
Україна Online: Новини | Політика

Телеграмна служба новин - Україна

Резидент

Мир сегодня с "Юрий Подоляка"

Труха⚡️Україна

Николаевский Ванёк

Лачен пише

Реальний Київ | Украина

Реальна Війна

Україна Online: Новини | Політика

Телеграмна служба новин - Україна

Резидент

Мир сегодня с "Юрий Подоляка"

Труха⚡️Україна

Николаевский Ванёк

Лачен пише

Реальний Київ | Украина

Реальна Війна

Україна Online: Новини | Політика

Телеграмна служба новин - Україна

Резидент

بنیان
✨بیایید تا با قدرت سلولها، داستانی نو برای بازسازی حیات بنویسیم
🟣زیر نظر نشریه بنیان
🧬انجمن سلولهای بنیادی و مهندسی بافت دانشگاه خوارزمی
📩 سرپرست:
@Mohammadg124
📌 تبادلات فقط در کانال اصلی انجمن
📱انجمن در فضای مجازی:
Https://Zil.ink/KhuStemCell
🟣زیر نظر نشریه بنیان
🧬انجمن سلولهای بنیادی و مهندسی بافت دانشگاه خوارزمی
📩 سرپرست:
@Mohammadg124
📌 تبادلات فقط در کانال اصلی انجمن
📱انجمن در فضای مجازی:
Https://Zil.ink/KhuStemCell
TGlist रेटिंग
0
0
प्रकारसार्वजनिक
सत्यापन
असत्यापितविश्वसनीयता
अविश्वसनीयस्थान
भाषाअन्य
चैनल निर्माण की तिथिDec 01, 2024
TGlist में जोड़ा गया
Dec 24, 2024रिकॉर्ड
17.04.202523:59
690सदस्य28.02.202523:59
400उद्धरण सूचकांक26.01.202523:59
736प्रति पोस्ट औसत दृश्य24.01.202511:27
115प्रति विज्ञापन पोस्ट औसत दृश्य10.03.202523:59
38.46%ER26.01.202523:59
171.16%ERR06.04.202511:32
🧬 انقلابی در شبیهسازی فرآیندهای بیولوژیکی برای پزشکی بازساختی
پارت ۱
🧬 پزشکی بازساختی به طور مداوم، در حال پیشرفت است و هدف آن ترمیم، بازسازی یا جایگزینی بافتها و اندامهای آسیب دیده یا ناسالم با استفاده از رویکردهای پیشرفته مانند درمانهای مبتنی بر سلولهای بنیادی، ژن درمانی و مهندسی بافت است. با این وجود، ترکیب فنآوریهای هوش مصنوعی (AI) درهای جدیدی را برای تحقیقات در این زمینه باز کرده است.
هوش مصنوعی به یک جنبهی حیاتی در انجام شبیهسازیهای محاسباتی در کاربردهای پزشکی تبدیل شده است و مزایای متعددی از جمله هزینه کمتر و نتایج سریعتر در مقایسه با سایر رویکردهای تحقیقات پزشکی مانند روشهای بالینی و آزمایشگاهی ارائه میدهد. با استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی بازساختی، محققان و پزشکان امیدوارند به نتایج دقیق و کارآمدتری دست یابند و در نهایت کیفیت زندگی افراد و جوامع را بهبود بخشند.
👾 یادگیری عمیق میتواند با تسهیل کارهایی مانند تجزیه و تحلیل مجموعهی دادههای بزرگ از دادههای مولکولی و ژنتیکی و شناسایی الگوها و همبستگیهایی که ممکن است توسط محققان انسانی نادیده گرفته شود، به سرعت بخشیدن توسعهی درمانهای احیا کننده کمک کند. همچنین این موضوع میتواند به محققان کمک کند مکانیسمهای بیماری زمینهای را بهتر درک کنند و درمانهای مؤثرتری برای مقابله با آنها ایجاد کنند.
✍ سیده سارا حسینی
📙 مطالعه بیشتر
📙 مطالعه بیشتر
#هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #پزشکی_بازساختی #یادگیری_ماشین
----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫
پارت ۱
🧬 پزشکی بازساختی به طور مداوم، در حال پیشرفت است و هدف آن ترمیم، بازسازی یا جایگزینی بافتها و اندامهای آسیب دیده یا ناسالم با استفاده از رویکردهای پیشرفته مانند درمانهای مبتنی بر سلولهای بنیادی، ژن درمانی و مهندسی بافت است. با این وجود، ترکیب فنآوریهای هوش مصنوعی (AI) درهای جدیدی را برای تحقیقات در این زمینه باز کرده است.
🤖 هوش مصنوعی پتانسیل بهبود و سرعت بخشیدن به جنبههای مختلف تحقیق و توسعهی پزشکی بازساختی را دارد، به ویژه، زمانی که الگوهای پیچیده در آن دخالت دارند.🧠 هوش مصنوعی در پزشکی بازساختی
هوش مصنوعی به یک جنبهی حیاتی در انجام شبیهسازیهای محاسباتی در کاربردهای پزشکی تبدیل شده است و مزایای متعددی از جمله هزینه کمتر و نتایج سریعتر در مقایسه با سایر رویکردهای تحقیقات پزشکی مانند روشهای بالینی و آزمایشگاهی ارائه میدهد. با استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی بازساختی، محققان و پزشکان امیدوارند به نتایج دقیق و کارآمدتری دست یابند و در نهایت کیفیت زندگی افراد و جوامع را بهبود بخشند.
👾 یادگیری عمیق میتواند با تسهیل کارهایی مانند تجزیه و تحلیل مجموعهی دادههای بزرگ از دادههای مولکولی و ژنتیکی و شناسایی الگوها و همبستگیهایی که ممکن است توسط محققان انسانی نادیده گرفته شود، به سرعت بخشیدن توسعهی درمانهای احیا کننده کمک کند. همچنین این موضوع میتواند به محققان کمک کند مکانیسمهای بیماری زمینهای را بهتر درک کنند و درمانهای مؤثرتری برای مقابله با آنها ایجاد کنند.
✍ سیده سارا حسینی
📙 مطالعه بیشتر
📙 مطالعه بیشتر
#هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #پزشکی_بازساختی #یادگیری_ماشین
----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫
25.03.202511:33
🧠 سلولهای بنیادی؛ امیدی نوین برای درمان سکته مغزی
📌 سکته مغزی، علیرغم وجود اطلاعات کافی برای پیشگیری از آن، بهعنوان دومین علت مرگ در سراسر جهان شناختهمیشود و روشهای درمانی پساز سکته مغزی نیز بسیار محدود هستند. سلولهای بنیادی با توانایی بالای خود در تبدیل به انواعی از سلولها، تاحدی قابلیت درمان آسیبهای مغزی ناشی از سکته را دارند.
🧫 درمان آسیبهای مغزی پساز سکته با تزریق سلولهای بنیادی انجام میشود. روشهای جدید تزریق این سلولها به بخش آسیبدیده، دقت و کارایی بیشتری دارند و میتوانند به کاهش عوارض جانبی کمک کنند.
💉 سلولهای بنیادی پس از تزریق، با ورود به ناحیه آسیبدیده، باعث کاهش التهاب و بهبود شرایط محیطی مغز میشوند.
این سلولها با جایگزینی سلولهای آسیبدیده، بهبود اولیهای را در ساختار مغزی ایجاد کرده و از مرگ سلولی نواحی مجاور جلوگیری میکنند. همچنین، این سلولها به دلیل ویژگیهای منحصربهفرد خود میتوانند باعث ساخت عروق جدید شوند که منجر به افزایش جریان خون و انتقال بیشتر مواد مغذی و اکسیژن به سلولهای عصبی میشود.
🔹️ درمان مبتنی بر سلولهای بنیادی یک رویکرد نوین و امیدوارکننده در درمان آسیبهای مغزی پس از سکته است و مطالعات ببشتری برای بررسی اثرات جانبی درمان با این سلولها و تایید کارایی و ایمنی آن مورد نیاز است.
✍ زهرا قاضی
#پزشکی_بازساختی #سلول_بنیادی #سکته_مغزی #درمان
----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫
📌 سکته مغزی، علیرغم وجود اطلاعات کافی برای پیشگیری از آن، بهعنوان دومین علت مرگ در سراسر جهان شناختهمیشود و روشهای درمانی پساز سکته مغزی نیز بسیار محدود هستند. سلولهای بنیادی با توانایی بالای خود در تبدیل به انواعی از سلولها، تاحدی قابلیت درمان آسیبهای مغزی ناشی از سکته را دارند.
🔬 عمده تحقیقاتی که تابهامروز انجامشده، برروی چهار نوع سلول بنیادی جنینی، عصبی، مغز استخوان و مزانشیمی متمرکز بوده است.
🧫 درمان آسیبهای مغزی پساز سکته با تزریق سلولهای بنیادی انجام میشود. روشهای جدید تزریق این سلولها به بخش آسیبدیده، دقت و کارایی بیشتری دارند و میتوانند به کاهش عوارض جانبی کمک کنند.
💉 سلولهای بنیادی پس از تزریق، با ورود به ناحیه آسیبدیده، باعث کاهش التهاب و بهبود شرایط محیطی مغز میشوند.
این سلولها با جایگزینی سلولهای آسیبدیده، بهبود اولیهای را در ساختار مغزی ایجاد کرده و از مرگ سلولی نواحی مجاور جلوگیری میکنند. همچنین، این سلولها به دلیل ویژگیهای منحصربهفرد خود میتوانند باعث ساخت عروق جدید شوند که منجر به افزایش جریان خون و انتقال بیشتر مواد مغذی و اکسیژن به سلولهای عصبی میشود.
🔹️ درمان مبتنی بر سلولهای بنیادی یک رویکرد نوین و امیدوارکننده در درمان آسیبهای مغزی پس از سکته است و مطالعات ببشتری برای بررسی اثرات جانبی درمان با این سلولها و تایید کارایی و ایمنی آن مورد نیاز است.
✍ زهرا قاضی
#پزشکی_بازساختی #سلول_بنیادی #سکته_مغزی #درمان
----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫
से पुनः पोस्ट किया:
انجمن سلولهاى بنيادى و مهندسى بافت



12.04.202507:22
وقتشه خودت دست بهکار شی!😎
⭕️ اهمیت تکنیکهای PCR، الکتروفورز و استخراج پلاسمید در علوم زیستی غیرقابل انکاره و تقریباً توی تمام شاخههای این علم کاربرد دارن.
💢🔽 جهت ثبت نام و کسب اطلاعات بیشتر با آیدی تلگرامی @StemCell_Support در ارتباط باشید.
➖➖➖➖➖
💙 کانال تلگرامی علمی بنیان
https://t.me/Bonyan_Magazine
🖥 انجمن سلولهای بنیادی و مهندسی بافت در فضای مجازی
https://zil.ink/khustemcell
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🔬 اینجاییم تا با قدرت سلولها، داستانی نو برای بازسازی حیات بنویسیم.
⭕️ اهمیت تکنیکهای PCR، الکتروفورز و استخراج پلاسمید در علوم زیستی غیرقابل انکاره و تقریباً توی تمام شاخههای این علم کاربرد دارن.
🥰 مثلاً در ژنتیک پزشکی، با استفاده از PCR میتونیم جهشهای ژنی مربوط به بیماریهارو شناسایی کنیم.🕯این تکنیکهای آزمایشگاهی نهتنها توی تحقیقات علمی، بلکه تو بازار کار زیستشناسی هم حسابی کاربرد دارن:
در بیوتکنولوژی، استخراج پلاسمید اولین قدم برای تولید باکتریهای تراریختهست.
و الکتروفورز ژل آگارز؟ بهترین ابزار برای بررسی صحت و اندازهی قطعات DNA بعد از آزمایشهای مختلفه! 🥇
1. آزمایشگاههای تشخیص طبی:👍اگه دنبال یه فرصت آموزشی مقرونبهصرفه، کاربردی و با کیفیتی هستی که واقعاً به کارت بیاد، این دوره همون چیزیه که لازم داری! چون قراره علاوه بر آموزش تئوری پایه ای کل تکنیک ها رو خودت چندین بار قراره تو آزمایشگاه تمرین کنی! 🧑🎓
خیلی از آزمایشگاههای بالینی به تکنسینهایی نیاز دارن که بتونن PCR انجام بدن تا بیماریهایی مثل HPV، هپاتیت، یا COVID-19 رو تشخیص بدن.
2. شرکتهای بیوتکنولوژی:
اگه استخراج پلاسمید و کلونینگ بلد باشی، میتونی تو تیم تولید کیتهای تشخیصی، داروهای نوترکیب یا آنزیمهای صنعتی کار کنی.
3. پروژههای تحقیقاتی دانشگاهی یا شرکتی:
خیلی از پروژهها دنبال کسیان که تکنیکهای پایهی ژنتیک مولکولی رو بلد باشه. اگه کار PCR و الکتروفورز رو یاد بگیری، میتونی دستیار پژوهشی بشی و وارد مسیر پژوهش حرفهای یا ادامه تحصیل بشی.
4. آزمایشگاههای دامپزشکی و کشاورزی:
تشخیص بیماریهای دامی یا بررسی سلامت محصولات تراریخته، همشون به همین تکنیکها وابستهان.
💲دوره با قیمتی بسیار پایینتر از دورههای مشابه در موسسات آموزشی دیگه ارائه میشه، چرا؟ چون هدف اصلی ما سود مالی نیست، بلکه یاد دادن واقعی و فراهم کردن فرصت یادگیری برای همه دانشجویان علاقهمندهست.🤩یاد گرفتن این تکنیکها یعنی داشتن یه مهارت واقعی برای ورود به پژوهش عملی و بازار کار. پس اگه دنبال تجربه، یادگیری عملی و تقویت رزومهات هستی، الان وقت خوبیه! ❤️
این دوره با کمترین هزینه ممکن طراحی شده تا هیچ دانشجویی به خاطر مسائل مالی، از تجربه عملی و یادگیری تکنیکهای کلیدی مثل PCR، الکتروفورز و استخراج پلاسمید محروم نمونه.
🗓 زمان برگزاری: در یکی از دو تاریخ انتخابی
۲۷ و ۲۸ فروردین
۲۴ و ۲۵ اردیبهشت
📌 مکان برگزاری: به صورت حضوری، آزمایشگاه ژنتیک دانشکده علومزیستی دانشگاه خوارزمی
⏰ ساعت برگزاری: 10 الی 14
مجموعا 8 ساعت (+ زمان استراحت)
✍️ به همراه صدور گواهی دوزبانه از سمت دانشگاه و انجمن🔂
💰 هزینه ثبتنام کارگاه: 835 هزار تومان
💢🔽 جهت ثبت نام و کسب اطلاعات بیشتر با آیدی تلگرامی @StemCell_Support در ارتباط باشید.
➖➖➖➖➖
💙 کانال تلگرامی علمی بنیان
https://t.me/Bonyan_Magazine
🖥 انجمن سلولهای بنیادی و مهندسی بافت در فضای مجازی
https://zil.ink/khustemcell
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🔬 اینجاییم تا با قدرت سلولها، داستانی نو برای بازسازی حیات بنویسیم.
03.04.202511:32
🤖 هوش مصنوعی در مهندسی بافت: انقلاب دیجیتال در زیستمهندسی!
پارت ۱
🔬✨ تصور کنید که روزی علم آنقدر پیشرفت کند که اندامهای زنده در آزمایشگاه ساخته شوند و هیچ بیماری منتظر پیوند عضو نباشد! مهندسی بافت دقیقاً به همین هدف نزدیک میشود! اما رشد و کنترل بافتهای زنده بهشدت پیچیده است و نیاز به نظارت لحظهای و دقیق دارد. اینجاست که هوش مصنوعی (AI) وارد میدان میشود!
🧪 نقش هوش مصنوعی در کنترل واکنشهای زیستی
🔍 تحلیل دادههای زیستی و پردازش تصاویر سلولی
✅ بررسی تصاویر میکروسکوپی سلولها با استفاده از بینایی ماشین (CV) برای پایش رشد و تمایز سلولی!
✅ شناسایی سلولهای غیرطبیعی و پیشبینی تغییرات بافتی در کمترین زمان ممکن!
✅ استفاده از الگوریتمهای هوشمند برای کاهش خطاهای انسانی در تحلیل دادههای زیستی!
🌡️ تنظیم شرایط محیطی برای رشد بهینهی سلولها
✅ کنترل خودکار دما، pH، اکسیژن و مواد مغذی با استفاده از سنسورهای زیستی هوشمند!
✅ تنظیم پارامترهای محیطی بهصورت بلادرنگ و خودکار با کمک یادگیری تقویتی (RL)!
✅ جلوگیری از نکروز سلولی و استرس متابولیکی با تنظیم دقیق سینتیکهای زیستی!
💊 طراحی مواد زیستی و نانوداروهای هوشمند
✅ استفاده از AI برای طراحی ساختارهای بهینهی هیدروژلهای زیستی که رشد سلولها را تقویت کنند!
✅ شبیهسازی نانوذرات زیستی و بیومتریالها برای بهبود تحویل دارو و کنترل رشد سلولی!
✅ پیشبینی تعامل سلولها با مواد زیستی و جلوگیری از واکنشهای منفی!
✍ مهدیه صبور باقرزاده
#هوش_مصنوعی #مهندسی_بافت #پزشکی_بازساختی
----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫
پارت ۱
🔬✨ تصور کنید که روزی علم آنقدر پیشرفت کند که اندامهای زنده در آزمایشگاه ساخته شوند و هیچ بیماری منتظر پیوند عضو نباشد! مهندسی بافت دقیقاً به همین هدف نزدیک میشود! اما رشد و کنترل بافتهای زنده بهشدت پیچیده است و نیاز به نظارت لحظهای و دقیق دارد. اینجاست که هوش مصنوعی (AI) وارد میدان میشود!
با استفاده از یادگیری ماشین (ML) و شبکههای عصبی (DNNs)، میتوان روند رشد سلولها را تحلیل کرد، شرایط ایدهآل برای تکثیر را فراهم کرد و حتی مواد زیستی هوشمند طراحی کرد!
🧪 نقش هوش مصنوعی در کنترل واکنشهای زیستی
🔍 تحلیل دادههای زیستی و پردازش تصاویر سلولی
✅ بررسی تصاویر میکروسکوپی سلولها با استفاده از بینایی ماشین (CV) برای پایش رشد و تمایز سلولی!
✅ شناسایی سلولهای غیرطبیعی و پیشبینی تغییرات بافتی در کمترین زمان ممکن!
✅ استفاده از الگوریتمهای هوشمند برای کاهش خطاهای انسانی در تحلیل دادههای زیستی!
🌡️ تنظیم شرایط محیطی برای رشد بهینهی سلولها
✅ کنترل خودکار دما، pH، اکسیژن و مواد مغذی با استفاده از سنسورهای زیستی هوشمند!
✅ تنظیم پارامترهای محیطی بهصورت بلادرنگ و خودکار با کمک یادگیری تقویتی (RL)!
✅ جلوگیری از نکروز سلولی و استرس متابولیکی با تنظیم دقیق سینتیکهای زیستی!
💊 طراحی مواد زیستی و نانوداروهای هوشمند
✅ استفاده از AI برای طراحی ساختارهای بهینهی هیدروژلهای زیستی که رشد سلولها را تقویت کنند!
✅ شبیهسازی نانوذرات زیستی و بیومتریالها برای بهبود تحویل دارو و کنترل رشد سلولی!
✅ پیشبینی تعامل سلولها با مواد زیستی و جلوگیری از واکنشهای منفی!
✍ مهدیه صبور باقرزاده
#هوش_مصنوعی #مهندسی_بافت #پزشکی_بازساختی
----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫
31.03.202511:31
🥳 انقلابی در زیستمواد: پیشبینی هوشمند با قدرت هوش مصنوعی
پارت ۱
❇️ تعیین هدف: ابتدا باید بهصورت شفاف، مشخص کنید که میخواهید کدام ویژگی زیستمواد را پیش بینی کنید.
🛒 جمعآوری داده ها(Data Collection)
📨منابع داده:
- آزمایشهای تجربی: آزمایش های به دست آمده از آزمایش های زیستی و مکانیکی.
- پایگاه های داده عمومی : به عنوان مثال شامل PubMed, Material Projectو..
- شبیه سازی های محاسباتی :استفاده از ابزارهایی مانند Molecular Dynamics, Densit ,Functional Theory (DFT)
📑 نوع داده:
- ویژگیهای مواد: ترکیب شیمیایی، ساختار مولکولی، مشخصات سطحی (آبدوست/ آبگریز)
- ویژگیهای زیستی: میزان چسبندگی و تکثیرسلولی، میزان تخریب در محلولهای شبیهسازی شده بدن.
📋 پیشپردازش دادهها(Data Preprocessing)
🚿 پاک سازی داده ها: حذف مقادیر پرت وداده های ناقص و تکمیل داده های گم شده باروش هایی مانند میانگین گیری یا مدل سازی داده های مفقود.
♻️ استاندارد سازی و نرمال سازی داده ها:
استفادهاز روشهایی مانند Min_Max
و Scaling یا Standardization برای همگنسازی دادهها.
➰ویژگیسازی: استخراج ویژگی های موثر از داده ها.
انتخاب ویژگیهای مهم بااستفاده از روش هایی مانند Features lmportance یا PCA.
✍ سارا شهابی
#هوش_مصنوعی #سلول_بنیادی #یادگیری_عمیق #تصویربرداری
----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫
پارت ۱
🦾 استفاده.از هوش مصنوعی در مسیر پیشبینیهای زیستی، نیازمند رویکرد گامبهگامی شامل جمعآوری دادهها، پردازش، مدلسازی و ارزیابی مدلها است.
❇️ تعیین هدف: ابتدا باید بهصورت شفاف، مشخص کنید که میخواهید کدام ویژگی زیستمواد را پیش بینی کنید.
🛒 جمعآوری داده ها(Data Collection)
📨منابع داده:
- آزمایشهای تجربی: آزمایش های به دست آمده از آزمایش های زیستی و مکانیکی.
- پایگاه های داده عمومی : به عنوان مثال شامل PubMed, Material Projectو..
- شبیه سازی های محاسباتی :استفاده از ابزارهایی مانند Molecular Dynamics, Densit ,Functional Theory (DFT)
📑 نوع داده:
- ویژگیهای مواد: ترکیب شیمیایی، ساختار مولکولی، مشخصات سطحی (آبدوست/ آبگریز)
- ویژگیهای زیستی: میزان چسبندگی و تکثیرسلولی، میزان تخریب در محلولهای شبیهسازی شده بدن.
📋 پیشپردازش دادهها(Data Preprocessing)
🚿 پاک سازی داده ها: حذف مقادیر پرت وداده های ناقص و تکمیل داده های گم شده باروش هایی مانند میانگین گیری یا مدل سازی داده های مفقود.
♻️ استاندارد سازی و نرمال سازی داده ها:
استفادهاز روشهایی مانند Min_Max
و Scaling یا Standardization برای همگنسازی دادهها.
➰ویژگیسازی: استخراج ویژگی های موثر از داده ها.
انتخاب ویژگیهای مهم بااستفاده از روش هایی مانند Features lmportance یا PCA.
✍ سارا شهابی
#هوش_مصنوعی #سلول_بنیادی #یادگیری_عمیق #تصویربرداری
----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫
26.03.202511:33
🐁 آزمایشهای بیرحمانه خداحافظ؛ دنیای جدید علم با هوش مصنوعی
🎭 آزمایش برروی حیوانات در تحقیقات علمی به پیشرفتهای پزشکی کمک کرده، اما مشکلات اخلاقی زیادی نیز بههمراه دارد. رنج و آسیب به حیوانات درگیر، یکیاز نگرانیهای اصلی دراین زمینه است. بههمیندلیل، استفاده از ابزارهای مبتنیبر هوش مصنوعی برای تعیین ایمنی داروها و مواد شیمیایی بدون نیاز به حیوانات درحال توسعه است.
💻 مدلهای کامپیوتری میتوانند جان 8.2 میلیون حیوان را نجات دهند و هزینه آزمایشات را تا ۴۹۰ میلیون دلار کاهش دهند. این مدلها همچنین دادههای قابل اطمینانتری برای مصرفکنندگان تولید میکنند. پیشرفت تکنیکهای دیپ لرنینگ در این زمینه بسیار چشمگیر بوده است.
🧮 این الگوریتمها قادربه استفاده از دادههای وسیع از پایگاههای داده حاوی میلیونها ترکیب شیمیایی شناخته شده هستند. با این قابلیت، میتوانند رفتار مواد جدید در بدن انسان یا محیط زیست را به دقت پیشبینی کنند.
🔗 شبیهسازیهای رایانهای قلب در توسعه دارو برای بیماران و کاهش اتکا به آزمایشهای حیوانی موثر بودهاند. مدلهای محاسباتی که سلولهای قلب انسان را شبیهسازی میکنند، در پیشبینی اثرات نامطلوب دارو دقیقتر از مدلهای حیوانی عمل میکنند.
💭 ادغام هوش مصنوعی و واقعیت مجازی در تحقیقات علمی میتواند روشهای تحقیق را به جایگزینهای بدون استفاده از حیوانات تغییر دهد. با این حال، چالشها و محدودیتهایی در استفاده از این فناوریها وجود دارد که باید برطرف شوند، از جمله وابستگی برخی ابزارهای هوش مصنوعی به دادههای آزمایشهای حیوانی است.
✍ محدثه صنعتگر
#هوش_مصنوعی #سلول_بنیادی #حیوانات_آزمایشگاهی
----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫
🎭 آزمایش برروی حیوانات در تحقیقات علمی به پیشرفتهای پزشکی کمک کرده، اما مشکلات اخلاقی زیادی نیز بههمراه دارد. رنج و آسیب به حیوانات درگیر، یکیاز نگرانیهای اصلی دراین زمینه است. بههمیندلیل، استفاده از ابزارهای مبتنیبر هوش مصنوعی برای تعیین ایمنی داروها و مواد شیمیایی بدون نیاز به حیوانات درحال توسعه است.
💻 مدلهای کامپیوتری میتوانند جان 8.2 میلیون حیوان را نجات دهند و هزینه آزمایشات را تا ۴۹۰ میلیون دلار کاهش دهند. این مدلها همچنین دادههای قابل اطمینانتری برای مصرفکنندگان تولید میکنند. پیشرفت تکنیکهای دیپ لرنینگ در این زمینه بسیار چشمگیر بوده است.
🧮 این الگوریتمها قادربه استفاده از دادههای وسیع از پایگاههای داده حاوی میلیونها ترکیب شیمیایی شناخته شده هستند. با این قابلیت، میتوانند رفتار مواد جدید در بدن انسان یا محیط زیست را به دقت پیشبینی کنند.
🔗 شبیهسازیهای رایانهای قلب در توسعه دارو برای بیماران و کاهش اتکا به آزمایشهای حیوانی موثر بودهاند. مدلهای محاسباتی که سلولهای قلب انسان را شبیهسازی میکنند، در پیشبینی اثرات نامطلوب دارو دقیقتر از مدلهای حیوانی عمل میکنند.
💭 ادغام هوش مصنوعی و واقعیت مجازی در تحقیقات علمی میتواند روشهای تحقیق را به جایگزینهای بدون استفاده از حیوانات تغییر دهد. با این حال، چالشها و محدودیتهایی در استفاده از این فناوریها وجود دارد که باید برطرف شوند، از جمله وابستگی برخی ابزارهای هوش مصنوعی به دادههای آزمایشهای حیوانی است.
✍ محدثه صنعتگر
#هوش_مصنوعی #سلول_بنیادی #حیوانات_آزمایشگاهی
----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫


22.03.202510:16
📆 ۲۱ مارس؛ روز جهانی سندروم داون
📌 روز جهانی سندروم داون در ۲۱ مارس با هدف افزایش آگاهی و حمایت از افراد مبتلا گرامی داشته میشود. انتخاب این تاریخ به دلیل ماهیت ژنتیکی این سندروم است که در اثر وجود یک کروموزوم اضافه در جفت کروموزوم ۲۱ ایجاد میشود.
🧬 سندروم داون یک اختلال ژنتیکی است که موجب تفاوتهایی در رشد فیزیکی و شناختی میشود. این افراد میتوانند با آموزش، توانبخشی و حمایتهای مناسب زندگی مستقلی داشته باشند و در جامعه نقش فعالی ایفا کنند.
🔬 درمان قطعی برای حذف این تغییر ژنتیکی وجود ندارد، اما روشهای حمایتی مانند گفتاردرمانی، فیزیوتراپی و آموزش ویژه کیفیت زندگی مبتلایان را بهبود میبخشد. تحقیقات علمی همچنان به دنبال راههای نوین برای مدیریت بهتر این شرایط هستند.
✨ گرامیداشت این روز فرصتی برای پذیرش و حمایت از تفاوتهاست. با افزایش آگاهی، میتوان دنیایی مهربانتر و عادلانهتر برای همه ساخت.
✍ محمد قلیزاده
#سندروم_داون #اختلال_ژنتیکی #روز_جهانی
----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫
📌 روز جهانی سندروم داون در ۲۱ مارس با هدف افزایش آگاهی و حمایت از افراد مبتلا گرامی داشته میشود. انتخاب این تاریخ به دلیل ماهیت ژنتیکی این سندروم است که در اثر وجود یک کروموزوم اضافه در جفت کروموزوم ۲۱ ایجاد میشود.
🧬 سندروم داون یک اختلال ژنتیکی است که موجب تفاوتهایی در رشد فیزیکی و شناختی میشود. این افراد میتوانند با آموزش، توانبخشی و حمایتهای مناسب زندگی مستقلی داشته باشند و در جامعه نقش فعالی ایفا کنند.
🔬 درمان قطعی برای حذف این تغییر ژنتیکی وجود ندارد، اما روشهای حمایتی مانند گفتاردرمانی، فیزیوتراپی و آموزش ویژه کیفیت زندگی مبتلایان را بهبود میبخشد. تحقیقات علمی همچنان به دنبال راههای نوین برای مدیریت بهتر این شرایط هستند.
✨ گرامیداشت این روز فرصتی برای پذیرش و حمایت از تفاوتهاست. با افزایش آگاهی، میتوان دنیایی مهربانتر و عادلانهتر برای همه ساخت.
✍ محمد قلیزاده
#سندروم_داون #اختلال_ژنتیکی #روز_جهانی
----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫
01.04.202511:34
🥳 انقلابی در زیستمواد: پیشبینی هوشمند با قدرت هوش مصنوعی
پارت ۲
✅ انتخاب مدل هوش مصنوعی (AI Model Selection)
--» مدل های کلاسیک یادگیری ماشین
--» مدل های یادگیری عمیق که شامل
- شبکه عصبی عمیق(DNN) :داده های جدولی وعددی
- شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN): دادههایی شامل تصاویر میکروسکوپی
- شبکههای عصبی بازگشتی (RNN): دادههای سری زمانی مثل تغییرات خواص زیستی با زمان
--» مدل های پیشرفته تر که شامل
- شبکههای عصبی گرافی: مدلسازی ساختارهای مولکولی ونانوکامپوزیتها.
- مدلهای مولد: مانند GANs برای شبیهسازی دادههای زیستی جدید.
📝 آموزش وارزیابی مدلها:
- تقسیم داده ها
- آموزش مدل
- استفاده ازمتریک های ارزیابی مدل
- جلوگیری از پیش برازش
🔰 بهینهسازی مدل:
- تنظیم پارامترها
- اعتبار سنجی متقابل
↩️ پیاده سازی مدل:
- ایجاد API مدل: استفادهاز Flask برای ایجاد وبسرویس پیشبینی ویژگیهای زیست مواد.
- تست و یکپارچهسازی: آزمایش مدل در شرایط واقعی و ادغام آن با سیستمهای موجود.
✳️ بهروزرسانی مدل:
- استفاده از MLOps برای خودکارسازی فرآیند بروزرسانی مدل با داده های جدید.
- نظارت برعملکرد مدل در طول زمان و اصلاح آن درصورت کاهش دقت پیشبینی.
✍ سارا شهابی
#هوش_مصنوعی #سلول_بنیادی #یادگیری_عمیق #تصویربرداری
----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫
پارت ۲
✅ انتخاب مدل هوش مصنوعی (AI Model Selection)
--» مدل های کلاسیک یادگیری ماشین
--» مدل های یادگیری عمیق که شامل
- شبکه عصبی عمیق(DNN) :داده های جدولی وعددی
- شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN): دادههایی شامل تصاویر میکروسکوپی
- شبکههای عصبی بازگشتی (RNN): دادههای سری زمانی مثل تغییرات خواص زیستی با زمان
--» مدل های پیشرفته تر که شامل
- شبکههای عصبی گرافی: مدلسازی ساختارهای مولکولی ونانوکامپوزیتها.
- مدلهای مولد: مانند GANs برای شبیهسازی دادههای زیستی جدید.
📝 آموزش وارزیابی مدلها:
- تقسیم داده ها
- آموزش مدل
- استفاده ازمتریک های ارزیابی مدل
- جلوگیری از پیش برازش
🔰 بهینهسازی مدل:
- تنظیم پارامترها
- اعتبار سنجی متقابل
↩️ پیاده سازی مدل:
- ایجاد API مدل: استفادهاز Flask برای ایجاد وبسرویس پیشبینی ویژگیهای زیست مواد.
- تست و یکپارچهسازی: آزمایش مدل در شرایط واقعی و ادغام آن با سیستمهای موجود.
✳️ بهروزرسانی مدل:
- استفاده از MLOps برای خودکارسازی فرآیند بروزرسانی مدل با داده های جدید.
- نظارت برعملکرد مدل در طول زمان و اصلاح آن درصورت کاهش دقت پیشبینی.
✍ سارا شهابی
#هوش_مصنوعی #سلول_بنیادی #یادگیری_عمیق #تصویربرداری
----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫
23.03.202513:24
🤩 پیشرفتهای پژوهش سلولهای بنیادی: امیدی برای آینده پزشکی
پارت ۱
🔐 پژوهش درزمینه سلولهای بنیادی بهیکیاز نویدبخشترین حوزههای علم پزشکی تبدیل شده است. «DVC Stem» در مقالهای به بررسی ظرفیتهای این فناوری برای درمان بیماریها و بهبود زندگی انسانها پرداخته و نشانداده که این علم، در آستانه تحولی بزرگ قرار دارد.
سلولهای بنیادی، سلولهایی با قابلیت تبدیل بهانواع سلولهای بدن هستند، مثل سلولهای عصبی، خونی یا عضلانی. این ویژگی آنها را به ابزاری کلیدی برای ترمیم بافتها و درمان بیماریها تبدیل کرده است. سلولهای جنینی و بالغ دو نوع اصلی این سلولها هستند که هر کدام مزایا و کاربردهای خاص خود را دارند.
• درمان بیماریهای مزمن: سلولهای بنیادی پتانسیل درمان بیماریهایی مثل دیابت، بیماریهای قلبی، پارکینسون و آسیبهای نخاعی را دارند، چون میتوانند سلولهای آسیبدیده را جایگزین کنند.
• بازسازی بافتها: این سلولها میتوانند بافتهای از دسترفته را بازسازی کنند و وابستگی به پیوند عضو را که با مشکل کمبود اهداکننده روبهروست، کاهش دهند.
• تقویت سیستم ایمنی: پژوهشها نشان دادهاند که سلولهای بنیادی خاصیت ضدالتهابی دارند و میتوانند به تنظیم سیستم ایمنی کمک کنند، که برای بیماریهای خودایمنی مفید است.
سلولهای بنیادی مزانشیمی (که از منابعی مثل مغز استخوان یا بافت چربی گرفته میشوند) بهدلیل دسترسی آسان و توانایی بالای تولید در آزمایشگاه، یه گزینه ایدهآل برای درمان هستند. این سلولها نه تنها ایمنتر از نوع جنینی حساب میشوند، بلکه میتوانند به مقدار زیادی کشت داده شده و برای درمان های گسترده استفاده شود.
✍ سارینا احمدی
#پزشکی_بازساختی #پیشرفت_علمی #سلول_بنیادی #درمان
----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫
پارت ۱
🔐 پژوهش درزمینه سلولهای بنیادی بهیکیاز نویدبخشترین حوزههای علم پزشکی تبدیل شده است. «DVC Stem» در مقالهای به بررسی ظرفیتهای این فناوری برای درمان بیماریها و بهبود زندگی انسانها پرداخته و نشانداده که این علم، در آستانه تحولی بزرگ قرار دارد.
🔎 سلول های بنیادی چیست؟
سلولهای بنیادی، سلولهایی با قابلیت تبدیل بهانواع سلولهای بدن هستند، مثل سلولهای عصبی، خونی یا عضلانی. این ویژگی آنها را به ابزاری کلیدی برای ترمیم بافتها و درمان بیماریها تبدیل کرده است. سلولهای جنینی و بالغ دو نوع اصلی این سلولها هستند که هر کدام مزایا و کاربردهای خاص خود را دارند.
🔶 دستاوردها و کاربردها
• درمان بیماریهای مزمن: سلولهای بنیادی پتانسیل درمان بیماریهایی مثل دیابت، بیماریهای قلبی، پارکینسون و آسیبهای نخاعی را دارند، چون میتوانند سلولهای آسیبدیده را جایگزین کنند.
• بازسازی بافتها: این سلولها میتوانند بافتهای از دسترفته را بازسازی کنند و وابستگی به پیوند عضو را که با مشکل کمبود اهداکننده روبهروست، کاهش دهند.
• تقویت سیستم ایمنی: پژوهشها نشان دادهاند که سلولهای بنیادی خاصیت ضدالتهابی دارند و میتوانند به تنظیم سیستم ایمنی کمک کنند، که برای بیماریهای خودایمنی مفید است.
💡مزایای سلولهای بنیادی مزانشیمی
سلولهای بنیادی مزانشیمی (که از منابعی مثل مغز استخوان یا بافت چربی گرفته میشوند) بهدلیل دسترسی آسان و توانایی بالای تولید در آزمایشگاه، یه گزینه ایدهآل برای درمان هستند. این سلولها نه تنها ایمنتر از نوع جنینی حساب میشوند، بلکه میتوانند به مقدار زیادی کشت داده شده و برای درمان های گسترده استفاده شود.
✍ سارینا احمدی
#پزشکی_بازساختی #پیشرفت_علمی #سلول_بنیادی #درمان
----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫
24.03.202511:32
🤩 پیشرفتهای پژوهش سلولهای بنیادی: امیدی برای آینده پزشکی
پارت ۲
این کاربردها همچنان در مرحله آزمایشی هستند، ولی نتایج اولیه امیدوارکنندهای را به ارمغان آوردهاند.
1) کاهش التهاب و درد: تزریق این سلولها در بیمارانی با بیماریهای التهابی مثل آرتروز، التهاب و درد را کاستهاند.
2) بازسازی بافتهای آسیبدیده: در مواردی مانند آسیب غضروف یا بافتهای نرم، این سلولها به ترمیم و بازسازی کمک کردند.
3) درمان بیماریهای دژنراتیو: برای بیماریهایی مانند تخریب مفاصل یا مشکلات عصبی، استفاده از این سلولها نتایج مثبتی نشاندادهاست.
• مسائل اخلاقی: استفاده از سلولهای جنینی به دلیل نیاز به جنین انسانی، با انتقادها و محدودیتهای قانونی مواجه است.
• ایمنی و کارایی: آزمایشهای بیشتری برای اطمینان از بیخطربودن و اثربخشی این روشها لازم است، چون خطراتی مثل تشکیل تومور وجود دارد.
• هزینه ها: فرآیند تولید و استفاده از سلولهای بنیادی هنوز گران است و دسترسی به این خدمات برای همه آسان نیست.
کارشناسان معتقدند که با پیشرفت فناوری، ازجمله مهندسی ژن، درمانهای مبتنی بر سلولهای بنیادی شخصیسازی خواهند شد. این مقاله تأکید کرده که این روشها میتوانند در آینده جایگزین درمانهای سنتی شوند و زندگی میلیونها نفر را بهبود ببخشند. سرمایهگذاری بیشتر و تدوین قوانین مشخص، کلید تحقق این چشمانداز است. سلولهای بنیادی با وجود موانع فعلی، آیندهای روشن در پزشکی دارند. این فناوری میتواند راهحلهایی برای بیماریهای پیچیده ارائه دهد و با ادامه پژوهشها، به زودی شاهد کاربرد گستردهتر آن خواهیم بود.
✍ سارینا احمدی
#پزشکی_بازساختی #پیشرفت_علمی #سلول_بنیادی #درمان
----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫
پارت ۲
🔷 کاربردهای بالینی فعلی
این کاربردها همچنان در مرحله آزمایشی هستند، ولی نتایج اولیه امیدوارکنندهای را به ارمغان آوردهاند.
1) کاهش التهاب و درد: تزریق این سلولها در بیمارانی با بیماریهای التهابی مثل آرتروز، التهاب و درد را کاستهاند.
2) بازسازی بافتهای آسیبدیده: در مواردی مانند آسیب غضروف یا بافتهای نرم، این سلولها به ترمیم و بازسازی کمک کردند.
3) درمان بیماریهای دژنراتیو: برای بیماریهایی مانند تخریب مفاصل یا مشکلات عصبی، استفاده از این سلولها نتایج مثبتی نشاندادهاست.
🖇چالشها و موانع
• مسائل اخلاقی: استفاده از سلولهای جنینی به دلیل نیاز به جنین انسانی، با انتقادها و محدودیتهای قانونی مواجه است.
• ایمنی و کارایی: آزمایشهای بیشتری برای اطمینان از بیخطربودن و اثربخشی این روشها لازم است، چون خطراتی مثل تشکیل تومور وجود دارد.
• هزینه ها: فرآیند تولید و استفاده از سلولهای بنیادی هنوز گران است و دسترسی به این خدمات برای همه آسان نیست.
📌آینده پژوهش های سلول های بنیادی:
کارشناسان معتقدند که با پیشرفت فناوری، ازجمله مهندسی ژن، درمانهای مبتنی بر سلولهای بنیادی شخصیسازی خواهند شد. این مقاله تأکید کرده که این روشها میتوانند در آینده جایگزین درمانهای سنتی شوند و زندگی میلیونها نفر را بهبود ببخشند. سرمایهگذاری بیشتر و تدوین قوانین مشخص، کلید تحقق این چشمانداز است. سلولهای بنیادی با وجود موانع فعلی، آیندهای روشن در پزشکی دارند. این فناوری میتواند راهحلهایی برای بیماریهای پیچیده ارائه دهد و با ادامه پژوهشها، به زودی شاهد کاربرد گستردهتر آن خواهیم بود.
✍ سارینا احمدی
#پزشکی_بازساختی #پیشرفت_علمی #سلول_بنیادی #درمان
----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫
07.04.202511:31
🧬 انقلابی در شبیهسازی فرآیندهای بیولوژیکی برای پزشکی بازساختی
پارت ۲
💊 رهایش دارو
در زمینه پزشکی بازساختی، کشف دارو شامل شناسایی مولکولها، بیولوژیکها یا سایر عوامل درمانی است که میتوانند به بازسازی بافت و بهبود عملکرد کمک کنند. توسعهی دارو به دلیل کمبود فنآوریهای پیشرفته محدود است.
💻 برای غلبه بر چالشهایی مانند هزینه بالا و زمان بر بودن فرآیندهای سنتی توسعهی دارو، هوش مصنوعی بهعنوان ابزاری قدرتمند پدیدار شده است که میتواند دادههای بزرگ ترکیبات شیمیایی را تحلیل کرده و پیشبینی کند که کدام درمانها برای بیماریهای خاص بهترین عملکرد را دارند. همچنین با استفاده از هوش مصنوعی، محققان میتوانند به بینشهایی در مورد عملکرد هدف دارویی و اثربخشی بالقوه آن دست یابند، که این امر موجب صرفهجویی در زمان و منابع میشود.
📌 علاوهبراین، هوش مصنوعی میتواند سمیت کاندیداهای دارویی بالقوه را با تحلیل ساختارها و خواص شیمیایی آنها پیشبینی کند. این موضوع میتواند به شناسایی نگرانیهای موارد ایمنی در مراحل اولیه فرآیند کشف دارو کمک کرده و ریسک رخدادهای نامطلوب را کاهش دهد. همچنین، هوش مصنوعی میتواند در طراحی مولکولهای جدیدی که برای کاربردهای درمانی خاص بهینهسازی شدهاند، کمک کند.
🧪 مدلسازی بیماری
مدلسازی بیماری شامل ساخت مدلهای آزمایشگاهی برای مطالعهی مکانیسمهای بیماری و آزمایش درمانهای ممکن است. این روش به محققان کمک میکند تا درک کاملی از پاتولوژی بیماری بدست آورده و اهداف درمانی جدید شناسایی کنند.
📊 همچنین، مدلسازی بیماری میتواند برای غربالگری داروها و شناسایی کاندیداهای دارویی مؤثر استفاده شود. هوش مصنوعی میتواند به تحلیل دادههای مدلهای بیماری کمک کرده و الگوها و ارتباطات جدیدی شناسایی کند. یکی از مزایای اصلی این روش، ایجاد مدلهای شخصیسازی شده با استفاده از سلولهای خاص بیمار است که به محققان امکان میدهد بیماری را در یک زمینه دقیقتر و مرتبطتر مطالعه کنند.
✍ سیده سارا حسینی
📙 مطالعه بیشتر
📙 مطالعه بیشتر
#هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #پزشکی_بازساختی #یادگیری_ماشین
----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫
پارت ۲
برخی از مهم ترین حوزههای پزشکی بازساختی که هوش مصنوعی میتواند برای آنها مفید باشد عبارتند از:
💊 رهایش دارو
در زمینه پزشکی بازساختی، کشف دارو شامل شناسایی مولکولها، بیولوژیکها یا سایر عوامل درمانی است که میتوانند به بازسازی بافت و بهبود عملکرد کمک کنند. توسعهی دارو به دلیل کمبود فنآوریهای پیشرفته محدود است.
💻 برای غلبه بر چالشهایی مانند هزینه بالا و زمان بر بودن فرآیندهای سنتی توسعهی دارو، هوش مصنوعی بهعنوان ابزاری قدرتمند پدیدار شده است که میتواند دادههای بزرگ ترکیبات شیمیایی را تحلیل کرده و پیشبینی کند که کدام درمانها برای بیماریهای خاص بهترین عملکرد را دارند. همچنین با استفاده از هوش مصنوعی، محققان میتوانند به بینشهایی در مورد عملکرد هدف دارویی و اثربخشی بالقوه آن دست یابند، که این امر موجب صرفهجویی در زمان و منابع میشود.
📌 علاوهبراین، هوش مصنوعی میتواند سمیت کاندیداهای دارویی بالقوه را با تحلیل ساختارها و خواص شیمیایی آنها پیشبینی کند. این موضوع میتواند به شناسایی نگرانیهای موارد ایمنی در مراحل اولیه فرآیند کشف دارو کمک کرده و ریسک رخدادهای نامطلوب را کاهش دهد. همچنین، هوش مصنوعی میتواند در طراحی مولکولهای جدیدی که برای کاربردهای درمانی خاص بهینهسازی شدهاند، کمک کند.
🧪 مدلسازی بیماری
مدلسازی بیماری شامل ساخت مدلهای آزمایشگاهی برای مطالعهی مکانیسمهای بیماری و آزمایش درمانهای ممکن است. این روش به محققان کمک میکند تا درک کاملی از پاتولوژی بیماری بدست آورده و اهداف درمانی جدید شناسایی کنند.
📊 همچنین، مدلسازی بیماری میتواند برای غربالگری داروها و شناسایی کاندیداهای دارویی مؤثر استفاده شود. هوش مصنوعی میتواند به تحلیل دادههای مدلهای بیماری کمک کرده و الگوها و ارتباطات جدیدی شناسایی کند. یکی از مزایای اصلی این روش، ایجاد مدلهای شخصیسازی شده با استفاده از سلولهای خاص بیمار است که به محققان امکان میدهد بیماری را در یک زمینه دقیقتر و مرتبطتر مطالعه کنند.
👾 هوش مصنوعی میتواند برای شناسایی جهشهای ژنتیکی و عواملی که به پیشرفت بیماری کمک میکنند، مفید باشد و این اطلاعات برای توسعهی درمانهای شخصیسازی شده استفاده میشود.
✍ سیده سارا حسینی
📙 مطالعه بیشتر
📙 مطالعه بیشتر
#هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #پزشکی_بازساختی #یادگیری_ماشین
----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫
29.03.202511:34
👀 شناخت رفتار سلولی با چشم هوشمند
پارت ۲
در اینجا چند مرحله کلیدی برای استفاده از مدلهای یادگیری ماشین در این زمینه آورده شده است:
ابتدا باید دادههای مربوط به رفتارهای سلولی جمعآوری شود. این دادهها میتوانند شامل اطلاعات ژنتیکی، پروتئینی، و محیطی باشند.
دادههای جمعآوری شده باید پیشپردازش شوند تا به فرمتی مناسب برای مدلهای یادگیری ماشین تبدیل شوند. این مرحله شامل پاکسازی دادهها، نرمالسازی و کاهش ابعاد است.
مدلهای مختلفی برای پیشبینی رفتارهای سلولی وجود دارند، از جمله مدلهای خطی، مدلهای مبتنی بر درخت، و شبکههای عصبی. انتخاب مدل مناسب بستگی به نوع دادهها و هدف پیشبینی دارد.
مدل انتخاب شده باید با استفاده از دادههای آموزشی آموزش داده شود. در این مرحله، مدل با استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین، الگوهای موجود در دادهها را شناسایی میکند.
پس از آموزش مدل، باید عملکرد آن ارزیابی شود. این مرحله شامل استفاده از دادههای تست برای ارزیابی دقت و صحت پیشبینیهای مدل است.
پس از ارزیابی مدل، میتوان از آن برای پیشبینی رفتارهای سلولی در شرایط مختلف استفاده کرد. این پیشبینیها میتوانند به پژوهشگران کمک کنند تا فرآیندهای بازساختی را بهتر درک کنند و راهکارهای جدیدی برای درمان بیماریها ارائه دهند.
📍 استفاده از مدلهای یادگیری ماشین در پیشبینی رفتارهای سلولی، پتانسیل زیادی برای تحول در علم پزشکی دارد و میتواند به توسعه درمانهای جدید و بهبود بیماریها کمک کند. اگر نیاز به اطلاعات بیشتری دارید، بفرمایید.
✍ دیبا شاهوار
#هوش_مصنوعی #سلول_بنیادی #یادگیری_ماشین
----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫
پارت ۲
در اینجا چند مرحله کلیدی برای استفاده از مدلهای یادگیری ماشین در این زمینه آورده شده است:
🔭 جمعآوری دادهها:
ابتدا باید دادههای مربوط به رفتارهای سلولی جمعآوری شود. این دادهها میتوانند شامل اطلاعات ژنتیکی، پروتئینی، و محیطی باشند.
🔬 پیشپردازش دادهها:
دادههای جمعآوری شده باید پیشپردازش شوند تا به فرمتی مناسب برای مدلهای یادگیری ماشین تبدیل شوند. این مرحله شامل پاکسازی دادهها، نرمالسازی و کاهش ابعاد است.
📋 انتخاب مدل مناسب:
مدلهای مختلفی برای پیشبینی رفتارهای سلولی وجود دارند، از جمله مدلهای خطی، مدلهای مبتنی بر درخت، و شبکههای عصبی. انتخاب مدل مناسب بستگی به نوع دادهها و هدف پیشبینی دارد.
📚 آموزش مدل:
مدل انتخاب شده باید با استفاده از دادههای آموزشی آموزش داده شود. در این مرحله، مدل با استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین، الگوهای موجود در دادهها را شناسایی میکند.
📝 ارزیابی مدل:
پس از آموزش مدل، باید عملکرد آن ارزیابی شود. این مرحله شامل استفاده از دادههای تست برای ارزیابی دقت و صحت پیشبینیهای مدل است.
🔍 پیشبینی و تحلیل:
پس از ارزیابی مدل، میتوان از آن برای پیشبینی رفتارهای سلولی در شرایط مختلف استفاده کرد. این پیشبینیها میتوانند به پژوهشگران کمک کنند تا فرآیندهای بازساختی را بهتر درک کنند و راهکارهای جدیدی برای درمان بیماریها ارائه دهند.
📍 استفاده از مدلهای یادگیری ماشین در پیشبینی رفتارهای سلولی، پتانسیل زیادی برای تحول در علم پزشکی دارد و میتواند به توسعه درمانهای جدید و بهبود بیماریها کمک کند. اگر نیاز به اطلاعات بیشتری دارید، بفرمایید.
✍ دیبا شاهوار
#هوش_مصنوعی #سلول_بنیادی #یادگیری_ماشین
----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫
30.03.202511:32
💻 انقلاب یادگیری عمیق؛ از تحلیل تصاویر میکروسکوپی تا درمانهای شخصیسازیشده
🧫 پزشکی بازساختی بهعنوان یکیاز امیدبخشترین حوزههای علم پزشکی، بر ترمیم یا جایگزینی بافتها و اندامهای آسیبدیده ازطریق روشهایی مانند مهندسی بافت، سلولهای بنیادی، و زیستمواد (Bio material) تمرکز دارد. در این مسیر، تحلیل تصاویر میکروسکوپی و دیگر دادههای تصویری نقشی حیاتی در ارزیابی اثربخشی درمانها ایفا میکند.
🩻 حجم عظیم و پیچیدگی این دادهها، تحلیل دستی را به فرآیندی زمانبر و مستعد خطا تبدیل کرده است. اینجاست که هوشمصنوعی و به ویژه الگوریتمهای یادگیری عمیق (Deep learning)، بهعنوان راهکاری انقلابی ظاهر شدهاند.
🧠 یادگیری عمیق، زیرمجموعهای از هوش مصنوعی، با استفاده از شبکههای عصبی مصنوعی قادر به استخراج ویژگیهای پیچیده از دادههای تصویری است. در پزشکی بازساختی، این فناوری در دو حوزه کلیدی به کار میرود:
شبکههای هوش مصنوعی مخصوص پردازش تصویر، با الگوبرداری از شیوه تشخیص الگوهای بصری توسط مغز انسان، میتوانند کوچکترین تغییرات در سلولها و بافتهای بدن را ردیابی کنند. برای نمونه، پژوهشگران در سال ۲۰۲۳ سیستمی طراحی کردند که با آموزش دیدن هزاران تصویر میکروسکوپی، میتواند تبدیل سلولهای بنیادی به بافتهای خاص (مانند سلولهای قلبی یا عصبی) را با ۹۸٪ دقت شناسایی کند. جالبتر ایناستکه این سیستمها قادرند تغییراتی را در سلولها تشخیص دهند که حتی زیر میکروسکوپهای پیشرفته هم برای چشم انسان قابل مشاهده نیستند، مانند نشانههای اولیه تغییرات شیمیایی درون سلولی که ممکن است نشاندهنده شروع یک بیماری باشند.
با ترکیب تصاویر و دادههای بالینی، مدلهای یادگیری عمیق میتوانند پیامدهای درمان را پیشبینی کنند. به عنوان نمونه، یک سیستم مبتنی بر شبکههای عصبی بازگشتی در سال ۲۰۲۱ توسعه یافت که با تحلیل تصاویر سریالی از بازسازی استخوان، احتمال موفقیت ایمپلنتهای زیستمواد را تا ۸۵% دقیقتر از روشهای سنتی پیشبینی میکند.
✍ امیررضا سمندری
#هوش_مصنوعی #سلول_بنیادی #یادگیری_عمیق #تصویربرداری
----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫
🧫 پزشکی بازساختی بهعنوان یکیاز امیدبخشترین حوزههای علم پزشکی، بر ترمیم یا جایگزینی بافتها و اندامهای آسیبدیده ازطریق روشهایی مانند مهندسی بافت، سلولهای بنیادی، و زیستمواد (Bio material) تمرکز دارد. در این مسیر، تحلیل تصاویر میکروسکوپی و دیگر دادههای تصویری نقشی حیاتی در ارزیابی اثربخشی درمانها ایفا میکند.
🩻 حجم عظیم و پیچیدگی این دادهها، تحلیل دستی را به فرآیندی زمانبر و مستعد خطا تبدیل کرده است. اینجاست که هوشمصنوعی و به ویژه الگوریتمهای یادگیری عمیق (Deep learning)، بهعنوان راهکاری انقلابی ظاهر شدهاند.
🧠 یادگیری عمیق، زیرمجموعهای از هوش مصنوعی، با استفاده از شبکههای عصبی مصنوعی قادر به استخراج ویژگیهای پیچیده از دادههای تصویری است. در پزشکی بازساختی، این فناوری در دو حوزه کلیدی به کار میرود:
🔬 خودکارسازی تحلیل تصاویر میکروسکوپی
شبکههای هوش مصنوعی مخصوص پردازش تصویر، با الگوبرداری از شیوه تشخیص الگوهای بصری توسط مغز انسان، میتوانند کوچکترین تغییرات در سلولها و بافتهای بدن را ردیابی کنند. برای نمونه، پژوهشگران در سال ۲۰۲۳ سیستمی طراحی کردند که با آموزش دیدن هزاران تصویر میکروسکوپی، میتواند تبدیل سلولهای بنیادی به بافتهای خاص (مانند سلولهای قلبی یا عصبی) را با ۹۸٪ دقت شناسایی کند. جالبتر ایناستکه این سیستمها قادرند تغییراتی را در سلولها تشخیص دهند که حتی زیر میکروسکوپهای پیشرفته هم برای چشم انسان قابل مشاهده نیستند، مانند نشانههای اولیه تغییرات شیمیایی درون سلولی که ممکن است نشاندهنده شروع یک بیماری باشند.
🧪 پیشبینی پیامدهای درمان
با ترکیب تصاویر و دادههای بالینی، مدلهای یادگیری عمیق میتوانند پیامدهای درمان را پیشبینی کنند. به عنوان نمونه، یک سیستم مبتنی بر شبکههای عصبی بازگشتی در سال ۲۰۲۱ توسعه یافت که با تحلیل تصاویر سریالی از بازسازی استخوان، احتمال موفقیت ایمپلنتهای زیستمواد را تا ۸۵% دقیقتر از روشهای سنتی پیشبینی میکند.
🧬 یادگیری عمیق نه تنها سرعت و دقت تحلیل تصاویر پزشکی را افزایش داده، بلکه با کشف الگوهای پنهان، افقهای جدیدی در درک مکانیسمهای بازسازی بافت گشوده است. با ادامه پیشرفتها در معماریهای هوش مصنوعی و همکاری میان متخصصان رایانه و پزشکی، میتوان به آیندهای امیدوار بود که در آن درمانهای شخصیسازیشده با راهنمایی هوش مصنوعی، به استانداردی جدید در پزشکی تبدیل شوند.
✍ امیررضا سمندری
#هوش_مصنوعی #سلول_بنیادی #یادگیری_عمیق #تصویربرداری
----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫
से पुनः पोस्ट किया:
انجمن سلولهاى بنيادى و مهندسى بافت



08.04.202516:20
✉️🏛 انجمن سلول های بنیادی و مهندسی بافت دانشگاه خوارزمی برگزار میکند 📣☄️
🧬 کارگاه
ژنتیک مولکولی؛ آزمایشهای استخراج پلاسمید، الکتروفورز و PCR
🎓 مدرس: سرکار خانم فاطمه خدابنده
🗓 زمان برگزاری: در یکی از دو تاریخ انتخابی
۲۷ و ۲۸ فروردین
۲۴ و ۲۵ اردیبهشت
📌 مکان برگزاری: به صورت حضوری، آزمایشگاه ژنتیک دانشکده علومزیستی
⏰ ساعت برگزاری: 10 الی 14
مجموعا 8 ساعت (+ زمان استراحت)
✍️ به همراه صدور گواهی دوزبانه
💲 هزینه ثبتنام کارگاه: 835 هزار تومان
💢🔽 جهت ثبت نام و کسب اطلاعات بیشتر با آیدی تلگرامی @StemCell_Support در ارتباط باشید.
➖➖➖➖➖➖➖➖
انجمن را در فضای مجازی دنبال کنید 👇
🖥 https://zil.ink/khustemcell
🧬 کارگاه
ژنتیک مولکولی؛ آزمایشهای استخراج پلاسمید، الکتروفورز و PCR
- آموزش کامل بهصورت تئوری و عملی🔺
- انجام تست توسط خود کارآموز ❤️
- رفع اشکال کامل توسط مدرس💙
- کمترین قیمت ممکن در مقایسه با موسسات و آزمایشگاههای خارج از دانشگاه 💲
🎓 مدرس: سرکار خانم فاطمه خدابنده
🗓 زمان برگزاری: در یکی از دو تاریخ انتخابی
۲۷ و ۲۸ فروردین
۲۴ و ۲۵ اردیبهشت
📌 مکان برگزاری: به صورت حضوری، آزمایشگاه ژنتیک دانشکده علومزیستی
⏰ ساعت برگزاری: 10 الی 14
مجموعا 8 ساعت (+ زمان استراحت)
✍️ به همراه صدور گواهی دوزبانه
💲 هزینه ثبتنام کارگاه: 835 هزار تومان
💢🔽 جهت ثبت نام و کسب اطلاعات بیشتر با آیدی تلگرامی @StemCell_Support در ارتباط باشید.
➖➖➖➖➖➖➖➖
انجمن را در فضای مجازی دنبال کنید 👇
🖥 https://zil.ink/khustemcell
16.04.202508:29
۱۶ آوریل، روز جهانی زیستشناسی
این روز نمادی است از اهمیت روزافزون درک فرآیندهای حیات، از کوچکترین سلولها تا پیچیدهترین موجودات زنده. فرصتی برای تأمل درباره نقش بنیادین زیستشناسی در سلامت، محیط زیست، کشاورزی، و پیشرفتهای فناورانه. زیستشناسی، علمی است که افقهای تازهای از زندگی را برای بشر گشوده و راه را برای نوآوریهای چشمگیر در حوزههایی همچون پزشکی بازساختی، هموار کردهاست.
روز جهانی زیستشناسی، به پیشنهاد اتحادیه جهانی علوم زیستی (IUBS) جهت بزرگداشت زادروز کارل فون لینه، زیستشناس برجسته سوئدی و بنیانگذار نظام طبقهبندی علمی جانداران، پایهگذاری شد. در این روز، ما نه تنها به گذشته پرافتخار این علم مینگریم، بلکه با امید و انگیزه به سوی آیندهای سبزتر، سالمتر و آگاهانهتر گام برمیداریم.
این روز را به تمامی دانشجویان، پژوهشگران و علاقهمندان به علوم زیستی در دانشگاه خوارزمی و تمامی زیستشناسان انجمن سلولهای بنیادی و مهندسی بافت دانشگاه خوارزمی تهران تبریک میگوییم.
✍ امیررضا سمندری
----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫
این روز نمادی است از اهمیت روزافزون درک فرآیندهای حیات، از کوچکترین سلولها تا پیچیدهترین موجودات زنده. فرصتی برای تأمل درباره نقش بنیادین زیستشناسی در سلامت، محیط زیست، کشاورزی، و پیشرفتهای فناورانه. زیستشناسی، علمی است که افقهای تازهای از زندگی را برای بشر گشوده و راه را برای نوآوریهای چشمگیر در حوزههایی همچون پزشکی بازساختی، هموار کردهاست.
روز جهانی زیستشناسی، به پیشنهاد اتحادیه جهانی علوم زیستی (IUBS) جهت بزرگداشت زادروز کارل فون لینه، زیستشناس برجسته سوئدی و بنیانگذار نظام طبقهبندی علمی جانداران، پایهگذاری شد. در این روز، ما نه تنها به گذشته پرافتخار این علم مینگریم، بلکه با امید و انگیزه به سوی آیندهای سبزتر، سالمتر و آگاهانهتر گام برمیداریم.
این روز را به تمامی دانشجویان، پژوهشگران و علاقهمندان به علوم زیستی در دانشگاه خوارزمی و تمامی زیستشناسان انجمن سلولهای بنیادی و مهندسی بافت دانشگاه خوارزمی تهران تبریک میگوییم.
✍ امیررضا سمندری
----------------------------------
🔗 به بنیان بپیوندید!
کانال تلگرامی بنیان 🧬
انجمن در فضای مجازی 🧫
अधिक कार्यक्षमता अनलॉक करने के लिए लॉगिन करें।