کانال اتحاد زیست‌شناسان ایران

🦠 روز جهانی میکروارگانیسم‌ها را به همه زیست‌شناسان، به‌ویژه میکروبیولوژیست‌ها، تبریک می‌گوییم. 👩‍🔬 در این پست، تصاویر ۱۰ نفر از برجسته‌ترین دانشمندانی را آورده‌ایم که هرکدام نقشی مهم در شناخت و پیشرفت علم میکروبیولوژی داشته‌اند. 🎁 اگر بتوانید نام ۵ نفر از این دانشمندان را درست حدس بزنید، در قرعه‌کشی شرکت داده خواهید شد. 📥 مشاهده پست اینستاگرام اینستاگرام | تلگرام | لینکدین | بله | درباره ما ┏━━━━━━ 🆔 @UIBiologists 🌱💡 ┗━━━━━━

🎗️درخشش جناب پروفسور امیرعلی حمیدیه، استاد دانشگاه علوم پزشکی تهران، در عرصه بین‌المللی؛ دریافت جایزه سازمان جهانی بهداشت (WHO) در حوزه سرطان پروفسور امیرعلی حمیدیه، متخصص خون و سرطان کودکان و پیوند سلول‌های بنیادی، به عنوان دریافت‌کننده جایزه سازمان جهانی بهداشت در منطقه مدیترانه شرقی برای کنترل سرطان انتخاب شد. این جایزه از سوی سازمان جهانی بهداشت (WHO) به پاس دستاوردهای برجسته در زمینه پیشگیری، کنترل و پژوهش‌های مرتبط با سرطان، بیماری‌های قلبی‌عروقی و دیابت اعطا می‌شود و در نشست کمیته منطقه‌ای WHO برای مدیترانه شرقی در سال ۲۰۲۶ به ایشان اهدا خواهد شد. انتخاب پروفسور حمیدیه برای دریافت این جایزه، افتخاری ارزشمند برای جامعه علمی ایران است. ایشان در آموزش، تربیت نسل آینده پژوهشگران و توسعه مسیرهای علمی سرطان، همواره نقش مؤثری در پیشبرد فعالیت‌های این حوزه داشته‌اند. آکادمی علمی سرطان ایران نیز از حضور، مدیریت و راهبری علمی ایشان بهره‌مند بوده و این موفقیت را به جناب استاد حمیدیه تبریک می‌گوید. گروه تلگرام| اینستاگرام| لینکدین ━⊱ آکادمی سرطان ایران ┏━━━━━━   ♋️ @ir_cancer_academy🍀

⚗ متابولومیکس Metabolomics 🔬 متابولومیکس به مطالعه و تحلیل مجموعه مولکول‌های کوچک متابولیکی موجود در یک سلول، بافت یا نمونه زیستی در یک زمان و شرایط مشخص می‌پردازد. با بررسی متابولوم می‌توان تغییرات متابولیکی سلول و پاسخ آن به شرایط مختلف را بررسی کرد.

💻 در تحلیل داده‌های متابولومیکس، بیوانفورماتیسین‌ها می‌توانند:

🔹 داده‌های خام متابولومیکس را پردازش و کیفیت آن‌ها را بررسی کنند 🔹 متابولیت‌های موجود در نمونه را شناسایی و اندازه‌گیری کنند 🔹 میزان متابولیت‌ها را در نمونه‌های مختلف مقایسه کنند 🔹 متابولیت‌هایی را که بین دو یا چند شرایط تغییر کرده‌اند شناسایی کنند 🔹 الگوهای تغییرات متابولیکی را بررسی و تحلیل کنند 🔹 متابولیت‌های تغییرکرده را به مسیرهای متابولیکی مرتبط نسبت دهند 🔹 ارتباط میان تغییرات متابولیکی و فرایندهای زیستی یا بیماری‌ها را بررسی کنند.

🫁 یک مثال واقعی: سرطان ریه

🧪 در یک مطالعه در سال ۲۰۲۶، پژوهشگران با استفاده از متابولومیکس، نمونه‌های سرم افراد سالم، افراد دارای ضایعات پیش‌سرطانی و بیماران مبتلا به آدنوکارسینوم مرحله اول ریه را مقایسه کردند. آن‌ها الگوهای متفاوتی از متابولیت‌ها را شناسایی کردند و با کمک یادگیری ماشین، یک پنل شش‌متابولیتی برای شناسایی سرطان ریه در مراحل اولیه پیشنهاد دادند.

🌎 یک نمونه واقعی: Human Metabolome Database

🗃️ در پایگاه Human Metabolome Database (HMDB)، اطلاعات گسترده‌ای درباره متابولیت‌های موجود در بدن انسان، ویژگی‌های شیمیایی و زیستی آن‌ها و حضورشان در نمونه‌ها و بافت‌های مختلف جمع‌آوری شده است. 🔎 این داده‌ها به پژوهشگران کمک می‌کنند متابولیت‌های شناسایی‌شده در مطالعات متابولومیکس را بررسی و اطلاعات مربوط به آن‌ها را تفسیر کنند. 🧷 پس متابولومیکس فقط «شناسایی متابولیت‌ها» نیست؛ بلکه با تحلیل داده‌های متابولومیکس می‌توان تغییرات سطح متابولیت‌ها، الگوهای متابولیکی و ارتباط آن‌ها با فرایندهای سلولی و بیماری‌ها را بررسی و تفسیر کرد. 🔜 اما این فقط یکی از لایه‌های اطلاعاتی است که می‌توان از یک سیستم زیستی بررسی کرد... لایه بعدی چه چیزی را برای ما آشکار می‌کند؟ اینستاگرام | تلگرام | لینکدین | بله | درباره ما ┏━━━━━━ 🆔 @UIBiologists 🌱💡 ┗━━━━━━

