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人工智慧在腫瘤計算上的應用

  • 作者：章樂|責編:張展//黃明冀
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030617996
  • 出版日期：2020/11/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：153
人民幣：RMB 89 元      售價：元
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內容大鋼
    本書以作者多年來從事的計算生物學項目為具體範例，具體介紹人工智慧在計算生物學中的具體實踐。本書的第一部分以基因、生存分析和生物熱傳導計算為例討論人工智慧在計算生物學的實踐。本書的第二部分分別使用圖形卡和Hadoop計算的範例來介紹如何使用單指令多數據和多指令多數據並行編程模型，改進現有串列計算模式下的計算生物模型，以此為例討論人工智慧在體系結構學科上的應用。本書的第三部分分別描述如何使用語義資料庫集成管理D-NetWeaver軟體以及如何建立LAUPs序列在線大數據分析Web Services平台，以此為例討論人工智慧在計算生物學資料庫服務上的應用。
    本書適用於從事計算生物學研究的科研工作者，也可作為高校相關專業師生的參考用書。
作者介紹
章樂|責編:張展//黃明冀
目錄
第一篇 人工智慧在計算生物學上的實踐
  第1章  計算生物學方法模擬生物熱傳導過程
    1.1  微分方程模擬激光治療皮膚癌
    1.2  模擬激光治療的數學模型
    1.3  模擬激光治療的數值方法
    1.4  模擬激光治療的計算實驗
    1.5  模擬激光治療的結論
    1.6  模擬激光治療的進一步研究
  參考文獻
  第2章  基於數據挖掘的計算生物學研究
    2.1  尋找腦膠質癌致病基因和相關信號通路
      2.1.1  探索腦膠質癌致病基因和相關信號通路的方法
      2.1.2  探索腦膠質癌致病基因和相關信號通路的結果
      2.1.3  模型的預測性能比較
      2.1.4  模型的擬合性能比較
      2.1.5  多種策略分別探索與腦膠質癌存活時間相關的信號通路
      2.1.6  探索腦膠質癌致病基因和相關信號通路的討論
      2.1.7  探索腦膠質癌致病基因和相關信號通路的結論
    2.2  建立一個穩健預測結直腸癌患病風險的數學模型
      2.2.1  結直腸癌患病風險的數學模型簡介
      2.2.2  結直腸癌患病風險的數學模型所需的材料和方法
      2.2.3  結直腸癌患病風險的數學模型的研究結果
  參考文獻
  第3章  結合數據挖掘和模擬模擬的多尺度混合模型
    3.1  骨重建模擬模擬多尺度混合模型
    3.2  骨重建模擬模擬多尺度混合模型的方法
      3.2.1  分子尺度：信號通路
      3.2.2  細胞尺度：細胞活動
      3.2.3  支架尺度：支架降解和生長因子釋放
      3.2.4  骨組織尺度：血管生成和氧運輸
      3.2.5  建立Abaqus的計算模型
      3.2.6  模型培養和測試
    3.3  骨重建模擬模擬多尺度混合模型的結果
      3.3.1  三維血管化骨再生模擬
      3.3.2  模型的訓練和測試
      3.3.3  模型中的參數敏感性分析
      3.3.4  生長因子對骨形成的重要影響
    3.4  骨重建模擬模擬多尺度混合模型的討論
  參考文獻
第二篇 人工智慧在計算生物學計算加速上的應用
  第4章  使用GPU並行擴散方程的數值演算法
    4.1  生物醫學工程研究中的擴散方程
    4.2  擴散方程的數學模型
      4.2.1  ADI方案
      4.2.2  Thomas演算法
      4.2.3  域分解
    4.3  域分解ADI的GPU實現
      4.3.1  並行計算演算法的性能和準確性分析
      4.3.2  並行計算演算法加速擴散求解器
    4.4  擴散方程的研究結果

      4.4.1  比較PGM和串列計算時間
      4.4.2  比較PSGMC和PGM的計算時間
      4.4.3  比較PSGMG和PSGMC的計算時間
      4.4.4  比較PGM、PSGMC、PSGMG和串列計算中的最佳計算時間
      4.4.5  檢驗並行和串列計算之間的準確性
      4.4.6  考察其他基於GPU的計算方案的計算時間
    4.5  討論與總結
  參考文獻
  第5章  對譜系相關代表數目不足序列的分散式並行加速
    5.1  譜系相關代表數目不足序列定義
    5.2  物種LAUPs計算方法研究
      5.2.1  k-mer計算演算法簡介
      5.2.2  Jellyfish演算法架構
      5.2.3  Jellyfish演算法優化
      5.2.4  譜系相關的代表數目不足序列計算演算法
      5.2.5  譜系相關多物種共同LAUPs計算
    5.3  JBLC演算法性能評估與分析
      5.3.1  時間空間複雜度分析
      5.3.2  實驗對比分析
    5.4  基於Hadoop的LAUPs演算法並行加速研究
      5.4.1  問題分析與解決方法
      5.4.2  Hadoop Streaming框架
      5.4.3  基於Hadoop的LAUPs分散式計算模型MR-JBLC
    5.5  MR-JBLC性能評估與結果分析
      5.5.1  Hadoop大數據平台搭建
      5.5.2  並行性能評估與實驗分析
  參考文獻
第三篇 人工智慧在計算生物學資料庫服務上的應用
  第6章  構建集成D-NetWeaver軟體的語義資料庫
    6.1  D-NetWeaver軟體介紹
    6.2  語義資料庫構建
      6.2.1  URI的編碼和ontology
      6.2.2  資料庫開發工具
      6.2.3  Bio-GRAPH生成
      6.2.4  原始文件系統的語義擴展
      6.2.5  生物資料庫的SPARQL查詢功能
      6.2.6  生物圖形可視化
    6.3  討論與結論
  參考文獻
  第7章  LAUPs序列大數據分析平台：WSLAUP
    7.1  LAUPs相關背景
    7.2  總體架構設計
    7.3  平台關鍵技術
    7.4  平台結果與討論
  參考文獻
附錄 Hadoop大數據分析平台環境搭建步驟
補充文獻

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