⏺آغاز فعالیت انجمن علمی بیوانفورماتیک

✅انجمن علمی بیوانفورماتیک، به عنوان مرجع فعالیت‌های دانشجویی آموزشی، پژوهشی و استارتاپی در این حوزه آغاز به کار کرد.

این انجمن در زمینه برگزاری کارگاه‌های پژوهشی و آموزشی در حوزه بیوانفورماتیک، اجرای طرح‌های پژوهشی زیر نظر اعضای برجسته هیئت علمی دانشگاه‌ها، حمایت از پایان‌نامه‌های دانشجویی، انتشار محتواهای آموزشی، فعالیت‌های استارتاپی، تولید محصولات دانش‌بنیان، توسعه دانش در این حوزه و... فعالیت خواهد کرد.

🧬در کانال انجمن علمی بیوانفورماتیک شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید⌨️
| @BioInformatics_Association |

🧬بهره‌گیری از یادگیری عمیق در متاژنومیکس: شتاب‌دهی به نوآوری‌ها در مهندسی زیستی

🦠متاژنومیکس (مطالعه مواد ژنتیکی حاصل از نمونه‌های محیطی) به دریچه‌ای حیاتی برای درک و مهندسی دنیای میکروبی پنهان اطراف ما تبدیل شده است. از روده انسان گرفته تا رسوبات اعماق دریا، جوامع میکروبی نقش مهمی در سلامت، اکوسیستم‌ها و بیوتکنولوژی ایفا می‌کنند. با این حال، آزادسازی پتانسیل آن‌ها چالشی داده‌محور و پیچیده است. انفجار داده‌ها از نسل جدید توالی‌یابی (NGS)، دریایی از داده‌های خام ژنتیکی ایجاد کرده است که بخش زیادی از آن به دلیل پیچیدگی آنالیز، هنوز استفاده‌نشده باقی مانده است. در اینجاست که هوش مصنوعی به‌ویژه یادگیری عمیق، پا به میدان می‌گذارد تا این حوزه را دگرگون کند.

🔴مدل‌های یادگیری عمیق اکنون به پژوهشگران این امکان را می‌دهند که با سرعت و دقتی بی‌سابقه، در میان مجموعه‌های وسیع داده‌های متاژنومیک جست‌وجو کنند. با استفاده از شناسایی الگوهای پیشرفته، این مدل‌ها می‌توانند ژنوم‌های میکروبی را طبقه‌بندی کنند، عملکرد پروتئین‌ها را پیش‌بینی نمایند و حتی مسیرهای زیستی کاملاً جدیدی را کشف کنند. شرکت‌هایی مانند BitBiome پیشگام این مسیر هستند و با بهره‌گیری از توالی‌یابی تک‌سلولی اختصاصی و مدل‌های زبانی پروتئینی، آنزیم‌های نوینی با پتانسیل صنعتی شناسایی می‌کنند. این ابزارها صرفاً داده‌ها را سریع‌تر پردازش نمی‌کنند، بلکه روابط پنهانی را آشکار می‌سازند که ممکن است هرگز توسط انسان قابل تشخیص نباشند؛ و این امر امکان طراحی‌های جدید در زیست‌شناسی مصنوعی را فراهم می‌سازد.

🔬در خط مقدم این انقلاب، شرکت‌هایی مانند Ginkgo Bioworks و آزمایشگاه‌های تحقیقاتی در حال استفاده از بینش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای طراحی سیستم‌های زیستی پیچیده‌تر هستند. پژوهشگران به جای ویرایش یک ژن منفرد، اکنون جوامع کامل میکروبی را هدف قرار می‌دهند یا تعاملات میان‌گونه‌ای را توسعه می‌دهند؛ آن هم با هدایت مدل‌های پیش‌بینی‌کننده. ابزارهایی مانند AlphaFold این تحول را بیشتر سرعت می‌بخشند، زیرا قادرند ساختار دقیق پروتئین‌ها را تنها بر اساس توالی آن‌ها پیش‌بینی کنند، توانایی‌ای که در کشف دارو، طراحی آنزیم و مهندسی متابولیک بسیار ارزشمند است.

