21世紀(jì)是生命科學(xué)蓬勃發(fā)展的時(shí)期，日益增長(zhǎng)的生命科學(xué)與醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域及其相關(guān)產(chǎn)業(yè)的大數(shù)據(jù)催生了生物信息的快速發(fā)展�！吨袊�(guó)生物信息學(xué)2035發(fā)展戰(zhàn)略》面向2035年探討了國(guó)際生物信息學(xué)的前沿發(fā)展趨勢(shì)，深入闡述了生物信息學(xué)所涵蓋的不同研究分支的發(fā)展歷史、國(guó)內(nèi)基礎(chǔ)、發(fā)展態(tài)勢(shì)，凝練了生物信息學(xué)的發(fā)展思路和發(fā)展方向，并提出了我國(guó)相應(yīng)的發(fā)展領(lǐng)域和政策建議。本書(shū)為相關(guān)領(lǐng)域戰(zhàn)略與管理專家、科技工作者、企業(yè)研發(fā)人員及高校師生提供了研究指引，為科研管理部門(mén)提供了決策參考，也是社會(huì)公眾了解生物信息學(xué)發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢(shì)的重要

眼睛是自然界最精密復(fù)雜的機(jī)器。本書(shū)融合了作者及其團(tuán)隊(duì)在機(jī)器人視覺(jué)領(lǐng)域、神經(jīng)生理學(xué)領(lǐng)域和仿生學(xué)領(lǐng)域的三十多年的研究成果，從人眼的生理結(jié)構(gòu)和其運(yùn)動(dòng)控制神經(jīng)系統(tǒng)的描述出發(fā)，貫穿生物視覺(jué)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，涉及圖像處理、類腦框架及智能決策，直到運(yùn)動(dòng)控制的整個(gè)仿生眼系統(tǒng)。全書(shū)共16章，分別介紹了仿生學(xué)的使命、眼睛的種類和構(gòu)造、眼球運(yùn)動(dòng)的種類與定義、神經(jīng)細(xì)胞的信號(hào)處理原理及數(shù)學(xué)模型、大腦神經(jīng)系統(tǒng)的概述和類腦系統(tǒng)的框架、基于腦干的眼球運(yùn)動(dòng)控制神經(jīng)系統(tǒng)及數(shù)學(xué)模型、上丘的跳躍眼動(dòng)機(jī)制、小腦的基本結(jié)構(gòu)及學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)、大

本書(shū)介紹了環(huán)形RNA全長(zhǎng)轉(zhuǎn)錄本序列重構(gòu)和定量算法CircAST，該算法通過(guò)計(jì)算不同組織、不同疾病狀態(tài)下環(huán)形RNA轉(zhuǎn)錄本完整的序列組成和內(nèi)部結(jié)構(gòu)以及對(duì)環(huán)形RNA基于轉(zhuǎn)錄本水平的精確定量，幫助研究者更有效地篩選出具有潛在功能的環(huán)形RNA可變剪接異構(gòu)體，為更加精準(zhǔn)地全面解析環(huán)形RNA全長(zhǎng)轉(zhuǎn)錄本提供了重要的工具，對(duì)環(huán)形RNA功能的深入研究具有重要意義。本書(shū)可供生物信息學(xué)、系統(tǒng)生物學(xué)、計(jì)算生物學(xué)等學(xué)科的研究人員參考，也可作為高等院校相關(guān)專業(yè)的教材或教學(xué)參考書(shū)。

仿生技術(shù)是利用自然的仿生原理與最前沿的科學(xué)技術(shù)手段，設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)具備特殊優(yōu)異性能的功能材料和智能材料，屬于材料科學(xué)與技術(shù)最先進(jìn)的發(fā)展方向之一。本書(shū)從自然界具有特殊優(yōu)異性能的生物結(jié)構(gòu)與組成出發(fā)，分析了仿生材料的設(shè)計(jì)理念、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)與功能/智能關(guān)系，闡明了仿生技術(shù)具體實(shí)施手段的作用機(jī)理、具體選用與過(guò)程參數(shù)對(duì)目標(biāo)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)與功能/智能的影響規(guī)律，系統(tǒng)介紹了仿生技術(shù)在不同領(lǐng)域的應(yīng)用，圖文并茂。本書(shū)可供新能源材料，高分子材料，環(huán)境工程，碳素材料，納米材料，生物質(zhì)資源物理、化學(xué)和醫(yī)用材料等專業(yè)學(xué)生學(xué)習(xí)，也可供從事相

本書(shū)以人工智能方法和生物組學(xué)數(shù)據(jù)分析為主線，闡述了人工智能中的群智能優(yōu)化、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等算法的基本原理，并探討了如何將這些算法應(yīng)用于生物信息學(xué)相關(guān)問(wèn)題的研究中，如蛋白質(zhì)復(fù)合物挖掘、關(guān)鍵蛋白質(zhì)識(shí)別、疾病基因預(yù)測(cè)、多種組學(xué)（轉(zhuǎn)錄組學(xué)、代謝組學(xué)、微生物組學(xué)）數(shù)據(jù)與疾病的關(guān)聯(lián)關(guān)系預(yù)測(cè)、circRNA-RBP結(jié)合位點(diǎn)預(yù)測(cè)、RNA甲基化位點(diǎn)預(yù)測(cè)以及藥物發(fā)現(xiàn)等。本書(shū)系統(tǒng)收集整理了生物組學(xué)相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)，另結(jié)合應(yīng)用問(wèn)題，從人工智能算法設(shè)計(jì)到具體流程計(jì)算，再到結(jié)果分析，均給出了詳細(xì)步驟，以上均是本書(shū)的特色所在。

本書(shū)以當(dāng)前常用的生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)為核心，首先概述了生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)的重要性和應(yīng)用，其次分章介紹了核苷酸序列數(shù)據(jù)庫(kù)、基因組數(shù)據(jù)庫(kù)和基因信息數(shù)據(jù)庫(kù)、基因組突變數(shù)據(jù)庫(kù)、高通量組學(xué)數(shù)據(jù)資源數(shù)據(jù)庫(kù)、生物分子網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)，這些數(shù)據(jù)庫(kù)為生物學(xué)研究提供了豐富的數(shù)據(jù)資源，為基礎(chǔ)生物學(xué)、疾病生物學(xué)、藥物研發(fā)等領(lǐng)域的研究提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支持。

無(wú)論是運(yùn)動(dòng)神經(jīng)系統(tǒng)，還是腦神經(jīng)系統(tǒng)，神經(jīng)元都是其基本單元，信息都是在神經(jīng)元上產(chǎn)生并先在其自身的不同位置間相互擴(kuò)散后，才向外擴(kuò)散、傳播的，因此，生物智能的基礎(chǔ)和核心是神經(jīng)元信息產(chǎn)生、發(fā)展、擴(kuò)散以及信息處理問(wèn)題，這使得研究神經(jīng)元信息產(chǎn)生、發(fā)展、擴(kuò)散的時(shí)空動(dòng)態(tài)過(guò)程以及結(jié)合該過(guò)程的信息處理變得十分必要，也是建立新的智能理論和方法的基礎(chǔ)與核心。 本書(shū)基于作者主持的國(guó)家技術(shù)發(fā)明獎(jiǎng)“納米級(jí)精密定位及微操作機(jī)器人關(guān)鍵技術(shù)”、國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“基于SEM的納米器件制造中多機(jī)器人操作機(jī)理與自主協(xié)調(diào)控制研究”

本書(shū)共分為8章，內(nèi)容涵蓋深度學(xué)習(xí)與生命科學(xué)的內(nèi)在聯(lián)系，深度學(xué)習(xí)的主要計(jì)算框架，深度學(xué)習(xí)在生物圖像、語(yǔ)音、序列等重要生物數(shù)據(jù)上的應(yīng)用。