اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیش‌بینی ساختار پروتئین با هوش مصنوعی؛ از مبانی تا پیاده‌سازی با AlphaFold2 و OpenFold

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی ساختار پروتئین با هوش مصنوعی؛ از مبانی تا پیاده‌سازی با AlphaFold2 و OpenFold

موضوع کلی: علوم زیستی و فناوری‌های نوین محاسباتی

موضوع میانی: بیوانفورماتیک ساختاری و مدل‌سازی مولکولی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی زیست‌شناسی مولکولی و ساختار پروتئین‌ها
• 2. اصول ترمودینامیکی تاخوردگی پروتئین و پایداری ساختاری
• 3. روش‌های آزمایشگاهی تعیین ساختار پروتئین و محدودیت‌های آن‌ها
• 4. نقش پایگاه داده‌های پروتئینی در یادگیری ماشین
• 5. پیش‌پردازش داده‌های توالی و ساختار در بانک داده پروتئین
• 6. الگوریتم‌های هم‌ترازی توالی و جستجوی خانواده‌های پروتئینی
• 7. مبانی یادگیری عمیق در زیست‌شناسی محاسباتی
• 8. معماری شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی ساختار
• 9. توابع هزینه و بهینه‌سازی در مدل‌سازی مولکولی
• 10. مفهوم میدان‌های نیرو و پتانسیل‌های آماری در بیوانفورماتیک
• 11. ساختار و عملکرد مدل AlphaFold2
• 12. مکانیسم توجه و ترنسفورمرها در پیش‌بینی فواصل آمینواسیدی
• 13. تفسیر ماتریس‌های همبستگی تکاملی
• 14. نقش اطلاعات هم‌تکاملی در پیش‌بینی تماس‌های بین‌باقی‌مانده‌ای
• 15. ساختار بلوک‌های Evoformer و تأثیر آن بر دقت مدل
• 16. مراحل بازسازی ساختار سه‌بعدی از فواصل پیش‌بینی شده
• 17. استفاده از مدل‌های تولیدی در پیش‌بینی ساختار پروتئین
• 18. معرفی OpenFold و تفاوت‌های آن با AlphaFold2
• 19. نصب و راه‌اندازی محیط‌های نرم‌افزاری برای مدل‌سازی پروتئین
• 20. آماده‌سازی فایل‌های ورودی FASTA و MSA
• 21. مدیریت منابع محاسباتی برای اجرای مدل‌های سنگین
• 22. ارزیابی دقت مدل با استفاده از معیارهای TM-score و RMSD
• 23. تجزیه و تحلیل فاکتور اطمینان مدل (pLDDT)
• 24. شناسایی دامنه‌های ساختاری و انعطاف‌پذیری پروتئین
• 25. پیش‌بینی ساختار پروتئین‌های چندزنجیره‌ای و کمپلکس‌ها
• 26. بررسی تعاملات پروتئین-لیگاند در چارچوب مدل‌سازی
• 27. مدل‌سازی تغییرات ساختاری ناشی از جهش‌های نقطه‌ای
• 28. کاربرد پیش‌بینی ساختار در طراحی داروهای نوین
• 29. شبیه‌سازی دینامیک مولکولی برای اعتبارسنجی ساختارهای پیش‌بینی شده
• 30. روش‌های بهبود دقت مدل برای پروتئین‌های فاقد همولوگ
• 31. به‌کارگیری یادگیری نیمه‌نظارتی در پیش‌بینی ساختار
• 32. تکنیک‌های کاهش ابعاد برای تحلیل فضای ساختاری
• 33. پیش‌بینی ساختارهای چهارم و تعاملات پروتئین-پروتئین
• 34. استفاده از گراف‌های مولکولی در تحلیل ساختار
• 35. محدودیت‌های مدل‌های فعلی و چالش‌های محاسباتی
• 36. اخلاق در پژوهش‌های بیوانفورماتیک و حفاظت از داده‌های زیستی
• 37. آینده‌نگری در حوزه زیست‌شناسی محاسباتی و هوش مصنوعی
• 38. پروژه عملی: مدل‌سازی یک پروتئین هدف با استفاده از OpenFold
• 39. ارائه گزارش فنی و تحلیل نتایج ساختاری
• 40. بهینه‌سازی پارامترهای مدل برای کاربردهای خاص زیستی