🫀 قلب نوزاد؛ تحت فرمان سیگنال‌های سلولی 🧫 بیشتر سلول‌های بدن آنتن‌هایی دارند که اطلاعات محیط اطراف را دریافت می‌کنند. اگر این آنتن‌ها در دوران جنینی مشکل پیدا کنند، ساخت قلب مختل شده و ناهنجاری مادرزادی رخ می‌دهد؛ مشکلی که سالانه ۲ تا ۲.۵ میلیون نوزاد را درگیر می‌کند. 🧪 در این آنتن‌های میکروسکوپی، پروتئین‌های خاصی مانند یک مرکز فرماندهی عمل کرده و زمان تبدیل سلول‌های بنیادی به سلول‌های قلبی را مدیریت می‌کنند. محققان با مهندسی ژنتیک و شبیه‌سازی نقایص قلبی در ماهی‌ها، این فرآیند را بررسی کردند و دریافتند اختلال در این پروتئین‌ها می‌تواند ارسال پیام‌های حیاتی برای ساخت قلب را مختل و رشد قلب را تحت‌تأثیر قرار دهد. 🧠 از آنجا که این آنتن‌ها در سراسر بدن حضور دارند، احتمال دارد عامل برخی مشکلات مغزی یا استخوانی نیز باشند. این یافته ممکن است در آینده به تشخیص زودتر و ساخت داروهای هدفمند کمک کند، هرچند برای تأیید دقیق این سازوکار در انسان همچنان به تحقیقات بیشتری نیاز است. ✍️ ملیکا انوار 📥 منبع اینستاگرام | تلگرام | لینکدین | بله | درباره ما ┏━━━━━━ 🆔 @UIBiologists 🌱💡 ┗━━━━━━

🧬 پروتئومیکس Proteomics 🧬پروتئومیکس به مطالعه و تحلیل مجموعه پروتئین‌های موجود در یک سلول، بافت یا نمونه زیستی، در یک زمان و شرایط مشخص می‌پردازد. با بررسی پروتئوم می‌توان فهمید چه پروتئین‌هایی وجود دارند، میزان آن‌ها چقدر است و در شرایط مختلف چه تغییراتی می‌کنند. 🔬 یکی از روش‌های مهم در مطالعه پروتئوم، طیف‌سنجی جرمی (Mass Spectrometry) است. در این روش، اطلاعات مربوط به پروتئین‌ها و پپتیدهای موجود در نمونه به دست می‌آید و سپس با تحلیل‌های محاسباتی، این داده‌ها پردازش و تفسیر می‌شوند.

💻 بیوانفورماتیسین‌ها می‌توانند:

🔹 داده‌های خام پروتئومی را پردازش و کیفیت آن‌ها را بررسی کنند 🔹 پروتئین‌ها را از روی داده‌های پپتیدی شناسایی کنند 🔹 میزان پروتئین‌ها را در نمونه‌های مختلف اندازه‌گیری و مقایسه کنند 🔹 پروتئین‌هایی را که بین دو یا چند شرایط تغییر کرده‌اند شناسایی کنند 🔹 تغییرات پساترجمه‌ای (PTMs) مانند فسفریلاسیون را بررسی کنند 🔹 پروتئین‌های تغییرکرده را از نظر مسیرها و فرایندهای زیستی مرتبط تحلیل کنند 🔹 برهم‌کنش‌ها و شبکه‌های پروتئینی را بررسی کنند.

🧠 یک مثال ساده: بیماری آلزایمر

در یک مطالعه، پژوهشگران با استفاده از پروتئومیکس و طیف‌سنجی جرمی، پروتئین‌های قشر پیشانی مغز افراد مبتلا به آلزایمر را با افراد هم‌سن مقایسه کردند. از میان هزاران پروتئین شناسایی‌شده، صدها پروتئین در مغز افراد مبتلا تغییر داشتند؛ یافته‌ای که به شناخت بهتر تغییرات مولکولی مرتبط با بیماری کمک می‌کند.

🌎 یک نمونه واقعی: Human Protein Atlas

در پروژه Human Protein Atlas، پژوهشگران اطلاعات گسترده‌ای درباره حضور و توزیع پروتئین‌ها در بافت‌ها و سلول‌های مختلف بدن انسان جمع‌آوری کرده‌اند. این داده‌ها به پژوهشگران کمک می‌کنند بررسی کنند هر پروتئین در کدام بافت‌ها و سلول‌ها وجود دارد و چه اطلاعاتی درباره عملکرد و ویژگی‌های مولکولی آن می‌توان به دست آورد. 🧷 پس پروتئومیکس فقط «شناسایی پروتئین‌ها» نیست؛ بلکه با تحلیل داده‌های پروتئومی می‌توان مقدار پروتئین‌ها، تغییرات آن‌ها و ارتباطشان با فرایندهای سلولی و بیماری‌ها را بررسی و تفسیر کرد. 🔜 اگر DNA، RNA و پروتئین‌ها را بررسی کنیم، شاخه بعدی بیوانفورماتیک سراغ چه نوع داده‌ای می‌رود؟ اینستاگرام | تلگرام | لینکدین | بله | درباره ما ┏━━━━━━ 🆔 @UIBiologists 🌱💡 ┗━━━━━━

