کانال تلگرام پشتیبانی تلگرام شماره تماس پشتیبانی: 0930 395 3766
ورود ثبت نام

آموزش تحلیل داده‌های بیوانفورماتیک: تسلط بر پایتون، لینوکس و R - آخرین آپدیت

دانلود Learn Bioinformatics Data Analysis: Master Python, Linux & R

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: تسلط بر تحلیل داده‌های بیوانفورماتیک: استفاده از پایتون، لینوکس و R برای داده‌های RNA-Seq و ژنومیک از طریق تمرینات عملی. یادگیری عملی و کاربردی: شما مهارت‌های لازم برای پردازش و تحلیل داده‌های بیولوژیکی در سناریوهای واقعی را با استفاده از پایتون، لینوکس و R کسب خواهید کرد. تسلط بر برنامه‌نویسی مقدماتی پایتون: مفاهیم بنیادی پایتون شامل متغیرها، حلقه‌ها و شرط‌ها را بیاموزید و آن‌ها را در حوزه بیوانفورماتیک به کار ببرید. بهره‌گیری از Biopython برای عملیات توالی: تجربه عملی در استفاده از کتابخانه Biopython برای مدیریت و تحلیل توالی‌های بیولوژیکی (DNA، RNA و پروتئین) کسب کنید. کار با فایل‌های FASTQ: نحوه پردازش، فیلتر کردن و تحلیل فایل‌های FASTQ که در داده‌های توالی‌یابی رایج هستند را با تمرکز بر کنترل کیفیت بیاموزید. دسترسی و استعلام از پایگاه‌های داده بیولوژیکی: از Biopython برای تعامل با پایگاه‌های داده عمومی (مانند NCBI و GenBank) جهت بازیابی و تحلیل داده‌های ژنومیک استفاده کنید. انجام هم‌ترازی توالی (Sequence Alignment) در پایتون: مبانی هم‌ترازی توالی را درک کرده و الگوریتم‌های هم‌ترازی جفتی و چندگانه را با Biopython پیاده‌سازی کنید. پیاده‌سازی BLAST با پایتون: نحوه استفاده برنامه‌نویسی شده از ابزار BLAST از طریق Biopython برای مقایسه توالی‌ها و جستجو در پایگاه‌های داده را بیاموزید. تجسم داده‌های بیولوژیکی: از کتابخانه‌های پایتون (مانند Matplotlib و Seaborn) برای بصری‌سازی داده‌های ژنومیک، ساختارهای پروتئینی و هم‌ترازی توالی‌ها استفاده کنید. مدیریت فایل‌های بیولوژیکی حجیم: یاد بگیرید چگونه فایل‌های بزرگ داده‌های بیولوژیکی را با پایتون ایندکس، مرتب و فیلتر کنید تا تحلیل‌ها بهینه شوند. مدیریت و پردازش داده‌های بیولوژیکی در لینوکس: در استفاده از لینوکس برای بیوانفورماتیک، شامل مدیریت فایل‌ها، پردازش متن و محیط خط فرمان (Command-line) مهارت یابید. تسلط بر اسکریپت‌نویسی Bash برای گردش‌کارهای بیوانفورماتیک: نحوه نوشتن اسکریپت‌های Bash برای اتوماسیون وظایف رایج مانند پیش‌پردازش داده‌ها و هم‌ترازی را بیاموزید. پیاده‌سازی خط لوله‌های (Pipelines) بیوانفورماتیک: نحوه طراحی و اجرای پایپ‌لاین‌های بیوانفورماتیک در لینوکس، شامل مراحل بازیابی، پردازش و تحلیل داده‌ها را درک کنید. پیش‌پردازش داده‌های RNA-Seq: نحوه پیش‌پردازش داده‌های خام RNA-Seq، شامل کنترل کیفیت، تریم کردن (Trimming) و حذف توالی‌های آداپتور را بیاموزید. هم‌ترازی و تعیین مقدار RNA-Seq: داده‌های RNA-Seq را با ژنوم مرجع هم‌تراز کرده و با ابزارهایی مانند STAR و HISAT2 مقدار بیان را تعیین کنید. تحلیل بیان افتراقی ژن‌ها: از زبان R برای انجام تحلیل بیان افتراقی در داده‌های RNA-Seq، شناسایی ژن‌های با بیان معنادار و تفسیر نتایج استفاده کنید. انجام تحلیل غنی‌سازی مجموعه ژنی (GSEA): یاد بگیرید چگونه با استفاده از R، تحلیل GSEA را برای بررسی دسته‌های عملکردی و مسیرهای بیولوژیکی مرتبط با بیان ژن انجام دهید. پیش نیازها: مناسب برای مبتدیان: این دوره برای آموزش پایتون، لینوکس و R از سطح صفر طراحی شده است. برای شروع به دانش قبلی برنامه‌نویسی نیاز ندارید. دوره شامل دروس بنیادی برنامه‌نویسی پایتون است، بنابراین حتی اگر در کدنویسی تازه‌وارد هستید، می‌توانید مطالب را دنبال کنید. درک مفاهیم پایه مانند درصد، میانگین و انحراف معیار برای برخی بخش‌های تحلیل داده‌ها (مانند بیان افتراقی ژن‌ها) مفید خواهد بود. به دانش پیشرفته ریاضی یا آماری نیاز نیست؛ تمرکز دوره بر کاربردهای عملی این مفاهیم است. آشنایی با کار با کامپیوتر، پیمایش دایرکتوری‌ها و مدیریت فایل‌ها. درک اولیه از سیستم‌های عامل (ویندوز، مک یا لینوکس). به تجربه قبلی در بیوانفورماتیک نیاز نیست. دوره به گونه‌ای طراحی شده که شما را با ابزارها و گردش‌کارهای ضروری آشنا کند. حتی اگر در برنامه‌نویسی یا بیوانفورماتیک تازه‌وارد هستید، دروس گام‌به‌گام شما را با مفاهیم پایه آشنا کرده و اعتماد به نفس شما را در مهارت‌هایتان افزایش می‌دهد. پشتیبانی و راهنمایی: شما به توضیحات شفاف، منابع و نکات عیب‌یابی در طول دوره دسترسی خواهید داشت که برای حمایت از مبتدیان طراحی شده‌اند.

