[百度网盘]基于机器学习的生物信息数据挖掘 PDF

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内容简介

本书针对生物信息学领域呈现指数级增长的多源、异构、海量、高维生物组学数据,在简要介绍机器学习基本理论和方法的基础上,主要从蛋白质相互作用预测、miRNA(微小核糖核酸)与疾病关联分析、药物耙标发现与确证等方向开展机器学习方法的理论分析与应用研究。本书可为生物信息学的初学者提供入门知识,也可为相关领域的研究人员提供参考。

目录

1绪论

1.1研究背景及意义

1.2国内外研究现状

1.3机器学习方法概述

1.4本书的研究内容及结构安排

2融合进化信息和理化特性预测蛋白质相互作用

2.1引言

2.2数据集和方法

2.3实验及分析

2.4小结

3基于改进的Weber局部描述符预测蛋白质相互作用

3.1引言

3.2数据集和方法

3.3实验及分析

3.4小结

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