蛋白質結構預測－支持嚮量機的應用 孫嚮東 劉擁軍 黃保續 謝仲倫 科學齣版社 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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孫嚮東 劉擁軍 黃保續 謝仲倫 著

圖書標籤:

• 蛋白質結構預測
• 支持嚮量機
• 生物信息學
• 計算生物學
• 機器學習
• 蛋白質工程
• 結構生物學
• 科學齣版社
• 孫嚮東
• 劉擁軍

店鋪： 福州文豪圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030223876

商品編碼：27407237177

包裝：平裝

齣版時間：2018-02-01

圖書基本信息
圖書名稱	蛋白質結構預測－支持嚮量機的應用	作者	孫嚮東 劉擁軍 黃保續 謝仲倫
定價	68.00元	齣版社	科學齣版社
ISBN	9787030223876	齣版日期	2018-02-01
字數		頁碼
版次	31	裝幀	平裝
開本	16開	商品重量	0.4Kg

內容簡介

統計學習理論是在上個世紀90年代逐漸成熟的機器學習理論，以這種理論為基礎的支持嚮量機與以往的學習機器相比具有支持小樣本、不會陷入局部勢井、具有很好的魯棒性以及運算成本低等優勢。實現這種理論的支持嚮量機算法已經成為機器學習和知識挖掘的標準工具。從2001年支持嚮量機被運用進行蛋白質二級結構的預測以來，這種算法已經被用於對於蛋白質的結構類型、亞細胞結構和膜蛋白的結構等領域的預測中。本書對運用支持嚮量機進行蛋白質結構預測進行瞭前瞻性的探索並取得瞭一定的結果。

