دوره پیش‌بینی برهم‌کنش پروتئین‌ها با یادگیری عمیق و TorchProtein همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی برهم‌کنش پروتئین‌ها با یادگیری عمیق و TorchProtein

موضوع کلی: بیوانفورماتیک و هوش مصنوعی در زیست‌شناسی محاسباتی

موضوع میانی: یادگیری عمیق برای تحلیل ساختار و برهم‌کنش پروتئین‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی برهم‌کنش پروتئین-پروتئین
• 2. اهمیت پیش‌بینی تعاملات پروتئینی در زیست‌شناسی محاسباتی
• 3. انواع برهم‌کنش‌های پروتئین-پروتئین
• 4. شبکه‌های برهم‌کنش پروتئینی و کاربردهای آن‌ها
• 5. داده‌های زیستی موردنیاز برای پیش‌بینی تعاملات پروتئینی
• 6. منابع داده و پایگاه‌های اطلاعاتی تعاملات پروتئینی
• 7. ساخت مجموعه‌داده برای یادگیری ماشین
• 8. برچسب‌گذاری نمونه‌های تعامل و عدم تعامل
• 9. مسئله طبقه‌بندی در پیش‌بینی تعاملات پروتئینی
• 10. چالش عدم توازن کلاس‌ها در داده‌های پروتئینی
• 11. پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌های پروتئینی
• 12. نمایش توالی پروتئین برای مدل‌های یادگیری عمیق
• 13. استخراج ویژگی از توالی اسیدهای آمینه
• 14. نمایش پروتئین با Embedding
• 15. نمایش ساختاری پروتئین‌ها
• 16. ویژگی‌های فیزیکوشیمیایی اسیدهای آمینه
• 17. استخراج ویژگی‌های جفت پروتئین‌ها
• 18. معماری‌های یادگیری عمیق برای تعاملات پروتئینی
• 19. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای توالی پروتئین
• 20. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای مدل‌سازی توالی
• 21. LSTM و GRU در تحلیل توالی‌های پروتئینی
• 22. مکانیزم Attention در مدل‌سازی پروتئین‌ها
• 23. Transformerها برای نمایش پروتئین
• 24. مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده پروتئینی
• 25. انتقال یادگیری در پیش‌بینی تعاملات پروتئینی
• 26. مبانی TorchProtein و اکوسیستم آن
• 27. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه TorchProtein
• 28. ساختار داده و مفاهیم اصلی در TorchProtein
• 29. بارگذاری داده‌های پروتئینی در TorchProtein
• 30. ساخت Pipeline پردازش داده در TorchProtein
• 31. تبدیل توالی پروتئین به ورودی مدل
• 32. ساخت نمونه‌های آموزشی تعامل پروتئینی
• 33. تعریف Dataset و DataLoader برای داده‌های پروتئینی
• 34. ساخت مدل پیش‌بینی تعامل با TorchProtein
• 35. انتخاب معماری مناسب برای جفت پروتئین‌ها
• 36. طراحی تابع امتیازدهی تعاملات پروتئینی
• 37. آموزش مدل با داده‌های تعامل پروتئینی
• 38. تنظیم Batch Size و پارامترهای آموزش
• 39. انتخاب تابع هزینه مناسب
• 40. بهینه‌سازی مدل با الگوریتم‌های Gradient-based
• 41. مدیریت Overfitting در مدل‌های پروتئینی
• 42. Regularization و Dropout در مدل‌های پیش‌بینی
• 43. تنظیم ابرپارامترهای مدل
• 44. اعتبارسنجی مدل روی داده‌های زیستی
• 45. تقسیم‌بندی صحیح داده‌های پروتئینی برای آموزش و آزمون
• 46. جلوگیری از Data Leakage در پیش‌بینی تعاملات پروتئینی
• 47. ارزیابی مدل با Accuracy و Precision
• 48. Recall و F1-Score در پیش‌بینی تعاملات پروتئینی
• 49. ROC-AUC و PR-AUC برای ارزیابی مدل
• 50. تنظیم آستانه تصمیم‌گیری برای پیش‌بینی تعامل
• 51. تحلیل خطاهای مدل
• 52. مقایسه مدل‌های مختلف پیش‌بینی تعاملات پروتئینی
• 53. Baselineهای کلاسیک برای مقایسه عملکرد
• 54. پیش‌بینی تعاملات پروتئینی جدید و ناشناخته
• 55. استفاده از مدل برای رتبه‌بندی تعاملات احتمالی
• 56. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق پروتئینی
• 57. تحلیل Attention و ویژگی‌های مؤثر در پیش‌بینی
• 58. تحلیل حساسیت نسبت به تغییرات توالی پروتئین
• 59. بررسی اثر جهش‌های پروتئینی بر پیش‌بینی تعامل
• 60. ترکیب اطلاعات توالی و ساختار پروتئین
• 61. مدل‌سازی تعاملات چندپروتئینی
• 62. مقیاس‌پذیری آموزش روی مجموعه‌داده‌های بزرگ
• 63. شتاب‌دهی آموزش با GPU
• 64. مدیریت حافظه در پردازش داده‌های پروتئینی
• 65. طراحی Pipeline کامل از داده تا پیش‌بینی
• 66. ذخیره و بارگذاری مدل آموزش‌دیده
• 67. استفاده از مدل برای استنتاج روی داده‌های جدید
• 68. اعتبارسنجی زیستی نتایج پیش‌بینی
• 69. ساخت یک پروژه عملی پیش‌بینی تعامل پروتئین-پروتئین
• 70. عیب‌یابی Pipeline و مدل‌های TorchProtein
• 71. بهبود عملکرد مدل در سناریوهای واقعی