اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی الگوریتمهای بیوانفورماتیک: تحلیل دادههای ژنومی و پروتئومی
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره الگوریتمهای بیوانفورماتیک: تحلیل دادههای ژنومی و پروتئومی
موضوع کلی: علوم کامپیوتر و محاسبات زیستی
موضوع میانی: الگوریتمها و دادهساختارهای زیستی
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر بیوانفورماتیک و الگوریتمها
- 2. مرور مفاهیم پایهای زیستشناسی مولکولی
- 3. ساختارهای داده برای توالیهای زیستی
- 4. جستجوی رشتهای: الگوریتمهای دقیق
- 5. جستجوی رشتهای: الگوریتمهای ابتکاری
- 6. تراز کردن توالیها: الگوریتم نیازمن
- 7. تراز کردن توالیها: الگوریتمهای برنامهنویسی پویا
- 8. تراز کردن چندگانه توالیها
- 9. درختان فیلوژنتیکی و الگوریتمهای ساخت آنها
- 10. روشهای مبتنی بر فاصله برای ساخت درخت
- 11. روشهای مبتنی بر بیشینه درستنمایی برای ساخت درخت
- 12. ارزیابی درختان فیلوژنتیکی
- 13. تحلیل همسایگی نزدیک
- 14. تحلیل Bootstrapping در فیلوزنی
- 15. الگوریتمهای خوشهبندی برای دادههای ژنومی
- 16. روشهای کاهش ابعاد برای دادههای ژنومی
- 17. تحلیل مولفههای اصلی (PCA) در بیوانفورماتیک
- 18. تحلیل خوشهای سلسله مراتبی
- 19. الگوریتمهای k-means در بیوانفورماتیک
- 20. شبکههای ژنی: ساخت و تحلیل
- 21. مقدمهای بر گرافها و کاربرد آنها در بیوانفورماتیک
- 22. الگوریتمهای جستجوی مسیر در گرافهای بیولوژیکی
- 23. الگوریتمهای تشخیص الگو در دادههای ژنومی
- 24. یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک: مقدمهای
- 25. دستهبندی با استفاده از ماشینهای بردار پشتیبان (SVM)
- 26. رگرسیون لجستیک در پیشبینیهای بیوانفورماتیکی
- 27. الگوریتمهای جنگل تصادفی در تحلیل دادههای ژنومی
- 28. شبکههای عصبی مصنوعی در بیوانفورماتیک
- 29. تحلیل دادههای بیان ژن
- 30. الگوریتمهای تشخیص دیفرانسیل بیان ژن
- 31. تحلیل دادههای RNA-Seq
- 32. تحلیل دادههای ChIP-Seq
- 33. تحلیل دادههای میکروبیوم
- 34. مقدمهای بر پروتئومیک و الگوریتمهای آن
- 35. پیشبینی ساختار پروتئین
- 36. جستجوی الگو در توالیهای پروتئین
- 37. تراز کردن ساختارهای پروتئین
- 38. تحلیل تعاملات پروتئین-پروتئین
- 39. الگوریتمهای پیشبینی عملکرد پروتئین
- 40. تحلیل مسیرهای متابولیکی
- 41. الگوریتمهای یافتن مسیرهای بهینه در شبکههای متابولیکی
- 42. تحلیل دادههای متابولومیک
- 43. تحلیل واریانتهای ژنتیکی (SNPs)
- 44. تحلیل GWAS (مطالعات ارتباط گسترده ژنومی)
- 45. تحلیل دادههای توالییابی کل ژنوم
- 46. مقدمهای بر الگوریتمهای متاژنومیک
- 47. تحلیل دادههای metagenomic
- 48. تطبیق الگوریتمها با دادههای بزرگ بیوانفورماتیکی
- 49. بهینهسازی الگوریتمها برای کارایی
- 50. مفاهیم پایهای برنامهنویسی برای بیوانفورماتیک (پایتون)
- 51. کاربرد کتابخانههای بیوانفورماتیکی در پایتون
- 52. تحلیل دادههای ژنومی با استفاده از R
- 53. مقدمهای بر پایگاه دادههای بیوانفورماتیکی
- 54. کار با پایگاه دادههای NCBI
- 55. کار با پایگاه دادههای UniProt
- 56. کار با پایگاه دادههای PDB
- 57. تحلیل دادههای epigenetic
- 58. الگوریتمهای تشخیص الگو در دادههای epigenetic
- 59. تحلیل دادههای CRISPR
- 60. طراحی راهنمای CRISPR با استفاده از الگوریتمها
- 61. تحلیل off-target effects در ویرایش ژنوم
- 62. الگوریتمهای تحلیل ساختاری RNA
- 63. پیشبینی ساختار RNA
- 64. تحلیل تعاملات RNA-پروتئین
- 65. مقدمهای بر مدلسازی مولکولی
- 66. شبیهسازی دینامیک مولکولی
- 67. مفاهیم پایهای آمار در بیوانفورماتیک
- 68. آزمونهای آماری برای دادههای ژنومی
- 69. تصحیح چندگانه آزمون در بیوانفورماتیک
- 70. مقدمهای بر پردازش تصویر در بیوانفورماتیک
- 71. تحلیل تصاویر میکروسکوپی
- 72. تشخیص سلول در تصاویر زیستی
- 73. تحلیل دادههای Mass Spectrometry
- 74. الگوریتمهای شناسایی پپتیدها در دادههای MS
- 75. تحلیل کمی پروتئینها با استفاده از MS
- 76. مقدمهای بر هوش مصنوعی در بیوانفورماتیک
- 77. یادگیری عمیق در بیوانفورماتیک
- 78. کاربرد شبکههای کانولوشنال در تحلیل تصاویر زیستی
- 79. کاربرد شبکههای بازگشتی در تحلیل توالیهای ژنومی
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.