اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی استاد اسکریپت‌نویسی ژنوم: تحلیل داده‌های ژنومی با پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استاد اسکریپت‌نویسی ژنوم: تحلیل داده‌های ژنومی با پایتون

موضوع کلی: بیوانفورماتیک

موضوع میانی: برنامه‌نویسی برای تحلیل داده‌های ژنومی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر داده‌های ژنومی و بیوانفورماتیک
• 2. آشنایی با فرمت‌های رایج فایل‌های ژنومی (FASTA, FASTQ, SAM/BAM, VCF)
• 3. نصب و راه‌اندازی پایتون و محیط‌های مجازی برای بیوانفورماتیک
• 4. مبانی پایتون برای بیوانفورماتیک: متغیرها، انواع داده، عملگرها
• 5. ساختارهای کنترلی در پایتون: شرط‌ها، حلقه‌ها
• 6. توابع در پایتون: تعریف، فراخوانی، آرگومان‌ها
• 7. کار با فایل‌ها در پایتون: خواندن، نوشتن، پردازش
• 8. ماژول‌های پایتون برای بیوانفورماتیک: BioPython
• 9. کار با توالی‌های DNA و RNA در BioPython
• 10. جستجو و مقایسه توالی‌ها با BioPython
• 11. ایجاد و ویرایش فایل‌های FASTA با BioPython
• 12. خواندن و نوشتن فایل‌های FASTQ با BioPython
• 13. تبدیل فرمت‌های فایل ژنومی با BioPython
• 14. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی و تحلیل آماری در بیوانفورماتیک
• 15. آمار توصیفی و احتمالات در بیوانفورماتیک
• 16. تجزیه و تحلیل داده‌های بیان ژن
• 17. نرمال‌سازی داده‌های بیان ژن
• 18. تشخیص ژن‌های دیفرانسیالی بیان شده
• 19. مقدمه‌ای بر داده‌های NGS و تحلیل واریانت‌ها
• 20. فرمت VCF و ساختار آن
• 21. فیلتر کردن واریانت‌ها بر اساس کیفیت
• 22. تفسیر واریانت‌ها و ارتباط آن‌ها با بیماری‌ها
• 23. مقدمه‌ای بر اسمبلی ژنوم
• 24. روش‌های مختلف اسمبلی ژنوم
• 25. ارزیابی کیفیت اسمبلی ژنوم
• 26. آنوتاسیون ژنوم
• 27. شناسایی ژن‌ها و پروتئین‌ها در ژنوم
• 28. مقدمه‌ای بر فیلوژنتیک
• 29. ساخت درختان فیلوژنتیک
• 30. تحلیل تکاملی با استفاده از پایتون
• 31. کار با پایگاه داده‌های ژنومی (NCBI, Ensembl)
• 32. استفاده از APIهای پایگاه داده ژنومی در پایتون
• 33. تحلیل مسیرهای متابولیکی
• 34. شبکه‌های تنظیم ژن
• 35. تصویرسازی داده‌های ژنومی با Matplotlib و Seaborn
• 36. ایجاد گزارش‌های خودکار با استفاده از پایتون
• 37. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک
• 38. طبقه‌بندی داده‌های ژنومی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 39. پیش‌بینی ساختار پروتئین با استفاده از پایتون
• 40. تحلیل داده‌های metagenomics
• 41. تحلیل داده‌های transcriptomics
• 42. تحلیل داده‌های proteomics
• 43. اتوماسیون فرایندهای بیوانفورماتیک با پایتون
• 44. بهینه‌سازی کد پایتون برای تحلیل داده‌های بزرگ ژنومی
• 45. کار با محیط‌های محاسباتی ابری برای بیوانفورماتیک