اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی یادگیری ماشین در شناسایی جهش‌های سرطانی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری ماشین در شناسایی جهش‌های سرطانی

موضوع کلی: سرطان و ژنتیک: راهنمای جامع برای درک و مدیریت خطر

موضوع میانی: استفاده از یادگیری ماشین برای شناسایی بیومارکرهای ژنتیکی جدید

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری ماشین در زیست‌شناسی
• 2. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی در ژنومیک
• 3. پیش‌پردازش داده‌های ژنی
• 4. انتخاب ویژگی‌های مهم در داده‌های سرطان
• 5. روش‌های خوشه‌بندی برای طبقه‌بندی تومورها
• 6. درخت‌های تصمیم‌گیری در تشخیص سرطان
• 7. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) در ژنومیک
• 8. شبکه‌های عصبی مصنوعی و کاربردهای آن‌ها در سرطان
• 9. رگرسیون لجستیک برای پیش‌بینی پاسخ به درمان
• 10. روش‌های ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 11. اعتبارسنجی مدل‌ها با استفاده از داده‌های مستقل
• 12. مقایسه عملکرد الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین
• 13. استخراج الگوهای ژنتیکی مرتبط با سرطان
• 14. شناسایی ژن‌های سرطانی با استفاده از یادگیری ماشین
• 15. پیش‌بینی احتمال بقای بیماران سرطانی
• 16. تحلیل مسیرهای سیگنالینگ در سرطان با استفاده از یادگیری ماشین
• 17. یادگیری ماشین در تشخیص زودهنگام سرطان
• 18. کاربرد یادگیری ماشین در تصویربرداری پزشکی
• 19. تحلیل تصاویر پزشکی با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 20. شناسایی تومورها در تصاویر رادیولوژی
• 21. تقسیم‌بندی تومورها در تصاویر MRI
• 22. تشخیص متاستاز با استفاده از یادگیری ماشین
• 23. تحلیل داده‌های بیان ژن با استفاده از یادگیری ماشین
• 24. شناسایی زیرگروه‌های مولکولی سرطان
• 25. پیش‌بینی پاسخ دارویی با استفاده از یادگیری ماشین
• 26. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی درمان سرطان
• 27. استفاده از یادگیری عمیق برای تحلیل داده‌های ژنومیکس
• 28. تحلیل داده‌های پروتئومیکس با استفاده از یادگیری ماشین
• 29. شناسایی نشانگرهای زیستی سرطان با استفاده از یادگیری ماشین
• 30. مدل‌سازی شبکه تنظیم ژن با استفاده از یادگیری ماشین
• 31. پیش‌بینی اثرات جهش‌ها بر عملکرد پروتئین
• 32. تحلیل داده‌های میکروبیوم و ارتباط آن با سرطان
• 33. یادگیری ماشین در ایمونوتراپی سرطان
• 34. شناسایی پاسخ‌های ایمنی به درمان سرطان
• 35. مدل‌سازی سیستم ایمنی با استفاده از یادگیری ماشین
• 36. تحلیل داده‌های بالینی بیماران سرطانی
• 37. پیش‌بینی عود سرطان با استفاده از یادگیری ماشین
• 38. یادگیری ماشین در تشخیص سرطان‌های نادر
• 39. استفاده از یادگیری ماشین برای شخصی‌سازی درمان سرطان
• 40. تحلیل داده‌های چند-امیک (Multi-omics) با استفاده از یادگیری ماشین
• 41. روش‌های کاهش ابعاد داده در ژنومیک
• 42. تحلیل داده‌های سری زمانی در سرطان
• 43. یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های توالی‌یابی نسل جدید (NGS)
• 44. استفاده از یادگیری ماشین در دارورسانی هدفمند
• 45. تحلیل داده‌های پایش درمان سرطان