دوره یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های تک‌سلولی و تنظیم بیان ژن برای کاربردهای زیست‌پزشکی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های تک‌سلولی و تنظیم بیان ژن برای کاربردهای زیست‌پزشکی

موضوع کلی: زیست‌فناوری و علوم محاسباتی (بیوانفورماتیک)

موضوع میانی: تحلیل داده‌های پیشرفته در ژنومیک و پزشکی دقیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی بیوانفورماتیک و ضرورت تحلیل داده‌های تک‌سلولی
• 2. ساختار و انواع داده‌های توالی‌یابی نسل جدید
• 3. پیش‌پردازش داده‌های توالی‌یابی آر‌ان‌ای تک‌سلولی
• 4. کنترل کیفیت و حذف نویز در داده‌های تک‌سلولی
• 5. نرمال‌سازی داده‌ها و کاهش اثرات تکنیکال
• 6. کاهش ابعاد و تحلیل مؤلفه‌های اصلی در داده‌های ژنومیک
• 7. خوشه‌بندی سلول‌ها و شناسایی زیرجمعیت‌های سلولی
• 8. تفسیر بیولوژیکی خوشه‌ها و شناسایی ژن‌های نشانگر
• 9. تحلیل مسیرهای پیام‌رسانی و غنی‌سازی عملکردی ژن‌ها
• 10. مبانی یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های بیولوژیکی
• 11. الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده در طبقه‌بندی سلول‌ها
• 12. کاربرد یادگیری نظارت‌نشده در کشف انواع سلولی جدید
• 13. مدل‌سازی فضای نهفته در داده‌های تک‌سلولی
• 14. تخمین مسیر تمایز سلولی و تحلیل زمان شبه‌تکاملی
• 15. پیش‌بینی تعاملات فاکتورهای رونویسی و نواحی تنظیمی
• 16. آنالیز کروماتین در دسترس با استفاده از داده‌های تک‌سلولی
• 17. ادغام داده‌های چندگانه و تحلیل یکپارچه چند‌اومیکس
• 18. مدل‌سازی شبکه تنظیم ژنی در سطح تک‌سلول
• 19. پیش‌بینی اثرات جهش‌های ژنتیکی بر بیان ژن
• 20. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل تصاویر بافت‌شناسی
• 21. مدل‌های مولد در بازسازی داده‌های ناقص ژنومیک
• 22. تحلیل ارتباطات بین‌سلولی و سیگنالینگ لیگان-گیرنده
• 23. پزشکی دقیق و کاربرد داده‌های تک‌سلولی در تشخیص بیماری‌ها
• 24. شناسایی بیومارکرهای اختصاصی در بیماری‌های غیرواگیر
• 25. تحلیل پاسخ‌های ایمنی در سطح تک‌سلولی
• 26. کاربرد یادگیری ماشین در طراحی دارو بر اساس داده‌های ژنومیک
• 27. اخلاق در پژوهش‌های ژنومیک و حریم خصوصی داده‌های زیستی
• 28. استانداردهای ملی در ذخیره‌سازی و پردازش داده‌های بیولوژیک
• 29. چالش‌های محاسباتی در تحلیل داده‌های حجیم ژنومیک
• 30. مدیریت و اشتراک‌گذاری داده‌های زیستی در چارچوب قوانین کشور
• 31. آینده‌نگری در پزشکی شخصی‌سازی شده و هوش مصنوعی
• 32. استفاده از ابزارهای متن‌باز و بومی در تحلیل داده‌های ژنومی
• 33. بهینه‌سازی الگوریتم‌های یادگیری برای پردازش‌های سنگین
• 34. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی‌کننده در مطالعات بالینی
• 35. گزارش‌نویسی علمی و مصورسازی نتایج داده‌های ژنومیک
• 36. تلفیق داده‌های اپی‌ژنتیک و ترنسکریپتومیک
• 37. شناسایی ناهمگونی‌های سلولی در تومورها
• 38. تحلیل دینامیک رونویسی در پاسخ به محرک‌های محیطی
• 39. اعتبارسنجی آزمایشگاهی نتایج حاصل از مدل‌های محاسباتی
• 40. نقش بیوانفورماتیک در توسعه زیست‌فناوری سلامت ایران