人工智能在生物信息学中的应用

图书标准信息

• 作者 雷秀娟，潘毅
• 出版社 科学出版社
• 出版时间 2024-01
• 版次 1
• ISBN 9787030765482
• 定价 198.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 页数 464页
• 字数 585千字

【内容简介】

人工智能在生物信息学中的应用以人工智能方法和生物组学数据分析为主线，阐述了人工智能中的群智能优化、机器学、深度学等算法的基本，并探讨了如何将这些算法应用于生物信息学相关问题的研究中，如蛋白质复合物挖掘、关键蛋白质识别、疾病基因预测、多种组学（转录组学、代谢组学、微生物组学）数据与疾病的关联关系预测、circrnarbp结合位点预测、rna甲基化位点预测以及药物发现等。人工智能在生物信息学中的应用系统收集整理了生物组学相关数据库，另结合应用问题，从人工智能算法设计到具体流程计算，再到结果分析，均给出了详细步骤，以上均是人工智能在生物信息学中的应用的特所在。
本书适合人工智能、计算机科学、生物信息学、生命科学、生物统计、生物化学以及其他交学科专业的高年级本科生及学，也可供其他理工科专业研究人员、程序开发人员和生物信息计算爱好者参。

【目录】

序

前言

章 绪论 1

1.1 引言 1

1.2 人工智能 1

1.2.1 人工智能的发展历史 1

1.2.2 人工智能的发展现状 3

1.3 大数据时代下的生物信息学 5

1.3.1 生物信息学 5

1.3.2 组学大数据的诞生 5

1.3.3 组学数据的类型与特点 10

1.3.4 多组学数据融合研究 11

1.4 人工智能在生物信息领域中的应用 12

1.4.1 人工智能与生物医药 12

1.4.2 人工智能在多组学数据分析中的应用 14

1.5 章节安排 18

1.6 小结 21

参文献 22

第2章 生物多组学知识与数据库介绍 26

2.1 引言 26

2.2 组学基础知识 26

2.2.1 基因组学 26

2.2.2 蛋白质组学 27

2.2.3 转录组学 28

2.2.4 代谢组学 29

2.2.5 微生物组学 30

2.2.6 表观遗传组学 30

2.2.7 单细胞组学 31

2.2.8 时空组学 31

2.3 生物数据资源 32

2.3.1 生物信息学常用数据库 32

2.3.2 基因数据资源与常用工具 34

2.3.3 蛋白质数据资源 34

2.3.4 非编码rna数据库 35

2.3.5 代谢物数据资源 38

2.3.6 微生物数据库 39

2.3.7 表观遗传组学数据库 40

2.3.8 单细胞组学数据库 41

2.3.9 时空组学数据库 42

2.3.10 疾病及疾病靶点数据库 43

2.3.11 药物数据库 43

2.4 小结 45

参文献 45

第3章 生物网络特与相似 48

3.1 引言 48

3.2 生物网络概述 48

3.2.1 生物网络的构建 48

3.2.2 二分网络和异构网络 50

3.3 生物网络结点的度量方法 50

3.3.1 中心度量方法 51

3.3.2 pagerank算法 52

3.4 相似计算方法 53

3.4.1 基于拓扑结构的相似 53

3.4.2 基于序列的相似 54

3.4.3 基于表达数据的相似 54

3.4.4 基于语义本体的相似 55

3.4.5 基于关联关系的相似 57

3.4.6 基于分子结构的相似 60

3.4.7 基于网络传播的相似 60

3.5 小结 61

参文献 62

第4章 智能优化算法 64

4.1 引言 64

4.2 粒子群优化算法 64

4.2.1 粒子群优化算法仿生 64

4.2.2 基本粒子群优化算法描述 65

4.2.3 基本粒子群优化算法步骤 66

4.3 人工鱼群算法 66

4.3.1 人工鱼群算法仿生 66

4.3.2 人工鱼群算法描述 67

4.3.3 人工鱼群算法步骤 68

4.4 人工蜂群算法 68

4.4.1 人工蜂群算法仿生 68

4.4.2 人工蜂群算法描述 69

4.4.3 人工蜂群算法步骤 70

4.5 萤火虫算法 71

4.5.1 萤火虫算法仿生 71

4.5.2 萤火虫算法描述 71

4.5.3 萤火虫算法步骤 72

4.6 布谷鸟搜索算法 72

4.6.1 布谷鸟搜索算法仿生 72

4.6.2 布谷鸟搜索算法描述 74

4.6.3 布谷鸟搜索算法步骤 75

4.7 果蝇优化算法 75

4.7.1 果蝇优化算法仿生 75

4.7.2 果蝇优化算法描述 75

4.7.3 果蝇优化算法步骤 76

4.8 花授粉算法 77

4.8.1 花授粉算法仿生 77

