کتاب راهنمای جامع تحلیل داده‌های هم‌زمان چندگانه تک‌سلولی (Single-Cell Multiome) در پژوهش‌های زیست‌پزشکی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع تحلیل داده‌های هم‌زمان چندگانه تک‌سلولی (Single-Cell Multiome) در پژوهش‌های زیست‌پزشکی

موضوع کلی: علوم زیستی و فناوری‌های نوین زیستی (Biotechnology)

موضوع میانی: تحلیل داده‌های تک‌سلولی و زیست‌شناسی محاسباتی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و ضرورت‌های تحلیل داده‌های زیستی تک‌سلولی
• 2. آشنایی با فناوری‌های توالی‌یابی هم‌زمان چندگانه تک‌سلولی
• 3. اصول بیولوژیکی و فنی در تهیه کتابخانه‌های Multiome
• 4. معماری داده‌های حاصل از توالی‌یابی RNA و ATAC تک‌سلولی
• 5. آماده‌سازی محیط محاسباتی و ابزارهای تحلیل داده‌های زیستی
• 6. کنترل کیفیت و پیش‌پردازش داده‌های توالی‌یابی RNA تک‌سلولی
• 7. کنترل کیفیت و پالایش داده‌های دسترسی‌پذیری کروماتین
• 8. نرمال‌سازی و اصلاح اثرات تکنیکی در داده‌های چندگانه
• 9. کاهش ابعاد و تحلیل مؤلفه‌های اصلی در داده‌های تک‌سلولی
• 10. خوشه‌بندی سلول‌ها و شناسایی زیرجمعیت‌های سلولی
• 11. تفسیر بیولوژیکی خوشه‌ها و شناسایی ژن‌های شاخص
• 12. تحلیل هم‌زمان RNA و ATAC برای درک تنظیم بیان ژن
• 13. شناسایی موتیف‌های متصل‌شونده به فاکتورهای رونویسی
• 14. تحلیل دسترسی‌پذیری کروماتین در نواحی پروموتر و انحراف‌سنج
• 15. یکپارچه‌سازی داده‌های تک‌سلولی از نمونه‌های مختلف
• 16. تشخیص و حذف اثرات دسته‌ای (Batch Effect) در مطالعات بزرگ
• 17. تحلیل مسیرهای سیگنال‌دهی و شبکه‌های تنظیمی ژن
• 18. بررسی تفاوت‌های بیان ژن در شرایط فیزیولوژیک مختلف
• 19. پیش‌بینی ارتباطات بین سلولی با استفاده از داده‌های Multiome
• 20. مدل‌سازی مسیرهای تمایز سلولی و تحلیل زمان شبه‌تکاملی
• 21. کاربرد تحلیل‌های تک‌سلولی در مطالعات ایمنی‌شناسی
• 22. نقش فناوری‌های تک‌سلولی در درک پاتولوژی بیماری‌های غیرواگیر
• 23. تحلیل داده‌های تک‌سلولی در مطالعات سرطان با رویکرد پزشکی شخصی‌سازی شده
• 24. اخلاق در پژوهش‌های زیست‌فناوری و حفاظت از داده‌های ژنتیکی
• 25. استانداردهای گزارش‌دهی نتایج تحلیل‌های زیست‌محاسباتی
• 26. اصول بصری‌سازی داده‌های پیچیده چندگانه
• 27. روش‌های آماری برای تحلیل تفاوت‌های اپی‌ژنتیکی
• 28. کاربرد یادگیری ماشین در طبقه‌بندی سلول‌ها
• 29. ارزیابی قابلیت اطمینان مدل‌های محاسباتی در زیست‌شناسی
• 30. مستندسازی و تکرارپذیری در تحلیل‌های بیوانفورماتیکی
• 31. چالش‌های ذخیره‌سازی و پردازش داده‌های حجیم ژنومیک
• 32. ملاحظات شرعی و قانونی در استفاده از داده‌های زیستی انسانی
• 33. بهینه‌سازی الگوریتم‌های تحلیل برای داده‌های با نویز بالا
• 34. تلفیق داده‌های تک‌سلولی با داده‌های فضایی (Spatial Transcriptomics)
• 35. چشم‌انداز فناوری‌های نوین در تحلیل‌های تک‌سلولی ایران