فلش‌کارت‌های آموزشی جامع پیش‌بینی، مدل‌سازی و تحلیل تعاملات RNA-پروتئین با روش‌های محاسباتی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع پیش‌بینی، مدل‌سازی و تحلیل تعاملات RNA-پروتئین با روش‌های محاسباتی

موضوع کلی: بیوانفورماتیک و بیولوژی محاسباتی

موضوع میانی: تحلیل محاسباتی комплекس‌های RNA-پروتئین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی بیولوژی مولکولی RNA و پروتئین
• 2. مبانی بیوانفورماتیک و فرمت‌های داده رایج
• 3. سلسله‌مراتب ساختار RNA: اولیه، ثانویه، ثالثه
• 4. شناسایی موتیف‌های اتصال RNA در توالی پروتئین
• 5. بانک‌های داده ساختار RNA-پروتئین (PDB، NDB، RNAProteinDB)
• 6. استخراج و پیش‌پردازش ساختارهای پیچیده RNA-پروتئین
• 7. ارزیابی کیفیت ساختارهای تجربی و مدلسازی شده
• 8. روش‌های پیش‌بینی ساختار ثانویه RNA (Mfold، RNAfold، ViennaRNA)
• 9. مدل‌سازی ساختار ثالثه RNA (Rosetta FARFAR، SimRNA، RhoFold)
• 10. پیش‌بینی سطح اتصال پروتئین به RNA (PRIdictor، catRAPID، RPISeq)
• 11. روش‌های دوکینگ RNA-پروتئین (HADDOCK، ZDOCK، RosettaDock)
• 12. ارزیابی و رتبه‌بندی مدل‌های دوکینگ (CAPRI، IRMSD، Fnat)
• 13. دينامیک مولکولی پیچیدگی‌های RNA-پروتئین (GROMACS، AMBER، NAMD)
• 14. تحلیل ترازهای انرژی اتصال (MM‑PBSA، MM‑GBSA، LIE)
• 15. شبکه‌های عصبی عمیق برای پیش‌بینی تعامل RNA-پروتئین (GraphCNN، Transformers)
• 16. یادگیری ماشین کلاسیک: SVM، Random Forest، XGBoost در پیش‌بینی اتصال
• 17. استخراج ویژگی‌های توالی، ساختار و فیزیکوشیمیایی
• 18. طراحی ویژگی‌های گراف‌محور برای پیچیدگی‌های RNA-پروتئین
• 19. اعتبارسنجی متقاطع و تست‌های مستقل در مدل‌های پیش‌بینی
• 20. تفسیر مدل‌های یادگیری عمیق (Attention maps، SHAP، Integrated Gradients)
• 21. شناسایی سایت‌های اتصال عملکردی و آلוסטרیک
• 22. تحلیل تطبیقی پیچیدگی‌های RNA-پروتئین در گونه‌های مختلف
• 23. بررسی تکامل موتیف‌های اتصال RNA در семейات پروتئینی
• 24. مطالعه تعاملات RNA-پروتئین در سیستم‌های رگولاتوری (spliceosome، ribosome، RISC)
• 25. تأثیر جهش‌های نقطه‌ای بر پایداری و تقارن RNA-پروتئین
• 26. طراحی مولکول‌های کوچک و اولیگونوکلئوتیدهای مقابله‌کننده RNA-پروتئین
• 27. استفاده از داده‌های CLIP‑seq، PAR‑CLIP، eCLIP برای اعتبارسنجی پیش‌بینی‌ها
• 28. ادغام داده‌های ترنسکریپتومیک و پروتئومیک در تحلیل تعاملات
• 29. سازماندهی پایپ‌لاین‌های محاسباتی با Nextflow / Snakemake
• 30. بهینه‌سازی محاسباتی بر روی کلاستر و ابر (HPC، Cloud)
• 31. نمایش بصری پیچیدگی‌های RNA-پروتئین (PyMOL، ChimeraX، VMD)
• 32. آمار و رسم نمودارهای نتایج پیش‌بینی (Matplotlib، Seaborn، Plotly)
• 33. مستندسازی و بازتولیدپذیری با Jupyter Notebook و Git
• 34. اخلاقیات داده‌های ژنومیک و حریم خصوصی در تحلیل RNA-پروتئین
• 35. مقدمه‌ای بر بیولوژی سیستم‌ها و مدل‌سازی شبکه‌های رگولاتوری RNA-پروتئین
• 36. شناسایی پیچیدگی‌های چندمرکبی (RNP) و تحلیل واحدهای فرعی
• 37. روش‌های آزمایشی مكمل: EMSA، SPR، ITC، crosslinking
• 38. تطبیق نتایج محاسباتی با داده‌های آزمایشی
• 39. مطالعه موردی: پیش‌بینی پیچیدگی.spliceosomal snRNP
• 40. مطالعه موردی: مدل‌سازی تعاملات miRNA‑Argonaute
• 41. مطالعه موردی: تحلیل پیچیدگی‌های ریبوزوم‌برون‌شده
• 42. مطالعه موردی: طراحی آپتامرهای RNA در برابر پروتئین‌های ویروسی
• 43. ارزیابی کارایی الگوریتم‌های دوکینگ بر روی بنچ‌مارک‌های استاندارد
• 44. توسعه اسکریپت‌های اتوماتیک برای پردازش دسته‌ای پیچیدگی‌ها
• 45. استفاده از AlphaFold‑Multimer برای پیش‌بینی RNA-پروتئین
• 46. مقایسه AlphaFold‑Multimer با روش‌های دوکینگ سنتی
• 47. تحلیل پویایی تغییرات کنفورماسیونال در طول اتصال
• 48. مدل‌سازی اثرات یون‌های فلزی و مولکول‌های آب در سطح اتصال
• 49. بررسی اثرات модификация‌های پسازاینده RNA (m6A، Ψ) بر اتصال پروتئین
• 50. طراحی پایگاه داده شخصی‌سازی شده پیچیدگی‌های RNA-پروتئین
• 51. استفاده از زبان‌های پرس‌وجو (SPARQL، GraphQL) برای استخراج داده‌های پیچیدگی
• 52. آموزش مدل‌های چندوظیفه (Multi‑task) برای پیش‌بینی همزمان ساختار و اتصال
• 53. ارزیابی عدم قطعیت در پیش‌بینی‌های محاسباتی (Bootstrap، Bayesian)
• 54. استراتژی‌های یادگیری انتقال (Transfer Learning) در داده‌های محدود RNA-پروتئین
• 55. توسعه وب‌سرور/API برای پیش‌بینی تعاملات RNA-پروتئین
• 56. استقرار مدل‌ها در محیط تولید (Docker، Kubernetes، FastAPI)
• 57. بررسی چالش‌های فعلی و جهت‌های آینده در تحلیل محاسباتی RNA-پروتئین