کتاب تجسم داده‌های سری زمانی ژنومی: از اصول تا کاربردهای پیشرفته با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تجسم داده‌های سری زمانی ژنومی: از اصول تا کاربردهای پیشرفته

موضوع کلی: بیوانفورماتیک

موضوع میانی: تجسم داده‌های ژنومی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی ژنومی و اهمیت تجسم داده‌ها
  • 2. مروری بر انواع داده‌های سری زمانی ژنومی (RNA-seq, ChIP-seq, Methylation)
  • 3. اصول طراحی تجسم‌های موثر برای داده‌های ژنومی
  • 4. انتخاب ابزار مناسب برای تجسم داده‌های سری زمانی ژنومی
  • 5. آماده‌سازی داده‌ها برای تجسم: نرمال‌سازی و پیش‌پردازش
  • 6. تجسم داده‌های تک‌ژنی با نمودارهای خطی
  • 7. تجسم داده‌های چندژنی با نمودارهای خطی و Heatmap‌ها
  • 8. Heatmap‌ها: اصول، پارامترها و بهینه‌سازی
  • 9. تجسم تغییرات بیان ژن در طول زمان با استفاده از نمودارهای scatter
  • 10. نمودارهای Box Plot برای مقایسه توزیع بیان ژن در شرایط مختلف
  • 11. نمودارهای Violin Plot: جایگزینی پیشرفته برای Box Plot
  • 12. تجسم داده‌های سری زمانی ژنومی با استفاده از نمودارهای Stacked Area
  • 13. نمودارهای Ribon برای نمایش تغییرات بیان ژن به صورت بصری
  • 14. نمودارهای Circos برای تجسم ارتباطات ژنومی
  • 15. تجسم داده‌های ژنومی سه بعدی
  • 16. استفاده از نمودارهای شبکه برای نمایش مسیرهای ژنی
  • 17. تجسم داده‌های Diffential Expression (DE)
  • 18. تجسم داده‌های Gene Set Enrichment Analysis (GSEA)
  • 19. تجسم تعاملات پروتئین-پروتئین در سری‌های زمانی
  • 20. استفاده از داشبوردهای تعاملی برای کاوش داده‌های ژنومی
  • 21. ساخت داشبوردهای تعاملی با R Shiny
  • 22. ساخت داشبوردهای تعاملی با Python (Dash, Bokeh)
  • 23. تجسم داده‌های تک‌سلولی سری زمانی
  • 24. تجسم داده‌های epigenetic سری زمانی
  • 25. تجسم داده‌های متاژنومی سری زمانی
  • 26. تجسم داده‌های microbiome سری زمانی
  • 27. بهینه‌سازی تجسم‌ها برای ارائه و انتشار
  • 28. انتخاب رنگ مناسب در تجسم داده‌های ژنومی
  • 29. استفاده از annotationهای مناسب در تجسم‌ها
  • 30. نکات طراحی برای تجسم داده‌های پیچیده
  • 31. رویکردهای نوین در تجسم داده‌های ژنومی
  • 32. ادغام تجسم‌ها با تحلیل‌های آماری
  • 33. استفاده از تجسم‌ها برای شناسایی الگوهای پنهان در داده‌ها
  • 34. چالش‌ها و محدودیت‌های تجسم داده‌های ژنومی
  • 35. تفسیر صحیح تجسم‌های داده‌های ژنومی
  • 36. مطالعه موردی: تجسم داده‌های پاسخ دارویی
  • 37. مطالعه موردی: تجسم داده‌های تکامل سرطان
  • 38. مطالعه موردی: تجسم داده‌های بیماری‌های عفونی
  • 39. ابزارهای آنلاین برای تجسم داده‌های ژنومی
  • 40. منابع آموزشی و پایگاه‌های داده مرتبط
تگ‌ها: bioinformatics ChIP-seq dashboard data visualization epigenetics gene expression genomics GSEA heatmap microbiome NGS python R RNA-seq time series

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.