🟣فراتر از کاربردهای صنعتی، ترکیب متاژنومیکس با یادگیری عمیق، در آستانه تحول در حوزه سلامت است. پزشکی شخصی‌سازی‌شده که با داده‌های میکروبیوم فردی هدایت می‌شود، روز به روز به واقعیت نزدیک‌تر می‌شود. استارتاپ‌هایی مانند AMILI در حال توسعه ابزارهای هوش مصنوعی هستند که داده‌های میکروبیوم روده را به راهکارهای تغذیه‌ای و درمانی متناسب با هر فرد ترجمه می‌کنند. این رویکردها نوید می‌دهند که همان‌گونه که پلتفرم‌های پخش دیجیتال، سرگرمی را شخصی‌سازی کردند، پزشکی شخصی‌سازی‌شده نیز با هزینه کمتری در دسترس قرار گیرد.

🧬در کانال انجمن علمی بیوانفورماتیک شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید⌨️
| @BioInformatics_Association |

🚀شتاب شرکت‌های علوم زیستی به‌سوی عصر هوش مصنوعی: سرمایه‌گذاری‌های استراتژیک در سال ۲۰۲۴!

🧠در سال ۲۰۲۴، همگرایی هوش مصنوعی (AI) و علوم زیستی به نقطه عطفی رسید؛ به‌طوری‌که تقریباً ۱۰ میلیارد دلار در قالب مشارکت‌های کلان با ارزش بیش از ۲۰۰ میلیون دلار سرمایه‌گذاری شد. این اتفاق تنها یک رکورد مالی نیست، بلکه نمایانگر تحولی استراتژیک در رویکرد نوآوری در صنعت داروسازی است.

🤝در صدر این حرکت، شرکت‌های Eli Lilly و Novartis قرار دارند که هر یک در سه قرارداد بزرگ مشارکت داشتند. پس از آن، شرکت‌های Bristol Myers Squibb، Merck، GSK، Takeda و Roche نیز به‌عنوان بازیگران کلیدی ظاهر شدند. این صرفاً سرمایه‌گذاری نیست؛ این یک اقدام آگاهانه برای ادغام قابلیت‌های AI در فرآیندهای تحقیق و توسعه (R&D) است.

🫥نکته قابل‌توجه، تغییر رویکرد از توسعه داخلی ابزارهای AI به مشارکت با پلتفرم‌های نوآور و اثبات‌شده است. استارتاپ‌هایی مانند Isomorphic Labs و Generate:Biomedicines نه‌تنها شریک، بلکه محرک‌های اصلی یک پارادایم جدید در توسعه دارو هستند؛ جایی که یادگیری ماشین از شناسایی هدف تا طراحی مولکول‌ها نقش‌آفرین است.

💊هوش مصنوعی: از مزیت رقابتی تا ضرورت در R&D دارویی!
قراردادهای عظیم سال ۲۰۲۴ نشان می‌دهد که AI دیگر یک مزیت رقابتی نیست، بلکه به یک الزام در نوآوری‌های دارویی تبدیل شده است. از طراحی پروتئین‌های نوین گرفته تا بهینه‌سازی داروهای کوچک، AI اکنون در تمام زنجیره ارزش دارویی نفوذ کرده است. حوزه‌های مورد تمرکز این همکاری‌ها شامل توسعه دارو، طراحی دارو و شناسایی هدف، نشان‌دهنده گستردگی تأثیر AI در صنعت BioPharma هستند. شرکت‌ها برای کاهش زمان توسعه، افزایش دقت و شخصی‌سازی درمان‌ها با سرعت در حال پیشروی‌اند.

🫥پیام سال ۲۰۲۴ واضح است: شرکت‌های علوم زیستی صرفاً ناظر انقلاب هوش مصنوعی نیستند؛ بلکه پیش‌برنده آن‌اند. با ادغام استراتژیک AI در فرآیندهای تحقیق و توسعه، آن‌ها زمینه را برای پیشرفت‌های سریع‌تر، هوشمندتر و مؤثرتر در درمان‌های آینده فراهم می‌کنند. اکنون سؤال این نیست که آیا باید از AI استفاده کرد یا نه، بلکه این است که چقدر سریع و با چه کیفیتی می‌توان آن را به‌کار گرفت!

🧬در کانال انجمن علمی بیوانفورماتیک شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید⌨️
| @BioInformatics_Association |

🧑‍💻کلاس درس «مقدمه‌ای بر بیوانفورماتیک (تحلیل داده‌های زیستی)»

👤با تدریس: دکتر علی شریفی زارچی
⏺عضو هیئت علمی گروه هوش‌مصنوعی و بیوانفورماتیک دانشگاه صنعتی شریف

⏺جلسه اول - بخش تئوری: مقدمات آمار، میانگین، واریانس، انحراف معیار، میانه، چارک‌ها

🏛ارائه در برنامه آموزشی دانشجویان مقطع دکترای پژوهشگاه رویان

🧬در کانال انجمن علمی بیوانفورماتیک شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید⌨️
| @BioInformatics_Association |

🔴مدل Cell2Sentence: انقلابی در فهم زبان سلول‌ها با هوش مصنوعی!

🧬در دنیایی که داده‌های زیست‌پزشکی سریع‌تر از توان ما برای تفسیر آن‌ها رشد می‌کنند، یک نوآوری برجسته در حال بازنویسی قواعد بازی است. با معرفی مدل Cell2Sentence (C2S) که حاصل همکاری مشترک دانشگاه Yale، گوگل ریسرچ و گوگل دیپ‌مایند است، شاهد یک جهش مفهومی هستیم: برای نخستین بار، مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) آموزش دیده‌اند تا زبان زیست‌شناسی را در سطح سلول منفرد (Single-Cell) درک کنند.

🔴در قلب این نوآوری، C2S داده‌های single-cell transcriptomes را به دنباله‌های متنی طبیعی تبدیل می‌کند، به گونه‌ای که مدل‌های زبانی نه تنها داده‌های خام بیان ژن، بلکه فرا‌داده (metadata)، حاشیه‌نویسی‌های زیستی (annotations) و منابع علمی (scientific literature) را نیز به صورت یکپارچه دریافت و تفسیر می‌کنند. این فرآیند هر سلول را به داستانی تبدیل می‌کند که توسط هوش مصنوعی قابل خواندن و درک است.

🧠با تکیه بر یک بدنه‌ی متنی یک میلیارد توکنی که شامل اطلاعات بیش از ۵۰ میلیون سلول انسانی و موشی است، Cell2Sentence از مدل‌هایی با اندازه ۴۱۰ میلیون تا ۲۷ میلیارد پارامتر بهره می‌برد، از جمله مدل‌های متن‌باز مانند Gemma از Google DeepMind. یافته‌ها نشان می‌دهند که با افزایش مقیاس مدل، توانایی درک مفاهیم زیستی نیز افزایش می‌یابد. اما بزرگی مدل تنها عامل مؤثر نیست. با استفاده از روشی ویژه در یادگیری تقویتی به نام بهینه‌سازی سیاست پاداش‌محور (Goal-Rewarded Policy Optimization یا GRPO)، مدل‌ها برای اولویت‌بخشی به اهمیت زیستی تنظیم شده‌اند. این امر دقت پیش‌بینی‌ها را در وظایف کلیدی زیر به‌طور چشم‌گیری افزایش داده است:
⏺تعیین نوع سلول (Cell-type annotation) با دقت بالا
⏺پیش‌بینی پاسخ سلول‌ها به محرک‌های ناشناخته (unseen perturbations)
⏺تولید خلاصه‌های متنی از مجموعه‌های داده زیستی (natural-language summaries)
⏺استنباط روابط فضایی (spatial relationships) حتی از داده‌های فاقد موقعیت مکانی
⏺پاسخ به سؤالات پیچیده زیستی (biological Q&A) بر پایه داده‌های تک‌سلولی

🤔تصور کنید بتوانید از مدل بپرسید: «این سلول T چگونه به درمان ضد PD-1 پاسخ خواهد داد؟» و پاسخ دقیق، قابل فهم و مبتنی بر شواهد علمی دریافت کنید. Cell2Sentence این رویا را محقق ساخته است!

📎بیشتر بخوانید: Research Article

🧬در کانال انجمن علمی بیوانفورماتیک شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید⌨️
| @BioInformatics_Association |

🤔دروازه‌ای آسان به دنیای پیچیده بیوانفورماتیک!

📚کتاب ارزشمند
«Bioinformatics For Dummies»
❗️این فایل، نسخه انگلیسی و اصلی کتاب است و نسخه ترجمه‌شده به فارسی آن در پیام بعدی در دسترس است.

🔵اگر به دنبال راهی مطمئن و قابل‌فهم برای ورود به دنیای داده‌محور زیست‌شناسی هستید، این کتاب دقیقاً همان چیزی است که نیاز دارید. محتوای کتاب با زبانی ساده و رویکردی گام‌به‌گام، به شما کمک می‌کند تا مفاهیم بنیادین پردازش داده‌های زیستی را از صفر بیاموزید، بدون آنکه به پیش‌زمینه‌ای در برنامه‌نویسی یا ریاضیات پیشرفته نیاز داشته باشید!

🧬از مباحث پایه‌ای مانند ساختار و توالی‌یابی DNA گرفته تا تحلیل داده‌های ژنومی و پیش‌بینی ساختار پروتئین، همه‌چیز با زبانی روشن، مثال‌های عملی و نمودارهای آموزشی توضیح داده شده است. نویسندگان این کتاب کوشیده‌اند تا مسیر یادگیری را برای دانشجویان، پژوهشگران نوپا و حتی علاقه‌مندان به این حوزه، هموار و لذت‌بخش کنند.

🧬در کانال انجمن علمی بیوانفورماتیک شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید⌨️
| @BioInformatics_Association |

🤔دروازه‌ای آسان به دنیای پیچیده بیوانفورماتیک!

📚کتاب ارزشمند
«Bioinformatics For Dummies»
⏺نسخه ترجمه‌شده به فارسی

🧬در کانال انجمن علمی بیوانفورماتیک شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید⌨️
| @BioInformatics_Association |

🧑‍💻کلاس درس «مقدمه‌ای بر بیوانفورماتیک (تحلیل داده‌های زیستی)»

👤با تدریس: دکتر علی شریفی زارچی
⏺عضو هیئت علمی گروه هوش‌مصنوعی و بیوانفورماتیک دانشگاه صنعتی شریف

⏺جلسه اول - بخش عملی: مشاهده ژنوم در UCSC Genome Browser، نصب R و RStudio، مقدمات R

🏛ارائه در برنامه آموزشی دانشجویان مقطع دکترای پژوهشگاه رویان

🧬در کانال انجمن علمی بیوانفورماتیک شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید⌨️
| @BioInformatics_Association |

🧑‍💻کلاس درس «مقدمه‌ای بر بیوانفورماتیک (تحلیل داده‌های زیستی)»

👤با تدریس: دکتر علی شریفی زارچی
⏺عضو هیئت علمی گروه هوش‌مصنوعی و بیوانفورماتیک دانشگاه صنعتی شریف

⏺جلسه دوم - بخش تئوری: آزمون فرض آماری، Student t-test، معنی p-value

🏛ارائه در برنامه آموزشی دانشجویان مقطع دکترای پژوهشگاه رویان

🧬در کانال انجمن علمی بیوانفورماتیک شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید⌨️
| @BioInformatics_Association |