Computational Intelligence and Bioengineering pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Masulli, F. (EDT)/ Micheli, A. (EDT)/ Sperduti, A. (EDT)

出品人:

页数:232

译者:

出版时间:

价格:1120.00 元

装帧:

isbn号码:9781607500100

丛书系列:

图书标签:

• 计算智能
• 生物工程
• 人工智能
• 机器学习
• 优化算法
• 生物信息学
• 计算生物学
• 神经网络
• 进化计算
• 数据分析

《计算智能与生物工程》 引言 生物学与工程学的交汇点正孕育着前所未有的创新浪潮。从理解复杂生命系统的内在机制，到设计和制造具有前所未有功能的生物材料与设备，这一领域的研究人员正以前沿的理论和技术，不断拓展人类对生命世界的认知边界，并催生出拯救生命、改善生活的新型解决方案。其中，计算智能（Computational Intelligence, CI）——一个涵盖了神经网络、模糊逻辑、进化计算等仿生智能方法的分支——正日益成为推动生物工程领域突破性进展的关键驱动力。 本书《计算智能与生物工程》旨在深入探索计算智能在解决生物工程领域复杂问题中的强大潜力与实际应用。我们并非仅仅罗列技术，而是致力于展示计算智能如何被巧妙地设计、训练和应用于理解、模拟、优化和创新生物系统，从而为生物医药、生物制造、环境生物技术以及合成生物学等多个关键领域带来深刻变革。本书内容侧重于方法的有效性、理论的严谨性以及在真实世界问题中的实际效用，力求为读者提供一个全面、深入且富有启发性的视角。 第一部分：计算智能的基础与生物工程的挑战 在开始深入探讨计算智能与生物工程的融合之前，有必要对二者的核心概念进行梳理。 第一章：计算智能的基石：神经网络、模糊逻辑与进化计算 计算智能并非单一的技术，而是由一系列强大的仿生智能方法构成。本章将逐一介绍其核心组成部分： 人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）： 模拟生物神经元连接和信息传递机制，以其强大的模式识别、非线性映射和学习能力而著称。我们将详细介绍前馈神经网络、循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）以及近年来备受关注的深度神经网络（DNN）等架构，并阐述其在处理生物数据（如基因组序列、蛋白质结构、医学影像）方面的独特优势。重点将放在其学习过程——反向传播算法——以及如何通过调整网络参数来适应复杂生物数据。 模糊逻辑系统（Fuzzy Logic Systems, FLS）： 旨在处理人类思维中的模糊性和不确定性，通过模糊化、模糊推理和解模糊化等步骤，将非精确的语言描述转化为可操作的决策。我们将探讨模糊逻辑在建模生物系统中的不确定性（如细胞信号通路中的变异）、控制生物反应器以及开发智能诊断系统中的应用。 进化计算（Evolutionary Computation, EC）： 以生物进化过程为灵感，包括遗传算法（Genetic Algorithms, GA）、遗传编程（Genetic Programming, GP）和粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）等。这些方法通过模拟选择、交叉和变异等进化算子，在巨大的搜索空间中有效地寻找最优解。本书将重点关注其在优化生物过程参数、设计生物分子以及发现新的生物活性化合物方面的能力。 第二章：生物工程面临的复杂性与数据挑战 生物系统以其固有的复杂性、动态性、多尺度性和高度非线性而著称，这为传统工程方法带来了严峻的挑战。 多尺度性与涌现性： 生命现象的发生和发展涉及从分子、细胞、组织到整个生物体乃至生态系统的多尺度相互作用。分子层面的微小变化可能导致宏观层面显著的生物学效应，这种“涌现性”使得直接的因果推断变得困难。 