دوره تخصصی بیوانفورماتیک آموزش پروژه‌محور دسترسی از طریق SpotPlayer

تحلیل داده‌های ژنومی و کلینیکی سرطان

دوره جامع تحلیل داده‌های TCGA با زبان R

در این دوره به‌صورت گام‌به‌گام و عملی یاد می‌گیرید داده‌های ژنومی و کلینیکی پروژه TCGA را دریافت، آماده‌سازی و تحلیل کنید و نتایجی مناسب برای پایان‌نامه، مقاله و پروژه‌های پژوهشی سرطان به دست آورید.

  • دریافت و مدیریت داده‌های TCGA در محیط R
  • تحلیل بیان ژن و شناسایی ژن‌های افتراقی
  • تحلیل بقا و اطلاعات کلینیکی بیماران
  • رسم نمودارهای حرفه‌ای و قابل انتشار
دوره جامع تحلیل داده‌های TCGA با زبان R
آموزش عملی تحلیل داده‌های سرطان با زبان R
ثبت‌نام و دریافت دوره
🔒 پرداخت امن از طریق درگاه رسمی مرکز دکتر زعیمی
✓ فعال‌سازی دسترسی پس از پرداخت موفق
چرا این دوره؟

داده‌های TCGA در دسترس‌اند؛
اما تحلیل درست آن‌ها ساده نیست

بسیاری از دانشجویان و پژوهشگران می‌دانند که TCGA یکی از مهم‌ترین منابع داده‌های سرطان است، اما هنگام شروع تحلیل با چالش‌های متعددی مواجه می‌شوند.

🔍

داده مناسب را چگونه پیدا و دانلود کنیم؟

🧬

تفاوت داده‌های Clinical و RNA-Seq چیست؟

💻

خروجی‌های TCGAbiolinks را چگونه آماده تحلیل کنیم؟

📊

فیلترینگ و نرمال‌سازی داده‌ها چگونه انجام می‌شود؟

🧪

چگونه ژن‌های متفاوت‌بیان‌شده را استخراج و تفسیر کنیم؟

⚙️

خطاهای رایج R و پکیج‌ها را چگونه رفع کنیم؟

این دوره دقیقاً برای عبور از همین مرحله طراحی شده است؛ تا شما را از سردرگمی در داده‌های خام TCGA به سمت یک مسیر تحلیل استاندارد و کاربردی هدایت کند.

خروجی دوره

در پایان دوره چه کاری می‌توانید انجام دهید؟

پس از پایان این دوره، شما فقط اجرای چند کد را یاد نمی‌گیرید؛ بلکه قادر خواهید بود یک مسیر کامل تحلیل داده‌های TCGA را از دریافت داده تا تفسیر نتایج انجام دهید.

01

جستجو و انتخاب پروژه‌های سرطان

پروژه‌های مختلف سرطان در TCGA را پیدا کرده و داده مناسب برای تحلیل را انتخاب کنید.

02

دریافت داده‌های بالینی و RNA-Seq

داده‌های مورد نیاز را با استفاده از TCGAbiolinks دریافت و آماده تحلیل کنید.

03

آماده‌سازی داده در محیط R

داده‌های خام را سازمان‌دهی کرده و برای مراحل بعدی تحلیل آماده کنید.

04

کنترل کیفیت و نرمال‌سازی

فیلترینگ، QC و نرمال‌سازی داده‌ها را برای رسیدن به نتایج قابل اعتماد انجام دهید.

05

مقایسه نمونه‌های توموری و نرمال

تفاوت‌های موجود بین بافت‌های سالم و توموری را در داده‌های ژنی بررسی کنید.

06

شناسایی ژن‌های متفاوت بیان‌شده

ژن‌های دارای تغییر بیان معنی‌دار را استخراج و تحلیل کنید.

07

شخصی‌سازی اسکریپت‌های تحلیلی

کدهای تحلیل را متناسب با پروژه‌های پژوهشی خود تغییر و توسعه دهید.

08

درک منطق تحلیل، نه فقط اجرای کد

مفهوم زیستی و تحلیلی هر مرحله را درک کنید تا بتوانید مستقل تحلیل انجام دهید.

🧬

هدف این دوره تربیت فردی نیست که فقط کدها را اجرا کند؛ بلکه شما یاد می‌گیرید چرا هر مرحله انجام می‌شود و چگونه نتایج حاصل از داده‌های ژنومی را تفسیر کنید.

مسیر یادگیری دوره

از داده خام TCGA تا تحلیل بیان ژن قدم‌به‌قدم

در این مسیر آموزشی، تمام مراحل موردنیاز برای استخراج، آماده‌سازی و تحلیل داده‌های سرطان در محیط R را یاد می‌گیرید.

