Computational Methods for Protein Structure Prediction and Modeling pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Xu, Ying (EDT)/ Xu, Dong (EDT)/ Liang, Jie (EDT)

出品人:

页数:348

译者:

出版时间:2006-12

价格:$ 281.37

装帧:HRD

isbn号码:9780387333212

丛书系列:

图书标签:

• 蛋白质结构预测
• 计算方法
• 蛋白质建模
• 生物信息学
• 计算生物学
• 分子建模
• 结构生物学
• 算法
• 机器学习
• 蛋白质结构

深度学习与表征学习在药物发现与材料科学中的前沿应用 本书旨在全面探讨深度学习和表征学习在药物发现和材料科学领域的最前沿技术、方法论与实际应用案例。 随着大数据时代的到来，复杂生物分子系统和新型材料的探索面临着前精度和效率的巨大挑战。本书聚焦于如何利用先进的机器学习范式，特别是深度神经网络和创新的数据表征技术，来突破现有计算瓶颈，加速新药研发进程，并设计具有特定功能的先进材料。 本书结构清晰，内容深入，从基础的机器学习原理出发，逐步过渡到高度专业化的前沿模型构建与应用。全书分为五大部分，共十五章，力求为计算化学、生物信息学、材料科学以及人工智能交叉领域的科研人员、高级学生和行业工程师提供一份详实、实用的参考指南。 --- 第一部分：计算基础与表征学习的基石 (Foundations of Representation Learning) 本部分为后续高级应用奠定坚实的理论基础。我们首先回顾了经典计算模拟方法（如分子动力学、密度泛函理论）的局限性，并引入了机器学习在加速这些模拟中的潜力。 第一章：高维化学空间的拓扑与特征工程 本章详细分析了分子、蛋白质、晶体结构等复杂实体在高维特征空间中的固有拓扑结构。重点探讨了如何从原始数据（如原子坐标、光谱数据、反应路径）中提取出具有高区分度和低冗余度的有效特征。内容涵盖了经典的描述符（如分子指纹、电荷密度矩）的局限性，并引入了现代的、基于几何的特征提取方法，如球谐函数展开和局部几何描述子。 第二章：图神经网络（GNN）在分子与晶体建模中的核心作用 图神经网络是当前处理非欧几里得结构数据的核心工具。本章深入剖析了 GNN 的基本架构（如 GCN, GAT, MPNNs），并详细阐述了它们如何有效地编码原子间、键间或晶格点之间的相互作用。特别关注了信息传递机制的设计，以及如何解决大尺度结构中的长期依赖问题。本章提供了多种消息传递函数的详细数学推导和代码实现示例，强调了消息聚合策略对模型性能的关键影响。 第三章：自监督学习与对比学习在分子数据预训练中的应用 在化学和生物信息学中，标注数据获取成本极高。本章聚焦于自监督学习（SSL）如何利用海量无标签数据进行有效的预训练。详细介绍了对比学习框架（如SimCLR、MoCo的分子版本），以及掩码式建模（Masked Modeling）在序列和结构数据中的应用。探讨了如何设计有效的“正负样本对”来捕获分子和材料的内在物理化学属性。 --- 第二部分：药物发现的深度加速 (Accelerating Drug Discovery) 本部分将前沿的表征学习技术直接应用于药物研发流程的关键环节，从靶点识别到先导化合物优化。 第四章：蛋白质与靶点结合的深度预测模型 超越传统的对接模拟，本章探讨了如何利用三维卷积网络（3D-CNNs）和高效的几何深度学习模型来预测蛋白质-配体或蛋白质-蛋白质的相互作用能量和结合位点。重点讨论了如何整合分子动力学轨迹数据，训练能够捕捉动态构象变化的集成模型。 第五章：从头生成模型与分子设计 本章着重介绍如何利用生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）和扩散模型（Diffusion Models）进行新化学实体（NCEs）的从头设计。详细分析了如何在潜在空间中进行有效的可控生成，确保生成的分子不仅具有化学可行性，还满足特定的ADMET（吸收、分布、代谢、排泄、毒性）性质约束。探讨了如何将强化学习（RL）与生成模型结合，以实现对目标属性的迭代优化。 