فلش‌کارت‌های آموزشی مدل‌سازی بیماری‌ها با ژنوم و LLM

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی بیماری‌ها با ژنوم و LLM

موضوع کلی: مدل‌های زبان بزرگ و هوش مصنوعی مکالمه‌ای

موضوع میانی: تحلیل ژنوم و پروتئوم

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی ژنتیک بیماری‌ها
• 2. نقش ژنوم در بروز بیماری‌ها
• 3. روش‌های جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های ژنومی
• 4. کنترل کیفیت داده‌های ژنومی
• 5. مقدمه‌ای بر مدل‌های بیماری
• 6. انواع مدل‌های آماری در بیماری‌شناسی
• 7. رگرسیون لجستیک در پیش‌بینی بیماری
• 8. مدل‌های بقا و کاربرد آن‌ها در بیماری‌ها
• 9. مدل‌سازی بیماری‌های چندژنی
• 10. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 11. یادگیری ماشین نظارت شده در تشخیص بیماری
• 12. یادگیری ماشین بدون نظارت و خوشه‌بندی بیماری‌ها
• 13. شبکه‌های عصبی مصنوعی در پیش‌بینی بیماری
• 14. شبکه‌های عصبی پیچشی برای تصاویر پزشکی
• 15. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و کاربردهای آن‌ها
• 16. پردازش زبان طبیعی (NLP) در داده‌های پزشکی
• 17. استخراج اطلاعات از متون پزشکی با LLM
• 18. پیش‌بینی پروتئین‌ها با استفاده از LLM
• 19. تحلیل مسیرهای ژنی و شبکه‌های تنظیم‌کننده
• 20. ادغام داده‌های ژنومی و بالینی
• 21. تفسیر نتایج مدل‌سازی بیماری
• 22. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی بیماری
• 23. روش‌های اعتبارسنجی مدل‌ها
• 24. مقدمه‌ای بر بیوانفورماتیک
• 25. پایگاه‌های داده ژنومی
• 26. ابزارهای رایج بیوانفورماتیکی
• 27. تحلیل واریانت‌های ژنی
• 28. تحلیل بیان ژن
• 29. مقدمه‌ای بر ژنومیکس مقایسه‌ای
• 30. تحلیل ژنوم‌های کامل
• 31. نقش اپی‌ژنتیک در بیماری‌ها
• 32. مدل‌سازی بیماری‌های نادر
• 33. مدل‌سازی بیماری‌های شایع
• 34. پیش‌بینی پاسخ به درمان با استفاده از داده‌های ژنومی
• 35. مدل‌سازی بیماری‌های عفونی
• 36. مدل‌سازی بیماری‌های خودایمنی
• 37. مدل‌سازی بیماری‌های عصبی
• 38. مدل‌سازی بیماری‌های قلبی عروقی
• 39. مدل‌سازی سرطان
• 40. مدل‌سازی دیابت
• 41. مدل‌سازی بیماری‌های تنفسی
• 42. مدل‌سازی بیماری‌های پوستی
• 43. اخلاق در ژنومیکس و مدل‌سازی بیماری
• 44. حریم خصوصی و امنیت داده‌های ژنومی
• 45. چالش‌ها و آینده مدل‌سازی بیماری با ژنوم و LLM