فلش‌کارت‌های آموزشی آموزش کاربردی برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده‌های ژنتیکی و زیستی با کتابخانه Biopython

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده‌های ژنتیکی و زیستی با کتابخانه Biopython

موضوع کلی: زیست‌فناوری و علوم رایانه

موضوع میانی: بیوانفورماتیک و تحلیل داده‌های زیستی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر بیوانفورماتیک و نقش پایتون در علوم زیستی
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل‌های زیستی
• 3. آشنایی با ساختار داده‌های توالی‌های زیستی در پایتون
• 4. کار با کتابخانه Biopython و مدیریت بسته‌های وابسته
• 5. مدیریت و خواندن فایل‌های با فرمت FASTA
• 6. استخراج اطلاعات از فایل‌های توالی با شی‌گرایی در Biopython
• 7. کار با پایگاه‌های داده بیولوژیکی آنلاین و ابزار Entrez
• 8. جستجوی پیشرفته در پایگاه داده NCBI با استفاده از پایتون
• 9. دریافت و ذخیره‌سازی داده‌های ژنومیک از منابع معتبر
• 10. کار با فرمت‌های رایج بیوانفورماتیکی مانند GenBank
• 11. تجزیه و تحلیل فایل‌های خروجی نرم‌افزارهای توالی‌یابی
• 12. کار با کلاس Seq و عملیات پایه بر روی توالی‌های DNA
• 13. ترجمه توالی‌های نوکلئوتیدی به پروتئین با استفاده از کدهای ژنتیکی
• 14. محاسبه محتوای GC و تحلیل آماری توالی‌های ژنتیکی
• 15. جستجوی الگوهای خاص و موتیف‌ها در توالی‌های زیستی
• 16. آشنایی با فرمت‌های هم‌ترازی توالی (Alignment)
• 17. کار با ابزار Pairwise Alignment در Biopython
• 18. تحلیل هم‌ترازی چندگانه (Multiple Sequence Alignment)
• 19. کار با ماتریس‌های امتیازدهی در تحلیل هم‌ترازی
• 20. استفاده از کتابخانه Bio.Blast برای جستجوی شباهت توالی‌ها
• 21. تحلیل خروجی‌های نرم‌افزار BLAST با پایتون
• 22. کار با داده‌های ساختار پروتئین و فرمت PDB
• 23. تجسم و تحلیل ساختارهای سه‌بعدی پروتئین‌ها
• 24. محاسبه ویژگی‌های فیزیکوشیمیایی پروتئین‌ها
• 25. کار با ابزارهای تحلیل فیلوژنتیکی در پایتون
• 26. ساخت و نمایش درخت‌های تکاملی با استفاده از Biopython
• 27. کار با داده‌های NGS و فرمت FASTQ
• 28. کنترل کیفیت داده‌های حاصل از توالی‌یابی نسل جدید
• 29. فیلتر کردن و پیش‌پردازش داده‌های خام بیولوژیکی
• 30. کار با ابزارهای جستجوی موتیف‌های تنظیمی
• 31. تحلیل داده‌های بیان ژن و میکرواری
• 32. آشنایی با کتابخانه‌های مکمل مانند NumPy برای محاسبات زیستی
• 33. مصورسازی داده‌های زیستی با استفاده از Matplotlib
• 34. کار با پایگاه داده‌های پروتئینی مانند Swiss-Prot
• 35. مدیریت داده‌های حجیم زیستی با استفاده از پایتون
• 36. بهینه‌سازی کدهای پایتون برای تحلیل‌های سنگین ژنتیکی
• 37. اتصال پایتون به ابزارهای بیوانفورماتیکی خط فرمان
• 38. نوشتن اسکریپت‌های خودکار برای پردازش دسته‌ای توالی‌ها
• 39. خطایابی و رفع مشکل در کدهای تحلیل داده‌های زیستی
• 40. پروژه نهایی: طراحی یک خط لوله پردازش داده‌های ژنتیکی