اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مقدمه‌ای بر محاسبات در بیوانفورماتیک ساختاری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقدمه‌ای بر محاسبات در بیوانفورماتیک ساختاری

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر محاسبات در بیوانفورماتیک ساختاری
• 2. مقدمه‌ای بر محاسبات در زیست‌شناسی
• 3. مبانی خط فرمان (CLI) برای دانشمندان
• 4. مقدمه‌ای بر پایتون برای محاسبات علمی
• 5. انواع داده و متغیرها در پایتون
• 6. جریان کنترل: شرطی‌ها و حلقه‌ها
• 7. توابع و ماژولار بودن کد
• 8. کار با فایل‌ها و ورودی/خروجی
• 9. مقدمه‌ای بر ساختارهای داده (لیست، دیکشنری، ست)
• 10. NumPy برای عملیات عددی
• 11. Pandas برای دستکاری داده‌ها
• 12. مقدمه‌ای بر کنترل نسخه با Git
• 13. راه‌اندازی محیط توسعه (لینوکس/محیط مجازی)
• 14. الگوریتم‌های پایه (مرتب‌سازی، جستجو)
• 15. پیچیدگی الگوریتمی و نماد Big O
• 16. مقدمه‌ای بر مفاهیم برنامه‌نویسی شی‌گرا (OOP)
• 17. مروری بر مبانی زیست‌شناسی مولکولی
• 18. مبانی ساختار و عملکرد پروتئین
• 19. مبانی ساختار و عملکرد اسیدهای نوکلئیک
• 20. پایگاه‌های داده کلیدی زیستی (PDB, UniProt, NCBI)
• 21. دسترسی برنامه‌نویسی به داده‌های زیستی
• 22. مقدمه‌ای بر کتابخانه Biopython
• 23. مصورسازی ساختارهای مولکولی (PyMOL, VMD)
• 24. مبانی هم‌ترازسازی توالی (BLAST, FASTA)
• 25. مقدمه‌ای بر روش‌های پیش‌بینی ساختار پروتئین
• 26. مفاهیم تعاملات مولکولی و اتصال لیگاند
• 27. محاسبات با کارایی بالا (HPC) چیست؟
• 28. نیاز به HPC در بیوانفورماتیک ساختاری
• 29. معماری کامپیوتر: CPU، حافظه، کش
• 30. آشنایی با موازی‌سازی و هم‌زمانی
• 31. انواع معماری‌های موازی (مشترک، توزیع‌شده، ترکیبی)
• 32. معیارهای عملکرد: افزایش سرعت، کارایی، مقیاس‌پذیری
• 33. مقدمه‌ای بر خوشه‌های HPC و ابرکامپیوترها
• 34. سیستم‌عامل‌ها برای HPC (بررسی عمیق لینوکس)
• 35. زمان‌بندهای کار و مدیران منابع (مبانی SLURM)
• 36. کامپایلرها و سیستم‌های ساخت (GCC, Make)
• 37. مقدمه‌ای بر محلی‌سازی داده و سلسله‌مراتب حافظه
• 38. ابزارهای محک‌زنی و اندازه‌گیری عملکرد
• 39. ذخیره‌سازی داده و سیستم‌های فایل در HPC
• 40. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های علمی (BLAS, LAPACK)
• 41. اسکریپت‌نویسی پایه برای ارسال کارهای HPC
• 42. مقدمه‌ای بر موازی‌سازی حافظه مشترک
• 43. دستورالعمل‌های OpenMP برای نواحی موازی
• 44. ساختارهای اشتراک کار OpenMP (حلقه‌های For)
• 45. همگام‌سازی OpenMP (قفل‌ها، موانع، اتمیک)
• 46. بهترین روش‌ها و خطاهای رایج در OpenMP
• 47. مقدمه‌ای بر موازی‌سازی حافظه توزیع‌شده
• 48. مبانی MPI: ارتباط‌دهنده‌ها و رتبه‌ها
• 49. ارتباطات نقطه‌به‌نقطه MPI (Send, Recv)
• 50. ارتباطات جمعی MPI (Broadcast, Reduce, Scatter, Gather)
