Computational Intelligence and Bioengineering pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:

作者:Masulli, F. (EDT)/ Micheli, A. (EDT)/ Sperduti, A. (EDT)

出品人:

頁數:232

译者:

出版時間:

價格:1120.00 元

裝幀:

isbn號碼:9781607500100

叢書系列:

圖書標籤:

• 計算智能
• 生物工程
• 人工智能
• 機器學習
• 優化算法
• 生物信息學
• 計算生物學
• 神經網絡
• 進化計算
• 數據分析

《計算智能與生物工程》 引言 生物學與工程學的交匯點正孕育著前所未有的創新浪潮。從理解復雜生命係統的內在機製，到設計和製造具有前所未有功能的生物材料與設備，這一領域的研究人員正以前沿的理論和技術，不斷拓展人類對生命世界的認知邊界，並催生齣拯救生命、改善生活的新型解決方案。其中，計算智能（Computational Intelligence, CI）——一個涵蓋瞭神經網絡、模糊邏輯、進化計算等仿生智能方法的分支——正日益成為推動生物工程領域突破性進展的關鍵驅動力。 本書《計算智能與生物工程》旨在深入探索計算智能在解決生物工程領域復雜問題中的強大潛力與實際應用。我們並非僅僅羅列技術，而是緻力於展示計算智能如何被巧妙地設計、訓練和應用於理解、模擬、優化和創新生物係統，從而為生物醫藥、生物製造、環境生物技術以及閤成生物學等多個關鍵領域帶來深刻變革。本書內容側重於方法的有效性、理論的嚴謹性以及在真實世界問題中的實際效用，力求為讀者提供一個全麵、深入且富有啓發性的視角。 第一部分：計算智能的基礎與生物工程的挑戰 在開始深入探討計算智能與生物工程的融閤之前，有必要對二者的核心概念進行梳理。 第一章：計算智能的基石：神經網絡、模糊邏輯與進化計算 計算智能並非單一的技術，而是由一係列強大的仿生智能方法構成。本章將逐一介紹其核心組成部分： 人工神經網絡（Artificial Neural Networks, ANN）： 模擬生物神經元連接和信息傳遞機製，以其強大的模式識彆、非綫性映射和學習能力而著稱。我們將詳細介紹前饋神經網絡、循環神經網絡（RNN）、捲積神經網絡（CNN）以及近年來備受關注的深度神經網絡（DNN）等架構，並闡述其在處理生物數據（如基因組序列、蛋白質結構、醫學影像）方麵的獨特優勢。重點將放在其學習過程——反嚮傳播算法——以及如何通過調整網絡參數來適應復雜生物數據。 模糊邏輯係統（Fuzzy Logic Systems, FLS）： 旨在處理人類思維中的模糊性和不確定性，通過模糊化、模糊推理和解模糊化等步驟，將非精確的語言描述轉化為可操作的決策。我們將探討模糊邏輯在建模生物係統中的不確定性（如細胞信號通路中的變異）、控製生物反應器以及開發智能診斷係統中的應用。 進化計算（Evolutionary Computation, EC）： 以生物進化過程為靈感，包括遺傳算法（Genetic Algorithms, GA）、遺傳編程（Genetic Programming, GP）和粒子群優化（Particle Swarm Optimization, PSO）等。這些方法通過模擬選擇、交叉和變異等進化算子，在巨大的搜索空間中有效地尋找最優解。本書將重點關注其在優化生物過程參數、設計生物分子以及發現新的生物活性化閤物方麵的能力。 第二章：生物工程麵臨的復雜性與數據挑戰 生物係統以其固有的復雜性、動態性、多尺度性和高度非綫性而著稱，這為傳統工程方法帶來瞭嚴峻的挑戰。 多尺度性與湧現性： 生命現象的發生和發展涉及從分子、細胞、組織到整個生物體乃至生態係統的多尺度相互作用。分子層麵的微小變化可能導緻宏觀層麵顯著的生物學效應，這種“湧現性”使得直接的因果推斷變得睏難。 不確定性與隨機性： 生物過程 inherently 充滿不確定性，包括基因錶達的隨機波動、環境因子的變化以及個體間的差異。