فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی شبیه‌سازی و تحلیل مولکولی در طراحی دارو

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی شبیه‌سازی و تحلیل مولکولی در طراحی دارو

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. معرفی دوره: بهینه‌سازی شبیه‌سازی و تحلیل مولکولی
• 2. اهمیت محاسبات سطح بالا (HPC) در طراحی دارو
• 3. مقدمه‌ای بر کشف و طراحی دارو
• 4. چرخه عمر کشف دارو و نقش شبیه‌سازی
• 5. مفاهیم اساسی شیمی دارویی و بیوشیمی
• 6. انواع شبیه‌سازی‌های مولکولی در علوم زیستی
• 7. نرم‌افزارهای رایج شبیه‌سازی مولکولی
• 8. بررسی چالش‌های محاسباتی در شبیه‌سازی‌های بزرگ
• 9. مقدمه‌ای بر داده‌های مولکولی و فرمت‌ها
• 10. مبانی مدل‌سازی مولکولی
• 11. نظریه میدان نیرو (Force Field) و کاربردهای آن
• 12. اجزای میدان نیرو و پارامترسازی
• 13. هندسه مولکولی و نمایش ساختارها
• 14. سطوح انرژی پتانسیل و حداقل‌های انرژی
• 15. روش‌های بهینه‌سازی ساختار مولکولی
• 16. مدل‌سازی حلال و اثرات محیطی در شبیه‌سازی
• 17. شبیه‌سازی مونت کارلو (Monte Carlo Simulation)
• 18. مبانی مکانیک مولکولی (Molecular Mechanics)
• 19. مبانی دینامیک مولکولی (Molecular Dynamics)
• 20. انتخاب میدان نیرو مناسب برای سیستم‌های زیستی
• 21. تعریف و اهمیت محاسبات سطح بالا (HPC)
• 22. معماری سیستم‌های HPC: خوشه‌ها و سوپرکامپیوترها
• 23. واحدهای پردازش مرکزی (CPU) و ساختار حافظه
• 24. سلسله مراتب حافظه و اثر آن بر عملکرد
• 25. معیارهای عملکرد HPC: فلاپس (FLOPS) و پهنای باند
• 26. سیستم‌های عامل و مدیریت منابع در HPC (مانند SLURM, PBS)
• 27. سیستم‌های فایل موازی (Parallel File Systems)
• 28. مفاهیم پلتفرم ابری برای محاسبات HPC
• 29. ابزارهای خط فرمان برای مدیریت HPC
• 30. معرفی زبان‌های برنامه‌نویسی برای HPC (C++, Fortran, Python)
• 31. مبانی برنامه‌نویسی موازی
• 32. معماری حافظه مشترک (Shared Memory Architectures)
• 33. مقدمه‌ای بر OpenMP برای موازی‌سازی
• 34. دستورات اصلی OpenMP: for, sections, single, master
• 35. مدیریت ریسمان‌ها و زمان‌بندی (Thread Scheduling) در OpenMP
• 36. همگام‌سازی (Synchronization) در OpenMP: Critical, Atomic, Barrier
• 37. مسائل مربوط به مسابقه داده (Data Race) و بن‌بست (Deadlock)
• 38. بهینه‌سازی عملکرد OpenMP: کاهش سربار و تعادل بار
• 39. ابزارهای تحلیل و دیباگ برنامه‌های OpenMP
• 40. کاربردهای OpenMP در الگوریتم‌های شبیه‌سازی مولکولی
• 41. معماری حافظه توزیع شده (Distributed Memory Architectures)
• 42. مقدمه‌ای بر واسط ارسال پیام (MPI)
• 43. توابع اساسی MPI: send, recv, Barrier, Finalize
• 44. ارتباطات نقطه‌به‌نقطه (Point-to-Point Communication) در MPI
• 45. ارتباطات جمعی (Collective Communication) در MPI: Broadcast, Reduce, Allreduce
• 46. توپولوژی‌های مجازی در MPI
• 47. مدیریت خطا و دیباگ برنامه‌های MPI
• 48. بهینه‌سازی عملکرد MPI: کاهش ارتباطات و همپوشانی
• 49. شبیه‌سازی‌های توزیع شده: تقسیم دامنه و بارگذاری
• 50. ترکیب OpenMP و MPI: رویکردهای هیبریدی
• 51. معرفی پردازنده‌های گرافیکی (GPUs) و معماری آنها
• 52. تفاوت CPU و GPU برای محاسبات علمی
• 53. مفاهیم اساسی CUDA: هسته‌ها (Kernels), نخ‌ها (Threads), بلوک‌ها (Blocks)
• 54. سلسله مراتب حافظه GPU: گلوبال، مشترک، کَش
• 55. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه در CUDA
• 56. همگام‌سازی و ارتباط بین هسته‌ها در CUDA
• 57. معرفی OpenCL به عنوان جایگزین CUDA
• 58. توسعه کتابخانه‌های شتاب‌دهنده GPU (مثلاً cuFFT, cuBLAS)
• 59. پروفایل‌سازی و بهینه‌سازی کد CUDA
• 60. کاربرد GPU در محاسبات شبیه‌سازی دینامیک مولکولی
• 61. تحلیل عملکرد و پروفایل‌سازی کد
• 62. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها: پیچیدگی زمانی و فضایی
• 63. ساختارهای داده کارآمد برای HPC
• 64. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه و استفاده از کَش
• 65. وکتورسازی (Vectorization) و دستورالعمل‌های SIMD
• 66. بهینه‌سازی I/O در برنامه‌های HPC
• 67. کاهش سربار (Overhead) موازی‌سازی
• 68. استفاده از کامپایلرهای بهینه و فلگ‌های مربوطه
• 69. بازسازی و Refactoring کد برای عملکرد بهتر
• 70. تکنیک‌های کاهش مصرف انرژی در HPC
• 71. شبیه‌سازی دینامیک مولکولی پیشرفته (Advanced MD)
• 72. روش‌های نمونه‌برداری تقویت شده (Enhanced Sampling Methods)
• 73. محاسبه انرژی آزاد (Free Energy Calculations): FEP, PMF, WHAM
• 74. شبیه‌سازی کوانتومی-مکانیکی / مولکولی-مکانیکی (QM/MM)
• 75. روش‌های داکینگ مولکولی (Molecular Docking)
• 76. غربالگری مجازی (Virtual Screening) و شناسایی لیگاند
• 77. طراحی دارو بر اساس ساختار (Structure-Based Drug Design)
• 78. طراحی دارو بر اساس لیگاند (Ligand-Based Drug Design)
• 79. شبیه‌سازی‌های درشت‌دانه (Coarse-Grained Simulations)
• 80. مدل‌سازی پروتئین-لیگاند و پروتئین-پروتئین
• 81. مقیاس‌پذیری (Scalability) نرم‌افزارهای MD (NAMD, GROMACS, Amber)
• 82. بهینه‌سازی GROMACS برای خوشه‌های HPC
• 83. بهینه‌سازی NAMD و Amber برای GPU
• 84. موازی‌سازی الگوریتم‌های داکینگ و غربالگری مجازی
• 85. تحلیل داده‌های بزرگ دینامیک مولکولی روی HPC
• 86. طراحی پروتکل‌های شبیه‌سازی کارآمد برای HPC
• 87. استفاده از کتابخانه‌های موازی در طراحی دارو (مثلاً OpenMM)
• 88. محاسبات انرژی آزاد با استفاده از منابع HPC
• 89. مدیریت و زمان‌بندی کارهای شبیه‌سازی در خوشه‌ها
• 90. کاربرد HPC در تحلیل مسیرهای بیولوژیکی و شبکه‌ها
• 91. مدیریت و ذخیره‌سازی داده‌های شبیه‌سازی عظیم
• 92. ابزارهای تحلیل پس از شبیه‌سازی (MDTraj, VMD Scripts)
• 93. موازی‌سازی تحلیل داده‌های شبیه‌سازی
• 94. تکنیک‌های بصری‌سازی پیشرفته برای ساختارهای مولکولی
• 95. پایتون و کتابخانه‌های علمی برای تحلیل داده‌های HPC
• 96. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در طراحی دارو با HPC
• 97. رایانش ابری (Cloud Computing) برای HPC در طراحی دارو
• 98. محاسبات اگزاسکیل (Exascale Computing) و چالش‌ها
• 99. بهینه‌سازی شبیه‌سازی‌ها با رویکردهای یادگیری تقویتی
• 100. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده محاسبات سطح بالا در علوم زیستی