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医药人工智能 版权信息
- ISBN：9787308234917
- 条形码：9787308234917 ; 978-7-308-23491-7
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
医药人工智能 内容简介
本教材已获得浙江省普通本科高校“十四五”重点教材立项，是面向高等学校医学院和药学院“智能药学”方向本科生的课程教材。本教材从医药领域人工智能的发展历程出发，先介绍人工智能方法的基础知识，再根据各种人工智能方法的原理对其分类并逐一讲解，按照先传统机器学习后深度学习的顺序，对每个模型或算法的发展、种类、原理以及应用进行了系统性地描述。本教材中的应用实例涉及医药研究领域的各个前沿方向，包括医学图像识别、组学数据处理、蛋白质家族分类、小分子药物设计等，可做为医药专业课程的配套教材。
医药人工智能 目录
**章 医药人工智能导论
**节 人工智能
第二节 医药人工智能与医药大数据
第三节 医药人工智能领域的前沿科学问题
结语
参考文献
第二章 机器学习之监督学习
**节 机器学习导论
第二节 监督学习算法
第三节 监督学习应用浅析
结语
参考文献
第三章 监督学习在医药领域的应用
**节 基于监督学习的定量构效关系
第二节 基于监督学习的药物ADMET和
安全性预测
第三节 基于监督学习的虚拟筛选
第四节 基于监督学习的药物重定向
第五节 监督学习的其他应用
结语
参考文献
第四章 机器学习之无监督学习
**节 聚类
第二节 降维
第三节 无监督深度学习算法
第四节 无监督学习应用浅析
结语
参考文献
第五章 无监督学习在医药领域的应用
**节 生命组学技术
第二节 生命组学数据的获取与分析
第三节 无监督学习在组学研究中的应用
结语
参考文献
第六章 深度学习
**节 深度学习导论
第二节 深度学习算法
第三节 深度学习应用浅析
结语
参考文献
第七章 深度学习在医药领域的应用
**节 生物大分子结构预测
第二节 药物-靶点相互作用预测
第三节 蛋白质-蛋白质相互作用预测
第四节 RNA-RNA相互作用预测
结语
参考文献
第八章 生成模型与强化学习
**节 生成模型
第二节 强化学习
第三节 生成模型与强化学习在医药领域的应用
结语
参考文献
**节 人工智能
第二节 医药人工智能与医药大数据
第三节 医药人工智能领域的前沿科学问题
结语
参考文献
第二章 机器学习之监督学习
**节 机器学习导论
第二节 监督学习算法
第三节 监督学习应用浅析
结语
参考文献
第三章 监督学习在医药领域的应用
**节 基于监督学习的定量构效关系
第二节 基于监督学习的药物ADMET和
安全性预测
第三节 基于监督学习的虚拟筛选
第四节 基于监督学习的药物重定向
第五节 监督学习的其他应用
结语
参考文献
第四章 机器学习之无监督学习
**节 聚类
第二节 降维
第三节 无监督深度学习算法
第四节 无监督学习应用浅析
结语
参考文献
第五章 无监督学习在医药领域的应用
**节 生命组学技术
第二节 生命组学数据的获取与分析
第三节 无监督学习在组学研究中的应用
结语
参考文献
第六章 深度学习
**节 深度学习导论
第二节 深度学习算法
第三节 深度学习应用浅析
结语
参考文献
第七章 深度学习在医药领域的应用
**节 生物大分子结构预测
第二节 药物-靶点相互作用预测
第三节 蛋白质-蛋白质相互作用预测
第四节 RNA-RNA相互作用预测
结语
参考文献
第八章 生成模型与强化学习
**节 生成模型
第二节 强化学习
第三节 生成模型与强化学习在医药领域的应用
结语
参考文献
展开全部
医药人工智能 作者简介
朱峰，浙江大学教授，博士生导师。常年专注于运用人工智能、复杂网络分析等生物信息学手段和多组学技术，分析和发现具有治疗效用药物靶点的成药性和系统生物学特性，开发用于药靶发现的新型预测方法和在线工具，研究多靶点药物与重要靶点的相互作用机制，并开展基于人工智能的药物设计(AIDD)研究。
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