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合成生物學智能化設計與應用 版權信息
- ISBN：9787115635563
- 條形碼：9787115635563 ; 978-7-115-63556-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
合成生物學智能化設計與應用 本書特色
1. 本書立足于人工智能與合成生物學交叉領域，目前尚無此類書籍；2. 人工智能與合成生物學均為新興前沿技術，取得了眾多顛覆性突破并以成為焦點學科，本書緊貼“生物技術+AI”概念，以系統性學習及科普為目的，讀者興趣感強；3. 本書編委均在合成生物學或人工智能領域從業多年，具有一定的社會影響力，書中也融入了眾位編者多年合成生物學與人工智能領域的科研成果與思考；
合成生物學智能化設計與應用 內容簡介
本書以人工智能技術在合成生物學領域的理論、方法及應用為主線，詳細闡述人工智能在合成生物學不同層面設計中的應用進展，深入討論人工智能在合成生物學實際應用中面臨的挑戰與困難。本書先概述合成生物學與人工智能基本概念以及發展簡史，然后介紹人工智能技術在生物元件、生物模塊、生物系統設計方面的應用，并通過案例展示了人工智能與合成生物學技術在生物醫藥領域的研究進展，*后分析了人工智能驅動合成生物技術的發展趨勢，并討論了實際應用所面臨的挑戰和困難，以及展望該交叉領域的未來研究方向。 本書適合作為生物類、計算機類、化工類、環境類、醫藥專業的本科生及研究生的教學用書，也適合生物、信息、醫藥、化工、能源、資源和環境等領域的科研人員、程序開發人員參考。
合成生物學智能化設計與應用 目錄
目 錄
第1章 合成生物學概述 1
1.1 發展歷程 1
1.2 定義與本質 3
1.3 基本原理 4
1.3.1 層級化結構 4
1.3.2 工程化設計 11
1.4 主要技術方法 13
1.4.1 DNA合成 14
1.4.2 DNA測序 14
1.4.3 DNA組裝 15
1.4.4 基因編輯 16
1.4.5 定向進化 19
1.5 里程碑成果 20
1.5.1 合成能力飛速發展 21
1.5.2 核心技術不斷升級 22
1.5.3 創新應用成果凸顯 23
1.6 小結 25
1.7 參考文獻 25
第2章 人工智能概述 33
2.1 人工智能的發展歷程 33
2.2 機器學習技術 35
2.2.1 集成學習 36
2.2.2 強化學習 37
2.2.3 遷移學習 38
2.2.4 反向傳播法 39
2.2.5 損失函數與優化器 40
2.2.6 監督學習、半監督學習和無監督學習 40
2.2.7 機器學習在合成生物學中的應用 41
2.3 機器學習主要算法 42
2.3.1 決策樹 42
2.3.2 支持向量機 43
2.3.3 支持向量回歸 44
2.3.4 貝葉斯網絡 44
2.3.5 K-近鄰 45
2.3.6 隨機森林 45
2.3.7 梯度提升機 46
2.3.8 XGBoost 46
2.4 深度學習基礎 47
2.4.1 深度學習框架 47
2.4.2 神經網絡 49
2.5 神經網絡模型 51
2.5.1 深度置信網絡 51
2.5.2 線性神經網絡 52
2.5.3 多層感知器 52
2.5.4 卷積神經網絡 53
2.5.5 循環神經網絡 54
2.5.6 殘差神經網絡 55
2.5.7 深度生成模型 56
2.5.8 注意力網絡 56
2.6 小結 58
2.7 參考文獻 59
第3章 合成生物學中的數學模型 61
3.1 標準定量機制 61
3.2 數學模型 62
3.2.1 米氏方程 63
3.2.2 希爾方程 64
3.2.3 種群生長Logistic模型 65
3.2.4 基因表達的隨機模型 66
3.2.5 基因調控網絡模型 68
3.3 邏輯拓撲結構 70
3.3.1 簡單調控 71
3.3.2 級聯 72
3.3.3 前饋 72
3.3.4 反饋 74
3.3.5 單輸入模塊 75
3.3.6 多輸入模塊 75
3.4
展開全部
合成生物學智能化設計與應用 作者簡介
滕越，1.生物類、計算機類、化工類、環境類、醫藥專業的本科生及研究生2.從事生物、信息、醫藥、化工、能源、資源和環境等領域的科研工作人員、程序開發人員3.想了解人工智能與合成生物學相關知識的大眾讀者
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