اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جامع طراحی نوین پروتئین با مدل‌های مولد دیفیوژن (Generative Diffusion Models) و کاربردهای آن در زیست‌شناسی محاسباتی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع طراحی نوین پروتئین با مدل‌های مولد دیفیوژن (Generative Diffusion Models) و کاربردهای آن در زیست‌شناسی محاسباتی

موضوع کلی: زیست‌فناوری و علوم محاسباتی

موضوع میانی: طراحی پروتئین و مهندسی مولکولی مبتنی بر هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی زیست‌شناسی ساختاری و اهمیت پروتئین‌ها در حیات
• 2. اصول مهندسی مولکولی و چالش‌های طراحی پروتئین‌های جدید
• 3. آشنایی با مدل‌های مولد در یادگیری عمیق
• 4. مبانی نظری مدل‌های انتشار یا دیفیوژن در تولید داده
• 5. معماری شبکه‌های عصبی برای یادگیری توزیع ساختارهای پروتئینی
• 6. نمایش ریاضی مولکول‌ها و بردارهای ویژگی در فضای پنهان
• 7. پیش‌پردازش داده‌های ساختاری از بانک داده‌های پروتئینی PDB
• 8. فرآیند انتشار رو به جلو و اضافه کردن نویز به ساختار پروتئین
• 9. فرآیند انتشار معکوس و بازسازی ساختار پروتئین از نویز
• 10. بهینه‌سازی توابع هدف در مدل‌های دیفیوژن مولکولی
• 11. طراحی پروتئین‌های de novo با استفاده از مدل‌های مولد
• 12. تلفیق محدودیت‌های هندسی در طراحی ساختارهای پروتئینی
• 13. تکنیک‌های شرطی‌سازی مدل‌های دیفیوژن برای کاربردهای خاص
• 14. پیش‌بینی ساختار سه بعدی پروتئین‌های طراحی شده با AlphaFold
• 15. اعتبارسنجی محاسباتی پایداری پروتئین‌های طراحی شده
• 16. تحلیل انرژی آزاد و دینامیک مولکولی در ارزیابی طراحی‌ها
• 17. تطبیق توالی آمینواسیدی با ساختار طراحی شده
• 18. روش‌های پیشرفته توالی‌یابی و طراحی بر پایه توالی
• 19. کاربرد مدل‌های دیفیوژن در طراحی سایت‌های فعال آنزیمی
• 20. طراحی پروتئین‌های متصل‌شونده به لیگاند با هوش مصنوعی
• 21. شبیه‌سازی تعاملات پروتئین-پروتئین در محیط محاسباتی
• 22. بهینه‌سازی طراحی برای افزایش حلالیت و پایداری حرارتی
• 23. استفاده از مدل‌های زبانی پروتئینی در کنار مدل‌های دیفیوژن
• 24. ارزیابی تنوع و خلاقیت ساختاری در مدل‌های مولد
• 25. یکپارچه‌سازی ابزارهای طراحی در خط لوله محاسباتی
• 26. اخلاق در زیست‌فناوری و استانداردهای پژوهشی در مهندسی پروتئین
• 27. ملاحظات ایمنی و زیستی در سنتز پروتئین‌های مهندسی‌شده
• 28. مدیریت کلان‌داده‌های زیستی در محیط‌های محاسباتی کشور
• 29. پیاده‌سازی مدل‌های دیفیوژن با استفاده از کتابخانه‌های PyTorch
• 30. تنظیم دقیق مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای پروژه‌های تخصصی
• 31. بررسی مطالعات موردی در طراحی پروتئین‌های درمانی
• 32. چالش‌های مقیاس‌پذیری در محاسبات ابری برای طراحی مولکولی
• 33. آینده‌نگری در زیست‌شناسی محاسباتی و هوش مصنوعی
• 34. روش‌های نوین در پیش‌بینی تعاملات دارو-پروتئین
• 35. طراحی نانو‌ساختارهای پروتئینی خودآرا
• 36. کاربردهای صنعتی آنزیم‌های طراحی‌شده در صنایع شیمیایی و دارویی
• 37. تکنیک‌های کاهش نویز در تولید ساختارهای با رزولوشن بالا
• 38. ارزیابی آماری دقت مدل‌های مولد در پیش‌بینی ساختار
• 39. استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک در کنار مدل‌های دیفیوژن
• 40. توسعه محیط‌های نرم‌افزاری برای مدل‌سازی مولکولی
• 41. اصول مستندسازی و گزارش‌دهی علمی در پروژه‌های محاسباتی
• 42. بهره‌گیری از پردازنده‌های گرافیکی در تسریع فرآیند طراحی
• 43. روش‌های یادگیری تقویتی برای بهبود طراحی پروتئین
• 44. مطالعه موردی طراحی پروتئین‌های مقاوم به شرایط محیطی
• 45. تحلیل خطاهای رایج در مدل‌های انتشار پروتئینی
• 46. تکنیک‌های نمونه‌برداری در فضای ساختارهای پروتئینی
• 47. اصول کار با خوشه‌های محاسباتی برای شبیه‌سازی‌های سنگین
• 48. ارتباط میان ساختار دوم و سوم در طراحی‌های مولد
• 49. بهینه‌سازی مصرف منابع در آموزش مدل‌های بزرگ زیستی
• 50. پروژه نهایی: طراحی یک پروتئین کاربردی با استفاده از مدل دیفیوژن