🐛 دانشمندان ربات کوچکی شبیه کرم‌ابریشم ساخته‌اند که می‌تواند داروها را داخل بدن تحویل دهد! 💊

✅ این ربات کوچک، نرم و زیست‌تخریب‌پذیر است و با استفاده از میدان‌های مغناطیسی حرکت می‌کند. همچنین قادر است اجسام را حمل کند و داروها را با دقت در محل موردنظر بدن آزاد کند.

🧪 این ربات از ژلاتین و ذرات ریز اکسید آهن ساخته شده است و پاهایی شبیه به حشرات دارد. جالب‌تر اینکه پس از انجام مأموریت خود، به‌طور بی‌ضرری در بدن حل می‌شود.

🟢 این نوآوری می‌تواند انقلابی در تحویل دارو و کاربردهای زیست‌پزشکی ایجاد کند و نیاز به جراحی برای خارج کردن دستگاه‌های پزشکی را از بین ببرد!


「#بیوانفورماتیک #سرطان #RNA #خبر」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

⚡️ رمزگشایی ایمنی در دنیای نانو

🗂 نانوتوکسیکولوژی، نقطه تلاقی جذاب علم نانو و زیست‌شناسی است که با استفاده از ابزارهای پیشرفته‌ای مانند شبیه‌سازی‌های رایانه‌ای، مرزهای ایمنی را به چالش می‌کشد. این دانش نوآورانه، امکان پیش‌بینی دقیق اثرات زیان‌آور نانوذرات را فراهم می‌کند و راه را برای تولید نانوموادی ایمن‌تر و هوشمندتر باز می‌نماید.

⬅️ با این روش، پیش‌از انجام آزمایش‌های تجربی روی حیوانات یا سلول‌های زنده، اطلاعات ارزشمندی درخصوص پتانسیل سمیت نانومواد، در اختیار پژوهشگران قرار می‌گیرد. با استفاده از این رویکرد، می‌توان به بررسی دقیق پارامترهای مؤثر بر تعاملات نانوذرات با مولکول‌های زیستی، همچون اندازه، شکل یا ترکیب شیمیایی پرداخت.

🌟 بیولوژی محاسباتی، به‌عنوان ستون اصلی نانوتوکسیکولوژی ایفای نقش می‌کند و با بهره‌گیری از الگوریتم‌ها و نرم‌افزارهای پیشرفته، امکان ایجاد مدل‌های پیچیده از سیستم‌های بیولوژیکی و شبیه‌سازی برهم‌کنش‌های نانومواد را با این سیستم‌‌ها فراهم می‌کند.

🟡 این حوزه به پژوهشگران اجازه می‌دهد تا مکانیسم‌های مولکولی زیربنایی سمیت نانومواد را شناسایی کرده و عوامل مؤثر بر این سمیت را مورد بررسی قرار دهند. در نتیجه، می‌توان از این اطلاعات برای طراحی نانومواد ایمن‌تر و کارآمدتر استفاده کرد.

🔗 Source

✏️ محمد قلیزاده

「#بیوانفورماتیک #نانوتوکسیکولوژی #شبیه‌سازی #بیولوژی_محاسباتی #نانومواد」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

⬛️ کاربرد‌های هوش مصنوعی و بیوانفورماتیک در اُمیکس و مولتی‌اُمیکس

🖥 علوم اُمیکس با تولید داده‌های گسترده، نیازمند ابزارهای پیشرفته‌ای برای تحلیل است. بیوانفورماتیک و هوش مصنوعی به شناسایی زیرگروه‌های سرطان، طبقه‌بندی دقیق انواع سرطان و تحلیل تعاملات مولتی‌اُمیک کمک کرده‌اند.

🤖 پژوهشگران با استفاده از هوش مصنوعی، ژن‌های مرتبط با بیماری‌هایی مانند آلزایمر و کلیه را شناسایی کرده و ابزارهایی برای پیش‌بینی تغییرات RNA و طبقه‌بندی کروموزوم‌ها طراحی کرده‌اند. همچنین مدل‌هایی برای پیش‌بینی دقیق تعاملات ژنتیکی توسعه یافته‌اند که تنظیمات مولکولی را بهتر توضیح می‌دهند.

⚡️ الگوریتم‌های جدید بیوانفورماتیکی، امکان محاسبه دقیق نمرات ریسک پلی‌ژنیک (PRS) را فراهم کرده‌اند که پیش‌بینی بیماری‌هایی مثل سرطان و بیماری‌های قلبی را بهبود داده‌است. این پیشرفت‌ها مسیر تشخیص سریع‌تر، درمان مؤثرتر و نجات جان انسان‌ها را روشن‌تر کرده‌اند.

🗂 اطلاعات بیشتر

✏️ مهدی احمدی‌فر
✍️ سارا حسینی

「#بیوانفورماتیک #هوش_مصنوعی #PRS #امیکس #سرطان #خبر 」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

📣 به اطلاع شرکت‌کنندگان دوره مقدماتی طرح جامع آموزش بیوانفورماتیک؛ از صفر تا تسلط می‌رسانیم:

🗓 شروع کلاس‌های دوره مقدماتی، از روز شنبه، ۱۳ام بهمن‌ماه ۱۴۰۳ خواهد بود.

