幫助中心 | 我的帳號 | 關於我們
進階搜尋
car

同類熱銷排行榜

最近瀏覽的商品

合成生物學智能化設計與應用(精)

  • 作者：編者:滕越|責編:吳晉瑜
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115635563
  • 出版日期：2024/12/01
  • 裝幀：精裝
  • 頁數：276
人民幣：RMB 129 元      售價：元
放入購物車
加入收藏夾
內容大鋼
    本書以人工智慧技術在合成生物學領域的理論、方法及應用為主線，詳細闡述人工智慧在合成生物學不同層面設計中的應用進展，深入討論人工智慧在合成生物學實際應用中面臨的挑戰與困難。本書先概述合成生物學與人工智慧基本概念以及發展簡史，然後介紹人工智慧技術在生物元件、生物模塊、生物系統設計方面的應用，並通過案例展示了人工智慧與合成生物學技術在生物醫藥領域的研究進展，最後分析了人工智慧驅動合成生物技術的發展趨勢，並討論了實際應用所面臨的挑戰和困難，以及展望該交叉領域的未來研究方向。
    本書適合作為生物類、電腦類、化工類、環境類、醫藥專業的本科生及研究生的教學用書，也適合生物、信息、醫藥、化工、能源、資源和環境等領域的科研人員、程序開發人員參考。
作者介紹
編者:滕越|責編:吳晉瑜
目錄
第1章  合成生物學概述
  1.1  發展歷程
  1.2  定義與本質
  1.3  基本原理
    1.3.1  層級化結構
    1.3.2  工程化設計
  1.4  主要技術方法
    1.4.1  DNA合成
    1.4.2  DNA測序
    1.4.3  DNA組裝
    1.4.4  基因編輯
    1.4.5  定向進化
  1.5  里程碑成果
    1.5.1  合成能力飛速發展
    1.5.2  核心技術不斷升級
    1.5.3  創新應用成果凸顯
  1.6  小結
  1.7  參考文獻
第2章  人工智慧概述
  2.1  人工智慧的發展歷程
  2.2  機器學習技術
    2.2.1  集成學習
    2.2.2  強化學習
    2.2.3  遷移學習
    2.2.4  反向傳播法
    2.2.5  損失函數與優化器
    2.2.6  監督學習、半監督學習和無監督學習
    2.2.7  機器學習在合成生物學中的應用
  2.3  機器學習主要演算法
    2.3.1  決策樹
    2.3.2  支持向量機
    2.3.3  支持向量回歸
    2.3.4  貝葉斯網路
    2.3.5  K-近鄰
    2.3.6  隨機森林
    2.3.7  梯度提升機
    2.3.8  XGBoost
  2.4  深度學習基礎
    2.4.1  深度學習框架
    2.4.2  神經網路
  2.5  神經網路模型
    2.5.1  深度置信網路
    2.5.2  線性神經網路
    2.5.3  多層感知器
    2.5.4  卷積神經網路
    2.5.5  循環神經網路
    2.5.6  殘差神經網路
    2.5.7  深度生成模型
    2.5.8  注意力網路
  2.6  小結

  2.7  參考文獻
第3章  合成生物學中的數學模型
  3.1  標準定量機制
  3.2  數學模型
    3.2.1  米氏方程
    3.2.2  希爾方程
    3.2.3  種群生長Logistic模型
    3.2.4  基因表達的隨機模型
    3.2.5  基因調控網路模型
  3.3  邏輯拓撲結構
    3.3.1  簡單調控
    3.3.2  級聯
    3.3.3  前饋
    3.3.4  反饋
    3.3.5  單輸入模塊
    3.3.6  多輸入模塊
  3.4  小結
  3.5  參考文獻
第4章  調控元件
  4.1  調控元件的類型及特點
    4.1.1  原核生物轉錄調控元件
    4.1.2  真核生物轉錄調控元件
  4.2  調控元件的人工智慧挖掘
    4.2.1  啟動子的挖掘
    4.2.2  轉錄因子結合位點的挖掘
  4.3  調控元件的智能設計
  4.4  採用人工智慧演算法所面臨的挑戰
    4.4.1  「維度災難」和類不平衡性
    4.4.2  數據雜訊和異質性
    4.4.3  模型可解釋性
    4.4.4  網路架構的選擇
    4.4.5  計算資源的消耗
  4.5  小結
  4.6  參考文獻
第5章  蛋白質工程
  5.1  基本策略
    5.1.1  定向進化
    5.1.2  半理性設計
    5.1.3  從頭設計蛋白質
  5.2  人工智慧輔助蛋白質工程策略
    5.2.1  蛋白質數據集的構建
    5.2.2  蛋白質的向量表示法
    5.2.3  模型的選擇與構建
    5.2.4  模型的訓練與評估
    5.2.5  模型的可解釋性
  5.3  人工智慧在蛋白質工程中的應用實例
    5.3.1  人工智慧顛覆蛋白質結構預測
    5.3.2  人工智慧指導定向進化策略
    5.3.3  人工智慧驅動蛋白質從頭設計
  5.4  人工智慧輔助蛋白質工程應用

