اکسپرس 24
کتاب انتخاب ویژگی‌های ژنومی: از داده‌های اومیکس تا مدل‌های پیشرفته

کتاب انتخاب ویژگی‌های ژنومی: از داده‌های اومیکس تا مدل‌های پیشرفته

تگ‌ها: Bioconductor bioinformatics deep learning DNA methylation feature importance Feature selection filter methods genomic features machine learning multi-omics omics proteinomics RNA-seq SHAP wrapper methods

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 انتخاب ویژگی‌های ژنومی: از داده‌های اومیکس تا مدل‌های پیشرفته

موضوع کلی: بیوانفورماتیک و اومیکس

موضوع میانی: انتخاب ویژگی در داده‌های مولکولی و ژنومی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه به انتخاب ویژگی در بیوانفورماتیک
  • 2. اهمیت انتخاب ویژگی در داده‌های اومیکس
  • 3. انواع داده‌های مولکولی (DNA, RNA, پروتئین, متیلاسیون)
  • 4. فرایندهای پیش‌پردازش برای بهینه‌سازی ویژگی‌ها
  • 5. ویژگی‌های ژنومی رایج (SNPها, ژن‌ها, اگزون‌ها)
  • 6. ویژگی‌های پروتئینی (پپتیدها, جایگاه‌های فسفوریلاسیون)
  • 7. ویژگی‌های متیلاسیون DNA و نقش آن‌ها
  • 8. روش‌های مبتنی بر فیلتر (میانگین مطلق, اطلاعات متقابل, نسبت شانز)
  • 9. روش‌های آماری برای انتخاب اولیه ویژگی (ANOVA, Wilcoxon)
  • 10. روش‌های مبتنی بر پیوند (رگرسیون خطی, رگرسیون لجستیک)
  • 11. روش‌های مبتنی بر توابع هدف (حداقل انحلال, RFE)
  • 12. انتخاب توالی ژن‌ها با استفاده از روش‌های توابع هدف
  • 13. روش‌های توابع هدف همراه با طبقه‌بندی (Random Forest, SVM)
  • 14. روش‌های توابع هدف همراه با رگرسیون (Lasso, Ridge)
  • 15. روش‌های توابع هدف همراه با شبکه‌های عصبی
  • 16. روش‌های یادگیری ماشین مبتنی بر درخت (XGBoost, LightGBM)
  • 17. اهمیت اهمیت ویژگی‌های SHAP و LIME
  • 18. روش‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی برای انتخاب ویژگی (CNN برای توالی)
  • 19. یادگیری عمیق برای انتخاب ویژگی در داده‌های چندگانه اومیکس
  • 20. انتخاب ویژگی مبتنی بر گراف‌های عصبی
  • 21. روش‌های مبتنی بر داده‌های شبکه‌ای برای شبکه‌های ژن
  • 22. روش‌های مبتنی بر فرکانس (FFT) در تحلیل توالی
  • 23. کاهش ابعاد با استفاده از PCA و t-SNE برای ویژگی‌ها
  • 24. استفاده از VAEs برای استخراج ویژگی‌های مولکولی
  • 25. انتخاب ویژگی برای داده‌های RNA-seq (DESeq2, edgeR)
  • 26. انتخاب ویژگی برای داده‌های میتوکندریال
  • 27. انتخاب ویژگی برای داده‌های پروتئومیکس (MS, مقیاس‌بندی ایمنو)
  • 28. انتخاب ویژگی برای داده‌های متیلاسیون DNA (WGBS, RRBS)
  • 29. انتخاب ویژگی برای داده‌های ATAC-seq (دسترسی کروماتین)
  • 30. انتخاب ویژگی برای داده‌های مقیاس‌بندی کروماتین (ChIP-seq)
  • 31. انتخاب ویژگی برای ترکیب چندگانه اومیکس (multi-omics integration)
  • 32. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقاطع برای انتخاب ویژگی با نمونه‌های محدود
  • 33. مدیریت فوق‌صدای ژن‌ها در انتخاب ویژگی
  • 34. انتخاب ویژگی مبتنی بر توالی‌های ژن (gene set enrichment)
  • 35. انتخاب ویژگی برای بیومارکرهای بیماری
  • 36. انتخاب ویژگی برای اهداف تشخیصی (طب دقیق)
  • 37. انتخاب ویژگی برای اهداف درمانی (targeted therapy)
  • 38. ارزیابی عملکرد (حافظه, دقت, recall, F1)
  • 39. ماتریس‌های confusion و ROC در انتخاب ویژگی
  • 40. مقایسه روش‌های مختلف در یک چارچوب آزمایشی
  • 41. ابزارهای نرم‌افزاری (scikit-learn, Bioconductor, DeepLearning libraries)
  • 42. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های انتخاب ویژگی در R و Python
  • 43. بهینه‌سازی فرآیندهای انتخاب ویژگی با استفاده از هوش مصنوعی
  • 44. انتخاب ویژگی در شرایط عدم تعادل داده‌ها (class imbalance)

📚 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.