❤️ برای کسب اطلاعات بیشتر از جامع‌ترین و اصولی‌ترین دوره جامع بیوانفورماتیک و دریافت کد تخفیف ویژه اتحاد، به آیدی زیر پیام دهید:

🆔 @ir_bioinf_academy_admin

👇 ثبت‌نام ازطریق لینک زیر:

https://biologyevents.ir/course/677

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

🔭 کاوش در مسیرهای متابولیک

🗝 مسیرهای متابولیک، یکی از مباحث کلیدی در زیست‌شناسی مولکولی و بیوانفورماتیک هستند که به‌ بررسی واکنش‌های شیمیایی درون سلولی و چگونگی تأثیر آن‌ها، بر فرآیندهای زیستی می‌پردازند.

💻 با استفاده از ابزارهای بیوانفورماتیک، می‌توانیم به تحلیل داده‌های متابولیکی، شبیه‌سازی مسیرهای متابولیک و شناسایی نقاط کلیدی در این مسیرها بپردازیم و به توسعه داروها و بهبود فرآیندهای کشاورزی کمک کنیم.

「#بیوانفورماتیک #سرفصل_دوره_مقدماتی」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

📝 رادیومیکس‌های مبتنی‌بر هوش مصنوعی در سرطان سر و گردن

📌 رادیومیکس یک زمینه به سرعت در‌حال رشد است که برای استفاده از تصاویر رادیولوژی پزشکی با استخراج ویژگی‌های کمی استفاده می‌شود. این زمینه هنگامی که با تکنیک‌های هوش مصنوعی ترکیب می‌شوند، دقت مدل‌های تشخیصی و پیش‌بینی نتیجه بالینی را بهبود می‌بخشند.

🔍 تحقیقات نشان داده است که استفاده از مدل رادیومیکس مبتنی‌ بر هوش مصنوعی، به‌عنوان یک ابزار کمکی، می‌تواند به بهبود تصمیم‌گیری در تشخیص و پیش‌آگاهی سرطان رادیومیک کمک کند.

🔬 تشخیص سرطان رادیومیکس شامل مرحله‌بندی، درجه‌بندی و طبقه‌بندی تومورهای بدخیم و خوش‌خیم است. به‌طور مشابه، پیش‌آگهی سرطان مبتنی بر رادیومیکس شامل پیش‌بینی پاسخ درمانی، عود، متاستاز و بقا است.

💻 رادیومیکس‌های با استفاده از هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که انقلابی در انکولوژی HNC(سرطان سروگردن) ایجاد کند و بستری برای مراقبت شخصی‌تر، با کیفیت بالاتر و مقرون به‌صرفه برای بیماران HNC فراهم کند.

🖇 اطلاعات بیشتر

✏️ سهیلا سلحشورفرد

「#بیوانفورماتیک #رادیومیکس #هوش_مصنوعی #خبر」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

🐍 نرم‌افزار Molli بر پایه پایتون

🧪 مطالعه مجموعه‌های بزرگ از مولکول‌ها برای تحقیقات حوزه شیمی دارویی، از کشف داروهای جدید تا طراحی داروهای پیشرفته، بسیار مهم است. با این حال، روش‌های سنتی برای ساخت این کتابخانه‌ها می‌توانند پیچیده باشند و اغلب جزئیات مهمی درباره مولکول‌ها را از دست می‌دهند.

✅️ اینجاست که "Molli"، ابزاری جدید که توسط "Alexander S.Shved" و همکاران توسعه داده شده‌است، وارد می‌شود. نرم‌افزار Molli، یک نرم‌افزار مبتنی بر پایتون است که ایجاد، مدیریت و تحلیل مجموعه‌های بزرگ مولکولی در ابعاد سه‌بعدی را آسان می‌کند.

🚫 ویژگی‌های کلیدی Molli شامل توانایی آن در تولید کتابخانه‌های مولکولی سه‌بعدی به‌طور مستقیم از طرح‌های دوبعدی، همراه با حفظ دقت استریوشیمی، و پشتیبانی از یکپارچگی با ابزارهای شیمی محاسباتی مانند "OpenBabel" و "RDKit"، برای بهینه‌سازی هندسی و محاسبه خواص است.

「#بیوانفورماتیک #نرم‌افزار #molli #طراحی_دارو #Python」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

📝 دیپ‌لرنینگ در انفورماتیک پروتئومیکس: کاردبردها، چالش‌ها و مسیر آینده

🗓 سال انتشار: ۲۰۲۴

「#بیوانفورماتیک #Deep_Learning #پروتئومیکس」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

✅ پیشرفت‌ها و فرصت‌های مدل‌ بنیادی در بیوانفورماتیک

🖥 ادغام هوش مصنوعی و مدل‌های بنیادین بیوانفورماتیک را متحول کرد. این مدل‌ها چالش‌های قدیمی مانند کمبود داده‌های حاشیه‌نویسی‌شده و نویز داده‌ها را حل کرده‌ است. FMها در مدیریت داده‌های بزرگ‌ و ناشناخته که در زیست‌شناسی به‌دلیل هزینه‌بر و زمان‌بر بودن تعیین تجربی داده‌ها بسیار مهم اند، مهارت دارند.

