Deep Learning for the Life Sciences

Author

DeepChem Team

Published

March 1, 2026

소개

“생명과학을 위한 딥러닝 (Deep Learning for the Life Sciences)” Quarto Book 프로젝트에 오신 것을 환영합니다.

이 책은 신약 개발부터 유전체학, 의료 영상 분석까지, 생명과학 현장의 핵심적인 문제들을 딥러닝으로 어떻게 해결할 수 있는지 실전 예제를 통해 친절하게 안내합니다.

이 책은 생명과학 딥러닝의 전 과정을 체계적인 논리적 모듈로 나누어 다룹니다:

Chapter 3: DeepChem과 머신러닝: DeepChem 라이브러리의 기초와 머신러닝 기본기를 다집니다.
Chapter 4: 분자를 위한 딥러닝: 그래프 합성곱 신경망(GCN)을 활용해 분자의 용해도를 직접 예측해 봅니다.
Chapter 5: 딥러닝 속 생물물리학: 단백질과 리간드의 결합 원리를 이해하고 구조를 시각화하는 방법을 배웁니다.
Chapter 6: 유전체학: RNA 간섭(RNAi) 서열 분석과 전사 인자 결합 예측 등 유전체 데이터를 다룹니다.
Chapter 7: 현미경 영상을 위한 딥러닝: 세포 계수와 세분화(Segmentation)를 자동화하는 이미지 처리 기법을 소개합니다.
Chapter 8: 당뇨병성 망막병증 탐지: 실제 의료 현장에서 쓰이는 임상 영상 분석 과정을 경험합니다.
Chapter 9: 생성 모델: 변분 오토인코더(VAE)를 이용해 새로운 데이터를 생성하는 원리를 학습합니다.
Chapter 10: 모델 최적화 및 불확실성: 모델의 성능을 끌어올리는 훈련 기법과 예측 결과의 신뢰도를 측정하는 법을 다룹니다.
Chapter 11: 특화된 예측 모델: ERK2 단백질 결합 사례 연구를 통해 실무 역량을 강화합니다.

이 책은 Quarto와 Pixi 환경에서 제작되었습니다. 저장소를 클론한 뒤 다음 명령어를 입력하면 직접 코드를 실행하고 결과를 확인할 수 있습니다.

pixi run quarto render

이 예제들은 DeepChem에서 제공하는 공식 예제를 바탕으로 실무에 맞춰 수정·보완되었습니다.