數(shù)學與21世紀生物學

執(zhí)行摘要
　建議
　建議的理由
　　生物學的首要地位
　　不可預測性
　未來前景
1　領域的性質
　引言
　數(shù)學與生物學的交叉
　近年來有什么變化？
　計算生物學問題困難的原因是什么？
　數(shù)學與生物科學成功互動的常見因素
　為改善兩個領域的利益協(xié)作打好基礎
　本報告的結構
　參考文獻
2　歷史上的成功
　種群生物學的開端
　通過同源性推斷基因功能
　種群進化過程
　建模
　醫(yī)學和生物學成像
　總結
　參考文獻
3　了解分子
　引言
　數(shù)學生物學關系
　分子的數(shù)學應用領域
　　序列分析
　　結構分析
　　動力學
　　相互作用
　未來方向
　參考文獻
4　了解細胞
　引言
　這些問題的范例
　細胞結構
　細胞網絡及其功能的發(fā)現(xiàn)
　從網絡到細胞功能
　從細胞到組織
　數(shù)據(jù)整合
　生物學方面的考慮
　未來方向
　參考文獻
5　了解生物體
　心臟生理學
　循環(huán)生理學
　呼吸生理學
　信息處理
　內分泌生理學
　形態(tài)發(fā)生和模式生成
　運動
　癌癥
　　針對靶向腫瘤細胞的治療輸送
　　藥物作用的機制
　　細胞群體的生長和分化
　　抗性的發(fā)展
　HIV-1感染的體內動力學
　未來方向
　參考文獻
6　了解種群
　種群遺傳學
　種群的生態(tài)方面
　生態(tài)學與進化論的綜合
　參考文獻
7　了解群落和生態(tài)系統(tǒng)
　計算
　未來方向
　參考文獻
8　橫切主題
　“小n，大P”問題
　發(fā)現(xiàn)基因表達數(shù)據(jù)中的模式
　　有監(jiān)督學習
　　無監(jiān)督學習
　有序系統(tǒng)的分析
　　隱馬爾可夫模型在DNA、RNA和蛋白質序列分析中的應用
　　序列譜隱馬爾可夫模型
　　基因發(fā)現(xiàn)中的隱馬爾可夫模型
　蒙特卡羅方法在計算生物學中的應用
　　模體發(fā)現(xiàn)中的吉布斯采樣
　　調控網絡的推斷
　　蛋白質構象采樣
　目前引入的數(shù)學主題的經驗教訓
　低級數(shù)據(jù)的處理
　結束語
　參考文獻