دوره پیش‌بینی قدرت اتصال لیگاند به پروتئین با استفاده از یادگیری ماشین و داکینگ مولکولی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی قدرت اتصال لیگاند به پروتئین با استفاده از یادگیری ماشین و داکینگ مولکولی

موضوع کلی: علوم زیستی محاسباتی و بیوانفورماتیک

موضوع میانی: مدل‌سازی مولکولی و طراحی دارو مبتنی بر هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی بیوانفورماتیک ساختاری و مدل‌سازی پروتئین
• 2. معرفی اصول داکینگ مولکولی و برهم‌کنش‌های لیگاند-پروتئین
• 3. آماده‌سازی ساختارهای پروتئینی و حذف مولکول‌های آب و یون‌های اضافی
• 4. روش‌های بهینه‌سازی هندسی و مینیمم‌سازی انرژی در ساختارهای زیستی
• 5. تکنیک‌های پیش‌پردازش لیگاندها و تولید ایزومرهای فضایی
• 6. تعریف میدان‌های نیرو و نقش آن‌ها در محاسبات انرژی آزاد اتصال
• 7. الگوریتم‌های جستجوی فضای کانفورماسیونی در داکینگ مولکولی
• 8. توابع امتیازدهی کلاسیک در داکینگ و محدودیت‌های آن‌ها
• 9. مبانی یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک و تحلیل داده‌های ساختاری
• 10. استخراج ویژگی‌های فیزیکوشیمیایی از کمپلکس‌های لیگاند-پروتئین
• 11. مجموعه داده‌های استاندارد برای آموزش مدل‌های پیش‌بینی اتصال
• 12. روش‌های انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد در مدل‌سازی برهم‌کنش‌های مولکولی
• 13. پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیونی برای پیش‌بینی مقدار ثابت تفکیک
• 14. استفاده از الگوریتم‌های جنگل تصادفی در پیش‌بینی قدرت اتصال
• 15. کاربرد شبکه‌های عصبی عمیق در تحلیل برهم‌کنش‌های غیرکووالانسی
• 16. معماری شبکه‌های عصبی گراف برای مدل‌سازی ساختارهای مولکولی
• 17. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی با معیارهای آماری
• 18. اعتبارسنجی متقاطع در مدل‌های یادگیری ماشین بیولوژیک
• 19. روش‌های ترکیب داکینگ سنتی و یادگیری ماشین برای بهبود دقت
• 20. شناسایی نقاط داغ اتصال در جایگاه فعال پروتئین
• 21. تحلیل اهمیت ویژگی‌ها در درک مکانیسم‌های مولکولی اتصال
• 22. مقایسه مدل‌های یادگیری ماشین با روش‌های مبتنی بر دینامیک مولکولی
• 23. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای افزایش دقت مدل‌های پیش‌بینی
• 24. مدیریت عدم تعادل داده‌ها در مجموعه‌های آموزشی ساختاری
• 25. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی طراحی دارو
• 26. شبیه‌سازی برهم‌کنش‌های پروتئین-دارو با استفاده از یادگیری عمیق
• 27. تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی در کشف دارو
• 28. مراحل غربالگری مجازی با استفاده از مدل‌های آموزش‌دیده
• 29. شناسایی مولکول‌های پیشرو با استفاده از مدل‌سازی مبتنی بر ساختار
• 30. اصول اخلاق حرفه‌ای در پژوهش‌های محاسباتی و بیوانفورماتیک
• 31. گزارش‌نویسی و مستندسازی نتایج محاسبات مولکولی
• 32. کاربردهای بالینی مدل‌سازی در طراحی داروهای هدفمند
• 33. چالش‌های محاسباتی در مدل‌سازی پروتئین‌های غشایی
• 34. روش‌های مدیریت خطا و حذف نویز در داده‌های آزمایشگاهی
• 35. آینده‌نگری در توسعه ابزارهای هوش مصنوعی برای علوم زیستی
• 36. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی مدل پیش‌بینی قدرت اتصال لیگاند