🔗 شناسایی لیگاندها درنقشه‌های "CryoEM" به‌ وسیله Deep learning

🔬 شناسایی دقیق لیگاندها، نقش مهمی در فرآیند طراحی دارو با هدایت ساختار ایفا می‌کند. براساس نقشه‌های چگالی از پراکندگی پرتو x یا میکروسکوپ الکترونی نمونه برودتی (cryoEM)، دانشمندان بررسی می‌کنند که آیا لیگاندهای مولکول کوچک به مکان‌های فعال مورد نظر متصل می‌شوند یا خیر. 

📍 با این‌حال، تفسیر نقشه‌های چگالی چالش برانگیز است و جهت‌یابی شناختی، گاهی اوقات می‌تواند محققان را در مدل‌سازی ترکیبات ساختگی گمراه کند. استفاده از Deep Learning برای شناسایی لیگاندها در نقشه‌های اشعه x و "cryoEM"، نتایج امیدوارکننده‌ای را نشان می‌دهد اما با چالش‌هایی نیز مواجه است.

🩸 این رویکرد یادگیری جدید در مقایسه با روش‌های موجود در داده‌های اشعه x، عملکرد بهتری دارد و اولین رویکردی است که لیگاندها را در cryoEM شناسایی می‌کند. اعتبار سنجی لیگاندهای cryoEM هنوز در حال توسعه است و معیارهای موجود مانند "Q-score"، نیاز به ابزارهای اعتبارسنجی بیش‌تری دارند.

✉️ اطلاعات بیشتر

✏️ سهیلا سلحشورفرد

「#بیوانفورماتیک #Deep_Learning #اشعهx #خبر 」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

📢 شرکت‌کنندگان گرامی "دوره جامع بیوانفورماتیک"

◀️ محتوای ویدیویی و صوتی به همراه اسلاید جلسه ششم دوره در پنل کاربری شما قرار گرفت.

🎙️ شما می‌توانید از مسیر زیر به ویدیو و فایل صوتی دسترسی پیدا کنید:

➖ پنل کاربری، دوره‌های من، دوره جامع بیوانفورماتیک، جلسات

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

📔 درخت زندگی، میکروبیولوژی و هوش مصنوعی: ارتباطی شگفت‌انگیز

✅ درخت زندگی نشان‌دهنده‌ی روابط تکاملی بین تمام موجودات زنده است؛ از ساده‌ترین باکتری‌ها تا پیچیده‌ترین جانداران چندسلولی. سیستمی پویا که به‌طور مداوم تکامل می‌یابد و گونه‌های جدیدی در آن ظاهر می‌شوند. میکروبیولوژی، که به مطالعه‌ی موجودات میکروسکوپی می‌پردازد، نقش کلیدی در درک این درخت دارد و تنوع گسترده‌ی باکتری‌ها و ویروس‌هایی را که اکوسیستم‌ها و حتی سلامت انسان را شکل می‌دهند، آشکار می‌سازد.

🧠 میکروبیولوژی به روش‌های مختلفی بر هوش مصنوعی تأثیر گذاشته است. امروزه از هوش مصنوعی برای تجزیه‌وتحلیل داده‌های عظیم ژنتیکی استفاده می‌شود و این امر به دانشمندان کمک می‌کند گونه‌های میکروبی جدیدی کشف کنند. از سوی دیگر، مطالعه‌ی هوش میکروبی، یعنی نحوه‌ی ارتباط و سازگاری باکتری‌ها، الهام‌بخش الگوریتم‌های هوش مصنوعی مانند شبکه‌های عصبی بوده است.

💫 ارتباط بین این سه حوزه نوید آینده‌ای هیجان‌انگیز را می‌دهد. ممکن است به کشف گونه‌های جدید یا مهندسی ارگانیسم‌های مصنوعی منجر شود. همان‌گونه که میکروب‌ها به‌طور نامرئی زیست‌کره را شکل می‌دهند، هوش مصنوعی نیز می‌تواند به‌عنوان یک کاتالیزور عمل کرده و کاوش ما در شبکه‌ وسیع و پیچیده‌ی حیات را تسریع کند. این سه حوزه، با هم، درحال بازنویسی درک ما از حیات هستند.

