Machine Learning in Bioinformatics pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Wiley

作者:Yanqing Zhang

出品人:

页数:456

译者:

出版时间:2008-12-3

价格:USD 142.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470116623

丛书系列:

图书标签:

机器学习
生物信息学
数据挖掘
基因组学
蛋白质组学
生物统计学
算法
Python
R
生物医学工程

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具体描述

An introduction to machine learning methods and their applications to problems in bioinformatics Machine learning techniques are increasingly being used to address problems in computational biology and bioinformatics. Novel computational techniques to analyze high throughput data in the form of sequences, gene and protein expressions, pathways, and images are becoming vital for understanding diseases and future drug discovery. Machine learning techniques such as Markov models, support vector machines, neural networks, and graphical models have been successful in analyzing life science data because of their capabilities in handling randomness and uncertainty of data noise and in generalization. From an internationally recognized panel of prominent researchers in the field, Machine Learning in Bioinformatics compiles recent approaches in machine learning methods and their applications in addressing contemporary problems in bioinformatics. Coverage includes: feature selection for genomic and proteomic data mining; comparing variable selection methods in gene selection and classification of microarray data; fuzzy gene mining; sequence-based prediction of residue-level properties in proteins; probabilistic methods for long-range features in biosequences; and much more. Machine Learning in Bioinformatics is an indispensable resource for computer scientists, engineers, biologists, mathematicians, researchers, clinicians, physicians, and medical informaticists. It is also a valuable reference text for computer science, engineering, and biology courses at the upper undergraduate and graduate levels.

跨越生物学与计算科学的桥梁：复杂系统建模与数据驱动洞察本书旨在为研究人员、高级学生以及对复杂生物系统建模和数据驱动分析感兴趣的专业人士，提供一套深入且全面的理论框架与实践指南。我们将焦点置于那些依赖于跨学科方法论才能有效解析的挑战性领域，这些领域横跨了从分子生物学到宏观生态学的广阔范围。本书避免了特定领域应用（如生物信息学中的特定算法实现或基因组学数据处理）的赘述，而是着重于构建能够适应多尺度、非线性生物现象的基础数学和计算模型。第一部分：复杂系统的基础理论与数学表征本部分将奠定理解生物系统作为复杂适应系统的理论基础。我们首先回顾经典动力学系统理论，重点探讨非平衡态热力学在生命过程中的应用。生物体本质上是远离热力学平衡的开放系统，理解能量流动和信息耗散是建模其动态行为的关键。随机过程与噪声分析：生物系统充斥着内在和外在的随机性。我们将深入探讨马尔可夫链（Markov Chains）、维纳过程（Wiener Processes），并详细解析朗之万方程（Langevin Equations）在描述分子运动、蛋白质折叠动力学及细胞内信号转导中的作用。特别地，我们将讨论如何量化和区分“环境噪声”与“内在随机性”对系统稳态的影响，这在研究细胞对瞬态刺激的响应时至关重要。拓扑数据分析（Topological Data Analysis, TDA）在系统结构解析中的应用：传统的数据分析方法往往侧重于局部特征或线性关系，这在处理高维、结构复杂的生物数据（如蛋白质交互网络或代谢通路图）时存在局限性。TDA提供了一种基于代数拓扑的工具，用于识别数据内在的“洞”、“环路”和连通性。本书将详细介绍持续同调（Persistent Homology）的计算方法，并展示如何利用其不变量（如贝蒂数）来揭示系统在不同尺度下的组织结构，例如，在系统稳态转变点附近，拓扑特征如何发生演化。信息论与复杂性度量：系统复杂性并非简单地等同于组分数量。我们引入互信息（Mutual Information）、条件熵（Conditional Entropy），以及格兰杰因果关系（Granger Causality）等工具，用于量化系统中不同组分之间的依赖程度和信息流向。重点讨论如何利用有效信息（Transfer Entropy）来区分前馈、反馈和协同作用在调节网络中的相对重要性，从而指导我们对关键调控节点的识别。第二部分：建模与仿真的高级计算范式本部分将超越传统的常微分方程（ODE）模型，介绍在处理空间异质性、时变参数和异构性数据时所需的高级计算建模范式。偏微分方程（PDE）在空间动态学中的应用：许多生物过程具有显著的空间依赖性，例如形态发生、扩散限制反应或种群的空间分布。我们将重点研究反应-扩散系统（Reaction-Diffusion Systems），包括图灵模式的形成机制及其在组织形成中的潜在作用。此外，本书还将探讨如何使用有限元方法（Finite Element Methods, FEM）和格子玻尔兹曼方法（Lattice Boltzmann Methods, LBM）来处理复杂的几何边界和介质异质性问题。基于主体的建模（Agent-Based Modeling, ABM）：当系统的宏观行为由大量相互作用的个体（如细胞、微生物群落或器官中的细胞簇）的局部规则决定时，ABM成为不可或缺的工具。本书将详细阐述构建高保真ABM的实践步骤，包括如何从实验数据中提取和校准个体行为参数，以及如何利用元胞自动机（Cellular Automata, CA）的原理来简化空间交互。我们将专门探讨如何使用ABM来研究群体行为的涌现现象（Emergent Behavior），如肿瘤微环境中的侵袭模式或群体感应（Quorum Sensing）的阈值效应。贝叶斯推断与参数估计的挑战：许多生物模型具有高维参数空间和噪声观测。本书将深入探讨马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，特别是汉密尔顿蒙特卡洛（HMC）和近似贝叶斯计算（Approximate Bayesian Computation, ABC），用于在存在系统性偏差和模型不确定性的情况下，对复杂模型进行稳健的参数估计和模型选择。重点讨论“参数可识别性”问题，即如何设计实验和模型结构以确保参数估计的唯一性。第三部分：网络科学与功能结构的关系本部分关注于将离散的实体（分子、细胞、物种）视为相互连接的图结构，并分析这些结构如何决定系统的功能和鲁棒性。图论在系统稳定性和鲁棒性分析中的应用：我们将分析不同网络拓扑结构（如小世界网络、无标度网络）对信息传播速度、错误容忍度和级联失效模式的影响。本书将引入网络模块化（Modularity）和核心-外围结构（Rich-Club Organization）的概念，用以识别功能高度整合的子系统和关键的“枢纽节点”。动态网络建模：静态网络图往往不能捕捉生物过程中发生的结构变化。本书将介绍如何将时间维度纳入网络分析。讨论时间序列网络分析，包括使用动态贝叶斯网络（Dynamic Bayesian Networks, DBNs）来推断具有时间延迟的因果关系，以及如何利用网络演化模型（如Preferential Attachment模型）来模拟系统在压力下或发育过程中的结构重组。基于图嵌入（Graph Embedding）的学习方法：针对海量、稀疏的生物网络数据，我们将探讨如何使用深度学习技术（如Graph Neural Networks, GNNs）将网络结构信息转化为低维向量表示。这些嵌入向量可以用于预测缺失的连接、识别功能相似的子图，以及将结构信息与表型数据（如药物响应性）相关联，而无需依赖于明确的先验知识。结语：面向未知的建模范式本书的最终目标是培养读者将生物学问题转化为可计算、可验证的数学和计算框架的能力。我们强调，在面对高度非线性和数据稀疏的生物学前沿问题时，单一模型或方法往往是不够的。成功的研究需要研究人员具备灵活切换和融合不同建模范式的能力，并深刻理解每种方法在揭示系统本质（是结构驱动、动力学驱动还是随机性驱动）方面的优势与局限。本书为实现这种跨学科的思维模式提供了坚实的基石。