کمپ بیوانفورماتیک

آشنایی با مفهومِ DEG (Differentially Expressed Genes) تحلیل DEG به این معناست که بررسی کنیم کدام ژن‌ها بین دو یا چند گروه، به‌صورت معنادار افزایش یا کاهش بیان دارند. در زیر با اهداف اصلی تحلیل DEG آشنا می‌شویم. 1⃣ شناخت تفاوت‌های بیولوژیکی بین شرایط مختلف: برای مثال، بررسی اینکه بین گروه‌ سالم و بیمار، چه ژن‌هایی به شکل متفاوتی بیان می‌شن. این ژن‌ها می‌تونن سرنخ‌هایی درباره‌ی مکانیسم بیماری، و یا حتی هدف‌های دارویی احتمالی بدن. 2⃣ شناسایی مارکرهای خاص هر سلول یا کلاستر: مثلاً بررسی اینکه، چه ژن‌هایی فقط در یک جمعیت سلولی خاص فعال هستن. 3⃣ پیشنهاد بایومارکر یا هدف دارویی جدید: اگر ژنی فقط در بیماران فعال باشه، ممکنه بتونیم، از اون برای تشخیص بیماری استفاده کنیم، یا حتی دارویی بر اساس آن طراحی کنیم. #آنالیز_داده ---------- 🆔 @BioinfCamp

🎓 موقعیت پست‌دکتری بیوانفورماتیک در دانشگاه هلسینکی دانشگاه Helsinki فنلاند برای یک موقعیت Postdoctoral Researcher / Bioinformatician در حوزه پژوهش سرطان نیرو جذب می‌کند. 📌 حوزه: Bioinformatics & Cancer Research 🏫 دانشگاه: University of Helsinki ⏰ ددلاین: 18 سپتامبر 🔗 اطلاعات بیشتر و ارسال درخواست: jobs.helsinki.fi #اپلای ---------- 🆔 @BioinfCamp

تصویر شماتیک ایجاد تنوع گیرنده سلول T یا همان TCR #سیستم_ایمنی ---------- 🆔 @BioinfCamp

تعریف PhD #تحصیلات #PhD ---------- 🆔 @BioinfCamp

🧐 آدم‌های حرفه‌ای زودتر از بقیه استعفا می‌دن؟ اگه به دیتا نگاه کنیم، جواب معمولاً «آره» است. استعفای زودهنگام بیشتر از اینکه نشونه بی‌تعهدی باشه، نشونه آگاه‌بودنه. آدم‌های حرفه‌ای زودتر الگوها رو می‌بینن، آینده رو حدس می‌زنن و می‌فهمن موندن قراره چه بهایی ازشون بگیره. 📊 گزارش‌هایی مثل Gallup و داده‌های LinkedIn نشون می‌ده High Performerها کمتر به عنوان شغلی وابسته‌ان و بیشتر به معنا، تأثیرگذاری و رشد فکر می‌کنن. چون مهارت دارن و انتخاب، منتظر «کاش زودتر رفته بودم» نمی‌مونن؛ برای همین اغلب جزو اولین نفراتی هستن که می‌رن. 🔁 جالبه بدونی قبل از رفتن، معمولاً بیشتر از بقیه تلاش می‌کنن، پیشنهاد می‌دن و فرصت می‌دن. اما وقتی مطمئن می‌شن تغییری در کار نیست، موندنِ فرسایشی رو با خروجِ به‌موقع عوض می‌کنن. از نگاهشون، موندن در جای غلط ریسک بزرگ‌تریه تا رفتن. #موفقیت ---------- 🆔 @BioinfCamp

💥 همه چیز در مورِد circulatory markers 🔹 ژن‌ها یا پروتئین‌هایی هستند که نشان می‌دهند یک سلول توانایی ورود و خروج از گردش خون را دارد یا به‌تازگی از خون وارد بافت شده است. 🔹 دو نمونه‌ی مهم از این مارکرها: S1PR1 and SELL (CD62L) 🔹 پس در واقع وقتی یک سلول S1PR1 یا SELL بیان می‌کند، یعنی این سلول توانایی حرکت بین خون و بافت را دارد و ممکن است تازه از خون به بافت آمده باشد یا در حال گردش بین خون و بافت باشد. #بایومارکر #آنالیز_داده ---------- 🆔 @BioinfCamp

