, ,

کتاب تحلیل داده‌های RNA-Seq با Bioconductor در R

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده‌های RNA-Seq با Bioconductor در R

موضوع کلی: زیست‌شناسی محاسباتی و تحلیل داده‌های ژنومی

موضوع میانی: تحلیل داده‌های بیان ژن با استفاده از ابزارهای بیوانفورماتیک

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر زیست‌شناسی محاسباتی و تحلیل داده‌های ژنومی
  • 2. مبانی بیوانفورماتیک و ابزارهای آن
  • 3. آشنایی با زبان برنامه‌نویسی R برای تحلیل داده
  • 4. نصب و پیکربندی Bioconductor
  • 5. مفاهیم پایه در تحلیل داده‌های RNA-Seq
  • 6. اصول طراحی آزمایش RNA-Seq
  • 7. آماده‌سازی داده‌های خام RNA-Seq
  • 8. کنترل کیفیت داده‌های RNA-Seq
  • 9. پردازش اولیه داده‌ها: نقشه‌برداری خوانش‌ها
  • 10. ابزارهای نقشه‌برداری خوانش‌ها (مانند STAR, HISAT2)
  • 11. مفاهیم و معیارهای کیفیت نقشه‌برداری
  • 12. مدیریت فایل‌های BAM و SAM
  • 13. فیلتر کردن و مرتب‌سازی فایل‌های BAM
  • 14. پایگاه‌های داده مرجع ژنومی
  • 15. نحوه استفاده از Bioconductor برای مدیریت داده‌های ژنومی
  • 16. کار با داده‌های توالی‌یابی و اطلاعات ژنومی
  • 17. مقدمه‌ای بر بیان ژن و سطوح بیان
  • 18. مفهوم بیان ژن در سطح mRNA
  • 19. اندازه‌گیری بیان ژن با RNA-Seq
  • 20. تکنیک‌های اندازه‌گیری بیان ژن
  • 21. مفاهیم نرمال‌سازی داده‌های RNA-Seq
  • 22. روش‌های مختلف نرمال‌سازی (مانند TPM, FPKM)
  • 23. نرمال‌سازی داده‌ها با استفاده از Bioconductor
  • 24. بسته‌های Bioconductor برای نرمال‌سازی
  • 25. شناسایی ژن‌های بیان‌شده تفاضلی
  • 26. مفاهیم آماری در شناسایی ژن‌های بیان‌شده تفاضلی
  • 27. آزمون‌های آماری برای بیان ژن تفاضلی
  • 28. بسته‌های Bioconductor برای تحلیل بیان ژن تفاضلی
  • 29. روش‌های مبتنی بر توزیع دوجمله‌ای منفی
  • 30. تفسیر نتایج بیان ژن تفاضلی
  • 31. نمودارهای heatmap برای نمایش بیان ژن
  • 32. نمودارهای volcano برای نمایش بیان ژن تفاضلی
  • 33. تحلیل غنی‌سازی ژنی (Gene Set Enrichment Analysis)
  • 34. مفاهیم پایه در غنی‌سازی ژنی
  • 35. ابزارهای Bioconductor برای غنی‌سازی ژنی
  • 36. مسیرهای بیولوژیکی مرتبط با بیان ژن تفاضلی
  • 37. شبکه‌های تنظیم ژنی
  • 38. تحلیل شبکه‌های بیان ژن
  • 39. مفاهیم مربوط به خوشه‌بندی داده‌ها
  • 40. خوشه‌بندی داده‌های بیان ژن
  • 41. روش‌های مختلف خوشه‌بندی
  • 42. کار با بسته‌های Bioconductor برای خوشه‌بندی
  • 43. تحلیل داده‌های RNA-Seq تک‌سلولی
  • 44. مقدمه‌ای بر RNA-Seq تک‌سلولی
  • 45. چالش‌های تحلیل داده‌های RNA-Seq تک‌سلولی
  • 46. بسته‌های Bioconductor برای تحلیل RNA-Seq تک‌سلولی
  • 47. مقدمه‌ای بر Bioconductor برای RNA-Seq تک‌سلولی
  • 48. پردازش و نرمال‌سازی داده‌های RNA-Seq تک‌سلولی
  • 49. شناسایی انواع سلول‌ها با استفاده از RNA-Seq تک‌سلولی
  • 50. تجسم داده‌های RNA-Seq تک‌سلولی
  • 51. تحلیل مسیرهای بیولوژیکی در RNA-Seq تک‌سلولی
