Forwarded from بنیان (𝙼𝙾𝙷𝙰𝙼𝙼𝙰𝙳)
💻 انقلاب یادگیری عمیق؛ از تحلیل تصاویر میکروسکوپی تا درمانهای شخصیسازیشده
🧫 پزشکی بازساختی بهعنوان یکیاز امیدبخشترین حوزههای علم پزشکی، بر ترمیم یا جایگزینی بافتها و اندامهای آسیبدیده ازطریق روشهایی مانند مهندسی بافت، سلولهای بنیادی، و زیستمواد (Bio material) تمرکز دارد. در این مسیر، تحلیل تصاویر میکروسکوپی و دیگر دادههای تصویری نقشی حیاتی در ارزیابی اثربخشی درمانها ایفا میکند.
🩻 حجم عظیم و پیچیدگی این دادهها، تحلیل دستی را به فرآیندی زمانبر و مستعد خطا تبدیل کرده است. اینجاست که هوشمصنوعی و به ویژه الگوریتمهای یادگیری عمیق (Deep learning)، بهعنوان راهکاری انقلابی ظاهر شدهاند.
🧠 یادگیری عمیق، زیرمجموعهای از هوش مصنوعی، با استفاده از شبکههای عصبی مصنوعی قادر به استخراج ویژگیهای پیچیده از دادههای تصویری است. در پزشکی بازساختی، این فناوری در دو حوزه کلیدی به کار میرود:
شبکههای هوش مصنوعی مخصوص پردازش تصویر، با الگوبرداری از شیوه تشخیص الگوهای بصری توسط مغز انسان، میتوانند کوچکترین تغییرات در سلولها و بافتهای بدن را ردیابی کنند. برای نمونه، پژوهشگران در سال ۲۰۲۳ سیستمی طراحی کردند که با آموزش دیدن هزاران تصویر میکروسکوپی، میتواند تبدیل سلولهای بنیادی به بافتهای خاص (مانند سلولهای قلبی یا عصبی) را با ۹۸٪ دقت شناسایی کند. جالبتر ایناستکه این سیستمها قادرند تغییراتی را در سلولها تشخیص دهند که حتی زیر میکروسکوپهای پیشرفته هم برای چشم انسان قابل مشاهده نیستند، مانند نشانههای اولیه تغییرات شیمیایی درون سلولی که ممکن است نشاندهنده شروع یک بیماری باشند.
با ترکیب تصاویر و دادههای بالینی، مدلهای یادگیری عمیق میتوانند پیامدهای درمان را پیشبینی کنند. به عنوان نمونه، یک سیستم مبتنی بر شبکههای عصبی بازگشتی در سال ۲۰۲۱ توسعه یافت که با تحلیل تصاویر سریالی از بازسازی استخوان، احتمال موفقیت ایمپلنتهای زیستمواد را تا ۸۵% دقیقتر از روشهای سنتی پیشبینی میکند.
✍ امیررضا سمندری
#هوش_مصنوعی #سلول_بنیادی #یادگیری_عمیق #تصویربرداری
----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫
🧫 پزشکی بازساختی بهعنوان یکیاز امیدبخشترین حوزههای علم پزشکی، بر ترمیم یا جایگزینی بافتها و اندامهای آسیبدیده ازطریق روشهایی مانند مهندسی بافت، سلولهای بنیادی، و زیستمواد (Bio material) تمرکز دارد. در این مسیر، تحلیل تصاویر میکروسکوپی و دیگر دادههای تصویری نقشی حیاتی در ارزیابی اثربخشی درمانها ایفا میکند.
🩻 حجم عظیم و پیچیدگی این دادهها، تحلیل دستی را به فرآیندی زمانبر و مستعد خطا تبدیل کرده است. اینجاست که هوشمصنوعی و به ویژه الگوریتمهای یادگیری عمیق (Deep learning)، بهعنوان راهکاری انقلابی ظاهر شدهاند.
🧠 یادگیری عمیق، زیرمجموعهای از هوش مصنوعی، با استفاده از شبکههای عصبی مصنوعی قادر به استخراج ویژگیهای پیچیده از دادههای تصویری است. در پزشکی بازساختی، این فناوری در دو حوزه کلیدی به کار میرود:
🔬 خودکارسازی تحلیل تصاویر میکروسکوپی
شبکههای هوش مصنوعی مخصوص پردازش تصویر، با الگوبرداری از شیوه تشخیص الگوهای بصری توسط مغز انسان، میتوانند کوچکترین تغییرات در سلولها و بافتهای بدن را ردیابی کنند. برای نمونه، پژوهشگران در سال ۲۰۲۳ سیستمی طراحی کردند که با آموزش دیدن هزاران تصویر میکروسکوپی، میتواند تبدیل سلولهای بنیادی به بافتهای خاص (مانند سلولهای قلبی یا عصبی) را با ۹۸٪ دقت شناسایی کند. جالبتر ایناستکه این سیستمها قادرند تغییراتی را در سلولها تشخیص دهند که حتی زیر میکروسکوپهای پیشرفته هم برای چشم انسان قابل مشاهده نیستند، مانند نشانههای اولیه تغییرات شیمیایی درون سلولی که ممکن است نشاندهنده شروع یک بیماری باشند.
🧪 پیشبینی پیامدهای درمان
با ترکیب تصاویر و دادههای بالینی، مدلهای یادگیری عمیق میتوانند پیامدهای درمان را پیشبینی کنند. به عنوان نمونه، یک سیستم مبتنی بر شبکههای عصبی بازگشتی در سال ۲۰۲۱ توسعه یافت که با تحلیل تصاویر سریالی از بازسازی استخوان، احتمال موفقیت ایمپلنتهای زیستمواد را تا ۸۵% دقیقتر از روشهای سنتی پیشبینی میکند.
