دوره تشخیص ویژگی‌های ژنومی و پروتئومی با مدل‌های پنهان مارکوف همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تشخیص ویژگی‌های ژنومی و پروتئومی با مدل‌های پنهان مارکوف

موضوع کلی: یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های زیستی

موضوع میانی: مدل‌های پنهان مارکوف در بیوانفورماتیک

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های پنهان مارکوف و کاربردهای زیستی
• 2. مفاهیم پایه زنجیره مارکوف و احتمالات گذار
• 3. تعریف حالت‌های پنهان و توالی مشاهدات
• 4. پارامترهای اصلی مدل: احتمالات شروع، گذار و نشر
• 5. مسئله ارزیابی: الگوریتم پیشرو-پسرو
• 6. مسئله رمزگشایی: الگوریتم ویتربی
• 7. مسئله یادگیری: الگوریتم باوم-ولش
• 8. تکنیک‌های مقیاس‌بندی اعداد در الگوریتم‌های HMM
• 9. مدل‌های مرتبه اول و مرتبه بالاتر مارکوف
• 10. مدل‌های پنهان مارکوف با حالت‌های چپ-راست
• 11. روش‌های مقداردهی اولیه پارامترها
• 12. معیارهای ارزیابی کیفیت مدل
• 13. پیش‌پردازش توالی‌های ژنومی برای ورود به HMM
• 14. نقش HMM در پیش‌بینی نواحی کدکننده پروتئین
• 15. تشخیص ژن با استفاده از مدل‌های پنهان مارکوف
• 16. تشخیص مرزهای اگزون و اینترون
• 17. پیش‌بینی جایگاه شروع و پایان ترجمه
• 18. مدل‌سازی ساختار ثانویه پروتئین با HMM
• 19. پروفایل HMM برای خانواده‌های پروتئینی
• 20. جستجوی هم‌خانوادگی پروتئین با پایگاه Pfam
• 21. تشخیص دامنه‌های پروتئینی حفاظت‌شده
• 22. مدل‌سازی موتیف‌های توالی با HMM
• 23. تشخیص عناصر تنظیمی در پروموترها
• 24. پیش‌بینی جایگاه اتصال فاکتورهای رونویسی
• 25. تشخیص توالی‌های سیگنال پپتیدی
• 26. مدل‌سازی ساختار ژن با HMM چندمرحله‌ای
• 27. روش‌های آموزش نظارت‌شده و نیمه‌نظارت‌شده
• 28. استفاده از توالی‌های چندگانه برای ساخت HMM
• 29. خوشه‌بندی توالی‌ها با مدل‌های پنهان مارکوف
• 30. مدل‌های مخلوط مارکوف و کاربرد در خوشه‌بندی
• 31. HMM برای تحلیل توالی‌های تکراری و ماهواره‌ای
• 32. تشخیص شبه‌ژن‌ها و عناصر جابه‌جا شونده
• 33. کاربرد HMM در پیش‌بینی جایگاه پیرایش
• 34. مدل‌سازی توالی‌های غیرکدکننده بلند
• 35. تشخیص RNAهای کوچک و غیرکدکننده
• 36. پیاده‌سازی الگوریتم ویتربی در بیوانفورماتیک
• 37. بهینه‌سازی حافظه در HMM برای ژنوم‌های بزرگ
• 38. مدل‌سازی نرخ جهش و تکامل با HMM
• 39. تشخیص نواحی حفاظت‌شده در ژنوم
• 40. مدل‌سازی داده‌های اپی‌ژنتیکی با HMM
• 41. استفاده از HMM در تحلیل توالی‌های متاژنومی
• 42. تشخیص فیلوژنتیکی با مدل‌های پنهان مارکوف
• 43. مدل‌سازی انتخاب طبیعی با زنجیره مارکوف
• 44. ارزیابی اعتبار مدل با روش‌های آماری
• 45. مقایسه HMM با روش‌های یادگیری ماشین دیگر
• 46. مدل‌سازی داده‌های بیان ژن با HMM
• 47. تحلیل توالی‌های پروتئینی تراغشایی
• 48. پیش‌بینی ساختار مارپیچ‌آلفا و صفحه‌بتا
• 49. تشخیص جایگاه گلیکوزیلاسیون با HMM
• 50. مدل‌سازی برهم‌کنش پروتئین-پروتئین
• 51. کاربرد HMM در تحلیل داده‌های توالی‌یابی نسل جدید
• 52. مدل‌سازی خطای توالی‌یابی با HMM
• 53. تشخیص پلی‌مورفیسم‌های تک‌نوکلئوتیدی
• 54. مدل‌سازی هاپلوتیپ‌ها با زنجیره مارکوف
• 55. HMM در تحلیل هم‌ترازی توالی‌ها
• 56. تشخیص نواحی فرازنخ دار و پایین‌زنخ دار
• 57. مدل‌سازی ساختار کروماتین با HMM
• 58. پایپ‌لاین‌های رایج برای HMM در بیوانفورماتیک
• 59. آشنایی با نرم‌افزار HMMER و کاربرد آن
• 60. تحلیل خروجی و تفسیر نتایج HMM
• 61. مطالعه موردی: پیش‌بینی ژن در ژنوم انسان
• 62. مطالعه موردی: تشخیص دامنه‌های پروتئینی در پروتئوم
• 63. چالش‌های محاسباتی در HMM برای داده‌های بزرگ
• 64. جهت‌گیری‌های آینده و مدل‌های عمیق مبتنی بر HMM