اکسپرس 24
کتاب تشخیص ویژگی‌های ژنومی و پروتئومی با مدل‌های پنهان مارکوف

کتاب تشخیص ویژگی‌های ژنومی و پروتئومی با مدل‌های پنهان مارکوف

تگ‌ها: HMM در ژنومیک بیوانفورماتیک پروتئومیکس محاسباتی تحلیل توالی زیستی تشخیص ویژگی پروتئومی تشخیص ویژگی ژنومی مدل پنهان مارکوف یادگیری ماشین در زیست‌شناسی

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تشخیص ویژگی‌های ژنومی و پروتئومی با مدل‌های پنهان مارکوف

موضوع کلی: یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های زیستی

موضوع میانی: مدل‌های پنهان مارکوف در بیوانفورماتیک

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های پنهان مارکوف و کاربردهای زیستی
  • 2. مفاهیم پایه زنجیره مارکوف و احتمالات گذار
  • 3. تعریف حالت‌های پنهان و توالی مشاهدات
  • 4. پارامترهای اصلی مدل: احتمالات شروع، گذار و نشر
  • 5. مسئله ارزیابی: الگوریتم پیشرو-پسرو
  • 6. مسئله رمزگشایی: الگوریتم ویتربی
  • 7. مسئله یادگیری: الگوریتم باوم-ولش
  • 8. تکنیک‌های مقیاس‌بندی اعداد در الگوریتم‌های HMM
  • 9. مدل‌های مرتبه اول و مرتبه بالاتر مارکوف
  • 10. مدل‌های پنهان مارکوف با حالت‌های چپ-راست
  • 11. روش‌های مقداردهی اولیه پارامترها
  • 12. معیارهای ارزیابی کیفیت مدل
  • 13. پیش‌پردازش توالی‌های ژنومی برای ورود به HMM
  • 14. نقش HMM در پیش‌بینی نواحی کدکننده پروتئین
  • 15. تشخیص ژن با استفاده از مدل‌های پنهان مارکوف
  • 16. تشخیص مرزهای اگزون و اینترون
  • 17. پیش‌بینی جایگاه شروع و پایان ترجمه
  • 18. مدل‌سازی ساختار ثانویه پروتئین با HMM
  • 19. پروفایل HMM برای خانواده‌های پروتئینی
  • 20. جستجوی هم‌خانوادگی پروتئین با پایگاه Pfam
  • 21. تشخیص دامنه‌های پروتئینی حفاظت‌شده
  • 22. مدل‌سازی موتیف‌های توالی با HMM
  • 23. تشخیص عناصر تنظیمی در پروموترها
  • 24. پیش‌بینی جایگاه اتصال فاکتورهای رونویسی
  • 25. تشخیص توالی‌های سیگنال پپتیدی
  • 26. مدل‌سازی ساختار ژن با HMM چندمرحله‌ای
  • 27. روش‌های آموزش نظارت‌شده و نیمه‌نظارت‌شده
  • 28. استفاده از توالی‌های چندگانه برای ساخت HMM
  • 29. خوشه‌بندی توالی‌ها با مدل‌های پنهان مارکوف
  • 30. مدل‌های مخلوط مارکوف و کاربرد در خوشه‌بندی
  • 31. HMM برای تحلیل توالی‌های تکراری و ماهواره‌ای
  • 32. تشخیص شبه‌ژن‌ها و عناصر جابه‌جا شونده
  • 33. کاربرد HMM در پیش‌بینی جایگاه پیرایش
  • 34. مدل‌سازی توالی‌های غیرکدکننده بلند
  • 35. تشخیص RNAهای کوچک و غیرکدکننده
  • 36. پیاده‌سازی الگوریتم ویتربی در بیوانفورماتیک
  • 37. بهینه‌سازی حافظه در HMM برای ژنوم‌های بزرگ
  • 38. مدل‌سازی نرخ جهش و تکامل با HMM
  • 39. تشخیص نواحی حفاظت‌شده در ژنوم
  • 40. مدل‌سازی داده‌های اپی‌ژنتیکی با HMM
  • 41. استفاده از HMM در تحلیل توالی‌های متاژنومی
  • 42. تشخیص فیلوژنتیکی با مدل‌های پنهان مارکوف
  • 43. مدل‌سازی انتخاب طبیعی با زنجیره مارکوف
  • 44. ارزیابی اعتبار مدل با روش‌های آماری
  • 45. مقایسه HMM با روش‌های یادگیری ماشین دیگر
  • 46. مدل‌سازی داده‌های بیان ژن با HMM
  • 47. تحلیل توالی‌های پروتئینی تراغشایی
  • 48. پیش‌بینی ساختار مارپیچ‌آلفا و صفحه‌بتا
  • 49. تشخیص جایگاه گلیکوزیلاسیون با HMM
  • 50. مدل‌سازی برهم‌کنش پروتئین-پروتئین
  • 51. کاربرد HMM در تحلیل داده‌های توالی‌یابی نسل جدید
  • 52. مدل‌سازی خطای توالی‌یابی با HMM
  • 53. تشخیص پلی‌مورفیسم‌های تک‌نوکلئوتیدی
  • 54. مدل‌سازی هاپلوتیپ‌ها با زنجیره مارکوف
  • 55. HMM در تحلیل هم‌ترازی توالی‌ها
  • 56. تشخیص نواحی فرازنخ دار و پایین‌زنخ دار
  • 57. مدل‌سازی ساختار کروماتین با HMM
  • 58. پایپ‌لاین‌های رایج برای HMM در بیوانفورماتیک
  • 59. آشنایی با نرم‌افزار HMMER و کاربرد آن
  • 60. تحلیل خروجی و تفسیر نتایج HMM
  • 61. مطالعه موردی: پیش‌بینی ژن در ژنوم انسان
  • 62. مطالعه موردی: تشخیص دامنه‌های پروتئینی در پروتئوم
  • 63. چالش‌های محاسباتی در HMM برای داده‌های بزرگ
  • 64. جهت‌گیری‌های آینده و مدل‌های عمیق مبتنی بر HMM

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.