۱. زیست‌فناوری و ویرایش ژنوم (CRISPR و ژن درمانی)

بیان مسأله:
با پیشرفت تکنولوژی‌های ویرایش ژنوم مانند CRISPR-Cas9، امکان اصلاح ژن‌های معیوب و درمان بیماری‌های ژنتیکی فراهم شده است. اما چالش‌های مهمی مانند دقت و ایمنی این فناوری، عوارض جانبی و پیامدهای اخلاقی آن وجود دارد.

یکی از مسائل اصلی پژوهش، توسعه روش‌هایی برای افزایش دقت برش ژن و کاهش اثرات غیرهدفمند است. همچنین، بررسی تأثیر این تکنولوژی در مدل‌های حیوانی و سلول‌های انسانی برای انتقال به کاربردهای بالینی ضروری است.

تحقیقات در مقاطع تحصیلات تکمیلی می‌تواند بر روی بهبود روش‌های ویرایش ژن، ارزیابی پیامدهای جانبی و مدل‌سازی اثرات طولانی‌مدت تمرکز کند.

۲. زیست‌محیطی و تغییرات اکوسیستم‌ها

بیان مسأله:
تغییرات اقلیمی و فعالیت‌های انسانی موجب تخریب زیستگاه‌ها و تغییر در ساختار اکوسیستم‌ها شده است. از دست رفتن تنوع زیستی و تغییر جمعیت گونه‌ها، تهدیدی جدی برای پایداری محیط‌زیست و خدمات اکوسیستمی به شمار می‌رود.

چالش پژوهشی، شناسایی مکانیزم‌های زیستی و اکولوژیک است که این تغییرات را هدایت می‌کنند و پیش‌بینی واکنش اکوسیستم‌ها به فشارهای محیطی را ممکن می‌سازند.

دانشجویان تحصیلات تکمیلی می‌توانند با ترکیب روش‌های مدل‌سازی، سنجش از دور و مطالعات میدانی، الگوهای تغییرات اکوسیستم را تحلیل و راهکارهای حفاظت و بازسازی ارائه دهند.

۳. زیست‌شناسی مولکولی و پروتئومیکس

بیان مسأله:
تعیین ساختار و عملکرد پروتئین‌ها و تعاملات آن‌ها در سلول، محور اصلی زیست‌شناسی مولکولی و پروتئومیکس است. با افزایش داده‌های زیستی، تحلیل دقیق شبکه‌های پروتئینی و شناسایی مسیرهای بیولوژیک پیچیده به یک چالش مهم تبدیل شده است.

یکی از مسائل کلیدی، توسعه الگوریتم‌های تحلیلی و مدل‌سازی برای پیش‌بینی عملکرد پروتئین‌ها و ارتباط آن‌ها با بیماری‌ها است.

پژوهش‌های تحصیلات تکمیلی می‌تواند به طراحی مدل‌های پیشرفته برای تحلیل شبکه‌های پروتئینی و کشف اهداف دارویی جدید منجر شود.

۴. زیست‌شناسی سلولی و مهندسی بافت

بیان مسأله:
مهندسی بافت و سلول‌های بنیادی فرصت‌های بزرگی در پزشکی بازساختی ایجاد کرده است، اما هنوز چالش‌های فنی و بیولوژیک بسیاری باقی است. ایجاد بافت‌های عملکردی و مشابه بافت‌های طبیعی، کنترل رشد سلولی و هماهنگی با سیستم ایمنی بدن از مسائل حیاتی است.

پژوهش در این حوزه می‌تواند بر طراحی داربست‌های زیستی، کنترل محیط کشت و بهینه‌سازی شرایط رشد سلول‌ها تمرکز کند.

این مطالعات برای توسعه درمان‌های بالینی و بازسازی اندام‌ها ضروری است و بستری ایده‌آل برای رساله‌های دکتری و پایان‌نامه‌های ارشد فراهم می‌کند.

۵. زیست‌شناسی محاسباتی و سیستم‌های بیولوژیک

بیان مسأله:
افزایش داده‌های زیستی و پیچیدگی سیستم‌های بیولوژیک، نیازمند استفاده از زیست‌شناسی محاسباتی و مدل‌سازی ریاضی است. تحلیل داده‌های ژنومی، پروتئومی و متابولیک، برای فهم بهتر عملکرد سلول‌ها و بافت‌ها حیاتی است.

چالش اصلی، توسعه مدل‌های دقیق و قابل اعتماد برای پیش‌بینی رفتار سیستم‌های زیستی و طراحی آزمایش‌های هدفمند است.

دانشجویان تحصیلات تکمیلی می‌توانند با ترکیب الگوریتم‌های یادگیری ماشین، مدل‌سازی ریاضی و تحلیل داده‌های بزرگ، بینش‌های جدیدی درباره مکانیزم‌های زیستی ارائه دهند.

پروپوزال خلاصه‌شده شامل:

• سؤال پژوهش (RQ)

• فرضیات پژوهش (Hypotheses)

• مدل مفهومی (Conceptual Model)

• ماتریس مرور پیشینه (Literature Review Matrix)

📊 پروپوزال‌های خلاصه زیست‌شناسی

۱. زیست‌فناوری و ویرایش ژنوم (CRISPR و ژن درمانی)

RQ: چگونه می‌توان دقت و ایمنی ویرایش ژنوم با استفاده از فناوری CRISPR را در درمان بیماری‌های ژنتیکی افزایش داد؟
فرضیات:

• بهینه‌سازی برش‌های CRISPR موجب کاهش اثرات جانبی غیرهدفمند می‌شود.