4.8.2 花授粉算法描述 77

4.8.3 花授粉算法步骤 77

4.9 鸽群优化算法 78

4.9.1 鸽群优化算法仿生 78

4.9.2 鸽群优化算法描述 79

4.9.3 鸽群优化算法步骤 80

4.10 小结 80

参文献 81

第5章 机器学 85

5.1 引言 85

5.2 逻辑回归 86

5.2.1 逻辑回归 86

5.2.2 模型求解 87

5.3 支持向量机 88

5.3.1 支持向量机算法 88

5.3.2 核函数 89

5.4 决策树和森林 90

5.4.1 决策树 91

5.4.2 森林 92

5.5 神经网络 93

5.5.1 单层神经网络 94

5.5.2 多层神经网络 95

5.5.3 激活函数 96

5.6 基于划分的聚类算法 97

5.6.1 k-means聚类算法 97

5.6.2 k-中心点聚类算法 99

5.7 基于密度的聚类算法 99

5.7.1 dbscan算法 99

5.7.2 optics算法 101

5.8 基于层次的聚类算法 102

5.8.1 birch算法 102

5.8.2 变龙聚类算法 103

5.9 马尔可夫聚类算法 104

5.10 评价指标 106

5.10.1 数值评价指标 107

5.10.2 图形评价指标 109

5.10.3 交验证 109

5.11 小结 110

参文献 110

第6章 深度学 112

6.1 引言 112

6.2 卷积神经网络 113

6.2.1 卷积的概念 114

6.2.2 卷积神经网络的基本结构 115

6.2.3 卷积神经网络的求解 116

6.3 循环神经网络 117

6.3.1 循环神经网络的基本模型 118

6.3.2 长短期记忆网络 118

6.3.3 门控循环单元 119

6.4 自 120

6.4.1 自 121

6.4.2 深度自 121

6.4.3 图自 122

6.5 图神经网络 123

6.5.1 图神经网络 123

6.5.2 图神经网络分类 124

6.6 图卷积网络 126

6.6.1 图卷积网络 126

6.6.2 图卷积网络的理解 127

6.7 图注意力网络 128

6.7.1 注意力机制 129

6.7.2 图注意力网络模型 130

6.8 word2vec词嵌入算法 131

6.8.1 词嵌入 132

6.8.2 连续词袋模型 132

6.8.3 跳字模型 132

6.9 小结 133

参文献 134

第7章 ppi网络及蛋白质复合物挖掘方法 136

7.1 引言 136

7.2 蛋白质复合物 136

7.2.1 蛋白质复合物作用 136

7.2.2 蛋白质复合物结构 137

7.3 基于群智能优化的蛋白质复合物挖掘 139

7.3.1 基于布谷鸟优化算法的蛋白质复合物挖掘 139

7.3.2 基于果蝇优化算法的蛋白质复合物挖掘 144

7.3.3 基于萤火虫优化算法的蛋白质复合物挖掘 148

7.4 基于网络拓扑结构的蛋白质复合物挖掘 153

7.4.1 tp-wdpin算法 153

7.4.2 tp-wdpin算法流程 155

7.4.3 实验结果与分析 156

7.5 基于密度聚类算法的蛋白质复合物挖掘 159

7.5.1 基于dbscan算法的蛋白质复合物挖掘 159

7.5.2 基于optics算法的蛋白质复合物挖掘 162

7.6 基于马尔可夫聚类算法的蛋白质复合物挖掘 165

7.6.1 f-mcl算法 165

7.6.2 f-mcl算法流程 166

7.6.3 实验结果与分析 167

7.7 基于商空间的蛋白质复合物挖掘 167

7.7.1 oncqs算法 168

7.7.2 oncqs算法流程 171

7.7.3 实验结果与分析 172

7.8 小结 174

参文献 175

第8章 关键蛋白质识别方法 178

8.1 引言 178

8.2 基于多源异构数据融合的关键蛋白质识别 178

8.2.1 多源异构数据介绍 180

8.2.2 基于基因表达、亚细胞定位和ppi数据的关键蛋白质识别 181

8.3 基于二阶邻域与信息熵的关键蛋白质识别 184

8.3.1 nie算法 185

8.3.2 nie算法流程 187

8.3.3 实验结果与分析 188

8.4 基于人工鱼群算法的关键蛋白质识别 190

8.4.1 afso_ep算法 190

8.4.2 afso_ep算法流程 193

8.4.3 实验结果与分析 193

8.5 基于花授粉算法的关键蛋白质识别 195

8.5.1 fpe算法 196

8.5.2 fpe算法流程 198

8.5.3 实验结果与分析 198

8.6 小结 201

参文献 201

第9章 疾病基因预测 204

9.1 引言 204

9.2 基于二步游走算法的癌症基因预测 204

9.2.1 构建异构网络 205

9.2.2 trwr-mb算法预测 205

9.2.3 实验结果与分析 208

9.3 基于逻辑回归算法的疾病基因预测 209

9.3.1 网络重构 209

9.3.2 lr-rpn算法预测 211

9.3.3 实验结果与分析 213

9.4 基于鸽群优化算法的疾病基因预测 215

9.4.1 问题定义与描述 215

9.4.2 pdg-pio算法预测 217

9.4.3 实验结果与分析 218

9.5 基于网络信息损失模型的疾病基因预测 221

9.5.1 网络信息损失模型 221

9.5.2 异构网络传播算法 223

9.5.3 inlpch算法预测 224

9.5.4 实验结果与分析 225

9.6 小结 230

参文献 230

0章 非编码rna与疾病关联关系预测 233

10.1 引言 233

10.2 基于变分自的mirna与疾病关联关系预测 233

10.2.1 基于vgae的非线特征表示 233

10.2.2 基于非负矩阵分解的线特征表示 235

10.2.3 vgamf算法预测 235

10.2.4 实验结果与分析 235

10.3 基于矩阵分解的lncrna与疾病关联关系预测 237

10.3.1 非负矩阵分解算法 237

10.3.2 tdnmf算法预测 238

10.3.3 实验结果与分析 239

10.4 基于卷积神经网络的circrna与疾病关联关系预测 242

10.4.1 相似特征融合 243

10.4.2 msfn算法预测 245

10.4.3 实验结果与分析 247

10.5 基于图注意力网络的circrna与疾病关联关系预测 248

10.5.1 相似融合 248

10.5.2 gatcda算法预测 249

10.5.3 实验结果与分析 251

10.6 基于图嵌入方法的circrna与疾病关联关系预测 254

10.6.1 metapath2vec + + 图嵌入 254

10.6.2 pcd-mvmf算法预测 255

10.6.3 实验结果与分析 257

10.7 基于图因子分解机的circrna与疾病关联关系预测 258

10.7.1 因子分解机 258

10.7.2 icdgfg算法预测 260

10.7.3 实验结果与分析 263

10.8 小结 265

参文献 266

1章 circrna-rbp结合位点预测 270

11.1 引言 270

11.2 基于卷积神经网络的circrna-rbp结合位点预测 270

11.2.1 癌症特异结合位点序列 271

11.2.2 多尺度卷积框架 272

11.2.3 cscrsites算法预测 272

11.2.4 实验结果与分析 273

11.3 基于胶囊网络的circrna-rbp结合位点预测 275

11.3.1 rbp特异结合位点 276

11.3.2 变体胶囊网络框架 279

11.3.3 circrb算法预测 280

11.3.4 实验结果与分析 281

11.4 基于循环神经网络的circrna-rbp结合位点预测 285

11.4.1 膀胱癌中差异表达rbp结合位点 285

11.4.2 基于lstm的上下文依赖关系学 288

11.4.3 crpbsites算法预测 290

11.4.4 实验结果与分析 292

11.5 基于伪孪生神经网络的circrna-rbp结合位点预测 293

11.5.1 疾病相关rbp结合位点与特征提取 294

11.5.2 基于bilstm-attention的特征学 295

11.5.3 circ-bla算法预测 297

11.5.4 实验结果与分析 298

11.6 小结 299

参文献 300

2章 代谢物与疾病的关联关系预测 302

12.1 引言 302

12.2 基于katz算法的代谢物与疾病关联关系预测 302

12.2.1 katz算法 303

12.2.2 katzmda算法预测 303

12.2.3 实验结果与分析 305

12.3 基于蜂群优化算法的代谢物与疾病关联关系预测 306

12.3.1 相似网络和网络一致投影 306

12.3.2 ssabcmda算法预测 308

12.3.3 实验结果与分析 311

12.4 基于lightgbm的代谢物与疾病关联关系预测 312

12.4.1 轻量级梯度提升树 313

12.4.2 lgbmmda算法预测 314

12.4.3 实验结果与分析 316

12.5 基于deepwalk和森林的代谢物与疾病关联关系预测 318

