آموزش بیوانفورماتیک؛ تجزیه و تحلیل داده های انبوه RNA-Seq را از ابتدا بیاموزید

Bioinformatic; Learn Bulk RNA-Seq Data Analysis From Scratch

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: دوره بیوانفورماتیک برای دانشجویان، دانشگاهیان و متخصصان صنعت برای یادگیری تجزیه و تحلیل داده های RNA-Seq (NGS) از صفر شما قادر خواهید بود زیست شناسی مولکولی پایه را درک کنید. Central Dogma شما قادر خواهید بود آزمایش RNA-Seq را درک کنید شما قادر خواهید بود فایل های FASTQ را در محیط لینوکس تجزیه و تحلیل کنید شما قادر خواهید بود فرمت های مختلف فایل مانند SAM، BAM، FASTQ، GTF و غیره را درک کنید. R-Studio شما قادر خواهید بود با استفاده از بسته DESeq2 تجزیه و تحلیل دیفرانسیل ژن ها را انجام دهید. شما قادر خواهید بود انواع مختلفی از تجسم برای ارائه داده های خود مانند PCA، MA، HeatMap و Volcano Plots ایجاد کنید. اگرچه ما سعی می کنیم این دوره را برای مبتدیان طراحی کنیم، اما اگر درک اولیه زیست شناسی مولکولی داشته باشید عالی خواهد بود.

به سومین دوره ما خوش آمدید "تجزیه و تحلیل داده های انبوه RNA-Seq از ابتدا"، یک دوره آنلاین جامع که برای تجهیز شما به مهارت ها و دانش لازم برای استفاده از قدرت تجزیه و تحلیل داده های RNA-Seq (NGS) طراحی شده است. در این دوره، ما به دنیای فریبنده ژنومیک و بیوانفورماتیک می پردازیم و به شما این امکان را می دهیم که پیچیدگی های بیان ژن را کشف کنید و اسرار پنهان درون رونوشت را کشف کنید.

با ظهور فن‌آوری‌های توالی‌یابی با توان عملیاتی بالا، RNA-Seq (NGS) حوزه زیست‌شناسی مولکولی را متحول کرده است و به ما این امکان را می‌دهد تا رقص پیچیده بیان ژن‌ها را به روش‌هایی که قبلاً ممکن نبوده رمزگشایی کنیم. این دوره به‌عنوان دروازه‌ای برای درک و تفسیر انبوه اطلاعات موجود در داده‌های RNA-Seq، تبدیل آن به بینش‌های ارزشمند و اکتشافات معنادار عمل می‌کند.

بیوانفورماتیک، رشته چند رشته ای در تقاطع زیست شناسی و علوم کامپیوتر، نقشی محوری در رمزگشایی سیستم های پیچیده زیستی ایفا می کند. در این دوره، ما بر اهمیت روش ها و ابزارهای بیوانفورماتیک، که پایه و اساس تحقیقات ژنومیک مدرن را تشکیل می دهند، تأکید می کنیم. با تسلط بر این تکنیک ها، یک مزیت رقابتی در زمینه به سرعت در حال تحول علوم زیستی به دست خواهید آورد.

نکات برجسته دوره:

  • آموزش جامع: از فایل های خام FASTQ تا تجزیه و تحلیل عمیق، این دوره راهنمای گام به گام تجزیه و تحلیل داده های RNA-Seq را ارائه می دهد که کل گردش کار را با وضوح و دقت پوشش می دهد. این به RNA-Seq محدود نمی شود، بلکه به همه نوع داده های NGS محدود می شود.

  • لینوکس و R-Studio: با دو ابزار ضروری در بیوانفورماتیک تجربه عملی داشته باشید. یاد بگیرید که در محیط خط فرمان لینوکس پیمایش کنید و از R-Studio برای پردازش داده، تجسم و تجزیه و تحلیل آماری استفاده کنید.

  • تئوری و عمل: ما تعادل کاملی بین مفاهیم نظری و کاربرد عملی ایجاد می‌کنیم. اصول اساسی تجزیه و تحلیل RNA-Seq را درک کنید و در عین حال مهارت های خود را از طریق تمرینات عملی و مثال های واقعی تقویت کنید.

