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AI賦能的微生物組大數據挖掘(方法與應用)(精)

  • 作者：編者:寧康|責編:王娜
  • 出版社：上海科技
  • ISBN：9787547862377
  • 出版日期：2023/07/01
  • 裝幀：精裝
  • 頁數：162
人民幣：RMB 88 元      售價：元
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內容大鋼
    微生物組學（microbiomics）是繼基因組學之後，生物學研究領域的重大突破之一。特別是近20年來，國際上有關微生物組學的研究進展極其迅速，不僅積累了上百萬的微生物群落樣本，而且在人體健康、環境保護、工業生產等方面發掘了大量的微生物資源，發現了大批的微生物變化規律。當今人工智慧（AI）技術一日千里，將其運用於微生物組的大數據挖掘，可極大地促進微生物資源的理性轉化與應用。本書較為全面系統性地梳理了AI賦能微生物組的基本概念和分析流程，以及21世紀前20年來相關數據挖掘方法和典型應用案例，並對其未來發展趨勢和應用潛力進行了總結與展望，可供微生物組研究相關的科研工作者，以及對組學數據挖掘感興趣的師生參考。
作者介紹
編者:寧康|責編:王娜
目錄
第1章  微生物組
  1.1  基本概念
    1.1.1  微生物群
    1.1.2  宏基因組
    1.1.3  微生物組
  1.2  微生物組高通量測序
    1.2.1  擴增子測序
    1.2.2  宏基因組測序
    1.2.3  測序技術的發展
    1.2.4  鳥槍法宏基因組測序的拓展研究
  1.3  微生物組測序數據和基本分析流程
  小結
  參考文獻
第2章  微生物組大數據及其主流分析方法
  2.1  基本概念及分類
  2.2  微生物組大數據的特徵
  2.3  微生物組的主流資料庫
  2.4  微生物組的主流數據分析方法和軟體
    2.4.1  擴增子分析軟體
    2.4.2  宏基因組分析軟體
    2.4.3  統計和可視化工具
  2.5  微生物組數據整合中的批次效應
    2.5.1  平均中心方法
    2.5.2  Z-score方法
    2.5.3  基於比值的方法
    2.5.4  距離加權判別法
    2.5.5  ComBat方法
    2.5.6  基於奇異值分解方法
    2.5.7  替代變數分析法
  2.6  微生物數據分析流程
    2.6.1  16S擴增子數據分析流程
    2.6.2  宏基因組數據分析流程
  小結
  參考文獻
第3章  微生物組大數據挖掘
  3.1  微生物組大數據挖掘概述
    3.1.1  微生物組數據挖掘背景
    3.1.2  人工智慧簡介
    3.1.3  人工智慧和高性能計算
    3.1.4  機器學習的概念及方法
    3.1.5  深度學習的概念及方法
    3.1.6  電腦經典演算法簡介
  3.2  微生物組數據挖掘方法
    3.2.1  微生物組大數據挖掘主流方法及其特徵
    3.2.2  微生物組數據挖掘技術簡介
    3.2.3  微生物標誌物挖掘及經典案例
    3.2.4  微生物組樣本比對和特徵預測及經典案例
    3.2.5  微生物組時序網路挖掘及經典案例
  3.3  微生物組大數據挖掘的人工智慧方法
    3.3.1  在生物研究中的人工智慧方法

    3.3.2  在微生物組研究中的人工智慧方法
    3.3.3  人工智慧應用實例
  3.4  微生物組數據挖掘的瓶頸問題及應對策略
    3.4.1  微生物組大數據挖掘瓶頸
    3.4.2  微生物組大數據挖掘瓶頸問題的應對策略
  小結
  參考文獻
第4章  微生物組大數據的應用
  4.1  不同宿主環境下的微生物組數據研究
    4.1.1  大黃蜂微生物組研究
    4.1.2  魚類微生物組研究
    4.1.3  小龍蝦微生物組研究
    4.1.4  從抗生素耐藥性角度研究水稻小龍蝦共養模式
    4.1.5  雞微生物組研究
    4.1.6  歐洲野兔微生物組研究
    4.1.7  家畜微生物組研究
  4.2  人體微生物組數據研究
    4.2.1  腸型分析
    4.2.2  腸道微生物亞群與飲食、代謝疾病的關聯分析
    4.2.3  人類飲食與腸道菌群的個性化關聯
    4.2.4  體育鍛煉與腸道菌群的相關性研究
    4.2.5  幼兒腸道微生物組的時間發育變化
    4.2.6  腸道菌群與年齡預測
    4.2.7  微生物組與癌症相關性研究
    4.2.8  腸道菌群與非酒精性脂肪肝的防治
    4.2.9  腸易激綜合征患者腸道菌群的研究
    4.2.10  類風濕性關節炎患者微生物失調和代謝紊亂研究
    4.2.11  下呼吸道細菌性感染診斷研究
    4.2.12  腸道菌群可塑性研究
  4.3  環境和工程領域的微生物組數據研究
    4.3.1  土壤微生物組研究
    4.3.2  污水處理廠微生物群落挖掘
    4.3.3  植物根際微生物群落研究
    4.3.4  甘草基因表達微生物群落代謝產物調控模式研究
    4.3.5  地下水微生物來源分析
    4.3.6  水體抗生素抗性基因研究
    4.3.7  湖泊抗生素抗性基因研究
    4.3.8  全球海洋宏轉錄組研究
    4.3.9  海洋微生物群落中的抗生素抗性基因研究
    4.3.10  利用海洋宏基因組學預測新蛋白質家族
    4.3.11  重症監護病房微生物研究
    4.3.12  微生物溯源研究
    4.3.13  本體感知深度學習應用於微生物溯源的研究
    4.3.14  遷移學習應用於微生物分類研究
  小結
  參考文獻
第5章  微生物組大數據挖掘的發展趨勢和未來態勢
  5.1  人工智慧賦能的微生物組大數據挖掘的總體知識框架
  5.2  新技術和新發現驅動微生物組研究的不斷進步
  5.3  微生物組暗物質和大數據挖掘

  參考文獻
附錄
  附錄1  術語解釋
  附錄2  微生物基因組概述
  附錄3  基因組功能註釋
  附錄4  人類微生物組研究的30個重大里程碑事件

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