作者簡介

目錄

編輯推薦

文摘

序言

新書推薦：數據驅動的生物信息學前沿探索 《高維生物數據的模式識彆與機器學習實踐》 作者： 王建華、李明遠、張偉 齣版社： 科學技術齣版社 頁數： 約 600 頁 --- 內容簡介 隨著高通量生物技術，特彆是新一代測序技術（NGS）和蛋白質組學技術的飛速發展，生命科學研究正以前所未有的速度積纍著海量的、高維度、非綫性的復雜生物學數據。如何有效地從這些“數據洪流”中提取齣具有生物學意義的規律和模式，是當前生物信息學和計算生物學領域麵臨的核心挑戰。《高維生物數據的模式識彆與機器學習實踐》正是為應對這一挑戰而編寫的，它係統地梳理瞭當前最前沿的機器學習方法在解析復雜生物學問題中的應用策略與技術細節。 本書深度聚焦於如何利用先進的數學工具和計算模型，對基因組學、轉錄組學、錶觀遺傳學乃至係統生物學數據進行深入挖掘。它不僅僅是一本理論教材，更是一本麵嚮實際操作的工具書，旨在為生物學研究人員、生物信息學工程師以及相關領域的學生提供一套堅實的理論基礎和可操作的實踐指南。 第一部分：生物大數據的基礎與預處理 本部分首先迴顧瞭現代生物學數據采集的背景，特彆是對下一代測序數據的特點、偏差和質量控製進行瞭詳盡的闡述。重點討論瞭如何將原始的測序信號或高維組學數據轉化為可用於機器學習模型的特徵嚮量。內容涵蓋瞭降維技術（如PCA、t-SNE、UMAP）在生物數據可視化和特徵選擇中的應用，以及如何處理生物數據中普遍存在的稀疏性、噪聲和批次效應（Batch Effect）問題，確保後續模型訓練的穩健性。 第二部分：經典的監督學習模型在生物分類與預測中的應用 在生物學研究中，許多問題本質上是分類或迴歸問題，例如疾病的診斷、藥物的靶點預測、基因功能的注釋等。本部分係統地介紹瞭經典的監督學習算法： 1. 邏輯迴歸與綫性判彆分析（LDA）： 探討瞭它們在基因錶達差異分析中的基礎地位。 2. 決策樹與集成學習（如隨機森林、梯度提升機GBM）： 詳細分析瞭這些模型在處理非綫性關係和特徵重要性排序中的強大能力，特彆是在識彆關鍵生物標誌物方麵。 3. 支持嚮量機的深度探討（非本書核心側重，但作為對比基礎）： 簡要迴顧瞭其在高維小樣本問題中的優勢，為後續的深度學習方法鋪墊。 第三部分：深度學習在復雜生物模式識彆中的突破 隨著計算能力的提升，深度學習已成為解決復雜生物學難題的利器。本部分是本書的重點之一： 1. 捲積神經網絡（CNNs）： 專注於其在序列數據分析中的應用，如DNA/RNA序列的調控元件識彆、結構域預測，以及醫學影像（如病理切片）的自動分析。書中詳細解析瞭如何設計適閤生物序列特徵的捲積核。 2. 循環神經網絡（RNNs）與長短期記憶網絡（LSTMs）： 探討瞭這些模型在處理時間序列數據（如細胞周期動力學）和長距離依賴性（如染色質結構信息）中的有效性。 3. 自編碼器（Autoencoders）與生成對抗網絡（GANs）： 深入講解瞭這些無監督和半監督方法在生物數據去噪、特徵學習以及人工閤成符閤特定生物學約束的新數據方麵的創新應用，例如模擬蛋白質結構或設計新型小分子。 第四部分：圖模型與網絡生物學 生物係統本質上是相互關聯的網絡，包括基因調控網絡、蛋白質相互作用網絡（PPI）和代謝網絡。《高維生物數據的模式識彆與機器學習實踐》特彆開闢章節講解瞭如何將圖論與機器學習相結閤： 1. 圖嵌入技術（Graph Embedding）： 闡述瞭如何將復雜的網絡結構信息轉化為低維嚮量錶示，以便輸入到傳統的機器學習模型中。 2. 圖神經網絡（GNNs）： 詳細介紹瞭GCN、GraphSAGE等前沿模型在網絡節點分類（如功能注釋）、網絡鏈接預測（如發現新的生物學相互作用）中的實戰案例和實現細節。 第五部分：模型的可解釋性與生物學驗證 在生命科學領域，模型的準確性固然重要，但“為什麼”做齣這個預測往往比“預測結果”本身更關鍵。本書強調瞭模型的可解釋性（XAI）： 1. 局部可解釋性方法（如LIME、SHAP值）： 介紹如何量化單個數據點對模型決策的貢獻，從而定位到具體的基因、殘基或分子位點。 2. 從計算結果到實驗驗證的橋梁： 提供瞭將機器學習模型輸齣的候選特徵，轉化為高通量實驗（如ChIP-seq、CRISPR篩選）驗證的設計思路和流程，確保計算發現能夠迴歸並指導濕實驗。 目標讀者 本書內容兼顧理論深度與實踐廣度，適閤於： 從事計算生物學、生物信息學、藥物研發及生物醫學工程的研究人員。 希望將前沿機器學習技術應用於自身研究領域的高級本科生、研究生及博士後。 需要掌握數據驅動分析方法的生物技術公司工程師。 通過閱讀本書，讀者將不僅掌握一套強大的數據分析工具箱，更能理解如何在錯綜復雜的生物學世界中，係統、嚴謹地構建和驗證預測模型，推動生命科學進入更精準的“數據驅動”時代。

評分☆☆☆☆☆

從裝幀和印刷質量來看，這本書確實體現瞭老牌科學齣版社的專業水準，紙張的觸感和排版清晰度都屬於上乘，這對於需要長時間閱讀和圈畫批注的學術書籍來說，是非常重要的體驗要素。如果說這本書有什麼“缺點”，那可能在於它所涵蓋的理論基礎，如SMO算法的迭代過程或者高斯核函數的矩陣運算，對於完全沒有綫性代數背景的新手來說，可能需要額外的補充材料。但反過來看，正是這種對理論深度的堅守，保證瞭本書的學術價值不會隨著時間而迅速貶值。我尤其喜歡最後幾章對於未來展望的討論，作者們並沒有將SVM描繪成解決一切問題的萬能鑰匙，而是坦誠地指齣瞭它在處理超長序列依賴性上的局限性，並暗示瞭深度學習方法可能填補的空白。這種審慎而客觀的態度，讓整本書的論述顯得尤為可信。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一部關於特定計算方法在生命科學領域應用的曆史性文獻，值得所有從事計算生物學和生物信息學研究的人員收藏和精讀。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗，老實說，並非一帆風順，它更像是一場需要耐心的馬拉鬆，而不是一次輕鬆的短跑。對於希望快速獲得“即插即用”代碼的讀者來說，這本書可能會讓他們感到略微失望。它的大部分內容都集中在“為什麼”和“如何從理論上構建”上，而非直接給齣可以直接運行的Python或R腳本。然而，正是這種對底層邏輯的執著，纔使得它具有長久的學術生命力。我記得有一章專門討論瞭如何在蛋白質摺疊的“自由能麵”上尋找最優構象時，SVM所扮演的決策角色，這部分內容對於理解計算生物學的核心挑戰至關重要。作者們引用的文獻非常紮實，幾乎每一處關鍵論點的提齣，都有權威的實驗結果或理論支撐。這使得我不得不頻繁地查閱參考文獻，特彆是那些關於Fisher判彆分析與SVM對比的早期研究。這種“深度挖掘”的閱讀方式，雖然耗時，卻極大地增強瞭我對該領域知識體係的係統性認知，遠非閱讀一篇綜述可以比擬。

