Using Artificial Intelligence in Chemistry and Biology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Cartwright, Hugh

出品人:

页数:360

译者:

出版时间:2008-5

价格:$ 172.83

装帧:

isbn号码:9780849384127

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
• 化学
• 生物学
• 机器学习
• 药物发现
• 蛋白质组学
• 基因组学
• 计算化学
• 生物信息学
• 数据科学

好的，这是一本关于利用人工智慧於化学与生物学的书籍的详细简介，内容旨在描述该领域的前沿研究与应用，但不包含您提供的具体书名内容。 --- 《前沿计算方法在生命科学与材料科学中的应用》 内容简介 本书全面深入地探讨了现代计算科学，特别是结合了高级数学模型与统计学习方法，在革新化学、生物学以及相关材料科学领域所展现出的巨大潜力与实际应用。本书旨在为该领域的科研人员、高级学生以及希望将先进计算工具融入自身研究的从业者，提供一个结构清晰、内容前沿的指南。 第一部分：计算基础与数据驱动的科学范式 本书首先奠定了坚实的理论基础。我们审视了当前科学研究范式正从传统的、基于物理定律的建模（如量子化学或分子动力学）向数据驱动的、机器学习增强型方法转变的趋势。 1.1 现代计算模型的基石 本部分详细介绍了构建复杂科学模型所需的核心数学工具。这包括但不限于：概率论在不确定性量化中的应用、高维统计学的原理，以及张量分析在处理复杂多尺度数据时的优势。我们深入探讨了数值优化技术，例如随机梯度下降（SGD）及其变体，它们是训练大型模型的关键。 1.2 大规模科学数据的管理与预处理 随着高通量实验（如新一代基因测序、自动化合成筛选）的普及，数据量呈爆炸式增长。本章着重讨论如何有效地清洗、规范化和存储海量异构数据。重点介绍了特征工程的艺术——如何从原始实验数据中提取出对模型预测最具信息量的“特征”，例如，如何将复杂的化学结构描述符（如拓扑指数、电子密度图）转化为可供机器学习算法处理的向量表示。 第二部分：分子模拟的加速与精度提升 传统的从头算（Ab Initio）方法虽然精确，但计算成本极高，限制了其在处理大规模系统时的应用。本部分的核心在于展示如何利用计算智能技术，突破这些性能瓶颈。 2.1 势能面（Potential Energy Surface, PES）的机器学习重建 精确的分子动力学模拟严重依赖于准确的势能函数。我们详细介绍了基于神经网络的势能函数（Neural Network Potentials, NNPs）的构建方法。这包括如何使用图神经网络（GNNs）来学习原子间的相互作用，从而实现近乎量子力学精度的能量和力预测，同时将计算时间缩短数个数量级。具体案例将涉及过渡态的快速搜索与反应机理的探索。 2.2 动力学模拟的效率革命 本章探讨了如何通过强化学习（Reinforcement Learning, RL）和增强采样技术来加速传统的分子动力学模拟。我们展示了如何训练智能体来识别并高效地探索高能垒区域或稀有构象，从而解决在标准长时间模拟中难以观察到的关键动力学事件，例如蛋白质折叠过程中的能量陷阱穿越。 第三部分：生命科学中的结构预测与功能探索 在生物学领域，理解生物大分子的三维结构及其动态变化是解码生命活动的基础。本部分聚焦于如何利用先进算法解析复杂的生物学难题。 3.1 蛋白质结构预测与设计的新视野 超越传统的同源建模和从头算方法，本章详细介绍了基于深度学习的结构预测框架。我们分析了如何利用注意力机制（Attention Mechanisms）来捕获残基间的远程相互作用，从而精确预测整体结构。更进一步，我们讨论了反向设计——如何根据目标功能（如结合亲和力或催化活性）来设计全新的蛋白质序列，这标志着从“观察”生物学到“创造”生物学的重要跨越。 3.2 药物发现的计算路径优化 在药物研发流程中，筛选数百万化合物是一个巨大的挑战。本部分阐述了虚拟筛选的技术进步。我们重点介绍了基于深度学习的分子对接（Docking）优化方法，以及预测化合物 ADMET（吸收、分布、代谢、排泄、毒性）性质的模型。通过构建高精度预测模型，可以显著减少湿实验的工作量和成本，加速先导化合物的发现。 第四部分：材料科学与化学反应性的智能预测 计算化学的强大工具集正在被重新应用于材料设计，以发现具有特定光电、机械或催化性质的新物质。 4.1 晶体结构与性质的快速预测 本章讲解了如何使用图卷积网络（GCNs）来处理晶体结构数据（如原子位置和晶格参数），并预测其宏观性质，如能带隙、硬度或导电性。我们介绍了利用材料数据库（如Materials Project）进行迁移学习（Transfer Learning）的策略，以便在数据稀疏的材料类别中快速构建有效模型。 4.2 自动化化学合成路径规划 合成化学的复杂性在于路径的多样性和非线性。本部分介绍了利用序列到序列（Seq2Seq）模型，类似于自然语言处理中的机器翻译，来预测化学反应的产物，甚至规划出从起始原料到目标分子的多步逆合成路径。这要求模型理解复杂的化学反应规则和官能团的兼容性。 结论：迈向全自动化的科学发现 本书的结论部分展望了未来研究的整合方向：如何构建一个端到端的闭环系统，其中智能算法不仅能分析数据、提出假设，还能自主设计实验、控制机器人执行实验，并将结果实时反馈给模型进行迭代改进。我们强调了可解释性（Explainability）在科学计算中的极端重要性，确保模型不仅给出准确的答案，还能揭示其背后的化学或生物学原理。 --- 目标读者：计算化学家、生物信息学家、高分子物理研究人员、药物化学家以及研究生和博士后研究人员。 核心价值：提供从理论基础到前沿应用的实战指导，聚焦于如何利用现代计算工具解决传统方法难以攻克的复杂科学问题。

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