Infection Control in Healthcare Facilities Guidebook pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Atlasbooks Dist Serv

作者:Farb, Daniel, M.D./ Gordon, Bruce

出品人:

页数:76

译者:

出版时间:

价格:193.00 元

装帧:Pap

isbn号码:9781594912917

丛书系列:

图书标签:

• 感染控制
• 医疗保健
• 医院
• 消毒
• 卫生
• 预防
• 指南
• 实践
• 医疗安全
• 公共卫生

深度学习在生物信息学中的应用：从序列分析到系统生物学 图书简介 随着基因组学、蛋白质组学以及高通量测序技术（NGS）的迅猛发展，生物信息学领域正面临着前所未有的数据洪流。海量的、高维度的生物学数据，如DNA序列、RNA表达谱、蛋白质结构、代谢物信息等，其内在的复杂性和非线性关系，使得传统的统计学方法和基于规则的分析模型难以有效挖掘深层次的生物学意义。深度学习（Deep Learning, DL），作为机器学习的一个前沿分支，以其强大的特征提取能力和端到端的建模潜力，正在成为解决这些复杂生物信息学挑战的有力工具。 本书旨在全面、系统地探讨深度学习技术在生物信息学各个核心领域中的前沿应用、核心算法原理、关键技术挑战及未来发展趋势。我们不仅会深入剖析不同深度学习架构（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM、生成对抗网络GAN、自编码器AE以及更先进的Transformer模型）如何被定制和应用于生物数据分析，更会结合实际案例，展示如何构建和优化针对特定生物学问题的深度学习模型。 第一部分：深度学习基础与生物数据的预处理 本部分将为读者建立坚实的理论基础。我们将从深度学习的基本概念入手，详细阐述人工神经网络（ANN）的结构、激活函数、损失函数、优化器（如SGD、Adam等）以及反向传播算法的数学原理。随后，我们将聚焦于如何将高维、异构的生物学数据转化为深度学习模型可理解的数值表示。 生物数据表征学习： 探讨如何将DNA/RNA序列（使用One-hot编码、k-mer频率）、蛋白质序列（使用残基嵌入、位置特定矩阵）、基因表达数据（标准化、降维技术）有效地编码为输入向量或张量。特别关注词嵌入（Word Embeddings）技术在处理序列数据中的创新应用，如Word2Vec或更复杂的自监督学习方法。 数据增强与正则化： 针对生物数据（特别是稀疏性、噪声和样本不平衡问题），介绍如何利用数据增强技术（如序列变异模拟、基因扰动）和正则化方法（Dropout、Batch Normalization）来提升模型的泛化能力和鲁棒性。 第二部分：序列分析与结构预测的深度革命 序列数据是生物信息学的基石。本部分将集中展示深度学习在基因组学、转录组学和蛋白质组学中的突破性进展。 基因组学与功能元件预测： 深入讲解卷积神经网络（CNN）在识别DNA调控元件（如启动子、增强子、转录因子结合位点）中的强大能力。我们将分析如何设计多尺度的卷积核来捕获不同长度的局部序列模式。同时，探讨循环神经网络（RNN）/LSTM在处理长程依赖性（如远端调控元件的相互作用）中的应用，以及如何利用注意力机制（Attention Mechanism）来提高对关键信号的敏感度。 非编码RNA与调控网络推断： 介绍深度学习如何用于预测miRNA靶基因、lncRNA功能以及调控网络结构。重点讨论如何整合多组学数据（如表观遗传学标记、染色质可及性数据）通过多模态深度学习模型进行联合分析。 蛋白质结构与功能预测： 这是当前研究的热点。我们将详细阐述残基间距离预测、接触图预测，以及端到端蛋白质结构折叠模型（如AlphaFold所代表的Transformer架构）的原理。分析如何使用图神经网络（GNN）来建模蛋白质的氨基酸网络拓扑结构，从而更精确地预测二级和三维结构。 第三部分：系统生物学与高通量数据整合 深度学习在处理复杂、多层次的系统数据时展现出独特的优势。本部分关注整合、降维与生物学解释。 单细胞测序数据分析（scRNA-seq）： 详细介绍深度学习在细胞类型识别、轨迹推断和批次效应校正中的应用。重点讨论自编码器（AE）及其变体（如$eta$-VAE）如何用于降维和潜在空间学习，从而发现新的细胞亚群和发育路径。 药物发现与精准医疗： 探讨深度学习在化合物活性预测、虚拟筛选中的作用。分析如何使用图卷积网络（GCN）来表示分子结构，并预测其与靶点的结合亲和力。在精准医疗方面，介绍如何利用深度模型整合临床表型、基因型和影像学数据，以预测患者的疾病进展和治疗反应。 可解释性人工智能（XAI）在生物学中的挑战： 深度学习模型常被视为“黑箱”。本部分将探讨当前XAI技术（如Grad-CAM、SHAP值）如何应用于生物信息学模型，以识别驱动预测的关键序列特征或基因特征，从而增强模型的生物学可信度。 第四部分：前沿技术与未来展望 本书的最后部分将着眼于下一代深度学习工具和开放性挑战。 生成模型（GANs与VAEs）： 介绍生成对抗网络（GAN）如何用于合成逼真的生物序列（如虚拟基因组片段）或生成缺失的基因表达数据。讨论变分自编码器（VAE）在学习数据生成先验分布方面的优势。 迁移学习与联邦学习： 鉴于生物数据的隐私性和分散性，介绍迁移学习如何将在一个大型公共数据集上训练的模型知识迁移到小样本、特定疾病数据集上的策略。并讨论联邦学习在保护数据隐私前提下进行多中心模型训练的可行性。 面向大规模计算的优化： 探讨如何利用GPU/TPU集群优化深度学习模型的训练效率，以及选择合适的分布式训练策略来应对TB级以上生物数据集的挑战。 本书面向具有一定生物学背景和编程基础（Python）的研究人员、研究生和数据科学家。通过系统的理论讲解和丰富的实战案例，读者将能够掌握应用前沿深度学习技术解决复杂生物信息学问题的能力，为推动生命科学研究的智能化发展奠定坚实基础。

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