  • تکنیک های پیشرفته: با کاوش در آخرین پیشرفت ها در تکنیک های تجزیه و تحلیل RNA-Seq، مانند تجزیه و تحلیل بیان ژن دیفرانسیل، تجزیه و تحلیل غنی سازی عملکردی، و تجزیه و تحلیل مسیر، در خط مقدم تحقیقات ژنومیک بمانید.

  • راهنمایی متخصص: از تخصص مربیان با تجربه که درک عمیقی از بیوانفورماتیک و زیست شناسی مولکولی دارند، بهره مند شوید. راهنمایی و بینش آنها یک تجربه یادگیری پربار را تضمین می کند.

  • یادگیری تعاملی: درگیر تکالیف تعاملی و بحث‌ها برای تقویت درک خود و تعامل با جامعه‌ای پر جنب و جوش از دانش‌آموزان، ترویج تبادل دانش.

این سفر دگرگون کننده را به دنیای تجزیه و تحلیل RNA-Seq و بیوانفورماتیک آغاز کنید. قدرت ژنومیک را برای کشف بینش های پنهان بیولوژیکی آزاد کنید و سهم قابل توجهی در تحقیقات علمی داشته باشید. امروز در «بیوانفورماتیک: تجزیه و تحلیل داده های انبوه RNA-Seq از ابتدا» ثبت نام کنید و خود را به مهارت های ضروری مورد نیاز برای برتری در زمینه پویا بیوانفورماتیک مجهز کنید. ما به شما اطمینان می دهیم که تمام ابزارهایی که در این دوره استفاده می شود به صورت رایگان در دسترس خواهد بود و ارتباط نزدیکی با مطالب دوره دارد. برای اکثر آنها نیازی به ثبت نام ندارید.


سرفصل ها و درس ها

معرفی دوره و سلب مسئولیت Course Introduction & Disclaimer

  • معرفی دوره، سلب مسئولیت و پیام مهم به فراگیران ما Course Introduction, Disclaimer & Important Message to Our Learners

ماژول 1: مبانی زیست شناسی مولکولی (اختیاری) Module-1: Basics of Molecular Biology (Optional)

  • DNA چیست؟ What is DNA?

  • DNA در کجای سلول های ما قرار دارد؟ Where is DNA Located in Our Cells?

  • نقش DNA چیست؟ What is Role of DNA?

  • تفاوت بین ژن های یوکاریوتی و پروکاریوتی Difference Between Eukaryotic and Prokaryotic Genes

  • Inside of Gene (مناطق کد کننده DNA) چیست؟ What is Inside of Gene (Coding Regions of DNA)?

  • تغییرات پس از رونویسی Post Transcriptional Modifications

معرفی RNA-Seq Introduction of RNA-Seq

  • چرا نیاز به تجزیه و تحلیل RNA-Seq وجود دارد؟ Why There is Need of RNA-Seq Analysis

  • جریان کار اساسی تجزیه و تحلیل RNA-Seq Basic Workflow of RNA-Seq Analysis

  • گردش کار توالی نسل بعدی Next Generation Sequencing Workflow

  • فایل پایه در طول تجزیه و تحلیل RNA-Seq به دست آمد Basic File Obtained During RNA-Seq Analysis

نمایش عملی RNA-Seq Reads To Feature Count Matrix در لینوکس Practical Demonstration of RNA-Seq Reads To Feature Count Matrix In Linux

  • گردش کار پایه تجزیه و تحلیل داده های RNA-Seq Basic Workflow of RNA-Seq Data Analysis

  • نصب لینوکس در ویندوز شما (WSL) Installation of Linux in Your Windows (WSL)

  • نصب برنامه های ضروری در محیط لینوکس (قسمت 1) Installation of Necessary Programs In Linux Environment (Part-1)

  • نصب برنامه های ضروری در محیط لینوکس (قسمت دوم) Installation of Necessary Programs In Linux Environment (Part-2)

  • نصب SAM Tools در لینوکس (قسمت 3) Installation of SAM Tools in Linux (Part-3)

  • دانلود Timmomatic Tool Downloading of Timmomatic Tool

  • بررسی کیفیت خواندن با FASTQC (قسمت 1) Quality Check of the Reads with FASTQC (Part-1)

