Machine Learning in Protein Science (Hardcover)
Lingua: inglese
Editore: Wiley-VCH Verlag GmbH, Berlin, 2025
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- Nuovo
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Hardcover. Harness the power of machine learning for quick and efficient calculations of protein structures and properties Machine Learning in Protein Science is a unique and practical reference that shows how to employ machine learning approaches for full quantum mechanical (FQM) calculations of protein structures and properties, thereby saving costly computing time and making this technology available for routine users. Machine Learning in Protein Science provides comprehensive coverage of topics including: Machine learning models and algorithms, from deep neural network (DNN) and transfer learning (TL) to hybrid unsupervised and supervised learningProtein structure predictions with AlphaFold to predict the effects of point mutationsModeling and optimization of the catalytic activity of enzymesProperty calculations (energy, force field, stability, protein-protein interaction, thermostability, molecular dynamics)Protein design and large language models (LLMs) of protein systems Machine Learning in Protein Science is an essential reference on the subject for biochemists, molecular biologists, theoretical chemists, biotechnologists, and medicinal chemists, as well as students in related programs of study. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…
Codice articolo 9783527352159
- Titolo
- Machine Learning in Protein Science (Hardcover)
- Autore
- Jinjin Li
- Editore
- Wiley-VCH Verlag GmbH, Berlin
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Hardcover
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3527352155
- ISBN 13
- 9783527352159
Harness the power of machine learning for quick and efficient calculations of protein structures and properties
Machine Learning in Protein Science is a unique and practical reference that shows how to employ machine learning approaches for full quantum mechanical (FQM) calculations of protein structures and properties, thereby saving costly computing time and making this technology available for routine users.
Machine Learning in Protein Science provides comprehensive coverage of topics including:
- Machine learning models and algorithms, from deep neural network (DNN) and transfer learning (TL) to hybrid unsupervised and supervised learning
- Protein structure predictions with AlphaFold to predict the effects of point mutations
- Modeling and optimization of the catalytic activity of enzymes
- Property calculations (energy, force field, stability, protein-protein interaction, thermostability, molecular dynamics)
- Protein design and large language models (LLMs) of protein systems
Machine Learning in Protein Science is an essential reference on the subject for biochemists, molecular biologists, theoretical chemists, biotechnologists, and medicinal chemists, as well as students in related programs of study.
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Informazioni sull’autore
Yanqiang Han is an assistant professor at the School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University in Shanghai, China. He obtained his Ph.D. degrees from Shanghai University. He has authored over 30 publications in the field of computational biology and machine learning and is a reviewer for several international academic journals.
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