01

شناخت TCGA و انتخاب داده مناسب

  • آشنایی با پروژه The Cancer Genome Atlas
  • معرفی انواع داده‌های موجود
  • تفاوت داده‌های Clinical و RNA-Seq
  • آشنایی با ساختار پروژه‌ها و نمونه‌ها
  • انتخاب پروژه مناسب سرطان برای تحلیل
02

دریافت داده با TCGAbiolinks

  • نصب و آماده‌سازی پکیج‌ها در R
  • ساخت Query مناسب
  • دانلود داده‌ها
  • اجرای مراحل Prepare
  • بررسی ساختار داده‌های دریافت‌شده
  • رفع خطاهای متداول دانلود و آماده‌سازی
03

پیش‌پردازش و کنترل کیفیت

  • بررسی داده‌های خام
  • حذف و فیلتر داده‌های نامناسب
  • تنظیم گروه‌های Tumor و Normal
  • نرمال‌سازی ماتریس بیان ژن
  • آماده‌سازی داده برای تحلیل آماری
04

تحلیل بیان ژن تفریقی

  • مقایسه نمونه‌های Tumor و Normal
  • شناسایی ژن‌های دارای افزایش یا کاهش بیان
  • تعیین آستانه‌های آماری
  • مرتب‌سازی و استخراج نتایج
  • آماده‌سازی خروجی برای مراحل بعدی پروژه
TCGA
Query
Download
Prepare
QC
Normalization
Differential Expression Analysis
مزیت دوره

این دوره چه تفاوتی با آموزش‌های معمولی دارد؟

در این دوره فقط اجرای چند دستور آموزش داده نمی‌شود؛ هدف، ایجاد توانایی تحلیل واقعی داده‌های ژنومی و استفاده مستقل از ابزارهای بیوانفورماتیک است.

🧬

پروژه‌محور، نه صرفاً تئوری

آموزش بر اساس داده‌های واقعی استخراج‌شده از پایگاه TCGA انجام می‌شود تا دانشجو با سناریوهای واقعی پژوهشی کار کند.

💻

کدنویسی قدم‌به‌قدم

تمام مراحل همراه با اسکریپت‌های استاندارد R و توضیح مرحله‌به‌مرحله منطق اجرای کدها ارائه می‌شود.

🧠

آموزش منطق پشت توابع

فقط اجرای کد آموزش داده نمی‌شود؛ بلکه منطق زیستی، آماری و عملکرد هر مرحله نیز به زبان ساده توضیح داده می‌شود.

🚀

فشرده و هدفمند

مباحث غیرضروری حذف شده‌اند تا دانشجو مستقیماً مهارت‌های موردنیاز پروژه‌های پژوهشی را یاد بگیرد.

مخاطبان دوره

این دوره برای چه کسانی طراحی شده است؟

اگر در مسیر پژوهش، پایان‌نامه یا یادگیری بیوانفورماتیک هستید، این دوره می‌تواند شما را به سمت تحلیل واقعی داده‌های ژنومی هدایت کند.

افراد مناسب برای شرکت در دوره
🎓

دانشجویان و فارغ‌التحصیلان

دانشجویان و فارغ‌التحصیلان بیوانفورماتیک، ژنتیک، زیست‌شناسی سلولی و مولکولی، بیوتکنولوژی و رشته‌های مرتبط.

🧬

پژوهشگران حوزه سرطان

افرادی که برای پایان‌نامه، مقاله یا پروژه‌های پژوهشی به داده‌های ژنومیک و بالینی سرطان نیاز دارند.

💻

علاقه‌مندان برنامه‌نویسی زیستی

افرادی که می‌خواهند کار با R را در یک پروژه واقعی و کاربردی در حوزه علوم زیستی یاد بگیرند.

⚠️

چه کسانی بهتر است فعلاً در این دوره شرکت نکنند؟

  • افرادی که هیچ آشنایی اولیه با ژنتیک مولکولی و مفهوم بیان ژن ندارند.
  • افرادی که انتظار تحلیل کاملاً بدون کدنویسی و بدون کار با R دارند.
  • افرادی که فقط به دنبال دریافت کد آماده بدون یادگیری منطق تحلیل هستند.
پیش‌نیاز دوره

برای شرکت در این دوره چه چیزهایی نیاز دارید؟

برای یادگیری بهتر تحلیل داده‌های TCGA، داشتن برخی آشنایی‌های پایه باعث می‌شود مسیر یادگیری سریع‌تر و عمیق‌تر طی شود.

🧬

پیش‌نیاز علمی

آشنایی مقدماتی با مفاهیم ژنتیک مولکولی، بیان ژن و RNA-Seq برای درک بهتر فرآیند تحلیل داده‌ها توصیه می‌شود.

💻

پیش‌نیاز نرم‌افزاری

آشنایی بسیار مقدماتی با محیط R مفید است، اما مراحل اجرای کدها و روند تحلیل در طول دوره به‌صورت قدم‌به‌قدم آموزش داده می‌شود.

این دوره برای افرادی طراحی شده است که با مفاهیم پایه زیست‌شناسی و ژنتیک آشنا هستند و می‌خواهند تحلیل داده‌های واقعی سرطان را به‌صورت کاربردی یاد بگیرند.

مدرس دوره

آشنایی با مدرس دوره

دکتر المیرا یزدی روح الامینی
معرفی کوتاه مدرس مشاهده ویدئوی معرفی دوره

دکتر المیرا یزدی روح‌الامینی

دکتری ژنتیک مولکولی از دانشگاه اصفهان
پژوهشگر و مدرس بیوانفورماتیک و سیستم‌بیولوژی

مدرس این دوره با تمرکز بر تحلیل داده‌های زیستی، ژنتیک مولکولی و بیوانفورماتیک، تجربه پژوهشی و عملی در حوزه داده‌های سرطان و تحلیل‌های ژنومی دارد.

سوابق علمی و پژوهشی

  • انتشار چندین مقاله ISI در زمینه سرطان و بیوانفورماتیک
  • تألیف دو کتاب تخصصی در زمینه ژنتیک مولکولی و علوم زیستی
  • سابقه همکاری در طرح‌های پژوهشی مرکز تحقیقات فیزیولوژی کرمان
  • دو سال سابقه فعالیت تخصصی در آزمایشگاه ژنتیک پزشکی