فلش‌کارت‌های آموزشی راهنمای کاربردی تحلیل داده‌های DroNc-seq در مطالعات ژنتیک و بیولوژی سلولی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی تحلیل داده‌های DroNc-seq در مطالعات ژنتیک و بیولوژی سلولی

موضوع کلی: زیست‌فناوری و علوم محاسباتی (بیوانفورماتیک)

موضوع میانی: تحلیل داده‌های توالی‌یابی تک‌سلولی (Single-cell Sequencing)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی زیست‌فناوری و معرفی فناوری توالی‌یابی تک‌سلولی DroNc-seq
• 2. ساختار سلولی و ضرورت مطالعه بیان ژن در مقیاس تک‌سلولی
• 3. اصول آماده‌سازی نمونه‌های بافتی برای استخراج هسته سلول
• 4. روش‌های جداسازی هسته‌ها و کنترل کیفیت نمونه پیش از توالی‌یابی
• 5. آشنایی با پلتفرم‌های میکروسیال در DroNc-seq
• 6. مراحل آماده‌سازی کتابخانه توالی‌یابی و بارکدگذاری مولکولی
• 7. اصول پایه فایل‌های خام توالی‌یابی و فرمت FASTQ
• 8. مبانی محیط خط فرمان لینوکس برای تحلیل داده‌های بیوانفورماتیکی
• 9. نصب و راه‌اندازی ابزارهای تخصصی تحلیل داده‌های تک‌سلولی
• 10. پیش‌پردازش داده‌ها و حذف نویزهای توالی‌یابی
• 11. کنترل کیفیت داده‌های خام با ابزار FastQC
• 12. تراز کردن توالی‌ها به ژنوم مرجع با استفاده از STAR
• 13. شناسایی و حذف توالی‌های تکراری با استفاده از UMI-tools
• 14. تولید ماتریس شمارش بیان ژن و ساختار داده‌های خروجی
• 15. آشنایی با محیط برنامه‌نویسی R برای تحلیل داده‌های تک‌سلولی
• 16. ساختار داده‌های Seurat و مدیریت اشیاء در تحلیل تک‌سلولی
• 17. نرمال‌سازی داده‌های بیان ژن برای کاهش اثرات فنی
• 18. شناسایی ژن‌های با تغییر بیان بالا و انتخاب ویژگی‌های کلیدی
• 19. کاهش ابعاد داده‌ها با استفاده از تحلیل مؤلفه‌های اصلی PCA
• 20. خوشه‌بندی سلول‌ها بر اساس پروفایل بیان ژن
• 21. تجسم داده‌ها با استفاده از الگوریتم‌های t-SNE و UMAP
• 22. تفسیر خوشه‌های سلولی و شناسایی مارکرهای ژنی اختصاصی
• 23. تخصیص هویت سلولی بر اساس پایگاه‌های داده معتبر علمی
• 24. تحلیل بیان ژن‌های افتراقی بین خوشه‌های مختلف سلولی
• 25. بررسی مسیرهای بیولوژیکی و غنی‌سازی عملکردی ژن‌ها
• 26. تحلیل مسیر تمایز سلولی و زمان‌بندی بیولوژیکی با Pseudotime
• 27. بررسی تعاملات سلول-سلول در بافت‌های پیچیده
• 28. تجسم داده‌های بیان ژن با استفاده از نمودارهای ویولنی و هیت‌مپ
• 29. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی محاسباتی در تحلیل داده‌های حجیم
• 30. کاربرد DroNc-seq در مطالعه بیماری‌های سیستم عصبی
• 31. بررسی تغییرات ژنتیکی در بافت‌های سرطانی با رویکرد تک‌سلولی
• 32. اصول گزارش‌نویسی علمی و مستندسازی تحلیل‌های بیوانفورماتیکی
• 33. اخلاق در پژوهش‌های ژنتیکی و حفاظت از داده‌های زیستی
• 34. رعایت استانداردهای ملی در ذخیره‌سازی داده‌های توالی‌یابی
• 35. چشم‌انداز آینده بیوانفورماتیک در پزشکی شخصی‌سازی شده در ایران
• 36. نکات کلیدی در تفسیر نتایج برای مطالعات آزمایشگاهی
• 37. رفع خطاهای رایج در خط لوله تحلیل داده‌های DroNc-seq
• 38. یکپارچه‌سازی داده‌های حاصل از چندین نمونه آزمایشگاهی
• 39. ارزیابی قابلیت اطمینان مدل‌های آماری در بیولوژی سلولی
• 40. جمع‌بندی و پیاده‌سازی یک پروژه کامل تحلیل داده DroNc-seq