蛋白质结构预测－支持向量机的应用 孙向东 刘拥军 黄保续 谢仲伦 科学出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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孙向东 刘拥军 黄保续 谢仲伦 著

图书标签:

• 蛋白质结构预测
• 支持向量机
• 生物信息学
• 计算生物学
• 机器学习
• 蛋白质工程
• 结构生物学
• 科学出版社
• 孙向东
• 刘拥军

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030223876

商品编码：27407237177

包装：平装

出版时间：2018-02-01

图书基本信息
图书名称	蛋白质结构预测－支持向量机的应用	作者	孙向东 刘拥军 黄保续 谢仲伦
定价	68.00元	出版社	科学出版社
ISBN	9787030223876	出版日期	2018-02-01
字数		页码
版次	31	装帧	平装
开本	16开	商品重量	0.4Kg

内容简介

统计学习理论是在上个世纪90年代逐渐成熟的机器学习理论，以这种理论为基础的支持向量机与以往的学习机器相比具有支持小样本、不会陷入局部势井、具有很好的鲁棒性以及运算成本低等优势。实现这种理论的支持向量机算法已经成为机器学习和知识挖掘的标准工具。从2001年支持向量机被运用进行蛋白质二级结构的预测以来，这种算法已经被用于对于蛋白质的结构类型、亚细胞结构和膜蛋白的结构等领域的预测中。本书对运用支持向量机进行蛋白质结构预测进行了前瞻性的探索并取得了一定的结果。

