آموزش بیوانفورماتیک کاربردی
الذهاب إلى القناة على Telegram
جامعترین کانال آموزش بیوانفورماتیک دکتر علی فصیحی (دکتری ژنتیک دانشگاه تربیت مدرس) دکتر شهین رمازی تبلیغات: @biogene99 سایت: https://pishgam-bio.ir/ تماس با ما @pishgambioinformatics ☎️ 09050250034
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام آموزش بیوانفورماتیک کاربردی
تُعد قناة آموزش بیوانفورماتیک کاربردی (@pishgam_bioinformatics) في القطاع اللغوي Farsi لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 21 199 مشتركاً، محتلاً المرتبة 9 257 في فئة التعليم والمرتبة 15 896 في منطقة إيران.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 21 199 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 17 سبتمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -240، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -1، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 2.95%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 1.34% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 625 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 285 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 3.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل دکتری, علم, بهداشت, ژنتیک, منبع.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“جامعترین کانال آموزش بیوانفورماتیک
دکتر علی فصیحی (دکتری ژنتیک دانشگاه تربیت
مدرس)
دکتر شهین رمازی
تبلیغات:
@biogene99
سایت:
https://pishgam-bio.ir/
تماس با ما
@pishgambioinformatics
☎️ 09050250034”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 18 سبتمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التعليم.
21 199
المشتركون
-124 ساعات
-377 أيام
-24030 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
سبتمبر '26
سبتمبر '26
+3
في 0 قنوات
أغسطس '26
+6
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '26
+2
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '26
+6
في 2 قنوات
Get PRO
مايو '26
+22
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+3
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '26
+1
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+769
في 103 قنوات
Get PRO
يناير '26
+306
في 68 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+559
في 88 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+583
في 85 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+758
في 67 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+724
في 32 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+752
في 42 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+853
في 63 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+689
في 68 قنوات
Get PRO
مايو '25
+543
في 132 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+167
في 3 قنوات
Get PRO
مارس '25
+137
في 62 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+257
في 125 قنوات
Get PRO
يناير '25
+298
في 176 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+207
في 187 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+530
في 237 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+613
في 176 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+331
في 194 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+258
في 156 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+157
في 221 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+300
في 204 قنوات
Get PRO
مايو '24
+853
في 244 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+1 432
في 134 قنوات
Get PRO
مارس '24
+1 924
في 132 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+436
في 170 قنوات
Get PRO
يناير '24
+222
في 195 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+118
في 117 قنوات
Get PRO
نوفمبر '23
+175
في 157 قنوات
Get PRO
أكتوبر '23
+320
في 188 قنوات
Get PRO
سبتمبر '23
+233
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '23
+277
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '23
+231
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '23
+174
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '23
+153
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '23
+146
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '23
+107
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '23
+175
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '23
+263
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '22
+373
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '22
+450
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '22
+562
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '22
+265
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '22
+229
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '22
+223
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '22
+233
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '22
+317
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '22
+280
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '22
+293
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '22
+167
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '22
+75
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '21
+82
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '21
+97
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '21
+108
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '21
+89
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '21
+202
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '21
+142
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '21
+156
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '21
+71
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '21
+100
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '21
+130
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '21
+106
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '21
+78
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '20
+12 351
في 0 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 17 سبتمبر | 0 | |||
| 16 سبتمبر | +1 | |||
| 15 سبتمبر | 0 | |||
| 14 سبتمبر | 0 | |||
| 13 سبتمبر | 0 | |||
| 12 سبتمبر | 0 | |||
| 11 سبتمبر | 0 | |||
| 10 سبتمبر | +1 | |||
| 09 سبتمبر | 0 | |||
| 08 سبتمبر | 0 | |||
| 07 سبتمبر | 0 | |||
| 06 سبتمبر | 0 | |||
| 05 سبتمبر | 0 | |||
| 04 سبتمبر | 0 | |||
| 03 سبتمبر | 0 | |||
| 02 سبتمبر | 0 | |||
| 01 سبتمبر | +1 |
منشورات القناة
� از یک لیست بزرگ ژنها، چطور ژنها و ماژولهای مهم مرتبط با بیماری رو پیدا کنیم؟
یکی از تحلیلهای جذاب در مطالعات بیان ژن، WGCNA هست؛ روشی برای بررسی ارتباط بین ژنها و شناسایی ماژولهای ژنی مرتبط با ویژگی مورد مطالعه.
