فلش‌کارت‌های آموزشی طراحی و شبیه‌سازی شبکه‌های بیولوژیکی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و شبیه‌سازی شبکه‌های بیولوژیکی

موضوع کلی: بیولوژی محاسباتی

موضوع میانی: مدل‌سازی شبکه‌های بیولوژیکی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه به مفهوم شبکه‌های بیولوژیکی
• 2. اهمیت و کاربردهای شبیه‌سازی شبکه‌های بیولوژیکی
• 3. مقدمه به نظریه گراف‌ها در بیولوژی
• 4. نمایان‌سازی شبکه‌ها به عنوان گره‌ها و لبه‌ها
• 5. انواع شبکه‌های بیولوژیکی: تعاملات پروتئینی، شبکه‌های ژن-ریگولی، شبکه‌های سیگنالینگ
• 6. جمع‌آوری داده‌های شبکه از پایگاه‌های عمومی (STRING, BioGRID)
• 7. پیش‌پردازش داده‌ها: پاک‌سازی، نرمال‌سازی و ترکیب شبکه‌ها
• 8. مدل‌سازی با روش‌های اعصاره (ODE)
• 9. مفهوم متغیرهای حالت و زمان در مدل‌های دینامیکی
• 10. ساخت مدل ODE برای یک شبکه ساده (مثلاً شبکهٔ سیکل سلول)
• 11. حل‌های عددی برای معادلات دیفرانسی: Euler, Runge‑Kutta
• 12. اعتبارسنجی مدل ODE با داده‌های تجربی
• 13. تغییر به مدل‌های بولین (Boolean Networks)
• 14. تعریف لوجیک در شبکه‌های بولین و شبیه‌سازی آن‌ها
• 15. شبکهٔ Boolean برای تنظیم ژن در باکتری
• 16. مدل‌های استوکاستیک: الگوریتم Gillespie
• 17. اجرای الگوریتم Gillespie در پایتون یا MATLAB
• 18. مقایسه بین مدل‌های اعصاره، بولین و استوکاستیک
• 19. تحلیل حساسیت پارامتری در مدل‌های شبیه‌سازی
• 20. بهینه‌سازی پارامترها با روش‌های بهینه‌سازی (GA, PSO)
• 21. استفاده از ابزارهای گرافیکی برای ساخت مدل (CellDesigner, BioNetGen)
• 22. تست و اعتبارسنجی مدل با داده‌های آزمایشی
• 23. مطالعه موردی: شبکهٔ سیگنالینگ MAPK
• 24. مطالعه موردی: شبکهٔ نظارتی ژن در سرطان
• 25. بررسی رفتارهای بازخورد مثبت و منفی در شبکه‌های بیولوژیکی
• 26. مدل‌سازی زمان‌بندی (temporal dynamics) و رفتارهای اُسکولی
• 27. استفاده از شبکه‌های Petri برای نمایش جریان‌های بیولوژیکی
• 28. مدل‌سازی شبکه‌های چند لایه (Multilayer Networks) و ترکیب داده‌های مختلف
• 29. مدل‌سازی شبکه‌های فضایی (Spatial Networks) با توزیع در سلول
• 30. پیاده‌سازی شبک‌های بزرگ با کتابخانه‌های پایتون (NetworkX, BioPython, PySB)
• 31. بهینه‌سازی سرعت شبیه‌سازی با Cython یا CUDA
• 32. ارزیابی کیفیت مدل با معیارهای مختلف (خطای مطلق، AIC, BIC)
• 33. مقایسه نتایج شبکهٔ شبیه‌سازی با داده‌های بالینی یا آزمایشگاهی
• 34. استفاده از روش‌های یادگیری ماشین برای استنتاج ساختار شبکه
• 35. آموزش شبکه‌های عصبی (Neural Networks) برای پیش‌بینی تعاملات بیولوژیکی
• 36. به‌کارگیری Graph Neural Networks در شبک‌های بیولوژیکی
• 37. شبک‌های تکاملی (Evolutionary Networks) و دینامیک در طول زمان
• 38. مدل‌سازی چندسکولی (Multiscale Modeling) از مولکول تا سلول
• 39. ترکیب مدل‌های ODE با Monte Carlo برای تحلیل عدم‌اطمینان
• 40. بررسی اثر تغییرات محیطی (Noise) بر رفتار شبکه
• 41. شبک‌های ترکیبی (Hybrid Models) ترکیبی از مدل‌های مختلف
• 42. استفاده از استانداردهای تبادل داده (SBML, CellML)
• 43. شبک‌های بزرگ (Large‑scale Networks) و تکنیک‌های توزیع
• 44. بهینه‌سازی حافظه و زمان اجرا برای شبک‌های بسیار بزرگ
• 45. ترکیب داده‌های تکاملی (Integrating omics data) در شبک‌های بیولوژیکی
• 46. تحلیل نقش‌های کلیدی در شبکه‌ها
• 47. شبک‌های پاسخ به داروها (Drug response networks) و شبک‌های بیماری (Disease networks)
• 48. شبک‌های پیش‌بینی بیماری با داده‌های سرلاسری (Genomic, proteomic)
• 49. روش‌های اعتبارسنجی و اعتبارسنجی ترکیبی (Cross‑validation) برای مدل‌های بزرگ
• 50. به‌روزرسانی مستمر مدل‌ها با داده‌های جدید (Online learning)
• 51. چشم‌اندازهای آینده: AI در شبک‌های بیولوژیکی، شبک‌های خودیست و شبک‌های عصبی‌محور
• 52. به‌کارگیری ابزارهای آنلاین برای شبک‌سازی و اشتراک‌گذاری مدل‌ها (COMBINE, SBML)
• 53. استفاده از پایگاه‌های داده‌های زمان‑سری (Time‑series databases) برای تحلیل دینامیک شبکه
• 54. روش‌های کاهش ریسک (Risk mitigation) در شبک‌های شبیه‌سازی بالینی
• 55. شبک‌های تطبیقی (Adaptive networks) در پاسخ به تغییرات محیطی
• 56. بهینه‌سازی توابع هدف (Objective functions) برای بهینه‌سازی بیولوژیکی (مثلاً بهینه‌سازی رشد یا کارایی)