Name: 생명과학을 위한 딥러닝
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생명과학을 위한 딥러닝

생물학, 유전체학, 신약 개발에 적용하는 실무 딥러닝

바라스 람순다르, 피터 이스트먼, 패트릭 월터스, 비제이 판데 공저 / 김태윤 역 | 에이콘출판사 | 2020년 08월 19일 | 원서 : Deep Learning for the Life Sciences: Applying Deep Learning to Genomics, Microscopy, Drug Discovery, and More

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발행일	2020년 08월 19일
쪽수, 무게, 크기	260쪽 \| 18823515mm

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전반적인 상태 새 상품에 가까움 겉표지 변색 없음, 얼룩 없음 낙서 없음, 찢어진 부분 없음 겉 표지 있음 책등, 책배, 책아래위 변색 없음, 얼룩 없음 낙서 없음, 닳은 흔적 없음 책등 접힌 흔적 없음	전반적인 상태 거의 없음 내지(면지) 변색 없음, 얼룩 없음, 물리적 변형 없음 내지 접힌 흔적, 찢어진 부분 없음, 낙서 없음 제본탈착 없음
전반적인 상태 약간 헌 책 (사용감 약간 있음) 겉표지 희미한 변색 있음, 약간의 얼룩 있음 (1cm 내) 낙서 없음, 찢어진 부분 없음 겉 표지 있음 접힌 흔적 있음 (1cm 내) 책등, 책배, 책아래위 희미한 변색 있음, 약간의 얼룩 있음 (1cm 내) 낙서 없음, 닳은 흔적 약간 있음 책등 접힌 흔적 없음	전반적인 상태 약간 있음 내지(면지) 변색 없음, 얼룩 없음, 물리적 변형 없음 내지 접힌 흔적 약간 있음 (5페이지 이내) 찢어진 부분 없음, 낙서 없음 제본탈착 없음
전반적인 상태 헌 책 (사용감 많이 있음) 겉표지 전체적으로 변색 있음, 얼룩 등 오염 있음 (2cm 내) 낙서 있음, 찢어진 부분 없음 겉 표지 없음 접힌 흔적 있음, 래핑 흔적 있음 정가 및 ISBN이 동일한 도서이나 표지 이미지 다름 책등, 책배, 책아래위 전체적으로 변색 있음, 얼룩 등 오염 있음 (2cm 내) 낙서 있음, 닳은 흔적 있음 책등 접힌 흔적 있음	전반적인 상태 있음 내지(면지) 내지 변색 있음, 얼룩 있음, 물리적 변형 없음 내지 접힌 흔적 있음 (10페이지 이내) 찢어진 부분 있음 (1cm 내) 5페이지 이내 필기 및 밑줄 등 있음 (단, 참고서, 수험서는 매입불가) 제본탈착 없음 본문 읽기에 지장 없는 부록 및 구성품 없음 (세트도서 박스 등)
전반적인 상태 헌 책 (사용감이 많이 있고, 오염있음) 겉표지 변색이 심함, 얼룩 등 심한 오염 있음 (2cm 초과) 심한 낙서 있음 물에 젖은 흔적 있음, 곰팡이 있음 책등, 책배, 책아래위 변색이 심함, 얼룩 등 심한 오염 있음 (2cm 초과) 심한 낙서 있음 물에 젖은 흔적 있음, 곰팡이 있음 모서리 깨짐, 책등 파손 있음	전반적인 상태 많음 내지(면지)/부속물 변색이 심함, 얼룩 등 심한 오염 있음 (2cm 초과) 전체적으로 구겨짐, 뒤틀림 있음 찢어진 부분 있음 (1cm 초과) 물에 젖은 흔적 있음, 곰팡이 있음 페이지 또는 글자 등의 인쇄 오류 있음 5페이지 초과 필기 및 밑줄 등 있음 제본탈착 있음 (낙장, 분책) 부속물 없음

