前言
近年來(lái)，生命科學(xué)和數(shù)據(jù)科學(xué)已經(jīng)融合。機(jī)器人和自動(dòng)化技術(shù)的進(jìn)步使化學(xué)家和生物學(xué)家能夠生成大量的數(shù)據(jù)。今天的科學(xué)家在一天內(nèi)生成的數(shù)據(jù)比20年前他們的前輩在整個(gè)職業(yè)生涯中所能生成的還多。這種快速生成數(shù)據(jù)的能力也帶來(lái)了許多新的科學(xué)挑戰(zhàn)。我們不再處于一個(gè)數(shù)據(jù)可以通過(guò)加載到電子表格并通過(guò)制作幾個(gè)圖表來(lái)處理的時(shí)代。為了從這些數(shù)據(jù)中集中提取科學(xué)知識(shí)，我們必須能夠識(shí)別和提取其中隱含的不明顯的關(guān)系。
在過(guò)去幾年中出現(xiàn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)是識(shí)別數(shù)據(jù)模式和關(guān)系的一種強(qiáng)大工具。深度學(xué)習(xí)是一類算法，它徹底改變了解決諸如圖像分析、語(yǔ)言翻譯和語(yǔ)音識(shí)別等問(wèn)題的方法。深度學(xué)習(xí)算法擅長(zhǎng)于識(shí)別和利用大型數(shù)據(jù)集中的模式�；�于這些原因，深度學(xué)習(xí)在生命科學(xué)中有著廣泛的應(yīng)用。本書概述了深度學(xué)習(xí)在生命科學(xué)許多領(lǐng)域的應(yīng)用，包括在遺傳學(xué)、藥物發(fā)現(xiàn)以及醫(yī)學(xué)診斷中的應(yīng)用。我們描述的許多示例都附有代碼，這些代碼提供了對(duì)方法的實(shí)際介紹，并為讀者提供了未來(lái)研究和探索的起點(diǎn)。
本書約定
在本書中使用如下排版約定：
斜體字（Italic）
表示新的術(shù)語(yǔ)、鏈接、電子郵件地址、文件名和文件擴(kuò)展名。
等寬字體（Constant width）
用于表示代碼行以及段落內(nèi)引用的程序中的元素，如變量、函數(shù)名、數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)類型、環(huán)境變量、語(yǔ)句和關(guān)鍵詞。
等寬黑體(Constant width bold)
表示由用戶輸入的命令或其他文本。
等寬斜體（Constant width italic）
表示應(yīng)替換為用戶提供的值或由上下文確定的值來(lái)替換的文本。
使用書中的代碼
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致謝
我們要感謝O’Reilly 的編輯Nicole Tache，以及技術(shù)審稿人和測(cè)試版審稿人對(duì)本書的寶貴貢獻(xiàn)。此外，我們還要感謝Karl Leswing 和Zhenqin (Michael)Wu 對(duì)書中代碼的貢獻(xiàn)，以及Johnny Israeli 對(duì)基因組學(xué)一章的寶貴建議。
Bharath 感謝其家人在他許多個(gè)漫長(zhǎng)的周末和夜晚編寫本書時(shí)給予的支持和鼓勵(lì)。
Peter 要感謝妻子始終如一的支持以及許多同事的幫助，他從他們那里學(xué)到了很多關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)。
Pat 要感謝妻子Andrea，以及女兒Alee 和Maddy，感謝她們的愛(ài)和支持。他還想感謝過(guò)去和現(xiàn)在在Vertex Pharmaceuticals 和Relay Therapeutics 公司的同事們，他從他們那里學(xué)到了很多。
最后，我們要感謝Deepchem 開(kāi)放源碼社區(qū)在整個(gè)項(xiàng)目中給予的鼓勵(lì)和支持。