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基於深度學習的生命科學

作者：(美)Bharath Ramsundar//Peter Eastman//Patrick Walters//Vijay Pande|責編:劉熾|譯者:李新葉
出版社：中國電力
ISBN：9787519845940

出版日期：2020/06/01
裝幀：平裝
頁數：228

人民幣：RMB 68 元售價：元

內容大鋼

    深度學習在許多領域已經取得了令人矚目的成就。而今，它正在整個科學界特別是生命科學界掀起波瀾。本書是一本注重實際操作的書，為開發者和科學研究者講述了如何在基因組學、化學、生物物理學、顯微鏡學、醫學分析及其他領域中應用深度學習。
    本書介紹了一些深度網路原型，非常適合那些準備將自己的技能應用於諸如生物學、遺傳學和藥物發現等科學應用的開發人員和科學家。你將跟隨設計一個將物理、化學、生物學和醫學聯繫在一起的新療法問題的案例研究，該案例代表了科學研究中的一個最具挑戰性的問題。通過本書，你將學到：
    ·學習在分子數據上執行機器學習的基礎知識。
    ·理解為什麼深度學習是研究遺傳學和基因組學的有力工具。
    ·應用深度學習理解生物物理系統。
    ·通過DeepChem獲得機器學習的簡單認識。
    ·使用深度學習分析顯微圖像。
    ·使用深度學習技術分析醫學掃描圖像。
    ·了解變分自編碼器和生成對抗網路。
    ·解釋你的模型在做什麼以及它是如何工作的。

作者介紹

(美)Bharath Ramsundar//Peter Eastman//Patrick Walters//Vijay Pande|責編:劉熾|譯者:李新葉

前言
第1章  為什麼是生命科學？
  為什麼是深度學習？
  當代生命科學是關於數據的
  你能學到什麼？
第2章  深度學習概論
  線性模型
  多層感知器
  訓練模型
  驗證
  正則化
  超參數優化
  其他類型的模型
    卷積神經網路
    遞歸神經網路
  延伸閱讀
第3章  基於DeepChem的機器學習
  DeepChem數據集
  訓練一個預測分子毒性的模型
  案例研究：訓練MNIsT模型
    MNIST數字識別數據集
    MNIST的卷積結構
  softmax和SoftMaxCrossEntropy
  結論
第4章  分子的機器學習
  什麼是分子？
    什麼是分子鍵？
    分子圖
    分子構型
    分子的手性
  分子的特徵表示
    SMILES字元串和RDKit
    擴展一連接指紋
    分子描述符
  圖卷積
  訓練一個模型來預測溶解度
  MoleculeNet
    SMARTS字元串
  結論
第5章  生物物理的機器學習
  蛋白質結構
    蛋白質序列
  不能用計算方法預測3D蛋白質結構嗎？
    蛋白質結合簡介
  生物物理數據的特徵化
    網格特徵化
    原子特徵化
  PDBBind案例研究
    PDBBind數據集
    特徵化PDBBind數據集

  結論
第6章  基因組學的深度學習
  DNA、RNA和蛋白質
  現在是現實世界
  轉錄因子的結合
    一個用於TF結合的卷積模型
  染色質可接近性
  RNA干擾
  結論
第7章  顯微鏡檢查的機器學習
  顯微學簡介
    現代光學顯微技術
  衍射極限
    電子和原子力顯微技術
    超分辨顯微技術
    深度學習和衍射極限？
  製備生物顯微鏡樣本
    染色
    樣本固定
    切片樣本
    熒光顯微技術
    樣本製備工件
  深度學習應用
    細胞計數
  什麼是細胞系？
    細胞分割
    計算分析
  結論
第8章  醫學領域的深度學習
  電腦輔助診斷
  貝葉斯網路的概率診斷
  電子健康記錄數據
  ICD-10編碼
  那麼無監督學習呢？
    患者EHR大型資料庫存在危險嗎？
  用於放射學的深度學習
    x線掃描和CT掃描
    組織學
    核磁共振掃描
  學習模型作為一種治療方法
    糖尿病視網膜病變
  結論
    道德考慮
    失業
    小結
第9章  生成模型
  變分自編碼
  生成對抗網路
  生成模型在生命科學中的應用
    為先導化合物提供新思路

    蛋白質的設計
    用於科學發現的工具
    生成建模的未來
  使用生成模型
    分析生成模型的輸出
  結論
第10章  深層模型的解釋
  解釋預測
  優化輸入
  預測的不確定性
  可解釋性、可擴展性和實際後果
  結論
第11章  虛擬篩選工作流示例
  為預測建模準備數據集
  訓練預測模型
  為模型預測準備數據集
  應用預測模型
  結論
第12章  前景和展望
  醫學診斷
  個性化醫療
  藥物研發
  生物學研究
  結論

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