اکسپرس 24
کتاب کاهش ابعاد داده‌های ژنومی: از توالی‌یابی تا کشف الگو با هوش مصنوعی

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

تگ‌ها: Autoencoder Bioinformatics Deep_Learning Genomics Machine_Learning PCA Python R RNA_seq Single_cell t_SNE UMAP توالی‌یابی ژنومیک کاهش_ابعاد

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 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

📚 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.