کتاب آموزش جامع مدلسازی پروتئین با رویکرد OpenFold: از مفاهیم محاسباتی تا پیادهسازی کاربردی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره آموزش جامع مدلسازی پروتئین با رویکرد OpenFold: از مفاهیم محاسباتی تا پیادهسازی کاربردی
موضوع کلی: زیستفناوری و علوم محاسباتی
موضوع میانی: هوش مصنوعی در پیشبینی ساختار پروتئینها
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی زیستشناسی مولکولی و ساختار پروتئینها
- 2. آشنایی با مفاهیم اساسی در زیستفناوری محاسباتی
- 3. اهمیت پیشبینی ساختار سهبعدی در کشف دارو
- 4. معرفی مدلهای یادگیری عمیق در بیوانفورماتیک
- 5. بررسی معماری شبکه عصبی AlphaFold2
- 6. مفاهیم پایه در مدل OpenFold و تفاوتهای ساختاری
- 7. آمادهسازی محیط محاسباتی و پیشنیازهای نرمافزاری
- 8. مدیریت دادههای پروتئینی از پایگاه داده PDB
- 9. روشهای پیشپردازش توالیهای اسید آمینه
- 10. استخراج ویژگیهای تکاملی و همترازی توالیهای چندگانه
- 11. کاربرد مدلهای زبانی در تحلیل توالیهای زیستی
- 12. مکانیسم توجه و اهمیت آن در مدلسازی پروتئین
- 13. ساختار بلوکهای Evoformer در مدلهای پیشبینی
- 14. تحلیل فضای نهفته و بازنمایی ویژگیهای پروتئین
- 15. مکانیسم چرخش و بازسازی ساختار سهبعدی
- 16. معرفی توابع زیان و بهینهسازی در آموزش مدل
- 17. چالشهای آموزش مدلهای بزرگ در زیستشناسی
- 18. استراتژیهای موازیسازی و توزیع بار محاسباتی
- 19. مدیریت حافظه در آموزش مدلهای حجیم پروتئینی
- 20. تکنیکهای ارزیابی عملکرد مدلهای پیشبینی ساختار
- 21. معیار RMSD در ارزیابی انطباق ساختارهای پیشبینی شده
- 22. تحلیل خطاهای مدل و بررسی نقاط حساس در زنجیره پروتئینی
- 23. کاربرد OpenFold در شبیهسازی تعاملات پروتئین-لیگاند
- 24. بررسی پایداری و تغییرات ساختاری پروتئینها
- 25. پیشبینی دمینهای عملکردی در پروتئینهای ناشناخته
- 26. تلفیق دادههای تجربی با پیشبینیهای محاسباتی
- 27. بهینهسازی هایپرپارامترها برای بهبود دقت مدل
- 28. تجزیه و تحلیل خروجیهای مدل در محیطهای گرافیکی
- 29. کاربردهای صنعتی زیستفناوری محاسباتی در ایران
- 30. استانداردهای اخلاقی و پژوهشی در زیستفناوری محاسباتی
- 31. مطالعه موردی: پیشبینی ساختار آنزیمهای صنعتی
- 32. مطالعه موردی: تحلیل پروتئینهای دخیل در بیماریهای شایع
- 33. روشهای استنتاج و تولید ساختار در مقیاس بالا
- 34. مدیریت پایگاههای داده محلی برای پروژههای بیوانفورماتیک
- 35. تکنیکهای اعتبارسنجی ساختارهای پروتئینی
- 36. مستندسازی و گزارشدهی نتایج محاسباتی
- 37. آیندهنگری در توسعه مدلهای هوش مصنوعی زیستی
- 38. روشهای رفع اشکال در پیادهسازی مدلهای OpenFold
- 39. بهینهسازی سرعت استنتاج در محیطهای عملیاتی
- 40. جمعبندی و مسیرهای نوین در زیستفناوری محاسباتی
تگها:
آلفافولد۲
اوپنفولد
بیوانفورماتیک
پیشبینی ساختار پروتئین
زیستفناوری محاسباتی
مدلسازی پروتئین
هوش مصنوعی در زیستشناسی
یادگیری عمیق در علوم زیستی
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.