🔬 در این آموزش یاد میگیرید:
✅ انجام تحلیل WGCNA
✅ شناسایی ماژولهای ژنی
✅ بررسی ارتباط ماژولها با صفات/فنوتیپ
✅ شناسایی ژنهای کلیدی و Hub Geneها
✅ تفسیر نتایج برای استفاده در پروژه و مقاله
🎓 مناسب برای دانشجویان ارشد و دکتری و پژوهشگران حوزه علوم زیستی و پزشکی
🔥 ۴۰٪ تخفیف تمام آموزشهای سایت
اگر برای پایاننامه یا مقالهات با دادههای بیان ژن کار میکنی، این تحلیل میتونه یکی از ابزارهای مهم پروژهات باشه.
🛒 مشاهده آموزش:
https://pishgam-bio.ir
📩 برای دریافت اطلاعات بیشتر درباره دوره، پیام بدهید.
#WGCNA #Bioinformatics #بیوانفورماتیک #تحلیل_بیان_ژن #HubGene #
| 2 | 🔮 آیا میتوان با ترکیب DNA، RNA و متیلاسیون، بقای بیماران سرطانی را بهتر پیشبینی کرد؟
وقتی صحبت از ژنتیک سرطان میشود، معمولاً اولین چیزی که به ذهنمان میرسد جهشهای DNA است.
اما آیا تعداد جهشها بهتنهایی میتواند تصویر کاملی از وضعیت بیمار به ما بدهد؟
🔬 یک مطالعه جدید در Peer Community Journal سراغ همین سؤال رفته است.
پژوهشگران دادههای ۸۰۲ بیمار مبتلا به سرطان پستان را از چند لایه مختلف با یکدیگر ترکیب کردند:
🧬 Genomics / Mutation
🧫 Transcriptomics / RNA
🧪 Proteomics
🧬 DNA Methylation
📋 Clinical Data
سپس با استفاده از یک مدل یادگیری ماشین به نام:
🤖 Random Survival Forest (RSF)
تلاش کردند Overall Survival بیماران را پیشبینی کنند.
🔥 اما نتیجه جالب بود:
مدل توانست در ۷۳٪ از جفت بیماران ترتیب بقا را بهدرستی پیشبینی کند.
همچنین عملکرد مدل چنداُمیکی از مدلهایی که فقط بر اساس اطلاعات جهشی ساخته شده بودند، بهتر گزارش شد؛ در ارزیابی time-dependent AUC، مدل چنداُمیکی به حدود 0.9 تا 1 رسید، در حالی که مدلهای مبتنی بر mutation حدود 0.4 تا 0.9 بودند.
اما شاید جذابترین بخش مقاله این باشد:
در این مدل، ویژگیهای اپیژنتیکی قویترین پیشبینیکنندههای Overall Survival بودند.
یعنی برای فهم رفتار سرطان، فقط نگاه کردن به اینکه:
❌ «چه جهشهایی وجود دارند؟»
کافی نیست.
بلکه باید بپرسیم:
🧬 چه ژنهایی بیان میشوند؟
🧪 چه پروتئینهایی تولید میشوند؟
🧬 DNA در کدام نواحی متیله شده است؟
📋 وضعیت بالینی بیمار چگونه است؟
و بعد این اطلاعات را کنار هم قرار دهیم.
📊 مسیر تحلیل مقاله:
TCGA
⬇️
🧬 Mutation + RNA + Methylation + Protein
⬇️
📊 Feature Selection
⬇️
🤖 Random Survival Forest
⬇️
⏳ Overall Survival Prediction
💡 نکته بیوانفورماتیکی:
این مطالعه یک مثال واقعی از حرکت بیوانفورماتیک از تحلیل یک لایه داده به سمت Multi-omics Integration است؛ جایی که دادههای مختلف مولکولی و بالینی در یک مدل محاسباتی کنار هم قرار میگیرند.
📚 Reference:
Mestrallet G, Pierga A, Frémont P.
Epigenetic profile drives accurate survival prediction in breast cancer via a multi-omics machine learning model.
Peer Community Journal, 2026; 6:e66.