⏱ فقط یک روز تا شروع کارخانه تولید محتوای علمی! 📝 از شناخت مخاطب و اصول نویسندگی تخصصی، تا داستان‌سرایی علمی و تولید محتوا برای پلتفرم‌های مختلف؛ قرار است یاد بگیریم چطور دانش و تخصص خود را به محتوایی جذاب، قابل‌فهم و اثرگذار تبدیل کنیم. 🚀 در این دوره با مهارت‌هایی آشنا می‌شوید که برای نوشتن و روایت کردن علم در دنیای واقعی و فضای دیجیتال به آن‌ها نیاز دارید. ⏰ جلسه اول: فردا ساعت ۱۷:۰۰ 💻 لینک ثبت‌نام مستقیم ┏━━━ ✦ ✧ ✦ ━━━┓ اینستاگرام〰️تلگرام〰️لینکدین〰️نشریه 🌱 آکادمی بایوکن مگزین 🌱@ir_biocan_magazine ┗━━━ ✦ ✧ ✦ ━━━┛

😃 انسان مینیاتوری؛ باور عجیب دانشمندان پیشامدرن 🧬 اگر می‌گفتند انسان پیش از لقاح، به شکل موجودی کاملاً شکل‌گرفته داخل اسپرم یا تخمک وجود دارد و فقط بعداً «بزرگ‌تر» می‌شود، باور می‌کردید؟! 📜 زمانی این ایده یکی از دیدگاه‌های جدی زیست‌شناسی بود؛ دیدگاهی که به آن پیش‌تشکیل‌گرایی (Preformationism) می‌گفتند. 🔬 در قرن‌های ۱۷ و ۱۸، برخی دانشمندان تصور می‌کردند موجود زنده از ابتدا به‌صورت پیش‌شکل‌گرفته در سلول جنسی وجود دارد و رشد، بیشتر به معنی بزرگ‌شدن و آشکارشدن همان ساختار از پیش موجود است. 🤔 اما این موجود کوچک کجا بود؟ همین پرسش، دو دیدگاه متفاوت را شکل داد: 🔬 اسپرم‌گرایی (Animalculism) معتقد بود موجود از پیش‌شکل‌گرفته داخل اسپرم قرار دارد؛ حتی در برخی تصاویر علمی آن دوره، اسپرم‌ها به شکل موجوداتی بسیار کوچک با سر و بدن ترسیم می‌شدند! 🥚 تخمک‌گرایی (Ovulism) در مقابل، طرفداران این دیدگاه معتقد بودند موجود کامل از ابتدا در تخمک وجود دارد و اسپرم نقش دیگری در آغاز رشد دارد. 🧫 با پیشرفت میکروسکوپی و جنین‌شناسی، و شکل‌گیری نظریه سلولی، شواهد به‌تدریج نشان دادند که خبری از «انسان مینیاتوری» نیست؛ جنین در نتیجه‌ی تقسیم سلولی، تمایز و سازمان‌یابی تدریجی شکل می‌گیرد. ✨ این تصور عجیب، هرچند اشتباه بود، بخشی از مسیر تاریخی علم برای رسیدن۴ به درک امروزی ما از لقاح و رشد جنین محسوب می‌شود. ✍️ مهتاب جباری پور 📥 منبع اینستاگرام | تلگرام | لینکدین | بله | درباره ما ┏━━━━━━ 🆔 @UIBiologists 🌱💡 ┗━━━━━━

🧬 ترنسکریپتومیکس Transcriptomics 🧬 ترنسکریپتومیکس به مطالعه و تحلیل مجموعه RNAهای موجود در یک سلول یا بافت، در یک زمان و شرایط مشخص می‌پردازد. با بررسی ترنسکریپتوم می‌توان فهمید کدام ژن‌ها بیان می‌شوند، میزان بیان آن‌ها چقدر است و این الگو در شرایط مختلف چگونه تغییر می‌کند. 🔬یکی از روش‌های اصلی برای مطالعه ترنسکریپتوم، RNA-seq است. در این روش، از RNA موجود در نمونه داده‌های توالی‌یابی به دست می‌آید و سپس با استفاده از تحلیل‌های محاسباتی، اطلاعات مربوط به بیان ژن‌ها از این داده‌ها استخراج می‌شود.

💻 بیوانفورماتیسین‌ها می‌توانند:

🔹 کیفیت داده‌های خام RNA-seq را بررسی و آن‌ها را پردازش کنند 🔹 توالی‌ها را به ژن‌ها یا ترنسکریپت‌های مربوط نسبت دهند 🔹 میزان بیان ژن‌ها را در نمونه‌های مختلف اندازه‌گیری و مقایسه کنند 🔹 ژن‌هایی را که بین دو یا چند شرایط، بیان متفاوتی دارند شناسایی کنند 🔹 تغییرات مربوط به ترنسکریپت‌ها و Alternative Splicing را بررسی کنند 🔹 ژن‌های تغییرکرده را از نظر مسیرها و فرایندهای زیستی مرتبط تحلیل کنند.

🧪 یک مثال ساده

فرض کنید از بافت سالم و بافت سرطانی، داده RNA-seq داریم. می‌توانیم این دو گروه را مقایسه کنیم تا ببینیم کدام ژن‌ها در بافت سرطانی بیشتر یا کمتر بیان می‌شوند. در مرحله بعد، می‌توان بررسی کرد این ژن‌ها در چه فرایندها و مسیرهای زیستی نقش دارند و آیا الگوی مشاهده‌شده می‌تواند به درک بهتر ویژگی‌های سلول سرطانی کمک کند. در واقع، ترنسکریپتومیکس به ما کمک می‌کند تغییرات الگوی بیان ژن را در یک شرایط مشخص مشاهده و تفسیر کنیم.

▫️ یک نمونه واقعی: Human Cell Atlas

در پروژه Human Cell Atlas، پژوهشگران از داده‌های تک‌سلولی برای شناسایی و مطالعه انواع سلول‌های بدن انسان استفاده می‌کنند. 🧬داده‌های ترنسکریپتومی در این مطالعات کمک می‌کنند مشخص شود هر نوع سلول چه الگوی بیان ژنی دارد و سلول‌های مختلف چه تفاوت‌های مولکولی با یکدیگر دارند. 🧷 پس ترنسکریپتومیکس فقط «بررسی RNA» نیست؛ بلکه با تحلیل داده‌های ترنسکریپتومی می‌توان بیان ژن‌ها، تغییرات آن‌ها و الگوهای فعالیت ژنی را در شرایط مختلف بررسی و تفسیر کرد. اینستاگرام | تلگرام | لینکدین | بله | درباره ما ┏━━━━━━ 🆔 @UIBiologists 🌱💡 ┗━━━━━━

💢 چربی شکمی، سرنخی تازه از کاهش تستوسترون در مردان 👨‍👩‍👧‍👦 مطالعه‌ای روی مردان ۲۰ تا ۵۹ ساله نشان داده است که افزایش چربی احشایی با کاهش سطح تستوسترون ارتباط دارد. چربی احشایی نوعی چربی است که در عمق شکم و اطراف اندام‌های داخلی تجمع پیدا می‌کند و از نظر متابولیکی با چربی زیرپوستی تفاوت دارد. 🔬چربی احشایی با فرایندهایی مانند التهاب و مقاومت به انسولین ارتباط دارد؛ عواملی که می‌توانند بر تنظیم و تولید تستوسترون اثر بگذارند. یافته‌های این مطالعه نشان می‌دهد که الگوی توزیع چربی در بدن، در کنار میزان کلی چربی، می‌تواند با وضعیت هورمونی مردان مرتبط باشد. 📌 با این‌حال، این ارتباط لزوما به معنای وجود یک رابطه علت و معلولی نیست و نمی‌توان بر اساس این یافته نتیجه گرفت که چربی شکمی مستقیماً باعث کاهش تستوسترون می‌شود. برای مشخص شدن سازوکار دقیق این ارتباط، به مطالعات بیشتری نیاز است. ✍️ مطهره عبدالملکی 🪙 منبع اینستاگرام | تلگرام | لینکدین | بله | درباره ما ┏━━━━━━      🆔 @UIBiologists 🌱💡 ┗━━━━━━

🧬 ژنومیکس Genomics ژنومیکس شاخه‌ای از بیوانفورماتیک و زیست‌شناسی است که به مطالعه و تحلیل کل ژنوم یک موجود زنده می‌پردازد؛ یعنی به‌جای تمرکز روی یک ژن خاص، مجموعه DNA و تغییرات موجود در آن را در مقیاس وسیع بررسی می‌کنیم.

🔬 در بیوانفورماتیک ژنومیکس چه کار می‌کنیم؟

وقتی از یک نمونه، داده‌های توالی‌یابی DNA به دست می‌آید، حجم بسیار زیادی از داده تولید می‌شود. اینجاست که تحلیل محاسباتی وارد می‌شود.

💻 بیوانفورماتیسین‌ها می‌توانند:

🔹 داده‌های خام توالی‌یابی را پردازش و کیفیت آن‌ها را بررسی کنند 🔹 توالی‌ها را با یک ژنوم مرجع هم‌تراز و مقایسه کنند 🔹 ژن‌ها و سایر نواحی و ویژگی‌های ژنوم را شناسایی کنند 🔹 تغییرات ژنتیکی یا Variantها را شناسایی کنند 🔹 ژنوم افراد یا گونه‌های مختلف را با یکدیگر مقایسه کنند 🔹 واریانت‌های شناسایی‌شده را از نظر اهمیت زیستی و پزشکی بررسی و تفسیر کنند.

🧪 یک مثال ساده

فرض کنید توالی ژنوم یک فرد را در اختیار داریم. هدف فقط این نیست که «DNA را بخوانیم»؛ باید بفهمیم این توالی چه تفاوت‌هایی با ژنوم مرجع دارد، این تفاوت‌ها در کجای ژنوم قرار گرفته‌اند و آیا ممکن است از نظر زیستی یا پزشکی اهمیت داشته باشند. در واقع، بخش مهمی از ژنومیکس تبدیل حجم عظیم داده‌های توالی‌یابی به اطلاعات قابل تفسیر درباره ژنوم و تغییرات آن است.

