اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی یادگیری ماشین در مهندسی پروتئین؛ از الگوریتم تا مدل‌سازی ساختاری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری ماشین در مهندسی پروتئین؛ از الگوریتم تا مدل‌سازی ساختاری

موضوع کلی: زیست‌فناوری و علوم محاسباتی

موضوع میانی: بیوانفورماتیک ساختاری و پیش‌بینی پروتئین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی زیست‌شناسی مولکولی و ساختار پروتئین‌ها
• 2. آشنایی با دیتابیس‌های پروتئینی و پروتئومیکس
• 3. مفاهیم پایه یادگیری ماشین در علوم زیستی
• 4. پیش‌پردازش داده‌های توالی‌های آمینواسیدی
• 5. بازنمایی ویژگی‌های پروتئین برای مدل‌های محاسباتی
• 6. الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده در پیش‌بینی ساختار
• 7. یادگیری بدون نظارت و خوشه‌بندی ساختارهای پروتئینی
• 8. تخمین پایداری پروتئین با استفاده از مدل‌های آماری
• 9. ساختار اول، دوم و سوم پروتئین در مدل‌های محاسباتی
• 10. تکنیک‌های استخراج ویژگی از توالی‌های ژنتیکی
• 11. ارزیابی توزیع آمینواسیدها در محیط‌های حلال
• 12. مدل‌سازی همولوژی و روش‌های مبتنی بر الگو
• 13. پیش‌بینی ساختار دوم پروتئین با شبکه‌های عصبی
• 14. الگوریتم‌های یادگیری عمیق در شناسایی موتیف‌های پروتئینی
• 15. بهینه‌سازی توابع هدف در پیش‌بینی تاخوردگی پروتئین
• 16. مبانی انرژی آزاد و پایداری ترمودینامیکی در مهندسی پروتئین
• 17. الگوریتم‌های تکاملی در طراحی پروتئین‌های نوترکیب
• 18. روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین برای پیش‌بینی تعاملات پروتئین-لیگاند
• 19. تحلیل واریانس و خطای مدل‌های پیش‌بینی ساختار
• 20. استفاده از مدل‌های مارکوف پنهان در توالی‌یابی
• 21. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای تحلیل تصاویر ساختاری پروتئین
• 22. تکنیک‌های یادگیری تقویتی در شبیه‌سازی مسیر تاخوردگی
• 23. کاهش ابعاد داده‌های زیستی با استفاده از PCA و t-SNE
• 24. پیش‌بینی تغییرات ساختاری ناشی از جهش‌های نقطه‌ای
• 25. مدل‌سازی محاسباتی جایگاه‌های فعال آنزیمی
• 26. ارزیابی دقت مدل‌های پیش‌بینی با معیارهای RMSD و GDT
• 27. کاربرد یادگیری ماشین در مهندسی پروتئین‌های صنعتی
• 28. اخلاق در پژوهش‌های زیست‌فناوری و حریم خصوصی داده‌های ژنتیکی
• 29. یکپارچه‌سازی داده‌های آزمایشگاهی با مدل‌های پیش‌بینی
• 30. آینده‌نگری در طراحی پروتئین‌های مصنوعی با هوش مصنوعی