Verfügbarkeit: Deep Learning für die Biowissenschaften

Deep Learning für die Biowissenschaften: Einsatz von Deep Learning in Genomik, Biophysik, Mikroskopie und medizinischer Analyse

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Bibliographische Detailangaben
Beteiligte Personen:	Ramsundar, Bharath (VerfasserIn), Eastman, Peter ca. 20./21. Jhr (VerfasserIn), Walters, Patrick (VerfasserIn), Pande, Vijay ca. 20./21. Jhr (VerfasserIn)
Weitere beteiligte Personen:	Schock, Helena (ÜbersetzerIn)
Format:	Buch
Sprache:	Deutsch Englisch
Veröffentlicht:	Heidelberg O'Reilly [2020]
Ausgabe:	1. Auflage
Schlagwörter:	Deep Learning Biowissenschaften Biologie Maschinelles Lernen Paperback / softback Allgemein Wissenschaftler und Programmierer in den Life Sciences, die Grundkenntnisse in Machine Learning besitzen COM082000 )Unsewn / adhesive bound COM021030 Artificial Intelligence Künstliche Intelligenz Genetik Genomik Mikroskopie Biophysik Wirkstoffforschung DeepChem Computational Life Sciences Life Sciences Machine Learning Künstliche neuronale Netze Neuronale Netze KI AI 1632: Hardcover, Softcover / Informatik, EDV/Informatik
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Umfang:	XI, 219 Seiten Illustrationen, Diagramme 24 cm x 16.5 cm
ISBN:	9783960091301 3960091303

