Data Mining Applications Using Ontologies in Biomedicine pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Artech House

作者:Xu, Dong 编

出品人:

页数:260

译者:

出版时间:2009-9

价格:$ 145.77

装帧:

isbn号码:9781596933705

丛书系列:

图书标签:

电子版
Data Mining
Ontologies
Biomedicine
Knowledge Discovery
Semantic Web
Bioinformatics
Healthcare Informatics
Artificial Intelligence
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Medical Informatics

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具体描述

An ontology is a set of vocabulary terms with explicitly stated meanings and relations with other terms. Presently, a growing number of ontologies are being built and used for annotating data in biomedical research. Thanks to the tremendous amount of data being generated, ontologies are now being used in numerous ways, including connecting different databases, refining search capabilities, interpreting experimental/clinical data, and inferring knowledge. This cutting-edge resource introduces researchers to latest developments in bio-ontologies. The book provides the theoretical foundations and examples of ontologies, as well as applications of ontologies in biomedicine, from molecular levels to clinical levels. Readers also find details on technological infrastructure for bio-ontologies. This comprehensive, one-stop volume presents a wide range of practical bio-ontology information, offering professionals detailed guidance in the clustering of biological data, protein classification, gene and pathway prediction, and text mining.

《数据挖掘在生物医学中的应用：概念、方法与案例》简介生物医学领域海量数据的涌现，为理解生命现象、疾病机制以及开发创新疗法带来了前所未有的机遇。然而，这些数据往往结构复杂、异构性强，并且蕴含着难以直接揭示的复杂关联。如何有效地从这些庞大的数据集中提取有价值的信息和知识，已成为生物医学研究的核心挑战。本书旨在系统性地探讨数据挖掘技术如何与生物医学研究深度融合，特别是如何借助本体论（Ontology）这一强大的知识表示工具，实现更精准、更深层次的数据分析与知识发现。本书将首先为读者构建一个坚实的理论基础。我们将深入剖析生物医学数据挖掘的基本概念，包括其目标、挑战以及在不同生物医学子领域（如基因组学、蛋白质组学、药物发现、临床决策支持等）的独特应用场景。在此基础上，我们将重点介绍一系列核心的数据挖掘技术，如聚类分析、分类、关联规则挖掘、序列模式挖掘、异常检测等，并阐释它们在处理生物医学数据时的具体实现方法和注意事项。本书的核心亮点在于深入探讨本体论在生物医学数据挖掘中的关键作用。我们将详细介绍本体论的定义、基本构成要素（如概念、关系、公理）以及其在生物医学知识建模中的重要性。读者将了解到如何构建、利用和评估生物医学本体，例如基因本体（GO）、蛋白质本体（InterPro）、疾病本体（DO）等。更重要的是，我们将揭示本体论如何作为一种语义工具， bridging the gap between disparate data sources，实现异构数据的集成与互操作，从而为数据挖掘提供更丰富的上下文信息和语义约束。本书将系统地阐述本体驱动的数据挖掘方法。我们将探讨如何利用本体的结构和语义信息来增强数据预处理、特征工程、模式发现以及结果解释等数据挖掘流程的各个环节。例如，本体可以帮助我们进行概念的泛化与特化，从而在不同粒度上分析数据；本体定义的属性和关系可以用于构建更具表达力的特征向量；本体的推理能力可以辅助发现隐藏在数据中的复杂生物学通路或疾病关联。本书的内容设计紧密结合实际应用，通过丰富的案例研究来展示数据挖掘与本体论在生物医学领域的实际成效。我们将涵盖但不限于以下方面：基因组学与转录组学：如何利用数据挖掘和本体论识别功能基因、预测基因功能、分析基因表达调控网络，以及挖掘与疾病相关的基因标记物。蛋白质组学与相互作用网络：如何通过挖掘蛋白质序列、结构和相互作用数据，结合本体论理解蛋白质功能、发现蛋白质复合物，以及绘制蛋白质-蛋白质相互作用网络。药物发现与开发：如何利用数据挖掘技术预测药物靶点、筛选候选药物分子、分析药物-药物相互作用，以及结合本体论加速新药研发进程。临床数据分析与疾病诊断：如何从电子健康记录（EHR）中提取有价值的临床信息，利用数据挖掘支持疾病诊断、预后预测，以及个性化治疗方案的制定，并借助本体论实现临床术语的标准化和知识的共享。生物信息学数据库与知识发现：如何利用数据挖掘技术对海量的生物信息学数据库进行有效检索、分析和整合，从中发现新的生物学知识和研究线索。本书的内容将以清晰的逻辑、严谨的学术语言和易于理解的图示相结合的方式呈现。我们不仅会介绍技术方法，更会强调其背后的生物医学意义和实际应用价值。对于生物医学研究人员、数据科学家、计算机科学家以及对生物医学数据挖掘感兴趣的各界人士，本书都将是一本不可或缺的参考指南。它旨在帮助读者掌握利用数据挖掘和本体论解决复杂生物医学问题的能力，从而推动生物医学研究的进步，并最终造福人类健康。目标读者生物医学领域的研究人员，包括但不限于基因组学家、生物信息学家、药理学家、临床医生等。对数据挖掘和知识工程感兴趣的计算机科学与工程领域的学生和研究人员。从事生物信息学、医疗健康信息学、以及相关领域的技术开发与应用的专业人士。希望了解如何从海量生物医学数据中提取有价值洞见的各界人士。