کلید رایگان دروازه علم🔑
پارت۲

📲 برای کار با ربات «ساینس نکسوس»، ابتدا لازم است آن را در تلگرام پیدا کنید. کافی است در بخش جست‌وجو، آیدی ربات یعنی "@science_nexus3_bot" را وارد کرده و پس از آن، روی گزینه "Start" کلیک کنید. با این کار، ربات آماده به‌کار شده و می‌توانید از امکانات مختلف آن بهره ببرید.

📑 در مرحله بعد، برای دریافت مقالات علمی یا استانداردها، می‌توانید اسم مقاله، شناسه دیجیتال مقاله (DOI) یا لینک مستقیم مقاله را وارد کنید. به‌سادگی DOI مقاله مورد نظر خود را، از پایگاه داده‌ای که مقاله در آن موجود است کپی کرده و در ربات "paste" کنید. ربات به‌سرعت مقاله مورد نظر شما را جست‌و‌جو کرده و فایل قابل دانلود رایگان آن را در اختیار شما قرار می‌دهد.

☕️ این فرآیند، بسیار ساده و سریع است و نیاز به‌ هیچ‌گونه تنظیمات خاصی ندارد. فقط گاهی ممکن است تا ارسال فایل مقاله، چند دقیقه به زمان نیاز داشته باشد. این ربات با وارد کردن اسم مقاله مورد نظر، پیشنهادات مقالات مشابه را نیز برای شما ارسال می‌کند و می‌توانید فایل‌های قابل‌ دانلود این مقالات را نیز دریافت کنید.

📙 اگر به‌دنبال کتاب‌های علمی هستید، می‌توانید نام کتاب یا شناسه "ISBN" آن را در چت وارد کنید. ربات از طریق منابعی همچون "Libgen" یا "Sci-Hub"، به جست‌وجو کتاب پرداخته و در صورت امکان، لینک دانلود آن را ارائه می‌دهد. این قابلیت به‌ویژه برای دانشجویان و پژوهشگران بسیار مفید است، زیرا بسیاری از کتاب‌ها و مقالات تخصصی معمولاً هزینه‌بر هستند.

✍🏻 محمد قلیزاده

「#بیوانفورماتیک #نحوه_استفاده #ربات_تلگرامی #پایگاه‌‌_داده」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

امروز هوش مصنوعی دیگه فقط توی فیلم‌ها نیست و به بخشی از زندگی ما تبدیل شده! 🤖 آیا می‌دونید چطور این تکنولوژی می‌تونه به ما در تحلیل داده‌های عصبی کمک کنه؟ بیایید با هم به دنیای شگفت‌انگیز علوم اعصاب و هوش مصنوعی سفر کنیم!

لینک پست

🆔 @ir_neuroacademy
• آڪادمی علوم اعصاب ایران

واکنش‌های شبیه‌سازی‌شده یا تجربه واقعی؟

🧠 احساساتی که ما انسان‌ها تجربه می‌کنیم، حاصل تعاملات پیچیده میان سیستم عصبی مرکزی، مغز و سیستم اندوکرینی است. هنگام تجربه یک احساس، سیگنال‌های شیمیایی مثل دوپامین، سروتونین و اکسی‌توسین در مغز آزاد می‌شوند و ضربان قلب، فشار خون و سایر واکنش‌های بیولوژیکی را تنظیم می‌کنند.

💻 مدل‌های هوش مصنوعی نمی‌توانند احساسات را به‌ معنای انسانی درک کنند. احساسات انسانی، ناشی از تعاملات بیولوژیکی و ذهنی هستند؛ درحالی‌که مدل‌های زبانی بزرگ مثل "GPT"، تنها به پردازش داده‌های ورودی و شبیه‌سازی واکنش‌های منطقی یا احساسی می‌پردازند.

◀️ مدل‌های چت‌جی‌پی‌تی با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی "Artificial Neural Networks" و یادگیری عمیق "Deep Learning"، الگوهای موجود در متون را پردازش می‌کنند. درگذشته این مدل‌ها قادر به تشخیص تفاوت‌های ظریف احساسات در متون نبودند؛ اما با توسعه نسخه‌های جدیدتر مثل "GPT-4" الگوریتم‌های پیچیده‌تر و داده‌های بیشتری را به‌کار می‌برند.

به‌عنوان مثال، یک کاربر، متنی احساسی مثل «من روز بدی را پشت سر گذاشتم» برای چت‌جی‌پی‌تی می‌فرستد. مدل ممکن است چنین پاسخی ارائه دهد: «متأسفم که روز سختی داشته‌ای، امیدوارم اوضاع بهتر شود.»
این واکنش همدردانه از سوی مدل، براساس الگوهای داده‌ای و بدون درک واقعی از احساسات تولید شده‌است.


💡مدل‌های هوش مصنوعی با یادگیری ماشینی و پیشرفته‌ترین تکنیک‌ها، نمی‌توانند احساسات را به‌عنوان یک تجربه ذهنی درونی درک کنند؛ حتی ممکن است در مواجه با شرایط یا احساسات پیچیده اشتباه کنند یا واکنش‌های نامناسبی ارائه دهند. دستیابی به بهبودهایی در این زمینه، ممکن است شامل توسعه الگوریتم‌هایی باشد که با در نظر گرفتن بافت فرهنگی و اجتماعی دقیق‌تر، داده‌های متنوع‌تری را برای واکنش‌های پیچیده‌تر پردازش کنند.

✍🏻 زهرا مفیدی

「#بیوانفورماتیک #Deep_learning #هوش_مصنوعی #GPT #یادگیری_ماشین」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

📄 روش‌های دیپ‌لرنینگ برای پیش‌بینی ساختار پروتئین

📘 ژورنال: MedComm – Future Medicine

🗓 سال انتشار: ۲۰۲۴

「#بیوانفورماتیک #دیپ‌_لرنینگ #طراحی‌_پروتئین #هوش‌_مصنوعی」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

🔑 سرقت ویروس از باکتری!

🖥 هوش مصنوعی به بازنگری درخت تکاملی ویروس‌ها کمک کرده و با استفاده از ابزارهای نوین و مدل‌های زبانی پروتئینی، ارتباطات جدیدی را میان ویروس‌ها کشف کرده‌است. این ابزارها، به دانشمندان کمک می‌کنند تا ساختارهای پروتئینی را پیش‌بینی کنند و روابط تکاملی پنهان میان ویروس‌ها را شناسایی کنند.

🧬 با استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی، مانند "AlphaFold2" و "ESMFold"، پژوهشگران هزاران ساختار پروتئینی از حدود ۵۰۰ گونه فلوی‌ویروس را پیش‌بینی کردند. به‌عنوان مثال، ESMFold به دلیل نیاز به تنها یک توالی ورودی، برای بررسی ویروس‌های ناشناخته کارآمد است.

✨️ کشفیاتی از جمله جذب آنزیم از باکتری‌ها، به درک بهتری از تکامل فلوی‌ویروس‌ها کمک می‌کند. پژوهشگران بر‌این باورند که این یافته‌ها می‌تواند تاریخچه تکاملی دیگر ویروس‌ها و موجودات سلولی را نیز به کمک ابزارهای جدید بازنویسی کند.

🖇 اطلاعات بیشتر

✍🏻 امیر‌محمد صالحی
🔍 ماهک مجد فریدی

「#بیوانفورماتیک #هوش_مصنوعی #باکتری #ویروس #خبر」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

🔷️ سمپوزیوم بین‌المللی کاربرد بیوانفورماتیک و هوش مصنوعی در علوم زیستی و علوم پزشکی

💻 با توجه به نقش روزافزون بیوانفورماتیک و هوش مصنوعی در بسیاری از علوم، به‌خصوص علوم زیستی و علوم پزشکی، بر آن شدیم با همکاری جمع کثیری از برجسته‌ترین اساتید این حوزه، در داخل و خارج از کشور، سمپوزیوم «کاربرد بیوانفورماتیک و هوش مصنوعی در علوم زیستی و علوم پزشکی» را برگزار کنیم.


🕔 زمان برگزاری: ۲۶ آبان ماه از ساعت ۱۷ الی ۲۲ در بستر اسکای روم


💬 برای ثبت‌نام و کسب اطلاعات بیشتر این پست را مطالعه کنید.

┏━━━━━━
     🆔 @UIBiologists🌱💡
┗━━━━━━

🌱 باغ هوش‌مصنوعی: وقتی گیاهان با شما صحبت می‌کنند!

🤔 با پیشرفت‌های تکنولوژی و هوش‌مصنوعی، این سوال به ذهن می‌رسد که آیا می‌توانیم زبان و رفتار گیاهان را متوجه شویم؟ ارتباط کلامی یکی از ویژگی‌های مهم انسان‌ها است؛ اما گیاهان هم روش‌های خاص خودشان رو برای تعامل دارند.

🧫 در این پروژه جدید، گیاهان قادر خواهند بود به کمک فناوری‌های نوین با انسان‌ها ارتباط برقرار کنند. این سیستم از سنسورهایی استفاده می‌کند که وضعیت گیاهان را تجزیه و تحلیل کرده و به شکل قابل فهم به صاحبان آن‌ها اطلاعات می‌دهد. این اطلاعات می‌تواند شامل نیازهای مربوط به آب، نور، دما و دیگر شرایط محیطی گیاه باشد.