کار بیوانفورماتیک در ایران یعنی من مسخره پدرتون هستم. #بیوانفورماتیک #زنگ_تفریح ---------- 🆔 @BioinfCamp

27 دقیقه حمومِ یه دانشجوی دکتری 😄 25 دقیقه فکر به پایان‌نامه‌ش 2 دقیقه حموم 😄 #زنگ_تفریح #دکتری ---------- 🆔 @BioinfCamp

اولین کسی که در زمینه سیتوژنتیک انسانی تلاش کرد، والتر فلامینگ بود که سال ۱۸۸۲ اولین بار تصویری از کروموزوم انسان ترسیم کرد. او اولین کسی بود که تقسیم میتوز رو در زیر میکروسکوپ مطالعه کرد و برای اولین بار واژه‌ کروماتین رو بکار برد. 🧬🔬 #دانستنی‌ها -------- 🆔 @BioinfCamp

فایل‌های .h5 یا HDF5 چیست؟ فایل‌های با پسوند .h5 مخصوص ذخیره‌سازی داده‌های علمی بزرگ هستن. این فرمت ساختار سلسله‌مراتبی داره (مثل فولدر و زیر‌فولدر) و برای کار با داده‌های حجیم و چندبعدی عالیه. ویژگی‌ها: 🔹 مناسب برای Big Data 🔹 ساختار منظم با groups و datasets 🔹 پشتیبانی از متادیتا و انواع داده‌ها کاربردها: 🔹ذخیره مدل‌های یادگیری ماشین (مثل Keras) 🔹 داده‌های علمی بیوانفورماتیکی 🔹 پروژه‌های پردازش تصویر و سیگنال ویژگی‌های خاص در داده‌های Single-cell: 🔹 با داده‌های پراکنده (sparse) عالی کار می‌کنه 🔹 در خواندن/نوشتن داده‌ها خیلی سریعه 🔹 ذخیره منظم متادیتا (مثل ژن‌ها، سلول‌ها، خوشه‌ها) #آنالیز_داده ---------- 🆔 @BioinfCamp

قیافه‌م وقتی یه مقاله از سال 1998 همون چیزی رو میگه که من شش ماهه سعی دارم با اشک و عرق و خون ثابتش کنم! #زنگ_تفریح #پژوهش ---------- 🆔 @BioinfCamp

فهرست شبکه‌های عصبی که باید بدونید 🔹 Perceptron 🔹 Feed-Forward Neural Network (FFNN) 🔹 Radial Basis Function Network (RBFN) 🔹 Deep Feed-Forward Network (DNN) 🔹 Convolutional Neural Network (CNN) 🔹 Recurrent Neural Network (RNN) 🔹 Gated Recurrent Unit (GRU) 🔹 Autoencoder (AE) 🔹 Variational Autoencoder (VAE) 🔹 Generative Adversarial Network (GAN) 🔹 Self-Organizing Map (SOM) 🔹 Hopfield Network 🔹 Transformer Network 🔹 Long Short-Term Memory Network (LSTM) 🔹 Boltzmann Machine / Restricted Boltzmann Machine (RBM) #شبکه‌های_عصبی #یادگیری_ماشین ---------- 🆔 @BioinfCamp

معرفی GeneCards: پایگاه داده ژن‌های انسانی 🔹 این پایگاه‌داده اطلاعات کامل و کاربرپسندی درباره تمام ژن‌های انسانی، چه ژن‌های شناسایی‌شده و چه ژن‌های پیش‌بینی‌شده، ارائه می‌دهد. 🔹 این پایگاه داده به‌صورت خودکار اطلاعات ژن‌محور را از حدود ۲۰۰ منبع وب مختلف جمع‌آوری و ترکیب می‌کند، از جمله اطلاعات ژنومی، ترنسکریپتومی، پروتئومی، ژنتیکی، بالینی و عملکردی. 🔹 با GeneCards می‌توان به راحتی اطلاعات دقیق و گسترده‌ای درباره ژن‌های انسانی به‌دست آورد و از آن در تحقیقات زیست‌پزشکی و بیوانفورماتیک استفاده کرد. 💎 https://www.genecards.org/ #ژن #ژنتیک ---------- 🆔 @BioinfCamp

