لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
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
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
نمایش نظرات