🩺 کاربردهای ژنومیکس

🧬 بیماری‌های ژنتیکی برای شناسایی و بررسی واریانت‌های ژنتیکی و مطالعه تغییراتی که می‌توانند با بیماری‌های ارثی یا پیچیده مرتبط باشند. 🩺 سرطان برای بررسی تغییرات ژنومی سلول‌های سرطانی، شناسایی برخی جهش‌ها و شناخت بهتر ویژگی‌های مولکولی تومورها. 💊 دارو و پزشکی شخصی‌سازی‌شده برای بررسی تفاوت‌های ژنتیکی افراد و ارتباط آن‌ها با پاسخ متفاوت به برخی داروها و درمان‌ها. 🦠 بیماری‌های عفونی برای بررسی ژنوم ویروس‌ها و باکتری‌ها، شناسایی تغییرات ژنتیکی و مطالعه ارتباط و تکامل سویه‌های مختلف.

🌍 یک نمونه واقعی: پروژه 1000 Genomes

در پروژه 1000 Genomes، داده‌های ژنومی ۲۵۰۴ فرد از ۲۶ جمعیت بررسی شد تا تنوع ژنتیکی انسان و انواع واریانت‌های موجود در جمعیت‌های مختلف بهتر شناخته شود. چنین مجموعه‌داده‌هایی به پژوهشگران کمک می‌کنند تفاوت‌های ژنتیکی انسان را بهتر مطالعه کنند و ارتباط میان تنوع ژنتیکی و ویژگی‌های زیستی یا بیماری‌ها را بررسی کنند. 📌 پس ژنومیکس فقط «خواندن DNA» نیست؛ بلکه استفاده از روش‌های محاسباتی و آماری برای پردازش، مقایسه و تفسیر داده‌های ژنومی است تا از میان حجم عظیم اطلاعات DNA، الگوها و تغییرات مهم زیستی را پیدا کنیم. 🔜 ژنومیکس فقط یکی از شاخه‌های بیوانفورماتیک است؛ اما شاخه بعدی چیست و چه چیزی را بررسی می‌کند؟ اینستاگرام | تلگرام | لینکدین | بله | درباره ما ┏━━━━━━ 🆔 @UIBiologists 🌱💡 ┗━━━━━━

💉 دو استراتژی برای یک نبرد در فلج اطفال 💊 فلج اطفال (Polio) یکی از بزرگترین چالش‌های تاریخ پزشکی بوده است. برای شکست این ویروس، از دو سلاح کاملاً متفاوت استفاده شد. اما چرا گاهی ترکیب این دو سلاح، کلیدِ نهایی ریشه‌کنی است؟ 📚 در این ویدیو به بررسی تفاوت‌های استراتژیک دو واکسن این بیماری می‌پردازیم:

🔹 ایمنی مخاطی (IgA) در برابر ایمنی سیستمیک (IgG). 🔹 چرا نوع «خوراکی» واکسن می‌تواند در محیط پخش شود و نوع «تزریقی» نمی‌تواند؟ 🔹 چرا در برخی سناریوها، فقط یکی از این واکسن‌ها کافی نیست؟ 🔹 چرا واکسن خوراکی در قطع زنجیره انتقال ویروس بی‌رقیب است؟

🌿 واکسیناسیون چیزی فراتر از یک تزریق ساده است؛ رقصی پیچیده بین پاتوژن‌ها و سیستم ایمنی بدن ماست که هر حرکت آن، نتیجه متفاوتی را رقم می‌زند.

📝 همراه با زیرنویس فارسی اختصاصی اتحاد زیست‌شناسان

🎬 محدثه مسافر اینستاگرام | تلگرام | لینکدین | بله | درباره ما ┏━━━━━━       🆔 @UIBiologists🔬🧪 ┗━━━━━━

💻 برای ورود به هرکدام از این مسیرها، چه مهارت‌هایی باید بلد باشیم؟ قرار نیست برای ورود به بیوانفورماتیک از همان ابتدا همه‌چیز را بلد باشیم؛ اما چند مهارت پایه، تقریباً در بیشتر مسیرها مشترک‌اند.

۱. پایه زیست‌شناسی

🧬 باید بدانیم داده‌ای که تحلیل می‌کنیم، در دنیای زیستی چه معنایی دارد؛ از ژن و پروتئین گرفته تا بیان ژن، جهش و مسیرهای سلولی.

۲. برنامه‌نویسی

💻 برای تحلیل داده‌های بزرگ، آشنایی با محیط‌هایی مثل Linux/Bash و زبان‌هایی مانند Python یا R بسیار کاربردی است.

۳. آمار و تحلیل داده

📊 فقط داشتن داده کافی نیست؛ باید بتوانیم تفاوت‌ها، الگوها و روابط موجود در داده را به‌درستی تحلیل کنیم و بفهمیم کدام نتیجه از نظر آماری قابل اتکاست.

۴. کار با پایگاه‌های داده و ابزارهای زیستی

🗄️ باید بدانیم داده موردنیازمان را از کجا پیدا کنیم، چگونه آن را دریافت و مدیریت کنیم و از چه ابزار یا پایگاه داده‌ای برای پاسخ به سؤال پژوهشی استفاده کنیم؛ مثل Ensembl، UniProt و Expression Atlas.

۵. شناخت روش تولید داده

🧪 اگر با داده‌های توالی‌یابی کار می‌کنیم، باید بدانیم داده چگونه تولید شده و محدودیت‌های روش چیست. مثلاً در تحلیل ژنوم، شناخت تفاوت‌های Short-read و Long-read sequencing روی انتخاب روش تحلیل تأثیر می‌گذارد. 📌 پس برای شروع، لازم نیست متخصص همه این حوزه‌ها باشید. یک پایه خوب در زیست‌شناسی، برنامه‌نویسی، آمار، کار با داده می‌تواند نقطه شروع شما باشد و بعد، با توجه به مسیری که انتخاب می‌کنید، مهارت‌های تخصصی همان حوزه را یاد بگیرید. 💡 اما یک سؤال مهم باقی می‌ماند: حالا که با بیوانفورماتیک و مهارت‌های پایه آن آشنا شدیم، وقتشه ببینیم چه شاخه‌هایی در بیوانفورماتیک وجود دارد و هرکدوم دقیقاً چه کاری انجام می‌دهند؟ اینستاگرام | تلگرام | لینکدین | بله | درباره ما ┏━━━━━━ 🆔 @UIBiologists 🌱💡 ┗━━━━━━

🕙 فقط ۳ روز تا شروع کارخانه تولید محتوای علمی! 📌 تجربه فعالیت در حوزه علم و تولید محتوا نشان می‌دهد که چالش بسیاری از متخصصان، کمبود دانش نیست؛ بلکه ناتوانی در تبدیل این دانش به یک محتوای قابل‌فهم و اثرگذار است.

● چطور یک موضوع تخصصی را برای مخاطب عمومی توضیح دهیم؟ ● چطور بنویسیم که هم دقیق باشد و هم خسته‌کننده نباشد؟ ● چطور یک ایده را برای اینستاگرام، مقاله، ویدئو یا پادکست متناسب با همان رسانه بازطراحی کنیم؟

💡 وقتی پاسخ این پرسش‌ها روشن نباشد، ممکن است دانش و اطلاعات زیادی داشته باشیم، اما محتوایی که تولید می‌کنیم نتواند با مخاطب ارتباط برقرار کند. 🧭 کارخانه تولید محتوای علمی با هدف یادگیری همین مهارت‌ها طراحی شده است؛ از شناخت مخاطب و نویسندگی تخصصی تا داستان‌سرایی و تولید محتوا برای پلتفرم‌های دیجیتال. 🔗 برای ثبت‌نام مستقیم اینجا کلیک کنید. ┏━━━ ✦ ✧ ✦ ━━━┓ اینستاگرام〰️تلگرام〰️لینکدین〰️نشریه 🌱 آکادمی بایوکن مگزین 🌱@ir_biocan_magazine ┗━━━ ✦ ✧ ✦ ━━━┛

📣 کارگاه‌های BIOMAP همچنان ادامه دارند! 🎓در ادامه این مجموعه، این بار سراغ موضوعی می‌رویم که می‌تواند برای دانشجویان زیست‌شناسی، به‌خصوص در مقطع کارشناسی، مسیر پژوهشی و شغلی آینده را روشن‌تر کند:

آشنایی با پژوهشکده‌ها و مراکز تحقیقاتی دانشگاهی ایران و مسیر شغلی هیئت علمی پژوهشی

📌محورهای کارگاه

• نظام پژوهش دانشگاهی در ایران • معرفی پژوهشکده‌ها و مراکز تحقیقاتی دانشگاهی • هیئت علمی آموزشی یا پژوهشی؟ • چگونه عضو هیئت علمی پژوهشی شویم؟ • زندگی کاری یک عضو هیئت علمی پژوهشی • ارزیابی عملکرد و ارتقای مرتبه

👩‍💻 مدرس: دکتر ویدا ابراهیمی دکتر داروساز و PhD بیوتکنولوژی دارویی | پژوهشگر برتر مرکز تحقیقات بیوتکنولوژی، دانشگاه علوم پزشکی تبریز 📆 سه‌شنبه ۳۱ شهریور ⏰ساعت ۱۹ تا ۲۱ 🎓 همراه با گواهی معتبر 📣 ثبت‌نام این کارگاه همچنان ادامه دارد. اگر می‌خواهید با مسیر پژوهشی و شغلی هیئت علمی پژوهشی بیشتر آشنا شوید، فرصت ثبت‌نام را از دست ندهید. 😀 کد تخفیف: Biomap100 🔗 لینک ثبت‌نام کارگاه بایومپ اینستاگرام | تلگرام | لینکدین | بله | درباره ما ┏━━━━━━ 🆔 @UIBiologists 🌱💡 ┗━━━━━━

📚 #معرفی_کتاب 📕 The Genetic Book of the Dead: A Darwinian Reverie 📘 کتاب ژنتیکی مردگان؛ رؤیایی داروینی ✍️ نویسنده: ریچارد داوکینز (Richard Dawkins) 🧬 اگر می‌توانستیم تاریخچه تکاملی یک موجود زنده را از روی بدنش بخوانیم، چه چیزی درباره اجدادش پیدا می‌کردیم؟

ریچارد داوکینز در این کتاب از زاویه‌ای متفاوت به تکامل نگاه می‌کند و نشان می‌دهد که بدن موجودات زنده فقط حاصل سازگاری با محیط امروز نیست؛ بلکه ویژگی‌های آن‌ها سرنخ‌هایی از گذشته و مسیر تکاملی اجدادشان در خود دارد.

