اکسپرس 24
کتاب پیش‌بینی بیان ژن با استفاده از یادگیری ماشین و داده‌های اپی‌ژنتیک

کتاب پیش‌بینی بیان ژن با استفاده از یادگیری ماشین و داده‌های اپی‌ژنتیک

تگ‌ها: Machine Learning اپی‌ژنتیک بیان ژن بیوانفورماتیک پیش‌بینی تحلیل داده‌های زیستی داده کاوی زیستی زیست‌اطلاعات ژنتیک محاسباتی یادگیری ماشین

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 پیش‌بینی بیان ژن با استفاده از یادگیری ماشین و داده‌های اپی‌ژنتیک

موضوع کلی: بیوانفورماتیک و تحلیل داده‌های زیستی

موضوع میانی: یادگیری ماشین در علوم زیستی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر بیوانفورماتیک و داده‌های زیستی
  • 2. مبانی ژنتیک و اپی‌ژنتیک
  • 3. بیان ژن: مفاهیم و تنظیم‌کننده‌ها
  • 4. داده‌های اپی‌ژنتیک: انواع و منابع
  • 5. فناوری‌های تولید داده‌های اپی‌ژنتیک
  • 6. پیش‌پردازش داده‌های اپی‌ژنتیک: کنترل کیفیت و نرمال‌سازی
  • 7. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 8. یادگیری نظارت‌شده: رگرسیون و طبقه‌بندی
  • 9. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 10. انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد
  • 11. روش‌های خوشه‌بندی در بیوانفورماتیک
  • 12. درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 13. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 14. شبکه‌های عصبی مصنوعی: اصول پایه
  • 15. یادگیری عمیق و کاربردهای آن در بیوانفورماتیک
  • 16. مدل‌های رگرسیون خطی برای پیش‌بینی بیان ژن
  • 17. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی بیان ژن
  • 18. استفاده از SVM در پیش‌بینی بیان ژن
  • 19. شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی بیان ژن
  • 20. بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 21. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 22. محدودیت‌های بیش‌برازش (Overfitting) و راهکارهای مقابله با آن
  • 23. انتخاب ویژگی‌های مرتبط با بیان ژن
  • 24. تحلیل اهمیت ویژگی‌ها
  • 25. کاهش ابعاد داده‌های اپی‌ژنتیک
  • 26. روش‌های PCA و t-SNE
  • 27. ادغام داده‌های اپی‌ژنتیک و بیان ژن
  • 28. تحلیل مسیرهای بیولوژیکی
  • 29. شبکه‌های تنظیم ژن
  • 30. پیش‌بینی بیان ژن با استفاده از داده‌های متیلاسیون DNA
  • 31. پیش‌بینی بیان ژن با استفاده از داده‌های هیستون
  • 32. پیش‌بینی بیان ژن با استفاده از داده‌های RNA
  • 33. استفاده از داده‌های chromatin accessibility برای پیش‌بینی بیان ژن
  • 34. مدل‌سازی تعامل DNA-پروتئین
  • 35. پیش‌بینی بیان ژن در شرایط مختلف
  • 36. پیش‌بینی پاسخ به دارو با استفاده از داده‌های اپی‌ژنتیک
  • 37. تحلیل داده‌های تک‌سلولی
  • 38. استفاده از یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های تک‌سلولی
  • 39. پیش‌بینی نوع سلول با استفاده از داده‌های اپی‌ژنتیک
  • 40. شناسایی زیرگروه‌های سلولی
  • 41. تحلیل تغییرات اپی‌ژنتیک در بیماری‌ها
  • 42. پیش‌بینی خطر ابتلا به بیماری با استفاده از داده‌های اپی‌ژنتیک
  • 43. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 44. روش‌های SHAP و LIME
  • 45. ابزارهای بیوانفورماتیکی برای پیش‌بینی بیان ژن
  • 46. زبان برنامه‌نویسی R در بیوانفورماتیک
  • 47. زبان برنامه‌نویسی Python در بیوانفورماتیک
  • 48. کار با پایگاه‌های داده زیستی
  • 49. مفاهیم Big Data در بیوانفورماتیک
  • 50. محاسبات ابری برای تحلیل داده‌های زیستی
  • 51. آینده یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک
  • 52. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو
  • 53. اخلاق در استفاده از داده‌های زیستی
  • 54. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 55. مطالعه موردی: پیش‌بینی بیان ژن در سرطان
  • 56. مطالعه موردی: پیش‌بینی پاسخ به درمان در بیماری‌های خودایمنی
  • 57. کاربرد یادگیری ماشین در داروشناسی ژنتیکی

📚 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.