اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی و پیاده‌سازی خطوط لوله تحلیل زیستی با Snakemake

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی خطوط لوله تحلیل زیستی با Snakemake

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل زیستی

موضوع میانی: خودکارسازی فرآیندهای تحلیل داده‌های زیستی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر خطوط لوله تحلیل زیستی
• 2. آشنایی با Snakemake: مفاهیم پایه
• 3. نصب و پیکربندی Snakemake
• 4. ساختار فایل Snakefile
• 5. قواعد (Rules) در Snakemake
• 6. ورودی‌ها و خروجی‌های قواعد
• 7. وابستگی‌ها (Dependencies) در Snakemake
• 8. مدیریت فایل‌ها و مسیرها
• 9. استفاده از متغیرها و توابع در Snakemake
• 10. اجرای خطوط لوله Snakemake
• 11. مدیریت خطاها و گزارش‌گیری
• 12. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل زیستی
• 13. کار با فایل‌های متنی و داده‌های جدولی
• 14. دستکاری رشته‌ها و داده‌ها در پایتون
• 15. استفاده از کتابخانه‌های پایتون در Snakemake
• 16. مقدمه‌ای بر فرمت‌های رایج داده‌های زیستی (FASTQ, BAM, VCF)
• 17. پردازش داده‌های RNA-seq با Snakemake
• 18. هم‌ترازی (Alignment) داده‌های RNA-seq
• 19. کمی‌سازی (Quantification) بیان ژن
• 20. آنالیز بیان افتراقی ژن‌ها
• 21. پردازش داده‌های DNA-seq با Snakemake
• 22. هم‌ترازی داده‌های DNA-seq
• 23. شناسایی تنوع ژنتیکی (Variant Calling)
• 24. آنالیز داده‌های ژنومیکس مقایسه‌ای
• 25. پردازش داده‌های ChIP-seq با Snakemake
• 26. هم‌ترازی داده‌های ChIP-seq
• 27. شناسایی نواحی اتصال پروتئین
• 28. آنالیز enrichment
• 29. پردازش داده‌های metagenomics با Snakemake
• 30. هم‌ترازی داده‌های metagenomics
• 31. طبقه‌بندی و آنالیز فراوانی میکروارگانیسم‌ها
• 32. کار با پایگاه‌های داده زیستی
• 33. استفاده از APIها برای دسترسی به داده‌ها
• 34. ادغام داده‌ها از منابع مختلف
• 35. مقدمه‌ای بر Docker و Containerization
• 36. ایجاد تصاویر Docker برای Snakemake
• 37. اجرای خطوط لوله Snakemake در Docker
• 38. مدیریت محیط‌های نرم‌افزاری
• 39. بهینه‌سازی خطوط لوله Snakemake برای پردازش داده‌های بزرگ
• 40. استفاده از منابع محاسباتی موازی
• 41. کش (Cache) کردن نتایج میانی
• 42. مدیریت حافظه و CPU
• 43. تست و اعتبارسنجی خطوط لوله Snakemake
• 44. نوشتن تست‌های واحد (Unit Tests)
• 45. تست‌های یکپارچه‌سازی (Integration Tests)
• 46. کنترل نسخه (Version Control) با Git
• 47. همکاری در پروژه‌های Snakemake
• 48. به اشتراک‌گذاری و انتشار خطوط لوله
• 49. مقدمه‌ای بر مفاهیم آمار زیستی
• 50. آزمون‌های آماری رایج در تحلیل زیستی
• 51. تصحیح چندآزمونی (Multiple Testing Correction)
• 52. تجسم داده‌های زیستی با ابزارهای پایتون
• 53. ایجاد نمودارها و تصاویر
• 54. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
• 55. کار با داده‌های سری زمانی زیستی
• 56. آنالیز داده‌های expression profiling
• 57. تحلیل داده‌های پروتئومیکس
• 58. آنالیز داده‌های متابولومیکس
• 59. طراحی خطوط لوله برای داده‌های تک‌سلولی (Single-Cell)
• 60. پردازش داده‌های Single-Cell RNA-seq
• 61. آنالیز خوشه‌بندی و طبقه‌بندی سلول‌ها
• 62. تحلیل مسیرهای سیگنالینگ
• 63. کار با ابزارهای تحلیل ژنومیکس
• 64. استفاده از ابزارهای annotation
• 65. آنالیز عملکردی ژن‌ها
• 66. کاربرد Snakemake در تحقیقات دارویی
• 67. شناسایی اهداف دارویی
• 68. بهینه‌سازی ساختار داروها
• 69. تحلیل داده‌های بالینی
• 70. ارتباط بین ژنتیک و بیماری‌ها
• 71. پیش‌بینی پاسخ به درمان
• 72. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در زیست‌شناسی
• 73. الگوریتم‌های یادگیری ماشین رایج
• 74. استفاده از یادگیری ماشین برای طبقه‌بندی و پیش‌بینی
• 75. کاربرد Snakemake در تحقیقات کشاورزی
• 76. بهبود عملکرد محصولات کشاورزی
• 77. مقاومت به آفات و بیماری‌ها
• 78. تحلیل داده‌های میکروبیوم
• 79. شناسایی الگوهای میکروبیوم
• 80. ارتباط میکروبیوم با سلامتی
• 81. مقدمه‌ای بر داده‌های پروتئینی
• 82. آنالیز ساختار پروتئین
• 83. پیش‌بینی عملکرد پروتئین
• 84. طراحی پروتئین
• 85. تحلیل داده‌های ایمونومیکس
• 86. شناسایی پاسخ‌های ایمنی
• 87. توسعه واکسن‌ها
• 88. مقدمه‌ای بر داده‌های تصویربرداری زیستی
• 89. پردازش تصاویر میکروسکوپی
• 90. آنالیز تصاویر پزشکی
• 91. شناسایی الگوها در تصاویر
• 92. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های epigenetic
• 93. تحلیل methylation
• 94. تحلیل histone modifications
• 95. تغییرات epigenetic و بیماری‌ها
• 96. کار با داده‌های transcriptomics
• 97. آنالیز splicing
• 98. شناسایی transcript isoforms
• 99. تنظیم بیان ژن‌ها
• 100. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های fluxomics