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책소개

1장. 왜 생명과학인가? __딥러닝은 왜 필요한가? __현대 생명과학은 빅데이터를 다룬다 __무엇을 배우는가? 2장. 딥러닝 소개 __선형 모델 __다층 퍼셉트론 __모델 학습하기 __검증하기 __정규화 __하이퍼파라미터 최적화 __다른 유형의 모델들 ____합성곱 신경망 ____순환 신경망 __더 읽을거리 3장. DeepChem을 이용한 머신러닝 __DeepChem의 기본 데이터셋 __독성 분자 예측 모델 만들기 __MNIST 데이터셋으로 필기 인식 모델 만들기 ____MNIST 필기 인식 데이터셋 ____합성곱 신경망으로 필기 인식하기 __소프트맥스와 소프트맥스 교차 엔트로피 __결론 4장. 분자 수준 데이터 다루기 __분자란 무엇인가? ____분자 간 결합 ____분자 그래프 ____분자 구조 ____분자 카이랄성 __분자 데이터 피처화 ____SMILES 문자열과 RDKit ____확장 연결 지문 ____분자 표현자 __그래프 합성곱 __용해도 예측 모델 __MoleculeNet __SMARTS 문자열 __결론 5장. 생물물리학과 머신러닝 __단백질의 구조 ____단백질 서열 __단백질 3차원 구조를 예측할 수 있을까? ____단백질-리간드 결합 __생물물리학적 피처화 ____그리드 피처화 ____원자 피처화 __생물물리학 데이터 사례 연구 ____PDBBind 데이터셋 ____PDBBind 데이터셋 피처화 __결론 6장. 유전학과 딥러닝 __DNA, RNA, 단백질 __실제 세포 내에서 일어나는 일 __전사인자의 결합 ____전사인자의 결합을 예측하는 합성곱 모델 __염색질 접근성 __RNA 간섭 __결론 7장. 현미경을 위한 딥러닝 __현미경에 대한 간략한 소개 ____현대의 광학현미경 __회절 한계 ____전자현미경과 원자현미경 ____초고해상도 현미경 ____딥러닝과 회절 한계 __현미경을 위한 시료 준비 ____시료 염색하기 ____시료 고정 ____시료 절편 가공 ____형광현미경 ____시료 준비 과정의 영향 __딥러닝 활용법 ____세포수 측정 __세포주란 무엇인가? ____세포 구별하기 ____머신러닝과 과학 실험 __결론 8장. 의료 체계를 위한 딥러닝 __컴퓨터 지원 질병 진단 __베이즈 네트워크를 이용한 불확실성 예측 __전자 건강 기록 __ICD-10 코드 __비지도 학습이란 무엇인가? ____거대 전자 건강 기록 데이터베이스의 위험성 __방사선학을 위한 딥러닝 ____X선 촬영과 CT 촬영 ____조직학 ____MRI 촬영 __치료법으로서의 머신러닝 __당뇨망막병증 __결론 ____윤리적으로 고려할 점 ____일자리 문제 ____요약 9장. 생성 모델 __VAE __GAN __생명과학에 생성 모델 응용하기 ____신약 후보 물질 찾기 ____단백질 엔지니어링 ____과학적 발견을 위한 도구 ____생성 모델의 미래 __생성 모델 사용하기 ____생성 모델의 결괏값 분석하기 __결론 10장. 딥러닝 모델의 해석 __예측값 설명하기 __입력값 최적화하기 __불확실성 예측하기 __해석 가능성, 설명 가능성, 실제 결과 __결론 11장. 가상 선별검사 __예측 모델을 위한 데이터셋 준비 __머신러닝 모델 학습하기 __예측을 위한 데이터셋 준비하기 __예측 모델 적용하기 __결론 12장. 딥러닝의 미래와 전망 __질병 진단 __맞춤 의학 __신약 개발 __생물학 연구 __결론

