زیست‌شناسی مدرن دیگر فقط توصیف موجودات زنده نیست؛ امروز این علم تحلیلی، کمی و پیش‌بینی‌گر شده است. مدل‌سازی ریاضی به زیست‌شناسان کمک می‌کند:     درک بهتر پدیده‌های پیچیده با مدل‌ها می‌توان فهمید تغییر یک عامل (مثل غلظت آنزیم) چگونه کل سیستم را تغییر می‌دهد. مثال: پیش‌بینی اثر مهار یک پروتئین در توقف رشد تومور.   پیش‌بینی بدون آزمایش پرهزینه یا غیرممکن مدل‌ها می‌توانند سناریوهای مختلف را شبیه‌سازی کنند. مثال: …

ادامه مطلب

حالا که فهمیدیم مدل‌سازی ریاضی چقدر مهمه، بیاید چند مدل معروف و ساده رو با هم مرور کنیم:   رگرسیون خطی (Linear Regression) یه مدل خیلی ساده که رابطه‌ی بین ورودی‌ها و خروجی‌ها رو با یه خط یا صفحه توصیف می‌کنه. درخت تصمیم (Decision Tree) یه مدل شبیه یک نمودار شاخه‌دار که سوال‌های ساده می‌پرسه و بر اساس جواب‌ها مسیر رو انتخاب می‌کنه تا به نتیجه برسه. ماشین بردار پشتیبان …

ادامه مطلب

نگاهی کوتاه به این مسیر علمی و نوآورانه

ادامه مطلب

مدل‌سازی ریاضی یعنی استفاده از زبان ریاضی برای توصیف یه مسئله یا سیستم. مثل یه نقشه که مسیر حرکت رو به ما نشون می‌ده!   حالا تو یادگیری ماشین، مدل‌سازی ریاضی کلی کار مهم انجام می‌ده:       کمک می‌کنه مسئله رو دقیق و واضح تعریف کنیم مدل‌های مختلف مثل رگرسیون خطی یا شبکه‌های عصبی رو به صورت فرمول‌های ریاضی بسازیم پارامترهای مدل رو با داده‌ها بهینه کنیم تا …

ادامه مطلب

زیست‌شناسی سامانه‌ای (Systems Biology) رویکردی نوین برای درک رفتار کل‌نگر سیستم‌های زیستی است. در این رویکرد، به‌جای بررسی یک مولکول یا مسیر خاص به‌تنهایی، به تحلیل تعاملات شبکه‌ای ژن‌ها، پروتئین‌ها و سایر اجزای زیستی پرداخته می‌شود.     در این میان، مدلسازی ریاضی نقش کلیدی دارد. چرا؟ چون به ما امکان می‌دهد این سیستم‌های پیچیده را به زبان ریاضی بیان کنیم، رفتار آن‌ها را در زمان تحلیل کنیم، و حتی …

ادامه مطلب

جبر خطی، به‌ویژه ماتریس‌ها، بردارها و تنسورها، ابزارهای اساسی در یادگیری ماشین برای طراحی پروتئین و آنتی‌بادی هستند. این ابزارها امکان نمایش و پردازش داده‌های پیچیده زیستی را فراهم می‌کنند و توسعه مدل‌های قدرتمند را ممکن می‌سازند. در این زمینه، توالی‌های پروتئین به صورت بردار و ساختارهای آنها به شکل ماتریس یا تنسور نمایش داده می‌شوند. شبکه‌های عصبی و مدل‌های تولیدی، با استفاده از عملیات جبر خطی مانند ضرب ماتریسی و تنسورهای چندبعدی، ویژگی‌ها و …

ادامه مطلب

یادگیری ریاضی نه تنها تفکر منطقی و مهارت‌های حل مسئله را تقویت می‌کند، بلکه درک عمیق‌تری از الگوریتم‌ها، ساختار داده‌ها و مدل‌های محاسباتی فراهم می‌آورد. این موارد برای کدنویسی بسیار حیاتی هستند. در دنیای زیست‌شناسی که با حجم زیادی از داده‌ها مواجه هستیم، کدنویسی به زبان Python یا BioPython به معنای تجزیه و تحلیل این داده‌ها به کمک ریاضیات، به ویژه آمار، است. این تجزیه و تحلیل برای فهم داده‌های …

ادامه مطلب