دوره تحلیل هوشمند توالی‌های زیستی با یادگیری ماشین: کاربردها در پزشکی و داروسازی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل هوشمند توالی‌های زیستی با یادگیری ماشین: کاربردها در پزشکی و داروسازی

موضوع کلی: علوم زیستی و مهندسی داده

موضوع میانی: بیوانفورماتیک و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی بیوانفورماتیک و اهمیت تحلیل توالی‌های زیستی
• 2. ساختار مولکولی اسیدهای نوکلئیک و پروتئین‌ها
• 3. آشنایی با پایگاه‌های داده‌های زیستی ملی و بین‌المللی
• 4. مفاهیم پایه در یادگیری ماشین و کاربرد آن در علوم زیستی
• 5. پیش‌پردازش داده‌های توالی و نرمال‌سازی در بیوانفورماتیک
• 6. الگوریتم‌های هم‌ترازی توالی‌های DNA و پروتئین
• 7. روش‌های برنامه‌نویسی پویا در جستجوی تشابه توالی‌ها
• 8. تئوری احتمالات و مدل‌های مارکوف پنهان در تحلیل توالی
• 9. تشخیص نواحی رمزگذار ژن با استفاده از مدل‌های آماری
• 10. ساختار و عملکرد مدل‌های یادگیری نظارت‌شده در طبقه‌بندی توالی‌ها
• 11. استخراج ویژگی‌های بیوشیمیایی از توالی‌های اسید آمینه
• 12. روش‌های یادگیری ماشین در پیش‌بینی ساختار دوم پروتئین‌ها
• 13. کاربرد ماشین بردار پشتیبان در شناسایی موتیف‌های زیستی
• 14. شبکه‌های عصبی مصنوعی و یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های زیستی
• 15. پیش‌بینی محل استقرار پروتئین‌ها در سلول با یادگیری ماشین
• 16. آنالیز داده‌های بیان ژن با استفاده از الگوریتم‌های خوشه‌بندی
• 17. کاهش ابعاد و بصری‌سازی داده‌های پیچیده زیستی
• 18. تشخیص جهش‌های ژنتیکی مرتبط با بیماری‌ها به کمک مدل‌های محاسباتی
• 19. مدل‌سازی تعاملات پروتئین-پروتئین با رویکردهای یادگیری ماشین
• 20. طراحی منطقی دارو و غربالگری مجازی بر پایه ساختار مولکولی
• 21. پیش‌بینی میل ترکیبی اتصال دارو به گیرنده‌های زیستی
• 22. کاربرد جنگل‌های تصادفی در تحلیل داده‌های فارماکوژنومیک
• 23. شبیه‌سازی دینامیک مولکولی و تحلیل داده‌های حاصل از آن
• 24. روش‌های یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی ترکیبات دارویی
• 25. ارزیابی دقت مدل‌های پیش‌بینی در مطالعات بالینی
• 26. اخلاق در پژوهش‌های زیستی و حریم خصوصی داده‌های ژنتیکی
• 27. استانداردهای ملی و بین‌المللی در مدیریت داده‌های پزشکی
• 28. تلفیق داده‌های چندگانه برای تشخیص هوشمند بیماری‌ها
• 29. چالش‌های محاسباتی در تحلیل داده‌های توالی‌یابی نسل جدید
• 30. آینده‌پژوهی در پزشکی شخصی‌سازی‌شده مبتنی بر یادگیری ماشین
• 31. پروژه نهایی: پیاده‌سازی یک مدل پیش‌بینی‌کننده عملکرد دارویی