در دنیای امروز که ژنومیک، بیوانفورماتیک و بیولوژی محاسباتی به سرعت در حال تکامل هستند، توانایی تحلیل و تفسیر حجم عظیمی از داده‌های بیولوژیکی به یک مهارت حیاتی تبدیل شده است. از توالی‌یابی ژنوم‌ها تا مطالعه بیان ژن، ابزارها و تکنیک‌های بیوانفورماتیک برای پاسخ به سوالات پیچیده بیولوژیکی و پیشبرد تحقیقات ضروری هستند. اگر علاقه‌مندید بیاموزید چگونه از روش‌های محاسباتی برای تحلیل‌های بیولوژیکی استفاده کنید، این دوره برای شما طراحی شده است.

«آموزش تحلیل داده‌های بیوانفورماتیک: تسلط بر پایتون، لینوکس و R» یک دوره جامع و عملی است که مهارت‌ها و تکنیک‌های بنیادی مورد نیاز برای پردازش، تحلیل و تجسم داده‌های ژنومیک را به شما می‌آموزد. چه یک بیوانفورماتیکست آینده باشید، چه دانشجوی علوم زیستی یا پژوهشگری که به دنبال ارتقای توانایی‌های تحلیل داده‌های خود است، این دوره ابزارها و دانش لازم برای موفقیت در دنیای بیوانفورماتیک را در اختیار شما قرار می‌دهد.

