1.5　本书的内容安排

本书致力于阐述生物医药大数据的高效处理和智能分析两方面的问题。其中，高效处理对应本书第二篇的内容，主要涉及生物医药大数据算法的大规模并行优化；智能分析对应本书第三篇的内容，主要涉及基于机器学习（特别是深度学习）对生物医药大数据进行分析。

在第二篇中，第2章首先介绍并行计算的基础知识，然后第3、4、5章分别介绍作者团队在海量基因表达谱分析、功能性前噬菌体预测、高通量药物虚拟筛选3个方面的工作。这些工作涉及人类基因组、微生物基因组和药物筛选领域，对一些重要算法进行了大规模并行优化。

在第三篇中，第6章首先介绍机器学习（特别是深度学习）的基础知识，及其在生物医药方面的应用，然后第7、8、9章分别介绍作者团队在肿瘤基因表达谱分类、RNA编辑位点识别、增强子识别3个方面的研究。其中，第7章主要介绍用传统机器学习方法来解决癌症诊疗方面的问题，第8、9章则主要介绍用深度学习方法来解决基因分析问题。

本书中生物医药大数据的智能分析指应用于生物医药大数据的人工智能方法，包括传统机器学习及近年来大放异彩的深度学习等技术。