📖 داوکینز با تکیه بر مفاهیمی از ژنتیک، تکامل و زیست‌شناسی، توضیح می‌دهد که چگونه می‌توان ویژگی‌های موجودات زنده را مانند بخش‌هایی از یک «کتاب» در نظر گرفت؛ کتابی که فصل‌های آن در طول نسل‌ها نوشته شده‌اند. اینستاگرام | تلگرام | لینکدین | بله | درباره ما ┏━━━━━━ 🆔 @UIBiologists 🌱💡 ┗━━━━━━

💻 اگر بخواهیم وارد بیوانفورماتیک شویم، دقیقا چه مسیرهایی پیش روی ماست؟ بیوانفورماتیک فقط یک مسیر مشخص ندارد؛ بسته به اینکه با چه نوع داده‌ای کار کنیم و چه سؤال زیستی‌ای داشته باشیم، می‌توانیم وارد مسیرهای مختلفی شویم.

🧬 Genomics | ژنومیک

بررسی DNA و ژنوم؛ از مقایسه توالی‌ها و پیدا کردن تغییرات ژنتیکی تا مطالعه ژنوم موجودات مختلف.

🧫 Transcriptomics | ترنسکریپتومیکس

تمرکز روی RNA و فعالیت ژن‌ها؛ مثلاً بررسی اینکه کدام ژن‌ها در یک بیماری یا شرایط خاص بیشتر یا کمتر بیان می‌شوند.

🔬 Proteomics | پروتئومیکس

مطالعه پروتئین‌ها؛ اینکه چه پروتئین‌هایی در یک سلول وجود دارند، چه تغییراتی می‌کنند و چگونه با هم ارتباط دارند.

⚗️ Metabolomics | متابولومیکس

بررسی مجموعه مولکول‌های کوچک و متابولیت‌های موجود در یک سلول، بافت یا نمونه زیستی برای شناخت وضعیت متابولیکی آن.

🔗 Epigenomics | اپی‌ژنومیکس

مطالعه تغییرات و الگوهای تنظیمی مرتبط با اپی‌ژنوم؛ تغییراتی که می‌توانند بر فعالیت ژن‌ها اثر بگذارند، بدون اینکه توالی DNA را تغییر دهند.

🦠 Metagenomics | متاژنومیکس

بررسی مجموعه DNA موجودات مختلف در یک نمونه محیطی یا زیستی، بدون اینکه لازم باشد هر میکروارگانیسم را به‌صورت جداگانه کشت و بررسی کنیم. 📌 این مسیرها کاملا جدا از هم نیستند؛ در پروژه‌های واقعی، معمولا چند حوزه و روش در کنار هم استفاده می‌شوند. 🔜 حالا سؤال مهم‌تر این است: برای ورود به هرکدام از این مسیرها، چه مهارت‌هایی باید بلد باشیم؟ اینستاگرام | تلگرام | لینکدین | بله | درباره ما ┏━━━━━━ 🆔 @UIBiologists 🌱💡 ┗━━━━━━

فرهیخته گرامی دوره فوق جامع سرطان🌹 ✨ اکنون که دوره فوق جامع سرطان به پایان رسیده، برای ما بسیار ارزشمند است که نظرات، تجربیات و دیدگاه‌های شما را درباره روند برگزاری دوره بدانیم. 💫 خوشحال می‌شویم در گروه کانال دوره «فوق جامع سرطان» یا از طریق آیدی پشتیبانی، نظرات خود را با ما در میان بگذارید. همچنین اگر انتقاد، پیشنهاد یا نکته‌ای دارید که فکر می‌کنید می‌تواند به بهبود و ارتقای دوره‌های آینده کمک کند، حتماً آن را با ما مطرح کنید. 🆔 @SignUp_UIB تمامی نظرات و بازخوردهای شما به کمیته علمی دوره منتقل خواهد شد و برای ما در مسیر بهبود و ارتقای برنامه‌های آینده بسیار ارزشمند خواهد بود. 🌿 پیشاپیش از همراهی و زمانی که برای ثبت نظرات ارزشمندتان می‌گذارید، صمیمانه سپاسگزاریم. اینستاگرام | تلگرام | لینکدین | بله | درباره ما ┏━━━━━━ 🆔 @UIBiologists 🌱💡 ┗━━━━━━

💻 بیوانفورماتیک دقیقا چه مسئله‌هایی را می‌تواند با این داده‌ها حل کند؟ بیایید یک قدم از «توالی‌ها» فاصله بگیریم و ببینیم این داده‌ها در دنیای واقعی چه چیزی به ما می‌گویند.

🦠 یک ویروس وقتی در جمعیت پخش می‌شود، چطور تغییر می‌کند؟

در دوران کووید-۱۹، پژوهشگران توالی ژنوم نمونه‌های مختلف SARS-CoV-2 را با هم مقایسه کردند. همین داده‌ها به شناسایی تغییرات ژنتیکی ویروس و بررسی ارتباط میان نمونه‌ها کمک کرد.

🧬 در سلول سرطانی چه اتفاقی در سطح ژن‌ها افتاده است؟

پروژه‌ای مثل The Cancer Genome Atlas داده‌های مولکولی هزاران تومور را بررسی کرد تا تفاوت‌های میان انواع سرطان و تغییرات مرتبط با آن‌ها بهتر شناخته شود.

🦠 چرا یک باکتری به آنتی‌بیوتیک مقاوم شده است؟

با بررسی ژنوم باکتری می‌توان به دنبال ژن‌ها و تغییرات ژنتیکی مرتبط با مقاومت گشت و حتی ارتباط میان نمونه‌های مختلف را بررسی کرد.

