دوره مقدمه‌ای بر فرمت‌ها و کار با فایل‌های داده‌های زیستی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقدمه‌ای بر فرمت‌ها و کار با فایل‌های داده‌های زیستی

موضوع کلی: علوم زیستی و داده‌کاوی

موضوع میانی: پردازش و تحلیل داده‌های زیستی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر داده‌های زیستی و اهمیت آن‌ها
• 2. انواع فایل‌های داده‌های زیستی
• 3. فرمت FASTA: ساختار و کاربردها
• 4. کار با فایل‌های FASTA در پایتون
• 5. فرمت FASTQ: توالی و کیفیت خوانش
• 6. پردازش فایل‌های FASTQ
• 7. فرمت SAM و BAM: فرمت‌های استاندارد هم‌ترازی
• 8. مفاهیم اولیه هم‌ترازی توالی
• 9. کار با فایل‌های SAM
• 10. تبدیل SAM به BAM
• 11. فشرده‌سازی و نمایه سازی فایل‌های BAM
• 12. فرمت VCF: تنوع ژنتیکی و پلی‌مورفیسم‌ها
• 13. ساختار فایل VCF
• 14. استخراج اطلاعات از فایل‌های VCF
• 15. فرمت GFF و GTF: حاشیه‌نویسی ژنوم
• 16. تفاوت GFF و GTF
• 17. کار با فایل‌های GFF/GTF
• 18. فرمت BED: نواحی ژنومی
• 19. کاربرد فایل‌های BED
• 20. فرمتwig: نمایش داده‌های کمی
• 21. نمایش داده‌های اپی‌ژنتیکی با wig
• 22. فرمت PDB: ساختارهای پروتئینی
• 23. جستجو در پایگاه داده‌های پروتئینی
• 24. فرمت FASTA36: جستجوی توالی
• 25. مفاهیم پایه پایگاه‌های داده زیستی
• 26. مدل‌سازی داده‌های زیستی
• 27. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده رابطه‌ای در علوم زیستی
• 28. طراحی پایگاه داده برای داده‌های ژنومیک
• 29. استفاده از SQL برای پرس‌وجو در داده‌های زیستی
• 30. پایگاه‌های داده NoSQL در علوم زیستی
• 31. کاربرد گراف‌های دانش در زیست‌شناسی
• 32. معرفی ابزارهای خط فرمان برای پردازش داده‌های زیستی
• 33. استفاده از Biopython
• 34. مقدمه‌ای بر ابزارهای تحلیل ژنومیک
• 35. تحلیل داده‌های توالی‌یابی نسل بعدی (NGS)
• 36. ابزارهای انتخاب و فیلتر کردن داده‌ها
• 37. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی داده‌های زیستی
• 38. الگوریتم‌های خوشه‌بندی K-Means
• 39. کاربرد خوشه‌بندی در تحلیل داده‌های بیان ژن
• 40. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی داده‌های زیستی
• 41. الگوریتم‌های درخت تصمیم
• 42. کاربرد درخت تصمیم در پیش‌بینی بیماری
• 43. مقدمه‌ای بر رگرسیون در علوم زیستی
• 44. رگرسیون خطی برای تحلیل داده‌های پزشکی
• 45. کاربرد رگرسیون در مدل‌سازی رشد جمعیت
• 46. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در علوم زیستی
• 47. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای تحلیل تصاویر پزشکی
• 48. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای تحلیل توالی‌های پروتئینی
• 49. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP) در علوم زیستی
• 50. استخراج اطلاعات از مقالات علمی زیستی
• 51. تحلیل احساسات در گزارش‌های بالینی
• 52. مقدمه‌ای بر تصویرسازی داده‌های زیستی
• 53. رسم نمودارهای میله‌ای و نقطه‌ای
• 54. نمودارهای حرارتی برای نمایش بیان ژن
• 55. نمودارهای جعبه‌ای برای مقایسه توزیع داده‌ها
• 56. نمودارهای سه بعدی برای نمایش ساختارهای مولکولی
• 57. ابزارهای تعاملی برای تصویرسازی داده‌ها
• 58. مقدمه‌ای بر مدیریت داده‌های کلان (Big Data) در زیست‌شناسی
• 59. چالش‌های مدیریت داده‌های زیستی حجیم
• 60. معماری‌های پردازش کلان داده (مانند Hadoop)
• 61. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین توزیع شده
• 62. کاربرد Spark در تحلیل داده‌های زیستی
• 63. امنیت داده‌های زیستی و حریم خصوصی
• 64. قوانین و مقررات حفاظت از داده‌های سلامت
• 65. اصول اخلاقی در کار با داده‌های زیستی
• 66. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی در پزشکی
• 67. تشخیص بیماری با استفاده از الگوریتم‌های داده‌کاوی
• 68. پیش‌بینی پاسخ به درمان دارویی
• 69. تحلیل داده‌های اپیدمیولوژیک
• 70. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی در داروسازی
• 71. کشف دارو با استفاده از داده‌کاوی
• 72. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید دارو
• 73. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی در کشاورزی
• 74. پیش‌بینی عملکرد محصولات کشاورزی
• 75. مدیریت منابع آبی در کشاورزی
• 76. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی در محیط زیست
• 77. پایش آلودگی هوا و آب
• 78. مدل‌سازی تغییرات اقلیمی
• 79. مقدمه‌ای بر شبکه‌های زیستی
• 80. تحلیل شبکه‌های تعامل پروتئین-پروتئین
• 81. مطالعه شبکه‌های تنظیم ژنی
• 82. مقدمه‌ای بر داده‌های تک‌سلولی
• 83. تحلیل داده‌های RNA-seq تک‌سلولی
• 84. شناسایی انواع سلول‌ها با داده‌کاوی
• 85. مقدمه‌ای بر داده‌های متاژنومیک
• 86. تحلیل داده‌های میکروبیوم
• 87. مطالعه تنوع زیستی با متاژنومیک
• 88. مقدمه‌ای بر داده‌های ژنومی و اگزومی
• 89. تحلیل داده‌های جهش‌زایی
• 90. شناسایی عوامل ژنتیکی بیماری‌ها
• 91. مقدمه‌ای بر ابزارهای بصری‌سازی پیشرفته
• 92. استفاده از D3.js برای تجسم داده‌های زیستی
• 93. تکنیک‌های تجسم داده‌های چندبعدی
• 94. کاربرد هوش مصنوعی در تفسیر داده‌های زیستی
• 95. سیستم‌های توصیه‌گر در پزشکی شخصی
• 96. تحلیل الگوهای پیچیده در داده‌های زیستی
• 97. پیش‌بینی بیماری‌های نادر
• 98. مدل‌سازی بیماری‌های ارثی
• 99. مقدمه‌ای بر داده‌های پروتئومی و متابولومی
• 100. تحلیل مسیرهای متابولیکی