  • 52. مطالعه تغییرات بیان ژن در طول زمان
  • 53. تحلیل داده‌های RNA-Seq در شرایط مختلف فیزیولوژیکی
  • 54. مقایسه داده‌های RNA-Seq از منابع مختلف
  • 55. کار با پایگاه‌های داده عمومی RNA-Seq
  • 56. مثال‌های عملی از تحلیل داده‌های RNA-Seq
  • 57. مطالعه موردی: شناسایی نشانگرهای بیماری
  • 58. مطالعه موردی: بررسی پاسخ به درمان
  • 59. مطالعه موردی: تحلیل تفاوت‌های سلولی در تومور
  • 60. تفسیر نتایج بیوانفورماتیکی در زمینه زیست‌شناسی
  • 61. اعتبارسنجی نتایج تحلیل داده‌ها
  • 62. مقدمه‌ای بر اصول طراحی آزمایش‌های بیوانفورماتیکی
  • 63. بهبود کیفیت داده‌ها در طول تحلیل
  • 64. مستندسازی فرآیندهای تحلیل داده
  • 65. اشتراک‌گذاری نتایج و داده‌ها
  • 66. اصول اخلاقی در تحلیل داده‌های ژنومی
  • 67. حفظ حریم خصوصی داده‌های ژنومی
  • 68. امنیت داده‌های ژنومی
  • 69. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در زیست‌شناسی محاسباتی
  • 70. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل بیان ژن
  • 71. مدل‌های پیش‌بینی‌کننده در زیست‌شناسی
  • 72. کار با بسته‌های یادگیری ماشین در R
  • 73. مقدمه‌ای بر Bioconductor و یادگیری ماشین
  • 74. تحلیل داده‌های RNA-Seq با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین
  • 75. شناسایی الگوهای پیچیده در داده‌های بیان ژن
  • 76. کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص بیماری
  • 77. شبکه‌های عصبی در تحلیل داده‌های ژنومی
  • 78. مدل‌های درخت تصمیم و جنگل تصادفی
  • 79. تحلیل بقای سلولی با استفاده از RNA-Seq
  • 80. پیش‌بینی پاسخ سلول به محرک‌ها
  • 81. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های جهش‌زایی (Mutational Data)
  • 82. مقایسه بیان ژن و الگوهای جهش‌زایی
  • 83. تحلیل داده‌های اپی‌ژنتیکی در کنار RNA-Seq
  • 84. مقدمه‌ای بر ابزارهای پیشرفته Bioconductor
  • 85. کار با بسته‌های تخصصی Bioconductor
  • 86. توسعه بسته‌های Bioconductor (مقدماتی)
  • 87. نکات و ترفندها در تحلیل داده‌های RNA-Seq
  • 88. حل مشکلات رایج در تحلیل داده‌ها
  • 89. آینده تحلیل داده‌های RNA-Seq
  • 90. چالش‌های پیش رو در بیوانفورماتیک ژنومی
  • 91. نقش زیست‌شناسی محاسباتی در پیشرفت علم
  • 92. مسیر شغلی در حوزه زیست‌شناسی محاسباتی
  • 93. منابع بیشتر برای یادگیری و تحقیق
  • 94. جمع‌بندی و مرور آموخته‌ها
  • 95. تمرینات عملی و پروژه‌های پیشرفته
  • 96. ارزیابی نهایی دانش آموخته‌ها
  • 97. کاربرد یافته‌های RNA-Seq در تحقیقات زیست‌پزشکی
  • 98. نقش RNA-Seq در کشف داروها
  • 99. تحلیل داده‌های RNA-Seq در مطالعات اپیدمیولوژیک
  • 100. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های متاژنومیک

📚 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 تحلیل داده‌های RNA-Seq با Bioconductor در R”

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

پیمایش به بالا