📎 Source

✍️ اَوین آسایش فرد

「#بیوانفورماتیک #میکروبیولوژی #درخت_زندگی #AI」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

📌 کاربرد طیف‌سنجی در اندازه‌گیری پروتئین

📏 اندازه‌گیری دقیق بیان پروتئین برای توسعه درمان‌های ژنی حیاتی است، اما روش‌های سنتی به‌دلیل محدودیت حساسیت و دقت، نتایج قابل اعتمادی ارائه نمی‌دهند. طیف‌سنجی حرکتی یونی (IMS) با حساسیت بالا و توانایی تمایز ترکیبات مشابه، اندازه‌گیری پروتئین‌ها را در محیط‌های پیچیده زیستی ممکن می‌سازد.

📈 روش IMS در تحلیل نمونه‌های پیچیده‌ای مانند خون و بافت، عملکرد قابل‌توجهی دارد و خطاهای ناشی از روش‌های کروماتوگرافی را کاهش می‌دهد. این فناوری به شناسایی دقیق پروتئین‌های درمانی با غلظت‌های پایین کمک می‌کند.

📊 علاوه‌بر افزایش دقت در بیان پروتئین‌ها، امکان تمایز ایزومرها و کاهش مشکلات ناشی از پیچیدگی نمونه‌ها را فراهم می‌کند. این فناوری روشی سریع، قابل‌اعتماد و مقیاس‌پذیر برای تسریع توسعه درمان‌های ژنی ارائه می‌دهد.

🖇 اطلاعات بیشتر

📝 روژینا احسانی
🔎 روشنک رشیدی

「#بیوانفورماتیک #پروتئین #IMS #طیف_سنجی #درمان_ژنی #خبر」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

👤 شرکت کنندگان عزیز دوره جامع بیوانفورماتیک

🔴 جلسه هفتم دوره، امروز ساعت ۱۸:۳۰ برگزار خواهد شد.

🔴 مهم: جلسات دکتر سیاوش کاووسی نیم ساعت زودتر شروع شده و از ساعت ۱۸:۳۰ تا ۱۹ تایم رفع اشکال از جلسات قبلی است.

💙 زین پس فقط از طریق پنل کاربری خود می‌توانید در کلاس شرکت کنید.

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

💡 کشف ارتباطات پنهان میکروبیوم و سرطان

➡️ میکروبیوم روده انسان، دنیای شگفت‌انگیز از میکروارگانیسم‌ها‌ی گوناگون است که نقش کلیدی در سلامت ایفا می‌کند. با برهم خوردن تعادل، دیس‌بیوز رخ داده و منجر به بروز سرطان روده بزرگ می‌شود. تشخیص و درک این ارتباط دریچه‌ای به‌سوی پیشگیری و درمان این بیماری را باز می‌کند.

📌 ابزارهای پیشرفته بیوانفورماتیکی، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به بهبود پیش‌بینی خطر سرطان کمک می‌کنند. مدل‌های هوش‌مصنوعی قادر به تجزیه‌وتحلیل داده‌های بزرگ و شناسایی همبستگی‌های پیچیده هستند.

⬇️ برخی از ابزارهای بیوانفورماتیکی که درک بهتری در زمینه تحلیل داده‌های میکروبیوم دارند، عبارتنداز:
● توالی‌یابی نسل جدید "NGS":
با قطعه قطعه شدن DNA، برچسب‌گذاری و اسکن، توالی نوکلئوتیدها مشخص شده و موجب افزایش دقت معاینات سرطان و میکروبیوم می‌شود.

● توالی‌یابی ژن 16S rRNA:
در ارزیابی تنوع باکتری‌ها و تغییرات در ترکیب میکروبیوتای مرتبط با سرطان مؤثر هستند.

● توالی‌یابی کل متاژنوم "WMS":
این تکنیک، امکان کشف ژن‌های مرتبط با مسیرهای متابولیک و مقاومت آنتی‌بیوتیکی را فراهم کرده و تأثیر قابل توجهی بر توسعه سرطان و اثربخشی درمان دارد.

🩻 این ابزارها، به‌ویژه در تحلیل تصاویر پزشکی برای شناسایی سرطان‌های اولیه، بسیار مؤثر هستند. آن‌ها قادرند پاسخ بیماران به درمان‌ها را پیش‌بینی کنند و به اقدامات پیشگیرانه و غربالگری هدفمند برای افرادی که در معرض خطر قرار دارند، کمک می‌کند.

🔒 استفاده از ابزارهای پیشرفته با چالش‌هایی مانند حفظ حریم خصوصی داده‌ها و شفافیت مدل‌ها برای پذیرش گسترده‌تر روبه‌رو است. بنابراین، کاوش در این دنیای میکروبی نه‌‌تنها ضروری است، بلکه می‌تواند کلید درک جدیدی از سلامت انسان باشد.

🔘 Source

📝 آیناز نصیری

「#بیوانفورماتیک #میکروبیوم #هوش_مصنوعی #میکروارگانیسم #Machine_learning #سرطان」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

📍 پایگاه "Ensembl": مرجعی جامع برای داده‌های ژنومی

📃 پایگاه داده "Ensembl" یکی از معتبرترین منابع در حوزه ژنومیکس است. این پایگاه اطلاعات ژنومی گونه‌های مختلف را جمع‌آوری و تحلیل کرده و به پژوهشگران امکان دسترسی به داده‌های دقیق و به‌روز را می‌دهد. هدف اصلی Ensembl تسهیل مطالعات ژنتیکی و فراهم کردن ابزارهایی پیشرفته برای تحلیل داده‌های ژنومی است.

📌 این پایگاه، کاربردهای متنوعی از جمله مطالعه جهش‌ها و تنوع‌های ژنتیکی، مقایسه ژنوم گونه‌های مختلف و طراحی پروژه‌های زیست‌پزشکی دارد. ابزارهای تحلیلی Ensembl مانند "BioMart" و "VEP" به پژوهشگران در مدیریت داده‌های زیستی بزرگ و انجام تحلیل‌های پیشرفته کمک می‌کنند. همچنین این پایگاه برای کشف داروها و تشخیص بیماری‌های ژنتیکی بسیار کارآمد است.


🧬 از دستاوردهای Ensembl در ژنومیکس و بیوانفورماتیک، می‌توان به مشارکت در پروژه ژنوم انسان، مطالعات تکاملی و پشتیبانی از پژوهش‌های مرتبط با بیماری‌های ژنتیکی اشاره کرد. تمامی داده‌ها و ابزارهای این پایگاه، به‌صورت رایگان در اختیار پژوهشگران قرار دارند و نقش مهمی در پیشرفت علم ژنتیک و بیوانفورماتیک ایفا کرده‌اند.

🧩 پایگاه داده Ensembl با ارائه داده‌های جامع و ابزارهای پیشرفته، پلی برای آینده‌ تحقیقات علمی محسوب می‌شود. این پایگاه، به پژوهشگران کمک می‌کند تا مطالعات خود را با سرعت و دقت بیش‌تری انجام دهند و همچنان منبعی ارزشمند برای جامعه علمی باقی بماند.

🔗 Source

✍🏻 زینب کارگر

「#بیوانفورماتیک #دیتابیس #ژنومیکس #هوش_مصنوعی」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

👤 شرکت کنندگان عزیز دوره جامع بیوانفورماتیک

⏱ جلسه هشتم دوره، امروز ساعت ۱۸:۳۰ برگزار خواهد شد.

ℹ️ مهم: جلسات دکتر سیاوش کاووسی نیم ساعت زودتر شروع شده و از ساعت ۱۸:۳۰ تا ۱۹ تایم رفع اشکال از جلسات قبلی است.

