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人工智能已應用于藥物設計的各種方面，如藥物-蛋白質相互作用預測、藥物療效的發現、確保安全性生物標志物。本綜述提供了在藥物開發的各個階段通過ML工具和技術發現藥物的可行文獻，以加速研究過程，降低臨床試驗的風險和支出。機器學習技術改進了在不同應用中的藥物數據決策，如QSAR分析、hit發現、從頭藥物架構檢索準確的結果。在本綜述中，靶點驗證、預后生物標志物、數字病理學都被認為是存在問題的。ML挑戰必須適用于可解釋性結果不足的主要原因，這可能會限制藥物發現中的應用。在臨床試驗中，必須生成絕對數據和方法學數據，以解決在驗證ML技術、改進決策、提高ML方法的意識以及推斷藥物發現中的風險失敗方面的許多難題。 //pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34393317/

本書逐步介紹了shell腳本如何幫助健康和生活專家解決日常工作中軟件依賴最小的許多數據處理任務。書中給出的示例顯示了如何使用簡單的命令行工具并將它們組合起來從Web資源中檢索數據和文本、過濾和挖掘文獻，以及探索生物醫學本體中編碼的語義。為了存儲數據，本書依賴于開放的標準文本文件格式，如TSV、CSV、XML和OWL，任何文本編輯器或電子表格應用程序都可以打開這些格式。前兩章，簡介和參考資料，簡要介紹了shell腳本，并描述了健康和生命科學中的流行數據資源。第三章，數據檢索，首先介紹了一個涉及多種數據資源的常見數據處理任務。然后，本章通過逐個介紹所需的命令行工具來說明如何自動化該任務的每個步驟。第四章，文本處理，展示了如何使用簡單的字符串匹配技術和正則表達式來過濾和分析文本。最后一章，語義處理，展示了XPath查詢和shell腳本是如何處理復雜數據的，比如用于指定本體的圖。除了在40多年的時間里幾乎是不可改變的，并且在我們的大多數個人計算機中都可以使用之外，健康和生活專家學習shell腳本相對容易，它是一組獨立的命令序列。理解它們就像通過測試和理解其程序步驟和變量，并結合它們的中間結果來執行一個新的實驗室方案。因此，這本書對想要輕松學習如何處理數據和文本的健康和生活專家或學生特別相關，而這反過來可能促進和激勵他們在未來獲得更深層次的生物信息學技能。

//library.oapen.org/handle/20.500.12657/22825

圖機器學習(GML)因其建模生物分子結構、它們之間的功能關系以及整合多組數據集的能力而受到制藥和生物技術行業越來越多的關注。在此，我們提出了一個關于藥物發現和研發多學科的學術-工業綜述的主題。在介紹了關鍵術語和建模方法之后，我們按時間順序介紹了藥物開發流程，以確定和總結工作包括: 靶標識別、小分子和生物制劑的設計，以及藥物的重新利用。盡管該領域仍處于新興階段，但關鍵的里程碑，包括重新用途的藥物進入體內研究，表明GML將成為生物醫學機器學習的建模框架選擇。

引言

從藥物發現到上市，平均超過10億美元，可能持續12年或更長時間[1 - 3]; 由于高流失率，很少有人能在10年內進入市場[4,5]。整個過程的高損耗不僅使投資不確定，而且需要市場批準的藥物為早期的失敗買單。盡管在過去十多年里，整個行業都在關注效率問題，同時也受到了一些出版物和年度報告的推動，這些報告強調了終結排他性和生產率下降會導致收入下降，但事實證明，在科學、技術和監管變革的背景下，明顯的改善是難以實現的。由于上述原因，現在人們對運用計算方法來加快藥物發現和研發管道[6]的各個部分更感興趣，見圖1。

數字技術已經改變了產生大量數據的藥物研發過程。變化范圍從電子實驗室筆記本[7]，電子法規提交，通過增加實驗室、實驗和臨床試驗數據收集[8]，包括設備的使用[9,10]，到精準醫療和“大數據”[11]的使用。收集到的關于治療的數據遠遠超出了研發范圍，包括醫院、專家和初級保健醫療專業人員的患者記錄——包括從社交媒體上獲取的觀察數據，例如藥物警戒數據[12,13]。通過可重復使用藥物的數據庫，有無數的在線數據庫和其他信息來源，包括科學文獻、臨床試驗信息[14,15]。技術的進步現在允許更大的組學分析，而不僅僅是基因分型和全基因組測序(WGS);微流體技術和抗體標記的標準化使得單細胞技術廣泛應用于轉錄組的研究，例如使用RNA-seq[16]，蛋白質組(靶向)，例如通過大量細胞檢測[17]，甚至多種方式結合[18]。

在藥物發現過程中產生和使用的生物醫學數據的關鍵特征之一是其相互關聯的性質。這種數據結構可以用圖表示，這是一種數學抽象，在生物學的各個學科和領域中廣泛使用，以模擬在不同尺度上進行干預的生物實體之間的各種相互作用。在分子尺度上，蛋白質和其他生物分子的氨基酸殘基[19,20]和小分子藥物的組成原子和化學鍵結構[21,22]可以用圖表示。在中間尺度上，相互作用組是捕獲生物分子物種(如代謝物、mRNA、蛋白質)[23]之間特定類型相互作用的圖，其中蛋白質-蛋白質相互作用(PPI)圖可能是最常見的。最后，在更高的抽象層次上，知識圖譜可以表示電子病歷(EMR)中藥物、副作用、診斷、相關治療和檢測結果之間的復雜關系[24,25]。

在過去的十年里，兩個新興趨勢重塑了數據建模社區: 網絡分析和深度學習。“網絡醫學”范式早已在生物醫學領域[26]得到認可，借用了圖論和復雜網絡科學的多種方法，運用于生物圖，如PPIs和基因調控網絡(GRNs)。這一領域的大多數方法都局限于手工繪制的圖特征，如中心性度量和聚類。相比之下，深度神經網絡是一種特殊的機器學習算法，用于學習最優的特定任務特征。深度學習的影響在計算機視覺[27]和自然語言處理[28]方面具有開創性，但受限于對數據結構規律性的要求，局限于特定領域。在這兩個領域的收斂處是圖機器學習(GML)，這是一類利用圖和其他不規則數據集(點云、網格、流形等)的結構的新ML方法。

GML方法的基本思想是學習節點29,30、邊(如預測推薦系統中的未來交互)或整個圖31的有效特征表示。特別是，圖神經網絡(GNN)[32-34]，它是專為圖結構數據設計的深度神經網絡體系結構，正引起越來越多的興趣。GNN通過傳播鄰近節點的信息來迭代更新圖中節點的特征。這些方法已經成功地應用于各種任務和領域，如社交媒體和電子商務中的推薦[35-38]，谷歌地圖[39]中的流量估計，社交媒體[40]中的錯誤信息檢測，以及自然科學的各個領域，包括建模流體，硬質固體，以及可變形材料相互作用[41]和粒子物理學中的事件分類[44,43]。

在生物醫學領域，GML在挖掘圖結構數據(包括藥物-靶標相互作用和通過知識圖譜嵌入進行關系預測)方面已經達到了最新水平[30,44,45];分子特性預測[21,22]，包括預測吸收、分布、代謝和排泄(ADME)譜[46];靶標識別[47]到重新設計分子的早期工作[48,49]。最值得注意的是，Stokes等人利用定向信息傳遞的GNN作用于分子結構，為抗生素研發提出了可重用的候選抗生素，驗證了他們在體內的預測，從而提出了結構明顯不同于已知抗生素的合適的可重用候選抗生素。因此，GML方法在藥物開發過程中具有極大的應用前景。

結論：

• 歷史上，生物分子相互作用和基因調控網絡的分析一直具有巨大的學術興趣，但在藥物發現和開發中可翻譯的結果有限。

• 網絡醫學使用手工繪制的圖特征提供了很有前景的結果，但在整合不同的生物數據源的問題上缺乏任何有原則的解決方案: 結構數據(藥物和生物分子)、功能關系(抑制、激活等)和表達(RNA-seq、蛋白質組學等)。

• 深度學習目前已應用于生物醫學研究的多個領域，特別是在生物醫學圖像(如組織病理標本)的解釋方面，實現由上級到醫生的結果。

• 圖機器學習將網絡拓撲分析技術與深度學習技術相結合，學習有效的節點特征表示。

• 圖機器學習已被應用于藥物發現和開發中的問題，并取得了巨大的成功，出現了一些實驗結果: 小分子設計、藥物與靶標相互作用的預測、藥物與藥物相互作用的預測和藥物的重新利用都是比簡單的非圖ML方法取得了相當大的成功和改進的任務。

優化和機器學習的相互作用是現代計算科學最重要的發展之一。優化的公式和方法在設計從大量數據中提取基本知識的算法方面被證明是至關重要的。然而，機器學習并不僅僅是優化技術的消費者，而是一個快速發展的領域，它本身也在產生新的優化思想。這本書以一種對兩個領域的研究人員都可訪問的方式捕獲了優化和機器學習之間交互的藝術的狀態。

優化方法因其廣泛的適用性和吸引人的理論特性而在機器學習中占有重要地位。當今機器學習模型的復雜性、規模和多樣性日益增加，需要對現有假設進行重新評估。這本書開始了重新評估的過程。它描述了在諸如一階方法，隨機近似，凸松弛，內點方法，和近端方法等已建立的框架。它還專門關注一些新的主題，如正則化優化、魯棒優化、梯度和次梯度方法、分裂技術和二階方法。其中許多技術的靈感來自其他領域，包括運籌學、理論計算機科學和優化子領域。這本書將豐富機器學習社區和這些其他領域以及更廣泛的優化社區之間正在進行的交叉發展。

近年來，自然語言處理的研究方法取得了一些突破。這些突破來源于兩個新的建模框架以及在計算和詞匯資源的可用性的改進。在這個研討會小冊子中，我們將回顧這些框架，以一種可以被視為現代自然語言處理開端的方法論開始:詞嵌入。我們將進一步討論將嵌入式集成到端到端可訓練方法中，即卷積神經網絡和遞歸神經網絡。這本小冊子的第二章將討論基于注意力的模型的影響，因為它們是最近大多數最先進的架構的基礎。因此，我們也將在本章中花很大一部分時間討論遷移學習方法在現代自然語言處理中的應用。最后一章將會是一個關于自然語言生成的說明性用例，用于評估最先進的模型的訓練前資源和基準任務/數據集。

//compstat-lmu.github.io/seminar_nlp_ss20/

在過去的幾十年里，人工智能技術的重要性和應用不斷得到關注。在當今時代，它已經與構成人類塑造環境的大部分環境密不可分。因此，商業、研究和開發、信息服務、工程、社會服務和醫學等無數部門已經不可逆轉地受到人工智能能力的影響。人工智能有三個主要領域組成了這項技術:語音識別、計算機視覺和自然語言處理(見Yeung (2020))。在這本書中，我們將仔細研究自然語言處理(NLP)的現代方法。

這本小冊子詳細介紹了用于自然語言處理的現代方法，如深度學習和遷移學習。此外，本研究亦會研究可用于訓練自然語言處理任務的資源，并會展示一個將自然語言處理應用于自然語言生成的用例。

為了分析和理解人類語言，自然語言處理程序需要從單詞和句子中提取信息。由于神經網絡和其他機器學習算法需要數字輸入來進行訓練，因此應用了使用密集向量表示單詞的詞嵌入。這些通常是通過有多個隱藏層的神經網絡學習的，深度神經網絡。為了解決容易的任務，可以應用簡單的結構神經網絡。為了克服這些簡單結構的局限性，采用了遞歸和卷積神經網絡。因此，遞歸神經網絡用于學習不需要預先定義最佳固定維數的序列的模型，卷積神經網絡用于句子分類。第二章簡要介紹了NLP中的深度學習。第三章將介紹現代自然語言處理的基礎和應用。在第四章和第五章中，將解釋和討論遞歸神經網絡和卷積神經網絡及其在自然語言處理中的應用。

遷移學習是每個任務或領域的學習模型的替代選擇。在這里，可以使用相關任務或領域的現有標記數據來訓練模型，并將其應用到感興趣的任務或領域。這種方法的優點是不需要在目標域中進行長時間的訓練，并且可以節省訓練模型的時間，同時仍然可以(在很大程度上)獲得更好的性能。遷移學習中使用的一個概念是注意力，它使解碼器能夠注意到整個輸入序列，或自注意，它允許一個Transformer 模型處理所有輸入單詞，并建模一個句子中所有單詞之間的關系，這使得快速建模一個句子中的長期依賴性成為可能。遷移學習的概念將在小冊子的第6章簡要介紹。第七章將通過ELMo、ULMFiT和GPT模型來描述遷移學習和LSTMs。第八章將詳細闡述注意力和自注意力的概念。第九章將遷移學習與自注意力相結合，介紹了BERT模型、GTP2模型和XLNet模型。

為NLP建模，需要資源。為了找到任務的最佳模型，可以使用基準測試。為了在基準實驗中比較不同的模型，需要諸如精確匹配、Fscore、困惑度或雙語評估替補學習或準確性等指標。小冊子的第十章簡要介紹了自然語言處理的資源及其使用方法。第11章將解釋不同的指標，深入了解基準數據集SQuAD、CoQa、GLUE和SuperGLUE、AQuA-Rat、SNLI和LAMBADA，以及可以找到資源的預訓練模型和數據庫，如“帶代碼的論文”和“大壞的NLP數據庫”。

在小冊子的最后一章中，介紹了生成性NLP處理自然語言生成，從而在人類語言中生成可理解的文本。因此，不同的算法將被描述，聊天機器人和圖像字幕將被展示，以說明應用的可能性。

本文對自然語言處理中各種方法的介紹是接下來討論的基礎。小冊子的各個章節將介紹現代的NLP方法，并提供了一個更詳細的討論，以及各種示例的潛力和限制。

本書全面概述了人工智能(AI)在醫療和放射學領域的應用進展，使讀者對人工智能的技術背景以及新技術和新興技術對醫學成像的影響有了更深入的了解。在介紹了深度學習技術等放射學領域的之后，描述了人工智能在計算科學和醫學圖像計算領域的技術演變，解釋了人工智能的基本原理和類型及子類型。后續章節將討論成像生物標記物的使用、人工智能應用的開發和驗證，以及與大數據在放射學中日益重要的作用有關的各個方面和問題。然后，本文概述了人工智能在不同身體部位的多種現實臨床應用，展示了它們為日常放射學實踐增加價值的能力。最后一節重點介紹人工智能對放射學的影響以及對放射科醫生的影響，例如與培訓有關的問題。由放射科醫師和IT專業人員編寫，這本書將對放射科醫師、醫學/臨床物理學家、IT專家和成像信息專業人員具有很高的價值。

Python中的數據科學和分析是為學術和商業環境中的數據科學和數據分析從業者設計的。其目的是通過使用Python開發的工具(如SciKit-learn、Pandas、Numpy等)向讀者介紹數據科學中使用的主要概念。鑒于Python最近在數據科學社區的流行，它的使用特別有趣。有經驗的程序員和新手都可以使用這本書。

本書的組織方式是各個章節相互獨立，這樣讀者就可以放心地使用其中的內容作為參考。這本書從過程和獲得的結果的角度討論了什么是數據科學和分析。還介紹了Python的重要特性，包括Python入門。機器學習、模式識別和人工智能的基本元素在書的其余部分使用的算法和實現的基礎上也出現在書的第一部分。

本書的第二部分介紹了使用Python、聚類技術和分類算法的回歸分析。層次聚類、決策樹和集成技術，以及降維技術和推薦系統也被探討。書的最后一部分討論了支持向量機算法和內核技巧。

管理統計和數據科學的原理包括:數據可視化;描述性措施;概率;概率分布;數學期望;置信區間;和假設檢驗。方差分析;簡單線性回歸;多元線性回歸也包括在內。另外，本書還提供了列聯表、卡方檢驗、非參數方法和時間序列方法。

教材:

• 包括通常在入門統計學課程中涵蓋的學術材料，但與數據科學扭曲，較少強調理論
• 依靠Minitab來展示如何用計算機執行任務
• 展示并促進來自開放門戶的數據的使用
• 重點是發展對程序如何工作的直覺
• 讓讀者了解大數據的潛力和目前使用它的失敗之處

這本教科書通過提供實用的建議，使用直接的例子，并提供相關應用的引人入勝的討論，以一種容易理解的方式介紹了基本的機器學習概念。主要的主題包括貝葉斯分類器，最近鄰分類器，線性和多項式分類器，決策樹，神經網絡，和支持向量機。后面的章節展示了如何通過“推進”的方式結合這些簡單的工具，如何在更復雜的領域中利用它們，以及如何處理各種高級的實際問題。有一章專門介紹流行的遺傳算法。

這個修訂的版本包含關于工業中機器學習的實用應用的關鍵主題的三個全新的章節。這些章節研究了多標簽域，無監督學習和它在深度學習中的使用，以及歸納邏輯編程的邏輯方法。許多章節已經被擴展，并且材料的呈現已經被增強。這本書包含了許多新的練習，許多解決的例子，深入的實驗，和獨立工作的計算機作業。

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