, ,

کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های بیوانفورماتیک برای حجم داده بالا

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 بهینه‌سازی الگوریتم‌های بیوانفورماتیک برای حجم داده بالا

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. معرفی دوره و اهداف آن
  • 2. مقدمه‌ای بر بیوانفورماتیک و اهمیت آن
  • 3. انواع داده‌های بیولوژیکی (توالی، ساختار، بیان ژن)
  • 4. چالش‌های پردازش داده‌های بیوانفورماتیک با حجم بالا
  • 5. مقدمه‌ای بر محاسبات با کارایی بالا (HPC)
  • 6. نیاز به بهینه‌سازی در بیوانفورماتیک مدرن
  • 7. معرفی زبان‌های برنامه‌نویسی رایج در HPC و بیوانفورماتیک (C/C++, Python)
  • 8. مقدمه‌ای بر تحلیل پیچیدگی الگوریتم (Big O Notation)
  • 9. پیچیدگی زمانی و فضایی
  • 10. تحلیل بدترین حالت، بهترین حالت و حالت متوسط
  • 11. ساختار داده‌های کارآمد برای بیوانفورماتیک (آرایه‌ها، لیست‌ها، درخت‌ها، جداول هش)
  • 12. الگوریتم‌های جستجو و مرتب‌سازی و بهینه‌سازی آن‌ها
  • 13. اصول اولیه طراحی الگوریتم (تقسیم و حل، برنامه‌نویسی پویا، الگوریتم‌های حریصانه)
  • 14. ابزارهای پروفایلینگ و بنچمارکینگ (مثال: gprof, perf)
  • 15. شناسایی گلوگاه‌های عملکردی در کد
  • 16. تأثیر حافظه نهان (Cache) و سلسله‌مراتب حافظه بر عملکرد
  • 17. هم‌ترازی توالی‌ها: مقدمه و انواع (سراسری، محلی)
  • 18. الگوریتم Needleman-Wunsch و پیچیدگی آن
  • 19. الگوریتم Smith-Waterman و پیچیدگی آن
  • 20. الگوریتم‌های جستجوی شباهت (BLAST و FASTA) و اصول آن‌ها
  • 21. هم‌ترازی چندگانه توالی‌ها (MSA) و چالش‌ها
  • 22. ساخت درخت‌های فیلوژنتیک و روش‌های آن (UPGMA, Neighbor-Joining)
  • 23. مونتاژ ژنوم و الگوریتم‌های گراف دبروژین
  • 24. فراخوانی واریانت (Variant Calling) و الگوریتم‌های مرتبط
  • 25. پیش‌بینی ساختار پروتئین: روش‌ها و چالش‌ها
  • 26. تحلیل بیان ژن (RNA-seq) و پردازش داده‌ها
  • 27. الگوریتم‌های داده‌کاوی در بیوانفورماتیک (خوشه‌بندی، طبقه‌بندی)
  • 28. چرا به برنامه‌نویسی موازی نیاز داریم؟
  • 29. مفهوم موازی‌سازی داده و موازی‌سازی وظیفه
  • 30. قوانین آمپدال و گستافسون
  • 31. معماری‌های موازی: حافظه مشترک و حافظه توزیع‌شده
  • 32. معرفی رشته‌ها (Threads) و فرآیندها (Processes)
  • 33. همگام‌سازی و مدیریت منابع مشترک
  • 34. معیارهای ارزیابی کارایی سیستم‌های موازی (شتاب، کارایی)
  • 35. مقدمه‌ای بر OpenMP و مدل برنامه‌نویسی آن
  • 36. دستورالعمل‌های OpenMP برای موازی‌سازی حلقه‌ها (for/do)
  • 37. نواحی موازی و موازی‌سازی کد دلخواه
  • 38. ساختارهای تقسیم کار (sections, single, master)
  • 39. متغیرهای خصوصی و مشترک
  • 40. همگام‌سازی در OpenMP: Critical Sections و Atomic Operations
  • 41. Lockها و Mutexها در OpenMP
  • 42. مدیریت Overhead و False Sharing
  • 43. بهینه‌سازی الگوریتم Needleman-Wunsch با OpenMP
  • 44. بهینه‌سازی الگوریتم Smith-Waterman با OpenMP
  • 45. مقدمه‌ای بر Pthreads و مفاهیم آن
  • 46. ایجاد و مدیریت رشته‌ها با Pthreads
  • 47. همگام‌سازی رشته‌ها با Mutexها و Condition Variables در Pthreads
  • 48. مقایسه OpenMP و Pthreads: مزایا و معایب
  • 49. انتخاب ابزار موازی‌سازی مناسب برای مسائل بیوانفورماتیک
  • 50. مقدمه‌ای بر MPI (Message Passing Interface) و اهداف آن
  • 51. مدل برنامه‌نویسی MPI (ارتباطات نقطه‌به‌نقطه)
  • 52. آغاز و پایان MPI: MPI_Init, MPI_Finalize
