생명과학을 위한 딥러닝 : 생물학, 유전체학, 신약 개발에 적용하는 실무 딥러닝
Description
로봇 공학의 발전으로 수많은 생명과학 실험들은 자동화돼 엄청난 양의 데이터를 만들어 낸다. 현대 생명 과학자들은 거대한 데이터 속에서 숨겨진 패턴을 찾고 지식을 얻어 과학적 결론을 도출해내는 능력이 필요하다.
이 책은 딥러닝을 유전체학부터 신약 개발,질병 진단까지 다양한 생명과학 영역에서 사용하는 방법을 소개한다. 또한 실제로 사용할 수 있는 예제 코드를 제공해 독자들의 시간을 아껴줄 것이다.

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

■ 분자 데이터에 머신러닝을 적용하는 방법
■ 유전학/유전체학을 위한 강력한 분석 도구로서의 딥러닝
■ 딥러닝으로 생물물리학 시스템 이해
■ DeepChem 라이브러리를 사용한 머신러닝 소개
■ 딥러닝을 사용한 현미경 이미지 분석
■ 딥러닝을 사용한 의료 이미지 분석
■ VAE와 GAN 모델
■ 머신러닝 모델의 작동 원리 해석

저자

바라스람순다르,피터이스트먼,패트릭월터스,비제이판데

저자:바라스람순다르
생물학적빅데이터를구축하는블록체인(blockchain)회사인데이터마인드(Datamined)의공동창립자이자최고기술책임자(CTO)다.또한신약개발에딥러닝을적용하는DeepChem1라이브러리의수석개발자이자MoleculeNet의공동개발자다.
UC버클리에서EECS와수학분야학사학위를받았으며,최근스탠퍼드대학교에서컴퓨터과학으로박사학위를받았다.또한과학분야최우수대학원생을지원하는허츠펠로우십(HertzFellowship)에선정돼비제이판데(VijayPande)교수에게연구지도를받았다.

저자:피터이스트먼
스탠퍼드대학교의생명공학부서에서생명정보학소프트웨어를개발하고있다.고성능분자역학시뮬레이션도구인OpenMM의수석개발자이며화학,생물학,재료과학분야의딥러닝라이브러리인DeepChem의핵심개발자다.2000년부터생명정보학소프트웨어회사인실리콘제네틱스(SiliconGenetics)의기술부사장을역임한전문소프트웨어엔지니어이며,현재의관심분야는물리학에딥러닝을응용하는것이다.

저자:패트릭월터스
케임브리지에있는릴레이테라퓨틱스(RelayTherapeutics)계산및정보학부서(컴퓨터시뮬레이션과실험데이터를통합하는새로운응용분야에중점을두고약물시뮬레이션프로그램을주도하는통찰을제공한다.)의책임자다.릴레이테라퓨틱스에합류하기전에는버텍스제약(VertexPharmaceuticals)에서20년동안모델링및정보학의책임자로근무했다.
현재학술지「JournalofMedicinalChemistry」의편집자문위원이며,이전에는「LettersinDrugDesign&Discovery」와「MolecularInformatics」에서자문위원을맡았다.2017년GordonComputerAssistedDrugDesign콘퍼런스의의장이었고,미국국립보건원(NIH)이진행하는D3R(DrugDesignDataResource)과미국화학회TDT(Teach-Discover-Treat)등의과제에여러가지도움을주는등과학공동체에서적극적인역할을하고있다.캘리포니아대학교에서화학학사학위를받았고,애리조나대학교에서입체분석에서의인공지능응용을연구해유기화학박사학위를받았다.박사학위를받기전에는바리언인스트루먼츠(VarianInstruments)에서화학자이자소프트웨어개발자로일했다.

저자:비제이판데
앤드리슨호로위츠(AndreessenHorowitz)사의총괄파트너로최신컴퓨터과학기술을생물학과의료체계에적용하는회사에대한투자를담당한다.스탠퍼드(Standford)대학생명공학과부교수로생명정보학에대한강의를진행하며200편의논문과2개의특허를출헌했다.그리고기업가로서질병연구를위한분산컴퓨팅프로젝트인Folding@Home를시작했다.Folding@Home프로젝트는새로운질병치료법을찾고기초과학발전에필요한연산작업을다수의컴퓨터로분산해수행한다.이미10대에비디오게임으로유명한너티독의첫번째직원으로일했으며현재는스탠퍼드대학의스타트업기업인GlobavirBiosciences사의공동창립자로뎅기열과에볼라에대한치료법을연구중이다.

역자:김태윤
제약회사연구소에서연구원으로근무하고있으며,생물학실험과프로그래밍에관심이많은자칭바이오해커다.다양한과정에서얻은경험을공유하는블로그(https://partrita.github.io)를운영하고있다.『파이썬을활용한생명정보학2/e』(에이콘,2019)을번역했으며,최근에는신약개발에서빅데이터,머신러닝등과같은다양한분석기술을응용하고자노력하고있다.그리고언젠가사이언스판타지소설을써보고싶다는꿈을갖고있다.

목차

1장.왜생명과학인가?
__딥러닝은왜필요한가?
__현대생명과학은빅데이터를다룬다
__무엇을배우는가?


2장.딥러닝소개
__선형모델
__다층퍼셉트론
__모델학습하기
__검증하기
__정규화
__하이퍼파라미터최적화
__다른유형의모델들
____합성곱신경망
____순환신경망
__더읽을거리


3장.DeepChem을이용한머신러닝
__DeepChem의기본데이터셋
__독성분자예측모델만들기
__MNIST데이터셋으로필기인식모델만들기
____MNIST필기인식데이터셋
____합성곱신경망으로필기인식하기
__소프트맥스와소프트맥스교차엔트로피
__결론


4장.분자수준데이터다루기
__분자란무엇인가?
____분자간결합
____분자그래프
____분자구조
____분자카이랄성
__분자데이터피처화
____SMILES문자열과RDKit
____확장연결지문
____분자표현자
__그래프합성곱
__용해도예측모델
__MoleculeNet
__SMARTS문자열
__결론


5장.생물물리학과머신러닝
__단백질의구조
____단백질서열
__단백질3차원구조를예측할수있을까?
____단백질-리간드결합
__생물물리학적피처화
____그리드피처화
____원자피처화
__생물물리학데이터사례연구
____PDBBind데이터셋
____PDBBind데이터셋피처화
__결론


6장.유전학과딥러닝
__DNA,RNA,단백질
__실제세포내에서일어나는일
__전사인자의결합
____전사인자의결합을예측하는합성곱모델
__염색질접근성
__RNA간섭
__결론


7장.현미경을위한딥러닝
__현미경에대한간략한소개
____현대의광학현미경
__회절한계
____전자현미경과원자현미경
____초고해상도현미경
____딥러닝과회절한계
__현미경을위한시료준비
____시료염색하기
____시료고정
____시료절편가공
____형광현미경
____시료준비과정의영향
__딥러닝활용법
____세포수측정
__세포주란무엇인가?
____세포구별하기
____머신러닝과과학실험
__결론


8장.의료체계를위한딥러닝
__컴퓨터지원질병진단
__베이즈네트워크를이용한불확실성예측
__전자건강기록
__ICD-10코드
__비지도학습이란무엇인가?
____거대전자건강기록데이터베이스의위험성
__방사선학을위한딥러닝
____X선촬영과CT촬영
____조직학
____MRI촬영
__치료법으로서의머신러닝
__당뇨망막병증
__결론
____윤리적으로고려할점
____일자리문제
____요약


9장.생성모델
__VAE
__GAN
__생명과학에생성모델응용하기
____신약후보물질찾기
____단백질엔지니어링
____과학적발견을위한도구
____생성모델의미래
__생성모델사용하기
____생성모델의결괏값분석하기
__결론


10장.딥러닝모델의해석
__예측값설명하기
__입력값최적화하기
__불확실성예측하기
__해석가능성,설명가능성,실제결과
__결론


11장.가상선별검사
__예측모델을위한데이터셋준비
__머신러닝모델학습하기
__예측을위한데이터셋준비하기
__예측모델적용하기
__결론


12장.딥러닝의미래와전망
__질병진단
__맞춤의학
__신약개발
__생물학연구
__결론