組學機器學習 劉琦 9787030761514 【台灣高等教育出版社】

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書名:組學機器學習
ISBN:9787030761514
出版社:科學
著編譯者:劉琦
頁數:256
所在地:中國大陸 *此為代購商品
書號:1581416
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內容簡介

人工智慧驅動的組學挖掘是數據驅動的生物醫學研究的支撐技術。組學測序技術逐步向多尺度、跨模態、有擾動等方向發展,但體現出的高維度、高雜訊、多模態、標記稀缺等特點,成為制約其有效挖掘的瓶頸。本書面向生命組學數據特點,較為系統和深入地對組學機器學習的主要研究範式、適用場景、分析方法、理論思想進行介紹。結合相應組學挖掘的具體研究案例,向讀者展示組學人工智慧驅動的生命健康交叉研究的絢爛圖景。 本書適合生命科學、醫學、生物信息學、計算機和信息科學等相關交叉專業的高年級本科生、研究生,以及人工智慧領域的科研人員和產業人員參考使用。

目錄

第一部分 組學機器學習導論
第1章 組學機器學習概述
1 1 組學概述
1 2 組學機器學習
1 3 本章小結
參考文獻
第二部分 組學的表徵學習
第2章 組學的表徵——度量
2 1 度量學習
2 2 案例一:基於參考單細胞轉錄組進行細胞類型識別的度量學習
2 3 案例二:整合多個參考單細胞組進行細胞類型識別的度量學習
2 4 案例三:藥物基因組的度量學習
2 5 本章小結
參考文獻
第3章 組學的表徵——嵌入
3 1 嵌入
3 2 案例:CRISPR功能基因組的嵌入學習
3 3 本章小結
參考文獻
第4章 組學的表徵——多模態整合
4 1 多模態整合
4 2 案例:單細胞RNA-seq和單細胞ATAC-seq多模態整合
4 3 本章小結
參考文獻
第三部分 組學的弱監督學習
第5章 組學的不完備監督——半監督學習
5 1 半監督學習
5 2 案例:抗癌藥物組合預測的半監督學習
5 3 本章小結
參考文獻
第6章 組學的不完備監督——遷移學習
6 1 遷移學習
6 2 案例一:基因編輯系統優化設計的遷移學習
6 3 案例二:藥物小分子設計的遷移學習
6 4 本章小結
參考文獻
第7章 組學的不完備監督——元學習
7 1 元學習
7 2 案例:抗原-TCR識別的元學習
7 3 本章小結
參考文獻
第8章 組學的不完備監督——主動學習
8 1 主動學習
8 2 案例:基於主動學習的化學反應定量建模
8 3 本章小結
參考文獻
第四部分 組學的隱私計算
第9章 組學的隱私保護——聯邦學習
9 1 聯邦學習
9 2 案例一:藥物小分子定量構效關係建模的聯邦學習
9 3 案例二:單細胞組學整合的聯邦學習
9 4 本章小結
參考文獻
總結與展望
術語表

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