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出版者:

作者:Markstein, Peter (EDT)/ Xu, Ying (EDT)

出品人:

页数:454

译者:

出版时间:

价格:129

装帧:

isbn号码:9781860948725

丛书系列:

图书标签:

• 生物信息学
• 计算系统生物学
• 计算生物学
• 系统生物学
• 算法
• 机器学习
• 基因组学
• 蛋白质组学
• 网络生物学
• 数据挖掘

深度学习在生物信息学中的前沿应用 本书聚焦于深度学习技术在解析复杂生物系统中的最新进展与挑战，旨在为研究人员和高级学生提供一个全面、深入的视角。 第一部分：理论基石与模型演进 第一章：生物信息学中的数据挑战与深度学习的崛起 本章首先回顾了传统生物信息学分析方法的局限性，特别是面对高通量测序数据（如全基因组测序、单细胞RNA-seq）时计算瓶颈和特征工程的难度。随后，深入探讨了深度学习范式（如多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络）如何通过自动特征提取能力来解决这些核心问题。重点分析了不同网络结构在处理序列数据、结构数据和表型数据时的适用性和内在机制。 第二章：核心深度学习架构在序列分析中的优化 本章详细剖析了针对DNA、RNA和蛋白质序列的深度学习模型。我们着重介绍了一维卷积神经网络（1D-CNN）在识别特定调控元件（如增强子、启动子）中的应用，讨论了如何通过调整感受野大小和池化策略来捕获不同尺度的序列特征。此外，对循环神经网络（RNN）及其变体——长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在建模远距离依赖性（如基因调控网络中的全局调控）中的效能进行了详尽的比较和案例分析。 第三章：图神经网络在分子网络建模中的革新 随着网络生物学的发展，将分子相互作用表示为图结构已成为主流。本章专注于图神经网络（GNN），特别是图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）以及消息传递神经网络（MPNN）在生物系统中的应用。我们将探讨如何构建高质量的分子交互网络（如蛋白质-蛋白质相互作用网络、代谢网络），并利用GNN预测新的功能模块、药物靶点以及疾病相关的通路。本章包含构建异构图和处理大规模动态网络的实用技术。 第四章：生成模型与表征学习：从数据到知识的转化 本章探讨了如何利用生成模型来理解和合成生物数据。变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）被应用于模拟基因表达谱、设计新型蛋白质序列或预测基因突变的效应。同时，我们深入阐述了自监督学习和对比学习如何从海量无标签生物数据中学习鲁棒的低维嵌入（Embeddings），这些表征随后可用于下游任务，极大地缓解了标注数据的稀缺问题。 第二部分：前沿应用与集成方法 第五章：单细胞组学数据的深度聚类与轨迹推断 单细胞技术产生了海量高维稀疏数据，对传统聚类方法提出了严峻挑战。本章详细介绍了如何使用深度自编码器（DAE）和非负矩阵分解（NMF）的深度学习扩展进行降维和批次效应校正。核心内容包括使用流形学习结合深度网络进行细胞命运决策的轨迹推断（Pseudotime Analysis），以及如何利用深度学习模型对罕见细胞亚群进行精确识别。 第六章：蛋白质结构预测与功能注释的深度集成 蛋白质三维结构预测是计算生物学的圣杯之一。本章聚焦于深度残差网络和注意力机制在改进接触图预测中的应用，并探讨了如何将结构信息与进化信息（如多序列比对的协方差矩阵）结合。特别关注了基于深度学习的构象空间采样和动力学模拟加速的最新进展，以及如何利用预训练的蛋白质语言模型（如ProtTrans）进行高精度功能域预测和突变致病性评分。 第七章：深度学习驱动的药物发现与精准医疗 本章将深度学习的应用场景扩展到临床转化。我们详细分析了图卷积网络在分子指纹预测和虚拟筛选中的应用，以及如何利用知识图谱（KG）结合深度嵌入来发现新的药物-靶点关联。在精准医疗方面，重点讨论了如何整合基因组学、转录组学和临床表型数据，使用多模态深度学习模型来预测个体对特定疗法的反应，以及识别潜在的生物标志物组合。 第八章：可解释性人工智能（XAI）在生物学发现中的必要性 深度学习的“黑箱”特性在生物医学领域是其广泛应用的主要障碍。本章系统介绍了可解释性技术，如梯度加权类激活映射（Grad-CAM）、SHAP值和LIME，如何被定制以解释模型对特定生物学特征的关注点。我们展示了如何利用这些XAI工具来验证模型学到的生物学假设，确保模型决策的可信度和可验证性，从而推动新的生物学发现。 第三部分：实践、挑战与未来展望 第九章：大规模生物信息学深度学习模型的工程实践 本章侧重于将研究原型转化为可扩展、可重现的计算流程。内容涵盖高效的数据预处理管道（如大规模基因组数据并行化）、GPU加速技术的应用（CUDA编程基础与PyTorch/TensorFlow优化）、模型训练策略（如分布式训练、混合精度计算）以及数据存储和访问的最佳实践。 第十章：当前挑战与未来研究方向 本章总结了当前领域面临的关键瓶颈，包括：生物数据固有的偏差和噪声问题、模型泛化能力在跨物种或跨疾病数据集上的不足、缺乏高质量的因果推理深度模型，以及如何构建能够处理时序和空间信息的动态深度网络。最后，展望了神经符号AI、基础模型（Foundation Models）在生物学中的潜力，以及联邦学习在保护敏感患者数据方面的应用前景。 附录：常用深度学习框架与生物信息学工具链 本附录提供了实践操作指南，包括TensorFlow/PyTorch在生物数据处理中的核心函数、流行的生物信息学深度学习库（如TensorFlow-Genome, DeepChem）的安装与快速入门示例，以及高性能计算环境下的配置建议。

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