اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جامع پیش‌بینی و اعتبارسنجی اهداف miRNA با مدل‌های یادگیری عمیق

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع پیش‌بینی و اعتبارسنجی اهداف miRNA با مدل‌های یادگیری عمیق

موضوع کلی: بیوانفورماتیک و هوش مصنوعی در زیست‌شناسی

موضوع میانی: یادگیری عمیق در ژنومیکس و بیولوژی محاسباتی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی بیولوژی miRNA و نقش آن در تنظیم بیان ژن
• 2. مکانیسم‌های اتصال miRNA به mRNA و مناطق 3' UTR
• 3. آشنایی با پایگاه‌های داده معتبر miRNA مانند miRBase و TargetScan
• 4. آماده‌سازی و پیش‌پردازش توالی‌های نوکلئوتیدی برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 5. کدگذاری توالی‌های RNA به بردارها (One-Hot Encoding و Word2Vec)
• 6. استخراج ویژگی‌های ساختاری و ترمودینامیکی اتصال miRNA-Target
• 7. محاسبه انرژی آزاد اتصال (Free Energy) و پایداری ساختار دوم RNA
• 8. معرفی معماری شبکه های عصبی پیچشی (CNN) در تحلیل توالی‌های زیستی
• 9. طراحی شبکه CNN برای شناسایی الگوهای Seed Match در UTR
• 10. کاربرد شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN و LSTM) در تحلیل توالی‌های طویل RNA
• 11. مدل‌سازی برهم‌کنش‌های پیچیده miRNA-Target با شبکه‌های GNN (Graph Neural Networks)
• 12. معماری ترنسفورمرها (Transformers) و مدل‌های زبانی بیولوژیکی در پیش‌بینی اتصال
• 13. طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های ترکیبی CNN-LSTM برای پیش‌بینی اهداف miRNA
• 14. مدیریت داده‌های ناbalanced (سره و ناسره) در مجموعه داده‌های پیش‌بینی miRNA
• 15. معیارهای ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق (ROC-AUC، PR-AUC، F1-Score)
• 16. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع (Cross-Validation) متناسب با توالی‌های زیستی
• 17. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق در زیست‌شناسی با نگاشت‌های توجه (Attention Maps)
• 18. تکنیک‌های SHAP و LIME برای شناسایی ویژگی‌های تعیین‌کننده در اتصال miRNA
• 19. ترکیب داده‌های بیان ژن (RNA-Seq) با پیش‌بینی‌های ساختاری یادگیری عمیق
• 20. کاهش مثبت‌های کاذب (False Positives) در پیش‌بینی اهداف miRNA
• 21. پیاده‌سازی روتین کامل آموزش و تست مدل در PyTorch و TensorFlow
• 22. بهینه‌سازی هایپرپارامترهای مدل با Optuna
• 23. استفاده از انتقال یادگیری (Transfer Learning) روی مدل‌های پیش‌علم‌آموزش‌دیده ژنومیک
• 24. آنالیز غنی‌سازی مسیرهای زیستی (Pathway Enrichment Analysis) برای اهداف پیش‌بینی‌شده
• 25. اعتبارسنجی بیوانفورماتیکی نتایج با داده‌های آزمایشگاهی CLIP-seq و CLASH
• 26. طراحی نرم‌افزار/ابزار تحت وب برای پیش‌بینی اهداف miRNA مبتنی بر مدل آموزش‌دیده