Computational Approaches to Protein Function Prediction pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Wiley-Interscience

作者:Gaurav Pandey

出品人:

页数:440

译者:

出版时间:2009-12-02

价格:USD 95.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470138182

丛书系列:

图书标签:

蛋白质功能预测
计算生物学
机器学习
生物信息学
蛋白质组学
算法
数据挖掘
人工智能
生物统计学
系统生物学

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具体描述

This book provides a comprehensive overview of the field of automated protein function prediction. It covers many techniques for solving this problem by computational means and discusses the most important principles underlying these techniques. By clearly describing a wide variety of automated techniques for protein function prediction and summarizing the main concepts behind these techniques, this book greatly reduces the time and effort required to understand the problem of protein function predictions and the numerous bioinformatics solutions that have been developed for it.

好的，这是一份关于一本名为《计算蛋白质功能预测方法》的书籍的详细简介，其内容不涉及您提到的特定书名所暗示的主题。 --- 《计算蛋白质功能预测方法》书籍简介概述本书深入探讨了计算生物学领域中，如何利用先进的计算方法和数据驱动的技术来解析蛋白质的功能。在分子生物学和生物信息学的交叉点上，蛋白质的功能是理解生命过程、疾病机制以及指导药物发现的关键。随着高通量实验技术（如蛋白质组学和基因组学）的飞速发展，产生了海量的序列和结构数据，这使得传统的手动分析方法变得力不从心。因此，开发和应用高效、精确的计算模型来预测蛋白质的功能，已成为现代生物学研究中不可或缺的一环。本书旨在为生物学家、计算机科学家、生物信息学研究人员以及对结构生物学感兴趣的学生提供一个全面、系统的指南。它不仅涵盖了基础的理论框架，更侧重于当前最前沿的方法论和实际应用案例。核心内容与结构本书的结构被精心设计，从基础概念逐步过渡到复杂的预测模型和深度学习的应用，共分为六个主要部分：第一部分：基础与数据背景本部分为后续章节奠定坚实的理论基础。首先，我们将回顾蛋白质的基本结构、进化原理以及功能的多样性，强调结构与功能之间的内在联系。随后，重点介绍蛋白质功能注释的现状与挑战，包括功能分类系统（如 Gene Ontology, GO）的构建和局限性。数据层面，本书详细阐述了蛋白质序列、结构数据库（如 UniProt, PDB）的组织方式，以及如何从这些大规模数据集中提取有用的特征。我们探讨了数据质量控制、序列比对算法（如 BLAST, FASTA）在高阶功能预测中的作用，并介绍了如何构建和管理用于模型训练的大规模蛋白质数据集。第二部分：基于序列的传统预测方法本部分聚焦于利用蛋白质的氨基酸序列信息进行功能预测的经典方法。我们将详细分析基于同源性的预测策略，即通过识别已注释蛋白质的序列相似性来推断新序列的功能。重点讨论了序列特征提取技术，包括氨基酸组成、保守基序识别（Motif Finding）以及低复杂性区域的分析。此外，本书深入解析了基于统计模型（如隐马尔可夫模型, HMMs）的功能预测框架，探讨了如何利用HMMs来建模蛋白质家族的特征，并应用于功能域的识别和分类。第三部分：基于结构的预测与建模蛋白质的功能往往由其三维结构决定。本部分系统地介绍了结构信息在功能预测中的应用。首先，我们回顾了蛋白质结构预测的基本原理，包括同源建模、蛋白质折叠识别以及从头预测的最新进展。接着，本书详细阐述了如何利用结构特征（如二级结构、残基可及性、分子表面性质）来预测酶的活性位点、结合口袋和修饰位点。我们还探讨了结构比对算法（Structural Alignment）在功能差异分析中的应用，并介绍了如何通过比较结构来推断进化上遥远的蛋白质之间的潜在功能联系。第四部分：网络生物学与功能关联现代生物学研究日益强调蛋白质不是孤立存在的，而是通过复杂的相互作用网络发挥作用的。本部分专门讨论了蛋白质相互作用组（PPI）网络的构建和分析。我们将介绍从高通量实验数据（如酵母双杂交，蛋白质共免疫沉淀）中推断PPI的方法，并阐述如何利用网络拓扑特征（如中心性指标、模块结构）来预测蛋白质的功能模块和关键调控因子。此外，本书还涵盖了基于网络传播和图嵌入技术，从整体网络结构中挖掘蛋白质功能信息的先进策略。第五部分：机器学习与深度学习的革命随着计算能力的提升，机器学习（ML）和深度学习（DL）已成为蛋白质功能预测的主流工具。本部分是本书的重点之一。我们从基础的分类和回归模型（如支持向量机, SVMs；随机森林, RFs）讲起，逐步过渡到深度学习架构。详细解析了如何利用卷积神经网络（CNNs）处理序列和结构数据，如何应用循环神经网络（RNNs）或长短期记忆网络（LSTMs）来捕获序列的上下文依赖性。特别地，本书将深入探讨图神经网络（GNNs）在处理蛋白质结构和相互作用网络数据上的优势，以及如何设计损失函数和评估指标以适应生物学数据的特有挑战。第六部分：特定功能的预测与案例研究本部分将理论方法应用于实际的生物学问题。我们将展示如何利用前述模型预测特定类型的蛋白质功能，包括： 1. 酶活性预测：侧重于底物特异性、反应机制的计算推断。 2. 膜蛋白定位预测：涉及跨膜螺旋和信号肽的识别。 3. 翻译后修饰（PTM）预测：讨论磷酸化、泛素化位点的识别。 4. 疾病相关蛋白功能障碍分析：结合突变数据，分析点突变如何影响蛋白质的功能和致病性。每一案例研究都将详细介绍所采用的数据集、模型选择、参数优化以及结果的生物学验证过程。本书的特色本书的显著特点在于其方法的广度与深度兼备。它不仅系统梳理了经典的生物信息学算法，还紧密跟踪了人工智能在生物学领域的前沿进展。每一章节均配有清晰的图表和算法流程图，力求将复杂的数学概念转化为直观的计算模型。此外，本书强调计算模型的可解释性（Explainable AI, XAI）在生物学背景下的重要性，引导读者超越“黑箱”预测，理解模型做出判断的生物学依据。目标读者本书适合于高年级本科生、研究生、博士后研究人员以及在制药、生物技术和学术研究机构中从事蛋白质工程、计算生物学和系统生物学工作的专业人士。阅读本书需要具备基础的分子生物学知识和基本的编程能力（推荐使用Python或R进行实践）。 ---