کتاب یادگیری ماشین برای تحلیل ژنومیک و پروتئومیک
, ,

کتاب یادگیری ماشین برای تحلیل ژنومیک و پروتئومیک

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000009371 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , ,

📚 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 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

📚 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 یادگیری ماشین برای تحلیل ژنومیک و پروتئومیک”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا