موضوعات جدید پایان نامه رشته کامپیوتر گرایش بیوانفورماتیک + 113 عنوان بروز

فهرست مطالب

• چرا بیوانفورماتیک؟ اهمیت و جایگاه کنونی
• روندهای نوظهور در بیوانفورماتیک
• چالش‌ها و فرصت‌ها در انتخاب موضوع پایان نامه بیوانفورماتیک
• راهنمای انتخاب موضوع پایان نامه ایده‌آل
• 113 عنوان پایان‌نامه بروز در بیوانفورماتیک
• نتیجه‌گیری

💡 گام‌های انتخاب موضوع پایان‌نامه موفق 💡

• 1️⃣
  علاقه‌مندی و تخصص: موضوعی را انتخاب کنید که واقعاً به آن علاقه دارید و با پیش‌زمینه‌ی علمی شما همخوانی دارد.
  (انگیزه شما را در طول مسیر حفظ می‌کند.)
• 2️⃣
  جدید و نوآورانه: به دنبال شکاف‌های تحقیقاتی باشید. موضوعات جدید پتانسیل بیشتری برای چاپ مقاله و تأثیرگذاری دارند.
  (مرور مقالات و کنفرانس‌های اخیر کلید است.)
• 3️⃣
  قابلیت اجرایی: از لحاظ زمانی، دسترسی به داده‌ها و منابع محاسباتی، موضوع باید واقع‌بینانه باشد.
  (با استاد راهنمای خود مشورت کنید.)
• 4️⃣
  دسترسی به داده: مطمئن شوید که می‌توانید به مجموعه‌داده‌های لازم (عمومی یا آزمایشگاهی) دسترسی پیدا کنید.
  (منابعی مانند NCBI، EMBL-EBI، TCGA را بررسی کنید.)
• 5️⃣
  مشاوره با اساتید: نظر اساتید و پژوهشگران با تجربه در زمینه بیوانفورماتیک بسیار ارزشمند است.
  (آن‌ها می‌توانند ایده‌های خام را به پروژه‌های منسجم تبدیل کنند.)

موضوعات در حوزه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در زیست‌شناسی

1. توسعه مدل‌های یادگیری عمیق برای پیش‌بینی نقاط اتصال DNA-پروتئین
2. استفاده از شبکه‌های عصبی گراف (GNNs) برای تحلیل تعاملات پروتئین-پروتئین
3. یادگیری ماشین برای شناسایی بیومارکرهای سرطان از داده‌های چندومیکس
4. توسعه الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای کشف دارو با استفاده از دیتابیس‌های شیمیایی
5. پیش‌بینی پاسخ به درمان‌های دارویی با استفاده از ML در بیماران سرطانی
6. یادگیری تقویتی برای طراحی پروتئین‌های جدید با عملکرد مطلوب
7. شناسایی زیرگروه‌های بیماری با استفاده از خوشه‌بندی عمیق روی داده‌های ژنومیک
8. مدل‌سازی تکامل ویروسی با استفاده از یادگیری ماشین
9. پیش‌بینی ویژگی‌های فنوتیپی از داده‌های ژنومیک با CNNs
10. تحلیل داده‌های تصویربرداری پزشکی با DL برای تشخیص بیماری‌ها
11. استفاده از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی پروتکل‌های CRISPR-Cas9
12. شناسایی ژن‌های بیماری‌زا با استفاده از مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشین
13. یادگیری ترانسفر در بیوانفورماتیک برای داده‌های زیستی با حجم کم
14. توسعه یک سیستم توصیه دارویی بر پایه هوش مصنوعی و داده‌های بیمار
15. تحلیل داده‌های تک‌سلولی با ML برای شناسایی انواع سلولی جدید
16. پیش‌بینی ساختار RNA با استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
17. شناسایی مکان‌های متیلاسیون DNA با استفاده از یادگیری عمیق
18. توسعه مدل‌های ML برای پیش‌بینی سمّیت ترکیبات شیمیایی
19. تحلیل تعاملات میکروب-میزبان با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی
20. یادگیری ماشین برای غربالگری سریع داروهای ضد ویروسی
21. تشخیص بیماری‌های نورودژنراتیو از داده‌های اُمیکس با هوش مصنوعی

موضوعات در حوزه ژنومیک و پروتئومیک

22. تحلیل داده‌های Single-cell RNA-seq برای مطالعه ناهمگونی تومور
23. شناسایی واریانت‌های ساختاری با استفاده از داده‌های توالی‌ یابی long-read
24. توسعه روش‌های جدید برای اسمبلی ژنوم در گونه‌های غیرمدل
25. تحلیل پان‌ژنومیک برای کشف ژن‌های مرتبط با بیماری در جمعیت‌های انسانی
26. پروفایلینگ اپی‌ژنومیک سلول‌های سرطانی با استفاده از داده‌های ATAC-seq و ChIP-seq
27. توسعه یک پایپ‌لاین بیوانفورماتیکی برای تحلیل داده‌های پروتئومیک مبتنی بر طیف‌سنجی جرمی
28. شناسایی ایزوفرم‌های رونویسی شده جدید با استفاده از توالی‌ یابی RNA در مقیاس بالا
29. تحلیل داده‌های توالی‌ یابی DNA بدون سلول (cfDNA) برای تشخیص زودهنگام سرطان
30. نقشه‌برداری تعاملات کروماتین (Hi-C) و تحلیل ساختار سه‌بعدی ژنوم
31. بررسی تغییرات ژنومی در باکتری‌های مقاوم به آنتی‌بیوتیک
32. توسعه ابزار برای تفسیر واریانت‌های ژنتیکی با معنای نامشخص (VUS)
33. مقایسه الگوهای بیان ژن بین بافت‌های سالم و بیمار با RNA-seq
34. تحلیل داده‌های متاترانسکریپتومیک برای درک فعالیت ژن در جوامع میکروبی
35. پیش‌بینی عملکرد پروتئین بر اساس توالی و دامین‌های حفظ‌شده
36. شناسایی واریانت‌های سوماتیک در سرطان با توالی‌ یابی اگزوم/ژنوم کامل
37. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها برای تشخیص RNAهای حلقوی (circRNAs)
38. تحلیل داده‌های متیلومیکس در بیماری‌های مزمن غیرواگیر
39. استفاده از داده‌های Single-cell ATAC-seq برای ترسیم چشم‌انداز دسترسی کروماتین
40. مدل‌سازی اپی‌استازی (Epistasis) در ژنوم انسان
41. مطالعه تکامل ژنومی در گونه‌های گیاهی برای مقاومت به تنش‌های محیطی
42. استخراج اطلاعات عملکردی از داده‌های پروتئومیک در مقیاس بالا

موضوعات در حوزه بیوانفورماتیک بالینی و پزشکی شخصی‌سازی‌شده

44. توسعه یک پلتفرم بیوانفورماتیکی برای پزشکی دقیق در انکولوژی
45. پیش‌بینی پاسخ بیماران به ایمونوتراپی با استفاده از بیومارکرهای ژنومیک
46. شناسایی واریانت‌های ژنتیکی مرتبط با بیماری‌های نادر کودکان
47. استفاده از داده‌های سلامت الکترونیک (EHR) و ژنومیک برای پیش‌بینی خطر بیماری
48. تفسیر بالینی واریانت‌های بیماری‌زا با رویکرد‌های محاسباتی
49. مدل‌سازی پیشرفت بیماری آلزایمر بر اساس داده‌های چندومیکس
50. طراحی الگوریتم برای انتخاب بهترین دارو بر اساس پروفایل ژنتیکی بیمار
51. بیوانفورماتیک در تشخیص زودهنگام بیماری‌های قلبی-عروقی
52. توسعه ابزاری برای تحلیل داده‌های ژنتیکی در جمعیت‌های بومی
53. پزشکی دقیق برای بیماری‌های عفونی: پیش‌بینی مقاومت دارویی
54. بیوانفورماتیک برای تحلیل داده‌های متاژنومیک در تشخیص عفونت‌های خونی
55. شناسایی فاکتورهای خطر ژنتیکی برای دیابت نوع 2
56. مدل‌سازی پاسخ به واکسن بر اساس داده‌های ژنومیک فردی
57. استفاده از هوش مصنوعی برای ارزیابی خطر فارماکوژنومیک
58. تحلیل داده‌های تک‌سلولی برای درک مکانیسم‌های مقاومت دارویی در سرطان
59. توسعه مدل‌های پیش‌بینی‌کننده برای پیشرفت بیماری‌های خودایمنی
60. بیوانفورماتیک در غربالگری نوزادان برای بیماری‌های ژنتیکی

