, ,

کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در ژنتیک

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در ژنتیک

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر ژنتیک و بیوانفورماتیک محاسباتی
  • 2. چرا محاسبات در ژنتیک مدرن حیاتی است؟
  • 3. مروری بر مفاهیم پایه ژنتیک: DNA، ژن و ژنوم
  • 4. از توالی‌یابی سنگر تا توالی‌یابی نسل جدید (NGS)
  • 5. چالش داده‌های عظیم (Big Data) در ژنومیک
  • 6. مقدمه‌ای بر سیستم‌عامل‌های مبتنی بر یونیکس (لینوکس و macOS)
  • 7. آشنایی با محیط خط فرمان (Command-Line Interface)
  • 8. دستورات پایه‌ای لینوکس: ناوبری در فایل سیستم
  • 9. دستورات پایه‌ای لینوکس: مدیریت فایل‌ها و دایرکتوری‌ها
  • 10. مبانی برنامه‌نویسی و الگوریتم برای زیست‌شناسان
  • 11. انتخاب زبان برنامه‌نویسی: چرا پایتون؟
  • 12. نصب و راه‌اندازی پایتون و محیط‌های توسعه (IDE)
  • 13. مبانی پایتون: متغیرها، انواع داده و عملگرها
  • 14. ساختارهای داده در پایتون: رشته‌ها (Strings)
  • 15. کار با رشته‌ها: پردازش توالی‌های بیولوژیکی
  • 16. ساختارهای داده در پایتون: لیست‌ها و تاپل‌ها
  • 17. ساختارهای داده در پایتون: دیکشنری‌ها و مجموعه‌ها
  • 18. ساختارهای کنترلی: دستورات شرطی (if-elif-else)
  • 19. ساختارهای کنترلی: حلقه‌های for و while
  • 20. توابع: تعریف، فراخوانی و بازگرداندن مقادیر
  • 21. کار با فایل‌ها: خواندن و نوشتن داده‌های متنی
  • 22. مدیریت خطا و استثناها (Error and Exception Handling)
  • 23. ماژول‌ها و کتابخانه‌ها در پایتون
  • 24. مقدمه‌ای بر کتابخانه Biopython
  • 25. فرمت FASTA: استاندارد نمایش توالی‌ها
  • 26. خواندن و پردازش فایل‌های FASTA با پایتون
  • 27. فرمت FASTQ: داده‌های خام توالی‌یابی
  • 28. کنترل کیفیت (Quality Control) داده‌های NGS با ابزار FastQC
  • 29. مفاهیم پایه هم‌ترازی توالی‌ها (Sequence Alignment)
  • 30. ماتریس‌های امتیازدهی: PAM و BLOSUM
  • 31. هم‌ترازی سراسری (Global Alignment) و الگوریتم نیدلمن-وانچ
  • 32. هم‌ترازی محلی (Local Alignment) و الگوریتم اسمیت-واترمن
  • 33. معرفی ابزار BLAST و کاربردهای آن
  • 34. اجرای BLAST به صورت محلی و از طریق خط فرمان
  • 35. مقدمه‌ای بر محاسبات سطح بالا (HPC)
  • 36. چرا به HPC در ژنتیک نیاز داریم؟
  • 37. معماری کلاسترهای محاسباتی: گره‌ها، هسته‌ها و شبکه
  • 38. اتصال به سرورهای راه دور با استفاده از SSH
  • 39. مدیریت فایل در سیستم‌های راه دور (scp و rsync)
  • 40. مفاهیم پردازش موازی: تفاوت سریال و موازی
  • 41. انواع موازی‌سازی: حافظه مشترک (OpenMP) و حافظه توزیع‌شده (MPI)
  • 42. آشنایی با زمان‌بندهای کار (Job Schedulers) مانند SLURM
  • 43. نوشتن و ارسال اسکریپت‌های شغلی (Job Scripts)
  • 44. مدیریت، نظارت و لغو کارها در کلاستر
  • 45. محیط‌های نرم‌افزاری ماژولار (Environment Modules)
  • 46. مقدمه‌ای بر اسکریپت‌نویسی شل (Shell Scripting) برای اتوماسیون
  • 47. مدیریت وابستگی‌ها و محیط‌های نرم‌افزاری با Conda
  • 48. گردش کار (Workflow) تحلیل داده‌های ژنومیک
  • 49. هم‌ترازی خوانش‌ها به ژنوم مرجع (Read Mapping)
  • 50. مفهوم نمایه‌سازی (Indexing) ژنوم مرجع
