Содержание
Глубокое обучение в биологии и медицине_обложка
1 Глубокое обучение в биологии и медицине_макет.pdf
8 Предисловие
11 Об авторах
13 Глубокое обучение и науки о жизни
13 Почему все говорят о глубоком обучении?
14 Современные науки о жизни – это науки о данных
15 О чем эта книга?
19 Введение в глубокое обучение
20 Линейные модели
21 Многослойные перцептроны
24 Обучение модели
26 Проверка модели
27 Регуляризация
28 Оптимизация гиперпараметров
29 Другие типы моделей
30 Сверточные нейронные сети
31 Рекуррентные нейронные сети
32 Дополнительное чтение
33 Машинное обучение с DeepChem
34 Наборы данных DeepChem
35 Обучение модели для предсказания токсичности молекул
42 Пример
42 Набор данных распознавания цифр MNIST
43 Сверточная архитектура для набора MNIST
47 Заключение
48 Машинное обучение и молекулы
48 Что такое молекула?
50 Что такое внутримолекулярные связи?
51 Ковалентные связи
51 Нековалентные связи
52 Молекулярные графы
53 Конформации молекулы
54 Хиральность молекул
55 Фичеризация молекулы
55 Строки SMILES и пакет RDKit
56 Расширенные отпечатки связей
57 Молекулярные дескрипторы
57 Графовые свертки
58 Обучение модели для прогнозирования растворимости
60 MoleculeNet
60 Строки SMARTS
63 Заключение
64 Глубокое обучение и биофизика
65 Белковые структуры
67 Белковые последовательности
70 Общие принципы связывания с белками
71 Биофизическая фичеризация
71 Координатная фичеризация
76 Атомная фичеризация
76 Пример использования PDBBind
76 PDBBind Dataset
79 Представление набора данных PDBBind
82 Заключение
85 Глубокое обучение и геномика
85 ДНК, РНК и белки
87 Реальное положение дел
90 Сайты связывания и факторы транскрипции
90 Сверточная модель связывания TF
93 Доступность хроматина
95 РНК-интерференция
98 Заключение
99 Машинное обучение и микроскопия
101 Краткое введение в микроскопию
102 Современная оптическая микроскопия
104 Дифракционный предел
105 Электронная и атомно-силовая микроскопия
107 Микроскопия сверхвысокого разрешения
109 Глубокое обучение и дифракционный предел
109 Подготовка биологических препаратов для микроскопии
109 Окрашивание
110 Фиксация препаратов
111 Секционирование препаратов
111 Флуоресцентная микроскопия
113 Артефакты пробоподготовки
114 Применение глубокого обучения в микроскопии
114 Подсчет клеток
117 Клеточная сегментация
121 Вычислительные анализы
121 Заключение
123 Глубокое обучение в медицине
123 Компьютерная диагностика
124 Вероятностные диагнозы с байесовскими сетями
126 Данные электронных медицинских карт
128 В чем опасность больших баз данных ЭМК пациентов?
129 Глубокая радиология
131 Рентгенография и компьютерная томография
133 Гистология
133 Магнито-резонансная томография
134 Модель глубокого обучения в качестве лечебного средства
135 Диабетическая ретинопатия
139 Перспективы глубокого обучения в медицине
139 Этические соображения
140 Потеря работы
140 Заключение
141 Генеративные модели
141 Вариационные автоэнкодеры
143 Генеративные состязательные сети
144 Применение генеративных моделей в науках о жизни
144 Генерация новых идей для соединений-прототипов
145 Разработка белков
145 Инструменты для научного поиска
146 Будущее генеративного моделирования
146 Работа с генеративными моделями
148 Анализ вывода генеративной модели
151 Заключение
154 Интерпретация глубоких моделей
154 Как объяснить предсказания?
158 Оптимизация входов
161 Прогнозирование неопределенности
165 Интерпретируемость, объяснимость и последствия для реального мира
165 Заключение
166 Практический пример виртуального скрининга
167 Подготовка набора данных для прогнозного моделирования
172 Обучение прогностической модели
177 Подготовка набора данных для прогнозирования
180 Применение прогностической модели
186 Заключение
188 Ожидания и перспективы
188 Медицинская диагностика
190 Персонализированная медицина
191 Фармацевтические исследования
193 Биологические исследования
194 Заключение
195 Колофон
196 Предметный указатель
%
Одностраничный режим чтения
Основной режим чтения
Тэги
Заметки
Отправить на печать
Видео
Доп.материалы
Содержание

Глубокое обучение в биологии и медицине

Авторы: Рамсундар Б., Истман П., Уолтерс П., ... Панде В.
Яценков В. С.
Вернуться на сайт
Открыть для копирования
В книге
На странице
Скачать выбранные
/ 202
1 202
Копирование: 100 (100) страниц | Печать: 40 (40) страниц
Ограничения на печать и копирование введены правообладателем. В скобках
указан остаток по каждому пункту с учетом того, что Вы уже использовали