فلش‌کارت‌های آموزشی آموزش جامع مدل‌سازی ساختار پروتئین با استفاده از معماری‌های پیشرفته هوش مصنوعی (مبتنی بر رویکردهای OpenFold)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع مدل‌سازی ساختار پروتئین با استفاده از معماری‌های پیشرفته هوش مصنوعی (مبتنی بر رویکردهای OpenFold)

موضوع کلی: علوم زیستی محاسباتی و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پیش‌بینی ساختار پروتئین با یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی زیست‌شناسی مولکولی و ساختار پروتئین‌ها
• 2. آشنایی با مفاهیم پایه در بیوانفورماتیک ساختاری
• 3. مروری بر اهمیت پیش‌بینی ساختار سه‌بعدی پروتئین در علوم زیستی
• 4. معرفی معماری شبکه عصبی AlphaFold2
• 5. نقش یادگیری عمیق در تحلیل توالی‌های آمینواسیدی
• 6. آشنایی با پایگاه داده‌های پروتئینی PDB و UniProt
• 7. پیش‌پردازش داده‌های توالی و هم‌ترازی چندگانه توالی‌ها (MSA)
• 8. استخراج ویژگی‌های تکاملی از هم‌ترازی توالی‌ها
• 9. معماری بلوک‌های Evoformer در مدل‌های پیش‌بینی ساختار
• 10. مکانیسم توجه (Attention) در تحلیل روابط بین آمینواسیدها
• 11. ساختار و عملکرد ماژول ساختار (Structure Module) در OpenFold
• 12. مفاهیم پایه در مدل‌سازی هندسی پروتئین‌ها
• 13. تابع هزینه (Loss Function) و بهینه‌سازی در آموزش مدل‌های پروتئینی
• 14. تکنیک‌های آموزش مدل‌های بزرگ در محیط‌های محاسباتی توزیع‌شده
• 15. بررسی چالش‌های محاسباتی در پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق زیستی
• 16. استفاده از کتابخانه OpenFold برای بازسازی مدل‌های پیشرفته
• 17. آماده‌سازی داده‌های آموزشی و مدیریت حافظه در GPU
• 18. ارزیابی دقت مدل‌های پیش‌بینی ساختار با معیارهای TM-score و LDDT
• 19. تحلیل خطاهای مدل در پیش‌بینی نواحی انعطاف‌پذیر پروتئین
• 20. استفاده از ساختارهای پیش‌بینی شده در طراحی دارو و مطالعات پزشکی
• 21. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در فرآیند آموزش مدل‌های پروتئینی
• 22. بررسی تأثیر طول توالی بر عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی
• 23. کاربرد مدل‌های ساختار پروتئین در شناخت برهم‌کنش‌های پروتئین-لیگاند
• 24. آشنایی با مدل‌سازی کمپلکس‌های پروتئینی (Protein-Protein Docking)
• 25. تکنیک‌های افزایش دقت در پیش‌بینی ساختارهای جهش‌یافته
• 26. پایش و نظارت بر فرآیند آموزش مدل در محیط‌های محاسباتی
• 27. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای کاربردهای خاص زیستی
• 28. اخلاق در پژوهش‌های هوش مصنوعی زیستی و رعایت حریم داده‌ها
• 29. آینده هوش مصنوعی در زیست‌شناسی ساختاری و پزشکی دقیق
• 30. روش‌های مستندسازی و اشتراک‌گذاری مدل‌های زیستی در جامعه علمی
• 31. مرور مقالات کلیدی در حوزه بازتولید AlphaFold
• 32. تحلیل محدودیت‌های کنونی مدل‌های یادگیری عمیق در پروتئین‌شناسی
• 33. راهکارهای بهبود سرعت استنتاج (Inference) در مدل‌های بزرگ
• 34. آشنایی با فرمت‌های استاندارد فایل‌های ساختاری در بیوانفورماتیک
• 35. تکنیک‌های پس‌پردازش ساختار برای بهبود کیفیت خروجی
• 36. نقش شبیه‌سازی‌های دینامیک مولکولی در اعتبارسنجی مدل‌های هوش مصنوعی
• 37. بررسی پروژه‌های متن‌باز در حوزه زیست‌شناسی محاسباتی ایران
• 38. آموزش نگهداری و بروزرسانی مدل‌های یادگیری عمیق بر اساس داده‌های جدید
• 39. چالش‌های مقیاس‌پذیری در پردازش داده‌های عظیم پروتئینی
• 40. جمع‌بندی و مسیرهای نوین در توسعه هوش مصنوعی ساختاری