کتاب گنجینه پنهان ژن‌ها: تحلیل بیومتری صفات کمی با R
, ,

کتاب گنجینه پنهان ژن‌ها: تحلیل بیومتری صفات کمی با R

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000021360 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , , ,

📚 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 گنجینه پنهان ژن‌ها: تحلیل بیومتری صفات کمی با R

موضوع کلی: ژنتیک کمی و تجزیه بیومتری

موضوع میانی: روش‌های آماری در تحلیل ژنتیکی صفات کمی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر ژنتیک کمی و صفات کمی
  • 2. واریانس ژنتیکی و محیطی: مفاهیم پایه
  • 3. اجزای واریانس: واریانس افزایشی، غالبیت و اپیستازی
  • 4. تجزیه و تحلیل واریانس (ANOVA) در ژنتیک کمی
  • 5. همبستگی و رگرسیون بین صفات کمی
  • 6. وراثت پذیری (Heritability): مفهوم و روش های تخمین
  • 7. وراثت پذیری در معنای وسیع و محدود
  • 8. روش های تخمین وراثت پذیری از داده های خویشاوندی
  • 9. پیش بینی پاسخ به گزینش (Selection Response)
  • 10. گزینش تک صفتی: اصول و روش ها
  • 11. گزینش چند صفتی: شاخص گزینش (Selection Index)
  • 12. همبستگی ژنتیکی: مفهوم و اهمیت
  • 13. روش های تخمین همبستگی ژنتیکی
  • 14. اثرات متقابل ژنوتیپ و محیط (GxE Interaction)
  • 15. مدل های GxE Interaction: مقیاس و رتبه
  • 16. پایداری عملکرد ژنوتیپ ها: روش های ارزیابی
  • 17. تجزیه و تحلیل رگرسیونی پایداری (Regression Analysis of Stability)
  • 18. تجزیه و تحلیل میانگین-واریانس (Mean-Variance Analysis)
  • 19. تجزیه و تحلیل عاملی (Factor Analysis) در ژنتیک کمی
  • 20. تجزیه و تحلیل مسیر (Path Analysis)
  • 21. مدل های اثرات تصادفی (Random Effects Models)
  • 22. مدل های اثرات آمیخته (Mixed Effects Models)
  • 23. برازش مدل های اثرات آمیخته با R
  • 24. مدل های خطی تعمیم یافته (Generalized Linear Models) در ژنتیک کمی
  • 25. مدل های لجستیک رگرسیون (Logistic Regression) برای صفات دودویی
  • 26. مدل های پواسون رگرسیون (Poisson Regression) برای صفات شمارشی
  • 27. تجزیه و تحلیل بقا (Survival Analysis) در ژنتیک کمی
  • 28. مدل کاکس (Cox Model)
  • 29. روش کاپلان-میر (Kaplan-Meier)
  • 30. مقدمه ای بر نشانگرهای مولکولی (Molecular Markers)
  • 31. انواع نشانگرهای مولکولی: SNP، SSR و غیره
  • 32. پیوند ژنتیکی (Genetic Linkage) و نقشه یابی ژنتیکی
  • 33. تجزیه و تحلیل پیوستگی (Linkage Analysis)
  • 34. نقشه یابی QTL (Quantitative Trait Loci)
  • 35. روش های نقشه یابی QTL: فاصله ای ساده (Simple Interval Mapping)
  • 36. روش های نقشه یابی QTL: فاصله ای ترکیبی (Composite Interval Mapping)
  • 37. روش های نقشه یابی QTL: رگرسیون چندگانه (Multiple Regression)
  • 38. روش های نقشه یابی QTL: مدل های اثرات آمیخته
  • 39. اثرات QTL: افزایشی، غالبیت و اپیستازی
  • 40. تخمین اثرات QTL و واریانس تبیین شده
  • 41. انتخاب به کمک نشانگر (Marker-Assisted Selection)
  • 42. انتخاب ژنومی (Genomic Selection): اصول و روش ها
  • 43. مدل های انتخاب ژنومی: GBLUP و Bayes
  • 44. ارزیابی دقت پیش بینی ژنومی (Genomic Prediction Accuracy)
  • 45. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) در انتخاب ژنومی