🧬 یادگیری عمیق نه تنها سرعت و دقت تحلیل تصاویر پزشکی را افزایش داده، بلکه با کشف الگوهای پنهان، افقهای جدیدی در درک مکانیسمهای بازسازی بافت گشوده است. با ادامه پیشرفتها در معماریهای هوش مصنوعی و همکاری میان متخصصان رایانه و پزشکی، میتوان به آیندهای امیدوار بود که در آن درمانهای شخصیسازیشده با راهنمایی هوش مصنوعی، به استانداردی جدید در پزشکی تبدیل شوند.
✍ امیررضا سمندری
#هوش_مصنوعی #سلول_بنیادی #یادگیری_عمیق #تصویربرداری
----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫
❤4🎉4🔥1
Forwarded from بنیان (𝙼𝙾𝙷𝙰𝙼𝙼𝙰𝙳)
🥳 انقلابی در زیستمواد: پیشبینی هوشمند با قدرت هوش مصنوعی
پارت ۱
❇️ تعیین هدف: ابتدا باید بهصورت شفاف، مشخص کنید که میخواهید کدام ویژگی زیستمواد را پیش بینی کنید.
🛒 جمعآوری داده ها(Data Collection)
📨منابع داده:
- آزمایشهای تجربی: آزمایش های به دست آمده از آزمایش های زیستی و مکانیکی.
- پایگاه های داده عمومی : به عنوان مثال شامل PubMed, Material Projectو..
- شبیه سازی های محاسباتی :استفاده از ابزارهایی مانند Molecular Dynamics, Densit ,Functional Theory (DFT)
📑 نوع داده:
- ویژگیهای مواد: ترکیب شیمیایی، ساختار مولکولی، مشخصات سطحی (آبدوست/ آبگریز)
- ویژگیهای زیستی: میزان چسبندگی و تکثیرسلولی، میزان تخریب در محلولهای شبیهسازی شده بدن.
📋 پیشپردازش دادهها(Data Preprocessing)
🚿 پاک سازی داده ها: حذف مقادیر پرت وداده های ناقص و تکمیل داده های گم شده باروش هایی مانند میانگین گیری یا مدل سازی داده های مفقود.
♻️ استاندارد سازی و نرمال سازی داده ها:
استفادهاز روشهایی مانند Min_Max
و Scaling یا Standardization برای همگنسازی دادهها.
➰ویژگیسازی: استخراج ویژگی های موثر از داده ها.
انتخاب ویژگیهای مهم بااستفاده از روش هایی مانند Features lmportance یا PCA.
✍ سارا شهابی
#هوش_مصنوعی #سلول_بنیادی #یادگیری_عمیق #تصویربرداری
----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫
پارت ۱
🦾 استفاده.از هوش مصنوعی در مسیر پیشبینیهای زیستی، نیازمند رویکرد گامبهگامی شامل جمعآوری دادهها، پردازش، مدلسازی و ارزیابی مدلها است.
❇️ تعیین هدف: ابتدا باید بهصورت شفاف، مشخص کنید که میخواهید کدام ویژگی زیستمواد را پیش بینی کنید.
🛒 جمعآوری داده ها(Data Collection)
📨منابع داده:
- آزمایشهای تجربی: آزمایش های به دست آمده از آزمایش های زیستی و مکانیکی.
- پایگاه های داده عمومی : به عنوان مثال شامل PubMed, Material Projectو..
- شبیه سازی های محاسباتی :استفاده از ابزارهایی مانند Molecular Dynamics, Densit ,Functional Theory (DFT)
📑 نوع داده:
- ویژگیهای مواد: ترکیب شیمیایی، ساختار مولکولی، مشخصات سطحی (آبدوست/ آبگریز)
- ویژگیهای زیستی: میزان چسبندگی و تکثیرسلولی، میزان تخریب در محلولهای شبیهسازی شده بدن.
📋 پیشپردازش دادهها(Data Preprocessing)
🚿 پاک سازی داده ها: حذف مقادیر پرت وداده های ناقص و تکمیل داده های گم شده باروش هایی مانند میانگین گیری یا مدل سازی داده های مفقود.
♻️ استاندارد سازی و نرمال سازی داده ها:
استفادهاز روشهایی مانند Min_Max
و Scaling یا Standardization برای همگنسازی دادهها.
➰ویژگیسازی: استخراج ویژگی های موثر از داده ها.
انتخاب ویژگیهای مهم بااستفاده از روش هایی مانند Features lmportance یا PCA.
✍ سارا شهابی
#هوش_مصنوعی #سلول_بنیادی #یادگیری_عمیق #تصویربرداری
----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫
🎉6❤1🔥1🤩1
Forwarded from بنیان (𝙼𝙾𝙷𝙰𝙼𝙼𝙰𝙳)
🥳 انقلابی در زیستمواد: پیشبینی هوشمند با قدرت هوش مصنوعی
پارت ۲
✅ انتخاب مدل هوش مصنوعی (AI Model Selection)
--» مدل های کلاسیک یادگیری ماشین
--» مدل های یادگیری عمیق که شامل
- شبکه عصبی عمیق(DNN) :داده های جدولی وعددی
- شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN): دادههایی شامل تصاویر میکروسکوپی
- شبکههای عصبی بازگشتی (RNN): دادههای سری زمانی مثل تغییرات خواص زیستی با زمان
--» مدل های پیشرفته تر که شامل
- شبکههای عصبی گرافی: مدلسازی ساختارهای مولکولی ونانوکامپوزیتها.
