اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های زیست‌شناسی مولکولی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های زیست‌شناسی مولکولی

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: زیست‌شناسی محاسباتی (Computational Biology)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو (MCMC)
• 2. مفاهیم اساسی زنجیره‌های مارکوف
• 3. آغازگرهای MCMC
• 4. الگوریتم متروپلیس-هستینگز
• 5. الگوریتم گیبس سمپلینگ
• 6. ارزیابی همگرایی در MCMC
• 7. معیارهای همگرایی: R-hat و Trace Plots
• 8. کاهش وابستگی نمونه‌ها
• 9. توزیع‌های هدف در زیست‌شناسی مولکولی
• 10. مدل‌های صفات ارثی
• 11. شبیه‌سازی فیلوژنتیک
• 12. مدل‌های جمعیت‌شناسی مولکولی
• 13. استنتاج پارامترهای تکاملی
• 14. تحلیل داده‌های توالی DNA
• 15. مدل‌های جانشینی نوکلئوتیدی
• 16. مدل‌های تکامل پروتئین
• 17. استنتاج فیلوژنی با MCMC
• 18. تخمین زمان واگرایی
• 19. تحلیل نشانگرهای ژنتیکی
• 20. مدل‌های تکامل ژنومی
• 21. کاربرد MCMC در مطالعات همه‌گیرشناسی
• 22. مدل‌سازی انتشار بیماری
• 23. تحلیل داده‌های بیان ژن
• 24. استنتاج شبکه‌های تنظیم ژن
• 25. مدل‌های زیست‌شناسی سیستمی
• 26. کاربرد MCMC در فارماکوژنتیک
• 27. پیش‌بینی پاسخ دارویی
• 28. تحلیل داده‌های پروتئومیکس
• 29. مدل‌سازی برهم‌کنش پروتئین-پروتئین
• 30. کاربرد MCMC در اپی‌ژنتیک
• 31. تحلیل داده‌های متیلاسیون DNA
• 32. مدل‌سازی تغییرات هیستون
• 33. کاربرد MCMC در مطالعات میکروبیوم
• 34. تحلیل تنوع میکروبی
• 35. مدل‌سازی اکوسیستم‌های میکروبی
• 36. کاربرد MCMC در زیست‌شناسی محاسباتی
• 37. روش‌های نمونه‌برداری پیشرفته
• 38. روش‌های MCMC برای مدل‌های پیچیده
• 39. بهینه‌سازی پارامترهای مدل
• 40. اعتبارسنجی مدل با MCMC
• 41. ارزیابی عدم قطعیت در مدل‌ها
• 42. تصویرسازی نتایج MCMC
• 43. تفسیر نتایج MCMC در مطالعات زیستی
• 44. ملاحظات محاسباتی MCMC
• 45. استفاده از نرم‌افزارهای MCMC
• 46. برنامه‌نویسی سفارشی MCMC
• 47. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی بیزی
• 48. قضیه بیز در عمل
• 49. انتخاب پیشین‌های مناسب
• 50. تفسیر پسین‌ها
• 51. مدل‌های بیزی سلسله‌مراتبی
• 52. کاربرد در زیست‌شناسی مولکولی
• 53. مدل‌سازی عدم قطعیت با بیز
• 54. مقایسه مدل‌ها با معیارهای بیزی
• 55. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی
• 56. مدل‌های غیر پارامتری بیزی
• 57. کاربرد در تحلیل داده‌های زیستی
• 58. مقدمه‌ای بر مدل‌های پنهان مارکوف
• 59. کاربرد در تحلیل توالی
• 60. مدل‌سازی حالت‌های پنهان
• 61. تحلیل داده‌های ژنومی با HMM
• 62. کاربرد در پیش‌بینی ساختار RNA
• 63. مدل‌سازی داده‌های پیوسته با MCMC
• 64. مدل‌سازی داده‌های گسسته با MCMC
• 65. تحلیل داده‌های ترکیبی
• 66. استفاده از MCMC در مدل‌های احتمالی
• 67. مدل‌سازی رگرسیون بیزی
• 68. مدل‌سازی طبقه‌بندی بیزی
• 69. مدل‌سازی خوشه‌بندی بیزی
• 70. کاربرد در زیست‌شناسی مولکولی
• 71. مدل‌سازی داده‌های سری زمانی در زیست‌شناسی
• 72. تحلیل داده‌های ژنتیکی کمی
• 73. مدل‌سازی صفات پیوسته با MCMC
• 74. تحلیل داده‌های اپیدمیولوژیک با MCMC
• 75. مدل‌سازی داده‌های فضایی در زیست‌شناسی
• 76. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو
• 77. شبیه‌سازی مونت کارلو در آمار
• 78. کاربرد در ارزیابی ریسک
• 79. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف
• 80. خواص زنجیره‌های مارکوف
• 81. کاربرد در مدل‌سازی سیستم‌ها
• 82. مقدمه‌ای بر نظریه اطلاعات
• 83. آنتروپی و اطلاعات متقابل
• 84. کاربرد در تحلیل داده‌ها
• 85. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی
• 86. الگوریتم‌های بهینه‌سازی
• 87. کاربرد در تنظیم پارامترهای مدل
• 88. مقدمه‌ای بر تحلیل حساسیت
• 89. ارزیابی تأثیر پارامترها
• 90. کاربرد در مدل‌های زیستی
• 91. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی رویداد گسسته
• 92. کاربرد در مدل‌سازی فرآیندهای زیستی
• 93. مقدمه‌ای بر روش‌های آماری پیشرفته
• 94. یادگیری ماشین بیزی
• 95. روش‌های استنتاج تقریبی
• 96. نرم‌افزارهای تخصصی MCMC
• 97. اصول برنامه‌نویسی آماری
• 98. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده‌های زیستی
• 99. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 100. شفافیت در نتایج