Methods for Computational Gene Prediction pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Cambridge Univ Pr

作者:Majoros, William H.

出品人:

页数:430

译者:

出版时间:2007-8

价格:588.00元

装帧:Pap

isbn号码:9780521706940

丛书系列:

图书标签:

• Computational Biology
• Gene Prediction
• Bioinformatics
• Genomics
• Algorithms
• Machine Learning
• Sequence Analysis
• Genome Annotation
• Computational Genomics
• Systems Biology

好的，这是一份关于一本名为《Methods for Computational Gene Prediction》的图书的详细简介，该简介不包含该书所涉及的基因预测方法的具体内容，而是侧重于其他相关领域的深度探讨。 --- 图书简介：计算生物学前沿的交叉与融合 书名： Methods for Computational Gene Prediction （注：此书名仅为参考背景，以下内容描述的图书，内容涵盖了计算生物学、大规模数据处理、算法优化及应用案例等更广阔的领域，不涉及基因预测这一特定主题。） 深入计算生物学与生物信息学的广阔图景 本书旨在为读者提供一个关于现代生物信息学和计算生物学领域内，除特定应用如基因预测之外，更宏观、更基础的理论框架和先进的计算范式。我们聚焦于构建、分析和解释复杂生物系统数据的核心方法论，探讨如何将前沿的计算机科学技术有效地应用于生命科学的挑战之中。 核心目标读者： 拥有扎实数学或计算机背景，希望将技能应用于生物学复杂数据分析的科研人员、高级本科生和研究生。 第一部分：大规模生物数据的结构、存储与高效检索 在现代高通量测序（HTS）和单细胞技术爆炸式发展的背景下，如何高效地管理和处理PB级别的数据集是生物信息学面临的首要挑战。本部分将避开具体生物学应用，着重于数据结构和算法在生物数据管理中的角色。 1.1 高性能数据结构的应用 本章深入剖析了适用于存储和查询长序列数据（如基因组/蛋白质序列的抽象表示）的先进数据结构。我们将探讨后缀树、后缀数组的理论优化，以及如何在实际的内存和存储限制下，实现这些结构的并行化和分布式构建。讨论将集中于时间复杂度和空间复杂度的权衡，而非特定于某个序列比对或组装过程。 1.2 分布式计算框架与生物数据流 我们详细介绍了面向海量非结构化和半结构化生物数据的数据流编程模型。重点在于如何设计健壮的、容错的计算管道（Pipelines），使用如Apache Spark或Dask等现代框架来协调跨集群的复杂数据转换任务。内容将侧重于任务调度、资源隔离和状态管理，而非针对特定的序列分析流程。我们将分析幂等性在生物数据处理中的重要性，以及如何设计可重现的、可扩展的分析流程。 1.3 数据的质量控制与异常值识别的统计基础 高质量的数据是可靠分析的基石。本章侧重于非参数统计方法在数据预处理中的应用。我们将探讨如何使用鲁棒性统计（Robust Statistics）来识别和处理由于技术误差或样本污染导致的极端异常值，而不涉及特定于生物学意义的变异检测。内容包括中位数绝对离差（MAD）的深入应用及其在多维特征空间中的推广。 第二部分：从高维特征到可解释模型的计算范式 本部分转向生物学数据的特征工程、降维和模式识别，重点放在算法本身的数学原理和计算效率上。 2.1 拓扑数据分析（TDA）在复杂系统映射中的潜力 拓扑数据分析提供了一种无需预设距离度量的工具，用于揭示高维数据中的内在“形状”和连通性。我们将介绍持久同调（Persistent Homology）的数学基础，并探讨如何将其应用于抽象的生物关系网络，以量化网络的连通性和“洞”的数量。讨论将抽象化，专注于计算同调群的算法复杂性及其对噪声的敏感性，而非直接关联到细胞亚群的划分。 2.2 深度学习模型的架构设计与正则化策略 在构建用于模式识别的深度学习模型时，如何设计高效的网络结构和避免过拟合是关键。本章深入探讨了注意力机制（Attention Mechanisms）的通用化形式，并分析了图神经网络（GNNs）在处理非欧几里得结构数据（如蛋白质相互作用网络或代谢通路图）时的理论优势。正则化部分将侧重于谱图理论在GNN权重约束中的应用，以及新型的对抗性训练（Adversarial Training）方法在增强模型泛化能力方面的作用。 2.3 可解释性人工智能（XAI）在生物计算中的应用 随着模型复杂度的增加，模型决策过程的透明度变得至关重要。本章系统梳理了后Hoc解释方法，如LIME和SHAP值的计算原理。我们将重点分析这些方法在计算上如何量化特征（或数据点）对最终输出的贡献度，以及它们在处理高维稀疏数据时的局限性。讨论强调解释梯度的计算和稳定性。 第三部分：网络动力学与复杂系统建模的计算工具 生物系统本质上是动态的、相互作用的网络。本部分探讨用于模拟和分析这些动态系统的通用计算工具。 3.1 常微分方程（ODE）与随机过程的数值求解 生物系统常通过ODE系统进行描述，但许多重要的生物过程具有内在的随机性。本章详细比较了确定性（如Runge-Kutta族方法）和随机（如Gillespie算法/SSA）求解器的计算效率和精度权衡。我们将重点分析在处理稀疏反应和低分子数系统时，如何选择和优化数值积分器，包括对步长控制和误差估计的深入剖析。 3.2 图论在结构和功能网络分析中的延伸 本书将图论的应用扩展至抽象的系统级分析。我们探讨如何利用模块性检测算法（如Louvain或谱聚类）来识别复杂网络中的功能单元。此外，还将分析流分析（Flow Analysis），例如最大流/最小割算法在确定网络关键瓶颈或信息传递路径中的通用计算方法。这些分析工具的讨论将完全脱离具体的生物网络拓扑结构。 3.3 贝叶斯推断与模型不确定性量化 在面对数据不确定性时，贝叶斯方法提供了一个强大的框架。本章侧重于马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的计算实现，特别是Metropolis-Hastings和Hamiltonian Monte Carlo (HMC)。我们将分析这些算法在高维参数空间中的收敛诊断、混合效率（Mixing Efficiency），以及如何利用变分推断（Variational Inference）作为MCMC的快速近似替代方案。 --- 本书通过专注于计算范式、数据结构、算法优化和模型评估的普适性原理，为读者构建了一个强大的计算工具箱，使其能够灵活地应对未来生物信息学中出现的任何新的、结构复杂的挑战，而无需被特定生物学领域的细节所束缚。它提供的是“如何思考”和“如何计算”的深度方法论，而非某一特定问题的解决方案。

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