دوره جامع یادگیری ماشین در زیست‌فیزیک: از تحلیل داده‌های مولکولی تا طراحی پروتئین‌های کاربردی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع یادگیری ماشین در زیست‌فیزیک: از تحلیل داده‌های مولکولی تا طراحی پروتئین‌های کاربردی

موضوع کلی: زیست‌فیزیک محاسباتی و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پیش‌بینی و طراحی ساختارهای زیستی با یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و مفاهیم پایه در زیست‌فیزیک محاسباتی
• 2. نقش یادگیری ماشین در تحلیل ساختارهای زیستی
• 3. مفاهیم آماری در مدل‌سازی سیستم‌های مولکولی
• 4. ساختار و خواص فیزیکی پروتئین‌ها و اسیدهای نوکلئیک
• 5. پایگاه‌های داده زیستی و استانداردهای مدیریت داده‌های پروتئینی
• 6. پیش‌پردازش داده‌های توالی و ساختار در یادگیری ماشین
• 7. معرفی الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده در پیش‌بینی ویژگی‌های زیستی
• 8. یادگیری بدون نظارت و خوشه‌بندی ساختارهای پروتئینی
• 9. شبکه‌های عصبی عمیق در تحلیل داده‌های زیستی
• 10. مدل‌های مبتنی بر گراف برای نمایش مولکول‌ها
• 11. یادگیری بازنمایی در فضای شیمیایی و زیستی
• 12. توابع انرژی و میدان‌های نیرو در شبیه‌سازی‌های مولکولی
• 13. مبانی پیش‌بینی ساختار سوم پروتئین با هوش مصنوعی
• 14. کاربرد شبکه‌های عصبی کانولوشنی در تحلیل تصاویر میکروسکوپی و ساختاری
• 15. مدل‌های ترنسفورمر در پیش‌بینی توالی و ساختار پروتئین
• 16. تکنیک‌های یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی طراحی مولکولی
• 17. شبیه‌سازی دینامیک مولکولی و تلفیق آن با یادگیری ماشین
• 18. روش‌های یادگیری فعال برای کاهش هزینه محاسباتی در شبیه‌سازی
• 19. پیش‌بینی برهم‌کنش‌های پروتئین-لیگاند با مدل‌های یادگیری عمیق
• 20. مدل‌سازی انعطاف‌پذیری و تغییرات ساختاری پروتئین‌ها
• 21. طراحی پروتئین‌های جدید (De Novo) با استفاده از مدل‌های مولد
• 22. بهینه‌سازی پایداری حرارتی و حلالیت پروتئین‌ها به کمک هوش مصنوعی
• 23. پیش‌بینی اثر جهش‌های نقطه‌ای بر پایداری و عملکرد پروتئین
• 24. طراحی آنزیم‌های کاربردی با رویکردهای یادگیری ماشین
• 25. مدل‌سازی برهم‌کنش‌های پروتئین-پروتئین در شبکه سلولی
• 26. کاربرد هوش مصنوعی در پیش‌بینی سایت‌های اتصال دارو
• 27. تجزیه و تحلیل مسیرهای تاخوردگی پروتئین با مدل‌های آماری
• 28. تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی در مطالعات زیستی
• 29. ارزیابی دقت مدل‌های پیش‌بینی ساختار (RMSD و معیارهای مشابه)
• 30. چالش‌های محاسباتی در مقیاس‌بندی مدل‌های زیستی
• 31. یکپارچه‌سازی داده‌های امیکس با مدل‌های ساختاری
• 32. اخلاق در پژوهش‌های محاسباتی و رعایت استانداردهای علمی
• 33. آینده هوش مصنوعی در زیست‌فناوری و پزشکی شخصی‌سازی‌شده
• 34. پیاده‌سازی پروژه‌های طراحی پروتئین با استفاده از کتابخانه‌های متن‌باز
• 35. بهینه‌سازی کدها و استفاده از پردازش‌های موازی در زیست‌فیزیک محاسباتی