  • بررسی کیفیت خواندن ها با FASTQC (قسمت 2) Quality Check of the Reads with FASTQC (Part-2)

  • تکلیف 1: تجزیه و تحلیل FASTQC فایل test_udemi.fastq Assignment 1: FASTQC Analysis of test_udemy.fastq File

  • استفاده از ابزار Timmomatic برای حذف خواندن های بی کیفیت Use of Timmomatic Tool to Remove Poor Quality Reads

  • تکلیف-2: برش خواندن مطالب با کیفیت ضعیف Assignment-2: Trimming of Poor Quality Reads

  • استفاده از HISAT2 برای تراز خواندن با ژنوم مرجع Use of HISAT2 for Alignment of Reads with Reference Genome

  • تکلیف-3: انجام تراز خواندن با ژنوم مرجع Assignment-3: Performing Alignment of Reads with Reference Genome

  • دانلود فایل GTF برای ساخت ماتریس تعداد ویژگی ها Downloading of GTF File to Build the Feature Count Matrix

  • ساخت ماتریس تعداد ویژگی با ابزار Subread Building of Feature Count Matrix With Subread Tool

  • تکلیف-4: ساخت ماتریس تعداد ویژگی ها Assignment-4: Building Feature Count Matrix

  • نحوه پردازش فایل های FastQ چند لوله ای با استفاده از اسکریپت های Bash How to Process Multipipe FastQ Files Using Bash Scripts

  • طراحی تجربی مطالعه خط سلولی راه هوایی که در تجزیه و تحلیل DEG استفاده خواهد شد Experimental Design of Airway Cell Line Study That will Use In DEG Analysis

  • مهارت خود را با فایل FASTQ بزرگ (اختیاری) آزمایش کنید Test Your Skill With Large FASTQ File (Optional)

مفاهیم اساسی R و R-Studio Basic Concepts of R and R-Studio

  • معرفی بخش Introduction of the Section

  • نصب R و R-Studio Installation of R and R-Studio

  • تنظیم دایرکتوری کاری در R-Studio Setting Working Directory in R-Studio

  • انواع داده های پایه مورد استفاده در R Basic Data Types Used in R

  • ایجاد یک متغیر Creating a Variable

  • Package & Function در R چیست؟ What is Package & Function in R?

  • معرفی مختصر Bioconductor Brief Introduction of Bioconductor

بیان دیفرانسیل تجزیه و تحلیل ژن در R با استفاده از بسته DESeq2 Differential Expression of Gene Analysis in R Using DESeq2 Package

  • نصب DESeq2 در R-Studio For DEGs Analysis Installation of DESeq2 in R-Studio For DEGs Analysis

  • فرمت CSV چیست و فایل متا دیتا در قالب CSV ذخیره می شود What is CSV format & Saving MetaData File in CSV format

  • بارگذاری ماتریس تعداد ویژگی و متا داده در R-Studio Uploading of Feature Count Matrix and Meta Data in R-Studio

  • تکلیف-5: بارگذاری ماتریس تعداد ویژگی و متا داده در R-Studio Assignment-5: Uploading Feature Count Matrix and Meta Data in R-Studio

  • بررسی کیفیت پایه ماتریس تعداد ویژگی و داده های متا Basic Quality Check of Feature Count Matrix and Meta Data

  • تکلیف-6: بررسی کیفیت پایه داده ها Assignment-6: Basic Quality Check of Data

  • استفاده از DESeq2 برای تجزیه و تحلیل DEG (قسمت 1) Use of DESeq2 for DEG Analysis (Part-1)

  • تکلیف-7: ایجاد طرحی برای ژن های بیان شده متفاوت Assignment-7: Creating Design for Differentially Expressed Genes

  • DESeq2: مفهوم Leaky Expression Part-2) DESeq2: Concept of Leaky Expression Part-2)

  • DESEq2: حذف تعداد کم ژن ها (قسمت 3) DESEq2: Removing Low Counts Reads Genes (Part-3)

  • تکلیف-8: رها کردن ردیف ها با تعداد کم Assignment-8: Dropping Rows with Low Count

  • DESeq2: استفاده از تابع DESeq2 برای تجزیه و تحلیل DEG (بخش 3) DESeq2: Use of DESeq2 Function for DEG Analysis (Part-3)

  • تکلیف-9: استفاده از تابع DESeq Assignment-9: Use of DESeq Function

  • تخمین فاکتور اندازه در DESEq2 چیست؟ What is Size Factor Estimation in DESEq2 ?