作者简介

目录

编辑推荐

文摘

序言

新书推荐：数据驱动的生物信息学前沿探索 《高维生物数据的模式识别与机器学习实践》 作者： 王建华、李明远、张伟 出版社： 科学技术出版社 页数： 约 600 页 --- 内容简介 随着高通量生物技术，特别是新一代测序技术（NGS）和蛋白质组学技术的飞速发展，生命科学研究正以前所未有的速度积累着海量的、高维度、非线性的复杂生物学数据。如何有效地从这些“数据洪流”中提取出具有生物学意义的规律和模式，是当前生物信息学和计算生物学领域面临的核心挑战。《高维生物数据的模式识别与机器学习实践》正是为应对这一挑战而编写的，它系统地梳理了当前最前沿的机器学习方法在解析复杂生物学问题中的应用策略与技术细节。 本书深度聚焦于如何利用先进的数学工具和计算模型，对基因组学、转录组学、表观遗传学乃至系统生物学数据进行深入挖掘。它不仅仅是一本理论教材，更是一本面向实际操作的工具书，旨在为生物学研究人员、生物信息学工程师以及相关领域的学生提供一套坚实的理论基础和可操作的实践指南。 第一部分：生物大数据的基础与预处理 本部分首先回顾了现代生物学数据采集的背景，特别是对下一代测序数据的特点、偏差和质量控制进行了详尽的阐述。重点讨论了如何将原始的测序信号或高维组学数据转化为可用于机器学习模型的特征向量。内容涵盖了降维技术（如PCA、t-SNE、UMAP）在生物数据可视化和特征选择中的应用，以及如何处理生物数据中普遍存在的稀疏性、噪声和批次效应（Batch Effect）问题，确保后续模型训练的稳健性。 第二部分：经典的监督学习模型在生物分类与预测中的应用 在生物学研究中，许多问题本质上是分类或回归问题，例如疾病的诊断、药物的靶点预测、基因功能的注释等。本部分系统地介绍了经典的监督学习算法： 1. 逻辑回归与线性判别分析（LDA）： 探讨了它们在基因表达差异分析中的基础地位。 2. 决策树与集成学习（如随机森林、梯度提升机GBM）： 详细分析了这些模型在处理非线性关系和特征重要性排序中的强大能力，特别是在识别关键生物标志物方面。 3. 支持向量机的深度探讨（非本书核心侧重，但作为对比基础）： 简要回顾了其在高维小样本问题中的优势，为后续的深度学习方法铺垫。 第三部分：深度学习在复杂生物模式识别中的突破 随着计算能力的提升，深度学习已成为解决复杂生物学难题的利器。本部分是本书的重点之一： 1. 卷积神经网络（CNNs）： 专注于其在序列数据分析中的应用，如DNA/RNA序列的调控元件识别、结构域预测，以及医学影像（如病理切片）的自动分析。书中详细解析了如何设计适合生物序列特征的卷积核。 2. 循环神经网络（RNNs）与长短期记忆网络（LSTMs）： 探讨了这些模型在处理时间序列数据（如细胞周期动力学）和长距离依赖性（如染色质结构信息）中的有效性。 3. 自编码器（Autoencoders）与生成对抗网络（GANs）： 深入讲解了这些无监督和半监督方法在生物数据去噪、特征学习以及人工合成符合特定生物学约束的新数据方面的创新应用，例如模拟蛋白质结构或设计新型小分子。 第四部分：图模型与网络生物学 生物系统本质上是相互关联的网络，包括基因调控网络、蛋白质相互作用网络（PPI）和代谢网络。《高维生物数据的模式识别与机器学习实践》特别开辟章节讲解了如何将图论与机器学习相结合： 1. 图嵌入技术（Graph Embedding）： 阐述了如何将复杂的网络结构信息转化为低维向量表示，以便输入到传统的机器学习模型中。 2. 图神经网络（GNNs）： 详细介绍了GCN、GraphSAGE等前沿模型在网络节点分类（如功能注释）、网络链接预测（如发现新的生物学相互作用）中的实战案例和实现细节。 第五部分：模型的可解释性与生物学验证 在生命科学领域，模型的准确性固然重要，但“为什么”做出这个预测往往比“预测结果”本身更关键。本书强调了模型的可解释性（XAI）： 1. 局部可解释性方法（如LIME、SHAP值）： 介绍如何量化单个数据点对模型决策的贡献，从而定位到具体的基因、残基或分子位点。 2. 从计算结果到实验验证的桥梁： 提供了将机器学习模型输出的候选特征，转化为高通量实验（如ChIP-seq、CRISPR筛选）验证的设计思路和流程，确保计算发现能够回归并指导湿实验。 目标读者 本书内容兼顾理论深度与实践广度，适合于： 从事计算生物学、生物信息学、药物研发及生物医学工程的研究人员。 希望将前沿机器学习技术应用于自身研究领域的高级本科生、研究生及博士后。 需要掌握数据驱动分析方法的生物技术公司工程师。 通过阅读本书，读者将不仅掌握一套强大的数据分析工具箱，更能理解如何在错综复杂的生物学世界中，系统、严谨地构建和验证预测模型，推动生命科学进入更精准的“数据驱动”时代。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当朴实，那种略带陈旧的米黄色纸张，给人一种沉甸甸的学术感，就好像翻开一本尘封已久的手稿。我最初被吸引，完全是因为我对生物信息学领域中“结构预测”这个核心难题抱有的敬畏与好奇。坦白讲，在拜读之前，我对支持向量机（SVM）在蛋白质领域的应用还停留在非常表层的理解，无非是知道它是一种强大的分类和回归工具。然而，阅读过程中的体验是渐进式的，作者们并没有急于抛出复杂的公式，而是花了大量篇幅在构建基础框架上，这种循序渐进的方式对于我们这些并非纯数学背景出身的研究人员来说，无疑是友好的。特别是关于如何将蛋白质序列的特征向量化——从氨基酸的物理化学性质到序列的保守性信息——这一部分的论述，细致入微，让人体会到从生物学直觉到数学模型的艰难跨越。我印象最深的是其中一个关于“滑动窗口”特征提取的案例分析，它清晰地展示了如何处理非线性的、高维度的生物数据，这远比教科书上那些理想化的二维平面分类问题要复杂得多。总而言之，这本书的价值在于，它提供了一种坚实的桥梁，连接了生物学前沿问题与成熟的机器学习算法，值得反复研读那些关于数据预处理和模型选择的章节。

