R Programming for Bioinformatics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Chapman and Hall/CRC

作者:Robert Gentleman

出品人:

页数:314

译者:

出版时间:2008-07-14

价格:USD 69.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781420063677

丛书系列:

图书标签:

• R
• Bioinformatics
• 数据挖掘
• 生物信息
• programming
• bioinformaticers
• 2015
• 英文版
• R语言
• 生物信息学
• 编程
• 数据分析
• 统计学
• 基因组学
• 生物统计
• 数据科学
• 计算生物学
• 生物医学

深度学习在生物信息学中的前沿应用与实践 本书聚焦于深度学习技术在生物信息学领域最前沿的应用、核心算法的深入剖析以及实际项目中的部署策略。它旨在为具备一定编程基础和生物学背景的读者提供一条从理论到实践的桥梁，使其能够熟练运用现代人工智能工具解决复杂的生物学难题。 第一部分：深度学习基础与生物学数据特性的融合 本部分为读者奠定坚实的理论基础，并着重阐述深度学习模型如何有效处理生物学数据固有的复杂性、高维度和稀疏性特点。 第一章：生物信息学数据类型的挑战与机遇 1.1 从序列到结构：基因组学、转录组学和蛋白质组学数据的预处理与标准化。 1.2 异构数据融合：整合表型数据、临床信息与高通量测序结果的挑战。 1.3 维度灾难与噪声抑制：在生物数据中应用降维技术（如PCA、t-SNE的改进版本）与去噪自编码器。 1.4 数据的可解释性危机：构建满足生物学验证的“白盒”模型的需求。 第二章：核心深度学习架构回顾与生物学定制 2.1 基础网络单元的重访：ReLU、Sigmoid的局限性及Swish、Mish等激活函数的生物学适用性分析。 2.2 优化策略的精细调校：AdamW、RAdam在处理生物大数据集时的收敛性优化。 2.3 正则化技术的演进：Dropout的变体（如DropBlock）在避免过拟合特定基因集上的效果。 2.4 计算资源优化：利用混合精度训练（FP16）加速大规模基因组数据处理。 第二部分：序列分析的高级模型构建 本部分深入探讨如何使用循环神经网络（RNNs）的先进变体和Transformer架构来解析DNA、RNA和蛋白质序列中的内在规律。 第三章：基于Transformer的序列建模 3.1 自注意力机制（Self-Attention）在长距离序列依赖性捕捉中的优势。 3.2 ProtT5与ESM架构的原理剖析： 预训练大型语言模型（LLMs）在蛋白质结构和功能预测中的应用。 3.3 基因调控元件识别： 结合卷积与注意力机制，高精度预测启动子、增强子和剪接位点。 3.4 序列生成模型：使用基于Transformer的变分自编码器（VAEs）进行新型抗体或酶序列的理性设计。 第四章：循环网络在时间序列与组学数据中的应用 4.1 双向长短期记忆网络（Bi-LSTMs）在单细胞轨迹推断中的应用。 4.2 门控循环单元（GRUs）在疾病进展动态建模中的效率优势。 4.3 结合隐马尔可夫模型（HMMs）与RNNs，实现更精细的基因结构边界预测。 第三部分：图像、空间与结构生物学的深度学习范式 本部分关注如何利用卷积神经网络（CNNs）和图神经网络（GNNs）处理高维空间数据和复杂的分子网络。 第五章：生物医学图像分析的深度卷积网络 5.1 显微镜图像的语义分割：U-Net及其变体（如Attention U-Net）在细胞核和细胞器识别中的优化。 5.2 组织病理学（WSI）的弱监督学习：使用深度学习进行肿瘤区域的快速、高精度定位与分级。 5.3 3D医学成像数据（如CT/MRI）的体积渲染与病灶三维重建。 5.4 迁移学习在稀有疾病图像数据集上的应用与微调策略。 第六章：图神经网络在分子和网络分析中的革命 6.1 蛋白质相互作用（PPI）网络的拓扑学特征学习： 使用图卷积网络（GCNs）预测新的相互作用。 6.2 药物发现中的分子指纹表示：将分子结构嵌入到低维向量空间，加速虚拟筛选。 6.3 图注意力网络（GATs）在分析代谢通路和信号转导网络中的作用，突出关键节点的权重。 6.4 知识图谱的构建与推理：结合实体嵌入（Node2Vec）和图神经网络实现生物医学知识的自动化挖掘。 第四部分：蛋白质结构预测与生成模型的前沿技术 本部分集中探讨当前生物信息学领域最受关注的方向：蛋白质结构预测的最新突破，特别是基于扩散模型和深度生成模型的应用。 第七章：从序列到三维结构：结构预测的新范式 7.1 深度学习在接触图（Contact Map）预测中的高精度实现。 7.2 AlphaFold 2 架构的解构： Egnine-Evoformer模块与Pair Representation的协同作用。 7.3 结构精修：结合分子动力学模拟与深度学习对预测结构的局部优化。 7.4 基于扩散模型（Diffusion Models）的蛋白质结构生成与从头设计（De Novo Design）。 第八章：可解释性、因果推断与模型部署 8.1 模型可解释性工具箱（XAI）： LIME、SHAP在生物学特征重要性归因中的应用，确保模型决策的生物学合理性。 8.2 因果关系建模：使用深度学习方法从关联数据中推断基因表达的因果路径。 8.3 联邦学习在多中心临床数据分析中的隐私保护方案。 8.4 实战部署： 将优化后的深度学习模型封装为高性能的Web服务（如使用Triton Inference Server），实现高通量预测。 本书特色： 代码示例丰富： 结合PyTorch Lightning和TensorFlow 2.x，提供完整的、可复现的代码片段，直接应用于真实生物学数据集。 案例驱动学习： 每一个章节都嵌入了至少一个前沿的、已发表的研究案例进行深度解析。 面向未来： 详细讨论了多模态学习、自监督学习以及在生物领域中利用量子计算加速深度学习推理的潜在方向。

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这本给我感觉还是太蜻蜓点水了，书太薄，涉及的内容又太多，结果啥都没讲的很深刻，不过奇怪的倒是，这本书花了不少篇幅讲写R包与FFI。。。。囧

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这本给我感觉还是太蜻蜓点水了，书太薄，涉及的内容又太多，结果啥都没讲的很深刻，不过奇怪的倒是，这本书花了不少篇幅讲写R包与FFI。。。。囧

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这本给我感觉还是太蜻蜓点水了，书太薄，涉及的内容又太多，结果啥都没讲的很深刻，不过奇怪的倒是，这本书花了不少篇幅讲写R包与FFI。。。。囧

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从09年开始看，断断续续地终于看完了 -,- 其实和bioinformatics相关的东西不多，都是些比较advance的topic

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