组学机器学习

**部分 组学机器学习导论 第1章 组学机器学习概述 1.1 组学概述 1.2 组学机器学习 1.3 本章小结 参考文献 第二部分 组学的表征学习 第2章 组学的表征——度量 2.1 度量学习 2.2 案例一：基于参考单细胞转录组进行细胞类型识别的度量学习 2.3 案例二：整合多个参考单细胞组进行细胞类型识别的度量学习 2.4 案例三：药物基因组的度量学习 2.5 本章小结 参考文献 第3章 组学的表征——嵌入 3.1 嵌入 3.2 案例：CRISPR功能基因组的嵌入学习 3.3 本章小结 参考文献 第4章 组学的表征——多模态整合 4.1 多模态整合 4.2 案例：单细胞RNA-seq和单细胞ATAC-seq多模态整合 4.3 本章小结 参考文献 第三部分 组学的弱监督学习 第5章 组学的不完备监督——半监督学习 5.1 半监督学习 5.2 案例：抗癌药物组合预测的半监督学习 5.3 本章小结 参考文献 第6章 组学的不完备监督——迁移学习 6.1 迁移学习 6.2 案例一：基因编辑系统优化设计的迁移学习 6.3 案例二：药物小分子设计的迁移学习 6.4 本章小结 参考文献 第7章 组学的不完备监督——元学习 7.1 元学习 7.2 案例：抗原-TCR识别的元学习 7.3 本章小结 参考文献 第8章 组学的不完备监督——主动学习 8.1 主动学习 8.2 案例：基于主动学习的化学反应定量建模 8.3 本章小结 参考文献 第四部分 组学的隐私计算 第9章 组学的隐私保护——联邦学习 9.1 联邦学习 9.2 案例一：药物小分子定量构效关系建模的联邦学习