کتاب صوتی Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های پردازش داده های ژنتیکی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های پردازش داده های ژنتیکی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر پردازش داده های ژنتیکی
• 2. مبانی ژنتیک مولکولی و بیوانفورماتیک
• 3. آشنایی با فرمت های استاندارد داده های ژنتیکی (FASTQ, BAM, VCF)
• 4. مفاهیم پایگاه داده های ژنتیکی
• 5. اصول ذخیره سازی و مدیریت داده های حجیم
• 6. معرفی Google Cloud Platform (GCP)
• 7. آشنایی با سرویس های محاسباتی GCP (Compute Engine, Kubernetes Engine)
• 8. مفاهیم ذخیره سازی در GCP (Cloud Storage, Persistent Disk)
• 9. شبکه بندی و امنیت در GCP
• 10. مقدمه ای بر خطوط لوله پردازش داده های ژنتیکی
• 11. طراحی خطوط لوله با استفاده از ابزارهای GCP
• 12. استفاده از Docker و Kubernetes برای مدیریت پردازش ها
• 13. مفاهیم یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک
• 14. آموزش مدل های یادگیری ماشین با استفاده از TensorFlow در GCP
• 15. پردازش توالی یابی نسل جدید (NGS)
• 16. هم ترازی توالی ها (Alignment) با ابزارهای استاندارد
• 17. شناسایی واریانت ها (Variant Calling)
• 18. تفسیر و حاشیه نویسی واریانت ها
• 19. تحلیل بیان ژن (Gene Expression Analysis)
• 20. تجزیه و تحلیل داده های RNA-Seq
• 21. تجزیه و تحلیل داده های DNA-Seq
• 22. مقدمه ای بر داده های ژنومیک ساختاری
• 23. تجزیه و تحلیل داده های اپی ژنومیک
• 24. تجزیه و تحلیل داده های متا ژنومیک
• 25. اصول پایگاه داده های ژنتیکی در GCP (Cloud SQL, BigQuery)
• 26. طراحی و اجرای کوئری بر روی داده های ژنتیکی
• 27. استفاده از BigQuery برای تحلیل های مقیاس بزرگ
• 28. امنیت داده های ژنتیکی در GCP
• 29. مدیریت دسترسی به داده ها (IAM)
• 30. رمزنگاری داده ها در GCP
• 31. اصول مهندسی داده های ژنتیکی
• 32. پاکسازی و پیش پردازش داده های ژنتیکی
• 33. اعتبارسنجی داده های ژنتیکی
• 34. مقدمه ای بر پردازش موازی داده ها
• 35. استفاده از Apache Spark در GCP برای پردازش داده های ژنتیکی
• 36. مفاهیم پردازش جریانی (Streaming Processing)
• 37. اجرای پردازش های جریانی داده های ژنتیکی در GCP
• 38. مقدمه ای بر ابزارهای تحلیل ژنومیک پیشرفته
• 39. استفاده از ابزارهای تحلیل ژنومیک در GCP
• 40. بهینه سازی خطوط لوله پردازش داده های ژنتیکی
• 41. مانیتورینگ و لاگینگ در GCP
• 42. مدیریت هزینه در GCP
• 43. استفاده از ابزارهای خودکار سازی در GCP (Cloud Deployment Manager)
• 44. مقدمه ای بر داده های چندامیکسی (Multi-omics)
• 45. ادغام و تحلیل داده های چندامیکسی
• 46. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده های ژنتیکی
• 47. توسعه اپلیکیشن های پردازش داده های ژنتیکی در GCP
• 48. مقدمه ای بر API های GCP برای پردازش داده های ژنتیکی
• 49. ساخت رابط های کاربری برای اپلیکیشن های ژنتیکی
• 50. تست و استقرار اپلیکیشن های پردازش داده های ژنتیکی
• 51. مدیریت چرخه عمر اپلیکیشن ها
• 52. مقدمه ای بر داده های بالینی ژنتیکی
• 53. پردازش داده های بالینی ژنتیکی در GCP
• 54. ملاحظات حریم خصوصی و امنیتی در داده های بالینی
• 55. مقررات مربوط به داده های ژنتیکی در ایران
• 56. مبانی حقوقی مدیریت داده های ژنتیکی
• 57. اصول اخلاقی در تحلیل داده های ژنتیکی
• 58. استفاده مسئولانه از داده های ژنتیکی
• 59. مطالعات موردی در پردازش داده های ژنتیکی
• 60. تحلیل داده های ژنومیک سرطان
• 61. تحلیل داده های ژنومیک بیماری های نادر
• 62. تحلیل داده های ژنومیک سلامت عمومی
• 63. مقدمه ای بر پردازش تصاویر پزشکی مرتبط با ژنتیک
• 64. تحلیل داده های تصویربرداری مولکولی
• 65. استفاده از یادگیری عمیق در تحلیل داده های ژنتیکی
• 66. شبکه های عصبی کانولوشنی برای تحلیل تصاویر ژنتیکی
• 67. شبکه های عصبی بازگشتی برای تحلیل توالی ها
• 68. پردازش زبان طبیعی در بیوانفورماتیک
• 69. استخراج اطلاعات از مقالات علمی ژنتیکی
• 70. توسعه ابزارهای کمکی برای محققان ژنتیک
• 71. مقدمه ای بر پردازش داده های بلند توالی (Long-read sequencing)
• 72. تحلیل داده های نسل سوم توالی یابی
• 73. کاربرد بلاکچین در مدیریت داده های ژنتیکی
• 74. امنیت و شفافیت در اشتراک گذاری داده های ژنتیکی
• 75. مقدمه ای بر ویرایش ژنوم (Gene Editing)
• 76. تحلیل داده های حاصل از ویرایش ژنوم
• 77. اصول طراحی آزمایشگاه های مجازی ژنتیک
• 78. پیاده سازی آزمایشگاه مجازی با استفاده از GCP
• 79. آموزش و توانمندسازی متخصصان بیوانفورماتیک
• 80. توسعه پایدار در حوزه بیوانفورماتیک
• 81. آینده پردازش داده های ژنتیکی
• 82. نقش GCP در پیشرفت تحقیقات ژنتیکی
• 83. مدیریت پروژه های بیوانفورماتیک در GCP
• 84. ارتباط با جامعه علمی و تبادل دانش
• 85. چالش های فنی در پردازش داده های ژنتیکی
• 86. راه حل های نوآورانه برای چالش ها
• 87. مقدمه ای بر مفاهیم آماری پیشرفته در ژنتیک
• 88. استفاده از مدل های آماری برای تحلیل داده های ژنتیکی
• 89. تحلیل داده های ژنومیک جمعیت ها
• 90. مفاهیم ژنومیک تطبیقی
• 91. تحلیل داده های ژنومیک تکاملی
• 92. ارزیابی کیفیت داده های ژنتیکی
• 93. روش های پیشرفته پاکسازی داده ها
• 94. تکنیک های فشرده سازی داده های ژنتیکی
• 95. مدیریت ورژن داده ها
• 96. مقدمه ای بر پردازش داده های مکانی در ژنتیک
• 97. تحلیل داده های ژنومیک فضایی
• 98. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه سازی پردازش ها
• 99. توسعه ابزارهای خودکار برای تفسیر ژنومیک
• 100. ملاحظات مربوط به استانداردهای ملی در پردازش داده های ژنتیکی