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生物分子大數據分析(精)/軟物質前沿科學叢書

作者：趙蘊傑|總主編:歐陽鍾燦
出版社：龍門書局
ISBN：9787508856339

出版日期：2019/09/01
裝幀：精裝
頁數：137

人民幣：RMB 98 元售價：元

內容大鋼

本書主要介紹了物理模型和大數據分析方法在生物分子中的應用，重點介紹了動態網路、直接耦合分析和機器學習等大數據分析方法。通過閱讀本書，讀者不僅可以了解網路和機器學習等問題的基礎知識，還可以通過小分子結合靶點分析、生物分子相互作用預測和小分子代謝物分類等研究實例，了解相關演算法的使用，幫助讀者結合自身研究選擇合適的大數據分析方法。
本書適合對生物問題感興趣的物理、數學、化學、生物和電腦專業的研究生閱讀，對從事生物物理、生物信息學和分子生物學等研究領域的讀者也有參考價值。

作者介紹

趙蘊傑|總主編:歐陽鍾燦
趙蘊傑，理論物理博士，華中師範大學物理科學與技術學院副教授。研究方向為生物物理學，在Nature Immunology，Nucleic Acids Research，Bioinformatics等刊物上發表學術論文30余篇，主持和參與國家自然科學基金、湖北省自然科學基金等多項課題。2016年入選湖北省「楚天學者」人才計劃，2019年入選華中師範大學「桂子青年學者」學者名師支持計劃。主要教授普通物理、生物信息學、機器學習與生物物理、分子生物物理等課程。受邀擔任Scientific Reports的Editorial Board Member和Physical Reviews等國際學術雜誌審稿人。

叢書序
序言
前言
第1章  緒論
  1.1  迅速增長的生物數據
  1.2  不斷發展的理論分析方法
  1.3  本書的組織與使用
  參考文獻
第2章  生物分子網路分析
  2.1  引言
  2.2  細胞周期蛋白依賴性激?研究
    2.2.1  生物分子網路模型
    2.2.2  潛在藥物口袋分析
    2.2.3  藥物口袋特異性分析
  2.3  複合物結合靶點分析
    2.3.1  靶點預測網路模型
    2.3.2  靶點預測網路模型測試與結果分析
    2.3.3  靶點預測網路模型普適性分析
  2.4  小結
  參考文獻
第3章  生物分子相互作用預測
  3.1  引言
  3.2  相互作用預測模型
    3.2.1  含有間接相互作用的預測模型
    3.2.2  直接相互作用預測模型
  3.3  RNA相互作用預測研究
    3.3.1  受限玻爾茲曼機預測模型
    3.3.2  長程空間結構相互作用預測分析
    3.3.3  相互作用預測結構特徵分析
    3.3.4  相互作用預測與結構建模
  3.4  小結
  參考文獻
第4章  生物分子與深度學習
  4.1  引言
  4.2  神經網路與深度學習
    4.2.1  神經網路
    4.2.2  單層神經網路
    4.2.3  多層神經網路
    4.2.4  反向傳播演算法
    4.2.5  常用的深度學習模型
  4.3  生物代謝物分析研究
    4.3.1  基於深度學習的代謝物分析模型
    4.3.2  模型精度與代謝物分析
    4.3.3  模型信號質量評估
    4.3.4  單細胞代謝組學的性能驗證
  4.4  小結
  參考文獻
附錄
  附錄A  結合位點預測主要代碼
  附錄B  直接耦合分析主要代碼

  附錄C  RNA訓練集
  附錄D  代謝物分析訓練主要代碼
索引

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