• مدل‌سازی سلولی و حیوانی می‌تواند عملکرد ویرایش ژن را پیش‌بینی کند.
  مدل مفهومی:
  فناوری CRISPR → اصلاح ژن → بررسی ایمنی و دقت → کاربرد بالینی
  ماتریس مرور پیشینه:
  | نویسنده | سال | یافته اصلی | شکاف پژوهش |
  |---------|-----|------------|-------------|
  | Doudna & Charpentier | 2014 | معرفی CRISPR | نیاز به کاهش اثرات جانبی |
  | Komor | 2017 | ویرایش ژن دقیق | محدودیت در مدل‌های انسانی |
  | Student | 2025 | بهینه‌سازی الگوریتم | افزایش دقت و ایمنی |

۲. زیست‌محیطی و تغییرات اکوسیستم‌ها

RQ: چگونه تغییرات اقلیمی و فعالیت‌های انسانی موجب تغییر جمعیت گونه‌ها و ساختار اکوسیستم‌ها می‌شوند؟
فرضیات:

• فعالیت‌های انسانی باعث کاهش تنوع زیستی می‌شوند.

• مدل‌سازی اکوسیستم با داده‌های میدانی و سنجش از دور می‌تواند تغییرات را پیش‌بینی کند.
  مدل مفهومی:
  تغییرات اقلیمی + فعالیت انسانی → تغییر ساختار اکوسیستم → کاهش تنوع زیستی → پیامدهای محیطی
  ماتریس مرور پیشینه:
  | نویسنده | سال | یافته اصلی | شکاف پژوهش |
  |---------|-----|------------|-------------|
  | IPBES | 2019 | کاهش تنوع زیستی جهانی | نیاز به مطالعات منطقه‌ای |
  | Tilman | 2020 | اثرات فعالیت‌های انسانی | داده‌های محدود در برخی مناطق |
  | Student | 2025 | مدل‌سازی اکوسیستم | پیش‌بینی دقیق‌تر تغییرات |

۳. زیست‌شناسی مولکولی و پروتئومیکس

RQ: چگونه می‌توان شبکه‌های پروتئینی و مسیرهای بیولوژیک پیچیده را با دقت بالاتر تحلیل و شناسایی کرد؟
فرضیات:

• الگوریتم‌های پیشرفته قادر به تحلیل داده‌های پروتئومی بزرگ هستند.

• شناسایی اهداف دارویی با مدل‌سازی شبکه‌های پروتئینی امکان‌پذیر است.
  مدل مفهومی:
  داده‌های پروتئومی → تحلیل شبکه پروتئین‌ها → شناسایی مسیرهای بیولوژیک → اهداف دارویی
  ماتریس مرور پیشینه:
  | نویسنده | سال | یافته اصلی | شکاف پژوهش |
  |---------|-----|------------|-------------|
  | Aebersold | 2016 | پیشرفت پروتئومیکس | محدودیت تحلیل شبکه‌های بزرگ |
  | Cox & Mann | 2011 | الگوریتم‌های شناسایی پروتئین | داده‌های پیچیده |
  | Student | 2025 | مدل شبکه پروتئین | پیش‌بینی عملکرد بهتر |

۴. زیست‌شناسی سلولی و مهندسی بافت

RQ: چگونه می‌توان بافت‌های عملکردی و مشابه بافت طبیعی را با استفاده از سلول‌های بنیادی و داربست‌های زیستی تولید کرد؟
فرضیات:

• طراحی داربست‌های زیستی مناسب، رشد سلول‌ها را بهبود می‌بخشد.

• کنترل محیط کشت و سیگنال‌های سلولی موجب توسعه بافت‌های عملکردی می‌شود.
  مدل مفهومی:
  سلول‌های بنیادی + داربست زیستی → رشد کنترل‌شده → بافت عملکردی → کاربرد پزشکی
  ماتریس مرور پیشینه:
  | نویسنده | سال | یافته اصلی | شکاف پژوهش |
  |---------|-----|------------|-------------|
  | Langer & Vacanti | 1993 | معرفی مهندسی بافت | چالش در بافت‌های پیچیده |
  | Murphy & Atala | 2014 | داربست‌های زیستی | محدودیت در عملکرد بافت |
  | Student | 2025 | بهینه‌سازی رشد سلولی | تولید بافت نزدیک به طبیعی |

۵. زیست‌شناسی محاسباتی و سیستم‌های بیولوژیک

RQ: چگونه می‌توان با مدل‌سازی ریاضی و زیست‌شناسی محاسباتی، رفتار سیستم‌های بیولوژیک پیچیده را پیش‌بینی کرد؟
فرضیات:

• الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند داده‌های زیستی بزرگ را تحلیل کنند.

• ترکیب مدل‌سازی ریاضی با داده‌های تجربی، دقت پیش‌بینی سیستم‌های زیستی را افزایش می‌دهد.
  مدل مفهومی:
  داده‌های زیستی → مدل‌سازی ریاضی + الگوریتم‌های محاسباتی → پیش‌بینی رفتار سیستم → کاربرد پژوهشی
  ماتریس مرور پیشینه:
  | نویسنده | سال | یافته اصلی | شکاف پژوهش |
  |---------|-----|------------|-------------|
  | Kitano | 2002 | معرفی زیست‌شناسی سیستم‌ها | محدودیت در مدل‌های پیچیده |
  | Barabási | 2011 | شبکه‌های بیولوژیک | تحلیل داده‌های بزرگ |
  | Student | 2025 | الگوریتم‌های پیشرفته | پیش‌بینی دقیق سیستم‌ها |