  • 53. شناسایی فرآیندها: MPI_Comm_rank, MPI_Comm_size
  • 54. ارسال و دریافت پیام: MPI_Send, MPI_Recv
  • 55. ارتباطات غیرهم‌زمان: MPI_Isend, MPI_Irecv
  • 56. ارتباطات جمعی (Collective Communications): MPI_Bcast, MPI_Reduce
  • 57. MPI_Scatter و MPI_Gather برای توزیع و جمع‌آوری داده‌ها
  • 58. MPI_Allreduce و MPI_Allgather
  • 59. انواع داده‌های سفارشی در MPI
  • 60. توپولوژی‌های فرآیند مجازی در MPI
  • 61. حل مسئله مونتاژ ژنوم به صورت توزیع‌شده با MPI
  • 62. بهینه‌سازی BLAST با MPI برای داده‌های بزرگ
  • 63. مسائل مربوط به تعادل بار (Load Balancing) در MPI
  • 64. مدیریت خطاهای MPI و اشکال‌زدایی
  • 65. مقایسه MPI با OpenMP و ترکیب آن‌ها (MPI+OpenMP)
  • 66. مقدمه‌ای بر معماری GPU و مزایای آن برای HPC
  • 67. معماری CUDA: هسته‌ها، بلوک‌ها و رشته‌ها
  • 68. سلسله‌مراتب حافظه GPU (Global, Shared, Local, Registers, Constant)
  • 69. مدل برنامه‌نویسی CUDA C/C++
  • 70. نوشتن اولین Kernel CUDA
  • 71. تخصیص و انتقال حافظه بین Host و Device
  • 72. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه در CUDA (Coalesced Access)
  • 73. استفاده از حافظه مشترک (Shared Memory) برای کارایی بالاتر
  • 74. مدیریت Stream و رویدادها در CUDA
  • 75. ارزیابی عملکرد و پروفایلینگ کد CUDA (مثال: Nsight)
  • 76. الگوریتم‌های موازی‌سازی مناسب برای GPU در بیوانفورماتیک
  • 77. بهینه‌سازی هم‌ترازی توالی‌ها با CUDA
  • 78. استفاده از کتابخانه‌های GPU-Accelerated (مثال: CUDAlign, ParAlign)
  • 79. مقدمه‌ای بر OpenCL به عنوان جایگزین CUDA
  • 80. مزایا و محدودیت‌های محاسبات GPU برای بیوانفورماتیک
  • 81. خوشه‌های HPC و مدیریت کار (Job Scheduling) با SLURM/PBS
  • 82. استفاده از ابررایانش (Cloud Computing) برای بیوانفورماتیک HPC (AWS, GCP, Azure)
  • 83. ذخیره‌سازی داده‌های حجیم بیوانفورماتیک: سیستم‌های فایل توزیع‌شده
  • 84. ظاهرسازی (Containerization) برای محیط‌های HPC (Docker, Singularity)
  • 85. پردازش In-memory و سیستم‌های فایل Memory-mapped
  • 86. کتابخانه‌های بیوانفورماتیک بهینه‌شده برای HPC (مثال: BWA-MEM2, minimap2)
  • 87. الگوریتم‌های موازی‌سازی شده برای یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک
  • 88. تحلیل داده‌های تک‌سلولی با ابزارهای HPC
  • 89. محاسبات Graph-based برای شبکه‌های بیولوژیکی در مقیاس بزرگ
  • 90. امنیت و حریم خصوصی داده‌ها در محیط‌های HPC بیوانفورماتیک
  • 91. مطالعه موردی: بهینه‌سازی End-to-End یک خط لوله کامل RNA-seq
  • 92. مطالعه موردی: شتاب‌دهی به ابزارهای فراخوانی واریانت (مثال: GATK)
  • 93. مطالعه موردی: بهینه‌سازی ابزارهای phylogenomics
  • 94. اشکال‌زدایی و رفع اشکال در برنامه‌های موازی پیچیده
  • 95. اصول برنامه‌نویسی تمیز و قابل نگهداری در HPC
  • 96. تضمین قابلیت بازتولید (Reproducibility) در نتایج HPC بیوانفورماتیک
  • 97. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای نیازمندی‌های بیوانفورماتیک HPC
  • 98. روندهای آینده در HPC برای بیوانفورماتیک
  • 99. منابع و ابزارهای تکمیلی برای یادگیری مداوم
  • 100. جمع‌بندی دوره و پروژه‌های نهایی

📚 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 بهینه‌سازی الگوریتم‌های بیوانفورماتیک برای حجم داده بالا”

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

پیمایش به بالا