#分子生物学人工智能：高级方法与应用 #Artificial Intelligence for Molecular Biology: Advanced Methods and Applications #时间: 2025 #页数: 621 #品质: HQ PDF
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简介
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人工智能(AI)与分子生物学的融合带来了范式转变，使研究人员能够应对生命科学中一些最具挑战性的问题。第2卷以第1卷探讨的基础原理为基础，深入探讨了先进的人工智能方法及其在精细生物序列理解中的应用。从词向量到语言模型，本卷探讨了推动分子生物学进步的前沿技术。
本卷的章节结构旨在深入探讨人工智能方法及其对DNA、RNA、蛋白质和肽分析的变革性影响：
★词向量方法：本章探讨了词向量技术的演变，包括Word2Vec、FastText和GloVe等基础模型，以及DeepWalk、Node2Vec和Struc2Vec等基于图的高级嵌入方法。这些嵌入方法彻底改变了序列表示，为分析生物数据提供了强大的工具。
★大型语言模型：语言模型重塑了计算生物学的格局。本章探讨了ULMFiT、BERT等模型，以及AlphaFold和RNAFormer等前沿工具，它们为结构预测和序列分析树立了新的标杆。
★人工智能驱动的DNA序列分析格局洞察：人工智能为DNA分析开辟了新的可能性。本章回顾了方法、数据集和预测流程，并深入了解了不同基准测试中研究成果的表现和分布情况。
★人工智能驱动的RNA序列分析格局洞察：RNA具有其独特的作用和复杂性，人工智能方法使其受益匪浅。本章研究了专门针对RNA分析的数据集、预测流程和性能指标。
★人工智能驱动的蛋白质序列分析格局洞察：蛋白质是众多生物过程的核心，目前正使用人工智能驱动的技术进行分析。本章讨论了基于嵌入和基于语言模型的方法，以及可用于蛋白质分析的资源和基准测试。
★人工智能驱动的肽分类领域革命：肽因其多样化的生物学功能，带来了独特的挑战。本章将全面探讨肽分类，探索人工智能方法、数据集、评估策略以及预测模型的最新性能。
#分子生物学 #人工智能 #词向量方法 #大型语言模型 #DNA序列分析 #RNA序列分析 #蛋白质序列分析 #科研人 #专业人员 #参考资料
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简介
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人工智能(AI)与分子生物学的融合带来了范式转变，使研究人员能够应对生命科学中一些最具挑战性的问题。第2卷以第1卷探讨的基础原理为基础，深入探讨了先进的人工智能方法及其在精细生物序列理解中的应用。从词向量到语言模型，本卷探讨了推动分子生物学进步的前沿技术。
本卷的章节结构旨在深入探讨人工智能方法及其对DNA、RNA、蛋白质和肽分析的变革性影响：
★词向量方法：本章探讨了词向量技术的演变，包括Word2Vec、FastText和GloVe等基础模型，以及DeepWalk、Node2Vec和Struc2Vec等基于图的高级嵌入方法。这些嵌入方法彻底改变了序列表示，为分析生物数据提供了强大的工具。
★大型语言模型：语言模型重塑了计算生物学的格局。本章探讨了ULMFiT、BERT等模型，以及AlphaFold和RNAFormer等前沿工具，它们为结构预测和序列分析树立了新的标杆。
★人工智能驱动的DNA序列分析格局洞察：人工智能为DNA分析开辟了新的可能性。本章回顾了方法、数据集和预测流程，并深入了解了不同基准测试中研究成果的表现和分布情况。
★人工智能驱动的RNA序列分析格局洞察：RNA具有其独特的作用和复杂性，人工智能方法使其受益匪浅。本章研究了专门针对RNA分析的数据集、预测流程和性能指标。
★人工智能驱动的蛋白质序列分析格局洞察：蛋白质是众多生物过程的核心，目前正使用人工智能驱动的技术进行分析。本章讨论了基于嵌入和基于语言模型的方法，以及可用于蛋白质分析的资源和基准测试。
★人工智能驱动的肽分类领域革命：肽因其多样化的生物学功能，带来了独特的挑战。本章将全面探讨肽分类，探索人工智能方法、数据集、评估策略以及预测模型的最新性能。
#分子生物学 #人工智能 #词向量方法 #大型语言模型 #DNA序列分析 #RNA序列分析 #蛋白质序列分析 #科研人 #专业人员 #参考资料
