کتاب صوتی تحلیل رگولاتورهای اصلی در پیش‌بینی اثرات دارویی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل رگولاتورهای اصلی در پیش‌بینی اثرات دارویی

موضوع کلی: بیوانفورماتیک و تحلیل داده‌های زیستی

موضوع میانی: مدل‌سازی پیش‌بینی پاسخ دارویی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر بیوانفورماتیک و داده‌های زیستی
• 2. بانک‌های اطلاعاتی زیستی و منابع داده
• 3. فرمت‌های داده‌های زیستی و استانداردسازی آن‌ها
• 4. پیش‌پردازش داده‌های بیان ژن
• 5. نرم‌افزارهای رایج برای تحلیل داده‌های بیان ژن
• 6. آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک
• 7. رگرسیون خطی و کاربرد آن در پیش‌بینی اثرات دارویی
• 8. درخت‌های تصمیم‌گیری و جنگل‌های تصادفی در تحلیل داده‌های ژنومی
• 9. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) و بهینه‌سازی مدل
• 10. شبکه‌های عصبی مصنوعی و کاربرد آن‌ها در پیش‌بینی پاسخ دارویی
• 11. تحلیل بقا و منحنی‌های کاپلان-مایر
• 12. شناسایی ژن‌های کلیدی در پاسخ به داروها
• 13. روش‌های آماری برای شناسایی ژن‌های دیفرانسیالی بیان شده
• 14. تحلیل مسیرهای متابولیکی و شبکه‌های ژنی
• 15. مقدمه‌ای بر رگولاتورهای اصلی
• 16. شناسایی رگولاتورهای اصلی با استفاده از داده‌های بیان ژن
• 17. روش‌های آماری برای ارزیابی اهمیت رگولاتورهای اصلی
• 18. تحلیل شبکه رگولاتوری و شناسایی هاب‌های کلیدی
• 19. نقش فاکتورهای رونویسی در تنظیم بیان ژن
• 20. مقدمه‌ای بر تنظیم اپی‌ژنتیکی و تاثیر آن بر پاسخ دارویی
• 21. نقش میکرو RNAها در تنظیم بیان ژن
• 22. تحلیل تعامل پروتئین-پروتئین و شناسایی ماژول‌های عملکردی
• 23. استفاده از داده‌های پروتئومیک در پیش‌بینی پاسخ دارویی
• 24. ادغام داده‌های ژنومیک، ترانسکریپتومیک و پروتئومیک
• 25. تحلیل داده‌های متابولومیک و شناسایی بیومارکرها
• 26. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی ریاضی در بیولوژِی سیستم‌ها
• 27. مدل‌سازی دینامیکی شبکه‌های ژنی
• 28. استفاده از مدل‌های مبتنی بر عامل برای شبیه‌سازی پاسخ دارویی
• 29. اعتبارسنجی مدل‌های پیش‌بینی پاسخ دارویی
• 30. تکنیک‌های کاهش ابعاد داده‌ها (PCA, t-SNE, UMAP)
• 31. تحلیل خوشه‌ای و شناسایی زیرگروه‌های بیمار
• 32. تحلیل همبستگی و شناسایی ژن‌های مرتبط
• 33. مقدمه‌ای بر داده‌های تک‌سلولی و تحلیل آن‌ها
• 34. تحلیل مسیرهای سیگنالینگ و شناسایی اهداف دارویی
• 35. پیش‌بینی اثرات جانبی داروها با استفاده از داده‌های ژنومی
• 36. تحلیل فارماکوژنومیک و شخصی‌سازی درمان
• 37. مقدمه‌ای بر داده‌های بزرگ (Big Data) در بیوانفورماتیک
• 38. پردازش داده‌های بزرگ با استفاده از ابزارهای ابری
• 39. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و کاربرد آن در بیوانفورماتیک
• 40. شبکه‌های کانولوشنال (CNN) برای تحلیل تصاویر سلولی
• 41. شبکه‌های بازگشتی (RNN) برای تحلیل داده‌های سری زمانی
• 42. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در داروسازی
• 43. طراحی دارو با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 44. پیش‌بینی خواص دارویی با استفاده از مدل‌های QSAR
• 45. تحلیل داده‌های بالینی و شناسایی پیش‌بینی‌کننده‌های پاسخ دارویی
• 46. مقدمه‌ای بر اخلاق در بیوانفورماتیک و حریم خصوصی داده‌ها
• 47. ملاحظات قانونی در استفاده از داده‌های ژنومی
• 48. تحلیل رگرسیون لجستیک برای پیش‌بینی پاسخ دارویی
• 49. روش‌های نمونه‌برداری و ارزیابی مدل
• 50. تحلیل واریانس (ANOVA) و آزمون‌های پسین
• 51. آزمون‌های ناپارامتری و کاربرد آن‌ها در بیوانفورماتیک
