Machine Learning in Protein Science : Efficient Prediction of Protein Structures and Properties (1. Auflage. 2025. 240 S. 30 SW-Abb., 50 Farbabb. 244 mm)

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Machine Learning in Protein Science : Efficient Prediction of Protein Structures and Properties (1. Auflage. 2025. 240 S. 30 SW-Abb., 50 Farbabb. 244 mm)

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  • 製本 Hardcover:ハードカバー版/ページ数 320 p.
  • 言語 ENG
  • 商品コード 9783527352159

Full Description

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.

Contents

Introduction

Fundamentals of Theoretical Calculations on Protein Systems

Protein Structure Prediction by Artificial Intelligence

Methods and Tools for Predicting Protein Folding from Free Energy Change upon Mutation

Deep Neural Network-assisted Full-System Quantum Mechanical (FQM) Calculations of Proteins

Transfer Learning-assisted Full-System Quantum Mechanical (FQM) Calculations of Proteins

Protein Interaction Prediction with Artificial Intelligence

Protein Function Annotation with Machine Learning

Machine Learning-driven ab initio Protein Design

Large Language Models of Protein Systems

Outlook

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