اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی انتخاب ویژگی‌های ژنومی: از داده‌های اومیکس تا مدل‌های پیشرفته

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره انتخاب ویژگی‌های ژنومی: از داده‌های اومیکس تا مدل‌های پیشرفته

موضوع کلی: بیوانفورماتیک و اومیکس

موضوع میانی: انتخاب ویژگی در داده‌های مولکولی و ژنومی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه به انتخاب ویژگی در بیوانفورماتیک
• 2. اهمیت انتخاب ویژگی در داده‌های اومیکس
• 3. انواع داده‌های مولکولی (DNA, RNA, پروتئین, متیلاسیون)
• 4. فرایندهای پیش‌پردازش برای بهینه‌سازی ویژگی‌ها
• 5. ویژگی‌های ژنومی رایج (SNPها, ژن‌ها, اگزون‌ها)
• 6. ویژگی‌های پروتئینی (پپتیدها, جایگاه‌های فسفوریلاسیون)
• 7. ویژگی‌های متیلاسیون DNA و نقش آن‌ها
• 8. روش‌های مبتنی بر فیلتر (میانگین مطلق, اطلاعات متقابل, نسبت شانز)
• 9. روش‌های آماری برای انتخاب اولیه ویژگی (ANOVA, Wilcoxon)
• 10. روش‌های مبتنی بر پیوند (رگرسیون خطی, رگرسیون لجستیک)
• 11. روش‌های مبتنی بر توابع هدف (حداقل انحلال, RFE)
• 12. انتخاب توالی ژن‌ها با استفاده از روش‌های توابع هدف
• 13. روش‌های توابع هدف همراه با طبقه‌بندی (Random Forest, SVM)
• 14. روش‌های توابع هدف همراه با رگرسیون (Lasso, Ridge)
• 15. روش‌های توابع هدف همراه با شبکه‌های عصبی
• 16. روش‌های یادگیری ماشین مبتنی بر درخت (XGBoost, LightGBM)
• 17. اهمیت اهمیت ویژگی‌های SHAP و LIME
• 18. روش‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی برای انتخاب ویژگی (CNN برای توالی)
• 19. یادگیری عمیق برای انتخاب ویژگی در داده‌های چندگانه اومیکس
• 20. انتخاب ویژگی مبتنی بر گراف‌های عصبی
• 21. روش‌های مبتنی بر داده‌های شبکه‌ای برای شبکه‌های ژن
• 22. روش‌های مبتنی بر فرکانس (FFT) در تحلیل توالی
• 23. کاهش ابعاد با استفاده از PCA و t-SNE برای ویژگی‌ها
• 24. استفاده از VAEs برای استخراج ویژگی‌های مولکولی
• 25. انتخاب ویژگی برای داده‌های RNA-seq (DESeq2, edgeR)
• 26. انتخاب ویژگی برای داده‌های میتوکندریال
• 27. انتخاب ویژگی برای داده‌های پروتئومیکس (MS, مقیاس‌بندی ایمنو)
• 28. انتخاب ویژگی برای داده‌های متیلاسیون DNA (WGBS, RRBS)
• 29. انتخاب ویژگی برای داده‌های ATAC-seq (دسترسی کروماتین)
• 30. انتخاب ویژگی برای داده‌های مقیاس‌بندی کروماتین (ChIP-seq)
• 31. انتخاب ویژگی برای ترکیب چندگانه اومیکس (multi-omics integration)
• 32. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقاطع برای انتخاب ویژگی با نمونه‌های محدود
• 33. مدیریت فوق‌صدای ژن‌ها در انتخاب ویژگی
• 34. انتخاب ویژگی مبتنی بر توالی‌های ژن (gene set enrichment)
• 35. انتخاب ویژگی برای بیومارکرهای بیماری
• 36. انتخاب ویژگی برای اهداف تشخیصی (طب دقیق)
• 37. انتخاب ویژگی برای اهداف درمانی (targeted therapy)
• 38. ارزیابی عملکرد (حافظه, دقت, recall, F1)
• 39. ماتریس‌های confusion و ROC در انتخاب ویژگی
• 40. مقایسه روش‌های مختلف در یک چارچوب آزمایشی
• 41. ابزارهای نرم‌افزاری (scikit-learn, Bioconductor, DeepLearning libraries)
• 42. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های انتخاب ویژگی در R و Python
• 43. بهینه‌سازی فرآیندهای انتخاب ویژگی با استفاده از هوش مصنوعی
• 44. انتخاب ویژگی در شرایط عدم تعادل داده‌ها (class imbalance)