  • 51. استفاده از ابزارهای هم‌ترازی مانند BWA و Bowtie2
  • 52. فرمت SAM (Sequence Alignment/Map)
  • 53. فرمت BAM: نسخه باینری و فشرده SAM
  • 54. کار با فایل‌های SAM/BAM با ابزار Samtools
  • 55. مرتب‌سازی و نمایه‌سازی فایل‌های BAM
  • 56. فیلتر کردن و بررسی کیفیت هم‌ترازی
  • 57. حذف خوانش‌های تکراری (PCR Duplicates)
  • 58. فراخوانی واریانت (Variant Calling): مفاهیم و چالش‌ها
  • 59. مقدمه‌ای بر ابزار GATK (Genome Analysis Toolkit)
  • 60. گردش کار بهترین شیوه‌های GATK برای فراخوانی واریانت
  • 61. فرمت VCF (Variant Call Format)
  • 62. کار با فایل‌های VCF با ابزار VCFtools و BCFtools
  • 63. فیلتر کردن و حاشیه‌نویسی (Annotation) واریانت‌ها
  • 64. پیش‌بینی تأثیر عملکردی واریانت‌ها (VEP, SnpEff)
  • 65. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های رونویسی (Transcriptomics)
  • 66. گردش کار تحلیل داده‌های RNA-Seq
  • 67. هم‌ترازی خوانش‌های RNA-Seq با ابزارهای STAR یا HISAT2
  • 68. کمی‌سازی بیان ژن (Quantification) با featureCounts یا Salmon
  • 69. ماتریس شمارش خوانش‌ها (Read Count Matrix)
  • 70. تحلیل بیان افتراقی (Differential Expression Analysis)
  • 71. مقدمه‌ای بر مونتاژ ژنوم (Genome Assembly)
  • 72. تفاوت مونتاژ de novo و مونتاژ مبتنی بر مرجع
  • 73. مفاهیم گراف‌های دو بروین (de Bruijn graphs)
  • 74. کنترل کیفیت و ارزیابی مونتاژ ژنوم
  • 75. حاشیه‌نویسی ژنوم: پیش‌بینی ژن‌ها و عناصر عملکردی
  • 76. فیلوژنتیک محاسباتی: ساخت درخت‌های تکاملی
  • 77. هم‌ترازی چندگانه توالی (Multiple Sequence Alignment)
  • 78. مدل‌های جایگزینی نوکلئوتیدی و اسید آمینه‌ای
  • 79. روش‌های ساخت درخت فیلوژنتیک (Neighbor-Joining, Maximum Likelihood)
  • 80. مقدمه‌ای بر ژنتیک جمعیت محاسباتی
  • 81. تحلیل ساختار جمعیت و تنوع ژنتیکی
  • 82. مقدمه‌ای بر کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
  • 83. مقدمه‌ای بر کتابخانه Pandas برای کار با داده‌های جدولی
  • 84. خواندن و پردازش فایل‌های VCF و GTF با Pandas
  • 85. مصورسازی داده‌های ژنومیک با Matplotlib و Seaborn
  • 86. استفاده از مرورگرهای ژنوم مانند IGV
  • 87. کنترل نسخه (Version Control) با Git
  • 88. مبانی Git: کامیت، شاخه و ادغام
  • 89. استفاده از GitHub برای همکاری و اشتراک‌گذاری کد
  • 90. اهمیت بازتولیدپذیری (Reproducibility) در تحقیقات محاسباتی
  • 91. استفاده از مدیرهای گردش کار (Workflow Managers) مانند Snakemake یا Nextflow
  • 92. مفاهیم اولیه کانتینرسازی با Docker و Singularity
  • 93. مقدمه‌ای بر محاسبات ابری (Cloud Computing) برای ژنومیک
  • 94. کاربردهای یادگیری ماشین (Machine Learning) در ژنتیک
  • 95. بهینه‌سازی کد پایتون برای عملکرد بهتر
  • 96. موازی‌سازی وظایف در پایتون با ماژول multiprocessing
  • 97. پروژه عملی ۱: تحلیل واریانت‌های یک نمونه انسانی
  • 98. پروژه عملی ۲: تحلیل بیان افتراقی ژن در داده‌های RNA-Seq
  • 99. پروژه عملی ۳: مونتاژ یک ژنوم باکتریایی
  • 100. اخلاق در ژنتیک محاسباتی و حریم خصوصی داده‌ها

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در ژنتیک”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا