استاد کارگاه آموزشی دینامیک مولکولی
دکتر جواد زمانی؛ دکتری زیست فناوری از پژوهشگاه ملی مهندسی ژنتیک و زیست فناوری
مدت زمان دوره: ۳ ساعت
به همراه صدور گواهی از طرف پژوهشگاه ملی مهندسی ژنتیک و زیست فناوری به زبان انگلیسی
دینامیک مولکولی یک روش محاسباتی قدرتمند است که به مطالعه رفتار و حرکت مولکولها در طول زمان میپردازد. این تکنیک با استفاده از شبیهسازیهای کامپیوتری و میدانهای نیرو، میتواند جزئیات دقیقی از ساختار، پایداری و تعاملات مولکولی را فراهم کند. در این دوره، شما با تعاریف و کاربردهای دینامیک مولکولی آشنا خواهید شد و یاد خواهید گرفت که چگونه از این تکنیک برای مدلسازی پروتئینها و لیگاندها استفاده کنید. این دانش به شما امکان میدهد تا فرآیندهای زیستی پیچیده را در سطح مولکولی درک کنید و به تحلیل دقیقتری از دادههای تجربی دست یابید.
اهمیت مطالعه دینامیک مولکولی در تحقیقات و صنایع وابسته به علوم زیستی بسیار زیاد است. این روش به پژوهشگران کمک میکند تا رفتارهای مولکولی را پیشبینی کنند، داروهای جدید طراحی کنند و تعاملات پروتئین–لیگاند را بررسی نمایند. در این دوره، با میدانهای نیروهای مورد استفاده در دینامیک مولکولی و مراحل آمادهسازی پروتئین و لیگاند برای شبیهسازی آشنا میشوید. همچنین، با دستورات پرکاربرد سیستم عامل لینوکس که برای اجرای شبیهسازیها ضروری است، آشنا خواهید شد. پس از انجام شبیهسازیهای کاهش انرژی، NVT و NPT، شما قادر خواهید بود نتایج دینامیک مولکولی را تحلیل و تفسیر کنید و آنها را برای استفاده در پروژههای پژوهشی و صنعتی آمادهسازی نمایید. این مهارتها در طراحی دارو، مهندسی پروتئین و بسیاری از زمینههای دیگر علوم زیستی کاربردهای وسیعی دارند.
سرفصل های کارگاه آموزشی دینامیک مولکولی
- دینامیک مولکولی؛ تعاریف و کاربردها
- آشنایی با میدان نیروهای مورد استفاده در دینامیک مولکولی
- آماده سازی پروتئین و لیگاند برای دینامیک مولکولی
- مقدمه ای بر سیستم عامل لینوکس و معرفی دستورات پرکاربرد
- انجام کاهش سازی انرژی، NVT و NPT بر روی سیستم
- تحلیل نتایج دینامیک مولکولی و آماده سازی نتایج
موارد مرتبط
کارگاه آموزشی پروتئین ها؛ از توالی تا ساختمان
کارگاه آموزشی ترنسکریپتومیکس
کارگاه آموزشی میکروبیوم
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نقش مهمی در تجزیه و تحلیل دادههای میکروبیوم انسانی ایفا میکنند. این فناوریها قادرند حجم بزرگی از دادههای میکروبیوم را با سرعت و دقت بالا تحلیل کنند و الگوهای مخفی را شناسایی کنند که ممکن است با روشهای سنتی قابل تشخیص نباشند. با استفاده از یادگیری ماشین، پژوهشگران میتوانند پیشبینیهای دقیقی در مورد تاثیرات میکروبیوم بر سلامت انسان انجام دهند و درمانهای شخصیسازی شده را توسعه دهند. پایگاههای داده میکروبیوم، اطلاعات گستردهای در مورد تنوع و فراوانی میکروارگانیسمها در محیطهای مختلف بدن فراهم میکنند که مقدمهای برای آنالیز دادههای میکروبیوم است. این تحلیلها به شناسایی گونههای مهم میکروبی، درک تعاملات آنها و ارزیابی تاثیرات مداخلههای مختلف بر میکروبیوم کمک میکنند، که در نهایت میتواند به بهبود سلامت عمومی و توسعه محصولات جدید در صنعت بهداشت و درمان منجر شود.
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.