کتاب کاربرد بصری‌سازی داده در تحقیقات زیستی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد بصری‌سازی داده در تحقیقات زیستی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: بصری‌سازی داده (Data Visualization)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. اهمیت بصری‌سازی داده در علوم زیستی
• 2. تعریف بصری‌سازی داده و اصول کلیدی آن
• 3. تاریخچه و نمونه‌های برجسته بصری‌سازی در زیست‌شناسی
• 4. مقدمه‌ای بر گرامر گرافیک (Grammar of Graphics)
• 5. اصول طراحی بصری: رنگ، فرم، و ترکیب‌بندی
• 6. آشنایی با انواع نمودارهای رایج و کاربرد آن‌ها
• 7. اشتباهات متداول در بصری‌سازی و چگونگی اجتناب از آن‌ها
• 8. معرفی ابزارهای برنامه‌نویسی برای بصری‌سازی (Python, R)
• 9. چرا پایتون برای بصری‌سازی داده در زیست‌شناسی انتخاب مناسبی است؟
• 10. نصب و راه‌اندازی محیط برنامه‌نویسی (Anaconda, Jupyter)
• 11. کار با Jupyter Notebook و JupyterLab برای تحلیل تعاملی
• 12. انواع داده‌های زیستی (ژنومیک، پروتئومیک، متابولومیک)
• 13. معرفی پایگاه‌های داده زیستی عمومی (NCBI, Ensembl, PDB)
• 14. ملاحظات اخلاقی در نمایش داده‌های زیستی
• 15. ساختار یک پروژه بصری‌سازی داده از ابتدا تا انتها
• 16. مبانی پایتون برای تحلیل داده (متغیرها، انواع داده، ساختارها)
• 17. دستورات کنترلی و حلقه‌ها در پایتون
• 18. تعریف و استفاده از توابع برای کدهای ماژولار
• 19. مقدمه‌ای بر کتابخانه NumPy و آرایه‌های چندبعدی
• 20. عملیات ریاضی و آماری با NumPy
• 21. معرفی کتابخانه Pandas و ساختار DataFrame
• 22. خواندن و نوشتن انواع فایل‌های داده با Pandas (CSV, Excel, FASTA)
• 23. انتخاب، فیلتر و برش‌دهی داده‌ها در DataFrame
• 24. پاکسازی داده‌ها: مدیریت مقادیر گمشده (Missing Values)
• 25. پاکسازی داده‌ها: شناسایی و مدیریت داده‌های پرت (Outliers)
• 26. تغییر شکل و ادغام DataFrame ها (Merge, Join, Concat)
• 27. گروه‌بندی و تجمیع داده‌ها با متد GroupBy
• 28. اعمال توابع سفارشی بر روی DataFrame ها
• 29. مقدمه‌ای بر کتابخانه Matplotlib و معماری آن
• 30. ایجاد اولین نمودار با Matplotlib: نمودار خطی
• 31. سفارشی‌سازی نمودارها: عنوان، برچسب‌ها، و راهنما (Legend)
• 32. رسم نمودارهای میله‌ای (ساده، گروهی، پشته‌ای)
• 33. رسم هیستوگرام و نمودار چگالی برای نمایش توزیع داده‌ها
• 34. رسم نمودارهای پراکندگی (Scatter Plot) برای نمایش ارتباط متغیرها
• 35. رسم نمودارهای جعبه‌ای (Box Plot) برای مقایسه توزیع‌ها
• 36. رسم نمودارهای ویولن (Violin Plot) به عنوان جایگزین نمودار جعبه‌ای
• 37. افزودن نوارهای خطا (Error Bars) به نمودارها
• 38. کار با چند نمودار در یک قاب (Subplots)
• 39. افزودن متن و حاشیه‌نویسی (Annotation) به نمودارها
• 40. ذخیره نمودارها با کیفیت بالا برای مقالات و ارائه‌ها
• 41. مقدمه‌ای بر کتابخانه Seaborn و بهبود ظاهر نمودارها
• 42. نمودارهای آماری پیشرفته با Seaborn (regplot, kdeplot)
• 43. بصری‌سازی داده‌های دسته‌ای با Seaborn (stripplot, swarmplot)
• 44. رسم نقشه‌های حرارتی (Heatmap) برای نمایش ماتریس بیان ژن
• 45. رسم نقشه‌های حرارتی خوشه‌بندی شده (Clustermap)
• 46. بصری‌سازی روابط زوجی متغیرها با pairplot
• 47. ساخت شبکه‌ای از نمودارها بر اساس متغیرهای شرطی (FacetGrid)
• 48. استایل‌دهی و استفاده از تم‌های بصری در Seaborn
• 49. چرا به بصری‌سازی تعاملی در تحقیقات زیستی نیاز داریم؟
• 50. مقدمه‌ای بر کتابخانه Plotly و گرافیک‌های تعاملی
• 51. ایجاد نمودارهای تعاملی سریع با Plotly Express
• 52. سفارشی‌سازی پیشرفته نمودارهای Plotly (Layout و Traces)
