دوره پایتون برای بیوانفورماتیک و ژنومیک همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پایتون برای بیوانفورماتیک و ژنومیک

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: پایتون (Python)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر بیوانفورماتیک و نقش پایتون
• 2. نصب و راه‌اندازی پایتون و کتابخانه‌های بیوانفورماتیک
• 3. کار با محیط تعاملی و اسکریپت‌نویسی پایه
• 4. انواع داده در پایتون: رشته، لیست، تاپل، دیکشنری و مجموعه
• 5. ساختارهای کنترلی: حلقه‌ها و شرط‌ها
• 6. توابع و ماژول‌نویسی در پایتون
• 7. کار با فایل‌های متنی و فرمت‌های بیوانفورماتیک (FASTA، FASTQ)
• 8. مفاهیم پایه رشته‌های زیستی: DNA، RNA و پروتئین
• 9. تجزیه و تحلیل توالی‌ها با رشته‌ها و عبارات باقاعده
• 10. کتابخانه Biopython: نصب و مفاهیم اصلی
• 11. کار با اشیاء Seq و SeqRecord در Biopython
• 12. خواندن و نوشتن فایل‌های توالی با Biopython
• 13. جستجوی پایگاه داده با Biopython و Entrez
• 14. کار با پایگاه داده NCBI و دریافت داده‌های ژنومی
• 15. هم‌ترازی توالی‌ها با Biopython (Pairwise و Multiple)
• 16. محاسبه ماتریس فاصله و درخت فیلوژنتیک
• 17. مفاهیم ژنومیک: ساختار ژن، اگزون، اینترون و پروموتر
• 18. تجزیه و تحلیل فایل‌های GFF و GTF برای حاشیه‌نویسی ژنوم
• 19. کار با فایل‌های BED و VCF برای داده‌های واریانت
• 20. کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی در بیوانفورماتیک
• 21. کتابخانه Pandas برای مدیریت و تحلیل داده‌های جدولی
• 22. بارگذاری و پاکسازی داده‌های بیوانفورماتیک با Pandas
• 23. تحلیل آماری پایه داده‌های بیان ژن
• 24. کتابخانه Matplotlib و Seaborn برای مصورسازی داده‌های زیستی
• 25. رسم نمودارهای پراکندگی، هیستوگرام و هیت‌مپ
• 26. مفاهیم توالی‌یابی نسل جدید (NGS)
• 27. پردازش داده‌های خام توالی‌یابی با پایتون
• 28. کنترل کیفیت توالی‌ها با کتابخانه‌های پایتون
• 29. حذف آداپتورها و فیلتر کردن توالی‌ها
• 30. هم‌ترازی خوانش‌ها با ابزارهای خط فرمان و پایتون
• 31. فراخوانی واریانت‌ها (SNP و Indel) با پایتون
• 32. تفسیر واریانت‌ها و فیلتر کردن نتایج
• 33. مفاهیم ژنومیکس مقایسه‌ای و کار با ژنوم‌های مرجع
• 34. تحلیل داده‌های RNA-seq با پایتون
• 35. محاسبه بیان ژن و نرمال‌سازی داده‌ها
• 36. شناسایی ژن‌های با بیان متفاوت (Differential Expression)
• 37. تحلیل غنی‌سازی مسیرهای زیستی (Pathway Enrichment)
• 38. مفاهیم اپی‌ژنومیک و داده‌های ChIP-seq
• 39. کار با داده‌های متیلاسیون DNA
• 40. تحلیل توالی‌های غیرکدکننده و RNAهای کوچک
• 41. مفاهیم پایه یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک
• 42. طبقه‌بندی توالی‌ها با الگوریتم‌های ساده (KNN و SVM)
• 43. خوشه‌بندی داده‌های زیستی با K-means
• 44. پیش‌بینی ساختار پروتئین با روش‌های یادگیری ماشین
• 45. مفاهیم شبکه‌های زیستی و تحلیل شبکه با NetworkX
• 46. مدل‌سازی مسیرهای متابولیکی با پایتون
• 47. کار با پایگاه داده KEGG و Reactome
• 48. تحلیل داده‌های میکروبیوم با پایتون
• 49. مفاهیم فیلوژنتیک مولکولی و رسم درخت
• 50. استفاده از ابزارهای خط فرمان در پایتون (Subprocess)
• 51. اتصال به پایگاه داده‌های SQLite برای ذخیره‌سازی داده‌ها
• 52. مدیریت پروژه‌های بیوانفورماتیک با Git
• 53. بهینه‌سازی کد و استفاده از چندنخی (Multithreading)
• 54. کار با داده‌های حجیم ژنومی و تکنیک‌های حافظه
• 55. مفاهیم پایه بیوانفورماتیک ساختاری و فایل‌های PDB
• 56. تحلیل ساختار سه‌بعدی پروتئین با Biopython و PyMOL
• 57. معرفی کتابخانه Scikit-learn برای مدل‌سازی پیشرفته
• 58. اعتبارسنجی مدل‌ها و جلوگیری از بیش‌برازش
• 59. مفاهیم یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی در ژنومیک
• 60. معرفی کتابخانه TensorFlow و Keras برای توالی‌ها
• 61. طراحی یک پروژه عملی بیوانفورماتیک با پایتون
• 62. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج تحلیل