فلش‌کارت‌های آموزشی آموزش مدل‌سازی و پیش‌بینی ویژگی‌های اپی‌ژنتیک با استفاده از داده‌های انفرادی (N-of-1)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش مدل‌سازی و پیش‌بینی ویژگی‌های اپی‌ژنتیک با استفاده از داده‌های انفرادی (N-of-1)

موضوع کلی: زیست‌فناوری و علوم داده‌های زیستی

موضوع میانی: تحلیل‌های محاسباتی در ژنتیک و اپی‌ژنتیک

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایه در اپی‌ژنتیک و تنظیم بیان ژن
• 2. آشنایی با داده‌های زیستی در مقیاس انفرادی
• 3. ساختار داده‌های ژنومیک و اپی‌ژنومیک در مطالعات N-of-1
• 4. پیش‌پردازش داده‌های توالی‌یابی نسل جدید
• 5. کنترل کیفیت داده‌های اپی‌ژنتیک و حذف نویز
• 6. روش‌های نرمال‌سازی داده‌های متیلاسیون DNA
• 7. استخراج ویژگی‌های توالی ژنتیکی برای مدل‌سازی
• 8. مبانی یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های زیستی
• 9. آماده‌سازی ماتریس‌های ورودی برای مدل‌های پیش‌بینی
• 10. چالش‌های نمونه‌برداری محدود در مطالعات انفرادی
• 11. الگوریتم‌های پیش‌بینی ویژگی‌های اپی‌ژنتیک
• 12. معرفی مدل‌های رگرسیون در تحلیل داده‌های انفرادی
• 13. استفاده از شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی وضعیت کروماتین
• 14. ارزیابی دقت مدل‌های پیش‌بینی در داده‌های تک‌نمونه
• 15. اعتبارسنجی متقاطع در مطالعات با حجم نمونه کم
• 16. روش‌های کاهش ابعاد برای داده‌های ژنومیک
• 17. مدل‌سازی تعاملات ژن و محیط در اپی‌ژنتیک
• 18. تفسیر بیولوژیکی خروجی‌های مدل‌های پیش‌بینی
• 19. شناسایی نواحی تنظیمی ژنوم با استفاده از الگوریتم‌های محاسباتی
• 20. تلفیق داده‌های اپی‌ژنتیک با پروفایل‌های بیان ژن
• 21. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی در پزشکی شخصی‌سازی‌شده
• 22. اخلاق پژوهش در تحلیل داده‌های ژنتیکی و اپی‌ژنتیکی
• 23. حفاظت از حریم خصوصی در داده‌های زیستی انفرادی
• 24. مدیریت و ذخیره‌سازی داده‌های حجیم زیستی
• 25. آشنایی با ابزارهای برنامه‌نویسی پایتون در بیوانفورماتیک
• 26. کتابخانه‌های تخصصی تحلیل ژنومیک در زبان R
• 27. شبیه‌سازی داده‌های اپی‌ژنتیک برای آموزش مدل‌ها
• 28. تحلیل حساسیت پارامترها در مدل‌های پیش‌بینی
• 29. روش‌های رفع بیش‌برازش در مدل‌های با نمونه محدود
• 30. استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق برای پیش‌بینی متیلاسیون
• 31. بررسی اثرات واریانت‌های ژنتیکی بر ویژگی‌های اپی‌ژنتیک
• 32. تحلیل داده‌های ChIP-seq در مطالعات N-of-1
• 33. مدل‌سازی دینامیک تغییرات اپی‌ژنتیکی در طول زمان
• 34. روش‌های آماری برای شناسایی سیگنال‌های معنی‌دار
• 35. تولید گزارش‌های تحلیلی از خروجی‌های مدل
• 36. اصول مستندسازی کدهای محاسباتی در پروژه‌های زیستی
• 37. آشنایی با پایگاه‌های داده معتبر ژنومیک و اپی‌ژنتیک
• 38. استانداردهای گزارش‌دهی نتایج در بیوانفورماتیک
• 39. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی مدل‌های اپی‌ژنتیک
• 40. چشم‌انداز آینده مدل‌سازی محاسباتی در زیست‌فناوری