انجمن علمی بیوانفورماتیک

⭐️دستاورد یک دانشمند ایرانی: انقلابی در تشخیص زودهنگام سرطان با آزمایش خون مبتنی بر هوش مصنوعی! در کانال انجمن علمی بیــوتکنـولــوژی پزشـکی بخوانید: | @MedBiotech_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 عملی: پایگاه‌داده برهم‌کنش ژنی و پروتئینی String-db، تحلیل اولیه‌ی داده‌های بیان ژن، رسم Heatmap 🏛ارائه در برنامه آموزشی دانشجویان مقطع دکترای پژوهشگاه رویان 🧬در کانال انجمن علمی بیوانفورماتیک شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید⌨️ | @BioInformatics_Association |

🔺اطلاعیه مهم | با توجه به اختلالات و احتمال ملی شدن اینترنت، جهت دنبال کردن فعالیت‌ها و محتواهای شبکه نخبگان ایران و تمامی زیرمجموعه‌های آن، کانال شبکه در پیام‌رسان‌ بله را دنبال نمایید: 🆔 https://ble.ir/IranElitesNet 🆔 https://ble.ir/IranElitesNet 🆔 https://ble.ir/IranElitesNet

🧑‍💻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 |

🦖پالئوپروتئومیکس: رمزگشایی سرطان در دایناسورها با بیوانفورماتیک! 🔹ترکیب دانش باستان‌شناسی با بیولوژی مولکولی، دروازه‌ای به گذشته دور گشوده است که تا همین اواخر دست‌نیافتنی بود. امروزه شاخه‌ای نوین با نام پالئوپروتئومیکس یا «پروتئومیکس باستانی» به دانشمندان این امکان را می‌دهد تا با تحلیل پروتئین‌های حفظ‌شده در فسیل‌ها، پرده از رازهای زیستی، فیزیولوژیک و آسیب‌شناختی جانداران منقرض‌شده از جمله دایناسورها، بردارند.

🧬 پالئوپروتئومیکس؛ پلی میان مولکول و تکامل

پالئوپروتئومیکس دانشی است که به مطالعه پروتئین‌های باستانی باقی‌مانده در بقایای زیستی می‌پردازد؛ مولکول‌هایی که برخلاف DNA، پایداری بیشتری دارند و حتی در شرایط مناسب، میلیون‌ها سال در بافت‌های معدنی همچون استخوان و دندان دوام می‌آورند. این پایداری، پلی میان دنیای فراموش‌شده جانداران ماقبل تاریخ و فناوری‌های پیشرفته امروزی برقرار می‌کند. با تحلیل این پروتئین‌ها، پژوهشگران می‌توانند صفات فیزیولوژیک، رنگ‌دانه‌ها، فرآیندهای بیماری‌زا و حتی سازوکارهای دفاعی را تا عمق میلیون‌ها سال دنبال کنند.

🔬 نقش پالئوپروتئومیکس در پژوهش سرطان دایناسورها

🤔تغییر پارادایم در پاتولوژی باستانی در گذشته، بررسی سرطان‌های دایناسوری به مشاهده آسیب‌ها و تغییرات اسکلتی در فسیل‌ها محدود می‌شد اما پالئوپروتئومیکس این میدان را گسترده‌تر کرده است. امروزه پژوهشگران می‌توانند آثار مولکولی واقعی بیماری‌ها، از جمله پروتئین‌های دخیل در شکل‌گیری و سرکوب تومور را در بافت‌های نرم فسیل‌شده کشف کنند. این دستاورد انقلابی، مطالعه بیماری‌های باستانی را از سطح توصیف ظاهری به عرصه تحلیل مولکولی و مقایسه‌ای ارتقا داده است. 🤔نوآوری در فناوری و روش‌ها فناوری‌های تحلیلی گوناگونی طی این مطالعات مورد استفاده قرار گرفته‌اند: ◀️طیف‌سنجی جرمی: شناسایی توالی و ساختار پروتئین‌های باستانی از طریق آنالیز قطعات پپتیدی. ◀️میکروسکوپ SEM: آشکارسازی ساختارهای سلولی و فیبری مانند گلبول‌های قرمز و الیاف کلاژن در فسیل‌ها. ◀️طیف‌سنجی ToF-SIMS: بررسی نقشه‌برداری مولکولی و شناسایی اسیدهای آمینه در ماتریس فسیلی. ◀️سنجش‌های ایمونولوژی و طیف‌سنجی مادون قرمز: تأیید وجود پروتئین‌های اختصاصی مهره‌داران مانند استئوکلسین. نمونه‌ای برجسته از این رویکرد، تحلیل تومور فکی در فسیل Telmatosaurus transsylvanicus است که در آن، پژوهشگران به کمک SEM، ساختارهایی مشابه گلبول‌های قرمز و فیبرهای کلاژن را درون ضایعه توموری مشاهده کردند. این کشف نه‌تنها اولین مورد تومور آملوبلاستوما در دایناسور است، بلکه نمونه‌ای از حفظ خارق‌العاده بافت نرم طی میلیون‌ها سال محسوب می‌شود. مطالعات دیگر نیز بقایای مولکولی نظیر کلاژن، هموگلوبین و حتی ملانین را در فسیل‌ها شناسایی کرده‌اند که پتانسیل وسیع پالئوپروتئومیکس را تأیید می‌کند. 🤔تحلیل تکاملی سرطان؛ از معما تا پاسخ پالئوپروتئومیکس با افشای پروتئین‌های حفظ‌شده در اعماق زمان، امکانی برای پاسخ به پرسش‌های کلیدی تکاملی فراهم می‌کند: ◀️آیا دایناسورها همچون فیل‌ها و نهنگ‌های امروزی، ژن‌ها یا پروتئین‌های ویژه‌ای برای سرکوب سرطان داشتند؟ ◀️آیا جهش‌ها و مسیرهای مولکولی دخیل در سرطان نظیر مسیر MAPK و جهش BRAF V600E که در آملوبلاستوماهای امروزی دیده می‌شود، در تومورهای دایناسوری نیز حضور داشتند؟ ◀️تاثیر شرایط محیطی باستانی (مانند سطح اکسیژن و اقلیم) بر شیوع و دینامیک سرطان چگونه بوده است؟ پاسخ به این پرسش‌ها، علاوه بر کمک به درک عمیق‌تر از تکامل سرطان، پارادوکس پیتو (Peto’s Paradox) را نیز روشن‌تر می‌سازد؛ اینکه چرا شیوع سرطان متناسب با اندازه بدن یا طول عمر افزایش نمی‌یابد و چه سازوکارهایی سبب مقاومت به سرطان در جانداران بزرگ‌جثه شده است! 🔵پالئوپروتئومیکس با گشودن پنجره‌ای مولکولی به دنیای جانداران منقرض‌شده، انقلابی در مطالعه تاریخچه تکاملی سرطان ایجاد کرده است. شناسایی پروتئین‌ها و ساختارهای سلولی در فسیل‌های دایناسوری نشان می‌دهد که سرطان نه پدیده‌ای صرفاً مدرن، بلکه چالشی دیرینه در تاریخ تکامل حیات بوده است. با ادامه پیشرفت در فناوری‌های تحلیلی و نگهداری فسیل‌های ارزشمند، امکان رمزگشایی عمیق‌تر از مکانیسم‌های زیستی مقاومت به سرطان و تطبیق آن با انسان فراهم می‌شود. 🧬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 |

🔴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 |

🧑‍💻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 |

🚀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 |

🧬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 |

🧠تحول هوش مصنوعی در مهندسی پروتئین: مسیری که تازه آغاز شده است! 💠قرارگیری پیچیده آمینواسیدها در فرآیند تاخوردگی (Folding) و تشکیل پروتئین‌های عملکردی، همواره مورد توجه دانشمندان بوده و در عین حال، چالش‌های فراوانی را به همراه داشته است. روش‌های سنتی مهندسی پروتئین مانند تکامل هدایت‌شده و Rational Design شباهت زیادی به سفر در اقیانوسی پهناور بدون ابزارهای دقیق ناوبری دارند! چرا که به‌شدت به آزمایش‌های پرزحمت و حدس‌های مبتنی بر دانش متکی هستند. با این حال، ادغام هوش مصنوعی در این حوزه، عصر جدیدی را رقم زده است که با ارائه ابزارهای پیشرفته، دقت و کارایی طراحی پروتئین را به سطح بی‌سابقه‌ای ارتقا داده است.