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저자 소개 (5명)

저 : 바라스 람순다르 (Bharath Ramsundar)

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앤드리슨 호로위츠(Andreessen Horowitz)사의 총괄 파트너로 최신 컴퓨터 과학 기술을 생물학과 의료 체계에 적용하는 회사에 대한 투자를 담당한다. 스탠퍼드(Standford) 대학 생명공학과 부교수로 생명정보학에 대한 강의를 진행하며 200편의 논문과 2개의 특허를 출헌했다. 그리고 기업가로서 질병 연구를 위한 분산 컴퓨팅 프로젝트인 Folding@Home를 시작했다. Folding@Home 프로젝트... 앤드리슨 호로위츠(Andreessen Horowitz)사의 총괄 파트너로 최신 컴퓨터 과학 기술을 생물학과 의료 체계에 적용하는 회사에 대한 투자를 담당한다. 스탠퍼드(Standford) 대학 생명공학과 부교수로 생명정보학에 대한 강의를 진행하며 200편의 논문과 2개의 특허를 출헌했다. 그리고 기업가로서 질병 연구를 위한 분산 컴퓨팅 프로젝트인 Folding@Home를 시작했다. Folding@Home 프로젝트는 새로운 질병 치료법을 찾고 기초 과학 발전에 필요한 연산 작업을 다수의 컴퓨터로 분산해 수행한다. 이미 10대에 비디오 게임으로 유명한 너티 독의 첫 번째 직원으로 일했으며 현재는 스탠퍼드 대학의 스타트업 기업인 Globavir Biosciences사의 공동 창립자로 뎅기열과 에볼라에 대한 치료법을 연구 중이다.

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저 : 피터 이스트먼 (Peter Eastman)

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스탠퍼드 대학교의 생명공학 부서에서 생명정보학 소프트웨어를 개발하고 있다. 고성능 분자 역학 시뮬레이션 도구인 OpenMM의 수석 개발자이며 화학, 생물학, 재료과학 분야의 딥러닝 라이브러리인 DeepChem의 핵심 개발자다. 2000년부터 생명정보학 소프트웨어 회사인 실리콘 제네틱스(Silicon Genetics)의 기술 부사장을 역임한 전문 소프트웨어 엔지니어이며, 현재의 관심 분야는 물리학에 딥러닝을 응용하... 스탠퍼드 대학교의 생명공학 부서에서 생명정보학 소프트웨어를 개발하고 있다. 고성능 분자 역학 시뮬레이션 도구인 OpenMM의 수석 개발자이며 화학, 생물학, 재료과학 분야의 딥러닝 라이브러리인 DeepChem의 핵심 개발자다. 2000년부터 생명정보학 소프트웨어 회사인 실리콘 제네틱스(Silicon Genetics)의 기술 부사장을 역임한 전문 소프트웨어 엔지니어이며, 현재의 관심 분야는 물리학에 딥러닝을 응용하는 것이다.

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저 : 패트릭 월터스 (Patrick Walters)

