Computational Intelligence Methods for Bioinformatics and Biostatistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Verkhivker, Gennady M. 编

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页数:294

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价格:$ 84.69

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isbn号码:9783642025037

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图书标签:

• Computational Intelligence
• Bioinformatics
• Biostatistics
• Machine Learning
• Data Mining
• Algorithms
• Computational Biology
• Statistical Modeling
• Pattern Recognition
• Artificial Intelligence

深度学习在精准医疗中的前沿应用 内容概要： 本书深入探讨了深度学习技术如何在瞬息万变的精准医疗领域发挥关键作用。从基础理论到前沿应用，本书系统性地阐述了深度学习模型如何赋能疾病诊断、药物研发、基因组学研究以及个体化治疗方案的制定。本书尤其侧重于将复杂的深度学习算法与生物医学数据（包括高通量测序数据、医学影像、电子健康记录等）相结合，以期克服传统方法在处理海量、异构生物医学信息时的瓶颈。 详细内容： 第一部分：深度学习基础与生物医学数据 本部分将为读者构建一个坚实的知识基础，介绍深度学习的核心概念及其在生物医学领域的适用性。 神经网络与深度学习入门： 回顾人工神经网络的基本构成，包括感知机、多层感知机，并深入讲解激活函数、损失函数、反向传播算法等关键原理。在此基础上，引出深度学习的概念，阐述其与传统机器学习的区别，以及为何其在处理复杂生物医学数据时表现出巨大潜力。我们将重点介绍几种在生物医学领域得到广泛应用的深度学习架构，例如： 卷积神经网络（CNNs）： 详细解析CNNs如何处理具有空间结构的数据，如医学影像（CT、MRI、病理切片等），以及其在肿瘤检测、病灶识别、图像分割等任务中的具体应用。 循环神经网络（RNNs）及长短期记忆网络（LSTMs）/门控循环单元（GRUs）： 阐述RNNs如何处理序列数据，如DNA/RNA序列、蛋白质序列、时间序列的生理信号等。重点讲解LSTMs和GRUs如何有效解决传统RNNs的长期依赖问题，以及它们在基因序列分析、蛋白质结构预测、疾病进展预测等方面的应用。 Transformer模型： 介绍Transformer模型及其自注意力机制，解释为何它在处理长序列数据时表现出色，并探讨其在基因组学（如基因组组装、变异检测）、蛋白质功能预测以及自然语言处理（NLP）在电子健康记录分析中的应用。 生物医学数据的挑战与机遇： 剖析生物医学数据的独特性质，包括其高维度、异构性、稀疏性、噪声以及隐私敏感性。我们将讨论这些挑战如何限制传统分析方法的有效性，并指出深度学习如何通过特征学习、降维、噪声鲁棒性等手段来应对这些问题。同时，也将强调生物医学数据中蕴含的巨大机遇，例如发现新的生物标志物、理解复杂疾病机制、以及实现高度个体化的干预。 数据预处理与特征工程： 强调高质量数据的重要性。本章将详细介绍针对不同类型生物医学数据的预处理技术，包括： 基因组学数据： DNA/RNA测序数据的质量控制、比对、变异Calling、基因表达谱的标准化和归一化。 医学影像数据： 影像的去噪、增强、配准、分割，以及图像格式的转换。 电子健康记录（EHRs）： 文本清洗、实体识别、关系抽取、编码标准化（如ICD、SNOMED CT）。 蛋白质组学/代谢组学数据： 谱图处理、峰值识别、数据标准化。 特征工程： 介绍如何从原始数据中提取有意义的特征，包括基于领域知识的特征构建，以及利用深度学习模型自动学习特征。 第二部分：深度学习在疾病诊断与预测中的应用 本部分聚焦于深度学习如何革新疾病的早期诊断、风险评估和预后预测。 医学影像分析与疾病诊断： 肿瘤检测与分类： 详细介绍如何利用CNNs对X光、CT、MRI、PET等医学影像进行自动化的肿瘤检测、分割和良恶性分类。将涵盖不同癌症类型（如肺癌、乳腺癌、脑瘤）的影像诊断案例。 眼科疾病诊断： 阐述CNNs在视网膜图像分析中的应用，如糖尿病视网膜病变、青光眼、黄斑变性等的早期检测。 皮肤病学诊断： 介绍基于皮肤图像的皮肤癌（如黑色素瘤）分类与诊断。 病理图像分析： 探讨CNNs在病理切片分析中的潜力，如癌症分级、细胞核检测、免疫组织化学染色定量分析。 