, ,

کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در طراحی دارو

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در طراحی دارو

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی برنامه نویسی برای محاسبات علمی
  • 2. آشنایی با زبان برنامه نویسی پایتون
  • 3. نصب و پیکربندی محیط توسعه
  • 4. متغیرها، انواع داده، و عملگرها در پایتون
  • 5. ساختارهای کنترلی: حلقه ها و شرط ها
  • 6. توابع و ماژول ها در پایتون
  • 7. مقدمه ای بر ساختمان داده ها: لیست ها، دیکشنری ها، مجموعه ها
  • 8. آشنایی با کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
  • 9. آرایه های NumPy: ایجاد، اندیس گذاری، و برش
  • 10. عملیات ریاضی بر روی آرایه ها
  • 11. جبر خطی با NumPy
  • 12. آشنایی با کتابخانه SciPy برای محاسبات علمی پیشرفته
  • 13. بهینه سازی با SciPy
  • 14. برازش منحنی و رگرسیون
  • 15. آمار و احتمال با SciPy
  • 16. حل معادلات دیفرانسیل
  • 17. توابع ویژه
  • 18. مقدمه ای بر طراحی دارو
  • 19. مفاهیم پایه داروشناسی
  • 20. ساختار پروتئین و اسیدهای نوکلئیک
  • 21. برهمکنش لیگاند-پروتئین
  • 22. روش های تجربی در کشف دارو
  • 23. مقدمه ای بر محاسبات سطح بالا
  • 24. معماری کامپیوتر برای محاسبات علمی
  • 25. موازی سازی و همزمانی
  • 26. آشنایی با کلاسترها و ابررایانه ها
  • 27. مدل های برنامه نویسی موازی: MPI و OpenMP
  • 28. بهینه سازی کد برای HPC
  • 29. Profiling و Benchmarking
  • 30. معرفی سیستم عامل لینوکس
  • 31. دستورات اصلی لینوکس برای مدیریت فایل و سیستم
  • 32. اسکریپت نویسی Bash
  • 33. استفاده از SSH و SCP
  • 34. نصب نرم افزارهای مورد نیاز در لینوکس
  • 35. آشنایی با سیستم مدیریت بسته ها
  • 36. مقدمه ای بر داکر (Docker)
  • 37. کانتینرسازی و مزایای آن
  • 38. ایجاد و مدیریت Docker image ها
  • 39. Docker Compose
  • 40. استفاده از Docker برای HPC
  • 41. روش های محاسباتی در طراحی دارو
  • 42. غربالگری مجازی
  • 43. دکینگ مولکولی (Molecular Docking)
  • 44. شبیه سازی دینامیک مولکولی (Molecular Dynamics Simulation)
  • 45. محاسبه انرژی اتصال
  • 46. مدل سازی همولوژی
  • 47. روش های کوانتومی در شیمی
  • 48. انجام غربالگری مجازی با Autodock Vina
  • 49. آماده سازی فایل های ورودی
  • 50. اجرای داکینگ و تحلیل نتایج
  • 51. بررسی ساختارهای داک شده
  • 52. بهینه سازی ساختارهای داک شده
  • 53. شبیه سازی دینامیک مولکولی با GROMACS
  • 54. آماده سازی فایل های ورودی GROMACS
  • 55. تعریف توپولوژی و پارامترها
  • 56. اجرای شبیه سازی و تحلیل مسیر
  • 57. محاسبه خواص ترمودینامیکی
  • 58. آنالیز RMSD و RMSF
  • 59. تحلیل انرژی
  • 60. معرفی نرم افزارهای طراحی دارو
  • 61. Schrödinger Suite
  • 62. MOE (Molecular Operating Environment)
  • 63. CCDC
  • 64. Open Source Alternatives
  • 65. Data Analysis and Visualization
  • 66. Matplotlib
  • 67. Seaborn
  • 68. PyMOL
  • 69. R for Statistical Analysis
  • 70. Machine Learning in Drug Discovery
  • 71. Introduction to Machine Learning
  • 72. Supervised Learning
  • 73. Unsupervised Learning
  • 74. Feature Selection and Engineering
  • 75. Model Validation and Evaluation
  • 76. Machine Learning with scikit-learn
  • 77. Deep Learning for Drug Discovery
  • 78. Introduction to Neural Networks
  • 79. Convolutional Neural Networks (CNNs)
  • 80. Recurrent Neural Networks (RNNs)
  • 81. Graph Neural Networks (GNNs)
  • 82. Deep Learning Frameworks: TensorFlow and PyTorch
  • 83. Applications of Machine Learning in Drug Discovery
  • 84. Drug Target Identification
  • 85. Lead Optimization
  • 86. Predicting Drug-Target Interactions
  • 87. Virtual Screening with Machine Learning
  • 88. ADMET Prediction
  • 89. Data Mining and Knowledge Discovery
  • 90. Databases for Drug Discovery
  • 91. Extracting and Analyzing Data
  • 92. Building Knowledge Graphs
  • 93. Integrating Data Sources
  • 94. Cloud Computing for Drug Discovery
  • 95. Introduction to Cloud Computing
  • 96. Amazon Web Services (AWS)
  • 97. Google Cloud Platform (GCP)
  • 98. Azure
  • 99. Using Cloud Resources for HPC
  • 100. Cost Optimization

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در طراحی دارو”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا