دوره یادگیری ماشین برای تحلیل ژنومیک و پروتئومیک همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب یادگیری ماشین برای تحلیل ژنومیک و پروتئومیک

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: علم داده (Data Science)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر دوره و نقشه راه
• 2. آشنایی با مبانی ژنومیک: DNA، ژن و ژنوم
• 3. آشنایی با مبانی پروتئومیک: پروتئین، ساختار و عملکرد
• 4. مروری بر دگم مرکزی زیست‌شناسی مولکولی
• 5. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و انواع آن
• 6. راه‌اندازی محیط برنامه‌نویسی پایتون برای علم داده
• 7. مبانی پایتون: متغیرها، حلقه‌ها و توابع
• 8. کار با آرایه‌های عددی با کتابخانه NumPy
• 9. تحلیل و دستکاری داده‌ها با کتابخانه Pandas
• 10. مصورسازی داده‌های بیولوژیکی با Matplotlib و Seaborn
• 11. آشنایی با فرمت‌های رایج داده‌های بیولوژیکی (FASTA, VCF, PDB)
• 12. خواندن و پردازش فایل‌های داده‌های ژنومی
• 13. خواندن و پردازش فایل‌های داده‌های پروتئومی
• 14. اهمیت پیش‌پردازش داده‌ها در بیوانفورماتیک
• 15. کنترل کیفیت (QC) داده‌های توالی‌یابی نسل جدید (NGS)
• 16. پاک‌سازی و مدیریت داده‌های از دست رفته (Missing Values)
• 17. نرمال‌سازی داده‌های بیان ژن (Expression Data)
• 18. نرمال‌سازی داده‌های طیف‌سنجی جرمی (Mass Spectrometry)
• 19. مقیاس‌بندی ویژگی‌ها: استانداردسازی و نرمال‌سازی
• 20. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 21. استخراج ویژگی از توالی‌های DNA و RNA: شمارش k-mer
• 22. استخراج ویژگی از توالی‌های پروتئینی: خواص فیزیکوشیمیایی
• 23. کدگذاری One-Hot برای توالی‌های نوکلئوتیدی
• 24. کدگذاری اسیدهای آمینه برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 25. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد
• 26. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) برای مصورسازی
• 27. کاربردهای PCA در تحلیل داده‌های بیان ژن
• 28. تکنیک‌های t-SNE و UMAP برای کاهش ابعاد غیرخطی
• 29. مقدمه‌ای بر روش‌های انتخاب ویژگی (Feature Selection)
• 30. روش‌های فیلتر (Filter Methods) برای انتخاب ویژگی
• 31. روش‌های پوششی و تعبیه‌شده (Wrapper & Embedded Methods)
• 32. مقدمه‌ای بر یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)
• 33. رگرسیون خطی برای پیش‌بینی متغیرهای پیوسته بیولوژیکی
• 34. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی دودویی (مانند تشخیص بیماری)
• 35. ماتریس درهم‌ریختگی و معیارهای ارزیابی: دقت، صحت و بازیابی
• 36. منحنی ROC و سطح زیر منحنی (AUC)
• 37. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای طبقه‌بندی نمونه‌های بیولوژیکی
• 38. کاربرد ترفند کرنل (Kernel Trick) در SVM
• 39. درخت‌های تصمیم و مدل‌های قابل تفسیر
• 40. مقدمه‌ای بر روش‌های گروهی (Ensemble Methods)
• 41. Bagging و جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
• 42. استفاده از جنگل تصادفی برای تعیین اهمیت ژن‌ها
• 43. Boosting و الگوریتم‌های تقویت گرادیان (XGBoost)
• 44. الگوریتم K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN)
• 45. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) برای ارزیابی قوی مدل
• 46. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning): جستجوی شبکه‌ای و تصادفی
• 47. مدیریت عدم توازن کلاس‌ها در داده‌های بیولوژیکی
• 48. منظم‌سازی (Regularization): Ridge (L2) و Lasso (L1)
• 49. مطالعه موردی: پیش‌بینی عملکرد ژن از روی توالی
• 50. مطالعه موردی: طبقه‌بندی زیرگروه‌های سرطان بر اساس داده‌های بیان ژن
• 51. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
• 52. خوشه‌بندی K-Means برای گروه‌بندی ژن‌ها یا نمونه‌ها
• 53. تعیین تعداد بهینه خوشه‌ها (روش Elbow و امتیاز Silhouette)
• 54. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Clustering)
• 55. تحلیل و تفسیر دندروگرام‌ها
• 56. الگوریتم خوشه‌بندی DBSCAN
• 57. کاربرد خوشه‌بندی در داده‌های Single-Cell RNA-seq
• 58. تحلیل مؤلفه‌های مستقل (ICA)
• 59. فاکتورگیری ماتریس غیرمنفی (NMF)
• 60. مطالعه موردی: دسته‌بندی بیماران بر اساس پروفایل مولکولی
• 61. مطالعه موردی: شناسایی ماژول‌های ژنی هم‌بیان (Co-expressed)
• 62. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 63. پرسپترون و شبکه‌های عصبی چندلایه (MLP)
• 64. توابع فعال‌سازی (Activation Functions)
• 65. الگوریتم پس‌انتشار (Backpropagation) و گرادیان کاهشی
• 66. پیاده‌سازی یک شبکه عصبی ساده با TensorFlow و Keras
• 67. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 68. کاربرد CNN در پیش‌بینی جایگاه‌های اتصال فاکتورهای رونویسی
• 69. مصورسازی فیلترهای CNN برای درک موتیف‌های توالی
• 70. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 71. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM) و واحدهای بازگشتی دردار (GRU)
• 72. کاربرد RNN برای پیش‌بینی ساختار ثانویه پروتئین‌ها
• 73. مقدمه‌ای بر خودرمزگذارها (Autoencoders)
• 74. خودرمزگذارهای متغیر (VAEs) برای تولید داده‌های بیولوژیکی
• 75. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) در ژنومیک
• 76. شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)
• 77. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های برهم‌کنش پروتئین-پروتئین
• 78. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) و ترنسفورمرها
• 79. مدل‌های زبانی بزرگ برای پروتئین‌ها (مانند ProtBERT)
• 80. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در بیوانفورماتیک
• 81. یادگیری چندوجهی (Multi-modal Learning): یکپارچه‌سازی داده‌های چندگانه
• 82. مفاهیم یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در طراحی دارو
• 83. کاربرد عملی: پیش‌بینی اثرات جهش‌های ژنتیکی (SNP Effect Prediction)
• 84. کاربرد عملی: شناسایی بیومارکرها برای تشخیص بیماری
• 85. کاربرد عملی: مدل‌سازی پیش‌آگهی بیماری با یادگیری ماشین
• 86. کاربرد عملی: تحلیل داده‌های GWAS با رویکردهای نوین
• 87. کاربرد عملی: پیش‌بینی جایگاه‌های اصلاح پس از ترجمه پروتئین‌ها
• 88. کاربرد عملی: طراحی دارو و غربالگری مجازی
• 89. مقدمه‌ای بر پیش‌بینی ساختار پروتئین و مدل AlphaFold
• 90. آشنایی با کتابخانه BioPython برای پردازش توالی‌ها
• 91. استفاده از ابزارهای خط فرمان در بیوانفورماتیک (مانند BLAST)
• 92. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده‌های ژنومی انسانی
• 93. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در ژنومیک شخصی
• 94. اصول پژوهش تکرارپذیر (Reproducible Research)
• 95. پردازش داده‌های بزرگ بیولوژیکی با Apache Spark
• 96. استفاده از رایانش ابری (Cloud Computing) برای تحلیل‌های مقیاس بزرگ
• 97. ساخت و استقرار یک مدل یادگیری ماشین به عنوان وب‌سرویس
• 98. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین (SHAP و LIME)
• 99. چالش‌ها و محدودیت‌های یادگیری عمیق در زیست‌شناسی
• 100. روندهای آینده: هوش مصنوعی در پزشکی شخصی‌سازی‌شده