🔻 رشد سریع و سرسام‌آور فناوری در سال‌های اخیر، پیشرفت‌های چشمگیری در تمامی حوزه‌ها به‌دنبال داشته است؛ به‌گونه‌ای که بسیاری از دستاوردهای گذشته که تنها در فیلم‌های علمی-تخیلی قابل تصور بودند، اکنون به واقعیت پیوسته‌اند.


😄این تحولات نه‌تنها مشاغل جدیدی ایجاد کرده، بلکه باعث حذف برخی مشاغل قدیمی نیز شده‌است. با توجه به نیازهای جوامع بشری، سرمایه‌گذاری در فناوری‌های نوین و دیگر عوامل، می‌توان آینده مشاغل را با دقت بالایی پیش‌بینی کرد.


✅در این فایل، مشاغل نوظهور و پردرآمد زیست‌شناسی با الهام از آینده‌نگری مجله تایم، به‌روزرسانی شده‌اند.

┏━━━━━━
🆔 @UIBiologists 🌱💡
┗━━━━━━

📚کتابچه راهنمای طرح جامع بیوانفورماتیک؛ از صفر تا تسلط


⤵️راهنمای کتابچه:

1⃣ویژگی‌های متمایز طرح جامع آموزش بیوانفورماتیک؛ از صفر تا تسلط

2⃣معرفی سرفصل‌‌ها، جزییات هر سرفصل و اساتید دوره اول (دوره مقدماتی بیوانفورماتیک: اصول و کاربرد در تحلیل داده‌های زیستی)

3⃣معرفی سرفصل‌های کارآموزی دوره اول (مقدمات بیوانفورماتیک) برای ۷۰ نفر برگزیده دوره

4⃣معرفی سرفصل‌های دوره دوم (دوره تخصصی آنالیز داده‌های بیوانفورماتیک: از ژنومیکس تا مالتی‌اومیکس)

5⃣معرفی سرفصل‌های دوره سوم (دوره پیشرفته آنالیز داده‌های بیوانفورماتیک: هوش مصنوعی و طراحی دارو)


🎓برای دریافت کد تخفیف ویژه اتحاد و ثبت‌نام، به آیدی زیر پیام دهید:
💻 @bioinfoetehad


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

🧑‍💻کاوش داده‌های پروتئینی از زبان استاد ممتاز بیوانفورماتیک دانشگاه کپنهاگ دانمارک!

💠در این ویدیو، پروفسور لارس یِنسِن - استاد دانشگاه کپنهاگ و توسعه‌دهنده چندین ابزار محاسباتی و دیتابیس کلیدی در حوزه آنالیز داده‌های زیستی - به بررسی «پروتئومیکس مبتنی بر طیف‌سنجی جرمی» می‌پردازد. این روش قدرتمند به‌طور سیستماتیک، پروتئین‌های درون سلول را از لحاظ فراوانی، تغییرات، و برهم‌کنش‌ها اندازه‌گیری و تحلیل کرده و نقش مهمی در درک فرآیندهای سلولی و مکانیسم‌های زیستی ایفا می‌کند.

‼️فرصت استثنایی شرکت در «مَسترکلاس پروتئومیکس» با تدریس جناب دکتر جعفری از دانشگاه هلسینکی فنلاند را از دست ندهید!
ثبت‌نام و کسب اطلاعات بیشتر از طریق:
🆔 @Biotech_PR

در کانال انجمن علمی بیوتکنولوژی شبکه نخبگان ایران با ما‌ همراه باشید🌱
| @BioTech_Association |

🧠دستاوردی دیگر از «کاربرد AI در بیولوژی» بر روی جلد مجله ساینس!

🧑‍💻مدل EVO نمایان‌گر عصر جدید مدل‌سازی توالی ژنومی است که قابلیت‌های پیش‌بینی و تولید را در مقیاس‌های مولکولی، ژنومی و تکاملی ارائه می‌دهد. همان‌طور که ذکر شد EVO در دنیای هوش مصنوعی به‌عنوان یک مدل پایه (Foundation Model) شناخته می‌شود و این یعنی این مدل روی داده‌های گسترده و متنوع آموزش دیده و قادر به انجام طیف وسیعی از وظایف است! EVO بر روی OpenGenome و با بیش از 80 هزار ژنوم پروکاریوتی و فاژی (یعنی حدود 300 میلیارد نوکلئوتید!) آموزش داده شده و با بهره‌گیری از 7 میلیارد پارامتر، قادر است 131 هزار نوکلئوتید را تحلیل کند. این رویکرد، داده‌های DNA، RNA و پروتئین را تحت نظریه مرکزی زیست‌شناسی مولکولی (Central Dogma) ادغام می‌کند و کاربردهای گسترده‌ای را در ژنومیکس، بیوانفورماتیک و زیست‌شناسی مصنوعی امکان‌پذیر می‌سازد.

🧬این مدل در "پیش‌بینی اثرات عملکردی جهش‌ها بر روی پروتئین‌ها" و "مدل‌سازی بیان ژن" کاربرد داشته و در "تحلیل و مدل‌سازی ساختارهای RNA غیر کدکننده (ncRNA) مانند tRNA و rRNA"، بسیار عالی عمل می‌کند که این ویژگی، آن را جهت مطالعه RNAهای تنظیمی و دینامیک ریبوزومی برجسته می‌کند. همچنین نباید از قابلیت‌های تولیدی مهم EVO در حوزه زیست‌شناسی مصنوعی نظیر "امکان طراحی سیستم‌های CRISPR-Cas و توسعه فناوری‌های ویرایش ژنوم" غافل شد. این مدل می‌تواند توالی‌های ژنومی غنی از کدگذاری را تا حداکثر 650 کیلوباز تولید کند که به طور قابل‌توجهی از روش‌های قبلی فراتر می‌رود!

📈با وجود کاربردهای گسترده این مدل یادگیری ماشینی، وابستگی EVO به مجموعه داده‌های ژنوم باکتریایی، کاربرد آن را برای سیستم‌های یوکاریوتی محدود می‌کند. گسترش آموزش آن برای در بر گرفتن ژنوم‌های پستانداران، می‌تواند بهره‌گیری از آن را در ژنومیک انسانی توسعه دهد.

در کانال انجمن علمی بیوتکنولوژی شبکه نخبگان ایران با ما‌ همراه باشید🌱
| @BioTech_Association |