دوره راهکارهای محاسباتی در بازطراحی دارو برای مقابله با بیماری‌های ویروسی (مطالعه موردی پایگاه داده PolypharmDB) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای محاسباتی در بازطراحی دارو برای مقابله با بیماری‌های ویروسی (مطالعه موردی پایگاه داده PolypharmDB)

موضوع کلی: علوم زیستی و فناوری‌های نوین دارویی

موضوع میانی: بیوانفورماتیک و کاربرد هوش مصنوعی در کشف دارو

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی بیوانفورماتیک در مطالعات دارویی
• 2. آشنایی با مفاهیم بازطراحی دارو و اهمیت آن در کنترل بیماری‌های ویروسی
• 3. مروری بر ساختار پایگاه داده‌های زیستی و اهمیت داده‌کاوی در داروسازی
• 4. معرفی پایگاه داده PolypharmDB و ساختار اطلاعاتی آن
• 5. شناسایی اهداف زیستی ویروس‌ها و پروتئین‌های میزبان
• 6. اصول محاسباتی در پیش‌بینی تعاملات دارو و پروتئین
• 7. کاربرد یادگیری ماشین در غربالگری مجازی ترکیبات دارویی
• 8. روش‌های استخراج ویژگی‌های مولکولی برای مدل‌سازی هوش مصنوعی
• 9. تحلیل شبکه‌های برهم‌کنش دارو-پروتئین در شناسایی داروهای کاندیدا
• 10. الگوریتم‌های خوشه‌بندی در دسته‌بندی ترکیبات دارویی
• 11. مفاهیم داکینگ مولکولی (Molecular Docking) در مطالعات بازطراحی دارو
• 12. ارزیابی برهم‌کنش‌های غیرکووالانسی در پایگاه‌های داده دارویی
• 13. تکنیک‌های اعتبارسنجی مدل‌های هوش مصنوعی در کشف دارو
• 14. بررسی ویژگی‌های فارماکوکینتیک ترکیبات در مدل‌های محاسباتی
• 15. تحلیل مسیرهای سیگنالینگ سلولی در پاسخ به عوامل ویروسی
• 16. استفاده از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی سمیت ترکیبات دارویی
• 17. مدل‌سازی محاسباتی بر اساس ساختار پروتئین‌های هدف
• 18. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های حجیم زیستی
• 19. بررسی هم‌افزایی (Synergy) داروها با استفاده از روش‌های محاسباتی
• 20. استانداردهای گزارش‌دهی در پروژه‌های بیوانفورماتیک دارویی
• 21. اخلاق حرفه‌ای در پژوهش‌های دارویی و رعایت حریم داده‌های زیستی
• 22. بررسی چالش‌های محاسباتی در بازطراحی دارو برای ویروس‌های نوظهور
• 23. مقایسه روش‌های غربالگری مجازی مبتنی بر لیگاند و ساختار
• 24. تجزیه و تحلیل آماری نتایج حاصل از پایگاه‌های داده دارویی
• 25. تفسیر داده‌های خروجی از مدل‌های هوش مصنوعی در محیط آزمایشگاهی
• 26. اصول طراحی پروتکل‌های تحقیقاتی مبتنی بر نتایج بیوانفورماتیک
• 27. آشنایی با نرم‌افزارهای تخصصی در تحلیل داده‌های PolypharmDB
• 28. بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های پیش‌بینی در محیط‌های محاسباتی
• 29. مطالعه موردی: بازطراحی داروهای موجود برای پروتئین‌های ویروسی
• 30. روش‌های تصویری‌سازی (Visualization) داده‌های پیچیده زیستی
• 31. تکنیک‌های کاهش ابعاد در تحلیل داده‌های ژنومیک و پروتئومیک
• 32. بررسی پایداری کمپلکس‌های دارو-پروتئین در شبیه‌سازی‌های دینامیک مولکولی
• 33. کاربرد الگوریتم‌های ژنتیک در بهینه‌سازی کاندیداهای دارویی
• 34. نقش کلان‌داده‌ها (Big Data) در پیشبرد فناوری‌های نوین دارویی
• 35. فرآیند تبدیل داده‌های محاسباتی به دانش کاربردی در داروسازی
• 36. مدیریت خطا و کنترل کیفیت در داده‌کاوی‌های زیستی
• 37. اصول مستندسازی و نگارش مقالات علمی در حوزه بیوانفورماتیک
• 38. آینده‌نگاری فناوری‌های هوش مصنوعی در صنعت داروسازی کشور
• 39. تلفیق داده‌های آزمایشگاهی با نتایج محاسباتی جهت تایید نهایی
• 40. راهکارهای نوین در توسعه داروهای اختصاصی با رویکرد محاسباتی