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케임브리지에 있는 릴레이 테라퓨틱스(Relay Therapeutics) 계산 및 정보학 부서(컴퓨터 시뮬레이션과 실험 데이터를 통합하는 새로운 응용 분야에 중점을 두고 약물 시뮬레이션 프로그램을 주도하는 통찰을 제공한다.)의 책임자다. 릴레이 테라퓨틱스에 합류하기 전에는 버텍스 제약(Vertex Pharmaceuticals)에서 20년 동안 모델링 및 정보학의 책임자로 근무했다. 현재 학술지 「Journal of... 케임브리지에 있는 릴레이 테라퓨틱스(Relay Therapeutics) 계산 및 정보학 부서(컴퓨터 시뮬레이션과 실험 데이터를 통합하는 새로운 응용 분야에 중점을 두고 약물 시뮬레이션 프로그램을 주도하는 통찰을 제공한다.)의 책임자다. 릴레이 테라퓨틱스에 합류하기 전에는 버텍스 제약(Vertex Pharmaceuticals)에서 20년 동안 모델링 및 정보학의 책임자로 근무했다. 현재 학술지 「Journal of Medicinal Chemistry」의 편집 자문 위원이며, 이전에는 「Letters in Drug Design & Discovery」와 「Molecular Informatics」에서 자문 위원을 맡았다. 2017년 Gordon Computer Assisted Drug Design 콘퍼런스의 의장이었고, 미국 국립 보건원(NIH)이 진행하는 D3R(Drug Design Data Resource)과 미국 화학회 TDT(Teach-Discover-Treat) 등의 과제에 여러 가지 도움을 주는 등 과학 공동체에서 적극적인 역할을 하고 있다. 캘리포니아 대학교에서 화학 학사 학위를 받았고, 애리조나 대학교에서 입체 분석에서의 인공지능 응용을 연구해 유기화학 박사 학위를 받았다. 박사 학위를 받기 전에는 바리언 인스트루먼츠(Varian Instruments)에서 화학자이자 소프트웨어 개발자로 일했다.

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저 : 비제이 판데 (Vijay Pande)

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앤드리슨 호로위츠(Andreessen Horowitz)의 총괄 파트너로, 생물학, 머신러닝, 인공지능을 생물학과 건강 관리에 적용하는 생물학과 컴퓨터 과학 분야 회사로의 투자 유치를 맡고 있다. 또한 탠퍼드(Stanford)의 생명공학 부교수로, 선구적인 계산 방법과 의학 및 생물학 적용 방법을 자문하고 있으며, 그 결과로 200개가 넘는 간행물과 특허 2개, 새로운 약물 치료법 2개가 나왔다. 질병 연구를 위... 앤드리슨 호로위츠(Andreessen Horowitz)의 총괄 파트너로, 생물학, 머신러닝, 인공지능을 생물학과 건강 관리에 적용하는 생물학과 컴퓨터 과학 분야 회사로의 투자 유치를 맡고 있다. 또한 탠퍼드(Stanford)의 생명공학 부교수로, 선구적인 계산 방법과 의학 및 생물학 적용 방법을 자문하고 있으며, 그 결과로 200개가 넘는 간행물과 특허 2개, 새로운 약물 치료법 2개가 나왔다. 질병 연구를 위해 분산 컴퓨팅 프로젝트인 Folding@Home을 창립해서 컴퓨터 과학 기술(분산 시스템, 머신러닝, 컴퓨터 아키텍처)을 생물학과 의학에 개발하고 적용했다. 그리고 Globavir Biosciences를 공동 창립해 스탠퍼드와 Folding@Home에서의 연구를 발전시켜 뎅기열 및 에볼라 치료법을 발견했다.

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역 : 김태윤

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제약회사 연구소에서 연구원으로 근무하고 있으며, 생물학 실험과 프로그래밍에 관심이 많은 자칭 바이오해커다. 다양한 과정에서 얻은 경험을 공유하는 블로그(https://partrita.github.io)를 운영하고 있다. 『파이썬을 활용한 생명정보학 2/e』(에이콘, 2019)을 번역했으며, 최근에는 신약 개발에서 빅데이터, 머신러닝 등과 같은 다양한 분석 기술을 응용하고자 노력하고 있다. 그리고 언젠가 사이언스 ... 제약회사 연구소에서 연구원으로 근무하고 있으며, 생물학 실험과 프로그래밍에 관심이 많은 자칭 바이오해커다. 다양한 과정에서 얻은 경험을 공유하는 블로그(https://partrita.github.io)를 운영하고 있다. 『파이썬을 활용한 생명정보학 2/e』(에이콘, 2019)을 번역했으며, 최근에는 신약 개발에서 빅데이터, 머신러닝 등과 같은 다양한 분석 기술을 응용하고자 노력하고 있다. 그리고 언젠가 사이언스 판타지 소설을 써보고 싶다는 꿈을 갖고 있다.