- مدلهای مولد: مانند GANs برای شبیهسازی دادههای زیستی جدید.
📝 آموزش وارزیابی مدلها:
- تقسیم داده ها
- آموزش مدل
- استفاده ازمتریک های ارزیابی مدل
- جلوگیری از پیش برازش
🔰 بهینهسازی مدل:
- تنظیم پارامترها
- اعتبار سنجی متقابل
↩️ پیاده سازی مدل:
- ایجاد API مدل: استفادهاز Flask برای ایجاد وبسرویس پیشبینی ویژگیهای زیست مواد.
- تست و یکپارچهسازی: آزمایش مدل در شرایط واقعی و ادغام آن با سیستمهای موجود.
✳️ بهروزرسانی مدل:
- استفاده از MLOps برای خودکارسازی فرآیند بروزرسانی مدل با داده های جدید.
- نظارت برعملکرد مدل در طول زمان و اصلاح آن درصورت کاهش دقت پیشبینی.
✍ سارا شهابی
#هوش_مصنوعی #سلول_بنیادی #یادگیری_عمیق #تصویربرداری
----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫
پارت ۲
✅ انتخاب مدل هوش مصنوعی (AI Model Selection)
--» مدل های کلاسیک یادگیری ماشین
--» مدل های یادگیری عمیق که شامل
- شبکه عصبی عمیق(DNN) :داده های جدولی وعددی
- شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN): دادههایی شامل تصاویر میکروسکوپی
- شبکههای عصبی بازگشتی (RNN): دادههای سری زمانی مثل تغییرات خواص زیستی با زمان
--» مدل های پیشرفته تر که شامل
- شبکههای عصبی گرافی: مدلسازی ساختارهای مولکولی ونانوکامپوزیتها.
- مدلهای مولد: مانند GANs برای شبیهسازی دادههای زیستی جدید.
📝 آموزش وارزیابی مدلها:
- تقسیم داده ها
- آموزش مدل
- استفاده ازمتریک های ارزیابی مدل
- جلوگیری از پیش برازش
🔰 بهینهسازی مدل:
- تنظیم پارامترها
- اعتبار سنجی متقابل
↩️ پیاده سازی مدل:
- ایجاد API مدل: استفادهاز Flask برای ایجاد وبسرویس پیشبینی ویژگیهای زیست مواد.
- تست و یکپارچهسازی: آزمایش مدل در شرایط واقعی و ادغام آن با سیستمهای موجود.
✳️ بهروزرسانی مدل:
- استفاده از MLOps برای خودکارسازی فرآیند بروزرسانی مدل با داده های جدید.
- نظارت برعملکرد مدل در طول زمان و اصلاح آن درصورت کاهش دقت پیشبینی.
✍ سارا شهابی
#هوش_مصنوعی #سلول_بنیادی #یادگیری_عمیق #تصویربرداری
----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫
🎉6🤩2
Forwarded from بنیان (𝙼𝙾𝙷𝙰𝙼𝙼𝙰𝙳)
🤖 وقتی هوش مصنوعی دارو میسازد
🔬امروزه پزشکی بازساختی بهعنوان یکی از پیشرفتهترین شاخههای علوم زیستی، به دنبال احیای بافتها و اندامهای آسیبدیده است. بااینحال، فرآیند کشف و توسعه داروهای مؤثر در این حوزه چالشهای بسیاری دارد، از جمله پیچیدگی مسیرهای زیستی و هزینههای بالای تحقیق و توسعه. هوش مصنوعی (AI) با قابلیت پردازش حجم گستردهای از دادههای زیستی و شبیهسازی برهمکنشهای دارویی، توانسته است این روند را دگرگون کند.
🧪 یکی از مهمترین نقشهای هوش مصنوعی در این زمینه، شناسایی ترکیبات دارویی با قابلیت بازسازی سلولی است. مدلهای محاسباتی پیشرفته میتوانند ساختارهای مولکولی را تحلیل کرده و تأثیر داروهای موجود را بر سلولهای بنیادی بررسی کنند. این روش نهتنها موجب بازطراحی داروهای موجود برای کاربردهای جدید میشود، بلکه با پیشبینی دقیق عوارض جانبی، ریسک آزمایشهای بالینی را کاهش میدهد.
💊 علاوه بر این، AI در توسعه نانوذرات هوشمند برای رساندن داروها به بافتهای هدف، نقش کلیدی ایفا میکند و بازده درمان را به میزان قابلتوجهی افزایش میدهد.
⚙️ آینده پزشکی بازساختی با بهرهگیری از هوش مصنوعی، در مسیر پیشرفتهای بیسابقهای قرار دارد. از طراحی درمانهای شخصیسازیشده بر اساس دادههای ژنتیکی گرفته تا شبیهسازی واکنشهای سلولی به داروهای جدید، این فناوری مرزهای علم را جابهجا کرده است.
ترکیب هوش مصنوعی با بیوانفورماتیک و مهندسی بافت، میتواند پزشکی را از یک علم درمانی به دانش بازآفرینی حیات تبدیل کند. 🌍✨
✍ فاطیما نظری کیان
#هوش_مصنوعی #دارورسانی #پزشکی_بازساختی
----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫
🔬امروزه پزشکی بازساختی بهعنوان یکی از پیشرفتهترین شاخههای علوم زیستی، به دنبال احیای بافتها و اندامهای آسیبدیده است. بااینحال، فرآیند کشف و توسعه داروهای مؤثر در این حوزه چالشهای بسیاری دارد، از جمله پیچیدگی مسیرهای زیستی و هزینههای بالای تحقیق و توسعه. هوش مصنوعی (AI) با قابلیت پردازش حجم گستردهای از دادههای زیستی و شبیهسازی برهمکنشهای دارویی، توانسته است این روند را دگرگون کند.
