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基於本體資料庫的多標籤預測模型及生物醫藥數據挖掘研究(理工學科學術理論研究著作集萃)

作者：編者:程翔
出版社：天津大學
ISBN：9787561863909

出版日期：2019/07/01
裝幀：平裝
頁數：75

人民幣：RMB 36 元售價：元

內容大鋼

本書共9章。第1章介紹多標籤預測的研究現狀和進展，並且著重從生物信息學的角度闡述多標籤演算法的特點及已有相關演算法存在的不足；然後介紹本體資料庫研究和應用的概況，分析其現階段存在的主要問題。第2章介紹本體的基本概念以及常用的本體資料庫。第3章介紹ChEBI和GO資料庫的語義挖掘方法。第4章介紹當前經典的幾種多標籤演算法。第5?8章應用GO資料庫和ChEBI資料庫數據，提取相關蛋白質和藥物的特徵信息，使用多標籤機器學習演算法創建蛋白質亞細胞定位預測伺服器和藥物ATC類別預測伺服器。第9章為總結和展望。
本書適用於高等院校生物信息、人工智慧、電腦應用等相關專業學生閱讀及技術人員參考。

作者介紹

編者:程翔

第1章  緒論
  1.1  引言
  1.2  生物信息中的多標籤問題
  1.3  本體論方法的介紹
第2章  本體和本體資料庫
  2.1  本體簡介
  2.2  本體資料庫
    2.2.1  GO資料庫
    2.2.2  ChEBI資料庫
  2.3  本章小結
第3章  ChEBI和GO資料庫的語義挖掘方法
  3.1  基於分類圖形結構的相似方法
  3.2  基於信息內容的相似方法
  3.3  度量基因之間功能相似性的方法
  3.4  本體在生物醫藥領域的應用及已經開發的工具和語言
  3.5  本章小結
第4章  多標籤演算法
  4.1  多標度（Multiplicity Degree）
  4.2  多標籤評價指標
  4.3  幾種經典的多標籤演算法
  4.4  本章小結
第5章  預測藥物ATC類別模型一：iATC-mISF
  5.1  基準數據集
  5.2  預測模型iATC-mISF的構建
  5.3  結果與討論
  5.4  本章小結
第6章  預測藥物ATC類別模型二：iATC-mHyb
  6.1  基準數據集
  6.2  預測模型iATC-mHyb的構建
  6.3  結果和討論
  6.4  本章小結
第7章  pLoc-mAnimal：動物蛋白質亞細胞定位預測模型
  7.1  基準數據集
  7.2  特徵降維
    7.2.1  特徵選擇
    7.2.2  特徵抽取
    7.2.3  新創建的特徵降維方法——Bayes統計特徵降維方法
  7.3  蛋白質向量構造
    7.3.1  使用Bayes統計特徵降維方法構造GO功能註釋向量
    7.3.2  使用蛋白質氨基酸序列構造Grey-PSSM向量
  7.4  結果和討論
  7.5  本章小結
第8章  pLoc-mPlant：植物蛋白質亞細胞定位預測模型
  8.1  基準數據集
  8.2  集成學習
  8.3  植物蛋白質亞細胞位置預測模型
  8.4  結果與討論
  8.5  本章小結
第9章  總結和展望
  9.1  總結

  9.2  展望
    9.2.1  老葯新用
    9.2.2  西藥按中醫系統理論分類
    9.2.3  蛋白質亞細胞位置定位的非平衡問題
參考文獻

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