第六章：逆向问题：基于属性的反合成路径规划 本章关注的是药物化学中一个重要的逆向工程问题：给定一个目标分子，如何高效地规划出可行的合成路线。内容涵盖了使用序列到序列（Seq2Seq）模型、图操作网络（Graph Manipulation Networks）来预测反应步骤、试剂选择和产率估计。本书还提供了一套评估合成路线可行性和成本的度量标准。 --- 第三部分：材料科学中的结构与性能预测 (Structure-Property Relationships in Materials Science) 本部分侧重于如何利用深度学习解析复杂的材料科学问题，特别是涉及晶体结构、相变和材料发现。 第七章：晶体结构与点阵的深度表征 针对周期性结构，本章探讨了超越传统晶胞描述的先进表征方法。深入讲解了基于结构拓扑（如Voronoi图、布里渊区采样）的特征提取，以及如何利用张量网络和高效的局部环境编码器来描述晶格缺陷和表面效应。 第八章：高性能材料的性质预测与跨尺度建模 本章聚焦于预测催化活性、电子能带结构和机械性能。展示了如何利用深度学习模型来拟合量子化学计算结果，从而实现对数百万候选材料的快速筛选。特别强调了跨尺度建模的挑战，即将原子尺度信息高效地传递到宏观性能预测中。 第九章：高通量实验数据的智能分析与反馈回路 介绍了如何将机器学习模型集成到自动化实验平台中。讨论了主动学习（Active Learning）策略，通过迭代地选择最有信息量的实验点，显著减少实验次数。内容覆盖了高通量筛选数据（如高通量光谱、微观成像）的异常检测与特征提取。 --- 第四部分：模型的可解释性、鲁棒性与因果推断 (Interpretability, Robustness, and Causality) 为了使AI模型真正服务于科学发现，可解释性和可靠性至关重要。 第十章：深度学习模型的可解释性（XAI）方法 本章系统地介绍了 LIME, SHAP 等局部解释方法，以及更适用于图结构和序列数据的梯度归因方法（如 Grad-CAM 的变体）。核心在于如何从模型的权重和激活中提取出具有物理或化学意义的规律，指导科学家理解分子作用的内在机制。 第十一章：对抗性攻击与模型鲁棒性评估 在处理高风险决策（如毒性预测）时，模型的鲁棒性是关键。本章分析了针对分子结构和序列的对抗性样本是如何构造的，以及如何设计防御机制，如正则化技术和数据增强策略，来提高模型在面对噪声或微小结构扰动时的稳定性。 第十二章：从相关性到因果性：增强科学推理 本章探讨了如何超越简单的相关性预测，通过结构化因果模型（SCMs）和因果发现算法，来识别分子性质背后的潜在因果驱动因素。这对于设计具有特定功能的材料或药物至关重要，因为它能明确哪些结构变更是导致性能变化的原因。 --- 第五部分：前沿架构与未来展望 (Advanced Architectures and Future Directions) 最后一部分展望了最新的研究热点和未来发展方向。 第十三章：基于流的模型（Flow-based Models）与新的生成范式 详细介绍了归一化流（Normalizing Flows）在精确密度估计和采样方面的优势，特别是在建模复杂、多峰分布的构象空间时的应用。对比了其与扩散模型在计算成本和生成多样性上的权衡。 第十四章：多模态数据融合与统一表征学习 现实世界的科学数据往往是多模态的（如结构、序列、光谱、实验记录）。本章探讨了如何构建能够有效融合不同类型数据的统一表征空间，以实现更全面、更鲁棒的预测能力。讨论了注意力机制在不同数据模态对齐中的应用。 第十五章：大型基础模型（Foundation Models）在化学与材料领域的潜力 借鉴自然语言处理领域的成功经验，本章探讨了构建大规模、可迁移的化学/材料“基础模型”的可能性。分析了预训练大型Transformer模型在小样本任务上进行微调的优势，以及所需的海量、高质量数据基础设施。 --- 本书的深度和广度，确保了读者不仅能掌握现有的SOTA（State-of-the-Art）方法，更能为未来十年计算科学的发展奠定坚实的知识基础。全书配有大量的伪代码和实际案例分析，鼓励读者将理论直接应用于解决重大的科研难题。

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