    5.4.1  生物醫藥與抗體研發
    5.4.2  生物製造與?工程
  5.5  小結
  5.6  參考文獻
第6章  基因線路
  6.1  基因線路設計
    6.1.1  質粒的設計與構建
    6.1.2  底盤細胞的選擇
    6.1.3  實驗設計工具
  6.2  基因線路的性能優化與建模策略
    6.2.1  基因線路的性能優化
    6.2.2  基因線路設計的建模策略
  6.3  控制系統理論與設計
    6.3.1  細胞內控制
    6.3.2  細胞間控制
    6.3.3  網路細胞控制
  6.4  利用人工智慧設計基因線路
  6.5  基因線路的應用
    6.5.1  在生物感測器中的應用
    6.5.2  在生物醫學領域的應用
    6.5.3  在DNA計算中的應用
  6.6  小結
  6.7  參考文獻
第7章  生物感測器
  7.1  全細胞生物感測器
  7.2  基於雙組分系統的生物感測器
    7.2.1  雙組分系統簡介
    7.2.2  雙組分系統的效率調控
    7.2.3  雙組分系統的特異性
    7.2.4  雙組分系統在生物感測器中的應用
  7.3  合成生物學使能的生物感測器
  7.4  人工智慧驅動的生物感測器
  7.5  智能生物感測器的實例及應用
    7.5.1  智能生物感測器的應用實例
    7.5.2  智能生物感測器的應用領域
  7.6  小結
  7.7  參考文獻
第8章  工程化載體
  8.1  工程化載體概述
    8.1.1  腺病毒工程化載體
    8.1.2  腺相關病毒工程化載體
    8.1.3  逆轉錄病毒工程化載體
    8.1.4  慢病毒工程化載體
  8.2  傳統設計策略
    8.2.1  嵌合病毒工程化載體策略
    8.2.2  鑲嵌病毒工程化載體策略
    8.2.3  假病毒工程化載體策略
    8.2.4  利用DNA改組技術形成嵌合體
  8.3  基於合成生物學的工程化載體設計策略
    8.3.1  基於合成生物學的工程化載體設計特點

    8.3.2  基於合成生物學的工程化載體設計策略
    8.3.3  利用人工智慧技術優化改造工程化載體
  8.4  小結
  8.5  參考文獻
第9章  微生物基因組
  9.1  合成基因組
    9.1.1  病毒基因組的合成
    9.1.2  細菌基因組的合成
    9.1.3  真核細胞基因組的合成
  9.2  最小基因組的設計
    9.2.1  最小基因組概述
    9.2.2  最小基因組的構建原理
    9.2.3  最小基因組構建示例
    9.2.4  最小基因組構建的阻礙和挑戰
  9.3  人工智慧在基因組智能化設計中的應用
    9.3.1  人工智慧輔助染色體完全合成
    9.3.2  人工智慧輔助必需基因發掘
  9.4  小結
  9.5  參考文獻
第10章  代謝工程
  10.1  代謝工程概述
  10.2  代謝工程中常見的模式菌株
    10.2.1  大腸桿菌
    10.2.2  枯草芽孢桿菌
    10.2.3  谷氨酸棒狀桿菌
    10.2.4  釀酒酵母
    10.2.5  其他菌株
  10.3  代謝途徑的改造策略
    10.3.1  調控元件的改造
    10.3.2  生物合成途徑的重構
  10.4  代謝工程改造示例
    10.4.1  光滑念珠菌的代謝工程
    10.4.2  放線菌屬的代謝工程
    10.4.3  曲霉屬的代謝工程
  10.5  人工智慧在代謝工程中的應用
    10.5.1  人工智慧在代謝途徑中的設計原理
    10.5.2  人工智慧輔助代謝途徑優化
    10.5.3  人工智慧輔助細菌代謝系統的進化預測
  10.6  小結
  10.7  參考文獻
第11章  人工智慧在DNA計算及存儲中的應用
  11.1  DNA計算
    11.1.1  DNA計算原理
    11.1.2  DNA計算模塊
    11.1.3  DNA計算數字邏輯
    11.1.4  DNA計算模擬電路
  11.2  神經擬態計算
    11.2.1  神經擬態計算概述
    11.2.2  基於DNA分子的神經擬態計算
    11.2.3  利用基因線路構建神經擬態計算

  11.3  DNA存儲
    11.3.1  DNA存儲簡介
    11.3.2  DNA存儲基本流程
    11.3.3  DNA存儲模式
  11.4  人工智慧在DNA存儲中的應用
  11.5  小結
  11.6  參考文獻
第12章  合成生物學與人工智慧賦能的生物經濟
  12.1  生物經濟概述
    12.1.1  生物經濟的定義
    12.1.2  生物經濟的發展趨勢
    12.1.3  國外生物經濟的發展戰略
    12.1.4  國內生物經濟的發展戰略
  12.2  合成生物學是生物經濟發展的關鍵驅動因素
  12.3  人工智慧賦能新一代生物經濟
    12.3.1  人工智慧推動生物產業的智能化與自動化
    12.3.2  人工智慧助力合成生物學產業——以生物製藥業為例
  12.4  小結
  12.5  參考文獻

  • 商品搜索：
  • | 高級搜索
首頁│ 新手上路│ 客服中心│ 關於我們│ 聯絡我們│ Top↑│
Copyrightc 1999~2008 美商天龍國際圖書股份有限公司 臺灣分公司. All rights reserved.
營業地址:臺北市中正區重慶南路一段103號1F 105號1F-2F
讀者服務部電話：02-2381-2033 02-2381-1863　時間：週一-週五 10:00-17:00
　服務信箱：bookuu@69book.com 客戶、意見信箱:cs@69book.com
ICP證：浙B2-20060032