🤖 الگوریتمهای یادگیری عمیق، نهتنها امکان طراحی سریعتر داروهای جدید را فراهم کردهاند، بلکه دقت و کارایی درمانهای بازساختی را نیز افزایش دادهاند.
🧪 یکی از مهمترین نقشهای هوش مصنوعی در این زمینه، شناسایی ترکیبات دارویی با قابلیت بازسازی سلولی است. مدلهای محاسباتی پیشرفته میتوانند ساختارهای مولکولی را تحلیل کرده و تأثیر داروهای موجود را بر سلولهای بنیادی بررسی کنند. این روش نهتنها موجب بازطراحی داروهای موجود برای کاربردهای جدید میشود، بلکه با پیشبینی دقیق عوارض جانبی، ریسک آزمایشهای بالینی را کاهش میدهد.
💊 علاوه بر این، AI در توسعه نانوذرات هوشمند برای رساندن داروها به بافتهای هدف، نقش کلیدی ایفا میکند و بازده درمان را به میزان قابلتوجهی افزایش میدهد.
⚙️ آینده پزشکی بازساختی با بهرهگیری از هوش مصنوعی، در مسیر پیشرفتهای بیسابقهای قرار دارد. از طراحی درمانهای شخصیسازیشده بر اساس دادههای ژنتیکی گرفته تا شبیهسازی واکنشهای سلولی به داروهای جدید، این فناوری مرزهای علم را جابهجا کرده است.
ترکیب هوش مصنوعی با بیوانفورماتیک و مهندسی بافت، میتواند پزشکی را از یک علم درمانی به دانش بازآفرینی حیات تبدیل کند. 🌍✨
✍ فاطیما نظری کیان
#هوش_مصنوعی #دارورسانی #پزشکی_بازساختی
----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫
❤1
Forwarded from بنیان (𝙼𝙾𝙷𝙰𝙼𝙼𝙰𝙳)
🤖 هوش مصنوعی در مهندسی بافت: انقلاب دیجیتال در زیستمهندسی!
پارت ۱
🔬✨ تصور کنید که روزی علم آنقدر پیشرفت کند که اندامهای زنده در آزمایشگاه ساخته شوند و هیچ بیماری منتظر پیوند عضو نباشد! مهندسی بافت دقیقاً به همین هدف نزدیک میشود! اما رشد و کنترل بافتهای زنده بهشدت پیچیده است و نیاز به نظارت لحظهای و دقیق دارد. اینجاست که هوش مصنوعی (AI) وارد میدان میشود!
🧪 نقش هوش مصنوعی در کنترل واکنشهای زیستی
🔍 تحلیل دادههای زیستی و پردازش تصاویر سلولی
✅ بررسی تصاویر میکروسکوپی سلولها با استفاده از بینایی ماشین (CV) برای پایش رشد و تمایز سلولی!
✅ شناسایی سلولهای غیرطبیعی و پیشبینی تغییرات بافتی در کمترین زمان ممکن!
✅ استفاده از الگوریتمهای هوشمند برای کاهش خطاهای انسانی در تحلیل دادههای زیستی!
🌡️ تنظیم شرایط محیطی برای رشد بهینهی سلولها
✅ کنترل خودکار دما، pH، اکسیژن و مواد مغذی با استفاده از سنسورهای زیستی هوشمند!
✅ تنظیم پارامترهای محیطی بهصورت بلادرنگ و خودکار با کمک یادگیری تقویتی (RL)!
✅ جلوگیری از نکروز سلولی و استرس متابولیکی با تنظیم دقیق سینتیکهای زیستی!
💊 طراحی مواد زیستی و نانوداروهای هوشمند
✅ استفاده از AI برای طراحی ساختارهای بهینهی هیدروژلهای زیستی که رشد سلولها را تقویت کنند!
✅ شبیهسازی نانوذرات زیستی و بیومتریالها برای بهبود تحویل دارو و کنترل رشد سلولی!
✅ پیشبینی تعامل سلولها با مواد زیستی و جلوگیری از واکنشهای منفی!
✍ مهدیه صبور باقرزاده
#هوش_مصنوعی #مهندسی_بافت #پزشکی_بازساختی
----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫
پارت ۱
🔬✨ تصور کنید که روزی علم آنقدر پیشرفت کند که اندامهای زنده در آزمایشگاه ساخته شوند و هیچ بیماری منتظر پیوند عضو نباشد! مهندسی بافت دقیقاً به همین هدف نزدیک میشود! اما رشد و کنترل بافتهای زنده بهشدت پیچیده است و نیاز به نظارت لحظهای و دقیق دارد. اینجاست که هوش مصنوعی (AI) وارد میدان میشود!
با استفاده از یادگیری ماشین (ML) و شبکههای عصبی (DNNs)، میتوان روند رشد سلولها را تحلیل کرد، شرایط ایدهآل برای تکثیر را فراهم کرد و حتی مواد زیستی هوشمند طراحی کرد!
🧪 نقش هوش مصنوعی در کنترل واکنشهای زیستی
🔍 تحلیل دادههای زیستی و پردازش تصاویر سلولی
✅ بررسی تصاویر میکروسکوپی سلولها با استفاده از بینایی ماشین (CV) برای پایش رشد و تمایز سلولی!
✅ شناسایی سلولهای غیرطبیعی و پیشبینی تغییرات بافتی در کمترین زمان ممکن!
✅ استفاده از الگوریتمهای هوشمند برای کاهش خطاهای انسانی در تحلیل دادههای زیستی!
🌡️ تنظیم شرایط محیطی برای رشد بهینهی سلولها
✅ کنترل خودکار دما، pH، اکسیژن و مواد مغذی با استفاده از سنسورهای زیستی هوشمند!
✅ تنظیم پارامترهای محیطی بهصورت بلادرنگ و خودکار با کمک یادگیری تقویتی (RL)!
✅ جلوگیری از نکروز سلولی و استرس متابولیکی با تنظیم دقیق سینتیکهای زیستی!
💊 طراحی مواد زیستی و نانوداروهای هوشمند
✅ استفاده از AI برای طراحی ساختارهای بهینهی هیدروژلهای زیستی که رشد سلولها را تقویت کنند!
✅ شبیهسازی نانوذرات زیستی و بیومتریالها برای بهبود تحویل دارو و کنترل رشد سلولی!
✅ پیشبینی تعامل سلولها با مواد زیستی و جلوگیری از واکنشهای منفی!
✍ مهدیه صبور باقرزاده
#هوش_مصنوعی #مهندسی_بافت #پزشکی_بازساختی
----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫
🔥4🎉1🤩1
Forwarded from بنیان (𝙼𝙾𝙷𝙰𝙼𝙼𝙰𝙳)
🧬 روز ملی ذخایر ژنتیکی و زیستی
📆 ۱۵ فروردین در تقویم ایران به عنوان روز ملی ذخایر ژنتیکی و زیستی نامگذاری شده است؛ روزی برای تأکید بر اهمیت تنوع زیستی و حفاظت از گنجینههای ژنتیکی کشور. این ذخایر شامل ژنهای گیاهی، جانوری، میکروبی و انسانی هستند که سرمایهای بیبدیل برای سلامت، کشاورزی و محیط زیست به شمار میروند. ایران به دلیل موقعیت جغرافیایی خاص خود، تنوع زیستی گستردهای دارد که میتواند در حل چالشهایی مثل تغییرات اقلیمی و امنیت غذایی نقش کلیدی ایفا کند.
📌 ایجاد این روز ملی، گامی در جهت افزایش آگاهی عمومی و سیاستگذاریهای دقیق برای شناسایی و بهرهبرداری پایدار از این منابع ارزشمند است. بدون حفاظت و مدیریت درست، بسیاری از گونههای بومی و منابع ژنتیکی کشور در معرض خطر نابودی قرار میگیرند. روز ۱۵ فروردین، یادآور این حقیقت است که سرمایههای زیستی و ژنتیکی تنها میراثی از گذشته نیستند، بلکه کلید توسعه پایدار و پیشرفت آینده محسوب میشوند.
✍ محمد قلیزاده
----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫
📆 ۱۵ فروردین در تقویم ایران به عنوان روز ملی ذخایر ژنتیکی و زیستی نامگذاری شده است؛ روزی برای تأکید بر اهمیت تنوع زیستی و حفاظت از گنجینههای ژنتیکی کشور. این ذخایر شامل ژنهای گیاهی، جانوری، میکروبی و انسانی هستند که سرمایهای بیبدیل برای سلامت، کشاورزی و محیط زیست به شمار میروند. ایران به دلیل موقعیت جغرافیایی خاص خود، تنوع زیستی گستردهای دارد که میتواند در حل چالشهایی مثل تغییرات اقلیمی و امنیت غذایی نقش کلیدی ایفا کند.
📌 ایجاد این روز ملی، گامی در جهت افزایش آگاهی عمومی و سیاستگذاریهای دقیق برای شناسایی و بهرهبرداری پایدار از این منابع ارزشمند است. بدون حفاظت و مدیریت درست، بسیاری از گونههای بومی و منابع ژنتیکی کشور در معرض خطر نابودی قرار میگیرند. روز ۱۵ فروردین، یادآور این حقیقت است که سرمایههای زیستی و ژنتیکی تنها میراثی از گذشته نیستند، بلکه کلید توسعه پایدار و پیشرفت آینده محسوب میشوند.
✍ محمد قلیزاده
----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫
🤩3❤1🎉1
Forwarded from بنیان (𝙼𝙾𝙷𝙰𝙼𝙼𝙰𝙳)
🤖 هوش مصنوعی در مهندسی بافت: انقلاب دیجیتال در زیستمهندسی!
پارت ۲
⚙️ بیورآکتورهای هوشمند برای رشد بافتهای پیچیده
✅ کنترل فشار مکانیکی، جریان سیالات زیستی و اکسیژنرسانی با استفاده از هوش مصنوعی!
✅ طراحی بیورآکتورهای هوشمند که شبکهی ماتریکس خارجسلولی (ECM) را بازسازی میکنند!
✅ استفاده از روباتیک زیستی و حسگرهای نانو برای نظارت لحظهای بر کیفیت بافتهای مهندسیشده!
🧬 شبیهسازی رشد بافت و مدلسازی زیستی
✅ مدلسازی رشد و تمایز سلولی با استفاده از الگوریتمهای یادگیری عمیق!
✅ کاهش نیاز به تستهای حیوانی با شبیهسازی دیجیتال فرایندهای زیستی!
✅ استفاده از بیوانفورماتیک و شبیهسازی چندمقیاسی برای بررسی برهمکنشهای سلولی!
