دوره پیش‌بینی بیان ژن با استفاده از یادگیری ماشین و داده‌های اپی‌ژنتیک همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی بیان ژن با استفاده از یادگیری ماشین و داده‌های اپی‌ژنتیک

موضوع کلی: بیوانفورماتیک و تحلیل داده‌های زیستی

موضوع میانی: یادگیری ماشین در علوم زیستی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر بیوانفورماتیک و داده‌های زیستی
• 2. مبانی ژنتیک و اپی‌ژنتیک
• 3. بیان ژن: مفاهیم و تنظیم‌کننده‌ها
• 4. داده‌های اپی‌ژنتیک: انواع و منابع
• 5. فناوری‌های تولید داده‌های اپی‌ژنتیک
• 6. پیش‌پردازش داده‌های اپی‌ژنتیک: کنترل کیفیت و نرمال‌سازی
• 7. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 8. یادگیری نظارت‌شده: رگرسیون و طبقه‌بندی
• 9. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 10. انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد
• 11. روش‌های خوشه‌بندی در بیوانفورماتیک
• 12. درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی
• 13. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 14. شبکه‌های عصبی مصنوعی: اصول پایه
• 15. یادگیری عمیق و کاربردهای آن در بیوانفورماتیک
• 16. مدل‌های رگرسیون خطی برای پیش‌بینی بیان ژن
• 17. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی بیان ژن
• 18. استفاده از SVM در پیش‌بینی بیان ژن
• 19. شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی بیان ژن
• 20. بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های یادگیری ماشین
• 21. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 22. محدودیت‌های بیش‌برازش (Overfitting) و راهکارهای مقابله با آن
• 23. انتخاب ویژگی‌های مرتبط با بیان ژن
• 24. تحلیل اهمیت ویژگی‌ها
• 25. کاهش ابعاد داده‌های اپی‌ژنتیک
• 26. روش‌های PCA و t-SNE
• 27. ادغام داده‌های اپی‌ژنتیک و بیان ژن
• 28. تحلیل مسیرهای بیولوژیکی
• 29. شبکه‌های تنظیم ژن
• 30. پیش‌بینی بیان ژن با استفاده از داده‌های متیلاسیون DNA
• 31. پیش‌بینی بیان ژن با استفاده از داده‌های هیستون
• 32. پیش‌بینی بیان ژن با استفاده از داده‌های RNA
• 33. استفاده از داده‌های chromatin accessibility برای پیش‌بینی بیان ژن
• 34. مدل‌سازی تعامل DNA-پروتئین
• 35. پیش‌بینی بیان ژن در شرایط مختلف
• 36. پیش‌بینی پاسخ به دارو با استفاده از داده‌های اپی‌ژنتیک
• 37. تحلیل داده‌های تک‌سلولی
• 38. استفاده از یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های تک‌سلولی
• 39. پیش‌بینی نوع سلول با استفاده از داده‌های اپی‌ژنتیک
• 40. شناسایی زیرگروه‌های سلولی
• 41. تحلیل تغییرات اپی‌ژنتیک در بیماری‌ها
• 42. پیش‌بینی خطر ابتلا به بیماری با استفاده از داده‌های اپی‌ژنتیک
• 43. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
• 44. روش‌های SHAP و LIME
• 45. ابزارهای بیوانفورماتیکی برای پیش‌بینی بیان ژن
• 46. زبان برنامه‌نویسی R در بیوانفورماتیک
• 47. زبان برنامه‌نویسی Python در بیوانفورماتیک
• 48. کار با پایگاه‌های داده زیستی
• 49. مفاهیم Big Data در بیوانفورماتیک
• 50. محاسبات ابری برای تحلیل داده‌های زیستی
• 51. آینده یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک
• 52. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو
• 53. اخلاق در استفاده از داده‌های زیستی
• 54. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 55. مطالعه موردی: پیش‌بینی بیان ژن در سرطان
• 56. مطالعه موردی: پیش‌بینی پاسخ به درمان در بیماری‌های خودایمنی
• 57. کاربرد یادگیری ماشین در داروشناسی ژنتیکی