不确定性与随机性： 生物过程 inherently 充满不确定性，包括基因表达的随机波动、环境因子的变化以及个体间的差异。这些因素使得生物系统的行为难以精确预测。 海量异构数据： 现代生物技术，如高通量测序、质谱分析、显微成像等，产生了海量的、多模态的生物数据。如何有效地整合、分析和挖掘这些数据，提取有意义的信息，是生物工程领域的核心挑战。 动态与适应性： 生物系统是高度动态的，能够对环境变化做出适应性反应。建模和控制这样的动态系统需要能够捕捉其快速变化和学习能力的方法。 第二部分：计算智能在生物工程关键领域的应用 本部分将详细阐述计算智能在生物工程多个核心领域的具体应用，通过详实的案例研究和技术分析，展示其解决实际问题的强大能力。 第三章：计算智能驱动的基因组学与蛋白质组学分析 基因组和蛋白质组是生命活动的蓝图和执行者，对它们的深度理解是现代生物工程的基石。 基因功能预测与调控网络推断： 利用神经网络和模糊逻辑，我们可以从海量的基因序列数据中识别编码区、预测基因功能，并推断复杂的基因调控网络。例如，通过卷积神经网络分析DNA序列的模式，可以识别出重要的调控元件；通过图神经网络（GNN）建模基因之间的相互作用，可以揭示复杂的调控机制。 蛋白质结构预测与功能分析： 蛋白质的三维结构决定了其功能。深度学习模型，特别是基于Transformer的架构，在蛋白质结构预测方面取得了里程碑式的突破。我们将探讨如何利用这些模型预测蛋白质的折叠方式、识别活性位点，并进而预测其生化功能。 疾病标志物发现： 结合基因组学、蛋白质组学数据与临床信息，计算智能方法（如支持向量机、随机森林）能够识别与特定疾病相关的生物标志物，为早期诊断、预后评估和个性化治疗提供依据。 第四章：计算智能在药物发现与设计中的应用 新药的研发是一个耗时且成本高昂的过程，计算智能正以前所未有的效率加速这一进程。 靶点识别与验证： 利用计算智能分析多组学数据和文献信息，可以识别与疾病相关的关键生物靶点，并预测其作为药物靶点的潜力。 分子筛选与虚拟药物设计： 深度学习模型可以学习分子结构与生物活性之间的关系，实现对大量化合物库进行高通量的虚拟筛选，发现潜在的候选药物。更进一步，可以利用生成模型（如变分自编码器VAE、生成对抗网络GAN）来设计全新的、具有期望药理活性的分子结构。 药物重定位（Drug Repurposing）： 通过分析现有药物的作用机制、副作用以及与不同疾病的关联，计算智能可以发现现有药物的新用途，显著缩短研发周期。 ADMET（吸收、分布、代谢、排泄、毒性）性质预测： 预测药物在体内的行为和潜在毒性是药物研发的关键环节。计算智能模型能够根据分子结构预测ADMET性质，早期淘汰不良候选药物。 第五章：计算智能驱动的生物过程优化与控制 生物反应器、细胞培养等是生物制造和生物治疗的关键环节，计算智能的应用能够实现更高效、更稳定的过程。 生物反应器优化： 利用进化计算和模糊逻辑，可以优化生物反应器的操作参数（如温度、pH、搅拌速度、底物浓度），以最大化目标产物的产量和纯度，同时降低能耗和成本。 细胞培养过程控制： 实时监测细胞培养过程中的关键参数，并利用神经网络和模糊逻辑控制器进行智能调控，以维持细胞的最佳生长和生产状态，提高生产效率和产品质量。 生物制造产品质量控制： 应用计算智能分析生产过程中的过程参数和产品光谱数据，可以实现对生物制造产品的实时质量监控和预测，确保产品的一致性和安全性。 第六章：计算智能在生物材料与生物器件设计中的创新 计算智能不仅能理解生物，更能辅助设计具有生物功能的材料和器件。 仿生材料设计： 模拟生物材料（如骨骼、丝绸）的结构和性能，计算智能可以辅助设计具有特定力学、生物相容性或自修复功能的仿生材料。例如，利用进化算法优化材料的微观结构。 生物传感器设计与优化： 设计新型的生物传感器，用于检测特定的生物分子、病原体或环境污染物。计算智能可以辅助优化传感器的识别元件、信号放大机制以及数据处理算法，提高其灵敏度和特异性。 微流控芯片设计： 优化微流控芯片的通道结构、流体控制策略，以实现更高效的细胞分选、药物输送或生化反应。 