دوره پیش‌بینی ساختار پروتئین‌ها با استفاده از یادگیری عمیق: رویکردهای نوین در مهندسی زیستی و داروسازی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی ساختار پروتئین‌ها با استفاده از یادگیری عمیق: رویکردهای نوین در مهندسی زیستی و داروسازی

موضوع کلی: زیست‌فناوری و علوم محاسباتی

موضوع میانی: هوش مصنوعی در زیست‌شناسی ساختاری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی زیست‌شناسی مولکولی و ساختار پروتئین‌ها
• 2. اصول اساسی در تاخوردگی پروتئین و ترمودینامیک ساختاری
• 3. چالش‌های پیش‌بینی ساختار سوم پروتئین در زیست‌شناسی محاسباتی
• 4. آشنایی با پایگاه‌های داده پروتئینی و استانداردهای PDB
• 5. پیش‌پردازش داده‌های توالی آمینواسیدی برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 6. ترازبندی توالی‌ها و استخراج ویژگی‌های تکاملی
• 7. معرفی یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های زیستی
• 8. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در شناسایی الگوهای ساختاری
• 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی و مدل‌سازی وابستگی‌های طولانی در توالی‌ها
• 10. مکانیسم توجه و ترنسفورمرها در پیش‌بینی ساختار پروتئین
• 11. استفاده از پروفایل‌های تکاملی و ماتریس‌های جایگزینی
• 12. مدل‌سازی همولوژی و روش‌های مبتنی بر الگو
• 13. پیش‌بینی فواصل بین‌باقی‌مانده‌ای با استفاده از یادگیری عمیق
• 14. تخمین زوایای پیوند و هندسه ستون فقرات پروتئین
• 15. معماری آلفا فولد و تحول در پیش‌بینی ساختار
• 16. تحلیل نقشه تماس و کاربرد آن در تعیین ساختار سه بعدی
• 17. یکپارچه‌سازی اطلاعات فیزیکوشیمیایی در مدل‌های یادگیری عمیق
• 18. بهینه‌سازی توابع هدف در آموزش مدل‌های پیش‌بینی ساختار
• 19. ارزیابی دقت مدل‌های پیش‌بینی با معیارهای RMSD و GDT
• 20. کاربرد پیش‌بینی ساختار در شناسایی جایگاه‌های فعال آنزیم‌ها
• 21. نقش هوش مصنوعی در طراحی داروهای هدفمند
• 22. غربالگری مجازی لیگاندها با بهره‌گیری از ساختارهای پیش‌بینی شده
• 23. پیش‌بینی تعاملات پروتئین-لیگاند با شبکه‌های عصبی گراف
• 24. مدل‌سازی دینامیک مولکولی و ترکیب آن با یادگیری عمیق
• 25. بررسی پایداری پروتئین‌ها پس از جهش‌های ژنتیکی
• 26. پیش‌بینی ساختار کواترنری و مجتمع‌های پروتئینی
• 27. تحلیل برهم‌کنش‌های پروتئین-پروتئین در شبکه‌های زیستی
• 28. کاربرد پیش‌بینی ساختار در مهندسی پروتئین و طراحی آنزیم‌های صنعتی
• 29. مدیریت عدم قطعیت در مدل‌های یادگیری عمیق زیستی
• 30. چالش‌های محاسباتی در شبیه‌سازی پروتئین‌های غشایی
• 31. اخلاق در پژوهش‌های زیست‌فناوری و حریم خصوصی داده‌های ژنتیکی
• 32. آینده‌نگاری فناوری‌های هوش مصنوعی در داروسازی بومی
• 33. روش‌های بهبود کارایی محاسباتی در مدل‌سازی‌های سنگین
• 34. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از کتابخانه‌های PyTorch و TensorFlow
• 35. تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی در علوم زیستی
• 36. راهکارهای پیشرفته برای مقابله با بیش‌برازش در داده‌های پروتئینی
• 37. استفاده از یادگیری نیمه‌نظارتی در شرایط کمبود داده‌های آزمایشگاهی
• 38. طراحی پروتئین‌های نوترکیب با استفاده از مدل‌های مولد
• 39. نقش زیرساخت‌های محاسباتی ملی در توسعه زیست‌فناوری
• 40. ارائه گزارش‌های علمی و مستندسازی نتایج محاسباتی