⏹ زین پس فقط از طریق پنل کاربری خود می‌توانید در کلاس شرکت کنید.

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

💎 آینده‌ای نوین با هوش مصنوعی!

🌱 از بهبود بهداشت و کشاورزی تا مقابله با چالش‌های جهانی، این ترکیب می‌تواند راه‌حل‌های خلاقانه‌ای برای مشکلات امروز ارائه دهد.

✍🏻 مریم ولی‌محمدی
🔍 سهیلا سلحشورفرد
🎙 نگار سادات نخلی

「#بیوانفورماتیک #پادکست #زیست‌شناسی_مصنوعی #هوش_مصنوعی」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

📎 پایگاه داده "InterPro": پنجره‌ای به دنیای‌ پروتئین‌ها

🧑‍💻 پایگاه اینترپرو، مؤسسه تحقیقاتی بیوانفورماتیک واقع در کمبریج انگلستان است که با یکپارچه‌سازی پایگاه داده‌ها، به ابزاری‌ قدرتمند برای تشخیص و پیش‌بینی کلاس پروتئین‌ها تبدیل‌ شده‌است؛ پایگاه داده‌ای که تجزیه و تحلیل دنباله‌های پروتئین‌ها را آسان‌تر می‌کند.

✅ کاربرد‌های InterPro: مهم‌ترین کاربردهای InterPro شامل موارد زیر است: کلاس‌بندی پروتئین‌ها، پیش‌بینی توالی پروتئین‌ها به وسیله چندین سایت معتبر و تشخیص انواع زنجیره‌های موجود در پروتئین.

🧬 کار اینترپرو، ادغام و همسان‌سازی پایگاه‌های"CATH-Gene3D"‌ و چندین پایگاه داده دیگر است. از دیگر ویژگی‌ها می‌توان به طبقه‌بندی پروتئین‌ها در گروه‌های متفاوت، پیش‌بینی حضور دامنه‌ها و سایت‌های مهم، معرفی گروه‌ها، دامنه‌ها یا موقعیت‌های پروتئین‌ها اشاره کرد.

🟦 عملکرد پایگاه داده تاکنون شامل اعمال زیرمجموعه‌های InterPro بوده‌است که طبقات پیشرفته تا فرعی پروتئین‌ها را پوشش می‌دهند؛ این پایگاه تاکنون یک فروشگاه کامل برای طبقه‌بندی پروتئین ارائه کرده‌است که در آن تمام امضاهای تولید‌شده توسط پایگاه‌های مختلف، در ورودی‌های پایگاه اینترپرو قرار گرفته‌است.

🌟 Source

✏️ آریا دهنوی

「#بیوانفورماتیک #پایگاه_اینترپرو #دیتابیس #پروتئین‌」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

‼️ شرکت کنندگان عزیز دوره جامع بیوانفورماتیک

⏰ جلسه نهم دوره، امروز ساعت ۱۸:۳۰ برگزار خواهد شد.

⚠️ مهم: جلسات دکتر سیاوش کاووسی نیم ساعت زودتر شروع شده و از ساعت ۱۸:۳۰ تا ۱۹ تایم رفع اشکال از جلسات قبلی است.

✅ زین پس فقط از طریق پنل کاربری خود می‌توانید در کلاس شرکت کنید.

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

🖼️ استفاده از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی نتیجه سرطان‌های تهاجمی پوست

🌐 یک تیم بین‌المللی، ابزار هوش مصنوعی مبتنی بر web به‌نام «دیپ‌مرکل» را توسعه داده‌است که برای پیش‌بینی نتایج درمانی خاص در کارسینوم سلول مرکل (MCC)، یک نوع نادر اما تهاجمی از سرطان پوست، طراحی شده‌است.

🧬 با ترکیب یادگیری ماشین و تخصص بالینی، دیپ‌مرکل داده‌های خاص بیمار و تومور را تحلیل می‌کند تا پیش‌بینی‌های بقای شخصی‌سازی‌شده را ارائه و تصمیمات درمانی بهینه را پیشنهاد کند. این سیستم قصد دارد دقت در تصمیم‌گیری بالینی، به‌ویژه برای افراد مسن‌تر، با بیماری‌های پیشرفته‌ بهبود ببخشد.