🧬 چرا یک بیمار به یک بیماری نادر مبتلا شده است؟

وقتی علت بیماری مشخص نیست، می‌توان DNA بیمار را توالی‌یابی و با توالی‌های مرجع مقایسه کرد. این کار می‌تواند تغییرات ژنتیکی مشکوکی را نشان دهد که سرنخی برای پیدا کردن علت بیماری هستند. 📌 پس بیوانفورماتیک فقط برای «خواندن توالی» نیست. گاهی قرار است علت یک بیماری را پیدا کنیم، تغییرات یک ویروس را دنبال کنیم، ویژگی‌های یک سرطان را بهتر بشناسیم یا بفهمیم یک باکتری چگونه مقاوم شده است. در همه این مثال‌ها، یک چیز مشترک وجود دارد: یک سؤال زیستی داریم؛ و حجم بزرگی از داده که باید از دل آن، جواب را پیدا کنیم. 🔛  حالا اگر بخواهیم وارد بیوانفورماتیک شویم، دقیقا چه مسیرهایی پیش روی ماست؟ اینستاگرام | تلگرام | لینکدین | بله | درباره ما ┏━━━━━━ 🆔 @UIBiologists 🌱🧬 ┗━━━━━━

🧠 یائسگی زودرس باعث پیری مغز و آلزایمر می‌شود! 🔸 بررسی‌های روی بیش از ۲۶۰۰ زن نشان داده است زنانی که زودتر وارد یائسگی می‌شوند ممکن است در زمان کوتاه‌تری روند پیری مغز را آغاز کنند. البته این نتیجه معنای آن را نمی‌دهد که یائسگی زودتر باعث اختلالات مغزی نیز می‌شود. 🔸 محققان این زنان را برای حدود ۱۸ سال زیر نظر داشتند و به صورت مکرر اسکن‌های MRI را بررسی کردند. با مطالعه داده‌های مربوط به تغییرات ساختاری، نتایجی مربوط به مسیرهای ارتباطی بین قسمت‌های مختلف مغز به دست آمد. یکی از مهم‌ترین نتایج، آسیب بیشتر به «ماده سفید» مغز زنانی بود که زودتر وارد یائسگی شدند. 🔸 کاهش چشمگیر میزان هورمون استروژن در دوران یائسگی توضیح مناسبی برای این ارتباط است. استروژن در سلامت عمومی سلول‌های عصبی، عروق و ماده سفید مغز نقش موثری دارند. یائسگی زودتر می‌تواند به عنوان یک هشدار برای توجه بیشتر به سلامت بدن به خصوص سیستم عصبی باشد؛ و لزوما به تنهایی عامل بیماری‌ها نمی‌باشد. ✍️ مهسا مقیسه 🔍 مطهره عبدالملکی 📥 منبع اینستاگرام | تلگرام | لینکدین | بله | درباره ما ┏━━━━━━ 🆔 @UIBiologists 🌱💡 ┗━━━━━━

💻 چرا Bioinformatics به وجود آمد؟ 🔬 ماجرا از جایی جدی شد که زیست‌شناسان دیگر با «کمبود اطلاعات» روبه‌رو نبودند؛ مشکل، پیدا کردن الگو در میان حجم رو‌به‌رشد اطلاعات بود. 🧬 یکی از نمونه‌های اولیه به دهه ۱۹۶۰ برمی‌گردد. پژوهشگران در حال تعیین توالی پروتئین‌ها بودند و کم‌کم مجموعه‌ای از توالی‌های مختلف در اختیارشان قرار گرفت. مارگارت دی‌هاف و همکارانش شروع به جمع‌آوری و مقایسه این توالی‌ها با کمک کامپیوتر کردند. نتیجه، انتشار Atlas of Protein Sequence and Structure در سال ۱۹۶۵ بود؛ مجموعه‌ای که در نخستین نسخه تنها حدود ۵۰ تا ۶۵ توالی پروتئینی داشت. 📈 اما داستان همین‌جا نماند. با پیشرفت روش‌های توالی‌یابی DNA، تعداد توالی‌های تولیدشده با سرعت زیادی افزایش پیدا کرد. GenBank در سال ۱۹۸۲ با ۶۰۶ توالی آغاز شد و خیلی زود حجم اطلاعات آن افزایش یافت. 🧩 حالا دیگر سؤال فقط این نبود که «توالی چیست؟»

سؤال‌های مهم‌تری مطرح شد: کدام توالی‌ها به هم شباهت دارند؟ چه ژن یا پروتئینی چه عملکردی دارد؟ تفاوت دو توالی چه معنایی دارد؟ و از میان میلیون‌ها قطعه DNA، کدام الگو واقعاً مهم است؟

 اینجا بود که کامپیوتر از یک ابزار جانبی، به بخشی جدایی‌ناپذیر از تحلیل داده‌های زیستی تبدیل شد. 📌 بنابراین، یکی از ریشه‌های اصلی شکل‌گیری Bioinformatics را می‌توان در یک نیاز ساده دید: وقتی داده‌های زیستی از توان تحلیل دستی انسان فراتر رفتند، روش‌های محاسباتی برای فهم آن‌ها ضروری شدند. 💻 اما بیوانفورماتیک دقیقاً چه مسئله‌هایی را می‌تواند با این داده‌ها حل کند؟ اینستاگرام | تلگرام | لینکدین | بله | درباره ما ┏━━━━━━ 🆔 @UIBiologists 🌱💡 ┗━━━━━━