• 53. بصری‌سازی سه‌بعدی با Plotly (نمودار پراکندگی سه‌بعدی، سطوح)
• 54. مقدمه‌ای بر کتابخانه Bokeh برای ساخت اپلیکیشن‌های تعاملی
• 55. مقدمه‌ای بر ساخت داشبوردهای وب با Dash و Streamlit
• 56. ساخت اولین داشبورد تعاملی با Dash
• 57. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی شبکه‌ها و گراف‌ها
• 58. استفاده از کتابخانه NetworkX برای تحلیل شبکه‌های زیستی
• 59. بصری‌سازی شبکه‌های تعامل پروتئین-پروتئین (PPI)
• 60. مقدمه‌ای بر داده‌های ژنومیک و چالش‌های بصری‌سازی آن
• 61. بصری‌سازی ساختار ژنوم با مرورگرهای ژنوم (مانند IGV)
• 62. رسم نمودارهای دایره‌ای (Circos Plot) برای نمایش روابط ژنومی
• 63. مقدمه‌ای بر داده‌های ترانسکریپتومیک (RNA-Seq)
• 64. رسم نمودار آتشفشانی (Volcano Plot) برای تحلیل بیان تفاضلی ژن‌ها
• 65. رسم نمودار MA برای داده‌های Microarray و RNA-Seq
• 66. بصری‌سازی کاهش ابعاد: تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 67. بصری‌سازی کاهش ابعاد با t-SNE و UMAP
• 68. کاربرد UMAP در بصری‌سازی داده‌های تک‌سلولی (Single-Cell RNA-Seq)
• 69. مقدمه‌ای بر داده‌های پروتئومیک و متابولومیک
• 70. بصری‌سازی ساختارهای سه‌بعدی پروتئین و مولکول‌ها (با NGLview)
• 71. رسم لوگوی توالی (Sequence Logo) برای نمایش موتیف‌های DNA و پروتئین
• 72. مقدمه‌ای بر داده‌های فیلوژنتیک
• 73. رسم و حاشیه‌نویسی درختان فیلوژنتیک با کتابخانه‌های پایتون
• 74. بصری‌سازی مسیرهای متابولیکی و سیگنالینگ (KEGG Pathway)
• 75. بصری‌سازی داده‌های فلوسایتومتری (FACS)
• 76. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی داده‌های تصویربرداری زیستی و میکروسکوپی
• 77. بصری‌سازی داده‌های ژنتیک جمعیت (مانند نمودارهای ساختار جمعیت)
• 78. بصری‌سازی در کشف دارو: نمایش نتایج غربالگری ترکیبات
• 79. بصری‌سازی داده‌های بالینی و مطالعات اپیدمیولوژی
• 80. تئوری رنگ در بصری‌سازی علمی: انتخاب پالت‌های مناسب
• 81. طراحی برای همه: بصری‌سازی برای افراد کوررنگ
• 82. داستان‌سرایی با داده‌ها (Data Storytelling) در مقالات علمی
• 83. انتخاب نوع نمودار مناسب برای هر سوال تحقیقی
• 84. ترکیب چندین نمودار برای ساخت یک شکل پیچیده (Figure Composition)
• 85. چالش‌های بصری‌سازی داده‌های حجیم (Big Data) در زیست‌شناسی
• 86. تکنیک‌های تجمیع و نمونه‌برداری برای بصری‌سازی داده‌های بزرگ
• 87. اتوماسیون فرآیند تولید گزارش‌ها و نمودارها
• 88. بازتولیدپذیری (Reproducibility) در بصری‌سازی داده
• 89. پروژه عملی ۱: تحلیل و بصری‌سازی داده‌های بیان ژن از GEO
• 90. پروژه عملی ۲: بصری‌سازی شیوع یک بیماری با داده‌های اپیدمیولوژیک
• 91. پروژه عملی ۳: ساخت یک داشبورد تعاملی برای کاوش در یک ژنوم
• 92. پروژه عملی ۴: بصری‌سازی نتایج یک مطالعه تبارشناسی ویروسی
• 93. پروژه عملی ۵: تحلیل و بصری‌سازی یک شبکه تعاملات دارویی
• 94. روندهای آینده در بصری‌سازی داده‌های زیستی (واقعیت مجازی و افزوده)
• 95. جمع‌بندی و ارائه پروژه نهایی
• 96. **بصری‌سازی داده‌های ژنومیکس و پروتئومیکس:** بررسی ابزارها و روش‌های نمایش داده‌های توالی‌یابی، بیان ژن، و ساختار پروتئین.
• 97. **بصری‌سازی شبکه‌های زیستی:** نمایش و تحلیل شبکه‌های تعامل پروتئین-پروتئین، مسیرهای متابولیکی، و شبکه‌های تنظیمی.
• 98. **بصری‌سازی داده‌های میکروسکوپی:** تکنیک‌های پردازش و نمایش تصاویر میکروسکوپی، از جمله تصاویر سلولی و بافتی.
• 99. **بصری‌سازی داده‌های بالینی و اپیدمیولوژیک:** روش‌های نمایش داده‌های مربوط به بیماری‌ها، درمان‌ها، و شیوع بیماری‌ها.
• 100. **بصری‌سازی داده‌های فضایی و جغرافیایی زیستی:** نمایش داده‌های مربوط به پراکنش گونه‌ها، اکوسیستم‌ها، و عوامل محیطی.