اکسپرس 24
کتاب پاکسازی حرفه‌ای داده‌های اگزومتابولومیکس: از داده خام تا نتیجه قابل اعتماد

کتاب پاکسازی حرفه‌ای داده‌های اگزومتابولومیکس: از داده خام تا نتیجه قابل اعتماد

تگ‌ها: exometabolomics data-cleaning metabolomics bioinformatics LC-MS GC-MS NMR data-preprocessing quality-control normalization batch-correction missing-data feature-extraction metabolomics-data metabolomics-workflow

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پاکسازی حرفه‌ای داده‌های اگزومتابولومیکس: از داده خام تا نتیجه قابل اعتماد

موضوع کلی: علم متابولومیکس و پاکسازی داده

موضوع میانی: پاکسازی داده‌های اگزومتابولومیکس

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه بر دیتابیس اگزومتابولوم و جریان کار پاکسازی داده
  • 2. پایه‌های طیف‌سنجی جرم برای اگزومتابولومیکس
  • 3. مقدمه‌ای بر طیف‌سنجی NMR در مطالعات متابولومیک
  • 4. روش‌های اکتساب داده در اگزومتابولومیکس
  • 5. درک ساختار داده‌های خام LC-MS
  • 6. درک ساختار داده‌های خام GC-MS
  • 7. درک ساختار داده‌های خام NMR
  • 8. مرور پیش‌پردازش داده در متابولومیکس
  • 9. شناسایی سیگنال و انتخاب اوج در طیف‌سنجی جرم
  • 10. همرایی اوج‌های کروماتوگرافی
  • 11. همرایی زمان نگهداری در داده‌های متابولومیک
  • 12. دقت جرمی و کالیبراسیون دستگاه
  • 13. تشخیص الگوهای ایزوتوپی در داده‌های جرمی
  • 14. شناسایی و تشخیص پیوندهای adduct
  • 15. تفکیک اوج‌های همپوشان با تکنیک‌های deconvolution
  • 16. تصحیح پایه و خط در داده‌های طیف‌سنجی
  • 17. کاهش نویز در داده‌های طیفی و کروماتوگرافی
  • 18. روش‌های نرمال‌سازی در متابولومیکس
  • 19. استانداردهای داخلی و نقش آنها در پاکسازی
  • 20. نرمال‌سازی احتمالاتی خارجی
  • 21. نرمال‌سازی کوانتیل برای داده‌های متابولومیکس
  • 22. نرمال‌سازی مبتنی بر مرجع
  • 23. تشخیص اثرات بچ و علل آن
  • 24. روش‌های تصحیح بچ: ComBat و روش‌های مشابه
  • 25. نمونه‌های کنترل کیفیت در جریان پاکسازی
  • 26. فیلتراسیون مبتنی بر نمونه‌های کنترل کیفیت
  • 27. شناسایی و حذف مقادیر پرت
  • 28. تحلیل مقادیر گمشده در اگزومتابولومیکس
  • 29. روش‌های جایگزینی برای داده‌های گمشده
  • 30. حداقل حد تشخیص و تأثیر آن بر داده
  • 31. انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد داده
  • 32. تحلیل مؤلفه‌های اصلی برای کنترل کیفیت داده
  • 33. فیلتر کردن ویژگی‌های کم‌شدت
  • 34. حذف تکراری‌ها و ویژگی‌های اضافی
  • 35. دیتابیس‌های شناسایی متابولیت‌ها
  • 36. مقایسه با کتابخانه‌های مرجعی
  • 37. استفاده از دیتابیس‌های HMDB و METLIN
  • 38. جریان کار آنوتیشن ترکیبات
  • 39. شاخص‌های کنترل کیفیت آماری
  • 40. ضریب تغییر ضریب در متابولومیکس
  • 41. ارزیابی کیفیت نمونه
  • 42. تشخیص خطاهای سیستماتیک
  • 43. یکپارچه‌سازی داده از پلتفرم‌های مختلف
  • 44. هماهنگ‌سازی داده‌های دستگاه‌های متفاوت
  • 45. تکنیک‌های تبدیل داده
  • 46. تبدیل لگاریتمی و توانی
  • 47. روش‌های مقیاس‌گذاری برای داده‌های متابولومیکس
  • 48. مقیاس‌گذاری پارتتو و خودکار
  • 49. مدیریت تنوع زیستی در داده‌ها
  • 50. حذف مواد مداخله‌کننده
  • 51. پاکسازی داده‌های اگزومتابولومیک لیپید
  • 52. پاکسازی داده‌های متابولومیک اسید آمینه
  • 53. پاکسازی داده‌های متابولومیک قندها
  • 54. رویکردهای تخصصی برای کلاس‌های مختلف متابولیت‌ها
  • 55. پیاده‌سازی جریان کار MZmine برای اگزومتابولومیکس
  • 56. پیاده‌سازی جریان کار XCMS برای پردازش داده
  • 57. ابزارهای OpenMS و ProteoWizard
  • 58. MetaboAnalyst برای پاکسازی و تحلیل داده
  • 59. اتوماسیون جریان کار متابولومیکس
  • 60. تحقیقات قابل تکرار با R و Python
  • 61. ساخت پیپلاین خودکار پاکسازی داده
  • 62. کنترل نسخه برای داده‌های متابولومیکس
  • 63. اعتبارسنجی داده‌های پاک‌شده و کراس‌والیدیشن
  • 64. شاخص‌های کیفیت داخلی و معیارهای عملکردی
  • 65. استانداردهای گزارش‌دهی برای داده‌های پاک‌شده
  • 66. اصول FAIR در داده‌های متابولومیکس
  • 67. مدیریت متاداده و آنوتیشن
  • 68. انتشار داده‌های اگزومتابولومیکس پاک‌شده
  • 69. رفع رایج‌ترین خطاهای پاکسازی داده
  • 70. مطالعات موردی پاکسازی داده اگزومتابولومیکس
  • 71. چالش‌های یکپارچه‌سازی چند-اومیکس
  • 72. مطابقت با استانداردهای نظارتی و داده‌ای
  • 73. بهترین شیوه‌ها و پسماندهای رایج

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.