🔗 DOI: 10.24072/pcjournal.758
مشاهده مقاله کامل در Peer Community Journal
🧬 پیشگامان بیوانفورماتیک
🎓 آموزشهای تخصصی بیوانفورماتیک از پایه تا پیشرفته
📊 TCGA | RNA-seq | Methylation | Survival Analysis | ROC | R/RStudio | 389 |
| 3 | 🔴 چطور از دادههای TCGA به یک ژن پیشآگهیدهنده سرطان برسیم؟
🔬 در یک مطالعه جدید، پژوهشگران با استفاده از دادههای TCGA به دنبال شناسایی ژنهایی بودند که بتوانند در پیشبینی وضعیت بیماران مبتلا به سرطان کلیه نقش داشته باشند.
اما نکته جالب اینجاست که فقط به بررسی بیان ژنها اکتفا نکردند؛ بلکه چندین روش بیوانفورماتیکی را در کنار هم به کار گرفتند:
🧬 TCGA
⬇️
📊 Differential Expression Analysis
⬇️
🕸 WGCNA
⬇️
🎯 Identification of Key/Hub Genes
⬇️
⏳ Survival Analysis
⬇️
🤖 LASSO & Machine Learning
⬇️
📈 ROC Analysis
🔍 در ادامه، پژوهشگران ژن TREH را بهعنوان یکی از ژنهای مرتبط با پیشآگهی بیماران معرفی کردند و عملکرد آن را با استفاده از دادههای مستقل نیز بررسی کردند.
💡 نکته مهم مقاله:
این مطالعه نشان میدهد چگونه میتوان دادههای TCGA را با روشهایی مثل Differential Expression، WGCNA، Survival Analysis و ROC ترکیب کرد و از میان هزاران ژن، کاندیداهای مهم و مرتبط با پیشآگهی بیماری را شناسایی کرد.
📚 رفرنس:
Frontiers in Oncology, 2026
🔗 متن کامل مقاله:
https://www.frontiersin.org/journals/oncology/articles/10.3389/fonc.2026.1808369/full
🧬 پیشگامان بیوانفورماتیک
🎓 آموزشهای تخصصی بیوانفورماتیک از پایه تا پیشرفته
📊 آموزش عملی تحلیل دادههای GEO و TCGA، WGCNA، Survival Analysis، ROC و رسم نمودارهای علمی با R | 511 |
| 4 | 🧬 CRISPR در همه سلولها یک نتیجه ایجاد نمیکند!
🔬 یک مطالعه جدید در مجله Nature Communications نشان داده که بررسی ویرایش ژن با CRISPR-Cas9 در سطح تکسلول میتواند اتفاقاتی را آشکار کند که در آنالیزهای معمولِ bulk ممکن است دیده نشوند.
🧪 پژوهشگران با استفاده از Single-cell analysis، اثرات ویرایش ژنی را در سلولهای مختلف بررسی کردند و دریافتند که:
🔹 هر سلول میتواند الگوی متفاوتی از ویرایش داشته باشد.
🔹 برخی off-target mutations در آنالیزهای جمعیتی (bulk) شناسایی نمیشوند.
🔹 احتمال ایجاد translocationهای کروموزومی نیز میتواند بین سلولها و حتی بین بافتهای مختلف متفاوت باشد.
🧬 نکته جالبتر اینکه پژوهشگران دادههای ویرایش ژنی را با اطلاعات مربوط به:
📌 Chromatin accessibility
📌 Gene expression
📌 DNA methylation
ترکیب کردند.
نتایج نشان داد ویژگیهای اپیژنتیکی ژنوم، مانند باز بودن کروماتین و میزان متیلاسیون DNA، میتوانند بر دسترسی Cas9 به نواحی مختلف ژنوم و احتمال ویرایش تأثیر بگذارند.
💡 اهمیت بیوانفورماتیکی این مطالعه چیست؟
این پژوهش نشان میدهد برای ارزیابی دقیق ایمنی CRISPR، تنها بررسی میانگین نتایج در یک جمعیت سلولی کافی نیست و ترکیب دادههای:
🧬 Genomics
🧫 Single-cell sequencing
🧪 Epigenomics
📊 Transcriptomics
✂️ CRISPR editing data
میتواند تصویر بسیار دقیقتری از پیامدهای ویرایش ژن ارائه دهد.
