اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تحلیل داده‌های زیستی و مدل‌سازی فرآیندهای بیولوژیک با زبان برنامه‌نویسی پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده‌های زیستی و مدل‌سازی فرآیندهای بیولوژیک با زبان برنامه‌نویسی پایتون

موضوع کلی: علوم زیستی و فناوری‌های نوین

موضوع میانی: بیوانفورماتیک و تحلیل داده‌های زیستی با پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی زیست‌شناسی مولکولی و ساختار داده‌های ژنتیکی
• 2. معرفی محیط برنامه‌نویسی پایتون در علوم زیستی
• 3. کار با کتابخانه‌های تخصصی بیوانفورماتیک در پایتون
• 4. ساختار و فرمت‌های ذخیره‌سازی توالی‌های DNA و پروتئین
• 5. تکنیک‌های خوانش و پردازش فایل‌های FASTA و FASTQ
• 6. الگوریتم‌های جستجوی الگو در توالی‌های نوکلئوتیدی
• 7. محاسبه محتوای GC و تحلیل ویژگی‌های آماری توالی‌ها
• 8. تراز کردن توالی‌ها و الگوریتم‌های نیدلمن-وانش
• 9. بررسی تشابه توالی‌ها با استفاده از ماتریس‌های امتیازدهی
• 10. پیاده‌سازی الگوریتم اسمیت-واترمن در پایتون
• 11. تحلیل ساختار دوم پروتئین‌ها با ابزارهای محاسباتی
• 12. پیش‌بینی ویژگی‌های فیزیکوشیمیایی پروتئین‌ها از روی توالی
• 13. کار با پایگاه‌های داده بیولوژیکی و استخراج داده‌ها از NCBI
• 14. تکنیک‌های وب‌اسکرپینگ برای جمع‌آوری داده‌های زیستی
• 15. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های خام توالی‌یابی
• 16. تحلیل بیان ژن با استفاده از داده‌های RNA-Seq
• 17. کاهش ابعاد و خوشه‌بندی داده‌های بیان ژن با Scikit-learn
• 18. مصورسازی داده‌های بیولوژیکی با کتابخانه‌های Matplotlib و Seaborn
• 19. آشنایی با مفاهیم فیلوژنی و رسم درخت‌های تکاملی
• 20. مدل‌سازی آماری فرآیندهای زیستی در پایتون
• 21. شبیه‌سازی دینامیک جمعیت‌های سلولی
• 22. تحلیل شبکه‌های تعاملی پروتئین-پروتئین
• 23. کاربرد یادگیری ماشین در طبقه‌بندی توالی‌های زیستی
• 24. تشخیص جهش‌های ژنتیکی با تحلیل داده‌های NGS
• 25. استفاده از پایتون در طراحی پرایمر برای واکنش PCR
• 26. مدل‌سازی سینتیک آنزیمی و واکنش‌های بیوشیمیایی
• 27. کار با داده‌های متاژنومیک و تحلیل تنوع زیستی
• 28. اتصال مولکولی و بررسی برهم‌کنش‌های لیگاند-گیرنده
• 29. آشنایی با پروتکل‌های امنیتی در مدیریت داده‌های ژنتیکی
• 30. اخلاق در پژوهش‌های بیوانفورماتیک و حفاظت از حریم خصوصی داده‌ها
• 31. بهینه‌سازی کدهای پایتون برای پردازش داده‌های حجیم زیستی
• 32. آشنایی با محیط‌های ابری برای محاسبات سنگین بیوانفورماتیک
• 33. تولید گزارش‌های علمی خودکار از نتایج تحلیل داده‌ها
• 34. پروژه نهایی: طراحی یک پایپ‌لاین تحلیل داده‌های توالی‌یابی نسل جدید