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組學機器學習

作者：劉琦|責編:羅靜//劉晶
出版社：科學
ISBN：9787030761514

出版日期：2023/10/01
裝幀：平裝
頁數：243

人民幣：RMB 198 元售價：元

內容大鋼

人工智慧驅動的組學挖掘是數據驅動的生物醫學研究的支撐技術。組學測序技術逐步向多尺度、跨模態、有擾動等方向發展，但體現出的高維度、高雜訊、多模態、標記稀缺等特點，成為制約其有效挖掘的瓶頸。本書面向生命組學數據特點，較為系統和深入地對組學機器學習的主要研究範式、適用場景、分析方法、理論思想進行介紹。結合相應組學挖掘的具體研究案例，向讀者展示組學人工智慧驅動的生命健康交叉研究的絢爛圖景。
本書適合生命科學、醫學、生物信息學、電腦和信息科學等相關交叉專業的高年級本科生、研究生，以及人工智慧領域的科研人員和產業人員參考使用。

作者介紹

劉琦|責編:羅靜//劉晶

第一部分  組學機器學習導論
  第1章  組學機器學習概述
    1.1  組學概述
    1.2  組學機器學習
    1.3  本章小結
    參考文獻
第二部分  組學的表徵學習
  第2章  組學的表徵——度量
    2.1  度量學習
    2.2  案例一：基於參考單細胞轉錄組進行細胞類型識別的度量學習
    2.3  案例二：整合多個參考單細胞組進行細胞類型識別的度量學習
    2.4  案例三：藥物基因組的度量學習
    2.5  本章小結
    參考文獻
  第3章  組學的表徵——嵌入
    3.1  嵌入
    3.2  案例：CRISPR功能基因組的嵌入學習
    3.3  本章小結
    參考文獻
  第4章  組學的表徵——多模態整合
    4.1  多模態整合
    4.2  案例：單細胞RNA-seq和單細胞ATAC-seq多模態整合
    4.3  本章小結
    參考文獻
第三部分  組學的弱監督學習
  第5章  組學的不完備監督——半監督學習
    5.1  半監督學習
    5.2  案例：抗癌藥物組合預測的半監督學習
    5.3  本章小結
    參考文獻
  第6章  組學的不完備監督——遷移學習
    6.1  遷移學習
    6.2  案例一：基因編輯系統優化設計的遷移學習
    6.3  案例二：藥物小分子設計的遷移學習
    6.4  本章小結
    參考文獻
  第7章  組學的不完備監督——元學習
    7.1  元學習
    7.2  案例：抗原-TCR識別的元學習
    7.3  本章小結
    參考文獻
  第8章  組學的不完備監督——主動學習
    8.1  主動學習
    8.2  案例：基於主動學習的化學反應定量建模
    8.3  本章小結
    參考文獻
第四部分  組學的隱私計算
  第9章  組學的隱私保護——聯邦學習
    9.1  聯邦學習
    9.2  案例一：藥物小分子定量構效關係建模的聯邦學習

    9.3  案例二：單細胞組學整合的聯邦學習
    9.4  本章小結
    參考文獻
總結與展望
術語表

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