرکز دارد. این رویکرد نوآورانه شهودی در مورد نقاط قوت و ضعف هر روش ایجاد میکند و در نیمه دوم کتاب، که در آن به مدلهای شبکه بسیار پیچیدهتر پرداخته میشود - از جمله مدلهای رونویسی، سیگنالینگ، متابولیک و حتی مدلهای چند شبکهای یکپارچه، بسیار مهم میشود. این رویکرد کار را برای تازه کارها (دانشجویان، دانشجویان پزشکی، و زیست شناسان تازه وارد در مدل سازی ریاضی) بسیار قابل دسترس تر می کند، در حالی که هنوز چیزهای زیادی برای ارائه به مدل سازان باتجربه دارند - خواه علایق آنها میکروب ها، اندام ها، ارگانیسم های کامل، بیماری ها، زیست شناسی مصنوعی یا تقریباً در هر زمینه ای که سیستم های زنده را بررسی می کند.
For decades biology has focused on decoding cellular processes one gene at a time, but many of the most pressing biological questions, as well as diseases such as cancer and heart disease, are related to complex systems involving the interaction of hundreds, or even thousands, of gene products and other factors. How do we begin to understand this complexity? Fundamentals of Systems Biology: From Synthetic Circuits to Whole-cell Models introduces students to methods they can use to tackle complex systems head-on, carefully walking them through studies that comprise the foundation and frontier of systems biology. The first section of the book focuses on bringing students quickly up to speed with a variety of modeling methods in the context of a synthetic biological circuit. This innovative approach builds intuition about the strengths and weaknesses of each method and becomes critical in the book’s second half, where much more complicated network models are addressed—including transcriptional, signaling, metabolic, and even integrated multi-network models. The approach makes the work much more accessible to novices (undergraduates, medical students, and biologists new to mathematical modeling) while still having much to offer experienced modelers--whether their interests are microbes, organs, whole organisms, diseases, synthetic biology, or just about any field that investigates living systems.
Content: Variations on a theme of control --
Variation : Boolean representations --
Variation : analytical solutions of ordinary differential equations --
Variation : graphical analysis --
Variation : numerical integration --
Variation : stochastic simulation --
Transcriptional regulation --
Signal transduction --
Metabolism --
Integrated models