کتاب صوتی کاهش ابعاد داده‌های ژنومی: از توالی‌یابی تا کشف الگو با هوش مصنوعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاهش ابعاد داده‌های ژنومی: از توالی‌یابی تا کشف الگو با هوش مصنوعی

موضوع کلی: علوم داده و زیست‌شناسی محاسباتی

موضوع میانی: کاهش ابعاد در داده‌های ژنومی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر توالی‌یابی ژنومی و حجم داده
• 2. چالش ابعاد بالا در داده‌های ژنومی و نیاز به کاهش
• 3. آشنایی با کاهش ابعاد و جایگاه آن در ژنومیک مدرن
• 4. انواع داده‌های ژنومی: RNA-seq, ChIP-seq, ATAC-seq, WGS
• 5. ساختار ماتریسی نمونه‌×ژن و ویژگی‌های داده
• 6. اصل اطلاعات و از دست رفتن واریانس در کاهش ابعاد
• 7. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA): ریاضیات و مفهوم
• 8. PCA کاربردی روی داده‌های RNA-seq
• 9. تجزیه مقدار مفرد (SVD) و ارتباط با PCA
• 10. تحلیل مولفه‌های مستقل (ICA) در ژنومیک
• 11. تحلیل تمایز خطی (LDA) برای طبقه‌بندی نمونه‌ها
• 12. روش‌های خطی کاهش ابعاد و انتخاب ویژگی
• 13. LASSO و Elastic Net برای انتخاب ژن
• 14. Kernel PCA و کاهش ابعاد غیرخطی
• 15. t-SNE: مفهوم، ریاضیات و کاربرد در ژنومیک
• 16. t-SNE عملی: پارامترهای کلیدی و تفسیر خروجی
• 17. UMAP: مفهوم و مزایا نسبت به t-SNE
• 18. UMAP روی داده‌های تک‌سلی RNA-seq
• 19. خودسازمان‌یابی و نقشه‌های کوهستانی (SOM) در ژنومیک
• 20. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی به‌عنوان کاهش ابعاد
• 21. خوشه‌بندی k-means و غیرخطی برای گروه‌بندی ژن‌ها
• 22. اتوانکودرها (Autoencoders): مفهوم و ساختار
• 23. اتوانکودر کانولوشنی برای داده‌های ژنومی
• 24. اتوانکودر واریاسیونال (VAE) در ژنومیک
• 25. شبکه‌های adversarial و کاهش ابعاد (VAE-GAN)
• 26. اتوانکودر سبک‌وزن برای داده‌های بزرگ تک‌سلی
• 27. یادگیری نمایش عمیق (Deep Representation Learning)
• 28. Transfer learning برای داده‌های ژنومی
• 29. Fine-tuning مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده روی دیتاست‌های ژنومی
• 30. تحلیلگرهای گرافی و کاهش ابعاد
• 31. Laplacian Eigenmaps و تشدید طیفی
• 32. Isomap و LLE: روش‌های هندسی متعدد
• 33. Locally Linear Embedding کاربردی در ژن‌اکسپرشن
• 34. Diffusion Maps برای داده‌های تک‌سلی
• 35. رسم خریطه منیفولد در فضای ژنومی
• 36. تحلیل مولفه‌های اصلی احتمالی (PPCA)
• 37. مدل‌های مخلوط گاوسی به‌عنوان کاهش ابعاد
• 38. Factor Analysis در بیان ژن
• 39. مدل‌های نمایش پنهان و کاهش ابعاد بیزی
• 40. انتخاب ویژگی با ANOVA و می‌کانی
• 41. میزان اطلاعات بین ویژگی و هدف در ژنومیک
• 42. روش‌های بسته‌بندی و پوشش برای ویژگی‌های ژنومی
• 43. الگوریتم‌های تکاملی برای انتخاب ویژگی
• 44. Recursive Feature Elimination (RFE) در ژنومیک
• 45. Boruta و RF-based feature selection
• 46. ابزارهای Python: scikit-learn, scanpy, Seurat
• 47. ابزارهای R: DESeq2, limma, prcomp
• 48. استفاده از Bioconductor در کاهش ابعاد
• 49. اجرای PCA در Python و R: مقایسه عملی
• 50. KNNImputation و پیش‌پردازش داده‌های گمشده
• 51. نرمال‌سازی داده‌های ژنومی قبل از کاهش ابعاد
• 52. مقیاس‌بندی و استانداردسازی ویژگی‌ها
• 53. مدیریت داده‌های پرت (outlier) در ابعاد بالا
• 54. تصویرسازی نتایج: matplotlib, plotly, ggplot2
• 55. تفسیر مؤلفه‌ها و بارگذاری‌ها (loadings)
• 56. کاهش ابعاد در تشخیص سرطان از داده‌های ژنومی
• 57. شناسایی زیرگروه‌های بیماری با t-SNE و UMAP
• 58. تحلیل علامت‌های زیستی با کاهش ابعاد
• 59. کاربرد در فارماکوژنومیک
• 60. تحلیل چند‌ومتاژومیک با کاهش ابعاد
• 61. یکپارچه‌سازی ژنومیک و پروتئومیک
• 62. کاهش ابعاد در داده‌های متاژنومیک
• 63. تحلیل تکاملی و کاهش ابعاد
• 64. Phylogenomics و کاهش ابعاد
• 65. کاربرد در ژنومیک ساختاری
• 66. کاهش ابعاد برای داده‌های فضایی (Spatial Transcriptomics)
• 67. Single-cell trajectory inference با کاهش ابعاد
• 68. Pseudotime analysis و UMAP
• 69. RNA velocity و کاهش ابعاد
• 70. Multi-omics integration با اتوانکودرها
• 71. Adversarial autoencoders برای داده‌های چندمتاژومیک
• 72. Graph Neural Networks و کاهش ابعاد شبکه‌های تنظیم ژنی
• 73. Attention mechanisms در کاهش ابعاد ژنومی
• 74. مدل‌های زبانی بیولوژیکی و نمایش داده‌ها
• 75. Foundation models برای ژنوم (ESM, DNABERT)
• 76. Fine-tuning مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده DNA
• 77. کاهش ابعاد در داده‌های CRISPR screening
• 78. معیارهای ارزیابی: KL divergence, trustworthiness
• 79. معیارهای حفظ ساختار جهانی و محلی
• 80. Cross-validation در روش‌های کاهش ابعاد
• 81. مقایسه عملکرد روش‌های مختلف
• 82. Reconstructing error و انتخاب بهینه روش
• 83. Robustness و استحکام نسبت به نویز
• 84. Interpretable Dimensionality Reduction
• 85. SHAP و LIME برای تفسیر مؤلفه‌ها
• 86. کاهش ابعاد در ژنومیک سکونتگاهی (GWAS)
• 87. QTL mapping با کاهش ابعاد
• 88. تحلیل متابولومیک با کاهش ابعاد
• 89. کاربرد در ژنومیک سلامت عمومی
• 90. کاهش ابعاد در داده‌های اپی‌ژنومیک
• 91. Methylation data و PCA/UMAP
• 92. Chromatin accessibility و تحلیل ابعاد پایین
• 93. اعتبارسنجی و تعمیم‌پذیری مدل‌ها
• 94. حفظ حریم خصوصی در داده‌های ژنومی
• 95. Replication و reproducibility در تحلیل‌ها
• 96. بهترین شیوه‌ها: workflow استاندارد
• 97. روند آینده: کاهش ابعاد و هوش مصنوعی در ژنومیک