🖥 استفاده از هوش مصنوعی در این باغ‌ها، نه تنها باعث راحتی بیش‌تر برای کسانی می‌شود که به گیاهان خود اهمیت می‌دهند، بلکه تجربه جدیدی از تعامل با دنیای طبیعی ایجاد می‌کند. برای مثال، اگر گیاه نیاز به مراقبت خاصی داشته باشد، سیستم به‌طور خودکار هشدار می‌دهد و حتی می‌تواند راه‌حل‌های مناسب را پیشنهاد دهد. این فناوری به گیاهان اجازه می‌دهد تا به شکلی منحصر‌ به‌فرد، به نیازهای خود پاسخ داده و به نوعی «صحبت» کند.

🏞 در نهایت، این پروژه می‌تواند به یک انقلاب در نحوه مراقبت از گیاهان و کشاورزی هوشمند تبدیل شود. تعامل میان انسان و گیاهان ازطریق این فناوری، می‌تواند به بهبود شرایط زندگی گیاهان کمک کند و همچنین به انسان‌ها امکان دهد تا روابط عمیق‌تری با دنیای طبیعی برقرار کنند.

🌲 با پیشرفت این فناوری، ممکن است روزی برسد که ارتباط با گیاهان برای همه امکان‌پذیر و حتی ضروری باشد.

✍️🏼فاطمه داورزنی

「#بیوانفورماتیک #هوش_مصنوعی #گیاهان」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

سفر دیجیتالی به درون مغز

🧠 نوروانفورماتیک، شاخه‌ای میان‌رشته‌ای است که به توسعه ابزارها و تکنیک‌های بررسی داده‌های عصبی می‌پردازد. این حوزه که از تلفیق علوم اعصاب، علوم کامپیوتر و ریاضیات شکل گرفته است، به پژوهشگران کمک می‌کند داده‌های پیچیده مغزی را مدیریت و تحلیل کنند. تاریخچه این رشته به دهه ۱۹۹۰، یعنی زمانی که نیاز به ابزارهای دقیق برای درک بهتر مغز محسوس شد، بازمی‌گردد.

🔬 نوروانفورماتیک، نقش مهمی در درک بیماری‌های عصبی و توسعه درمان‌های نوین دارد. این رشته با کمک مدل‌سازی شبکه‌های عصبی و تحلیل تصاویر مغزی، به پژوهشگران اجازه می‌دهد الگوهای بیماری‌ها را بهتر شناسایی کرده و درمان‌های مؤثرتری ایجاد کنند. ابزارهای این حوزه در تشخیص بیماری‌های پیچیده‌ای مثل آلزایمر و پارکینسون نقشی حیاتی دارند.

💻 ابزارهای نوروانفورماتیک، شامل نرم‌افزارهای پردازش تصویر و پایگاه‌های داده بزرگی مانند "Allen Brain Atlas" و یا "NeuroMorpho" هستند. این ابزارها امکان تحلیل ساختار و فعالیت مغز را به‌طور دقیق فراهم کرده و پژوهشگران با استفاده از آن‌ها و با کمک الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine learning) قدرت کشف ناشناخته‌های مغز را به‌دست می‌آورند.

📍 آینده این رشته پر از فرصت‌های شغلی و تحقیقاتی است. با پیشرفت پروژه‌های بزرگی چون «پروژه مغز انسان»، نیاز به متخصصان نورانفورماتیک بیشتر شده‌است. این افراد می‌توانند در حوزه‌هایی چون شبیه‌سازی مغز، توسعه داروها و هوش مصنوعی فعالیت کنند و به کشف‌های بزرگی در علم مغز دست یابند.

✍🏻 محمد قلیزاده

🔍 The human brain project Source
🔍 Computational neuroscience and neuroinformatics Source

「#بیوانفورماتیک #نوروانفورماتیک #هوش_مصنوعی #Machine_learning 」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

📄 آینده‌ی کاربرد هوش مصنوعی در مراقبت سرطان

📔 ژورنال: Current Oncology
ضریب تاثیر: ۲.۸

🗓 سال انتشار: ۲۰۲۳

🖇 لینک مطالعه مقاله

「#سرطان #هوش‌مصنوعی #بیوانفورماتیک #معرفی_مقاله」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

سلاح‌های نوین در جنگ سرطان

🩺 پزشکی دیجیتالی و هوش مصنوعی، نقش کلیدی‌ در بهبود دقت و سرعت تشخیص سرطان دارند. این ابزارها شامل الگوریتم‌های پیچیده ماشین لرنینگ و شبکه‌های عصبی هستند که به تحلیل انبوهی از داده‌ها و شناسایی الگوها، در مراحل اولیه بیماری کمک می‌کنند. همچنین هزینه‌های درمانی را کاهش داده و به بهبود کیفیت زندگی بیماران کمک می‌کنند.