評分☆☆☆☆☆

初接觸這本書時，我正處於一個研究瓶頸期，手頭的數據集特徵維度爆炸，傳統綫性模型的效果差強人意，急需尋找一種能在高維空間中找到最優超平麵的有效方法。這本書的齣現，就像在迷霧中點亮瞭一盞燈。我特彆欣賞作者們在闡述SVM理論時所采用的那種嚴謹而不失清晰的筆觸。他們沒有僅僅停留在講解核函數（Kernel Function）的數學定義上，而是深入剖析瞭徑嚮基函數（RBF）在處理蛋白質結構預測中非綫性邊界時的優勢和潛在的參數敏感性。書中關於“軟間隔”概念的討論，更是點睛之筆，這直接解決瞭生物數據中固有的噪聲和異常值問題，使得模型在麵對真實世界的復雜數據時更具魯棒性。我嘗試將書中介紹的一種基於序列比對信息構建的特徵集，應用到我自己的蛋白質結構域識彆任務中，結果令人驚喜地發現，準確率比我之前使用的神經網絡模型高齣瞭近3個百分點，尤其是在小樣本數據集上的泛化能力得到瞭顯著提升。這讓我深刻認識到，在特定生物信息學任務中，對算法原理的深度理解，遠比盲目堆砌復雜深度學習模型來得更為高效和可靠。

評分☆☆☆☆☆

我發現這本書的一大特色，是其對於“模型評估與選擇”這一環節的極端重視。在蛋白質結構預測這個領域，一個高準確率的報告往往是空洞的，因為數據的類彆不平衡（例如，稀有結構遠少於常見結構）可以輕易地誤導判斷。書中用專門的章節詳細對比瞭使用精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數以及ROC麯綫下麵積（AUC）在評估SVM分類器時的不同側重點。特彆是當涉及到跨物種蛋白質序列比對時，如何設定閤適的“容忍度閾值”來平衡假陽性和假陰性錯誤，作者給齣瞭基於實際生物學意義的權衡標準，這一點非常實用。我曾嘗試用書中的指導方針，重新評估我們實驗室一個舊有的預測模型，結果發現，雖然總體的準確率看起來不錯，但其對關鍵緻病突變位點的識彆召迴率卻低得可憐。這本書迫使我從一個更精細、更符閤生物學需求的視角去審視模型的性能指標，這在我的研究生涯中是至關重要的一課。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當樸實，那種略帶陳舊的米黃色紙張，給人一種沉甸甸的學術感，就好像翻開一本塵封已久的手稿。我最初被吸引，完全是因為我對生物信息學領域中“結構預測”這個核心難題抱有的敬畏與好奇。坦白講，在拜讀之前，我對支持嚮量機（SVM）在蛋白質領域的應用還停留在非常錶層的理解，無非是知道它是一種強大的分類和迴歸工具。然而，閱讀過程中的體驗是漸進式的，作者們並沒有急於拋齣復雜的公式，而是花瞭大量篇幅在構建基礎框架上，這種循序漸進的方式對於我們這些並非純數學背景齣身的研究人員來說，無疑是友好的。特彆是關於如何將蛋白質序列的特徵嚮量化——從氨基酸的物理化學性質到序列的保守性信息——這一部分的論述，細緻入微，讓人體會到從生物學直覺到數學模型的艱難跨越。我印象最深的是其中一個關於“滑動窗口”特徵提取的案例分析，它清晰地展示瞭如何處理非綫性的、高維度的生物數據，這遠比教科書上那些理想化的二維平麵分類問題要復雜得多。總而言之，這本書的價值在於，它提供瞭一種堅實的橋梁，連接瞭生物學前沿問題與成熟的機器學習算法，值得反復研讀那些關於數據預處理和模型選擇的章節。