计算机技术在生命科学中的应用

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序 3

前言 4

目录 6

第一章绪论 10

一、概念模型与数学模型在生命科学研究中的重要性 10

二、计算机模拟与模型的建立步骤 12

三、微型计算机模型的建立 14

第二章建立数学模型和处理模型的基本方法 15

一、微分方程模型 15

二、稳态假定模型 17

三、微分方程的数值解法 18

( 一) 有限差分法 18

( 二) 简单欧拉积分法 19

( 三) 改良欧拉积分法 19

( 四) 迭代二阶龙格- 库塔法 20

第三章计算机模拟技术在生物化学中的应用 21

一、二级反应动力学模型 21

二、化学平衡模型 25

三、酶底物相互作用的Chance - Cleland 模型 27

四、自催化反应模型 29

五、pH 对酶活性的影响模型 31

六、别构酶的协同作用模型 34

七、温度对酶反应速度的影响模型 36

八、抑制剂对酶反应速度的影响模型 39

( 一) 竞争性抑制模型 39

( 二) 非竞争性抑制模型 41

( 三) 反竞争性抑制模型 42

九、基因抑制对蛋白质合成的控制 42

十、单底物反应的一般质量作用方法 43

十一、单底物反应序列的速率定律方法 44

十二、Yates - Pardee 反馈控制模型 45

十三、磷酸果糖激酶的变构控制作用 48

十四、糖酵解的质量作用模型 50

第四章计算机技术在微生物学中的应用 55

一、Monod 模型 55

二、分批培养模型 59

三、连续培养或恒化器模拟 61

四、多种限制性营养物对微生物生长影响的模型 64

五、微生物对单一限制营养物竞争模型 67

六、微生物对多种限制营养物的竞争 69

七、毒剂的亚致死浓度对生长的抑制 70

八、两级营养物摄取模型 71

九、Droop 营养物限制模型 72

十、内部营养池对营养物摄取的控制 72

十一、多种营养物限制模型 73

十二、温度对发酵的影响模型 74

第五章计算机技术在遗传学中的应用 76

一、选择对显性突变的影响模型 76

二、平衡遗传负荷及平衡多态现象 78

三、平衡突变负荷 78

四、伴性隐性基因的选择 79

五、对两位点隐性基因的选择 79

六、Wright 近亲繁殖模型 81

第六章计算机技术在生理学中的应用 82

一、简单扩散模型 82

二、渗透压模型 84

三、逆流扩散的室模型 85

四、主动运输模型 86

五、主动运输的简单处理方法 88

六、细胞外空间的测定 88

七、液流过程的室模型 89

八、心脏主动脉段的机械运动模型 90

九、碘代谢的室模型 91

十、二氧化碳浓度调节的简单模型 92

十一、甲状腺分泌的调节模型 94

十二、热中性点以上的体温调节模型 95

十三、热中性以下的体温调节模型 97

第七章计算机模拟技术在生态学中的应用 100

一、种群的内禀增长能力 100

二、逻辑斯谛增长模型 101

三、环境容纳能力与群体密度的波动过程模型 103

四、标志重捕法模型 105

五、寿命表模型 108

六、狩猎模型 110

七、渔业模型 111

第八章计算机图像处理技术在生命科学中的应用 113

一、图像处理的基础知识 113

( 一) 图像的表示方法 113

( 二) 图像传输 114

二、血球自动分类处理 114

( 一) 分割 115

( 二) 特征抽取 115

( 三) 分类 115

三、癌细胞识别系统 117

( 一) 癌变细胞的特征 117

( 二) 癌细胞的识别方法 117

( 三) 形状识别 118

( 四) 胞核光学密度 119

( 五) 胞质面积 119

( 六) 分级树状判别 119

四、染色体核型分类 119

( 一) 染色体分析的要求 119

( 二) 染色体核型分类 120

第九章计算机在生物统计学中的应用 123

一、代表数和变异数 123

( 一) 算术平均数X 123

( 二) 标准差S 123

( 三) 标准误Sx 124

二、t 测验 125

( 一) 配对资料比较的t 测验 125

( 二) 两组计量资料比较的t 检验 127

三、方差分析 130

( 一) 单因素方差分析 130

( 二) 两因素方差分析 133

四、卡方检验 137

五、相关分析 144

六、回归分析 145

( 一) 非线性回归分析 145

( 二) 多元线性回归分析 149

( 三) 多项式回归分析 154

第十章最优化方法在生命科学研究中的应用 158

一、一维搜索方法 160

( 一) 确定搜索区间 161

( 二) 0 . 618 法——— 黄金分割法及其FORTRAN 程序 163

( 三) 二次插值法 168

二、无约束优化方法 173

( 一) 梯度法( 最速下降法) 173

( 二) 拟牛顿法 176

三、约束最优化方法 179

( 一) 内罚函数法( 内点法) 179

( 二) 扩展内罚函数法 180

( 三) 二次扩展内罚函数法优化程序———CONSMIN3 182

( 四) SUMT 方法使用指南 197

四、优化方法的应用实例 201

( 一) 问题 201

( 二) 模型建立 202

第十一章生物学中常用的数学方法 205

一、插值与逼近 205

( 一) 拉格朗日插值 205

( 二) 埃特金插值 206

( 三) 线性拟合 209

( 四) 非线性拟合 213

二、数值积分 220

( 一) 变步长辛普森方法求积 220

( 二) 龙贝格方法求积 221

( 三) 高斯方法求积 224

( 四) 切比雪夫方法求积 225

三、常微分方程的数值解法 227

( 一) 定步长龙格- 库塔方法 227

( 二) 变步长龙格- 库塔方法 230

( 三) 定步长基尔方法 233

( 四) 定步长哈明方法 236

( 五) 病态方程组的数值解法 240

四、线性代数计算 244

( 一) 列主元高斯消去法 244

( 二) 高斯- 约当消去法 246

五、多目标线性规划问题 249

主要参考书目 255