یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک: از نظریه تا عمل

این دوره به یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک می‌پردازد و به شما امکان می‌دهد داده‌های زیستی مانند توالی‌های ژنومی، ترانسکریپتومیک و پروتئومیک را پردازش و تحلیل کنید. مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین، از جمله یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت، و تفاوت‌های بین طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی و یادگیری عمیق در بیوانفورماتیک را بررسی می‌کند. روش‌های مهندسی ویژگی و پیش‌پردازش داده‌ها را برای داده‌های بیولوژیکی معرفی می‌کند و پیاده‌سازی الگوریتم‌های اصلی مانند Random Forest، SVM، k-means و شبکه‌های عصبی را آموزش می‌دهد. تکنیک‌های کاهش بعد مانند PCA و t-SNE برای داده‌های با ابعاد بالا را پوشش می‌دهد. با کتابخانه‌های Scikit-learn، TensorFlow، Biopython و Pandas به کار با روش‌های ML در بیوانفورماتیک می‌پردازید. توسعه و بهینه‌سازی مدل‌های ML برای تحلیل بیان ژن، پیش‌بینی ساختار پروتئین و طبقه‌بندی واریانت‌ها را فرا می‌گیرید. کاربرد یادگیری ماشین در طبقه‌بندی واریانت‌های ژنومی، کشف دارو، پزشکی شخصی و پیش‌بینی بیماری را بررسی می‌کند و خط‌لوله یادگیری ماشین برای پیش‌بینی عملکرد ژن و تعاملات پروتئینی را ساخته و ارزیابی می‌کند. ارزیابی مدل‌ها با اعتبارسنجی متقاطع، ماتریس‌های سردرگمی، منحنی ROC و معیارهای دقت و فراوانی (precision-recall) را می‌آموزید و با بهینه‌سازی‌های فرپارامتر و انتخاب ویژگی، مدل‌ها را بهبود می‌بخشید. معماری‌های یادگیری عمیق مانند CNN ها و RNN ها را برای تحلیل توالی‌های زیستی بررسی می‌کنید و مدل‌های یادگیری عمیق برای پیش‌بینی ساختار پروتئین و نشانه‌گذاری ژنومی را پیاده می‌کنید. در نهایت مدل‌های ML را برای پژوهش‌های بیوانفورماتیک و کاربردهای واقعی توسعه می‌دهید و نحوه تفسیر نتایج ML برای استخراج بینش‌های زیستی و انتشار علمی را فرا می‌گیرید.