第七章：计算智能在生物医学成像与诊断中的前沿应用 医学影像学与计算智能的结合，正在彻底改变疾病的诊断和治疗方式。 医学影像增强与分割： 利用深度神经网络（如CNN）对X射线、CT、MRI、PET等医学影像进行去噪、增强，并自动分割出病灶区域，为医生提供更清晰、更准确的诊断依据。 疾病早期诊断与预测： 将医学影像数据与患者的临床信息、基因组信息相结合，利用计算智能模型进行多模态学习，实现对癌症、心血管疾病等多种疾病的早期诊断和预后预测。 图像引导下的精准治疗： 在手术、放疗等治疗过程中，利用计算智能实时分析影像，辅助医生进行精准定位和手术导航，提高治疗效果，减少并发症。 第八章：计算智能在合成生物学中的力量 合成生物学旨在通过工程化手段设计和构建新的生物系统，计算智能为这一领域提供了强大的设计和优化工具。 基因回路设计与仿真： 设计和优化复杂的基因调控回路，实现对细胞功能的精确控制。计算智能可以用于预测回路的行为、优化元件参数，并规避潜在的意外效应。 微生物工程与代谢通路设计： 设计和改造微生物，使其能够高效地生产有价值的化学品、燃料或药物。计算智能可以用于优化代谢通路，提高产物产量，并预测基因工程的潜在影响。 生物系统建模与仿真： 构建精确的生物系统模型，并利用计算智能进行仿真分析，预测系统行为，指导实验设计，加速合成生物学研究的进程。 第三部分：未来的展望与挑战 第九章：计算智能在生物工程领域的未来趋势 随着计算能力的提升、算法的不断创新以及生物数据的爆炸式增长，计算智能在生物工程领域的应用将更加深入和广泛。 可解释人工智能（Explainable AI, XAI）在生物领域的应用： 提高AI模型的透明度和可解释性，使生物学家能够理解模型做出决策的原因，从而增强对模型的信任，并发现新的生物学原理。 多模态数据融合与集成学习： 整合来自不同来源、不同模态的生物数据（如基因组、蛋白质组、转录组、表观遗传组、临床数据、影像数据），构建更全面、更强大的模型。 自动化与机器人技术集成： 将计算智能与高通量自动化实验平台相结合，实现生物实验的设计、执行和分析的全自动化，极大地加速科研进程。 个性化生物工程： 基于个体基因组、表观遗传组和生活方式等信息，利用计算智能开发个性化的治疗方案、药物以及健康管理策略。 伦理和社会考量： 随着计算智能在生物工程中扮演越来越重要的角色，相关的伦理、安全和社会问题（如数据隐私、算法偏见、技术滥用）也需要得到充分的关注和解决。 第十章：面临的挑战与研究方向 尽管计算智能在生物工程领域取得了巨大成功，但仍面临诸多挑战。 生物数据的质量与标准化： 生物数据的噪声、缺失值以及不同实验平台之间的差异，是模型训练和应用中的重要障碍。 模型泛化能力： 在特定数据集上表现优异的模型，在面对新的、未知的生物数据时，其泛化能力可能不足。 理论与实验的闭环： 如何更好地将计算智能的预测和设计结果，转化为可行的实验验证，并根据实验反馈进一步优化模型，是实现高效闭环研究的关键。 跨学科人才的培养： 推动计算智能与生物工程的深度融合，需要具备生物学、计算机科学、工程学等多学科知识背景的复合型人才。 计算资源的限制： 训练复杂的深度学习模型和进行大规模仿真需要强大的计算能力，对研究机构和实验室的计算资源构成挑战。 结论 《计算智能与生物工程》一书，通过对计算智能核心方法及其在生物工程各个领域的深度应用进行系统性阐述，旨在为研究人员、工程师、学生以及对这一交叉领域感兴趣的读者提供一份全面、深入且具有前瞻性的指南。我们相信，计算智能作为一门强大的工具集，不仅能够帮助我们更深刻地理解生命的奥秘，更能驱动生物工程领域的创新，为解决人类健康、环境可持续发展以及生物制造等领域的重大挑战贡献关键力量。本书的编写，力求在理论的严谨性、方法的实用性以及案例的代表性之间取得平衡，希望能够激发更多的跨学科合作，共同塑造生物工程的美好未来。

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