🩺 پزشکی شخصیسازیشده و ساخت بافتهای اختصاصی برای بیماران
✅ بررسی بیومارکرهای ژنتیکی و پروتئومیک برای طراحی اندامهای مهندسیشدهی سفارشی!
✅ پیشبینی واکنش سیستم ایمنی بدن به بافت پیوندی برای کاهش احتمال پسزدگی!
✅ استفاده از پرینت زیستی سهبعدی (3D Bioprinting) + AI برای تولید اندامهای شخصیسازیشده!
⚠️ چالشها و آینده!
✍ مهدیه صبور باقرزاده
#هوش_مصنوعی #مهندسی_بافت #پزشکی_بازساختی
----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫
پارت ۲
⚙️ بیورآکتورهای هوشمند برای رشد بافتهای پیچیده
✅ کنترل فشار مکانیکی، جریان سیالات زیستی و اکسیژنرسانی با استفاده از هوش مصنوعی!
✅ طراحی بیورآکتورهای هوشمند که شبکهی ماتریکس خارجسلولی (ECM) را بازسازی میکنند!
✅ استفاده از روباتیک زیستی و حسگرهای نانو برای نظارت لحظهای بر کیفیت بافتهای مهندسیشده!
🧬 شبیهسازی رشد بافت و مدلسازی زیستی
✅ مدلسازی رشد و تمایز سلولی با استفاده از الگوریتمهای یادگیری عمیق!
✅ کاهش نیاز به تستهای حیوانی با شبیهسازی دیجیتال فرایندهای زیستی!
✅ استفاده از بیوانفورماتیک و شبیهسازی چندمقیاسی برای بررسی برهمکنشهای سلولی!
🩺 پزشکی شخصیسازیشده و ساخت بافتهای اختصاصی برای بیماران
✅ بررسی بیومارکرهای ژنتیکی و پروتئومیک برای طراحی اندامهای مهندسیشدهی سفارشی!
✅ پیشبینی واکنش سیستم ایمنی بدن به بافت پیوندی برای کاهش احتمال پسزدگی!
✅ استفاده از پرینت زیستی سهبعدی (3D Bioprinting) + AI برای تولید اندامهای شخصیسازیشده!
⚠️ چالشها و آینده!
💡با وجود پیشرفتهای چشمگیر، هوش مصنوعی در مهندسی بافت هنوز با چالشهایی دست و پنجه نرم میکند. کمبود دادههای زیستی دقیق، پیچیدگی واکنشهای سلولی و نیاز به آزمایشهای بالینی گسترده، از موانع اصلی این فناوری هستند. اما با رشد سریع یادگیری عمیق، بیوانفورماتیک و نانوفناوری، میتوان انتظار داشت که در آینده، اندامهای مصنوعی سفارشی در بیمارستانها ساخته شوند و نیاز به پیوند اعضا برای همیشه برطرف شود. آیندهی پزشکی هوشمند نزدیکتر از چیزی است که تصور میکنیم!
✍ مهدیه صبور باقرزاده
#هوش_مصنوعی #مهندسی_بافت #پزشکی_بازساختی
----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫
❤1
Forwarded from انجمن سلولهاى بنيادى و مهندسى بافت (stemcell association admin)
abioinfoo1کد تخفیف دورهی جامع بیوانفورماتیکabioo1کد تخفیف دورهی مهندسی ژنتیک و بیوتکنولوژی نوینaregg1کد تخفیف پزشکی بازساختیagenn1کد تخفیف ژن درمانیacck1کد تخفیف کنترل کیفیaproo1کد تخفیف پروبیوتیکavvj1کد تخفیف طراحی و ساخت پلتفرم واکسنakiit1کد تخفیف کیت سازیamj1کد تخفیف مقاله نویسی جامعaamar1کد تخفیف آمار زیستی
🧬 ورود به حوزه ژندرمانی:
۲/۲۹۷/۰۰۰ تومان
مهندسی ژنتیک+ ژندرمانی+ بیوانفورماتیک
(همراه با کارآموزی رایگان برای برگزیدگان در دوره بیوانفورماتیک)apakgene1🩺 ورود به حوزه پزشکی بازساختی:
۲/۳۹۷/۰۰۰ تومان
پزشکی بازساختی+ مهندسی ژنتیک+ بیوانفورماتیک
(همراه با ۲ کارآموزی رایگان برای برگزیدگان در ۲ دوره پزشکی بازساختی و بیوانفورماتیک)apakreg1💊 ورود به حوزه پزشکی بازساختی (طراحی حیات جدید⭐️ ):
۲/۹۹۹/۰۰۰ تومان
پزشکی بازساختی+ مهندسی ژنتیک+ ژندرمانی+ بیوانفورماتیک
(همراه با ۲ کارآموزی رایگان برای برگزیدگان در ۲ دوره پزشکی بازساختی و بیوانفورماتیک)apakrv1💉 پک جامع ورود به حوزه صنعت واکسن:
۲/۱۹۷/۰۰۰ تومان
واکسن سازی+ کنترل کیفی+ بیوانفورماتیک
(همراه با کارآموزی رایگان برای برگزیدگان در دوره بیوانفورماتیک)apakvac1💉 پک ورود به حوزه صنعت کیتسازی:
۲/۰۹۷/۰۰۰ تومان
کیتسازی+ کنترل کیفی+ مهندسی ژنتیکapakkit1⚙️ پک ویژه ورود به حوزه صنعت:
۲/۵۹۶/۰۰۰ تومان
کیتسازی+ واکسنسازی+ پروبیوتیک+ کنترل کیفیapakzist1🔍 پک ورود به حوزه تحقیق و پژوهش:
۲/۱۹۷/۰۰۰ تومان
مقالهنویسی+ آمار زیستی+ بیوانفورماتیک
