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  • 深度学习方法在蛋白质结构预测领域的应用 丁文泽 著 科学与自然
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    • 作者: 丁文泽著
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2025-05
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    • 作者: 丁文泽著
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2025-05
    • 开本:16开
    • ISBN:9789761391371
    • 版权提供:清华大学出版社

    书名: 深度学习方法在蛋白质结构预测领域的应用

    定价: 99

    ISBN: 9787302688358

    作者: 丁文泽

    出版社: 清华大学出版社

    出版日期: 2025-05

    装帧: 精装

    开本: 16


    本书首先应用深度信念网络与残差网络预测了蛋白质的残基接触,然后使用生成对抗网络探索了蛋白质残基间距离的实值预测,*后,设计并实现了一个几乎完全基于深度学习的蛋白质结构模型搭建框架,对蛋白质结构的预测、建模及其他相关探索具有较为重要的理论和实践意义。
    本书可供结构生物信息学、蛋白质结构预测及蛋白质设计等领域的高校师生和科研院所研究人员及相关技术人员阅读参考。
    ●1章引言
    1.1蛋白质结构预测概述
    1.1.1背景与意义
    1.1.2需要使用已有结构信息的预测方法
    1.1.3完全基于序列信息的预测方法
    1.2本书的组织结构
    第2章方法与技术
    2.1深度神经网络
    2.1.1深度信念网络
    2.1.2卷积神经网络
    2.1.3残差神经网络
    2.2生成式对抗网络
    2.2.1基本框架和工作原理
    2.2.2损失函数
    2.3蛋白质的原子坐标优化与其残基间约束
    2.3.1残基间约束
    ……
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