🔍 یک سؤال مهم برای آینده:
آیا میتوان با استفاده از دادههای چندلایه و مدلهای محاسباتی، قبل از انجام ویرایش ژنی پیشبینی کرد که کدام سلولها بیشتر مستعد off-target editing هستند؟
📚 رفرنس:
Forsström J, et al.
Single-cell and in vivo profiling reveal heterogeneous and organ-specific off-target activity of CRISPR-Cas9.
Nature Communications, 2026; 17:9067.
🔗 مقاله کامل در Nature:
مشاهده مقاله کامل
🧬 پیشگامان بیوانفورماتیک
آموزشهای تخصصی بیوانفورماتیک از پایه | 531 |
| 5 | آموزش جامع آنالیز دادههای Real-Time PCR (qPCR)
دادههای Real-Time PCR دارید اما برای نرمالسازی، محاسبه Fold Change، انجام آزمونهای آماری و رسم نمودار مطمئن نیستید از کجا شروع کنید؟ 🤔
در این آموزش، آنالیز دادههای Real-Time PCR بهصورت کاملاً عملی و به زبان فارسی با استفاده از نرمافزارهای:
🔹 REST 2009
🔹 GraphPad Prism
🔹 SPSS
آموزش داده میشود.
📌 مباحث مهم دوره:
☑ بررسی کیفیت و اصلاح دادههای Real-Time PCR
☑ محاسبه Fold Change و بررسی تغییرات بیان ژن
☑ آنالیز دو گروه و بیش از دو گروه
☑ آزمونهای T-test و ANOVA
☑ آزمونهای ناپارامتریک Mann-Whitney و Kruskal-Wallis
☑ تحلیل داده با بیش از یک ژن کنترل داخلی
☑ اصلاح دادهها با درنظرگرفتن کارایی پرایمر
☑ بررسی همبستگی و رگرسیون بین ژنها
☑ آنالیز چندمتغیره و Two-way ANOVA
☑ رسم نمودارهای مناسب برای نمایش نتایج
🎯 مناسب برای دانشجویان، پژوهشگران و افرادی که با دادههای بیان ژن و Real-Time PCR کار میکنند.
🔥 ۴۰٪ تخفیف روی این آموزش
💰 قیمت: ۶۵۰,۰۰۰ تومان ۳۹۰,۰۰۰ تومان
🎥 آموزش به صورت فیلم فارسی و قابل دانلود است.
🛒 مشاهده جزئیات و تهیه آموزش:
مشاهده و تهیه آموزش Real-Time PCR
🧬 پیشگامان بیوانفورماتیک
آموزشهای تخصصی بیوانفورماتیک و تحلیل دادههای پژوهش | 713 |
| 6 |  بخش دوم | بخشی از آموزش جامع طراحی پرایمر برای بررسی متیلاسیون ژنها 🧬
🔬 در این ویدئو نیز بخش دیگری از آموزش تخصصی طراحی پرایمر برای بررسی DNA Methylation را مشاهده میکنید.
📌 برای مشاهده آموزش کامل و تهیه دوره:
🔗 https://b2n.ir/890356
#متیلاسیون #DNA_Methylation #طراحی_پرایمر #Primer_Design #بیوانفورماتیک #ژنتیک #اپیژنتی | 684 |
| 7 | � بخش دوم | بخشی از آموزش جامع طراحی پرایمر برای بررسی متیلاسیون ژنها 🧬
🔬 در این ویدئو نیز بخش دیگری از آموزش تخصصی طراحی پرایمر برای بررسی DNA Methylation را مشاهده میکنید.
📌 برای مشاهده آموزش کامل و تهیه دوره:
🔗 https://b2n.ir/890356
#متیلاسیون #DNA_Methylation #طراحی_پرایمر #Primer_Design #بیوانفورماتیک #ژنتیک #اپیژنتی | 1 |
| 8 | بخشی از فیلم آموزش جامع طراحی پرایمر برای بررسی متیلاسیون ژنها 🧬
در این ویدئو، بخشی از آموزش تخصصی طراحی پرایمر برای تکنیکهای بررسی DNA Methylation را مشاهده میکنید.
🔬 در دوره کامل، تکنیکهای مختلف بررسی متیلاسیون، نکات تخصصی طراحی پرایمر و نحوه طراحی پرایمر با نرمافزارهای مختلف بهصورت جامع آموزش داده شده است.
⏱ مدت آموزش کامل: ۴۳۳ دقیقه
📄 به همراه ۱۵۰ صفحه فایل PDF
🎓 برای مشاهده و تهیه آموزش کامل:
🔗 https://b2n.ir/890356
📚 سایر آموزشهای تخصصی بیوانفورماتیک و تحلیل داده:
pishgam-bio.ir/فروشگاه/
#نمونه_آموزش #متیلاسیون #DNA_Methylation #طراحی_پرایمر #Primer_Design #بیوانفورماتیک #ژنتیک #اپیژنتیک | 608 |
| 9 | 🔴🔴 فیلم آموزش جامع طراحی پرایمر برای بررسی متیلاسیون در ژن ها به زبان فارسی( بخش اول)
✅ نوع فایل: 433 دقیقه فیلم آموزشی و 150 صفحه فایل PDF به زبان فارسی
فایل آموزش پیشرفته طراحی پرایمر برای متیلاسیون شامل آموزش پیشرفته تکنیک های بررسی متیلاسیون به همراه نکات اختصاصی در طراحی پرایمر برای هر تکنیک می باشد و در ادامه نحوه طراحی پرایمر برای تکنیک های فوق با نرم افزارهای مختلف آموزش داده شده است.
✅ لینک تهیه فیلم کامل این آموزش: https://b2n.ir/890356
☎️ تماس با ما :09050250034
🔺 اینستاگرام: https://lnkd.in/dJspWXf
👨💻از سایر آموزش های تخصصی ما نیز دیدن فرمائید :👇👇
pishgam-bio.ir/فروشگاه/
#bioinformatics #ncbi #primer #genetics #biology #ucsc #biology #biotechnology #bioanformatics #microbial #microbiology #biochemistry #explore #spss #real_time #flowjo #blast #Rest #mtt #western #telomer #snap_gene #geo #graphpad | 369 |
| 10 | 🔴🔴لیست آموزش های جدید و آپدیت شده به زبان فارسی
🔵آنالیزهای مرتبط با تکنیک RNA-seq و میکرواری و پایگاه TCGA
❇️آموزش مدلسازی دادههای RNAseq و میکرواری برای تحلیل بیومارکرها با TCGA و GEO (آموزش جدید)
❇️آموزش گامبهگام تحلیل بقا با دادههای ژنومی RNAseq از پایگاههای GEO و TCGA در R (آموزش جدید)
❇️آموزش رسم نمودار با R و RStudio برای نمایش بصری نتایج میکرواری، RNA-seq و متیلاسیون (آپدیت شده)
❇️تحلیل دادههای متیلاسیون DNA با استفاده از میکرواری Illumina و دادههای GEO و TCGA در R (آموزش جدید)
❇️ فیلم آموزش آنالیز دادههای میکرواری با نرمافزار R – بخش اول: آشنایی با GEO و GEO2R (آپدیت شده)
❇️فیلم آموزش جامع آنالیز عملکرد ژن در فرآیندهای زیستی و مسیرهای سیگنالینگ به زبان فارسی
🔵بخش آنالیز دادههای ریل تایم (real time PCR)
❇️فیلم آموزش تحلیل و آنالیز دادهها در سنجش طول تلومر با روش Real-Time PCR (ریل تایم پیسیآر) (آموزش جدید)
❇️فیلم آموزش فارسی آنالیز دادههای Real-Time PCR به روش Absolute Quantification | رقتسازی، منحنی استاندارد و تعیین کپی ژن(آموزش جدید)
🔵بخش طراحی پرایمر
❇️فیلم آموزش جامع طراحی پرایمر برای آرناهای حلقوی (circRNA) به زبان فارسی
❇️فیلم آموزش جامع طراحی پرایمر برای میکروارناها (miRNA) به زبان فارسی
❇️فیلم آموزش جامع نرمافزار SnapGene برای کلونینگ ژن ها ، مراحل کلون نمودن ژن ها و طراحی پرایمر برای کلونینگ به زبان فارسی
❇️فیلم آموزش جامع طراحی پرایمر برای بررسی متیلاسیون در ژن ها به زبان فارسی
❇️فیلم آموزش طراحی پرایمر اختصاصی برای ریل تایم real time pcr (روش سایبر گرین) به زبان فارسی
⭕️برای مشاهده جزئیات هر آموزش بر روی لینکهای بالا کلیک نمایید.
⭕️مشاهده همه آموزشها (کلیک کنید)
https://pishgam-bio.ir/
. | 968 |
| 11 |  � آموزش جامع تحلیل آماری دادههای MTT با GraphPad Prism و SPSS
📊 دادههای MTT دارید و نمیدانید چطور IC50، EC50، Viability، Cytotoxicity و SI را محاسبه و نتایج را بهصورت آماری تحلیل کنید؟
در این آموزش ۸ ساعته و کاملاً عملی، تحلیل دادههای MTT از محاسبات اولیه تا رسم نمودارهای مناسب برای مقاله و پایاننامه آموزش داده میشود.
🔹 محاسبه Viability و Cytotoxicity
🔹 محاسبه و رسم منحنی IC50 با GraphPad Prism
🔹 محاسبه IC50 برای چند گروه بهصورت همزمان
🔹 محاسبه EC50
🔹 محاسبه شاخص انتخابی داروها (SI)
🔹 محاسبه میزان اثر محافظتی داروها (Protection)
🔹 آزمون T-test و Mann–Whitney
🔹 آزمون ANOVA برای مقایسه بیش از دو گروه
🔹 انجام تحلیلهای آماری در SPSS و GraphPad Prism
🔹 رسم نمودارهای حرفهای و مناسب برای مقالات
🔹 رسم منحنی استاندارد و تعیین تعداد سلولهای زنده
🎥 مدت آموزش: ۸ ساعت
📁 شامل فایلهای آموزشی + فایلهای کمکی
🇮🇷 به زبان فارسی
✨ اگر با MTT، سمیت سلولی، کشت سلول و بررسی اثر داروها سروکار دارید، این آموزش میتواند تحلیل نتایج پروژهتان را بسیار سادهتر کند.
برای تهیه آموزش:
🔗 https://b2n.ir/935633 | 932 |
| 12 | � میخوای تحلیل بقا رو از صفر تا ساخت مدل پیشآگهی یاد بگیری؟ 🧬📊
اگر با دادههای RNA-seq، بیان ژن و سرطان کار میکنی، تحلیل Survival یکی از مهارتهای بسیار کاربردی برای پروژه، پایاننامه و مقاله است.
💎 در این آموزش جامع و پروژهمحور یاد میگیری:
🔹 تحلیل Kaplan-Meier و Log-rank
🔹 محاسبه و تفسیر Hazard Ratio
🔹 مدلسازی Cox و تحلیل چندمتغیره
🔹 کار با دادههای واقعی GEO و TCGA
🔹 آمادهسازی و نرمالسازی دادههای RNA-seq
🔹 ساخت مدلهای چندژنی پیشآگهی
🔹 انتخاب ژن با LASSO و Stepwise
🔹 ارزیابی مدل با ROC، AUC و Calibration Plot
🔹 رسم Forest Plot و Risk Score Plot
🔹 کار با R، SPSS و GraphPad Prism
🎯 42 ویدئوی آموزشی | حدود 20 ساعت آموزش فارسی
✨ از مفاهیم پایه شروع میکنیم و مرحلهبهمرحله به ساخت و ارزیابی مدلهای پیشبینی بقا میرسیم.
🎁 قسمتهای رایگان آموزش را ببینید و با محتوای دوره آشنا شوید.
👇 مشاهده سرفصلها و تهیه آموزش با تخفیف 40 درصدی:
🔗 مشاهده و تهیه آموزش تحلیل بقا
#بیوانفورماتیک #SurvivalAnalysis #RNAseq #TCGA #GEO #R #KaplanMeier #CoxRegression #LASSO #Bioinformatics #تحلیل_بقا | 778 |
| 13 | 🔥 از یک لیست ساده ژن، به مسیرهای زیستی و مکانیسمهای مهم برسید!
دهها یا صدها ژن دارید که در تحلیل RNA-seq بهعنوان DEG شناسایی شدهاند؛ اما سؤال مهمتر اینجاست:
❓ این ژنها در چه فرآیندهای زیستی نقش دارند؟
❓ کدام مسیرهای سیگنالینگ درگیر هستند؟
❓ کدام ژنها اهمیت بیشتری دارند؟
❓ چطور این نتایج را برای پایاننامه و مقاله تفسیر کنیم؟
🧬 اینجاست که Functional Analysis اهمیت پیدا میکند.
💎 در فیلم آموزش جامع آنالیز عملکرد ژن و مسیرهای سیگنالینگ، قدمبهقدم یاد میگیرید چگونه از یک لیست ژن به اطلاعات ارزشمند زیستی برسید.
📊 در این آموزش با ابزارهای کاربردی و معتبر کار میکنید:
🔹 GO & Gene Ontology
🔹 Pathway Analysis
🔹 DAVID
🔹 Enrichr
🔹 STRING
🔹 ExpressAnalyst
🔹 شناسایی Hub Genes
🔹 و تحلیل دادههای RNA-seq و DEG
✨ بدون نیاز به برنامهنویسی و با آموزش گامبهگام به زبان فارسی.
🎯 اگر دانشجوی ارشد یا دکتری هستید و برای پایاننامه، مقاله یا پروژه پژوهشی با دادههای ژنومی کار میکنید، این آموزش میتواند یک مهارت بسیار کاربردی برایتان باشد.
🎁 قسمتهای رایگان آموزش را ببینید و سرفصلها را بررسی کنید. | 803 |
| 14 |  هر روز کلی مقاله، ابزار و مدل جدید در زیستشناسی محاسباتی منتشر میشه.
قرار نیست همهشون مهم باشن.
در BioInsight دنبال اون چند موردی میگردیم که واقعاً ارزش توجه کردن دارن.
@Bioinsight1405 | 863 |
| 15 |  +9🔥40 درصد تخفیف تمام آموزش های سایت
آموزش جامع رسم نمودار با نرمافزار R در محیط RStudio
✅ در این دوره کاربردی یاد میگیرید چگونه با استفاده از نرمافزار R و محیط RStudio انواع نمودارهای علمی و تحلیلی را برای دادههای پژوهشی خود رسم کنید.
🔬 این مجموعه بهطور ویژه برای تحلیل دادههای بیان ژن، Real-Time PCR، RNA-seq، Microarray و سایر دادههای زیستی طراحی شده است و به شما کمک میکند نتایج پژوهشهایتان را بهصورت گرافیکی، دقیق و قابل انتشار در مقالات علمی ارائه دهید.
📘 آموزشها کاملاً گامبهگام و بدون نیاز به پیشزمینه در برنامهنویسی R هستند.
📊 در این دوره رسم انواع نمودارها آموزش داده میشود:
• Box Plot
• Violin Plot
• Dot Plot
• Line Plot
• Bar Plot
• Heatmap (معمولی و دایرهای)
• Volcano Plot
• MA Plot
• PCA (دوبعدی و سهبعدی)
🧩 همچنین آموزش:
• تحلیل همبستگی ژنها (Pearson و Spearman)
• رگرسیون خطی
• رسم نمودار Venn برای یافتن ژنهای مشترک بین گروهها
💡 تمام مراحل با مثالهای واقعی از دادههای ژنتیکی آموزش داده میشوند.
📎 لینک تهیه آموزش:
🔗 pishgam-bio.ir/edu | 999 |
| 16 |  +8🚨 آموزش جدید با تخفیف ویژه منتشر شد!
🧬 از یک لیست ژن ساده، به ژنهای کلیدی پروژهتان برسید!
تا حالا برای پروژه یا مقالهتان یک لیست از ژنها داشتهاید اما نمیدانستید کدام ژنها واقعاً مهمترند و چه ارتباطی با یکدیگر دارند؟
اینجاست که تحلیل شبکه PPI وارد میشود! 🔥
در آموزش جدید پیشگام بیوانفورماتیک یاد میگیرید چطور با استفاده از:
🧬 STRING → ساخت و بررسی شبکه PPI
🔬 Cytoscape → تحلیل و نمایش شبکه
🎯 Hub Genes → شناسایی ژنهای کلیدی
دادههای ژنی خودتان را به یک شبکه قابل تحلیل و تفسیر تبدیل کنید.