📝 محققان از داده‌های ۱۱۰۰۰ بیمار در دو کشور استفاده کردند و با بهره‌گیری از روش‌های یادگیری عمیق و آماری، بیماران پرخطر را زودتر شناسایی کردند. تحلیل توضیح‌ پذیرِ دیپ‌مرکل، فاکتورهای جدید و خطرناکی را کشف کرده که به تیم‌های پزشکی کمک می‌کند تا درباره نیاز به درمان‌های رادیکال یا نظارت فشرده تصمیم بگیرند.

✔️ پژوهش‌های بیشتر، پتانسیل این ابزار برای ارتقا مراقبت از MCC و دیگر سرطان‌های تهاجمی پوست را برجسته می‌کنند. برنامه‌های آینده برای دیپ‌مرکل شامل ادغام آن در رویه‌های بالینی روزمره و گسترش استفاده این ابزار به انواع دیگر سرطان‌ها و تلاش برای درمان آن‌ها می‌باشد.

🖇 اطلاعات بیشتر

✏️ مهدی احمدی فر
🔍 فاطمه براری

「#بیوانفورماتیک #هوش_مصنوعی #MCC #سرطان #خبر」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

🕹شرکت کنندگان گرامی دوره جامع بیوانفورماتیک

🔴 محتوای ویدیویی و صوتی به‌همراه اسلاید جلسه نهم دوره در پنل کاربری شما قرار گرفت.

⬅️ شما می‌توانید از مسیر زیر به ویدیو و فایل صوتی دسترسی پیدا کنید:

⬅️ پنل کاربری، دوره‌های من، دوره جامع بیوانفورماتیک، جلسات

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

🔗پلی میان زیست‌شناسی و داده‌های پیچیده

💬 در عصر حاضر، حجم عظیم داده‌های زیستی و بومی‌سازی فناوری‌های مدرن، زیست‌شناسی را به یکی از بزرگ‌ترین عرصه‌های تعامل با هوش مصنوعی تبدیل کرده است. استفاده از هوش مصنوعی قابل توضیح "XAI" به‌خصوص در زمینه بيوانفورماتیک، که با داده‌های ژنتیکی و زیستی سر و کار دارد؛ به محققان این امکان را می‌دهد که نتایج و الگوهای پیچیده تولید شده توسط الگوریتم‌ها را بهتر درک کنند و تصمیمات علمی دقیق‌تری بگیرند.

📁علاوه‌بر تفسیر بهتر داده‌های بیوانفورماتیک، به حل معضلات اساسی زیست‌شناسی کمک شایانی می‌کند.

از کاربردهای آن می‌توان به پیش‌بینی ساختارهای پروتئینی، تحلیل تعاملات پیچیده ژن‌ها و حتی شناسایی بیماری‌های ژنتیکی اشاره کرد. در این میان، XAI به محققان کمک می‌کند تا روش‌های پیش‌بینی و تحلیل‌های خود را بهبود بخشیده و اعتماد بیشتری به نتایج این مدل‌ها ایجاد کنند.

🫥 این ترکیب، نویدبخش آینده‌ای است که در آن علم زیست‌شناسی با سرعت و دقت بی‌نظیری به جلو حرکت می‌کند. این رویکرد می‌تواند نه‌تنها درک ما از سیستم‌های زیستی را متحول کند، بلکه راه‌حل‌هایی عملی برای بیماری‌ها و مسائل پیچیده زیستی ارائه می‌دهد. آینده علم بيوانفورماتیک به‌شدت به تعامل بین این دو حوزه وابسته است و نوآوری‌های جدید در این مسیر، افق‌های تازه‌ای را پیش رو می‌گشاید.

➡️ Source

✏️ اَوین آسایش فرد

「#بیوانفورماتیک #XAI #زیست‌شناسی #هوش_مصنوعی」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group