این دوره با رویکردی چندجانبه، سه رکن کلیدی را آموزش می‌دهد: برنامه‌نویسی پایتون، سیستم‌عامل لینوکس و زبان R برای بیوانفورماتیک. این‌ها ابزارهای اصلی هستند که گردش‌کارهای امروزی بیوانفورماتیک را هدایت می‌کنند و با تسلط بر آن‌ها، توانایی مدیریت هر چیزی از تحلیل‌های ساده توالی تا تحلیل‌های پیچیده داده‌های RNA-Seq را خواهید داشت.

آنچه خواهید آموخت:

در طول این دوره، شما موارد زیر را فرا خواهید گرفت:

  1. تسلط بر پایتون برای بیوانفورماتیک:

    • یادگیری پایتون از پایه، شروع از مفاهیم اولیه مانند متغیرها، حلقه‌ها و شرط‌ها و حرکت به سمت کاربردهای پیشرفته بیوانفورماتیک.

    • استفاده از کتابخانه Biopython برای کار با داده‌های بیولوژیکی شامل توالی‌های DNA، RNA و پروتئین.

    • درک نحوه خواندن و مدیریت فایل‌های FASTQ، انجام هم‌ترازی توالی و استفاده برنامه‌نویسی شده از ابزار BLAST.

    • بررسی فرمت‌های مختلف داده در بیوانفورماتیک از جمله FASTA، GFF و VCF و یادگیری نحوه پردازش بهینه آن‌ها.

    • یادگیری تجسم داده‌های بیولوژیکی با پایتون و استفاده از کتابخانه‌هایی مانند Matplotlib و Seaborn برای ایجاد نمودارهای بصری از توالی‌های ژنومیک و هم‌ترازی‌ها.

  2. مهارت در لینوکس برای بیوانفورماتیک:

    • تسلط بر مبانی خط فرمان لینوکس (Command Line) که مهارتی ضروری برای هر فعال در حوزه بیوانفورماتیک است.

    • یادگیری پیمایش در سیستم فایل لینوکس، مدیریت فایل‌ها و دایرکتوری‌ها و اتوماسیون وظایف با استفاده از اسکریپت‌نویسی Bash.

    • درک نحوه نصب و مدیریت ابزارها و بسته‌های نرم‌افزاری بیوانفورماتیک در محیط لینوکس (ساختار رایج در آزمایشگاه‌های بیولوژی محاسباتی).

    • یادگیری نحوه بازیابی داده‌ها از پایگاه‌های داده بیولوژیکی با استفاده از ابزارهای خط فرمان مانند wget و curl و پردازش بهینه آن‌ها.

  3. کسب تخصص در تحلیل داده‌های RNA-Seq با لینوکس:

    • بررسی عمیق RNA-Seq، یکی از قدرتمندترین تکنیک‌های امروزی در ژنومیک، و یادگیری کل خط لوله از پیش‌پردازش داده‌ها تا هم‌ترازی و تعیین مقدار.

    • یادگیری پیش‌پردازش داده‌های RNA-Seq شامل کنترل کیفیت، تریم کردن و حذف آداپتورها با ابزارهایی مانند FastQC و Trimmomatic.

    • درک نحوه هم‌ترازی خوانش‌های RNA-Seq با ژنوم مرجع با ابزارهایی مانند STAR یا HISAT2 و تعیین مقدار بیان ژن با featureCounts یا HTSeq.

    • یادگیری نحوه تفسیر نتایج تحلیل RNA-Seq، شناسایی ژن‌های با بیان افتراقی و بصری‌سازی نتایج با ابزارهایی مانند DESeq2 و edgeR.

  4. بهره‌گیری از زبان R برای بیوانفورماتیک:

    • یادگیری نحوه راه‌اندازی R و RStudio برای تحلیل داده‌های بیوانفورماتیک و بررسی ساختارهای داده در R مانند وکتورها، ماتریس‌ها و دیتا-فریم‌ها.

    • یادگیری کار با مجموعه‌داده‌های بیوانفورماتیک در R، شامل وارد کردن، پاک‌سازی و مدیریت داده‌های بیولوژیکی.

