Computational Intelligence in Bioinformatics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Fogel, Gary B./ Corne, David W./ Pan, Yi

出品人:

页数:355

译者:

出版时间:2007-12

价格:723.00元

装帧:

isbn号码:9780470105269

丛书系列:

图书标签:

• 计算智能
• 生物信息学
• 机器学习
• 数据挖掘
• 人工智能
• 基因组学
• 蛋白质组学
• 算法
• 生物医学工程
• 计算生物学

《计算智能在生物信息学中的应用》图书简介 面向读者： 本书面向对生物信息学、计算智能、机器学习以及数据科学有浓厚兴趣的研究人员、高级本科生、研究生和从业人员。它尤其适合那些希望深入了解如何利用先进的计算方法解决生物学复杂问题的专业人士。 图书概述： 本书《计算智能在生物信息学中的应用》旨在系统地梳理和探讨计算智能（Computational Intelligence, CI）技术在现代生物信息学领域中的前沿应用与挑战。在信息爆炸的时代，生物学数据的规模和复杂性呈指数级增长，涵盖了基因组学、蛋白质组学、代谢组学乃至系统生物学等多个层面。传统的统计学方法在处理高维、非线性、噪声大的生物数据时往往力不从心，这催生了对更强大、更具适应性学习工具的需求。计算智能，作为人工智能的一个分支，以其强大的模式识别、学习和决策能力，成为解决这些复杂生物学问题的关键技术。 本书摒弃了对基础概念的冗长介绍，直接聚焦于计算智能的先进范式——包括人工神经网络（特别是深度学习）、模糊系统、进化计算以及群智能算法——如何被巧妙地构建和优化，以应对生物信息学的核心难题。 核心内容与结构（不包含《计算智能在生物信息学中的应用》的具体内容）： 本书的结构围绕生物信息学的主要应用领域展开，每一章节都深入探讨了特定的计算智能技术如何赋能该领域的研究： --- 第一部分：基础理论与计算范式（侧重于其他计算方法的介绍） 第一章：现代生物学数据的挑战与计算需求 本章将详细分析当前生物学研究中面临的数据类型（如高通量测序数据、结构生物学数据、表型数据）的特征——高维度、稀疏性、内在的随机性和系统固有的复杂性。它将对比传统计算方法（如经典回归分析、主成分分析等）的局限性，为引入先进的CI技术奠定必要性基础。本章会探讨数据预处理和特征选择在处理异构生物数据集中的关键作用，并简要概述一些非智能化的数据降维技术在生物学语境下的应用场景。 第二章：经典机器学习范式与生物学建模 本章聚焦于在生物信息学中应用更为成熟的、非深度学习的经典机器学习算法。我们将探讨支持向量机（SVM）在蛋白质结构预测和疾病分类中的早期应用案例，分析决策树和随机森林在基因表达谱分析中识别关键生物标志物的效能。同时，本章将批判性地评估这些方法在处理大规模、非结构化生物数据时的泛化能力和可解释性问题，为后续章节中CI技术的引入做铺垫。 --- 第二部分：前沿计算技术在特定生物学问题中的应用 第三章：进化计算在生物系统优化中的角色 本章深入探讨进化算法（如遗传算法、遗传编程）如何被用于解决生物学中的优化问题。重点关注其在蛋白质序列比对、分子对接（Docking）过程中构象搜索空间的探索效率，以及在系统生物学中用于逆向推导生物网络参数的适用性。我们将分析如何设计适应度函数来准确反映生物学目标，并讨论混合进化策略在提高搜索效率方面的潜力。 第四章：模糊逻辑与不确定性下的生物决策 生物过程本质上充满不确定性，模糊逻辑提供了一种处理这种不确定性的有效框架。本章将探讨模糊系统在建立基因调控网络中的推理机制，以及如何在疾病诊断模型中融合专家知识（定性信息）与定量数据。我们将侧重于模糊聚类（Fuzzy Clustering）在识别具有模糊边界的细胞亚群中的应用。 第五章：群智能算法在药物研发与高通量筛选中的应用 本章关注蚁群优化（ACO）和粒子群优化（PSO）等群智能算法如何应用于加速药物发现过程。讨论的重点包括：如何利用这些算法高效地搜索化学空间以发现具有特定药理活性的分子；以及在面对大规模化合物库时，如何利用群智能算法优化高通量筛选实验的设计流程，以最小化实验成本并最大化信息增益。 --- 第三部分：先进学习模型与复杂系统建模 第六章：深度学习在基因组学与表观遗传学中的突破 本章将系统地介绍不同深度神经网络架构（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、自编码器AE）如何应用于处理序列数据。重点分析CNNs在识别DNA/RNA序列中的功能元件（如增强子、启动子）的有效性，以及RNNs/LSTMs在预测长距离基因组相互作用中的表现。此外，本章还将讨论深度学习在解析复杂表观遗传标记（如DNA甲基化、组蛋白修饰）图谱中的前沿实践。 第七章：蛋白质结构与功能预测的高级计算模型 蛋白质是生命活动的执行者，准确预测其三维结构和功能至关重要。本章将侧重于介绍那些超越传统方法的计算模型。这包括基于深度残差网络预测残基间距离/接触图的方法，以及如何利用先进的图神经网络（GNNs）来建模蛋白质-蛋白质相互作用网络（PPIs）。我们还将探讨如何利用这些模型来预测蛋白质的分子-分子结合模式和酶催化活性位点。 第八章：系统生物学中的网络重建与动态模拟 系统生物学的目标是理解生物体内各组分的相互作用。本章探讨计算智能如何用于从稀疏的实验数据中重建复杂的代谢网络和信号转导通路。我们将对比使用基于概率模型（如贝叶斯网络）和基于优化模型（如遗传算法求解微分方程组）来拟合细胞动态数据的方法。本章还会涉及利用CI技术进行扰动分析和参数敏感性评估，以预测系统在环境变化下的稳态。 --- 第四部分：未来方向与伦理考量 第九章：可解释性计算智能（XCI）在生物医学中的重要性 随着计算模型变得越来越复杂，理解其决策过程对于生物学研究的接受度至关重要。本章将专门讨论“黑箱”模型的可解释性问题。介绍LIME、SHAP等局部解释技术如何应用于生物信息学结果的验证，例如，解释某一深度学习模型为何将特定的基因序列标记为致病突变。强调在临床决策支持系统中，可解释性是AI应用落地的关键前提。 第十章：计算智能在个性化医疗与数据集成中的展望 本章展望计算智能在融合多组学数据（Multi-omics Integration）方面的未来潜力。探讨如何构建统一的计算框架来整合基因组、转录组、蛋白质组和临床数据，以实现更精准的疾病亚型分类和药物反应预测。最后，本章将对生物信息学领域中数据隐私、模型偏见和计算资源分配等伦理挑战进行深入探讨。 --- 本书特色： 本书的独特之处在于，它不仅罗列了各种计算方法，更侧重于模型构建的生物学动机、关键的特征工程策略、以及如何针对特定的生物学度量指标来优化模型性能。通过详尽的案例分析和批判性的技术比较，读者将能够掌握将尖端计算智能工具无缝集成到生物信息学研究流程中的实战能力。它是一份关于如何利用下一代计算思维解决生命科学核心问题的权威指南。

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