🪄 هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های ماشینلرنینگ، از جمله شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) و درخت‌های تصمیم، می‌تواند توده‌ها و ناهنجاری‌های سلولی را حتی در مراحل اولیه شناسایی کرده و با تحلیل داده‌های جمع‌آوری‌شده از بیماران و بررسی الگوهای ریسک احتمال، بروز سرطان را پیش‌بینی کند. همچنین با به‌کارگیری تکنیک‌های دیپ لرنینگ، می‌توان ویژگی‌های پیچیده‌ای را که برای چشم انسان غیرقابل شناسایی است، در تصاویر تشخیص داد.

📈 با پیشرفت‌های اخیر، درمان‌های شخصی‌سازی‌شده نیز به یکی از حوزه‌های مهم و پرکاربرد تبدیل شده‌اند. این روش‌ها براساس داده‌های فردی بیمار طراحی می‌شوند. به‌عنوان مثال، با استفاده از تحلیل‌های ژنومیک و تکنیک‌های ماشین لرنینگ، می‌توان به الگوهایی دست یافت که نشان‌دهنده پاسخ بیمار به داروها هستند. گجت‌های پوشیدنی نیز امکان ردیابی لحظه‌ای وضعیت بیماران را فراهم می‌کنند و به پزشکان این امکان را می‌دهند که برنامه‌های درمانی انعطاف‌پذیر و به‌روزی برای هر بیمار تنظیم کنند.

💊 با این حال، چالش‌ها و محدودیت‌هایی نیز وجود دارد. نیاز به داده‌های باکیفیت و متنوع، مسائل اخلاقی مربوط به حریم خصوصی و شفافیت در تصمیم‌گیری‌های الگوریتمی از جمله این چالش‌ها هستند. با وجود این، پیش‌بینی می‌شود که با پیشرفت مداوم هوش مصنوعی و پزشکی دیجیتال، این فناوری‌ها در آینده، نقش مهمی در مبارزه با سرطان ایفا کنند و به افزایش نرخ بهبودی بیماران کمک شایانی نمایند.

✍🏻 فاطمه داورزنی | محمد قلیزاده

「#بیوانفورماتیک #Deep_Learning #پزشکی_دیجیتالی #هوش_مصنوعی #Machine_learning」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

🔺️ در عصر حاضر، زیست‌شناسی به شدت تحت تأثیر پیشرفت‌های فناوری اطلاعات قرار گرفته است. حجم عظیمی از داده‌های زیستی، از جمله توالی‌های ژنومی، پروتئینی و داده‌های مربوط به تعاملات مولکولی، هر روز تولید می‌شود.

💻 این حجم عظیم از داده‌ها، فرصت‌های بی‌نظیری را برای درک عمیق‌تر از فرآیندهای زیستی فراهم آورده است، اما در عین حال چالش‌های جدیدی را نیز به همراه داشته است.


╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

🔺️ ارائه دانشجویی دوشنبه ۲۱ آبان

🔴 عنوان: پروتئومیکس


👤 ارائه‌دهنده: سیده کوثر عابدی راد | دانشجوی کارشناسی ارشد زیست‌شناسی سلولی و مولکولی پژوهشگاه رویان


✅️ ‌جهت شرکت در این وبینار ساعت ۲۲ به لینک زیر مراجعه کنید:

🖇🔘 https://www.skyroom.online/ch/union/biocan784

💻 نام کاربری و رمزعبور: 9998


╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

🌟 با پیشرفت‌های شگرف در زمینه هوش‌مصنوعی و سلول‌های بنیادی، دنیای پزشکی ترمیمی، به سمت نوآوری‌های بی‌نظیری گام برداشته است. این فناوری‌ها نه تنها امکان درمان‌های مؤثرتری را فراهم می‌آورند، بلکه به متخصصان کمک می‌کنند تا با تحلیل دقیق داده‌ها، بهترین راهکارهای درمانی را شناسایی کنند.

🤖 از شناسایی سلول‌های بنیادی مولد پوست گرفته تا امکان چاپ سه‌بعدی اندام‌ها، هوش‌مصنوعی به‌عنوان یک همکار کلیدی در تحول مراقبت‌های بهداشتی ظهور کرده است.

💡آیا شما هم مشتاقید تا شاهد این تحولات شگفت‌انگیز باشید؟


╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group