اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کشف کاربردهای جدید داروها با استفاده از خوشه‌بندی عمیق تعبیه‌شده و شبکه‌های عصبی گراف

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کشف کاربردهای جدید داروها با استفاده از خوشه‌بندی عمیق تعبیه‌شده و شبکه‌های عصبی گراف

موضوع کلی: هوش مصنوعی در کشف دارو

موضوع میانی: یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی گراف در دارویابی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر کشف دارو و چالش‌های آن
• 2. فرآیند سنتی کشف و توسعه دارو
• 3. مفهوم و اهمیت کشف کاربردهای جدید داروها (Drug Repurposing)
• 4. مزایای اقتصادی و زمانی Drug Repurposing
• 5. جایگاه هوش مصنوعی در تحول فرآیند کشف دارو
• 6. تاریخچه و پیشرفت‌های یادگیری ماشین در داروسازی
• 7. نقش یادگیری عمیق در کشف و طراحی دارو
• 8. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گراف در علوم زیستی
• 9. مروری بر مقاله "Drug Repurposing Using Deep Embedded Clustering and Graph Neural Networks"
• 10. اهداف و ساختار کلی دوره آموزشی
• 11. مبانی ساختار شیمیایی مولکول‌ها
• 12. نمایش داده‌های مولکولی: SMILES و SMARTS
• 13. نمایش داده‌های مولکولی: Fingerprints (اثر انگشت‌های مولکولی)
• 14. نمایش داده‌های مولکولی: Morgan Fingerprints و ECFP
• 15. گراف‌های مولکولی: نمایش اتم‌ها و پیوندها
• 16. داده‌های هدف دارویی (Target Data): پروتئین‌ها و ژن‌ها
• 17. داده‌های بیماری (Disease Data): مفاهیم و دسته‌بندی‌ها
• 18. داده‌های بیانی ژن و پروتئین (Omics Data)
• 19. پایگاه‌های داده شیمیایی و بیولوژیکی (DrugBank, ChEMBL, PubChem, LINCS)
• 20. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها در حوزه داروسازی
• 21. مبانی یادگیری ماشین: رگرسیون، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی
• 22. نورون‌های مصنوعی و مدل Perceptron
• 23. شبکه‌های عصبی پیش‌خور (Feedforward Neural Networks)
• 24. توابع فعال‌سازی و نقش آن‌ها در شبکه‌های عصبی
• 25. بهینه‌سازها (Optimizers) در یادگیری عمیق (SGD, Adam)
• 26. پس‌انتشار خطا (Backpropagation) و بهینه‌سازی
• 27. مفهوم Overfitting و روش‌های منظم‌سازی (Regularization)
• 28. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 29. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 30. مفهوم Embedding و یادگیری نمایش‌های نهفته
• 31. مفهوم و معماری Autoencoderها
• 32. کاربرد Autoencoderها برای کاهش ابعاد و فشرده‌سازی داده
• 33. Autoencoderهای Denoising برای حذف نویز از داده‌ها
• 34. Variational Autoencoderها (VAE): مبانی و کاربردها
• 35. Autoencoderهای کانولوشنی برای داده‌های ساختاریافته
• 36. Deep Generative Models: مقدمه‌ای بر GANs و کاربردهای آن
• 37. یادگیری نمایش‌های نهفته (Latent Representations) برای داده‌های پیچیده
• 38. ارزیابی کیفیت و ویژگی‌های فضای نهفته (Latent Space)
• 39. ارتباط Autoencoderها با خوشه‌بندی
• 40. آموزش بدون نظارت و نیمه‌نظارت در یادگیری عمیق
• 41. مبانی نظریه گراف: گره‌ها، یال‌ها و ویژگی‌ها
• 42. انواع گراف: جهت‌دار، بدون جهت، وزن‌دار و چندگانه
• 43. نمایش ماتریسی گراف‌ها: ماتریس مجاورت و ماتریس لاپلاسین
• 44. گراف‌های مولکولی: نمایش ساختار شیمیایی و زیرساختارها
• 45. گراف‌های تعاملی دارو-پروتئین و پروتئین-پروتئین
• 46. گراف‌های شبکه‌های بیماری و مسیرهای بیولوژیکی
• 47. ویژگی‌های گره (Node Features) و ویژگی‌های یال (Edge Features) در گراف‌ها
• 48. آماده‌سازی داده‌های گرافی برای ورودی به مدل‌های یادگیری عمیق
• 49. محدودیت‌های روش‌های سنتی ML روی داده‌های گراف
• 50. نرم‌افزارها و کتابخانه‌های کار با گراف‌ها (NetworkX, PyTorch Geometric)
• 51. معرفی شبکه‌های عصبی گراف (GNNs): انگیزه و اهداف
• 52. مفهوم پیام‌رسانی (Message Passing) در GNNs
• 53. لایه‌های کانولوشنی گراف (Graph Convolutional Layers)
• 54. شبکه عصبی کانولوشنی گراف (GCN): معماری و عملکرد
• 55. کاربرد GCN برای طبقه‌بندی گره و پیش‌بینی ویژگی گره
• 56. شبکه عصبی Attention گراف (GAT): اهمیت روابط بین گره‌ها
• 57. GraphSAGE: یادگیری تعمیم‌پذیر برای گراف‌های بزرگ و ناشناخته
• 58. طبقه‌بندی گراف (Graph Classification): روش‌های Pooling در GNNs
• 59. یادگیری نمایش گرافی (Graph Embeddings) برای کل گراف
• 60. انتخاب معماری GNN مناسب برای مسائل داروسازی
• 61. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی و الگوریتم‌های سنتی (K-means, DBSCAN)
• 62. چالش‌های خوشه‌بندی در فضاهای با ابعاد بالا
• 63. نیاز به یادگیری نمایش‌های مناسب برای خوشه‌بندی مؤثر
• 64. مفهوم خوشه‌بندی عمیق (Deep Clustering)
• 65. Pre-training در DEC: استفاده از Autoencoder برای فضای نهفته اولیه
• 66. فضای نهفته و تعریف نقاط خوشه‌بندی مرکزی در DEC
• 67. تابع هدف خوشه‌بندی در DEC: استفاده از KL Divergence
• 68. مراحل بهینه‌سازی مشترک در الگوریتم DEC
• 69. پارامترهای مهم و تنظیم آن‌ها در Deep Embedded Clustering
• 70. مزایای DEC نسبت به خوشه‌بندی سنتی در داده‌های پیچیده
• 71. معماری کلی سیستم پیشنهادی در مقاله (DEC و GNN)
• 72. تولید نمایش‌های گرافی (Graph Embeddings) با استفاده از GNN
• 73. انتخاب و مهندسی ویژگی‌های مناسب گره‌ها برای GNN در داروسازی
• 74. استفاده از Autoencoder روی نمایش‌های گرافی برای یادگیری فضای نهفته اولیه
• 75. ترکیب GNNs با خوشه‌بندی برای یادگیری ویژگی‌های خوشه‌گرا
• 76. طراحی تابع هدف کلی مدل ترکیبی برای Drug Repurposing
• 77. رویکرد آموزشی مرحله‌ای (Pre-training و Fine-tuning) در مدل
• 78. خوشه‌بندی دارو-بیماری: یافتن گروه‌های دارو با اثرات مشابه بر بیماری‌ها
• 79. خوشه‌بندی مبتنی بر اثرات مولکولی (Molecular Signature Clustering)
• 80. تفسیر خوشه‌ها و ارتباط آن‌ها با مکانیسم اثر دارو و بیماری‌ها
• 81. GNNهای سلسله‌مراتبی (Hierarchical GNNs) برای ساختارهای چندسطحی
• 82. GNNهای مبتنی بر Message Passing پیشرفته (MPNNs)
• 83. گراف‌های ناهمگون (Heterogeneous Graphs) در داروسازی
• 84. یادگیری نمایش‌های تعبیه‌شده برای گراف‌های ناهمگون
• 85. کاربرد Adversarial Autoencoder (AAE) در تولید فضای نهفته پایدار
• 86. شبکه‌های عصبی گراف زمانی-مکانی (Spatio-Temporal GNNs)
• 87. مدل‌های قابل تفسیر (Explainable AI) برای GNNs در داروسازی
• 88. پیش‌بینی تعاملات دارو-دارو و عوارض جانبی با GNNs
• 89. تولید مولکولی با GNNs و مدل‌های Generative (VAEs/GANs)
• 90. کاربردهای دیگر GNN در کشف دارو (مانند پیش‌بینی خواص فیزیکوشیمیایی)
• 91. انتخاب و آماده‌سازی مجموعه داده‌های مرتبط با مقاله (LINCS L1000)
• 92. ابزارهای نرم‌افزاری و کتابخانه‌ها: PyTorch Geometric، DeepChem، RDKit
• 93. پیاده‌سازی گام به گام مدل GNN برای تولید Embeddings
• 94. پیاده‌سازی گام به گام مدل DEC برای خوشه‌بندی
• 95. معیارهای ارزیابی خوشه‌بندی (ARI, NMI, Silhouette Score)
• 96. معیارهای ارزیابی عملکرد Drug Repurposing (Precision, Recall, F1-score)
• 97. تحلیل حساسیت مدل و تنظیم هایپرپارامترها
• 98. چالش‌های مدل‌سازی، مقیاس‌پذیری و محدودیت‌های داده
• 99. محدودیت‌ها و جهت‌گیری‌های تحقیقاتی آینده در این حوزه
• 100. مطالعه موردی: کشف کاربرد جدید برای یک داروی خاص با رویکرد آموزش‌دیده