    • تسلط بر استفاده از R برای تحلیل‌های آماری در بیوانفورماتیک، از جمله انجام تحلیل بیان افتراقی و تحلیل غنی‌سازی مجموعه ژنی (GSEA).

    • تجسم داده‌های ژنومیک با استفاده از ggplot2 (بسته قدرتمند بصری‌سازی در R) برای ایجاد نمودارهای Volcano، Heatmap و PCA جهت تفسیر داده‌های بیان ژن.

ساختار دوره:

این دوره به چهار بخش اصلی تقسیم شده است که هر بخش یک حوزه خاص از بیوانفورماتیک و بیولوژی محاسباتی را پوشش می‌دهد:

بخش ۱: پایتون برای بیوانفورماتیک

این بخش مبانی پایتون را پوشش داده و Biopython را معرفی می‌کند. در پایان این بخش، شما قادر خواهید بود توالی‌های بیولوژیکی را مدیریت کنید، با فرمت‌های مختلف داده کار کنید و عملیاتی مانند هم‌ترازی توالی و جستجوهای BLAST را با پایتون انجام دهید.

مباحث کلیدی:

  • مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی پایتون

  • عملیات پایه توالی با Biopython

  • کار با فایل‌های FASTQ و فیلتر کردن داده‌ها

  • الگوریتم‌ها و ابزارهای هم‌ترازی توالی

  • انجام جستجوهای BLAST با Biopython

  • بصری‌سازی داده‌های ژنومیک با پایتون

بخش ۲: لینوکس برای بیوانفورماتیک

لینوکس ستون فقرات اکثر گردش‌کارهای بیوانفورماتیک است. در این بخش، پیمایش سیستم فایل لینوکس، استفاده از ابزارهای خط فرمان برای مدیریت داده‌ها و اتوماسیون وظایف با اسکریپت‌های Bash را می‌آموزید.

مباحث کلیدی:

  • مقدمه‌ای بر لینوکس و دستورات پایه

  • پیمایش در سیستم فایل لینوکس

  • مدیریت فایل‌های متنی و استخراج داده‌ها

  • نصب و مدیریت ابزارهای بیوانفورماتیک در لینوکس

  • اسکریپت‌نویسی با Bash برای اتوماسیون وظایف بیوانفورماتیک

  • بازیابی داده‌های بیولوژیکی از پایگاه‌های داده آنلاین

بخش ۳: تحلیل داده‌های RNA-Seq با لینوکس

این بخش بر RNA-Seq تمرکز دارد. شما یاد می‌گیرید چگونه داده‌های RNA-Seq را پیش‌پردازش کرده، آن‌ها را با ژنوم مرجع هم‌تراز کنید و بیان ژن را با ابزارهای مختلف تعیین نمایید.

مباحث کلیدی:

  • مقدمه‌ای بر RNA-Seq و کاربردهای آن

  • کنترل کیفیت داده‌های RNA-Seq با استفاده از FastQC

  • پیش‌پردازش داده‌های RNA-Seq با Fastp

  • هم‌ترازی داده‌های RNA-Seq با استفاده از Bwa

  • تعیین مقدار بیان ژن با featureCounts

  • بصری‌سازی نتایج بیان افتراقی

بخش ۴: زبان R برای بیوانفورماتیک

در این بخش، تخصص استفاده از R برای تحلیل داده‌های بیوانفورماتیک را کسب می‌کنید. یاد می‌گیرید چگونه مجموعه‌داده‌های بزرگ بیولوژیکی را تجسم و تحلیل کنید و تحلیل‌های آماری برای استخراج بینش‌های معنادار انجام دهید.