🔴 دستاورد بزرگ AlphaFold

یکی از پیشرفت‌های مهم در این زمینه، سیستم AlphaFold از شرکت DeepMind است که قادر به پیش‌بینی دقیق ساختار سه‌بعدی پروتئین بر اساس توالی آمینواسیدی آن است! این دستاورد به یکی از قدیمی‌ترین چالش‌های زیست‌شناسی ساختاری یعنی مسئله تاخوردگی پروتئین پاسخ می‌دهد که برای چندین دهه دانشمندان را به چالش کشیده بود. اهمیت این دستاورد زمانی بیشتر مشخص شد که دمیس هاسابیس و جان جامپر همراه با بیوشیمی‌دان برجسته دیوید بیکر در سال ۲۰۲۴ به دلیل تحقیقات پیشگامانه خود در حوزه هوش مصنوعی و پروتئین، جایزه نوبل شیمی را دریافت کردند.

👨‍💻 ابزارهای طراحی پروتئین مبتنی بر هوش مصنوعی

فراتر از پیش‌بینی ساختار، هوش مصنوعی انقلابی در طراحی پروتئین‌های جدید با ویژگی‌های مطلوب ایجاد کرده است. شرکت‌های مختلف در حال بهره‌گیری از هوش مصنوعی برای فراتر رفتن از روش‌های سنتی مهندسی پروتئین هستند: ⏺شرکت Absci بر توسعه آنتی‌بادی‌های کاملاً جدید تمرکز دارد که برای درمان بیماری‌هایی مانند سرطان و بیماری‌های التهابی روده طراحی شده‌اند. ⏺شرکت Generate Biomedicines نیز از هوش مصنوعی برای طراحی آنزیم‌های De novo و پروتئین‌هایی خاص استفاده می‌کند که می‌توانند پاسخ‌های خودایمنی را به حداقل برسانند. ⏺استارتاپ‌هایی مانند Cradle نیز از هوش مصنوعی برای مهندسی آنزیم‌هایی با خواص بهبود‌یافته بهره می‌برند. پلتفرم Cradle، یادگیری ماشین را با داده‌های آزمایشی ترکیب کرده تا پروتئین‌هایی با پایداری و کارایی بالاتر را طراحی کند، در نتیجه فرایند توسعه را بهینه‌سازی کرده و وابستگی به روش‌های سنتی مبتنی بر آزمون و خطا را کاهش می‌دهد.

💫 تأثیر هوش مصنوعی بر داده‌های زیستی و بیوتکنولوژی

همگرایی هوش مصنوعی و پردازش داده‌های زیستی، چشم‌انداز مهندسی پروتئین را دگرگون کرده است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند مجموعه داده‌های وسیعی را تحلیل کرده، الگوها را شناسایی کرده و پیش‌بینی کنند که چگونه یک توالی آمینواسیدی خاص تاخورده و عملکرد خواهد داشت. این توانایی، چرخه طراحی-ساخت-آزمایش-یادگیری را تسریع کرده و امکان نمونه‌سازی سریع و بهینه‌سازی پروتئین‌ها را برای کاربردهای متنوع فراهم می‌کند. به عنوان مثال، پلتفرم‌های مبتنی بر AI می‌توانند اصلاحات توالی را برای افزایش فعالیت، پایداری یا ویژگی‌های اختصاصی آنزیم‌ها پیشنهاد دهند و بدین ترتیب، بار آزمایشی را کاهش داده و مسیر توسعه از ایده تا کاربرد را کوتاه کنند. علاوه بر این، نقش هوش مصنوعی در خودکارسازی فرایندهای آزمایشگاهی نیز قابل‌توجه است. شرکت‌هایی مانند Biomatter ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی را توسعه داده‌اند که نه‌تنها آنزیم‌های بهینه‌تری طراحی می‌کنند، بلکه فرآیندهای آزمایشگاهی را نیز خودکارسازی کرده و کنترل کیفیت را تسهیل می‌کنند. 🧬در کانال انجمن علمی بیوانفورماتیک شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید⌨️ | @BioInformatics_Association |

⏺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 |