معرفی Training Loss 🔹 معیاری است برای سنجش عملکرد مدل یادگیری ماشین روی داده‌های آموزشی در حین فرآیند یادگیری. 🔹 به زبان ساده، این عدد نشان می‌دهد پیش‌بینی‌های مدل چقدر با برچسب‌های واقعی داده‌های آموزشی فاصله دارند. 🔹 فرض کنید مدلی برای تشخیص گربه و سگ آموزش می‌دهید. اگر در یک دسته از تصاویر، مدل یک گربه را به اشتباه سگ پیش‌بینی کند، مقدار Training Loss افزایش پیدا می‌کند. سپس الگوریتم بهینه‌ساز تلاش می‌کند این خطا را در مراحل بعدی کاهش دهد. 🔹 کاهش Training Loss به معنی بهتر شدن مدل روی داده‌های آموزشی است. #یادگیری_ماشین ---------- 🆔 @BioinfCamp

📢 فرصت شغلی در حوزه هوش مصنوعی و بیوانفورماتیک در فرانسه 🇫🇷 🔹 مؤسسه IGMM-CNRS در مون‌پلیه فرانسه به دنبال جذب یک متخصص بیوانفورماتیک یا AI Engineer برای پروژه‌ای در زمینه هوش مصنوعی در کشف دارو است. 🔹 موضوع پروژه: توسعه روش‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای پیش‌بینی پاسخ به دارو در سرطان کولورکتال مقاوم به درمان (CMS4) و کمک به شناسایی ترکیبات درمانی جدید. 🔹 تسلط خوب به یادگیری ماشین، آمار، ریاضیات و آشنایی با Linux مورد انتظار است. تجربه در زمینه‌هایی مانند Bioinformatics، GNN، Active Learning، HPC/GPU و Drug Discovery مزیت محسوب می‌شود. 🔹 محل: Montpellier, France 🇫🇷 🔹 قرارداد: ۱۳ ماه، با امکان تمدید تا ۳ سال 🔹 حقوق: از حدود €2,521 ناخالص در ماه، بسته به سابقه 🔹 مزایا: ۴۴ روز مرخصی سالانه، حمایت از دورکاری و کمک‌هزینه حمل‌ونقل 🔗 اطلاعات بیشتر و ارسال درخواست #فرصت‌شغلی ---------- 🆔 @BioinfCamp

🔹 دیروز یه سوال پرسیدیم که جوابش نرمال‌سازی داده‌ها بود. 🔹 داده‌ها رو قبل از آنالیز نرمال می‌کنیم چون وقتی مقیاس‌ها یا پراکندگی‌ها خیلی متفاوت باشن، مدل‌ها و تحلیل‌ها نمی‌تونن درست یاد بگیرن یا نتایج خوبی بدن. 🔹 بعد از نرمال‌سازی، داده‌ها روی یک مقیاس مناسب قرار می‌گیرن و تحلیل‌ها دقیق‌تر و قابل اعتمادتر میشن. #آنالیز_داده ---------- 🆔 @BioinfCamp

🔹 به نظر شما روی این داده‌ها چه کاری انجام شده که چنین تغییری در توزیعِ آن‌ها ایجاد شده؟ 🧐 🔹 چرا تو آنالیز داده‌ها این کار رو انجام می‌دیم؟ 🔹 چرا داده‌های خام معمولاً در آنالیز، خروجی‌ها و نتایج دقیق و قابل اعتمادی ارائه نمی‌دهند، اما پس از انجام این تغییر، تحلیل‌ها پایدارتر، قابل مقایسه‌تر و قابل اعتمادتر می‌شوند؟ #آنالیز_داده ---------- 🆔 @BioinfCamp