12.5.1 deepwalk网络表征提取 318

12.5.2 nerf算法预测 319

12.5.3 实验结果与分析 320

12.6 基于图卷积网络的代谢物和疾病关联关系预测 326

12.6.1 代谢物与疾病相似计算与融合 326

12.6.2 mdag算法预测 326

12.6.3 实验结果与分析 329

12.7 小结 331

参文献 332

3章 微生物与疾病的关联关系预测 335

13.1 引言 335

13.2 基于node2vec的微生物和疾病关联关系预测 335

13.2.1 node2vec 336

13.2.2 lgrsh算法预测 337

13.2.3 实验结果与分析 338

13.3 基于大规模信息网络嵌入算法的微生物和疾病关联关系预测 340

13.3.1 基于line算法的特征表示 341

13.3.2 msline算法预测 342

13.3.3 实验结果与分析 343

13.4 基于结构深度网络嵌入算法的微生物和疾病关联关系预测 345

13.4.1 基于sdne的特征提取 346

13.4.2 nemda算法预测 347

13.4.3 实验结果与分析 348

13.5 基于元路径聚合图神经网络的微生物和疾病关联关系预测 350

13.5.1 基于magnn的特征学 352

13.5.2 mathnmda算法预测 353

13.5.3 实验结果与分析 355

13.6 基于去噪自和卷积神经网络的微生物和疾病关联关系预测 358

13.6.1 基于le和dae的特征学 360

13.6.2 mmhn-mda算法预测 361

13.6.3 实验结果与分析 364

13.7 基于关系图卷积网络的微生物和疾病关联关系预测 367

13.7.1 基于r-g的特征学 367

13.7.2 tnr-g算法预测 367

13.7.3 实验结果与分析 370

13.8 小结 371

参文献 372

4章 rna甲基化位点预测及模式分析 375

14.1 引言 375

14.2 基于卷积神经网络的mrna中m6a甲基化位点预测 375

14.2.1 mrna中m6a数据集构建 376

14.2.2 序列特征编码 376

14.2.3 基于多模态n的m6a甲基化位点预测 378

14.2.4 实验结果与分析 379

14.3 基于森林的lncrna中m6a甲基化位点预测 381

14.3.1 lncrna中m6a数据集构建 381

14.3.2 序列特征与基因组特征编码 382

14.3.3 基于rf的m6a甲基化位点预测 385

14.3.4 实验结果与分析 386

14.4 基于非负矩阵分解的rna共甲基化模式分析 387

14.4.1 多数据集中rna甲基化水提取 388

14.4.2 基于nmf的共甲基化模式分析 389

14.4.3 实验结果与分析 390

14.5 基于机器学的rna甲基化位点预测台开发 392

14.5.1 基因组特征编码与基因组坐标 392

14.5.2 基于机器学的甲基化位点预测模型构建 393

14.5.3 web界面实现与编程环境 393

14.5.4 实验结果与分析 393

14.6 小结 395

参文献 395

5章 药物发现 398

15.1 引言 398

15.2 基于双重图神经网络的药物和药物相互作用预测 398

15.2.1 药物分子表示 398

15.2.2 基于sa-dmpnn的子结构提取 400

15.2.3 dgnn-ddi算法预测 401

15.2.4 实验结果与分析 403

15.3 基于残差图卷积神经网络的药物和药物相互作用预测 407

15.3.1 多源异构网络构建 407

15.3.2 基于resg的 408

15.3.3 msresg算法预测 410

15.3.4 实验结果与分析 410

15.4 基于符号图神经网络的药物靶标相互作用预测 412

15.4.1 药物靶标符号图构建 413

15.4.2 shgnn算法预测 414

15.4.3 实验结果与分析 420

15.5 基于bigru和graphsage的药物分子毒预测 426

15.5.1 基于bigru的分子序列特征提取 427

15.5.2 基于graphsage的分子结构特征提取 428

15.5.3 mtbg算法预测 429

15.5.4 实验结果与分析 430

15.6 基于聚类约束的药物重定位研究 432

15.6.1 药物与疾病的属特征提取 432

15.6.2 药物与疾病的网络聚类特征提取 433

15.6.3 基于drgcc算法的药物重定位 436

15.6.4 实验结果与分析 436

15.7 小结 440

参文献 440