مباحث کلیدی:

  • راه‌اندازی R و RStudio

  • مدیریت و تحلیل داده‌ها در R

  • تحلیل بیان افتراقی ژن‌ها با DESeq2 و edgeR

  • تجسم داده‌های ژنومیک با ggplot2

  • انجام تحلیل غنی‌سازی مجموعه ژنی (GSEA) در R

این دوره برای چه کسانی است؟

این دوره برای هر کسی که به بیوانفورماتیک و علم داده علاقه دارد ایده‌آل است، از جمله:

  • علاقه‌مندان به بیوانفورماتیک که قصد ورود به حوزه ژنومیک و بیولوژی محاسباتی را دارند.

  • دانشجویان زیست‌شناسی و علوم زیستی که می‌خواهند مهارت‌های محاسباتی برای تحلیل داده‌ها کسب کنند.

  • پژوهشگران و دانشمندانی که در زمینه‌های ژنومیک، ترانسکریپتومیکس یا پروتئومیکس فعال هستند و نیاز به پردازش داده‌های حجیم دارند.

  • تحلیلگران داده و آماریست‌هایی که می‌خواهند مهارت‌های خود را به حوزه بیوانفورماتیک گسترش دهند.

برای شروع این دوره به تجربه قبلی در برنامه‌نویسی یا بیوانفورماتیک نیاز ندارید، زیرا برای مبتدیان طراحی شده است. با این حال، درک پایه از زیست‌شناسی و ژنتیک به شما کمک می‌کند تا داده‌هایی که با آن‌ها کار می‌کنید را بهتر درک کنید.

چرا این دوره را بگذرانید؟

  • یادگیری جامع: این دوره ابزارها و تکنیک‌های ضروری تحلیل داده‌های بیوانفورماتیک را پوشش می‌دهد. در پایان، بر سه ابزار کلیدی پایتون، لینوکس و R مسلط خواهید شد.

  • پروژه‌های عملی: در طول دوره روی پروژه‌ها و مجموعه‌داده‌های واقعی بیوانفورماتیک کار خواهید کرد تا تجربه عملی کسب کنید.

  • پیشرفت شغلی: بیوانفورماتیک حوزه‌ای در حال رشد با کاربرد در پزشکی، بیوتکنولوژی و علوم محیطی است. تسلط بر این مهارت‌ها شما را برای فرصت‌های پژوهشی و صنعتی آماده می‌کند.

  • مناسب برای مبتدیان: حتی بدون تجربه قبلی، این دوره شما را گام‌به‌گام از مفاهیم پایه به سطح پیشرفته می‌برد.

همین حالا ثبت‌نام کنید و اولین قدم خود را برای تسلط بر تحلیل داده‌های بیوانفورماتیک بردارید!