(همراه با کارآموزی رایگان برای برگزیدگان در دوره بیوانفورماتیک)apaktp1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4👎3❤1🤩1
🧬 کارگاه
ژنتیک مولکولی؛ آزمایشهای استخراج پلاسمید، الکتروفورز و PCR
- آموزش کامل بهصورت تئوری و عملی🔺
- انجام تست توسط خود کارآموز❤️
- رفع اشکال کامل توسط مدرس💙
- کمترین قیمت ممکن در مقایسه با موسسات و آزمایشگاههای خارج از دانشگاه💲
۲۷ و ۲۸ فروردین
۲۴ و ۲۵ اردیبهشت
مجموعا 8 ساعت (+ زمان استراحت)
انجمن را در فضای مجازی دنبال کنید
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👎1🔥1🤩1
Forwarded from بنیان (𝙼𝙾𝙷𝙰𝙼𝙼𝙰𝙳)
🧬 انقلابی در شبیهسازی فرآیندهای بیولوژیکی برای پزشکی بازساختی
پارت ۳
🧫 مهندسی بافت و درمان سلولی با هوش مصنوعی
مهندسی بافت یک حوزهی میانرشتهای است که از اصول مهندسی، زیستشناسی و پزشکی برای تعمیر و بازسازی بافتها و ارگانها استفاده میکند. هوش مصنوعی میتواند با تحلیل ویژگیهای فیزیکی و بیولوژیکی مواد مختلف، به بهینهسازی استراتژیهای مهندسی بافت کمک کند. این فنآوری در طراحی داربستهای مؤثر برای رشد سلولها و ساخت بافتهای جدید نقش دارد.
📌 همچنین، هوش مصنوعی میتواند در انتخاب روشهای ساخت داربست و کنترل کیفیت فرآیندهای ساخت کمک کند. در درمان سلولی، هوش مصنوعی میتواند به شناسایی بهترین سلولها برای بیماران، بهینهسازی شرایط رشد و همچنین تعیین دوز و زمانبندی مناسب برای تحویل سلولها کمک کند.
💻 این تکنولوژی میتواند در ردیابی سلولها و بررسی تأثیرات درمان نیز مؤثر باشد، اگرچه چالشهایی مانند کیفیت دادهها و پیچیدگی سیستمهای بیولوژیکی وجود دارد.
🔬 طراحی آزمایش بالینی، نظارت بر بیمار و آموزش بیمار با هوش مصنوعی
هوش مصنوعی میتواند با شناسایی بیماران مناسب برای درمانهای جدید و بهبود تحلیلهای آماری به طراحی آزمایشهای بالینی کمک کند. این امر کارایی آزمایشها را افزایش داده و تعداد بیماران مورد نیاز را کاهش میدهد.
🩺 در نظارت بر بیمار، هوش مصنوعی با تحلیل دادههای بزرگ، تغییرات سلامت بیماران را شناسایی کرده و به مراقبت به موقع و جلوگیری از مشکلات کمک میکند. همچنین، با خودکار کردن وظایف روتین، زمان و هزینهی نظارت را کاهش میدهد. در آموزش بیمار، هوش مصنوعی با تولید موارد آموزشی شخصیسازی شده و بهبود دسترسی به منابع، یادگیری را تسهیل میکند. این تکنولوژی میتواند شکافهای آموزشی را شناسایی کرده و کیفیت آموزش را بهبود بخشد.
📙 مطالعه بیشتر
📙 مطالعه بیشتر
#هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #پزشکی_بازساختی #یادگیری_ماشین
----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫
پارت ۳
🧫 مهندسی بافت و درمان سلولی با هوش مصنوعی
مهندسی بافت یک حوزهی میانرشتهای است که از اصول مهندسی، زیستشناسی و پزشکی برای تعمیر و بازسازی بافتها و ارگانها استفاده میکند. هوش مصنوعی میتواند با تحلیل ویژگیهای فیزیکی و بیولوژیکی مواد مختلف، به بهینهسازی استراتژیهای مهندسی بافت کمک کند. این فنآوری در طراحی داربستهای مؤثر برای رشد سلولها و ساخت بافتهای جدید نقش دارد.
📌 همچنین، هوش مصنوعی میتواند در انتخاب روشهای ساخت داربست و کنترل کیفیت فرآیندهای ساخت کمک کند. در درمان سلولی، هوش مصنوعی میتواند به شناسایی بهترین سلولها برای بیماران، بهینهسازی شرایط رشد و همچنین تعیین دوز و زمانبندی مناسب برای تحویل سلولها کمک کند.
💻 این تکنولوژی میتواند در ردیابی سلولها و بررسی تأثیرات درمان نیز مؤثر باشد، اگرچه چالشهایی مانند کیفیت دادهها و پیچیدگی سیستمهای بیولوژیکی وجود دارد.
🔬 طراحی آزمایش بالینی، نظارت بر بیمار و آموزش بیمار با هوش مصنوعی
هوش مصنوعی میتواند با شناسایی بیماران مناسب برای درمانهای جدید و بهبود تحلیلهای آماری به طراحی آزمایشهای بالینی کمک کند. این امر کارایی آزمایشها را افزایش داده و تعداد بیماران مورد نیاز را کاهش میدهد.