這些因素使得生物係統的行為難以精確預測。 海量異構數據： 現代生物技術，如高通量測序、質譜分析、顯微成像等，産生瞭海量的、多模態的生物數據。如何有效地整閤、分析和挖掘這些數據，提取有意義的信息，是生物工程領域的核心挑戰。 動態與適應性： 生物係統是高度動態的，能夠對環境變化做齣適應性反應。建模和控製這樣的動態係統需要能夠捕捉其快速變化和學習能力的方法。 第二部分：計算智能在生物工程關鍵領域的應用 本部分將詳細闡述計算智能在生物工程多個核心領域的具體應用，通過詳實的案例研究和技術分析，展示其解決實際問題的強大能力。 第三章：計算智能驅動的基因組學與蛋白質組學分析 基因組和蛋白質組是生命活動的藍圖和執行者，對它們的深度理解是現代生物工程的基石。 基因功能預測與調控網絡推斷： 利用神經網絡和模糊邏輯，我們可以從海量的基因序列數據中識彆編碼區、預測基因功能，並推斷復雜的基因調控網絡。例如，通過捲積神經網絡分析DNA序列的模式，可以識彆齣重要的調控元件；通過圖神經網絡（GNN）建模基因之間的相互作用，可以揭示復雜的調控機製。 蛋白質結構預測與功能分析： 蛋白質的三維結構決定瞭其功能。深度學習模型，特彆是基於Transformer的架構，在蛋白質結構預測方麵取得瞭裏程碑式的突破。我們將探討如何利用這些模型預測蛋白質的摺疊方式、識彆活性位點，並進而預測其生化功能。 疾病標誌物發現： 結閤基因組學、蛋白質組學數據與臨床信息，計算智能方法（如支持嚮量機、隨機森林）能夠識彆與特定疾病相關的生物標誌物，為早期診斷、預後評估和個性化治療提供依據。 第四章：計算智能在藥物發現與設計中的應用 新藥的研發是一個耗時且成本高昂的過程，計算智能正以前所未有的效率加速這一進程。 靶點識彆與驗證： 利用計算智能分析多組學數據和文獻信息，可以識彆與疾病相關的關鍵生物靶點，並預測其作為藥物靶點的潛力。 分子篩選與虛擬藥物設計： 深度學習模型可以學習分子結構與生物活性之間的關係，實現對大量化閤物庫進行高通量的虛擬篩選，發現潛在的候選藥物。更進一步，可以利用生成模型（如變分自編碼器VAE、生成對抗網絡GAN）來設計全新的、具有期望藥理活性的分子結構。 藥物重定位（Drug Repurposing）： 通過分析現有藥物的作用機製、副作用以及與不同疾病的關聯，計算智能可以發現現有藥物的新用途，顯著縮短研發周期。 ADMET（吸收、分布、代謝、排泄、毒性）性質預測： 預測藥物在體內的行為和潛在毒性是藥物研發的關鍵環節。計算智能模型能夠根據分子結構預測ADMET性質，早期淘汰不良候選藥物。 第五章：計算智能驅動的生物過程優化與控製 生物反應器、細胞培養等是生物製造和生物治療的關鍵環節，計算智能的應用能夠實現更高效、更穩定的過程。 生物反應器優化： 利用進化計算和模糊邏輯，可以優化生物反應器的操作參數（如溫度、pH、攪拌速度、底物濃度），以最大化目標産物的産量和純度，同時降低能耗和成本。 細胞培養過程控製： 實時監測細胞培養過程中的關鍵參數，並利用神經網絡和模糊邏輯控製器進行智能調控，以維持細胞的最佳生長和生産狀態，提高生産效率和産品質量。 生物製造産品質量控製： 應用計算智能分析生産過程中的過程參數和産品光譜數據，可以實現對生物製造産品的實時質量監控和預測，確保産品的一緻性和安全性。 第六章：計算智能在生物材料與生物器件設計中的創新 計算智能不僅能理解生物，更能輔助設計具有生物功能的材料和器件。 仿生材料設計： 模擬生物材料（如骨骼、絲綢）的結構和性能，計算智能可以輔助設計具有特定力學、生物相容性或自修復功能的仿生材料。例如，利用進化算法優化材料的微觀結構。 生物傳感器設計與優化： 設計新型的生物傳感器，用於檢測特定的生物分子、病原體或環境汙染物。計算智能可以輔助優化傳感器的識彆元件、信號放大機製以及數據處理算法，提高其靈敏度和特異性。 微流控芯片設計： 優化微流控芯片的通道結構、流體控製策略，以實現更高效的細胞分選、藥物輸送或生化反應。 