✨ این آموزش برای شماست اگر روی:
🔹 پایاننامه
🔹 مقاله
🔹 پروژههای سرطان و بیماریها
🔹 مطالعات ژنومی و بیوانفورماتیکی
کار میکنید و میخواهید تحلیل PPI را عملی و پروژهمحور یاد بگیرید.
🔥 آموزش جدید؛ یک مهارت کاربردی برای تحلیلهای بیوانفورماتیکی شما
👇 همین حالا سرفصلها را ببینید:
🎓 مشاهده و تهیه آموزش تحلیل شبکه PPI
🧬 پیشگام بیوانفورماتیک
«آموزشهایی که مستقیماً به درد پروژهتان میخورند. | 417 |
| 17 |  ✳️آموزش زیر آپدیت شده است. عزیزانی که قبلا اموزش رو از سایت تهیه کردند برای مشاهده فیلمهای جدید و به صورت رایگان روی این قسمت کلیک کنند.
❇️فیلم فارسی آموزش آنالیز داده های میکرواری (بررسی تغییرات بیان ژنها) با استفاده از نرم افزار R بخش دوم: آموزش نرم افزار R به صورت مرحله به مرحله و با رویکرد آنالیز داده های میکرواری
. | 433 |
| 18 |  ✳️آموزش زیر آپدیت شده است. عزیزانی که قبلا اموزش رو از سایت تهیه کردند برای مشاهده فیلمهای جدید و به صورت رایگان روی این قسمت کلیک کنند.
❇️فیلم فارسی آموزش آنالیز داده های میکرواری (بررسی تغییرات بیان ژنها) با استفاده از نرم افزار R بخش اول: آشنایی با پایگاه داده GEO و آموزش نرم افزار GEO2R
❇️بخشهای آپدیت شده:
◀️آموزش آنالیز بیان ژنها در قسمت GDS
◀️آموزش بررسی نمودارهای ترسیم شده در نرم افزار آنلاین GEO2r
◀️آموزش شناسایی ژنهای مشترک برای مقایسههای مختلف با نمودار venn در نرم افزار GEO2r
◀️بررسی امکان آنالیز دادهها با نرم افزار GEO2r برای میکرواری دو کاناله
◀️آموزش رسم نمودارهای مختلف با استفاده از نرم افزار گرافپد پریزم برای نمایش تغییرات بیان ژنها بین گروههای مختلف
◀️آموزش رسم نمودار آتشفشانی (volcano plot) با استفاده از نرم افزار گرافپد پریزم
. | 461 |
| 19 | 🔴اطلاعیه
همراهان گرامی سلام
💻 تمامی آموزشهای آنلاین بیوانفورماتیک برای دسترسی راحتتر شما عزیزان، قابل دانلود شدند.
از طریق سایت میتوانید فایلها را با 40 درصد تخفیف ویژه دریافت نمایید👇🏻
https://pishgam-bio.ir/edu | 686 |
| 20 | +6 � آموزش جدید منتشر شد! 🧬🔥
📊 آموزش تحلیل WGCNA با دادههای TCGA
اگر با دادههای بیان ژن TCGA کار میکنید و میخواهید از بین هزاران ژن، ماژولها و ژنهای کلیدی را شناسایی کنید، این آموزش برای شماست. 🎯
🔬 در این آموزش، تحلیل WGCNA را بهصورت کاربردی و مرحلهبهمرحله یاد میگیرید و با فرآیند تحلیل دادههای واقعی TCGA آشنا میشوید.
✨ مناسب برای:
🔹 پایاننامه و پروژههای تحقیقاتی
🔹 مطالعات سرطان
🔹 تحلیل دادههای TCGA
🔹 شناسایی ژنهای Hub و ماژولهای مهم
🔹 پژوهشگران و علاقهمندان بیوانفورماتیک
🔥 ویژه انتشار آموزش جدید: ۴۰٪ تخفیف
⏳ اگر قصد دارید WGCNA را بهصورت عملی یاد بگیرید، این فرصت را از دست ندهید!
📌 مشاهده و تهیه آموزش با ۴۰٪ تخفیف:
🔗 مشاهده آموزش WGCNA با دادههای TCGA | 825 |
