شاید وقتی اسم ماتریس میاد یاد کلاس ریاضی بیفتید، اما همین ماتریس‌ها قلب تپنده خیلی از پیشرفت‌های امروزی در طراحی دارو هستن. ماتریس‌ها به ما اجازه می‌دن: خواص شیمیایی هزاران مولکول رو در یک جدول منظم ذخیره کنیم. برهم‌کنش داروها با پروتئین‌ها رو در قالب یک Drug–Target Matrix نشون بدیم. شبکه‌های زیستی مثل ارتباط ژن‌ها و پروتئین‌ها رو مدل کنیم. حرکت هزاران اتم رو در شبیه‌سازی دینامیک مولکولی دنبال کنیم. …

ادامه مطلب

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

نگاهی کوتاه به این مسیر علمی و نوآورانه

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