  • تخمین پراکندگی در DESeq2 چیست؟ What is dispersion Estimation in DESeq2?

  • آزمایش فرضیه در DESeq2 برای تجزیه و تحلیل DEG Hypothesis testing in DESeq2 for DEG Analysis

  • مفهوم P-value و P-Adjusted مقادیر Concept of P-value and P-Adjusted values

  • دریافت ژن بیان متفاوت در مقدار آلفای متفاوت Getting Differentially Expressed Gene at Different Alpha Value

  • تکلیف-10: دریافت DEG در 0.05 مقدار آلفا Assignment-10: Getting DEGs at 0.05 Alpha Value

  • تبدیل شناسه های ژن به نام ژن Converting Gene IDs to Gene Name

  • تکلیف-11: تبدیل شناسه ژن ها به نام ژن Assignment-11: Converting Genes IDs to Gene Name

بررسی کیفیت داده های RNA-Seq Quality Checking of RNA-Seq Data

  • پارامترهای اصلی بررسی کیفیت Basic Quality Check Parameters

  • مفاهیم اساسی طرح PCA Basic Concepts of PCA Plot

  • ساختن نمودار PCA از داده های RNA-Seq Building PCA Plot of RNA-Seq Data

  • تکلیف-12: تولید PCA Plot Assignment-12: Generation of PCA Plot

  • تخمین فاکتور اندازه و محاسبه آن Size Factor Estimation and Its Calculation

  • تکلیف-13: تخمین فاکتور اندازه Assignment-13: Estimating Size Factor

  • برآورد پراکندگی و ساخت قطعه پراکندگی Dispersion Estimates and Building of Dispresion Plot

  • تکلیف-14: قطعه پراکندگی ساختمان Assignment-14: Building Dispersion Plot

تجزیه و تحلیل داده های بیان ژن Analysis of Gene Expression Data

  • درک اولیه Tidyverse & ggplo2 Basic Understanding of Tidyverse & ggplo2

  • نصب Tidyverse & ggplot2 و Sample Dataset Installation of Tidyverse & ggplot2 and Sample Dataset

  • عملکرد پایه توابع Tidyverse. فیلتر، ترتیب، و جهش Basic Functionality of Tidyverse Functions; Filter, Arrange, and Mutate

  • عملکرد اصلی ggplot2 برای ساختن پلات ها Basic Functionality of ggplot2 to Build the Plots

  • قطعه کارشناسی ارشد ساختمان Building MA Plot

  • تکلیف-15: طرح کارشناسی ارشد ساختمان برای DEGs Assignment-15: Building MA Plot for DEGs

  • ایده گرفتن درباره بهترین ژن ها Getting Idea About Best Genes

  • تکلیف-16: استخراج 30 ژن برتر Assignment-16: Extraction of top 30 Best Genes

  • ساختمان آتشفشان پلات-قسمت 1 Building Volcano Plot-Part1

  • قطعه ساختمان آتشفشان -Part2 Building Volcano Plot -Part2

  • تکلیف-17: طرح داده های آتشفشانی Assignment-17: Volcano Plot of Data

  • ساختن نقشه حرارتی از DEG Building HeatMap of DEGs

  • تکلیف-18: نقشه حرارتی بهترین 30 درجه Assignment-18: HeatMap of Best 30 DEGs

  • هستی شناسی ساده ژن و تحلیل مسیر ژن ها Simple Gene Ontology and Pathway Analysis of Genes

نمایش نظرات

آموزش بیوانفورماتیک؛ تجزیه و تحلیل داده های انبوه RNA-Seq را از ابتدا بیاموزید
جزییات دوره
4.5 hours
61
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
1,126
4.5 از 5
دارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Muhammad Dujana Muhammad Dujana

دکتر محمد دوجانا