前言
近年來，生命科學和數(shù)據(jù)科學已經(jīng)融合。機器人和自動化技術(shù)的進步使化學家和生物學家能夠生成大量的數(shù)據(jù)。今天的科學家在一天內(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)的能力也帶來了許多新的科學挑戰(zhàn)。我們不再處于一個數(shù)據(jù)可以通過加載到電子表格并通過制作幾個圖表來處理的時代。為了從這些數(shù)據(jù)中集中提取科學知識，我們必須能夠識別和提取其中隱含的不明顯的關(guān)系。
在過去幾年中出現(xiàn)的深度學習技術(shù)是識別數(shù)據(jù)模式和關(guān)系的一種強大工具。深度學習是一類算法，它徹底改變了解決諸如圖像分析、語言翻譯和語音識別等問題的方法。深度學習算法擅長于識別和利用大型數(shù)據(jù)集中的模式。基于這些原因，深度學習在生命科學中有著廣泛的應(yīng)用。本書概述了深度學習在生命科學許多領(lǐng)域的應(yīng)用，包括在遺傳學、藥物發(fā)現(xiàn)以及醫(yī)學診斷中的應(yīng)用。我們描述的許多示例都附有代碼，這些代碼提供了對方法的實際介紹，并為讀者提供了未來研究和探索的起點。
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、鏈接、電子郵件地址、文件名和文件擴展名。
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、數(shù)據(jù)類型、環(huán)境變量、語句和關(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替換的文本。
使用書中的代碼
本書補充材料（代碼示例、練習等）可從https://github.com/deepchem/DeepLearningLifeSciences 下載。
本書可幫你完成你的工作。一般來說，你可以在你的程序和文檔中使用本書提供的示例代碼。不需要聯(lián)系我們獲得許可，除非你正在編制該代碼的重要部分。例如，使用本書中的幾個代碼塊編寫程序不需要獲得許可，銷售或發(fā)行O’Reilly 圖書中的示例光盤則需要獲得許可，通過引用本書和書中的示例代碼來回答問題不需要許可，將本書中的大量示例代碼用到你的產(chǎn)品文檔中則需要獲得許可。
我們提倡但不強制要求歸屬權(quán)聲明。引用信息通常包括題目、作者、出版商和ISBN。例如：“Deep Learning for the Life Sciences by Bharath Ramsundar,Peter Eastman, Patrick Walters,and Vijay Pande (O’Reilly).Copyright：2019Bharath Ramsndar，Karl Leswing，Peter Eastman ，and Vijay Pande，978-1-492-03983-9”。
如果你覺得在使用本書的代碼示例過程中超出了合理的使用范圍或上述許可范圍，請通過permissions@oreilly.com 與我們聯(lián)系。
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致謝
我們要感謝O’Reilly 的編輯Nicole Tache，以及技術(shù)審稿人和測試版審稿人對本書的寶貴貢獻。此外，我們還要感謝Karl Leswing 和Zhenqin (Michael)Wu 對書中代碼的貢獻，以及Johnny Israeli 對基因組學一章的寶貴建議。
Bharath 感謝其家人在他許多個漫長的周末和夜晚編寫本書時給予的支持和鼓勵。
Peter 要感謝妻子始終如一的支持以及許多同事的幫助，他從他們那里學到了很多關(guān)于機器學習的知識。
Pat 要感謝妻子Andrea，以及女兒Alee 和Maddy，感謝她們的愛和支持。他還想感謝過去和現(xiàn)在在Vertex Pharmaceuticals 和Relay Therapeutics 公司的同事們，他從他們那里學到了很多。
最后，我們要感謝Deepchem 開放源碼社區(qū)在整個項目中給予的鼓勵和支持。