| 开本：128开 |
| 纸张：胶版纸 |
| 包装：平装-胶订 |
| 是否套装：否 |
| 国际标准书号ISBN：9787302688358 |
| 丛书名：清华大学优秀博士学位论文丛书 |
| 所属分类：图书>医学>基础医学>一般理论 |
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内容简介
本书首先应用深度信念网络与残差网络预测了蛋白质的残基接触，然后使用生成对抗网络探索了蛋白质残基间距离的实值预测，最后，设计并实现了一个几乎完全基于深度学习的蛋白质结构模型搭建框架，对蛋白质结构的预测、建模及其他相关探索具有较为重要的理论和实践意义。
本书可供结构生物信息学、蛋白质结构预测及蛋白质设计等领域的高校师生和科研院所研究人员及相关技术人员阅读参考。
作者简介
丁文泽，于清华大学生命科学学院获得博士学位，曾获得国家奖学金，盘锦奖学金，高精尖创新中心卓越博士，大数据特等奖等多项奖励，毕业时获得清华大学启航奖，清华大学优秀博士毕业生，清华大学优秀博士学位论文等多项荣誉。年月，入职南京信息工程大学人工智能学院和未来技术学院，从事相关领域的教学科研工作。
目 录
第章引言
蛋白质结构预测概述
背景与意义
需要使用已有结构信息的预测方法
完全基于序列信息的预测方法
本书的组织结构
第章方法与技术
深度神经网络
深度信念网络
卷积神经网络
残差神经网络
生成式对抗网络
基本框架和工作原理
损失函数第章引言
蛋白质结构预测概述
背景与意义
需要使用已有结构信息的预测方法
完全基于序列信息的预测方法
本书的组织结构
第章方法与技术
深度神经网络
深度信念网络
卷积神经网络
残差神经网络
生成式对抗网络
基本框架和工作原理
损失函数
蛋白质的原子坐标优化与其残基间约束
残基间约束
……
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商品详情
内容简介
本书首先应用深度信念网络与残差网络预测了蛋白质的残基接触，然后使用生成对抗网络探索了蛋白质残基间距离的实值预测，最后，设计并实现了一个几乎完全基于深度学习的蛋白质结构模型搭建框架，对蛋白质结构的预测、建模及其他相关探索具有较为重要的理论和实践意义。
本书可供结构生物信息学、蛋白质结构预测及蛋白质设计等领域的高校师生和科研院所研究人员及相关技术人员阅读参考。
作者简介
丁文泽，于清华大学生命科学学院获得博士学位，曾获得国家奖学金，盘锦奖学金，高精尖创新中心卓越博士，大数据特等奖等多项奖励，毕业时获得清华大学启航奖，清华大学优秀博士毕业生，清华大学优秀博士学位论文等多项荣誉。年月，入职南京信息工程大学人工智能学院和未来技术学院，从事相关领域的教学科研工作。
目 录
第章引言
蛋白质结构预测概述
背景与意义
需要使用已有结构信息的预测方法
完全基于序列信息的预测方法
本书的组织结构
第章方法与技术
深度神经网络
深度信念网络
卷积神经网络
残差神经网络
生成式对抗网络
基本框架和工作原理
损失函数第章引言
蛋白质结构预测概述
背景与意义
需要使用已有结构信息的预测方法
完全基于序列信息的预测方法
本书的组织结构
第章方法与技术
深度神经网络
深度信念网络
卷积神经网络
残差神经网络
生成式对抗网络
基本框架和工作原理
损失函数
蛋白质的原子坐标优化与其残基间约束
残基间约束
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