• 51. انواع داده MPI و انواع مشتق‌شده
• 52. حالت‌های ارتباطی MPI و عملیات غیر مسدودکننده
• 53. توپولوژی‌های MPI و نگاشت فرآیندها
• 54. MPI I/O برای مجموعه‌داده‌های بزرگ
• 55. برنامه‌نویسی موازی هیبریدی (MPI + OpenMP)
• 56. مقدمه‌ای بر محاسبات GPU
• 57. بررسی معماری CUDA (نخ‌ها، بلوک‌ها، شبکه‌ها)
• 58. سلسله‌مراتب حافظه CUDA (Global, Shared, Constant, Local)
• 59. نوشتن هسته‌های پایه CUDA
• 60. انتقال داده بین میزبان و دستگاه
• 61. همگام‌سازی نخ‌های CUDA و Warps
• 62. بهینه‌سازی عملکرد کد CUDA
• 63. مقدمه‌ای بر OpenCL (جایگزینی برای CUDA)
• 64. استفاده از کتابخانه‌های موازی سطح بالا (مانند Dask, Ray برای پایتون)
• 65. موازی‌سازی عملیات NumPy
• 66. برداری‌سازی و دستورالعمل‌های SIMD
• 67. پروفایلینگ برنامه‌های موازی (Valgrind, gprof, nvprof)
• 68. اشکال‌زدایی کد موازی (GDB, TotalView)
• 69. استراتژی‌های بهینه‌سازی حافظه برای HPC
• 70. تکنیک‌های برنامه‌نویسی آگاه از کش
• 71. بهینه‌سازی ورودی/خروجی برای داده‌های در مقیاس بزرگ
• 72. توزیع بار در برنامه‌های موازی
• 73. تحمل خطا و تاب‌آوری در HPC
• 74. کانیتنری‌سازی برای HPC قابل بازتولید (Docker, Singularity)
• 75. مقدمه‌ای بر HPC ابری برای بیوانفورماتیک
• 76. بهترین روش‌ها برای توسعه نرم‌افزار HPC
• 77. HPC برای هم‌ترازسازی توالی در مقیاس بزرگ (BLAST+, HMMER)
• 78. موازی‌سازی ساخت درخت تبارزایی
• 79. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی دینامیک مولکولی (MD)
• 80. راه‌اندازی شبیه‌سازی‌های MD با GROMACS/NAMD
• 81. اجرای شبیه‌سازی‌های MD روی خوشه‌های HPC
• 82. تحلیل مسیرهای MD به صورت موازی
• 83. HPC برای مطالعات تاخوردگی و باز شدن پروتئین
• 84. گردش کار کشف دارو با استفاده از محاسبات
• 85. غربالگری مجازی با توان عملیاتی بالا (HTVS)
• 86. شبیه‌سازی‌های داکینگ موازی (AutoDock Vina, DOCK)
• 87. محاسبات انرژی آزاد و HPC
• 88. HPC برای تکنیک‌های نمونه‌برداری ساختاری
• 89. پردازش داده‌های میکروسکوپ کرایو-الکترون با HPC
• 90. بازسازی تصویر و پالایش به صورت موازی
• 91. تحلیل داده‌های اومیکس در مقیاس بزرگ (ژنومیک، پروتئومیک)
• 92. HPC برای هم‌ترازسازی توالی‌یابی نسل جدید (NGS)
• 93. فراخوانی و توضیح واریانت در مقیاس
• 94. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک ساختاری
• 95. HPC برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
• 96. مهندسی ویژگی برای داده‌های ساختاری
• 97. HPC برای پیش‌بینی تعاملات پروتئین-پروتئین
• 98. شبیه‌سازی اتصال پروتئین-لیگاند با شیمی کوانتومی (مقدمه کوتاه)
• 99. مصورسازی داده‌های زیست‌پزشکی بزرگ
• 100. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی داده‌ها در بیوانفورماتیک HPC