موضوعات در حوزه داروخانه‌های کامپیوتری و کشف دارو

65. طراحی داروهای پپتیدی با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی
66. غربالگری مجازی ترکیبات طبیعی برای فعالیت ضد سرطانی
67. داکینگ مولکولی و دینامیک مولکولی برای بهینه‌سازی میل ترکیبی دارو
68. پیش‌بینی ADMET (جذب، توزیع، متابولیسم، دفع، سمیت) ترکیبات دارویی با ML
69. کشف داروهای جدید برای بیماری‌های عفونی نوظهور (مانند COVID-19)
70. توسعه مدل‌های محاسباتی برای پیش‌بینی تداخلات دارویی
71. طراحی کتابخانه‌های مولکولی جدید با استفاده از ژنراتورهای مبتنی بر AI
72. شناسایی اهداف دارویی جدید از شبکه‌های تعاملی پروتئین
73. مدل‌سازی سه‌بعدی پروتئین‌های هدف دارویی برای طراحی لیگاند
74. پیش‌بینی مقاومت دارویی ویروس HIV با بیوانفورماتیک
75. بهینه‌سازی دوز دارو با مدل‌سازی فارماکوکینتیک و فارماکودینامیک
76. استفاده از بیوانفورماتیک برای طراحی آنتی‌بادی‌های درمانی
77. کشف داروهای موثر علیه پاتوژن‌های مقاوم به آنتی‌بیوتیک
78. شبیه‌سازی‌های مولکولی برای درک مکانیسم اثر داروها
79. توسعه ابزارهای محاسباتی برای بازنشانی (Repurposing) داروها
80. تحلیل داده‌های فازهای بالینی دارو با رویکرد بیوانفورماتیک
81. پیش‌بینی پایداری و حلالیت مولکول‌های دارویی با ML

موضوعات در حوزه میکروبیوم و بیوانفورماتیک محیطی

86. تحلیل متاژنومیک میکروبیوم روده در بیماران مبتلا به IBS/IBD
87. شناسایی ارتباط بین ترکیب میکروبیوم و پاسخ به درمان‌های دارویی
88. نقش میکروبیوم خاک در حاصلخیزی و رشد گیاهان
89. توسعه ابزار بیوانفورماتیکی برای اسمبلی ژنوم‌های میکروبی از داده‌های محیطی
90. بررسی مقاومت آنتی‌بیوتیکی در جوامع میکروبی محیطی
91. تحلیل داده‌های متاژنومیک اقیانوسی برای کشف آنزیم‌های جدید
92. مدل‌سازی تعاملات پیچیده درون جامعه میکروبی (Ecological modeling)
93. بیوانفورماتیک در مطالعه میکروبیوم دهان و بیماری‌های پریودنتال
94. توسعه پایپ‌لاین برای تحلیل داده‌های متاترانسکریپتومیک میکروبیوم
95. شناسایی بیومارکرهای میکروبی برای تشخیص بیماری‌های خاص
96. نقش میکروبیوم در توسعه بیماری‌های نورودژنراتیو
97. تحلیل تغییرات میکروبیوم در پاسخ به رژیم‌های غذایی مختلف
98. بیوانفورماتیک برای نظارت بر کیفیت آب با استفاده از داده‌های میکروبی
99. مطالعه میکروبیوم پوست و ارتباط آن با بیماری‌های پوستی

موضوعات در حوزه بیوانفورماتیک ساختاری و سیستم بیولوژی

101. پیش‌بینی ساختار سه‌بعدی پروتئین‌ها با دقت بالا با استفاده از AlphaFold و رویکردهای تکمیلی
102. مدل‌سازی دینامیک مولکولی برای بررسی تغییرات کنفورماسیونی پروتئین‌ها
103. تحلیل شبکه‌های تنظیم ژنی (Gene Regulatory Networks) با استفاده از داده‌های چندومیکس
104. شناسایی تعاملات RNA-پروتئین با رویکردهای محاسباتی
105. طراحی پپتیدهای ضد میکروبی جدید بر پایه ساختار
106. پیش‌بینی مکان‌های گلیکوزیلاسیون پروتئین و نقش آن در بیماری‌ها
107. مدل‌سازی مسیرهای سیگنالینگ سلولی با رویکردهای سیستم بیولوژی
108. توسعه ابزارهای بصری‌سازی برای داده‌های ساختاری بیومولکول‌ها
109. تحلیل شبکه‌های متابولیکی و طراحی سویه‌های میکروبی برای تولید ترکیبات زیستی
110. پیش‌بینی اثر جهش‌ها بر پایداری و عملکرد پروتئین
111. استفاده از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی سایت‌های برش پروتئاز
112. مدل‌سازی و شبیه‌سازی سیستم‌های بیولوژیکی در مقیاس سلولی
113. تحلیل توپولوژی و پویایی شبکه‌های پروتئین-پروتئین در بیماری‌ها