Machine Learning in Protein Science
Idioma: inglés
Editorial: Wiley-VCH Gmbh Nov 2025, 2025
- Tapa dura
- Nuevo
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Neuware -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. 240 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9783527352159
- Título
- Machine Learning in Protein Science
- Autor
- Jinjin Li
- Editorial
- Wiley-VCH Gmbh Nov 2025
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3527352155
- ISBN 13
- 9783527352159
- Peso del artículo
- 600 gramos
- Dimensiones
- 248x174x18 mm
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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Acerca del autor
Jinjin Li is a Professor at the School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University in Shanghai, China. She performed postdoctoral work at the University of Illinois, USA and was a Senior Research Fellow at the University of California, USA.
Yanqiang Han is an Assistant Professor at the School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University in Shanghai, China.
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