Deep Learning für die Biowissenschaften: Einsatz von Deep Learning in Genomik, Biophysik, Mikroskopie und medizinischer Analyse
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German English |
| Veröffentlicht: |
Heidelberg
O'Reilly
[2020]
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| Ausgabe: | 1. Auflage |
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| Online-Zugang: | Inhaltstext Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | 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
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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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