评分☆☆☆☆☆

从装帧和印刷质量来看，这本书确实体现了老牌科学出版社的专业水准，纸张的触感和排版清晰度都属于上乘，这对于需要长时间阅读和圈画批注的学术书籍来说，是非常重要的体验要素。如果说这本书有什么“缺点”，那可能在于它所涵盖的理论基础，如SMO算法的迭代过程或者高斯核函数的矩阵运算，对于完全没有线性代数背景的新手来说，可能需要额外的补充材料。但反过来看，正是这种对理论深度的坚守，保证了本书的学术价值不会随着时间而迅速贬值。我尤其喜欢最后几章对于未来展望的讨论，作者们并没有将SVM描绘成解决一切问题的万能钥匙，而是坦诚地指出了它在处理超长序列依赖性上的局限性，并暗示了深度学习方法可能填补的空白。这种审慎而客观的态度，让整本书的论述显得尤为可信。它不仅仅是一本技术手册，更像是一部关于特定计算方法在生命科学领域应用的历史性文献，值得所有从事计算生物学和生物信息学研究的人员收藏和精读。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，老实说，并非一帆风顺，它更像是一场需要耐心的马拉松，而不是一次轻松的短跑。对于希望快速获得“即插即用”代码的读者来说，这本书可能会让他们感到略微失望。它的大部分内容都集中在“为什么”和“如何从理论上构建”上，而非直接给出可以直接运行的Python或R脚本。然而，正是这种对底层逻辑的执着，才使得它具有长久的学术生命力。我记得有一章专门讨论了如何在蛋白质折叠的“自由能面”上寻找最优构象时，SVM所扮演的决策角色，这部分内容对于理解计算生物学的核心挑战至关重要。作者们引用的文献非常扎实，几乎每一处关键论点的提出，都有权威的实验结果或理论支撑。这使得我不得不频繁地查阅参考文献，特别是那些关于Fisher判别分析与SVM对比的早期研究。这种“深度挖掘”的阅读方式，虽然耗时，却极大地增强了我对该领域知识体系的系统性认知，远非阅读一篇综述可以比拟。

评分☆☆☆☆☆

初接触这本书时，我正处于一个研究瓶颈期，手头的数据集特征维度爆炸，传统线性模型的效果差强人意，急需寻找一种能在高维空间中找到最优超平面的有效方法。这本书的出现，就像在迷雾中点亮了一盏灯。我特别欣赏作者们在阐述SVM理论时所采用的那种严谨而不失清晰的笔触。他们没有仅仅停留在讲解核函数（Kernel Function）的数学定义上，而是深入剖析了径向基函数（RBF）在处理蛋白质结构预测中非线性边界时的优势和潜在的参数敏感性。书中关于“软间隔”概念的讨论，更是点睛之笔，这直接解决了生物数据中固有的噪声和异常值问题，使得模型在面对真实世界的复杂数据时更具鲁棒性。我尝试将书中介绍的一种基于序列比对信息构建的特征集，应用到我自己的蛋白质结构域识别任务中，结果令人惊喜地发现，准确率比我之前使用的神经网络模型高出了近3个百分点，尤其是在小样本数据集上的泛化能力得到了显著提升。这让我深刻认识到，在特定生物信息学任务中，对算法原理的深度理解，远比盲目堆砌复杂深度学习模型来得更为高效和可靠。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书的一大特色，是其对于“模型评估与选择”这一环节的极端重视。在蛋白质结构预测这个领域，一个高准确率的报告往往是空洞的，因为数据的类别不平衡（例如，稀有结构远少于常见结构）可以轻易地误导判断。书中用专门的章节详细对比了使用精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数以及ROC曲线下面积（AUC）在评估SVM分类器时的不同侧重点。特别是当涉及到跨物种蛋白质序列比对时，如何设定合适的“容忍度阈值”来平衡假阳性和假阴性错误，作者给出了基于实际生物学意义的权衡标准，这一点非常实用。我曾尝试用书中的指导方针，重新评估我们实验室一个旧有的预测模型，结果发现，虽然总体的准确率看起来不错，但其对关键致病突变位点的识别召回率却低得可怜。这本书迫使我从一个更精细、更符合生物学需求的视角去审视模型的性能指标，这在我的研究生涯中是至关重要的一课。