Pattern Recognition in Bioinformatics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Rajapakse, Jagath Chandana (EDT)/ Schmidt, Bertil (EDT)/ Volkert, Gwenn (EDT)

出品人:

页数:434

译者:

出版时间:

价格:79.95

装帧:

isbn号码:9783540752851

丛书系列:

图书标签:

• 生物信息学
• 模式识别
• 机器学习
• 数据挖掘
• 基因组学
• 蛋白质组学
• 生物统计学
• 算法
• 计算生物学
• 序列分析

好的，这是一份关于一本名为《Pattern Recognition in Bioinformatics》的图书的详细简介，该简介完全聚焦于该书的核心内容，并避免提及任何与该书无关的主题。 --- 图书简介：《Pattern Recognition in Bioinformatics》 导言：生物信息学数据浪潮与模式识别的必然交汇 在当代生命科学研究中，高通量技术如基因组学、转录组学、蛋白质组学以及细胞成像技术，正以前所未有的速度产生海量的、高维度的数据集。这些数据——从DNA序列的碱基组成到蛋白质的三维结构，再到复杂的细胞信号通路——本质上是信息的载体，蕴含着揭示生命系统运作机制的关键。然而，原始数据的堆积本身并不能直接转化为知识。《Pattern Recognition in Bioinformatics》 这部专著，正是为应对这一挑战而构建的桥梁。它系统性地探讨了如何运用统计学、机器学习和先进的算法工具，从这些错综复杂的生物数据中“识别”出具有生物学意义的“模式”（Patterns）。 本书的核心理念在于，生物学现象并非随机噪音的集合，而是由潜在的、可被量化的结构或规律所驱动。模式识别（Pattern Recognition）技术，作为数据分析的利器，为解析这些结构提供了数学和计算的框架。本书将读者的视角引导至如何将生物学问题转化为可计算的模型，并运用成熟的模式识别范式来解决这些问题。 第一部分：基础理论与数据准备——构建识别的基石 本书的开篇部分，着重于奠定坚实的理论基础，并确保读者能够正确处理生物信息学数据的固有特性。 1. 生物数据源与表示法： 详细剖析了主要的生物数据类型，包括序列数据（DNA, RNA, 蛋白质）、结构数据（晶体结构、冷冻电镜数据）、功能注释数据（GO, KEGG通路）以及表型数据。重点阐述了如何将这些异构的生物信息转化为适用于算法处理的数学向量或矩阵表示，如独热编码（One-Hot Encoding）、特征向量化（Feature Vectorization）等。 2. 统计学基础与概率模型回顾： 复习了在模式识别中至关重要的统计学概念，包括概率分布（如高斯分布、泊松分布在计数数据中的应用）、假设检验、贝叶斯定理及其在生物学推理中的核心地位。这为后续引入更复杂的机器学习模型提供了必要的数学工具箱。 3. 数据预处理与降维技术： 鉴于生物数据的高维度和稀疏性，本章深入探讨了数据清洗、缺失值插补、异常值检测在生物信息学中的特殊考量。随后，详细介绍了经典的降维方法，如主成分分析（PCA）及其在基因表达谱（如微阵列或RNA-seq）数据可视化与噪音抑制中的应用，以及非线性降维技术如t-SNE和UMAP如何揭示高维空间中的内在簇结构。 第二部分：经典模式识别算法在生命科学中的应用 本部分是本书的主体，聚焦于将成熟的模式识别算法直接应用于解决特定的生物学难题。 4. 监督式学习：分类与预测： 序列分类器构建： 探讨如何训练模型来识别和区分功能不同的DNA元件（如启动子、增强子、调控区）或蛋白质结构域。重点讨论了支持向量机（SVM）、K近邻（K-NN）以及决策树/随机森林在处理序列特征集上的性能优化。 疾病诊断与预后预测： 深入分析了利用基因表达、突变谱或临床标志物数据集，构建能够预测疾病状态（如癌症分型、药物反应敏感性）的分类模型。讨论了模型的可解释性在临床决策中的重要性。 5. 无监督式学习：聚类与结构发现： 基因与蛋白质的同源性与功能分组： 详细介绍了K-均值、层次聚类（Hierarchical Clustering）以及DBSCAN等算法在识别具有相似表达模式或序列保守性的基因集中的应用。探讨了如何利用聚类结果来推断新的生物学通路或功能模块。 数据降维与可视化： 强调无监督学习在探索性数据分析（EDA）中的作用，尤其是在处理全基因组关联研究（GWAS）数据或单细胞测序数据时，如何识别出隐藏的细胞亚群或遗传变异簇。 6. 关联规则挖掘与网络分析： 生物分子相互作用网络的构建： 介绍如何使用图论理论和网络中心性指标（如度中心性、介数中心性）来识别关键的“枢纽蛋白”或调控节点。 关联规则挖掘在表型关联中的应用： 探讨Apriori等算法如何从大规模电子健康记录（EHR）或临床数据中发现潜在的、多基因驱动的疾病关联模式。 第三部分：深度学习范式在复杂生物模式识别中的前沿进展 随着计算能力的增强，深度学习已成为解决生物信息学中最具挑战性问题的关键工具。 7. 卷积神经网络（CNN）在序列特征提取中的应用： DNA/RNA 调控元件的精确识别： 重点展示CNN如何自动学习和提取长程依赖关系，用于定位转录因子结合位点（TFBS）和内含子/外显子边界。讨论了其在处理原始序列（一维信号）上的优势。 蛋白质结构预测与特征提取： 介绍使用多通道CNN处理蛋白质序列信息，以预测二级结构或结合口袋。 8. 循环神经网络（RNN/LSTM/Transformer）在时序与长序列数据中的建模： 基因表达的时间序列分析： 阐述如何利用RNN及其变体来建模细胞周期、发育过程中的基因表达动态变化，并识别关键的时间点模式。 Transformer架构在蛋白质序列建模中的潜力： 讨论自注意力机制如何捕获蛋白质序列中远距离的氨基酸残基间的相互作用信息。 9. 生成模型与数据增强： 探讨变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）在生成逼真的模拟生物数据（如合成基因组片段或虚拟蛋白质结构）中的应用，以缓解特定稀有表型数据的不足，从而增强下游识别模型的鲁棒性。 结论：评估、验证与生物学诠释 本书最后部分强调了模式识别工作流的完整闭环：评估与诠释。详细介绍了交叉验证策略、性能指标（如ROC曲线、F1分数）在生物学背景下的恰当选择。更重要的是，本书教授读者如何将算法识别出的“数学模式”反向映射回真实的“生物学功能”，确保计算发现具有实际的实验验证价值。通过本书，读者将掌握将海量、复杂的生物数据转化为清晰、可操作的生物学洞见的全套技术体系。

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