دوره برنامه‌نویسی برای مصورسازی داده‌های اپی‌ژنتیک همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره برنامه‌نویسی برای مصورسازی داده‌های اپی‌ژنتیک

موضوع کلی: علوم داده و زیست‌شناسی محاسباتی

موضوع میانی: تجزیه و تحلیل داده‌های ژنتیکی و اپی‌ژنتیکی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر اپی‌ژنتیک و داده‌های آن
• 2. آشنایی با انواع داده‌های اپی‌ژنتیک (DNA methylation, histone modification, chromatin accessibility)
• 3. مروری بر ابزارهای مصورسازی داده‌های زیستی
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط برنامه‌نویسی R و پکیج‌های مرتبط
• 5. مبانی برنامه‌نویسی R برای تحلیل داده‌های زیستی
• 6. خواندن و نوشتن داده‌های اپی‌ژنتیک در R
• 7. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های اپی‌ژنتیک
• 8. تبدیل فرمت داده‌های اپی‌ژنتیک
• 9. تحلیل اکتشافی داده‌های اپی‌ژنتیک با R
• 10. مصورسازی داده‌های DNA methylation با استفاده از heatmap
• 11. مصورسازی داده‌های histone modification با استفاده از scatter plot
• 12. مصورسازی داده‌های chromatin accessibility با استفاده از track plot
• 13. ایجاد نمودارهای box plot برای مقایسه گروه‌های مختلف
• 14. مصورسازی داده‌های اپی‌ژنتیک با استفاده از violin plot
• 15. استفاده از ggplot2 برای ایجاد نمودارهای سفارشی
• 16. مصورسازی داده‌های اپی‌ژنتیک در ابعاد مختلف (مانند genome-wide)
• 17. استفاده از ابزارهای interacitve plotting (مانند plotly)
• 18. ایجاد نمودارهای سه بعدی از داده‌های اپی‌ژنتیک
• 19. مصورسازی داده‌های اپی‌ژنتیک با استفاده از ابزارهای شبکه (network visualization)
• 20. تحلیل داده‌های اپی‌ژنتیک با استفاده از روش‌های آماری
• 21. شناسایی مناطق دیفرنسیال methylation (DMRs)
• 22. مصورسازی DMRs بر روی ژنوم
• 23. تحلیل enrichment داده‌های اپی‌ژنتیک (مانند GO enrichment)
• 24. مصورسازی نتایج enrichment
• 25. استفاده از ابزارهای annotation برای تفسیر داده‌های اپی‌ژنتیک
• 26. مصورسازی داده‌های اپی‌ژنتیک در context ژنومی
• 27. ادغام داده‌های اپی‌ژنتیک با سایر داده‌های omics (مانند RNA-seq)
• 28. مصورسازی داده‌های multi-omics
• 29. آشنایی با پایگاه‌های داده اپی‌ژنتیک
• 30. استفاده از APIهای پایگاه‌های داده اپی‌ژنتیک در R
• 31. ایجاد داشبوردهای تعاملی برای مصورسازی داده‌های اپی‌ژنتیک
• 32. استفاده از Shiny برای ساخت اپلیکیشن‌های وب برای مصورسازی داده‌های اپی‌ژنتیک
• 33. بهینه‌سازی مصورسازی داده‌های اپی‌ژنتیک برای گزارش‌ها و مقالات
• 34. نکات طراحی برای مصورسازی داده‌های اپی‌ژنتیک
• 35. کار با داده‌های اپی‌ژنتیک بزرگ (Big Data)
• 36. استفاده از ابزارهای cloud computing برای تحلیل داده‌های اپی‌ژنتیک
• 37. مصورسازی داده‌های اپی‌ژنتیک در مقیاس بزرگ
• 38. مقدمه‌ای بر machine learning برای تحلیل داده‌های اپی‌ژنتیک
• 39. مصورسازی نتایج machine learning در داده‌های اپی‌ژنتیک
• 40. بررسی موردی: مصورسازی داده‌های اپی‌ژنتیک در سرطان
• 41. بررسی موردی: مصورسازی داده‌های اپی‌ژنتیک در بیماری‌های عصبی
• 42. بررسی موردی: مصورسازی داده‌های اپی‌ژنتیک در رشد و تکامل
• 43. آشنایی با استانداردهای داده‌های اپی‌ژنتیک
• 44. مستندسازی و اشتراک‌گذاری پروژه‌های مصورسازی داده‌های اپی‌ژنتیک