关联分析技术及其在生物信息学中的应用

本书介绍了关联分析技术的基本理论、核心算法，已被广泛采用的相关数据库以及关联分析技术在非编码 RNA 结构预测、蛋白质结构预测、生物医学等领域的应用。书中不仅涵盖了生物信息学近期的重要进展，包括新技术和新趋势，而且强化了对生物信息学基本原理的理解和对新兴技术的洞悉。更为重要的是，它为从多源异构数据交互中发掘有价值的关联模式提供了全新的视角和方法。这使得生物信息学的研究能够超越单一对象和统计特征的限制，向多目标、多视角以及复杂网络等前沿领域拓展。

陈庆锋，悉尼科技大学人工智能专业博士，广西大学教授、博士生导师、博士后合作指导老师，华南理工大学博士生导师，拉筹伯大学荣誉研究员；曾任香港城市大学研究员，悉尼科技大学荣誉访问教授，Monash 大学访问学者。研究方向为人工智能、机器学习和生物信息学等。兼任广西自然科学基金委信息科学专委会委员，广西生物信息学学会理事长，入选广西海外高层次人才“百人计划”，广西高层次人才。担任多个国际会议大会主席、共同主席，高水平国际学术期刊Complexity & Intelligent Systems、Engineering Letters 副主编以及多个国际期刊审稿人。先后在国际核心期刊和重要国际会议发表论文 100 余篇，其中 SCI 检索 70 余篇；在国际知名学术出版机构施普林格·自然集团出版学术专著 3 部。承担 2 项澳大利亚国家项目； 主持 4 项国家自然科学基金项目，5 项省部级项 目（含重点项目）。

本书介绍了关联分析技术的基本理论、核心算法，已被广泛采用的相关数据库以及关联分析技术在非编码 RNA 结构预测、蛋白质结构预测、生物医学等领域的应用。书中不仅涵盖了生物信息学近期的重要进展，包括新技术和新趋势，而且强化了对生物信息学基本原理的理解和对新兴技术的洞悉。更为重要的是，它为从多源异构数据交互中发掘有价值的关联模式提供了全新的视角和方法。这使得生物信息学的研究能够超越单一对象和统计特征的限制，向多目标、多视角以及复杂网络等前沿领域拓展。

陈庆锋，悉尼科技大学人工智能专业博士，广西大学教授、博士生导师、博士后合作指导老师，华南理工大学博士生导师，拉筹伯大学荣誉研究员；曾任香港城市大学研究员，悉尼科技大学荣誉访问教授，Monash 大学访问学者。研究方向为人工智能、机器学习和生物信息学等。兼任广西自然科学基金委信息科学专委会委员，广西生物信息学学会理事长，入选广西海外高层次人才“百人计划”，广西高层次人才。担任多个国际会议大会主席、共同主席，高水平国际学术期刊Complexity & Intelligent Systems、Engineering Letters 副主编以及多个国际期刊审稿人。先后在国际核心期刊和重要国际会议发表论文 100 余篇，其中 SCI 检索 70 余篇；在国际知名学术出版机构施普林格·自然集团出版学术专著 3 部。承担 2 项澳大利亚国家项目； 主持 4 项国家自然科学基金项目，5 项省部级项 目（含重点项目）。