• 52. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) و کاهش ابعاد
• 53. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی R در بیوانفورماتیک
• 54. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی Python در بیوانفورماتیک
• 55. استفاده از کتابخانه‌های بیوانفورماتیکی در R و Python
• 56. تحلیل داده‌های RNA-seq و شناسایی ژن‌های دیفرانسیالی بیان شده
• 57. تحلیل داده‌های ChIP-seq و شناسایی مناطق اتصال پروتئین
• 58. تحلیل داده‌های DNA-seq و شناسایی جهش‌های ژنتیکی
• 59. تحلیل داده‌های miRNA-seq و شناسایی میکرو RNAهای دیفرانسیالی بیان شده
• 60. مقدمه‌ای بر ویرایش ژن CRISPR-Cas9 و کاربردهای آن
• 61. تحلیل داده‌های CRISPR-Cas9 و ارزیابی کارایی ویرایش ژن
• 62. تحلیل داده‌های تومور و شناسایی جهش‌های محرک سرطان
• 63. پیش‌بینی پاسخ به درمان‌های ایمونوتراپی
• 64. تحلیل داده‌های ایمنی و شناسایی نشانگرهای زیستی پاسخ ایمنی
• 65. تحلیل داده‌های ژنتیکی جمعیت و شناسایی واریانت‌های مرتبط با بیماری‌ها
• 66. مقدمه‌ای بر سیستم‌های بیولوژیکی مصنوعی و طراحی آن‌ها
• 67. تحلیل داده‌های سیستم‌های بیولوژیکی مصنوعی و بهینه‌سازی عملکرد آن‌ها
• 68. استفاده از یادگیری تقویتی برای طراحی داروهای جدید
• 69. پیش‌بینی اثرات داروها بر روی شبکه‌های سلولی
• 70. تحلیل داده‌های تصویربرداری پزشکی و شناسایی نشانگرهای زیستی بیماری‌ها
• 71. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) در بیوانفورماتیک
• 72. تفسیر نتایج مدل‌های یادگیری ماشین در پیش‌بینی پاسخ دارویی
• 73. ارائه نتایج تحلیل بیوانفورماتیکی به کاربران نهایی
• 74. مقدمه‌ای بر متاآنالیز و ادغام داده‌های چندگانه
• 75. تحلیل داده‌های چند-omics و شناسایی الگوهای پیچیده
• 76. مقدمه‌ای بر داده‌های طول عمر و تحلیل آن‌ها
• 77. تحلیل داده‌های اپی‌ژنتیکی و بررسی تغییرات در طول عمر
• 78. تحلیل داده‌های متابولیکی و بررسی تغییرات در طول عمر
• 79. مقدمه‌ای بر بیوانفورماتیک سیستم‌های عصبی
• 80. تحلیل داده‌های الکتروفیزیولوژیکی و شناسایی الگوهای فعالیت عصبی
• 81. تحلیل داده‌های تصویربرداری مغز و شناسایی مناطق فعال در پاسخ به داروها
• 82. مقدمه‌ای بر بیوانفورماتیک گیاهی و تحلیل ژنوم گیاهان
• 83. تحلیل داده‌های ژنوم گیاهان و شناسایی ژن‌های مرتبط با صفات مطلوب
• 84. تحلیل داده‌های متابولوم گیاهان و شناسایی ترکیبات فعال
• 85. مقدمه‌ای بر بیوانفورماتیک میکروبی و تحلیل ژنوم میکروب‌ها
• 86. تحلیل داده‌های ژنوم میکروب‌ها و شناسایی ژن‌های مرتبط با مقاومت آنتی‌بیوتیکی
• 87. تحلیل داده‌های متابولوم میکروب‌ها و شناسایی ترکیبات فعال آنتی‌میکروبی
• 88. مقدمه‌ای بر بیوانفورماتیک ویروسی و تحلیل ژنوم ویروس‌ها
• 89. تحلیل داده‌های ژنوم ویروس‌ها و شناسایی ژن‌های مرتبط با بیماری‌زایی
• 90. تحلیل داده‌های تکامل ویروس‌ها و پیش‌بینی تغییرات ژنتیکی
• 91. مقدمه‌ای بر داده‌های پروتئین و تحلیل ساختار و عملکرد آن‌ها
• 92. تحلیل ساختار پروتئین و پیش‌بینی محل اتصال داروها
• 93. تحلیل عملکرد پروتئین و شناسایی مسیرهای سیگنالینگ مرتبط
• 94. مقدمه‌ای بر طراحی پروتئین و بهینه‌سازی عملکرد آن‌ها
• 95. تحلیل داده‌های پروتئین و شناسایی پروتئین‌های جدید با عملکردهای مطلوب
• 96. مقدمه‌ای بر داده‌های متابولومیک و تحلیل مسیرهای متابولیکی
• 97. تحلیل داده‌های متابولومیک و شناسایی متابولیت‌های جدید مرتبط با بیماری‌ها
• 98. تحلیل داده‌های متابولومیک و شناسایی متابولیت‌های جدید با اثرات دارویی
• 99. مقدمه‌ای بر داده‌های ترانسکریپتومیک و تحلیل بیان ژن
• 100. تحلیل داده‌های ترانسکریپتومیک و شناسایی ژن‌های کلیدی در بیماری‌ها