第七章：計算智能在生物醫學成像與診斷中的前沿應用 醫學影像學與計算智能的結閤，正在徹底改變疾病的診斷和治療方式。 醫學影像增強與分割： 利用深度神經網絡（如CNN）對X射綫、CT、MRI、PET等醫學影像進行去噪、增強，並自動分割齣病竈區域，為醫生提供更清晰、更準確的診斷依據。 疾病早期診斷與預測： 將醫學影像數據與患者的臨床信息、基因組信息相結閤，利用計算智能模型進行多模態學習，實現對癌癥、心血管疾病等多種疾病的早期診斷和預後預測。 圖像引導下的精準治療： 在手術、放療等治療過程中，利用計算智能實時分析影像，輔助醫生進行精準定位和手術導航，提高治療效果，減少並發癥。 第八章：計算智能在閤成生物學中的力量 閤成生物學旨在通過工程化手段設計和構建新的生物係統，計算智能為這一領域提供瞭強大的設計和優化工具。 基因迴路設計與仿真： 設計和優化復雜的基因調控迴路，實現對細胞功能的精確控製。計算智能可以用於預測迴路的行為、優化元件參數，並規避潛在的意外效應。 微生物工程與代謝通路設計： 設計和改造微生物，使其能夠高效地生産有價值的化學品、燃料或藥物。計算智能可以用於優化代謝通路，提高産物産量，並預測基因工程的潛在影響。 生物係統建模與仿真： 構建精確的生物係統模型，並利用計算智能進行仿真分析，預測係統行為，指導實驗設計，加速閤成生物學研究的進程。 第三部分：未來的展望與挑戰 第九章：計算智能在生物工程領域的未來趨勢 隨著計算能力的提升、算法的不斷創新以及生物數據的爆炸式增長，計算智能在生物工程領域的應用將更加深入和廣泛。 可解釋人工智能（Explainable AI, XAI）在生物領域的應用： 提高AI模型的透明度和可解釋性，使生物學傢能夠理解模型做齣決策的原因，從而增強對模型的信任，並發現新的生物學原理。 多模態數據融閤與集成學習： 整閤來自不同來源、不同模態的生物數據（如基因組、蛋白質組、轉錄組、錶觀遺傳組、臨床數據、影像數據），構建更全麵、更強大的模型。 自動化與機器人技術集成： 將計算智能與高通量自動化實驗平颱相結閤，實現生物實驗的設計、執行和分析的全自動化，極大地加速科研進程。 個性化生物工程： 基於個體基因組、錶觀遺傳組和生活方式等信息，利用計算智能開發個性化的治療方案、藥物以及健康管理策略。 倫理和社會考量： 隨著計算智能在生物工程中扮演越來越重要的角色，相關的倫理、安全和社會問題（如數據隱私、算法偏見、技術濫用）也需要得到充分的關注和解決。 第十章：麵臨的挑戰與研究方嚮 盡管計算智能在生物工程領域取得瞭巨大成功，但仍麵臨諸多挑戰。 生物數據的質量與標準化： 生物數據的噪聲、缺失值以及不同實驗平颱之間的差異，是模型訓練和應用中的重要障礙。 模型泛化能力： 在特定數據集上錶現優異的模型，在麵對新的、未知的生物數據時，其泛化能力可能不足。 理論與實驗的閉環： 如何更好地將計算智能的預測和設計結果，轉化為可行的實驗驗證，並根據實驗反饋進一步優化模型，是實現高效閉環研究的關鍵。 跨學科人纔的培養： 推動計算智能與生物工程的深度融閤，需要具備生物學、計算機科學、工程學等多學科知識背景的復閤型人纔。 計算資源的限製： 訓練復雜的深度學習模型和進行大規模仿真需要強大的計算能力，對研究機構和實驗室的計算資源構成挑戰。 結論 《計算智能與生物工程》一書，通過對計算智能核心方法及其在生物工程各個領域的深度應用進行係統性闡述，旨在為研究人員、工程師、學生以及對這一交叉領域感興趣的讀者提供一份全麵、深入且具有前瞻性的指南。我們相信，計算智能作為一門強大的工具集，不僅能夠幫助我們更深刻地理解生命的奧秘，更能驅動生物工程領域的創新，為解決人類健康、環境可持續發展以及生物製造等領域的重大挑戰貢獻關鍵力量。本書的編寫，力求在理論的嚴謹性、方法的實用性以及案例的代錶性之間取得平衡，希望能夠激發更多的跨學科閤作，共同塑造生物工程的美好未來。

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