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本书以人工智能方法和生物组学数据分析为主线,阐述了人工智能中的群智能优化、机器学习、深度学习等算法的基本原理,并探讨了如何将这些算法应用于生物信息学相关问题的研究中,如蛋白质复合物挖掘、关键蛋白质识别、疾病基因预测、多种组学(转录组学、代谢组学、微生物组学)数据与疾病的关联关系预测、circRNA-RBP结合位点预测、RNA甲基化位点预测以及药物发现等。本书系统收集整理了生物组学相关数据库,另结合应用问题,从人工智能算法设计到具体流程计算,再到结果分析,均给出了详细步骤,以上均是本书的特色所在。
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