✅ این مدل‌ها در انجام وظایف اعتبارسنجی پایین‌دستی (Downstream Validation)، نتایج قابل توجهی کسب کرده‌اند و نشان داده‌اند که در نمایش مؤثر موجودیت‌های زیستی مؤثر هستند. این بررسی برای تحلیل سیستماتیک FM در بیوانفورماتیک، تکامل، وضعیت فعلی تحقیقات و روش‌شناسی‌ها استفاده می‌شود.

💊 همچنین مقایسه‌ای بین ساختارها و پیشرفت‌های حاصل از FMها با روش‌های سنتی انجام شد تا محققان بتوانند مدل مناسب برای نیازهای خود را انتخاب کند. در نهایت، چالش‌ها و محدودیت‌هایی که FM‌ها در زیست‌شناسی با آن مواجه هستند مانند نویز داده‌ها، قابلیت توضیح مدل و سوگیری احتمالی، مورد بررسی قرار می‌گیرد.

📜 مسیرهای توسعه بالقوه و استراتژی‌هایی برای تحقیقات آینده نیز ترسیم شده تا زمینه‌ای برای نوآوری مستمر فراهم شود. این بررسی جامع به‌عنوان منبع علمی و نقشه راهی برای اکتشافات آینده در کاربردهای FMs در زیست‌شناسی عمل می‌کند.

😀 اطلاعات بیشتر

✏️ مهدی احمدی‌فر
🔍 سارا حسینی

「#بیوانفورماتیک #هوش_مصنوعی #FM #مدل_بنیادی #خبر」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

🟠 پزشکی فردمحور؛ در جست‌و‌جوی بیماری!
پارت ۲

💊 دارورسانی هدفمند (Targeted Drug Delivery) به‌عنوان یکی از پیشرفت‌های قابل‌توجه در علوم دارویی و پزشکی، با افزایش دقت در تعامل دارو با محل هدف، توانایی بالقوه‌ای برای افزایش اثربخشی درمان و کاهش عوارض جانبی ارائه می‌دهد.

📌 برخلاف روش‌های سنتی انتقال دارو که دارو را در سراسر بدن توزیع می‌کنند، "TDD" بر بهبود مکان‌یابی دارو و هدایت داروها، مانند تومورهای سرطانی یا بافت‌های ملتهب، متمرکز است.

👩‍⚕️ اهداف دارورسانی هدفمند:
• افزایش غلظت دارو در محل هدف
• حفاظت از بافت‌های سالم در برابر عوارض جانبی
• کاهش دوز مورد نیاز برای دستیابی به اثربخشی درمانی

✔️ دارورسانی هدفمند، شیوه انتقال عوامل درمانی را متحول کرده و رویکردی کارآمدتر، دقیق‌تر و ایمن‌تر برای درمان بیماری‌های پیچیده مانند سرطان را فراهم کرده‌ است. همچنین افق‌های جدیدی در درمان‌های پزشکی فراهم کرده و سبب ارتقاء سطح درمان‌ها می‌شود.

✏️ نگين رحیمی

<پارت قبل

「#بیوانفورماتیک #پزشکی_فردمحور #درمان #TDD」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

⚔️ سلاح مخفی تحلیل داده "RegEx" ⚔️

🗂️ پایگاه‌داده‌ها (Databases)، به‌منظور ذخیره، مدیریت و بازیابی اطلاعات به‌کار می‌روند و معمولاً برای جست‌و‌جو و فیلتر کردن داده‌ها، از الگوهای خاص استفاده می‌شود.

💡 در این میان، Regular Expressions (RegEx) یکی از ابزارهای قدرتمند برای جست‌وجو و تحلیل داده‌ها، به‌خصوص در پایگاه‌داده‌ها هستند. "RegEx" یا عبارات منظم، مجموعه‌ای از قواعد هستند که به شما امکان می‌دهند الگوهای خاصی از داده‌ها را شناسایی، استخراج یا تغییر دهید.

📁 کاربردهای RegEx در پایگاه‌داده‌ها، بسیار متنوع است. به‌عنوان مثال، می‌توان از آن‌ها برای جست‌وجوی داده‌های خاص مانند ایمیل‌ها، شماره تلفن‌ها، یا هر نوع داده‌ای که با الگوی خاصی مطابقت دارد، استفاده کرد. همچنین در پایگاه‌داده‌ها از RegEx برای اعتبارسنجی داده‌ها، به‌ویژه در فرم‌های ورود داده‌ها، استفاده می‌شود.

🔺 این ابزار برای انجام عملیات پیچیده مثل جست‌وجو و جایگزینی داده‌ها نیز به‌کار می‌رود که می‌تواند به‌ویژه در هنگام پردازش داده‌های متنی و انجام تحلیل‌های پیچیده مفید باشد.

✏️ فاطمه داورزنی

「#بیوانفورماتیک #RegEx #دیتابیس #تحلیل_داده」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group