دوره جامع تحلیل هوشمند توالی‌های تنظیم‌گر ژن در سطح تک‌سلولی با یادگیری عمیق همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع تحلیل هوشمند توالی‌های تنظیم‌گر ژن در سطح تک‌سلولی با یادگیری عمیق

موضوع کلی: زیست‌شناسی محاسباتی و هوش مصنوعی در پزشکی

موضوع میانی: کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های ژنومیک و سلولی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی بیولوژی مولکولی و ساختار توالی‌های تنظیم‌گر ژن
• 2. معرفی یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های زیستی
• 3. آشنایی با فرمت‌های داده‌های ژنومیک و پیش‌پردازش آن‌ها
• 4. مفاهیم پایه در یادگیری نظارت‌شده برای توالی‌های DNA
• 5. ساختار شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای شناسایی موتیف‌های توالی
• 6. معماری مدل‌های یادگیری عمیق در پیش‌بینی فعالیت عناصر تنظیم‌گر
• 7. روش‌های کدگذاری توالی‌های نوکلئوتیدی برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 8. تحلیل داده‌های ChIP-seq و نقش آن در آموزش مدل‌های ژنومیک
• 9. مبانی استخراج ویژگی از داده‌های اپی‌ژنتیک و دسترس‌پذیری کروماتین
• 10. معرفی معماری DeepSEA و کاربرد آن در پیش‌بینی اثر جهش‌های غیرکدکننده
• 11. کاربرد شبکه‌های عصبی بازگشتی و ترنسفورمرها در تحلیل توالی‌های بیولوژیک
• 12. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی‌کننده در ژنومیک
• 13. چالش‌های داده‌های نامتوازن در آموزش مدل‌های تنظیم‌گر ژن
• 14. مبانی تحلیل داده‌های توالی‌یابی تک‌سلولی (scRNA-seq و scATAC-seq)
• 15. پیش‌پردازش و کنترل کیفیت داده‌های تک‌سلولی
• 16. کاهش ابعاد و خوشه‌بندی داده‌های بیان ژن در مقیاس تک‌سلولی
• 17. تخمین وضعیت کروماتین در سطح سلول‌های منفرد با یادگیری عمیق
• 18. مدل‌سازی پویایی تنظیم ژن در فرآیندهای تمایز سلولی
• 19. شناسایی فاکتورهای رونویسی و سایت‌های اتصال آن‌ها با مدل‌های یادگیری عمیق
• 20. روش‌های تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی در ژنومیک
• 21. تحلیل اهمیت نوکلئوتیدها با استفاده از Saliency Maps
• 22. مطالعه برهم‌کنش‌های دوربرد در کروماتین و مدل‌سازی آن‌ها
• 23. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی توالی‌های تنظیم‌گر مصنوعی
• 24. یکپارچه‌سازی داده‌های چندگانه (Multi-omics) با هوش مصنوعی
• 25. کاربرد مدل‌های مولد (Generative Models) در طراحی توالی‌های تنظیمی
• 26. شناسایی انواع واریانت‌های ژنتیکی بیماری‌زا در نواحی غیرکدکننده
• 27. مدل‌سازی اثرات واریانت‌های ژنتیکی بر بیان ژن با استفاده از یادگیری عمیق
• 28. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در تحلیل داده‌های ژنومیک کمیاب
• 29. اخلاق در پژوهش‌های ژنومیک و حفظ حریم خصوصی داده‌های زیستی
• 30. کاربرد نتایج تحلیل‌های هوشمند در توسعه روش‌های درمانی دقیق
• 31. پروژه عملی: پیاده‌سازی یک مدل یادگیری عمیق برای پیش‌بینی سایت‌های اتصال فاکتور رونویسی
• 32. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای مدل‌های پیچیده ژنومیک
• 33. استفاده از کتابخانه‌های تخصصی پایتون در تحلیل داده‌های تک‌سلولی
• 34. مدیریت و تحلیل داده‌های حجیم ژنومیک با زیرساخت‌های محاسباتی
• 35. بررسی محدودیت‌های مدل‌های فعلی در درک پیچیدگی‌های تنظیم ژن
• 36. چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی در پزشکی شخصی‌سازی شده بر اساس داده‌های ژنومیک