کتاب صوتی مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در سم‌شناسی محاسباتی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در سم‌شناسی محاسباتی

موضوع کلی: علوم بهداشتی و ایمنی

موضوع میانی: سم‌شناسی و ارزیابی خطر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سم‌شناسی محاسباتی
• 2. مفاهیم پایه در سم‌شناسی
• 3. مبانی مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده
• 4. جمع‌آوری و مدیریت داده‌های سم‌شناسی
• 5. توصیف‌گرهای مولکولی در سم‌شناسی
• 6. رابطه ساختار-فعالیت (SAR)
• 7. رابطه کمی ساختار-فعالیت (QSAR)
• 8. الگوریتم‌های یادگیری ماشین در سم‌شناسی
• 9. رگرسیون خطی و چندگانه در پیش‌بینی سمیت
• 10. شبکه‌های عصبی مصنوعی و کاربرد آن‌ها در سم‌شناسی
• 11. درخت‌های تصمیم و جنگل تصادفی در ارزیابی خطر
• 12. روش‌های اعتبارسنجی مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
• 13. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل
• 14. تحلیل حساسیت و اهمیت متغیرها
• 15. پیش‌بینی سمیت داروها با استفاده از مدل‌های QSAR
• 16. پیش‌بینی سمیت مواد شیمیایی صنعتی
• 17. ارزیابی خطر مواد غذایی با استفاده از مدل‌های محاسباتی
• 18. سم‌شناسی ژنتیکی و مدل‌سازی
• 19. سم‌شناسی رشدی و مدل‌سازی
• 20. سم‌شناسی تولیدمثلی و مدل‌سازی
• 21. ارزیابی خطر نانوذرات با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
• 22. مدل‌سازی اثرات ترکیبی مواد شیمیایی
• 23. فارماکوکینتیک و فارماکودینامیک (PK/PD) در سم‌شناسی محاسباتی
• 24. مدل‌سازی متابولیسم دارویی
• 25. پیش‌بینی متابولیت‌های دارویی
• 26. استفاده از پایگاه‌های داده سم‌شناسی در مدل‌سازی
• 27. پایگاه داده‌های عمومی سم‌شناسی
• 28. پایگاه داده‌های اختصاصی سم‌شناسی
• 29. روش‌های یکپارچه‌سازی داده‌ها
• 30. مدل‌سازی اثرات سموم بر روی اندام‌های خاص
• 31. مدل‌سازی اثرات سموم بر روی سیستم عصبی
• 32. مدل‌سازی اثرات سموم بر روی سیستم ایمنی
• 33. ارزیابی ریسک سرطان‌زایی با مدل‌های محاسباتی
• 34. ارزیابی ریسک جهش‌زایی با مدل‌های محاسباتی
• 35. مدل‌سازی اثرات اختلالات غدد درون‌ریز
• 36. ارزیابی اثرات مواد شیمیایی بر سلامت باروری
• 37. روش‌های پیش‌بینی سمیت در مراحل اولیه توسعه دارو
• 38. مدل‌سازی در داروشناسی قانونی و جرم‌شناسی
• 39. کاربردهای مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در مقررات سم‌شناسی
• 40. مقررات REACH و مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده
• 41. مقررات TSCA و مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده
• 42. مدل‌سازی PBT (Persistent, Bioaccumulative, and Toxic)
• 43. مدل‌سازی vPvB (very Persistent and very Bioaccumulative)
• 44. روش‌های کاهش اثرات سموم با استفاده از مدل‌سازی
• 45. طراحی مواد شیمیایی ایمن‌تر با استفاده از مدل‌سازی
• 46. کاربرد هوش مصنوعی در سم‌شناسی محاسباتی
• 47. یادگیری عمیق و کاربرد آن در پیش‌بینی سمیت
• 48. استفاده از داده‌های omics در مدل‌سازی سم‌شناسی
• 49. ژنومیک، پروتئومیک و متابولومیک در سم‌شناسی
• 50. بیوانفورماتیک و سم‌شناسی
• 51. مدل‌سازی شبکه‌های بیولوژیکی در سم‌شناسی
• 52. پیش‌بینی اثرات سموم بر روی بیان ژن
• 53. ارزیابی اثرات سموم بر روی پروتئین‌ها
• 54. توسعه مدل‌های پیش‌بینی‌کننده مبتنی بر داده‌های بالینی
• 55. ارزیابی خطر در جمعیت‌های آسیب‌پذیر
• 56. مدل‌سازی اثرات آلودگی هوا بر سلامت
• 57. ارزیابی خطر آلودگی آب با استفاده از مدل‌های محاسباتی
• 58. سم‌شناسی محیطی و مدل‌سازی
• 59. آینده سم‌شناسی محاسباتی و مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده
• 60. چالش‌ها و فرصت‌های پیش روی سم‌شناسی محاسباتی