🩺 در نظارت بر بیمار، هوش مصنوعی با تحلیل دادههای بزرگ، تغییرات سلامت بیماران را شناسایی کرده و به مراقبت به موقع و جلوگیری از مشکلات کمک میکند. همچنین، با خودکار کردن وظایف روتین، زمان و هزینهی نظارت را کاهش میدهد. در آموزش بیمار، هوش مصنوعی با تولید موارد آموزشی شخصیسازی شده و بهبود دسترسی به منابع، یادگیری را تسهیل میکند. این تکنولوژی میتواند شکافهای آموزشی را شناسایی کرده و کیفیت آموزش را بهبود بخشد.
📍 استفاده از هوش مصنوعی از جمله یادگیری ماشین (Machine learning) و یادگیری عمیق (Deep learning) در زمینهی پزشکی بازساختی و مهندسی بافت، امکان تجزیه و تحلیل انواع دادههای جدولی و تصویری را فراهم میکند و پتانسیل قابل توجهی را برای تجزیه و تحلیل، بهینه سازی و پیشبینی دادهها نشان داده است.✍ سیده سارا حسینی
📙 مطالعه بیشتر
📙 مطالعه بیشتر
#هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #پزشکی_بازساختی #یادگیری_ماشین
----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
وقتشه خودت دست بهکار شی!😎
⭕️ اهمیت تکنیکهای PCR، الکتروفورز و استخراج پلاسمید در علوم زیستی غیرقابل انکاره و تقریباً توی تمام شاخههای این علم کاربرد دارن.
🕯 این تکنیکهای آزمایشگاهی نهتنها توی تحقیقات علمی، بلکه تو بازار کار زیستشناسی هم حسابی کاربرد دارن:
👍 اگه دنبال یه فرصت آموزشی مقرونبهصرفه، کاربردی و با کیفیتی هستی که واقعاً به کارت بیاد، این دوره همون چیزیه که لازم داری! چون قراره علاوه بر آموزش تئوری پایه ای کل تکنیک ها رو خودت چندین بار قراره تو آزمایشگاه تمرین کنی! 🧑🎓
🤩 یاد گرفتن این تکنیکها یعنی داشتن یه مهارت واقعی برای ورود به پژوهش عملی و بازار کار. پس اگه دنبال تجربه، یادگیری عملی و تقویت رزومهات هستی، الان وقت خوبیه! ❤️
💢 🔽 جهت ثبت نام و کسب اطلاعات بیشتر با آیدی تلگرامی @StemCell_Support در ارتباط باشید.
➖ ➖ ➖ ➖ ➖
💙 کانال تلگرامی علمی بنیان
https://news.1rj.ru/str/Bonyan_Magazine
🖥 انجمن سلولهای بنیادی و مهندسی بافت در فضای مجازی
https://zil.ink/khustemcell
➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖
🔬 اینجاییم تا با قدرت سلولها، داستانی نو برای بازسازی حیات بنویسیم.
🥰 مثلاً در ژنتیک پزشکی، با استفاده از PCR میتونیم جهشهای ژنی مربوط به بیماریهارو شناسایی کنیم.
در بیوتکنولوژی، استخراج پلاسمید اولین قدم برای تولید باکتریهای تراریختهست.
و الکتروفورز ژل آگارز؟ بهترین ابزار برای بررسی صحت و اندازهی قطعات DNA بعد از آزمایشهای مختلفه!🥇
1. آزمایشگاههای تشخیص طبی:
خیلی از آزمایشگاههای بالینی به تکنسینهایی نیاز دارن که بتونن PCR انجام بدن تا بیماریهایی مثل HPV، هپاتیت، یا COVID-19 رو تشخیص بدن.
2. شرکتهای بیوتکنولوژی:
اگه استخراج پلاسمید و کلونینگ بلد باشی، میتونی تو تیم تولید کیتهای تشخیصی، داروهای نوترکیب یا آنزیمهای صنعتی کار کنی.
3. پروژههای تحقیقاتی دانشگاهی یا شرکتی:
خیلی از پروژهها دنبال کسیان که تکنیکهای پایهی ژنتیک مولکولی رو بلد باشه. اگه کار PCR و الکتروفورز رو یاد بگیری، میتونی دستیار پژوهشی بشی و وارد مسیر پژوهش حرفهای یا ادامه تحصیل بشی.
4. آزمایشگاههای دامپزشکی و کشاورزی:
تشخیص بیماریهای دامی یا بررسی سلامت محصولات تراریخته، همشون به همین تکنیکها وابستهان.
💲 دوره با قیمتی بسیار پایینتر از دورههای مشابه در موسسات آموزشی دیگه ارائه میشه، چرا؟ چون هدف اصلی ما سود مالی نیست، بلکه یاد دادن واقعی و فراهم کردن فرصت یادگیری برای همه دانشجویان علاقهمندهست.
این دوره با کمترین هزینه ممکن طراحی شده تا هیچ دانشجویی به خاطر مسائل مالی، از تجربه عملی و یادگیری تکنیکهای کلیدی مثل PCR، الکتروفورز و استخراج پلاسمید محروم نمونه.
🗓 زمان برگزاری: در یکی از دو تاریخ انتخابی
۲۷ و ۲۸ فروردین
۲۴ و ۲۵ اردیبهشت📌 مکان برگزاری: به صورت حضوری، آزمایشگاه ژنتیک دانشکده علومزیستی دانشگاه خوارزمی⏰ ساعت برگزاری: 10 الی 14
مجموعا 8 ساعت (+ زمان استراحت)✍️ به همراه صدور گواهی دوزبانه از سمت دانشگاه و انجمن🔂 💰 هزینه ثبتنام کارگاه: 835 هزار تومان
https://news.1rj.ru/str/Bonyan_Magazine
https://zil.ink/khustemcell
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4🔥2🤩2