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  • [正版]基于深度学习的生命科学 巴拉斯拉姆达著物理化学生物学医学机器学习基础知识深度学习自然科学科普读物中国电力出版社
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    • 作者: 无著
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    • 作者: 无著
    • 出版社:图书其它
    • ISBN:9781628103571
    • 版权提供:图书其它

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    基于深度学习的生命科学
    定价68.00
    出版社中国电力出版社
    版次1
    出版时间2020年06月
    开本16开
    页数244
    ISBN编码9787519845940



    内容介绍

    "你将跟随设计一个将物理、化学、生物学和医学联系在一起的新疗法问题的案例研究,该案例代表了科学研究
    中的一个*具挑战性的问题。通过本书,你将学到:
    学习在分子数据上执行机器学习的基础知识。
    理解为什么深度学习是研究遗传学和基因组学的有力工具。
    应用深度学习理解生物物理系统。
    通过DeepChem获得机器学习的简单认识。
    使用深度学习分析显微图像。
    使用深度学习技术分析医学扫描图像。
    了解变分自编码器和生成对抗网络。
    解释你的模型在做什么以及它是如何工作的。"



    目录

    目录

    前言 1

    第1 章 为什么是生命科学? 7

    为什么是深度学习? 7

    当代生命科学是关于数据的 8

    你能学到什么? 9

    第2 章 深度学习概论  15

    线性模型 16

    多层感知器 18

    训练模型 22

    验证 24

    正则化 25

    参数优化 26

    其他类型的模型 28

    卷积神经网络 28

    递归神经网络 29

    延伸阅读 31

    第3 章 基于DeepChem 的机器学习  33

    DeepChem 数据集 34

    训练一个预测分子毒性的模型 36

    案例研究:训练MNIST 模型 44

    MNIST 数字识别数据集 45

    MNIST 的卷积结构 46

    softmax 和SoftMaxCrossEntropy 50

    结论 51

    第4 章 分子的机器学习 53

    什么是分子? 54

    什么是分子键? 56

    分子图 58

    分子构型 59

    分子的手性60

    分子的特征表示 62

    SMILES 字符串和RDKit 62

    扩展– 连接指纹 62

    分子描述符63

    图卷积 64

    训练一个模型来预测溶解度 65

    MoleculeNet 67

    SMARTS 字符串 67

    结论 70

    第5 章 生物物理的机器学习  71

    蛋白质结构 73

    蛋白质序列75

    不能用计算方法预测3D 蛋白质结构吗? 77

    蛋白质结合简介 78

    生物物理数据的特征化 79

    网格特征化80

    原子特征化84

    PDBBind 案例研究 85

    PDBBind 数据集 85

    特征化PDBBind 数据集 89

    结论 93

    第6 章 基因组学的深度学习  97

    DNA、RNA 和蛋白质 98

    现在是现实世界 100

    转录因子的结合 102

    一个用于TF 结合的卷积模型 103

    染色质可接近性 106

    RNA 干扰 109

    结论  112

    第7 章 显微镜检查的机器学习  115

    显微学简介  117

    现代光学显微技术  118

    衍射极限 120

    电子和原子力显微技术 122

    分辨显微技术 124

    深度学习和衍射极限? 126

    制备生物显微镜样本 126

    染色 126

    样本固定 128

    切片样本 128

    荧光显微技术 129

    样本制备工件 131

    深度学习应用 132

    细胞计数 132

    什么是细胞系? 132

    细胞分割 136

    计算分析 141

    结论 141

    第8 章 医学领域的深度学习  143

    计算机辅助诊断 143

    贝叶斯网络的概率诊断 145

    电子健康记录数据 146

    ICD-10 编码 147

    那么无监督学习呢? 148

    患者EHR 大型数据库存在危险吗? 149

    用于放射学的深度学习 150

    x 线扫描和CT 扫描 153

    组织学 155

    核磁共振扫描 156

    学习模型作为一种治疗方法 157

    糖尿病视网膜病变 158

    结论 162

    道德考虑 162

    失业 163

    小结 164

    第9 章 生成模型  165

    变分自编码 165

    生成对抗网络 167

    生成模型在生命科学中的应用 169

    为先导化合物提供新思路 169

    蛋白质的设计 170

    用于科学发现的工具 170

    生成建模的未来 170

    使用生成模型 171

    分析生成模型的输出 173

    结论 176

    第10 章 深层模型的解释  179

    解释预测 180

    优化输入 183

    预测的不确定性 187

    可解释性、可扩展性和实际后果 191

    结论 192

    第11 章 虚拟筛选工作流示例  193

    为预测建模准备数据集 194

    训练预测模型 201

    为模型预测准备数据集 207

    应用预测模型  211

    结论 219

    第12 章 前景和展望  221

    医学诊断 221

    个性化医疗 223

    药物研发 225

    生物学研究 226

    结论 228


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