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人工智慧在生命科學中的應用

  • 作者：張玉娟//李博琦//邱寶利|責編:羅靜//劉晶
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030857033
  • 出版日期：2026/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：317
人民幣：RMB 198 元      售價：元
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內容大鋼
    本書系統闡述了人工智慧（AI）在生命科學中的應用，涵蓋監督、無監督、強化學習及卷積神經網路（CNN）、Transformer等模型，並介紹變分自編碼器（VAE）、生成式對抗網路（GAN）在分子設計中的作用；結合生物學大數據，分析高維異質性及數據整合方法；從動物、植物與微生物研究出發，展示AI在分類、育種、代謝工程與病原預測等方面的實踐。全書以「理論—數據—應用」為主線，體現AI推動生命科學向預測與精準研究轉型。
    本書可作為生物學、生物信息學、基因組、多組學、人工智慧等相關專業的科研人員、研究生及本科生的參考用書。
作者介紹
張玉娟//李博琦//邱寶利|責編:羅靜//劉晶
目錄
第1章  人工智慧發展歷史
  1.1  人工智慧的思想雛形
  1.2  人工智慧的發展歷程
    1.2.1  起源與發展初期
    1.2.2  寒冬期
    1.2.3  復甦與繁榮
  1.3  人工智慧在生命科學中應用的現狀與前景
    1.3.1  現狀
    1.3.2  面臨的問題
    1.3.3  發展前景
  參考文獻
第2章  人工智慧演算法介紹
  2.1  人工智慧的主要任務和學習範式
    2.1.1  監督學習
    2.1.2  無監督學習
    2.1.3  半監督學習
    2.1.4  強化學習
    2.1.5  電腦視覺、自然語言處理和多模態學習
  2.2  深度學習的關鍵模型
    2.2.1  卷積神經網路
    2.2.2  循環神經網路
    2.2.3  注意力機制
    2.2.4  自監督學習模型
    2.2.5  生成模型
    2.2.6  深度學習的高速化技術
  2.3  總結
  參考文獻
第3章  生命科學中的組學大數據
  3.1  組學大數據的誕生
    3.1.1  組學數據介紹
    3.1.2  從跨物種到泛組學的擴展
  3.2  組學數據資源
    3.2.1  國家基因組科學數據中心
    3.2.2  美國國立生物技術信息中心
    3.2.3  RNA相關資料庫
    3.2.4  蛋白質相關資料庫
    3.2.5  代謝物資料庫
  3.3  組學數據的結構與特徵
    3.3.1  組學數據的結構類型
    3.3.2  組學數據的主要特徵
  3.4  傳統統計分析方法在組學數據中的應用
    3.4.1  差異表達分析
    3.4.2  功能富集分析
    3.4.3  以化學計量基因組學為例
  參考文獻
第4章  人工智慧在多組學研究中的應用
  4.1  人工智慧在組學數據中的應用
    4.1.1  機器學習與深度學習在組學研究中的應用概述
    4.1.2  智能演算法賦能組學數據整合
  4.2  蛋白質組學中的人工智慧

    4.2.1  蛋白質定位預測
    4.2.2  蛋白質修飾與相互作用預測
  4.3  代謝組學中的人工智慧
    4.3.1  基於多模態信息表示的小分子性質預測
    4.3.2  基於圖對比學習的小分子性質預測
  參考文獻
第5章  人工智慧在動物研究中的應用
  5.1  動物研究數據集
  5.2  動物科學不同領域的應用
    5.2.1  動物分類與保護
    5.2.2  動物行為與發育
    5.2.3  動物遺傳、進化和疾病模型
    5.2.4  動物育種與健康管理
    5.2.5  古生物學
  5.3  在動物研究中使用AI的挑戰
    5.3.1  數據相關的挑戰
    5.3.2  演算法相關的挑戰
    5.3.3  倫理相關的挑戰
    5.3.4  技術相關的挑戰
    5.3.5  應對挑戰的策略
    5.3.6  未來展望
  參考文獻
第6章  人工智慧在植物研究中的應用
  6.1  植物研究數據集
  6.2  人工智慧在植物學不同領域的應用
    6.2.1  植物表型識別
    6.2.2  植物基因組與多組學分析
    6.2.3  作物性狀預測與精準育種
    6.2.4  植物病害預測與診斷
    6.2.5  植物營養與產量預測
    6.2.6  植物與環境互作建模
    6.2.7  植物適應性研究
    6.2.8  植物基因編輯
    6.2.9  藥用植物與活性成分預測
  6.3  植物學研究中人工智慧面臨的挑戰與展望
    6.3.1  技術融合驅動的植物學研究創新
    6.3.2  植物學研究中人工智慧面臨的挑戰
    6.3.3  人工智慧促進植物學研究跨學科發展
    6.3.4  人工智慧賦能植物可持續發展
    6.3.5  植物研究智能化的未來展望
  參考文獻
第7章  人工智慧在微生物研究中的應用
  7.1  微生物研究數據集
  7.2  人工智慧在微生物不同領域的應用
    7.2.1  16S核糖體RNA
    7.2.2  微生物組學
    7.2.3  微生物與生態
    7.2.4  微生物與疾病
    7.2.5  微生物與食品
    7.2.6  微生物與農業

    7.2.7  微生物與合成生物學
  7.3  人工智慧在微生物領域研究中的挑戰與展望
    7.3.1  人工智慧在微生物多領域研究結合中的挑戰
    7.3.2  人工智慧在微生物多領域研究結合中的展望
    7.3.3  結論
  參考文獻

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