基因组学与疾病风险预测： 全基因组关联研究（GWAS）与深度学习： 介绍如何将深度学习应用于GWAS数据分析，以识别与复杂疾病（如心血管疾病、糖尿病、精神分裂症）相关的基因变异，并进行疾病风险的个体化评估。 单细胞测序数据分析： 讲解深度学习在单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据中的应用，包括细胞类型鉴定、细胞状态推断、基因调控网络构建，以及其在发育生物学和癌症研究中的意义。 基因变异的致病性预测： 探讨深度学习模型如何预测基因变异对蛋白质功能的影响，以及其致病性的可能性。 电子健康记录（EHRs）的临床决策支持： 疾病发生预测： 利用NLP和RNNs/Transformers分析EHRs中的文本信息（如病史、诊断记录、治疗方案），预测患者未来发生特定疾病的风险（如败血症、心脏病发作）。 患者分层与预后评估： 基于EHRs数据，深度学习模型可以对患者进行风险分层，预测疾病的进展速度、复发率和生存期，为临床决策提供支持。 不良事件预测： 识别可能导致患者发生药物不良反应、医院再入院等不良事件的风险因素。 多模态数据融合进行疾病诊断： 强调整合多种类型数据（如影像、基因组、EHRs、穿戴设备数据）的重要性。介绍如何利用深度学习模型（如多模态Transformer）融合这些异构数据，以提高诊断的准确性和鲁棒性，捕捉更全面的疾病信息。 第三部分：深度学习驱动的药物研发与个性化治疗 本部分将深入探讨深度学习在加速新药发现、优化药物设计以及实现个体化治疗方面的革命性贡献。 药物发现与设计： 虚拟筛选与药物重定位： 介绍如何利用深度学习模型预测化合物与靶标蛋白的结合亲和力，实现高效的虚拟筛选，以及从现有药物库中发现新的适应症（药物重定位）。 De Novo药物设计： 讲解生成模型（如GANs、VAEs）如何从头开始设计具有特定药理活性的新分子结构，加速先导化合物的发现。 ADMET性质预测： 阐述深度学习模型如何预测药物的吸收（Absorption）、分布（Distribution）、代谢（Metabolism）、排泄（Excretion）和毒性（Toxicity），从而早期排除不可行的候选药物。 蛋白质结构预测与功能分析： AlphaFold等深度学习模型的突破： 详细介绍AlphaFold等基于深度学习的蛋白质结构预测模型的原理和影响，以及其在理解蛋白质功能、设计靶向药物中的作用。 蛋白质-蛋白质相互作用预测： 讲解深度学习模型如何预测蛋白质之间的相互作用，构建相互作用网络，揭示生命过程中的关键调控机制。 个体化药物治疗与精准用药： 药物基因组学与反应预测： 结合基因组信息，深度学习模型可以预测患者对特定药物的反应，指导医生选择最有效且副作用最小的药物和剂量。 癌症靶向治疗的优化： 介绍深度学习如何分析肿瘤的基因突变谱、免疫微环境等信息，为患者推荐最合适的靶向治疗或免疫治疗方案。 放化疗剂量优化： 基于患者的个体特征和疾病进展，深度学习模型可以辅助制定最优的放化疗计划，提高疗效并降低毒副作用。 临床试验设计与患者招募优化： 探讨深度学习如何分析历史临床试验数据，优化试验设计，识别最有可能从新药中获益的患者群体，从而提高临床试验的成功率。 第四部分：前沿趋势与未来展望 本部分将目光投向深度学习在生物医学领域的未来发展方向，并讨论相关的挑战与机遇。 可解释性AI（XAI）在生物医学中的重要性： 深入讨论为何“黑箱”模型在医学领域存在局限性，以及如何利用XAI技术来理解深度学习模型的决策过程，提高临床医生对模型的信任度，并从中发现新的生物学洞见。 联邦学习与隐私保护： 介绍联邦学习如何实现在不共享原始敏感数据的情况下，多机构协同训练深度学习模型，从而解决生物医学数据隐私保护的难题，促进跨机构的数据合作。 强化学习在医疗决策中的应用： 探讨强化学习如何应用于动态的医疗决策场景，如重症监护室（ICU）的治疗策略优化、慢性病管理等。 生物信息学与深度学习的融合： 强调跨学科合作的重要性，以及深度学习如何为生物信息学领域带来新的分析工具和研究范式。 伦理、法律与社会影响： 讨论深度学习在精准医疗应用中可能带来的伦理、法律和社会挑战，如算法偏见、数据安全、责任归属等，并提出应对策略。 开放科学与工具链： 介绍当前主流的深度学习框架（如TensorFlow, PyTorch）在生物医学领域的应用，以及相关的开源库和工具链，鼓励读者参与到开放的研究生态中。 本书目标读者： 本书适合对深度学习及其在生物医学领域的应用感兴趣的学者、研究人员、研究生、临床医生、生物技术专家以及数据科学家。具备一定编程基础和生物医学背景的读者将能更好地理解和掌握本书内容。 本书价值： 本书提供了一个全面而深入的视角，揭示了深度学习如何重塑精准医疗的未来。通过理论讲解、案例分析和前沿探讨，本书旨在为读者提供必要的知识和工具，以应对生物医学数据分析的挑战，并推动下一代精准医疗解决方案的开发。本书不仅关注技术细节，更强调其在解决实际生物医学问题中的实际应用价值，为读者在精准医疗领域的研究和实践提供重要的指导。

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