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adam_text	INHALT VORWORT. IX 1 WARUM BIOWISSENSCHAFTEN?. 1 WARUM DEEP LEARNING?. 1 IN DEN MODERNEN BIOWISSENSCHAFTEN GEHT ES UM DATEN . 2 WAS WERDEN SIE LERNEN?. 3 2 EINFUEHRUNG IN DEEP LEARNING . . 9 LINEARE MODELLE. 10 MEHRLAGIGE PERZEPTRONEN. 12 TRAINIEREN DER MODELLE . 15 VALIDIERUNG . 17 REGULARISIERUNG . 18 HYPERPARAMETEROPTIMIERUNG. . 19 WEITERE ARTEN VON MODELLEN. 20 CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS. 21 RECURRENT NEURAL NETWORKS . 22 WEITERFUEHRENDE LITERATUR. . 23 3 MACHINE LEARNING MIT DEEPCHEM . 25 DEEPCHEM-DATENSAETZE . 26 TRAINIEREN EINES MODELLS ZUR VORHERSAGE DER TOXIZITAET VON MOLEKUELEN . 27 FALLSTUDIE: TRAINIEREN EINES MNIST-MODELLS . 34 DER MNIST-DATENSATZ . 35 EINE KONVOLUTIONSARCHITEKTUR FUER MNIST . 36 FAZIT. 41 BIBLIOGRAFISCHE INFORMATIONEN HTTP://D-NB.INFO/1198511672 4 MACHINE LEARNING MIT MOLEKUELEN. 43 WAS IST EIN MOLEKUEL?. 44 WAS SIND MOLEKULARE BINDUNGEN? . 46 MOLEKUELGRAPHEN. 48 MOLEKULARE KONFORMATIONEN . 49 CHIRALITAET VON MOLEKUELEN. 50 FEATURIZATION EINES MOLEKUELS . R. 51 SMILES-STRINGS UND RDKIT . 51 KONNEKTIVITAETS-FINGERPRINTS., 52 MOLEKULARE DESKRIPTOREN. 53 GRAPH CONVOLUTIONS. 53 TRAINIEREN EINES MODELLS ZUR VORHERSAGE DER LOESLICHKEIT. 54 MOLECULENET. 56 SMARTS-STRINGS . 56 FAZIT . 59 5 BIOPHYSIKALISCHES MACHINE LEARNING. 61 PROTEINSTRUKTUREN. 63 PROTEINSEQUENZEN. 65 EINE KURZE EINFUEHRUNG IN DIE PROTEINBINDUNG. 67 BIOPHYSIKALISCHE EIGENSCHAFTEN . 68 GRID FEATURIZATION . 69 ATOMARE FEATURIZATION. 74 DIE PDBBIND-FALLSTUDIE . 74 DER PDBBIND-DATENSATZ. 75 MERKMALE ENTWICKELN IM PDBBIND-DATENSATZ. 78 FAZIT . 82 6 DEEP LEARNINGIN DER GENOMIK . 85 DNA, RNA UND PROTEINE . 85 UND NUN ZUR WIRKLICHKEIT. 87 TRANSKRIPTIONSFAKTOR-BINDUNG . 90 EIN KONVOLUTIONSMODELL FUER DIE TF-BINDUNG. . 91 ZUGAENGLICHKEIT VON CHROMATIN. 93 RNA-INTERFERENZ. 96 FAZIT . 99 7 MACHINE LEARNING IN DER MIKROSKOPIE101 EINE KURZE EINFUEHRUNG IN DIE MIKROSKOPIE. 103 ZEITGEMAESSE LICHTMIKROSKOPIE. 104 DIE BEUGUNGSGRENZE. 106 ELEKTRONEN- UND RASTERKRAFTMIKROSKOPIE. . 108 VI 1 INHALT SUPERAUFLOESENDE MIKROSKOPIE . 110 DEEP LEARNING UND DIE BEUGUNGSGRENZE?. 111 VORBEREITEN BIOLOGISCHER PROBEN FUER DIE MIKROSKOPIE. 112 EINFAERBEN DER PROBEN. 112 FIXIERUNG DER PROBE. 113 SCHNEIDEN DER PROBE.F. . 113 FLUORESZENZMIKROSKOPIE. 114 ARTEFAKTE DER PROBENVORBEREITUNG . 116 DEEP-LEARNING-ANWENDUNGEN. 117 DIE ZELLZAEHLUNG. 117 ZELLSEGMENTIERUNG. . 120 RECHNERGESTUETZTE ASSAYS. 124 FAZIT. 125 8 DEEP LEARNING IN DER MEDIZIN. 127 COMPUTERUNTERSTUETZTE DIAGNOSTIK. 127 PROBABILISTISCHE DIAGNOSEN MIT BAYES'SCHEN NETZEN. 128 DIE ELEKTRONISCHE GESUNDHEITSAKTE . 130 WORIN LIEGEN DIE GEFAHREN GROSSER EHR-DATENBANKEN? . 132 DEEP RADIOLOGY. 133 ROENTGENAUFNAHMEN UND CT-SCANS. 135 HISTOLOGIE . 138 MRT-SCANS. 138 LERNMODELLE ALS THERAPEUTIKA. 139 DIABETISCHE RETINOPATHIE. 140 FAZIT. 144 ETHISCHE UEBERLEGUNGEN. 144 ARBEITSPLATZVERLUSTE . 145 ZUSAMMENFASSUNG . 146 9 GENERATIVE MODELLE . 147 VARIATIONAL AUTOENCODER. 147 GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS . 149 ANWENDUNGEN GENERATIVER MODELLE IN DEN BIOWISSENSCHAFTEN . 151 ENTWICKLUNG NEUER IDEEN FUER DIE KERNSTRUKTUREN. 151 PROTEINDESIGN. 152 EIN TOOL FUER WISSENSCHAFTLICHE ENTDECKUNGEN. 152 DIE ZUKUNFT GENERATIVER MODELLIERUNG. 152 MIT GENERATIVEN MODELLEN ARBEITEN. . 153 ANALYSIEREN DER AUSGABE DES GENERATIVEN MODELLS. 155 FAZIT. 158 INHALT I VII 10 INTERPRETIEREN VON DEEP-LEARNING-MODELLEN. 161 VORHERSAGEN ERKLAEREN . 161 EINGABEN OPTIMIEREN. 165 UNSICHERHEIT VORHERSAGEN . 168 INTERPRETIERBARKEIT, ERKLAERBARKEIT UND REALE KONSEQUENZEN . 172 FAZIT. 173 11 BEISPIEL EINES VIRTUELLEN SCREENING-WORKFLOWS . 175 VORBEREITEN DES DATENSATZES. 176 TRAINIEREN EINES VORHERSAGEMODELLS. 182 VORBEREITEN EINES DATENSATZES FUER DIE VORHERSAGE . 187 EIN VORHERSAGEMODELL ANWENDEN . 191 FAZIT . 197 12 CHANCEN UND PERSPEKTIVEN. 199 MEDIZINISCHE DIAGNOSEN. 199 PERSONALISIERTE MEDIZIN. 201 ARZNEIMITTELENTWICKLUNG. , . 202 BIOLOGISCHE FORSCHUNG . 204 FAZIT. 205 INDEX. 207 VIII \| INHALT
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physical	XI, 219 Seiten Illustrationen, Diagramme 24 cm x 16.5 cm
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publisher	O'Reilly
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Signatur:	1002 DAT 708f 2020 A 1230 Lageplan
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