13287

بررسي ابزار ها و رويكرد هاي يادگيري عميق در حوزه بيوانفورماتيك

1401

دكتر مزيني و دكتر اكبري

بيوانفورماتيك به تجزيه و تحليل و تفسير داده‌هاي بيولوژيكي مي‌پردازد كه مجموعه وسيعي از اطلاعات را از توالي‌هاي ژنومي گرفته تا ساختارهاي پروتئيني را در بر مي‌گيرد. اين حوزه شاهد رشد تصاعدي در حجم داده‌ها بوده است كه ناشي از پيشرفت در ابزارها و فناوري‌هاي مرتبط است. اين سيل داده‌ها هم فرصت‌ها و هم چالش‌هايي را براي بيوانفورماتيكي‌ها ايجاد مي‌كند كه از ابزارها و تكنيك‌هاي محاسباتي، از جمله يادگيري عميق، براي استخراج بينش‌هاي معنادار از مجموعه داده‌هاي بيولوژيكي پيچيده استفاده مي‌كنند. استفاده از يادگيري عميق براي به دست آوردن دانش از اين حجم زياد داده ضروري است. تكنيك‌هاي RNN، CNN و ترانسفورمرها براي مواردي مثل تجزيه و تحليل بيان ژن، پيش‌بيني ساختار پروتئين و كشف دارو و موارد بسيار ديگري در حوزه بيوانفورماتيك كاربرد دارند. هدف از اين تحقيق، بررسي و تحليل نقش و كاربردهاي ابزارهاي يادگيري عميق در حوزه‌هاي متنوع بيوانفورماتيك است. يادگيري عميق به عنوان شاخه‌اي از هوش مصنوعي، توانايي تجزيه و تحليل و پردازش حجم عظيمي از داده‌هاي بيولوژيكي را دارد و مي‌تواند به كشف الگوها و اطلاعات مهم در سطح مولكولي كمك كند. در اين تحقيق، ما به بررسي اپليكيشن‌هاي مختلف اين تكنولوژي در زمينه‌هايي نظير تحليل توالي‌هاي ژنتيكي، ساختار پروتئين‌ها، و تشخيص بيماري‌ها خواهيم پرداخت. از اين طريق، امكان ارزيابي تأثير يادگيري عميق در پيشبرد دانش و فناوري در عرصه بيوانفورماتيك فراهم مي‌آيد، كه اين مي‌تواند در نهايت به بهبود روش‌هاي تشخيص و درمان بيماري‌هاي مختلف كمك شاياني كند.

5/8/2024 12:00:00 AM

82637

1403/02/23

Investigating deep learning tools and approaches in the field of bioinformatics

بيوانفورماتيك , يادگيري عميق , مدل هاي ترانسفورماتور

bioinformatic , DNA , RNA , protein