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生物分子大數(shù)據(jù)分析

生物分子大數(shù)據(jù)分析

定 價(jià):¥98.00

作 者: 趙蘊(yùn)杰 著
出版社: 科學(xué)出版社
叢編項(xiàng): 軟物質(zhì)前沿科學(xué)叢書
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787508856339 出版時(shí)間: 2019-09-01 包裝: 精裝
開本: 16開 頁數(shù): 152 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  《生物分子大數(shù)據(jù)分析》主要介紹了物理模型和大數(shù)據(jù)分析方法在生物分子中的應(yīng)用,重點(diǎn)介紹了動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)、直接耦合分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等大數(shù)據(jù)分析方法。通過閱讀《生物分子大數(shù)據(jù)分析》,讀者不僅可以了解網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)等問題的基礎(chǔ)知識(shí),還可以通過小分子結(jié)合靶點(diǎn)分析、生物分子相互作用預(yù)測(cè)和小分子代謝物分類等研究實(shí)例,了解相關(guān)算法的使用,幫助讀者結(jié)合自身研究選擇合適的大數(shù)據(jù)分析方法。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《生物分子大數(shù)據(jù)分析》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

目錄
叢書序
序言
前言
第1章 緒論 1
1.1 迅速增長(zhǎng)的生物數(shù)據(jù) 1
1.2 不斷發(fā)展的理論分析方法 6
1.3 本書的組織與使用 8
參考文獻(xiàn) 8
第2章 生物分子網(wǎng)絡(luò)分析 12
2.1 引言 12
2.2 細(xì)胞周期蛋白依賴性激酶研究 13
2.2.1 生物分子網(wǎng)絡(luò)模型 17
2.2.2 潛在藥物口袋分析 18
2.2.3 藥物口袋特異性分析 26
2.3 復(fù)合物結(jié)合靶點(diǎn)分析 29
2.3.1 靶點(diǎn)預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型 30
2.3.2 靶點(diǎn)預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型測(cè)試與結(jié)果分析 32
2.3.3 靶點(diǎn)預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型普適性分析 35
2.4 小結(jié) 39
參考文獻(xiàn) 39
第3章 生物分子相互作用預(yù)測(cè) 47
3.1 引言 47
3.2 相互作用預(yù)測(cè)模型 50
3.2.1 含有間接相互作用的預(yù)測(cè)模型 50
3.2.2 直接相互作用預(yù)測(cè)模型 52
3.3 RNA相互作用預(yù)測(cè)研究 57
3.3.1 受限玻爾茲曼機(jī)預(yù)測(cè)模型 58
3.3.2 長(zhǎng)程空間結(jié)構(gòu)相互作用預(yù)測(cè)分析 63
3.3.3 相互作用預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)特征分析 65
3.3.4 相互作用預(yù)測(cè)與結(jié)構(gòu)建模 67
3.4 小結(jié) 70
參考文獻(xiàn) 71
第4章 生物分子與深度學(xué)習(xí) 78
4.1 引言 78
4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí) 80
4.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 80
4.2.2 單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 83
4.2.3 多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 87
4.2.4 反向傳播算法 89
4.2.5 常用的深度學(xué)習(xí)模型 91
4.3 生物代謝物分析研究 95
4.3.1 基于深度學(xué)習(xí)的代謝物分析模型 98
4.3.2 模型精度與代謝物分析 100
4.3.3 模型信號(hào)質(zhì)量評(píng)估 101
4.3.4 單細(xì)胞代謝組學(xué)的性能驗(yàn)證 102
4.4 小結(jié) 102
參考文獻(xiàn) 102
附錄 110
附錄A 結(jié)合位點(diǎn)預(yù)測(cè)主要代碼 110
附錄B 直接耦合分析主要代碼 115
附錄C RNA訓(xùn)練集 123
附錄D 代謝物分析訓(xùn)練主要代碼 133
索引 138

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