کتاب طراحی و شبیه‌سازی شبکه‌های بیولوژیکی

انتخاب پلن

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 طراحی و شبیه‌سازی شبکه‌های بیولوژیکی

موضوع کلی: بیولوژی محاسباتی

موضوع میانی: مدل‌سازی شبکه‌های بیولوژیکی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه به مفهوم شبکه‌های بیولوژیکی
  • 2. اهمیت و کاربردهای شبیه‌سازی شبکه‌های بیولوژیکی
  • 3. مقدمه به نظریه گراف‌ها در بیولوژی
  • 4. نمایان‌سازی شبکه‌ها به عنوان گره‌ها و لبه‌ها
  • 5. انواع شبکه‌های بیولوژیکی: تعاملات پروتئینی، شبکه‌های ژن-ریگولی، شبکه‌های سیگنالینگ
  • 6. جمع‌آوری داده‌های شبکه از پایگاه‌های عمومی (STRING, BioGRID)
  • 7. پیش‌پردازش داده‌ها: پاک‌سازی، نرمال‌سازی و ترکیب شبکه‌ها
  • 8. مدل‌سازی با روش‌های اعصاره (ODE)
  • 9. مفهوم متغیرهای حالت و زمان در مدل‌های دینامیکی
  • 10. ساخت مدل ODE برای یک شبکه ساده (مثلاً شبکهٔ سیکل سلول)
  • 11. حل‌های عددی برای معادلات دیفرانسی: Euler, Runge‑Kutta
  • 12. اعتبارسنجی مدل ODE با داده‌های تجربی
  • 13. تغییر به مدل‌های بولین (Boolean Networks)
  • 14. تعریف لوجیک در شبکه‌های بولین و شبیه‌سازی آن‌ها
  • 15. شبکهٔ Boolean برای تنظیم ژن در باکتری
  • 16. مدل‌های استوکاستیک: الگوریتم Gillespie
  • 17. اجرای الگوریتم Gillespie در پایتون یا MATLAB
  • 18. مقایسه بین مدل‌های اعصاره، بولین و استوکاستیک
  • 19. تحلیل حساسیت پارامتری در مدل‌های شبیه‌سازی
  • 20. بهینه‌سازی پارامترها با روش‌های بهینه‌سازی (GA, PSO)
  • 21. استفاده از ابزارهای گرافیکی برای ساخت مدل (CellDesigner, BioNetGen)
  • 22. تست و اعتبارسنجی مدل با داده‌های آزمایشی
  • 23. مطالعه موردی: شبکهٔ سیگنالینگ MAPK
  • 24. مطالعه موردی: شبکهٔ نظارتی ژن در سرطان
  • 25. بررسی رفتارهای بازخورد مثبت و منفی در شبکه‌های بیولوژیکی
  • 26. مدل‌سازی زمان‌بندی (temporal dynamics) و رفتارهای اُسکولی
  • 27. استفاده از شبکه‌های Petri برای نمایش جریان‌های بیولوژیکی
  • 28. مدل‌سازی شبکه‌های چند لایه (Multilayer Networks) و ترکیب داده‌های مختلف
  • 29. مدل‌سازی شبکه‌های فضایی (Spatial Networks) با توزیع در سلول
  • 30. پیاده‌سازی شبک‌های بزرگ با کتابخانه‌های پایتون (NetworkX, BioPython, PySB)
  • 31. بهینه‌سازی سرعت شبیه‌سازی با Cython یا CUDA
  • 32. ارزیابی کیفیت مدل با معیارهای مختلف (خطای مطلق، AIC, BIC)
  • 33. مقایسه نتایج شبکهٔ شبیه‌سازی با داده‌های بالینی یا آزمایشگاهی
  • 34. استفاده از روش‌های یادگیری ماشین برای استنتاج ساختار شبکه
  • 35. آموزش شبکه‌های عصبی (Neural Networks) برای پیش‌بینی تعاملات بیولوژیکی
  • 36. به‌کارگیری Graph Neural Networks در شبک‌های بیولوژیکی
  • 37. شبک‌های تکاملی (Evolutionary Networks) و دینامیک در طول زمان
  • 38. مدل‌سازی چندسکولی (Multiscale Modeling) از مولکول تا سلول
  • 39. ترکیب مدل‌های ODE با Monte Carlo برای تحلیل عدم‌اطمینان
  • 40. بررسی اثر تغییرات محیطی (Noise) بر رفتار شبکه
  • 41. شبک‌های ترکیبی (Hybrid Models) ترکیبی از مدل‌های مختلف
  • 42. استفاده از استانداردهای تبادل داده (SBML, CellML)
  • 43. شبک‌های بزرگ (Large‑scale Networks) و تکنیک‌های توزیع
  • 44. بهینه‌سازی حافظه و زمان اجرا برای شبک‌های بسیار بزرگ
  • 45. ترکیب داده‌های تکاملی (Integrating omics data) در شبک‌های بیولوژیکی
  • 46. تحلیل نقش‌های کلیدی در شبکه‌ها
  • 47. شبک‌های پاسخ به داروها (Drug response networks) و شبک‌های بیماری (Disease networks)
  • 48. شبک‌های پیش‌بینی بیماری با داده‌های سرلاسری (Genomic, proteomic)
  • 49. روش‌های اعتبارسنجی و اعتبارسنجی ترکیبی (Cross‑validation) برای مدل‌های بزرگ
  • 50. به‌روزرسانی مستمر مدل‌ها با داده‌های جدید (Online learning)
  • 51. چشم‌اندازهای آینده: AI در شبک‌های بیولوژیکی، شبک‌های خودیست و شبک‌های عصبی‌محور
  • 52. به‌کارگیری ابزارهای آنلاین برای شبک‌سازی و اشتراک‌گذاری مدل‌ها (COMBINE, SBML)
  • 53. استفاده از پایگاه‌های داده‌های زمان‑سری (Time‑series databases) برای تحلیل دینامیک شبکه
  • 54. روش‌های کاهش ریسک (Risk mitigation) در شبک‌های شبیه‌سازی بالینی
  • 55. شبک‌های تطبیقی (Adaptive networks) در پاسخ به تغییرات محیطی
  • 56. بهینه‌سازی توابع هدف (Objective functions) برای بهینه‌سازی بیولوژیکی (مثلاً بهینه‌سازی رشد یا کارایی)

📚 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.