سرفصل ها و درس ها

پایتون برای بیوانفورماتیک Python for Bioinformatics

  • مقدمه‌ای بر پایتون و بیوپایتون Introduction To Python And Biopython

  • راه‌اندازی محیط پایتون Setting Up Python Environment

  • عملیات پایه توالی در بیوپایتون Basic Sequence Operations In Biopython

  • کار با فایل‌های Fastq Working With Fastq Files

  • دسترسی به پایگاه‌های داده با بیوپایتون Accessing Databases Using Biopython

  • هم‌ترازی توالی با بیوپایتون Sequence Alignment Using Biopython

  • استفاده از بلاست در بیوپایتون Blast In Biopython

  • تحلیل ژنومیک با بیوپایتون Genomics Analysis Using Biopython

  • بلاست ساختار پروتئین کووید-۱۹ Covid-19 Protein Structure Blast

  • بصری‌سازی پروتئین کووید Visualization Of Covid Protein

  • اشیاء Motif در بیوپایتون Motif Objects In Biopython

  • تکنیک‌های تجسم در بیوپایتون Visualizing Techniques In Biopython

  • ایندکس‌گذاری فایل‌های حجیم با بیوپایتون Indexing A Large File using Biopython

  • مرتب‌سازی فایل‌های توالی Sorting Sequences Files

  • فیلتر کردن کیفی فایل‌های Fastq Quality Filtering Of Fastq Files

  • پروژه ۱: پایتون برای بیوانفورماتیک Project 1 : Python for Bioinformatics

لینوکس برای بیوانفورماتیک Linux for Bioinformatics

  • مقدمه‌ای بر لینوکس Introduction To Linux

  • راه‌اندازی محیط لینوکس در ویندوز Environment Setup On Windows

  • پیمایش در سیستم فایل لینوکس Navigating The Linux File System

  • دستورات پایه لینوکس برای بیوانفورماتیک Basic Linux Commands For Bioinformatics

  • کار با فایل‌های متنی و داده‌ها Working With Text Files And Data

  • فشرده‌سازی و آرشیو فایل‌ها در بیوانفورماتیک File Compression And Archiving In Bioinformatics

  • نصب ابزارهای بیوانفورماتیک Installing Bioinformatics Tools

  • بازیابی داده‌ها از پایگاه‌های داده با لینوکس Data Retrieval From Databases Using Linux

  • اسکریپت‌نویسی Bash برای بیوانفورماتیک Bash Scripting For Bioinformatics

  • مدیریت پایپ‌لاین‌های بیوانفورماتیک Managing Bioinformatics Pipelines

  • پروژه ۲: لینوکس برای بیوانفورماتیک Project 2: Linux for Bioinformatics

تحلیل داده‌های RNA-Seq با لینوکس RNA-Seq Data Analysis Using Linux

  • مقدمه‌ای بر RNA-Seq Introduction To RNA-Seq

  • بازیابی داده‌های RNA-Seq Retrieving RNA-Seq Data

  • پیش‌پردازش داده‌ها Preprocessing Of Data

  • ایندکس‌گذاری و هم‌ترازی با ژنوم مرجع Indexing And Alignment To Reference Genome

  • تعیین مقدار فایل‌های BAM Quantifications Of BAM Files

  • پروژه ۳: تحلیل داده‌های RNA-Seq با لینوکس RNA-Seq Data Analysis Using Linux - Project 3

زبان R برای بیوانفورماتیک R for Bioinformatics

  • مقدمه‌ای بر زبان R Introductioin To R

  • راه‌اندازی R و RStudio برای بیوانفورماتیک Setting Up R And R Studio For Bioinformatics

  • ساختارهای داده در R Data Structures In R

  • وارد کردن و خروجی گرفتن داده‌ها در R Data Import And Export In R

  • نصب بسته‌ها در R Package Installation In R

  • تکنیک‌های بصری‌سازی در R Visualization Techniques In R

  • تحلیل بیان افتراقی Differential Expression Analysis

  • تحلیل غنی‌سازی مجموعه ژنی (GSEA) در R Gene Set Enrichment Analysis In R

  • پروژه ۴: زبان R برای بیوانفورماتیک Project 4: R for Bioinformatics

آموزش رهبران خوب سیگنال می فرستند: چگونه این کار را به زبان انگلیسی انجام دهیم

آموزش رهبران خوب سیگنال می فرستند: چگونه این کار را به زبان انگلیسی انجام دهیم

Good Leaders Send Signals: How to Do It in English

آموزش رسانه های اجتماعی برای افراد حرفه ای

آموزش رسانه های اجتماعی برای افراد حرفه ای

Social Media for Working Professionals

آموزش داده کاوی برای تجزیه و تحلیل کسب و کار و تجزیه و تحلیل داده در پایتون

آموزش داده کاوی برای تجزیه و تحلیل کسب و کار و تجزیه و تحلیل داده در پایتون

Data Mining for Business Analytics & Data Analysis in Python

نمایش نظرات

آموزش تحلیل داده‌های بیوانفورماتیک: تسلط بر پایتون، لینوکس و R
جزییات دوره
7.5 hours
38
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
565
4.1 از 5
دارد
دارد
دارد

https://donyad.com/d/2baaec

جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Rafiq Ur Rehman Rafiq Ur Rehman

بیوانفورماتیسین | تحلیلگر داده | زیست‌شناس محاسباتی