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출판사 리뷰

★ 추천의 글 ★ "이 책은 생명과학자 커뮤니티의 발전에 귀중한 도움이 될 것이다." - 프라바트(Prabhat), 로렌스 버클리 국립 연구소 데이터 분석 서비스 팀장 "기초 과학을 이해하고 딥러닝 응용을 시작하기에 좋은 책이다." - C. 타이투스 브라운(C. Titus Brown), 캘리포니아 대학 부교수 ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ■ 분자 데이터에 머신러닝을 적용하는 방법 ■ 유전학/유전체학을 위한 강력한 분석 도구로서의 딥러닝 ■ 딥러닝으로 생물물리학 시스템 이해 ■ DeepChem 라이브러리를 사용한 머신러닝 소개 ■ 딥러닝을 사용한 현미경 이미지 분석 ■ 딥러닝을 사용한 의료 이미지 분석 ■ VAE와 GAN 모델 ■ 머신러닝 모델의 작동 원리 해석 ★ 지은이의 말 ★ 최근 로봇공학의 발전으로 많은 생명과학 실험이 자동화돼 엄청난 양의 데이터를 만들어내고 있다. 약 20년 전에는 한 명의 과학자가 평생 동안 모아야 했을 데이터가 오늘날에는 하루면 쌓인다. 이로 인해 생명과학과 데이터 과학(data science)의 경계가 빠르게 사라지고 있으며, 데이터의 홍수 속에서 빠르게 데이터를 분석하는 능력은 생명과학자의 필수 자질이 되고 있다. 이제 엑셀(Excel)로 실험 데이터를 처리하고 그래프를 그리는 시대는 지났다. 현대의 생명과학자에게는 거대한 실험 데이터 속에 숨겨진 패턴을 찾아내고 새로운 지식을 얻어 과학적 결론을 도출하는 능력이 가장 필요하다. 지난 몇 년간 딥러닝(deep learning)은 데이터의 패턴과 의미를 찾아내는 강력한 도구로 활용돼 왔으며, 주로 이미지 분석, 외국어 번역, 음성 인식과 같은 빅데이터 분석에서 놀라운 성능을 보여줬다. 이 책에서는 딥러닝을 생명과학 분야에 적용하는 방법으로 유전체학, 신약 개발, 질병 진단 등의 다양한 분야에 사용하는 과정을 소개한다. 또한 실무에 바로 사용할 수 있는 예제 코드를 제공해 독자들의 시간을 아껴줄 것이다. ★ 옮긴이의 말 ★ 이 책은 나의 두 번째 번역서다. 번역이 어렵다는 것을 이전 책을 번역하면서 절실히 깨달았지만, 이 책의 제목을 보는 순간 까맣게 잊어버리고 다시 번역 작업을 하게 됐다. 컴퓨터과학과 생명과학의 융합은 오래된 꿈과 같다. 누구나 그 중요성을 알지만, 선뜻 다가가지 못한다. 아마도 각 영역이 방대하고 융합 학문은 추상적이기 때문일 것이다. 따라서 이 책은 나와 비슷한 생각을 하는 사람에게 한 줄기 빛과 같다. 저자들은 우리에게 앞으로 나아가야 할 방향을 알려줄 뿐만 아니라 실무에 적용할 수 있는 예시를 사용해 이해를 돕는다. 비록 딱딱한 내용으로 가득 찬 전문 서적이지만 독자들이 쉽게 이해할 수 있도록 번역 과정에서 나름대로 최선을 다했다. 그럼에도 부족한 부분이 너무나도 많은 것 같다. 이 책에서 잘 이해되지 않는 내용이 있다면 개의치 말고 연락을 주길 바란다. 독자들과의 소통은 언제나 환영이다.

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