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  • 全新生物分子大数据分析赵蕴杰9787508856339
  • 正版
    • 作者: 赵蕴杰著 | 赵蕴杰编 | 赵蕴杰译 | 赵蕴杰绘
    • 出版社: 科学出版社
    • 出版时间:2019-09-01
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    • 作者: 赵蕴杰著| 赵蕴杰编| 赵蕴杰译| 赵蕴杰绘
    • 出版社:科学出版社
    • 出版时间:2019-09-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:188000
    • 页数:152
    • ISBN:9787508856339
    • 版权提供:科学出版社
    • 作者:赵蕴杰
    • 著:赵蕴杰
    • 装帧:暂无
    • 印次:1
    • 定价:98.00
    • ISBN:9787508856339
    • 出版社:科学出版社
    • 开本:暂无
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2019-09-01
    • 页数:152
    • 外部编号:1201945591
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    丛书序
    序言
    前言
    章 绪论
    1.1 迅速增长的生物数据
    1.2 不断发展的理论分析方法
    1.3 本书的组织与使用
    参考文献
    第2章 生物分子网络分析
    2.1 引言
    2.2 细胞周期蛋白依赖激酶研究
    2.2.1 生物分子网络模型
    2.2.2 潜在药物口袋分析
    2.. 药物口袋特异分析
    . 复合物结合靶点分析
    ..1 靶点预测网络模型
    ..2 靶点预测网络模型测试与结果分析
    .. 靶点预测网络模型普适分析
    2.4 小结
    参考文献
    第3章 生物分子相互作用预测
    3.1 引言
    3.2 相互作用预测模型
    3.2.1 含有间接相互作用的预测模型
    3.2.2 直接相互作用预测模型
    3.3 RNA相互作用预测研究
    3.3.1 受限玻尔兹曼机预测模型
    3.3.2 长程空间结构相互作用预测分析
    3.3.3 相互作用预测结构特征分析
    3.3.4 相互作用预测与结构建模
    3.4 小结
    参考文献
    第4章 生物分子与深度学习
    4.1 引言
    4.2 神经网络与深度学习
    4.2.1 神经网络
    4.2.2 单层神经网络
    4.. 多层神经网络
    4.2.4 反向传播算法
    4.2.5 常用的深度学习模型
    4.3 生物代谢物分析研究
    4.3.1 基于深度学习的代谢物分析模型
    4.3.2 模型精度与代谢物分析
    4.3.3 模型信号质量评估
    4.3.4 单细胞代谢组学的能验
    4.4 小结
    参考文献
    附录
    附录A 结合位点预测主要代码
    附录B 直接耦合分析主要代码
    附录C RNA训练集
    附录D 代谢物分析训练主要代码
    索引

    赵蕴杰,理论物理博士,华中师范大学物理科学与技术学院副教授。研究方向为生物物理学,在Nature Immunology,Nucleic Acids Research,Bioinformatics等刊物上发表学术30余篇,主持和参与自然科学、湖北省自然科学等多项课题。2016年入选湖北省“楚天学者”人才计划,2019年入选华中师范大学“桂子青年学者”学者名师支持计划。主要教授普通物理、生物信息学、机器学习与生物物理、分子生物物理等课程。受邀担任Scientific Reports的Editorial Board Member和Physical Reviews等靠前学术杂志审稿人。

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