, ,

کتاب بهینه‌سازی شبیه‌سازی و تحلیل مولکولی 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 بهینه‌سازی شبیه‌سازی و تحلیل مولکولی در طراحی دارو

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. معرفی دوره: بهینه‌سازی شبیه‌سازی و تحلیل مولکولی
  • 2. اهمیت محاسبات سطح بالا (HPC) در طراحی دارو
  • 3. مقدمه‌ای بر کشف و طراحی دارو
  • 4. چرخه عمر کشف دارو و نقش شبیه‌سازی
  • 5. مفاهیم اساسی شیمی دارویی و بیوشیمی
  • 6. انواع شبیه‌سازی‌های مولکولی در علوم زیستی
  • 7. نرم‌افزارهای رایج شبیه‌سازی مولکولی
  • 8. بررسی چالش‌های محاسباتی در شبیه‌سازی‌های بزرگ
  • 9. مقدمه‌ای بر داده‌های مولکولی و فرمت‌ها
  • 10. مبانی مدل‌سازی مولکولی
  • 11. نظریه میدان نیرو (Force Field) و کاربردهای آن
  • 12. اجزای میدان نیرو و پارامترسازی
  • 13. هندسه مولکولی و نمایش ساختارها
  • 14. سطوح انرژی پتانسیل و حداقل‌های انرژی
  • 15. روش‌های بهینه‌سازی ساختار مولکولی
  • 16. مدل‌سازی حلال و اثرات محیطی در شبیه‌سازی
  • 17. شبیه‌سازی مونت کارلو (Monte Carlo Simulation)
  • 18. مبانی مکانیک مولکولی (Molecular Mechanics)
  • 19. مبانی دینامیک مولکولی (Molecular Dynamics)
  • 20. انتخاب میدان نیرو مناسب برای سیستم‌های زیستی
  • 21. تعریف و اهمیت محاسبات سطح بالا (HPC)
  • 22. معماری سیستم‌های HPC: خوشه‌ها و سوپرکامپیوترها
  • 23. واحدهای پردازش مرکزی (CPU) و ساختار حافظه
  • 24. سلسله مراتب حافظه و اثر آن بر عملکرد
  • 25. معیارهای عملکرد HPC: فلاپس (FLOPS) و پهنای باند
  • 26. سیستم‌های عامل و مدیریت منابع در HPC (مانند SLURM, PBS)
  • 27. سیستم‌های فایل موازی (Parallel File Systems)
  • 28. مفاهیم پلتفرم ابری برای محاسبات HPC
  • 29. ابزارهای خط فرمان برای مدیریت HPC
  • 30. معرفی زبان‌های برنامه‌نویسی برای HPC (C++, Fortran, Python)
  • 31. مبانی برنامه‌نویسی موازی
  • 32. معماری حافظه مشترک (Shared Memory Architectures)
  • 33. مقدمه‌ای بر OpenMP برای موازی‌سازی
  • 34. دستورات اصلی OpenMP: for, sections, single, master
  • 35. مدیریت ریسمان‌ها و زمان‌بندی (Thread Scheduling) در OpenMP
  • 36. همگام‌سازی (Synchronization) در OpenMP: Critical, Atomic, Barrier
  • 37. مسائل مربوط به مسابقه داده (Data Race) و بن‌بست (Deadlock)
  • 38. بهینه‌سازی عملکرد OpenMP: کاهش سربار و تعادل بار
  • 39. ابزارهای تحلیل و دیباگ برنامه‌های OpenMP
  • 40. کاربردهای OpenMP در الگوریتم‌های شبیه‌سازی مولکولی
  • 41. معماری حافظه توزیع شده (Distributed Memory Architectures)
  • 42. مقدمه‌ای بر واسط ارسال پیام (MPI)
  • 43. توابع اساسی MPI: send, recv, Barrier, Finalize
  • 44. ارتباطات نقطه‌به‌نقطه (Point-to-Point Communication) در MPI
  • 45. ارتباطات جمعی (Collective Communication) در MPI: Broadcast, Reduce, Allreduce
  • 46. توپولوژی‌های مجازی در MPI
  • 47. مدیریت خطا و دیباگ برنامه‌های MPI
  • 48. بهینه‌سازی عملکرد MPI: کاهش ارتباطات و همپوشانی
  • 49. شبیه‌سازی‌های توزیع شده: تقسیم دامنه و بارگذاری
  • 50. ترکیب OpenMP و MPI: رویکردهای هیبریدی
  • 51. معرفی پردازنده‌های گرافیکی (GPUs) و معماری آنها
  • 52. تفاوت CPU و GPU برای محاسبات علمی
  • 53. مفاهیم اساسی CUDA: هسته‌ها (Kernels), نخ‌ها (Threads), بلوک‌ها (Blocks)
  • 54. سلسله مراتب حافظه GPU: گلوبال، مشترک، کَش
  • 55. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه در CUDA
  • 56. همگام‌سازی و ارتباط بین هسته‌ها در CUDA
  • 57. معرفی OpenCL به عنوان جایگزین CUDA
  • 58. توسعه کتابخانه‌های شتاب‌دهنده GPU (مثلاً cuFFT, cuBLAS)
  • 59. پروفایل‌سازی و بهینه‌سازی کد CUDA
  • 60. کاربرد GPU در محاسبات شبیه‌سازی دینامیک مولکولی
  • 61. تحلیل عملکرد و پروفایل‌سازی کد
  • 62. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها: پیچیدگی زمانی و فضایی
  • 63. ساختارهای داده کارآمد برای HPC
  • 64. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه و استفاده از کَش
  • 65. وکتورسازی (Vectorization) و دستورالعمل‌های SIMD
  • 66. بهینه‌سازی I/O در برنامه‌های HPC
  • 67. کاهش سربار (Overhead) موازی‌سازی
  • 68. استفاده از کامپایلرهای بهینه و فلگ‌های مربوطه
  • 69. بازسازی و Refactoring کد برای عملکرد بهتر
  • 70. تکنیک‌های کاهش مصرف انرژی در HPC
  • 71. شبیه‌سازی دینامیک مولکولی پیشرفته (Advanced MD)
  • 72. روش‌های نمونه‌برداری تقویت شده (Enhanced Sampling Methods)
  • 73. محاسبه انرژی آزاد (Free Energy Calculations): FEP, PMF, WHAM
  • 74. شبیه‌سازی کوانتومی-مکانیکی / مولکولی-مکانیکی (QM/MM)
  • 75. روش‌های داکینگ مولکولی (Molecular Docking)
  • 76. غربالگری مجازی (Virtual Screening) و شناسایی لیگاند
  • 77. طراحی دارو بر اساس ساختار (Structure-Based Drug Design)
  • 78. طراحی دارو بر اساس لیگاند (Ligand-Based Drug Design)
  • 79. شبیه‌سازی‌های درشت‌دانه (Coarse-Grained Simulations)
  • 80. مدل‌سازی پروتئین-لیگاند و پروتئین-پروتئین
  • 81. مقیاس‌پذیری (Scalability) نرم‌افزارهای MD (NAMD, GROMACS, Amber)
  • 82. بهینه‌سازی GROMACS برای خوشه‌های HPC
  • 83. بهینه‌سازی NAMD و Amber برای GPU
  • 84. موازی‌سازی الگوریتم‌های داکینگ و غربالگری مجازی
  • 85. تحلیل داده‌های بزرگ دینامیک مولکولی روی HPC
  • 86. طراحی پروتکل‌های شبیه‌سازی کارآمد برای HPC
  • 87. استفاده از کتابخانه‌های موازی در طراحی دارو (مثلاً OpenMM)
  • 88. محاسبات انرژی آزاد با استفاده از منابع HPC
  • 89. مدیریت و زمان‌بندی کارهای شبیه‌سازی در خوشه‌ها
  • 90. کاربرد HPC در تحلیل مسیرهای بیولوژیکی و شبکه‌ها
  • 91. مدیریت و ذخیره‌سازی داده‌های شبیه‌سازی عظیم
  • 92. ابزارهای تحلیل پس از شبیه‌سازی (MDTraj, VMD Scripts)
  • 93. موازی‌سازی تحلیل داده‌های شبیه‌سازی
  • 94. تکنیک‌های بصری‌سازی پیشرفته برای ساختارهای مولکولی
  • 95. پایتون و کتابخانه‌های علمی برای تحلیل داده‌های HPC
  • 96. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در طراحی دارو با HPC
  • 97. رایانش ابری (Cloud Computing) برای HPC در طراحی دارو
  • 98. محاسبات اگزاسکیل (Exascale Computing) و چالش‌ها
  • 99. بهینه‌سازی شبیه‌سازی‌ها با رویکردهای یادگیری تقویتی
  • 100. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده محاسبات سطح بالا در علوم زیستی

📚 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 شبیه‌سازی و تحلیل مولکولی در طراحی دارو”

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

پیمایش به بالا