اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی یادگیری عمیق برای تحلیل توالی‌های ژنومی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری عمیق برای تحلیل توالی‌های ژنومی

موضوع کلی: بیوانفورماتیک و داده‌کاوی

موضوع میانی: یادگیری ماشین در علوم زیستی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر بیوانفورماتیک و داده‌کاوی
• 2. مبانی آمار برای تحلیل داده‌های زیستی
• 3. مقدمه‌ای بر توالی‌یابی نسل جدید (NGS)
• 4. فرمت‌های رایج داده‌های ژنومی
• 5. پیش‌پردازش داده‌های NGS
• 6. کنترل کیفیت داده‌های توالی‌یابی
• 7. هم‌ترازی توالی‌ها (Sequence Alignment)
• 8. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 9. یادگیری نظارت شده در بیوانفورماتیک
• 10. رگرسیون خطی و کاربرد آن در ژنومیک
• 11. ماشین بردار پشتیبان (SVM) و تشخیص الگو در داده‌های ژنومی
• 12. درخت‌های تصمیم و اهمیت ویژگی‌ها
• 13. یادگیری ماشین بدون نظارت: خوشه‌بندی
• 14. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
• 15. خوشه‌بندی K-میانگین
• 16. کاهش ابعاد داده‌ها: PCA
• 17. انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد
• 18. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 19. شبکه‌های عصبی عمیق (DNN)
• 20. Convolutional Neural Networks (CNN) برای تحلیل توالی‌ها
• 21. Recurrent Neural Networks (RNN) و کاربرد آن‌ها در داده‌های سری زمانی زیستی
• 22. Long Short-Term Memory (LSTM) برای پیش‌بینی توالی
• 23. Autoencoders و یادگیری بازنمایی
• 24. انتقال یادگیری در بیوانفورماتیک
• 25. مدل‌های زبانی برای توالی‌های ژنومی
• 26. Word Embeddings و کاربرد آن‌ها در ژنومیک
• 27. مقدمه‌ای بر Attention Mechanisms
• 28. Transformer Networks و کاربرد آن‌ها در داده‌های ژنومی
• 29. تحلیل توالی‌های DNA با استفاده از CNN
• 30. تشخیص موتاسیون‌های ژنی با استفاده از DNN
• 31. پیش‌بینی بیان ژن با استفاده از RNN
• 32. شناسایی عناصر تنظیمی با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 33. تحلیل واریانت‌های ژنتیکی با استفاده از یادگیری ماشین
• 34. پیش‌بینی ساختار پروتئین با استفاده از یادگیری عمیق
• 35. شناسایی پروتئین‌های تعاملی با استفاده از یادگیری ماشین
• 36. یادگیری تقویتی در بیوانفورماتیک
• 37. بهینه‌سازی دارو با استفاده از یادگیری ماشین
• 38. طبقه‌بندی بیماری‌ها با استفاده از داده‌های ژنومی
• 39. تشخیص زودهنگام بیماری‌ها با استفاده از یادگیری عمیق
• 40. تحلیل داده‌های میکروبیوم با استفاده از یادگیری ماشین
• 41. یادگیری ماشین برای تصویربرداری زیستی
• 42. تحلیل داده‌های پروتئومیکس با استفاده از یادگیری ماشین
• 43. یادگیری ماشین برای متابولومیکس
• 44. مدل‌سازی شبکه‌های ژنی با استفاده از یادگیری ماشین
• 45. تحلیل مسیرهای متابولیکی با استفاده از یادگیری ماشین
• 46. استفاده از یادگیری ماشین در داروشناسی ژنومی
• 47. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین قابل تفسیر (Explainable AI)
• 48. روش‌های تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک
• 49. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک
• 50. اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از داده‌های مستقل
• 51. چالش‌ها و محدودیت‌های یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک
• 52. اخلاق در استفاده از یادگیری ماشین در حوزه ژنومیک
• 53. منابع داده‌های ژنومی عمومی
• 54. ابزارهای رایج یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک
• 55. مقدمه‌ای بر پایتون برای بیوانفورماتیک
• 56. کتابخانه‌های پایتون برای یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک
• 57. کاربرد TensorFlow در تحلیل داده‌های ژنومی
• 58. کاربرد PyTorch در تحلیل داده‌های ژنومی
• 59. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در یادگیری ماشین
• 60. روش‌های مقابله با داده‌های نامتعادل در بیوانفورماتیک
• 61. یادگیری ماشین در تشخیص سرطان
• 62. یادگیری ماشین در مطالعه بیماری‌های ژنتیکی
• 63. یادگیری ماشین در توسعه داروهای جدید
• 64. یادگیری ماشین و شخصی‌سازی درمان
• 65. آینده یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک