اکسپرس 24
کتاب جامع پرس و جو RDF برای تحلیل داده‌های بیوانفورماتیک: از SPARQL تا بهینه‌سازی

کتاب جامع پرس و جو RDF برای تحلیل داده‌های بیوانفورماتیک: از SPARQL تا بهینه‌سازی

تگ‌ها: Bio2RDF Bioinformatics Blazegraph GraphDB Linked Data Ontology Query Optimization RDF SHACL SPARQL Triplestore Wikidata

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 جامع پرس و جو RDF برای تحلیل داده‌های بیوانفورماتیک: از SPARQL تا بهینه‌سازی

موضوع کلی: بیوانفورماتیک

موضوع میانی: RDF و ontologies در بیوانفورماتیک

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی RDF: triple، subject، predicate، object
  • 2. فرمت‌های serialization RDF: Turtle، RDF/XML، JSON-LD، N-Triples
  • 3. آشنایی با ontologies در بیوانفورماتیک: GO، SO، ChEBI، HPO
  • 4. معرفی triplestore و مفاهیم ذخیره‌سازی RDF
  • 5. نصب و تنظیم Virtuoso به عنوان triplestore
  • 6. نصب و تنظیم Blazegraph و استفاده از REST API
  • 7. آشنایی با GraphDB و ویژگی‌های enterprise آن
  • 8. زبان پرس و جو SPARQL: ساختار و مفاهیم پایه
  • 9. استفاده از PREFIX و تعریف namespaces در SPARQL
  • 10. کوئری SELECT ساده: استخراج ژن‌ها از ontology GO
  • 11. فیلتر کردن نتایج با FILTER و عبارات regex
  • 12. استفاده از OPTIONAL برای داده‌های ناقص یا جزئی
  • 13. ترکیب نتایج با UNION و کاربردهای آن
  • 14. استفاده از VALUES برای محدود کردن دامنه متغیرها
  • 15. Aggregates در SPARQL: COUNT، SUM، AVG، GROUP BY، HAVING
  • 16. Property Paths: مسیرهای ساده، معکوس، alternation و последователност
  • 17. SUBQUERY و پرس و تو درونی برای پیچیدگی‌های بالا
  • 18. استفاده از FUNCTIONS داخلی SPARQL: STR، LANGMATCHES، DATATYPE
  • 19. بهینه‌سازی کوئری: آمارها، indexing و plán ejecución
  • 20. استفاده از hintها و clueها در motores SPARQL برای بهبود عملکرد
  • 21. Inferencing و reasoning در triplestores: forward-chaining و backward-chaining
  • 22. integrating OWL reasoning با Pellet و HermiT در زمان query
  • 23. استفاده از RDFa و microdata برای انقیاد داده‌های وب به RDF
  • 24. تبدیل داده‌های FASTA و GenBank به قالب RDF با RIOT و RDFlib
  • 25. تولید RDF از داده‌های VCF (متغیرهای ژنتیک) با استفاده از اسکریپت‌های Python
  • 26. Linking داده‌های expresión génica (RNA‑seq) به ontologies با RDF
  • 27. querying pathway databases: KEGG، Reactome و WikiPathways از طریق SPARQL
  • 28. استخراج tương взаимодейی پروتئین‑پروتین از BioGRID و IntAct
  • 29. querying phenotype ontologies: HPO، MP و mammalian phenotype
  • 30. استفاده از Wikidata به عنوان منبع Linked Data برای بیوانفورماتیک
  • 31. SPARQL Update:INSERT، DELETE، LOAD و مدیریت داده‌های پویا
  • 32. کار با معتبرسازی داده‌ها با SHACL و قوانین شکل (shapes)
  • 33. استفاده از شمولیتی SKOS برای تصنيفات fenótípico و داروهای
  • 34. داده‌های provenance با PROV-O: ردیابی lineage در آزمایشات omics
  • 35. Integrating داده‌های Literatura mining (PubMed) به صورت RDF با BioLark
  • 36. ساخت ontology شخصی با Protégé و xuất به فرمت RDF
  • 37. استفاده از理由 ELK برای ontologies بزرگ و تئوری-description logic
  • 38. بهینه‌سازی حافظه triplestore: dictionary encoding، bit‑vectors و compressions
  • 39. شاردینگ و replikेशन در triplestores برای مقیاس‌پذیری افقی
  • 40. استفاده از Docker و Kubernetes برای استقرار و مدیریت triplestore
  • 41. مانیتورینگ عملکرد triplestore با Prometheus و Grafana
  • 42. بهینه‌سازی کوئری‌های federation (فدرال) با استفاده از SERVICE و fédéré endpoints
  • 43. مثال кейس-study: ساخت knowledge graph برای بیماری Alzheimers
  • 44. querying adverse drug reactions از پایگاه SIDER و DrugBank
  • 45. Integrating داده‌های essais clinique (ClinicalTrials.gov) به RDF
  • 46. استفاده از schema.org برای метаданные ביולוגיה و essais cliniques
  • 47. کار با داده‌های multi-omics: genomics، transcriptomics، proteomics، metabolomics
  • 48. ساخت داشبوردهای conversación با Linked Data و ابزارهایی مانند Linkurious
  • 49. استفاده از RDF-star (RDF\*) برای annotating triples با metadata
  • 50. querying داده‌های单细胞 RNA‑seq metadata در RDF
  • 51. بهینه‌سازی کوئری‌های复杂 با استفاده از query hints و plan visualization
  • 52. استفاده از GraphQL-over-SPARQL برای ساخت APIهای مدرن
  • 53. Integrating پیش‌بینی‌های ماشین‑เรียน به صورت RDF triples (مثلاً deep learning résultats)
  • 54. استفاده از Apache Jena ARQ و ابزارهای command line برای آزمون کوئری‌ها
  • 55. کار با rdflib در Python: بارگذاری، پرس و جو، و تغییر داده‌های RDF
  • 56. استفاده از RDF4J (Sesame) برای توسعه aplicaciones Java مبتنی بر RDF
  • 57. ایجاد و مدیریت endpoint SPARQL شخصی با Apache Fuseki
  • 58. بهینه‌سازی ذخیره‌سازی: partitioning، clustering و فشرده‌سازی
  • 59. استفاده از کشینگ نتایج query برای تکرار
  • 60. Integrating داده‌های imaginery (microscopy, MRI) به صورت RDF با ontologies مثل OBI
  • 61. querying metadata از GEO و ArrayExpress برای داده‌های Expression
  • 62. استفاده از روبات‌های چت (chatbot) برای تبدیل سؤال زبان طبیعی به SPARQL
  • 63. بهینه‌سازی مصرف انرژی در triplestores سبک برای edge devices
  • 64. مثال پروژه: ساخت knowledge graph برای گیاهان دارویی و جستجوی ترکیبات فعال
  • 65. استفاده از داده‌های clinvar و HGMD در قالب RDF برای تحلیل pathogenicity
  • 66. پیاده‌سازی workflow تحلیلی variantes با استفاده از SPARQL و Snakemake
  • 67. بهینه‌سازی نتایج با رتبه‌بندی و امتیازدهی (PageRank‑like) بر پایهٔ روابط ontology
  • 68. استفاده از vector embeddings (RDF2Vec) برای entities و similarity search
  • 69. Integrating FAISS برای جستجوی تقریبی vectors در فضای embedding
  • 70. استنتاج دانش جدید با قوانین استنتاجی سفارشی (custom rules) در triplestore
  • 71. کار با زمان (temporal RDF) و ontologies مانند OWL‑Time برای داده‌های سری زمانی
  • 72. querying داده‌های سری زمانی omics (time‑course experiments) در RDF
  • 73. استفاده از ترکیب RDF و JSON-LD برای تبادل داده‌های وب
  • 74. آموزش بهترین prácticas امنیتی و حفظ حریم خصوصی در داده‌های Biomedical RCF
  • 75. پروژه capstone: طراحی، ساخت و-query یک knowledge base end-to-end برای یک مورد مورد تحقیقاتی

📚 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.