Fuzzy Systems in Bioinformatics and Computational Biology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Wang, Lipo 编

出品人:

页数:330

译者:

出版时间:

价格:$ 190.97

装帧:

isbn号码:9783540899679

丛书系列:

图书标签:

• 模糊系统
• 生物信息学
• 计算生物学
• 人工智能
• 机器学习
• 数据挖掘
• 模式识别
• 生物医学工程
• 计算科学
• 优化算法

跨越边界：计算生物学与生物信息学前沿探索 本书旨在为研究人员、高级本科生和研究生提供一个全面且深入的视角，聚焦于计算生物学和生物信息学领域中那些不涉及模糊系统（Fuzzy Systems）的、具有里程碑意义和前沿性的核心方法论、新兴技术与关键应用。 我们将目光投向计算模型、统计推断、高维数据分析以及新兴的机器学习范式在生命科学复杂问题解决中的最新进展。 第一部分：计算生物学的基础与核心算法 本部分将奠定坚实的理论基础，重点介绍那些不依赖于模糊逻辑框架的、驱动现代生物学数据分析的关键计算范式。 第一章：基因组学与宏基因组学中的精确比对与组装 本章将详细阐述下一代测序（NGS）数据的处理流程，尤其关注基于图的组装算法（如De Bruijn图、重叠布局一致性C-L-C方法） 在处理复杂、重复序列区域时的优势和挑战。我们将深入探讨Burrows-Wheeler变换（BWT） 及其在索引结构（如FM-Index）中的应用，这是实现快速、敏感序列比对（如BWA、Bowtie2）的核心技术。此外，还将涵盖宏基因组学数据中分箱（Binning）技术，例如基于统计学特征的聚类方法，用于从复杂混合群落中识别和重建单个微生物基因组。重点分析这些方法对错配率、插入缺失（Indels）的鲁棒性分析。 第二章：结构生物学中的物理驱动建模与模拟 结构生物学计算的核心在于对分子间相互作用和动态过程的精确预测。本章侧重于分子动力学（MD）模拟，详细介绍牛顿力学在蛋白质折叠、配体结合等过程中的应用。我们将探讨力场（Force Fields） 的构建原理，如AMBER、CHARMM，以及如何通过高效的积分算法（如Verlet算法）和边界条件处理（如周期性边界条件、PME方法）来克服时间尺度限制。同时，也会介绍基于蒙特卡洛（Monte Carlo）方法 的构象采样技术，用于在庞大的构象空间中寻找低能状态，及其在药物设计先导化合物筛选中的作用。 第三章：生物网络分析的拓扑与动力学视角 生物系统往往表现为复杂的相互作用网络，如蛋白质-蛋白质相互作用网络（PPIs）和基因调控网络（GRNs）。本章的核心是图论（Graph Theory） 在网络分析中的应用。我们将详细讨论中心性度量（如度中心性、介数中心性、接近中心性）如何揭示关键节点（Hubs），以及社区发现算法（如Louvain算法、谱聚类） 如何识别功能模块。在动力学方面，本章将引入常微分方程（ODE）模型 来描述代谢通路和信号转导网络的瞬态和稳态行为，并讨论参数估计和不确定性量化的统计方法。 第二部分：生物信息学的前沿统计与机器学习范式 本部分聚焦于处理高维、异构生物数据的先进统计模型和现代机器学习技术，这些技术已成为数据解释的基石。 第四章：高通量组学数据中的降维与特征选择 单细胞测序（scRNA-seq）产生了具有极高稀疏性和维度特征的数据集。本章将深入探讨主成分分析（PCA） 及其变体在线性降维中的应用。更重要的是，我们将详细分析非负矩阵分解（NMF） 在识别潜在生物学因子（如细胞亚群、通路特征）方面的优势，以及如何利用稀疏表示模型（Sparse Representation Models） 进行高效的特征选择。对于差异表达分析，我们将重点讨论负二项分布（Negative Binomial Distribution） 在校正RNA-seq计数数据方差中的核心地位，以及DESeq2、edgeR 等方法的统计基础。 第五章：深度学习在生物图像分析与序列预测中的突破 深度学习，特别是卷积神经网络（CNN） 和循环神经网络（RNN）/Transformer架构，正在重塑数据分析的格局。本章将详细解析CNN如何应用于全玻片成像（WSI）的组织病理学分析，如肿瘤微环境的自动化分割与分类。对于序列数据，我们将探讨基于注意力机制（Attention Mechanisms） 的模型如何预测蛋白质结构（如AlphaFold的核心思想，侧重于其基于图神经网络（GNN）的结构表征和损失函数设计）以及DNA/RNA序列的调控元件识别。本章强调模型的可解释性（XAI）技术，如Grad-CAM，在生物学验证中的应用。 第六章：统计推断与因果关系发现 理解生物过程中的因果关系而非仅仅是相关性至关重要。本章将涵盖贝叶斯网络（Bayesian Networks） 的构建和推理，特别是在推断基因调控因果方向上的应用，重点在于动态贝叶斯网络（DBN） 对时间序列数据的处理。此外，本章还将探讨因果推断方法（Causal Inference），例如使用倾向性得分匹配（Propensity Score Matching, PSM） 来处理具有混杂因素的队列研究数据，以更严谨地评估干预措施（如药物治疗、基因敲除）的真实生物学效应。 第三部分：集成与应用案例：多组学数据整合 本部分探讨如何将来自不同生物学层次（基因组、转录组、蛋白质组）的数据整合起来，以获得更全面的系统视图。 第七章：多组学数据整合的统计框架 整合异构数据需要精密的统计方法来识别跨平台的一致信号。本章将集中讨论典范相关分析（Canonical Correlation Analysis, CCA） 及其在识别不同数据集（如基因表达与表观遗传标记）之间潜在关联方面的应用。我们将进一步探讨多视图学习（Multi-View Learning） 的算法，特别是基于张量分解（Tensor Decomposition）的方法，用于在保持各组学数据独特信息的同时，发现跨组学的一致性特征。 第八章：系统生物学中的建模与验证 本章将案例研究集中于如何利用上述计算工具来解决具体的生物医学问题，例如癌症的分子分型和药物耐药性机制研究。我们将展示如何结合生物网络拓扑分析和单细胞基因表达数据，通过稀疏主成分回归（Sparse PLS Regression） 来识别驱动特定表型的核心基因模块。最后，本章将讨论计算模型的可验证性，包括如何设计体外（In Vitro）和体内（In Vivo）实验来验证计算预测的生物学假设，强调计算与实验科学的良性循环。 总结： 本书提供了一条清晰的路径，探索了计算生物学和生物信息学中那些基于经典数学、统计学和前沿机器学习（不含模糊系统）的强大工具集。它要求读者具备扎实的数学和编程基础，并致力于提供解决当前生命科学中最具挑战性问题的实战性方法。

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