  • 46. انتخاب ژنومی در جمعیت های دورگه (Hybrid Populations)
  • 47. انتخاب ژنومی با استفاده از داده های توالی یابی (Sequence Data)
  • 48. متاآنالیز (Meta-Analysis) در ژنتیک کمی
  • 49. ترکیب نتایج QTL از مطالعات مختلف
  • 50. تجزیه و تحلیل تنوع ژنتیکی (Genetic Diversity)
  • 51. روش های تخمین تنوع ژنتیکی: هتروزیگوسیتی، شاخص فیکسیشن
  • 52. تحلیل جمعیت (Population Structure Analysis)
  • 53. روش های تحلیل جمعیت: PCA و ADMIXTURE
  • 54. ژنتیک منظره (Landscape Genetics)
  • 55. روش های تجزیه و تحلیل ژنتیک منظره
  • 56. ارتباط بین تنوع ژنتیکی و سازگاری (Adaptation)
  • 57. ژنتیک سازگاری (Adaptation Genetics)
  • 58. شناسایی ژن های درگیر در سازگاری
  • 59. روش های شناسایی ژن های درگیر در سازگاری: اسکن ژنومی
  • 60. روش های شناسایی ژن های درگیر در سازگاری: تست های همبستگی
  • 61. داده های ژنومی بزرگ (Big Data) در ژنتیک کمی
  • 62. مدیریت و تحلیل داده های ژنومی بزرگ با R
  • 63. استفاده از بسته های R برای تحلیل داده های ژنومی
  • 64. تجسم داده های ژنتیکی با R
  • 65. تولید نمودارهای با کیفیت بالا برای مقالات علمی
  • 66. اتوماسیون تجزیه و تحلیل های ژنتیکی با R
  • 67. ایجاد اسکریپت های R برای تجزیه و تحلیل های تکراری
  • 68. بهینه سازی کد R برای سرعت و کارایی
  • 69. دیباگ کردن کد R
  • 70. مستندسازی کد R
  • 71. استفاده از R Markdown برای ایجاد گزارش های تعاملی
  • 72. ایجاد بسته های R برای به اشتراک گذاری کد
  • 73. اصول طراحی آزمایش در ژنتیک کمی
  • 74. طرح های بلوک کامل تصادفی (RCBD)
  • 75. طرح های مربع لاتین (Latin Square Designs)
  • 76. طرح های بلوک ناقص (Incomplete Block Designs)
  • 77. طرح های فاکتوریل (Factorial Designs)
  • 78. طرح های اسپلیت پلات (Split-Plot Designs)
  • 79. طرح های آلفا (Alpha Designs)
  • 80. تحلیل داده های حاصل از طرح های آزمایشی مختلف با R
  • 81. مدیریت داده ها در R: خواندن، نوشتن و تغییر شکل داده ها
  • 82. پاکسازی داده ها و مدیریت داده های از دست رفته
  • 83. تبدیل داده ها و ایجاد متغیرهای جدید
  • 84. ادغام داده ها از منابع مختلف
  • 85. استفاده از حلقه ها و توابع در R
  • 86. برنامه نویسی شی گرا در R
  • 87. کار با رشته ها در R
  • 88. کار با تاریخ و زمان در R
  • 89. ایجاد توابع سفارشی برای تجزیه و تحلیل های ژنتیکی
  • 90. استفاده از بسته های R برای موازی سازی محاسبات
  • 91. کار با داده های مکانی (Spatial Data) در R
  • 92. ایجاد نقشه ها با R
  • 93. تحلیل داده های سری زمانی (Time Series Data) در R
  • 94. مدل سازی سری زمانی در ژنتیک کمی
  • 95. روش های یادگیری ماشین (Machine Learning) در ژنتیک کمی
  • 96. رگرسیون ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Regression)
  • 97. جنگل تصادفی (Random Forest)
  • 98. شبکه های عصبی (Neural Networks)
  • 99. ارزیابی عملکرد مدل های یادگیری ماشین
  • 100. کاربردهای پیشرفته ژنتیک کمی در اصلاح نباتات و دام.

📚 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 گنجینه پنهان ژن‌ها: تحلیل بیومتری صفات کمی با R”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا