دوره یادگیری ماشین در تعیین ساختار و دینامیک پروتئین‌ها با استفاده از تصاویر کرایو-ای‌ام همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری ماشین در تعیین ساختار و دینامیک پروتئین‌ها با استفاده از تصاویر کرایو-ای‌ام

موضوع کلی: علوم زیستی محاسباتی و زیست‌شناسی مولکولی

موضوع میانی: تجزیه و تحلیل داده‌های زیستی با یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی زیست‌شناسی مولکولی برای علوم محاسباتی
• 2. مقدمه‌ای بر ساختار پروتئین‌ها
• 3. اصول کرایو-الکترون میکروسکوپی (Cryo-EM)
• 4. پردازش اولیه تصاویر کرایو-ای‌ام
• 5. اصول یادگیری ماشین در علوم زیستی
• 6. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 7. یادگیری نظارت شده و نظارت نشده
• 8. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 9. کاربرد CNN در پردازش تصویر
• 10. معماری‌های پیشرفته CNN
• 11. یادگیری عمیق برای تحلیل تصاویر زیستی
• 12. پیش‌پردازش داده‌ها در یادگیری ماشین
• 13. نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی داده‌ها
• 14. مهندسی ویژگی در تحلیل پروتئین
• 15. استخراج ویژگی از تصاویر کرایو-ای‌ام
• 16. طبقه‌بندی پروتئین‌ها با یادگیری ماشین
• 17. خوشه‌بندی داده‌های پروتئینی
• 18. کاهش ابعاد در مجموعه داده‌های زیستی
• 19. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
• 20. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
• 21. مدل‌سازی ساختار سه‌بعدی پروتئین
• 22. تکنیک‌های بازسازی سه‌بعدی از تصاویر
• 23. تعیین رزولوشن در بازسازی کرایو-ای‌ام
• 24. ارزیابی کیفیت ساختارهای پروتئینی
• 25. دینامیک پروتئین‌ها و روش‌های مطالعه
• 26. شبیه‌سازی دینامیک مولکولی
• 27. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل دینامیک
• 28. پیش‌بینی تغییرات ساختاری پروتئین
• 29. شناسایی حالت‌های مختلف پروتئین
• 30. تعیین توابع احتمال در دینامیک پروتئین
• 31. مدل‌سازی زنجیره‌های مارکوف
• 32. تحلیل سری‌های زمانی داده‌های زیستی
• 33. رگرسیون برای پیش‌بینی خواص پروتئین
• 34. توابع هزینه و بهینه‌سازی در یادگیری ماشین
• 35. گرادیان کاهشی و انواع آن
• 36. تنظیم هایپرپارامترها
• 37. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 38. تشخیص ناهنجاری در داده‌های پروتئینی
• 39. کاربرد یادگیری ماشین در کشف دارو
• 40. پیش‌بینی برهم‌کنش پروتئین-پروتئین
• 41. مدل‌سازی ساختار کمپلکس‌های پروتئینی
• 42. تحلیل داده‌های پروتئینی حجیم (Big Data)
• 43. مبانی آمار و احتمالات برای علوم زیستی محاسباتی
• 44. احتمال شرطی و قضیه بیز
• 45. فرآیندهای تصادفی
• 46. نظریه اطلاعات
• 47. آنتروپی و اطلاعات متقابل
• 48. مدل‌های گرافیکی احتمالاتی
• 49. شبکه‌های بیزی در زیست‌شناسی
• 50. استنتاج در شبکه‌های بیزی
• 51. مدل‌های پنهان مارکوف (HMM)
• 52. کاربرد HMM در تحلیل توالی پروتئین
• 53. یادگیری تقویتی در علوم زیستی
• 54. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی فرآیندها
• 55. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
• 56. کاربرد GAN در تولید داده‌های زیستی
• 57. تولید تصاویر کرایو-ای‌ام مصنوعی
• 58. بهبود کیفیت تصاویر با GAN
• 59. تحلیل داده‌های پروتئینی با یادگیری عمیق
• 60. یادگیری نمایش (Representation Learning)
• 61. جاسازی‌های پروتئینی (Protein Embeddings)
• 62. یادگیری خودکار (Autoencoders)
• 63. کاربرد Autoencoders در کاهش ابعاد
• 64. شبکه‌های کانولوشنی متوالی (RNN)
• 65. کاربرد RNN در تحلیل توالی پروتئین
• 66. پردازش زبان طبیعی (NLP) در زیست‌شناسی
• 67. کاربرد NLP در استخراج اطلاعات از مقالات علمی
• 68. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در زیست‌شناسی
• 69. تنظیم (Fine-tuning) LLMs برای وظایف زیستی
• 70. اخلاق در علوم زیستی محاسباتی
• 71. حفظ حریم خصوصی داده‌های زیستی
• 72. امنیت داده‌ها در سیستم‌های آموزشی
• 73. کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص بیماری‌ها
• 74. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین (XAI)
• 75. تجسم داده‌های زیستی پیچیده
• 76. ابزارها و کتابخانه‌های نرم‌افزاری رایج
• 77. پایتون برای علوم زیستی محاسباتی
• 78. کتابخانه‌های NumPy و SciPy
• 79. کتابخانه Pandas برای تحلیل داده
• 80. کتابخانه Scikit-learn برای یادگیری ماشین
• 81. کتابخانه TensorFlow و Keras
• 82. کتابخانه PyTorch
• 83. فریم‌ورک‌های پردازش تصویر زیستی
• 84. کاربرد یادگیری ماشین در داروسازی
• 85. طراحی دارو با کمک هوش مصنوعی
• 86. پیش‌بینی سمیت داروها
• 87. مدل‌سازی اثر داروها
• 88. پیش‌بینی ساختار RNA
• 89. تحلیل داده‌های ژنومیک با یادگیری ماشین
• 90. تحلیل داده‌های پروتئومیک با یادگیری ماشین
• 91. کاربرد یادگیری ماشین در زیست‌شناسی مصنوعی
• 92. اصول طراحی سیستم‌های زیستی
• 93. بهینه‌سازی مسیرهای متابولیکی
• 94. پیش‌بینی رفتار سلول‌ها
• 95. مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده زیستی
• 96. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گرافی (GNN)
• 97. کاربرد GNN در تحلیل مولکولی
• 98. مدل‌سازی مولکول‌ها با GNN
• 99. پیش‌بینی خواص مولکولی با GNN
• 100. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین