آموزش جامع برنامه نویسی پایتون: از مبانی تا مهارت‌های پیشرفته

معرفی دوره    

با توجه به رشد سریع علوم زیستی و نقش فزاینده داده‌های بیولوژیکی در تحقیقات و پزشکی، توانایی تحلیل این داده‌ها به وسیله ابزارهای بیوانفورماتیکی یک نیاز ضروری است. داده‌های بیولوژیکی تولید شده از پروژه‌هایی نظیر توالی‌یابی ژنوم، RNA-Seq و پروتئومیکس نیازمند تحلیل دقیق و پیچیده‌ای هستند که بدون داشتن مهارت‌های بیوانفورماتیکی نمی‌توان به نتایج ارزشمند دست یافت.

از سوی دیگر، زبان پایتون به دلیل سادگی، قدرت و انعطاف‌پذیری، به یک زبان محبوب برای تحلیل داده‌های زیستی تبدیل شده است و کتابخانه‌های مختلفی برای بیوانفورماتیک و علوم زیستی توسعه داده شده‌اند. بسیاری از محققان و دانشجویان، نیازمند آموزش‌های کاربردی و ساختاریافته‌ای هستند تا بتوانند به صورت حرفه‌ای از پایتون در تحلیل داده‌های بیولوژیکی استفاده کنند.

این دوره با هدف آموزش جامع برنامه نویسی پایتون و کاربردهای آن در تحلیل داده‌های زیستی، به همراه مهارت‌های برنامه‌نویسی پایتون طراحی شده است. آموزش این مهارت‌ها به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا بتوانند داده‌های ژنومی و پروتئینی را به شیوه‌ای علمی و دقیق تحلیل کنند و در مسیر تحقیقات و پروژه‌های زیستی خود به نتایج قابل اعتمادی دست یابند

سرفصل‌های دوره

دوره مقدماتی Python در زیست‌شناسی پایه

1. مقدمه‌ای بر پایتون و ابزارهای مورد نیاز
   • نصب و راه‌اندازی Python، Anaconda، و Jupyter Notebook
   • آشنایی با محیط Google Colab برای کدنویسی ابری
   • مقدمه‌ای بر کاربردهای پایتون در زیست‌شناسی
2. ساختارهای پایه پایتون
   • متغیرها و انواع داده‌ها (int, float, string, list, dictionary)
   • دستورات شرطی (if, else) و حلقه‌ها (for, while)
   • تعریف و استفاده از توابع
3. خواندن و نوشتن فایل‌ها
   • خواندن و ذخیره فایل‌های TXT و CSV
   • پردازش توالی‌های ژنتیکی از فایل‌های FASTA
4. آشنایی با کتابخانه‌های مهم
   • معرفی و نصب کتابخانه‌های Pandas و NumPy
   • عملیات پایه روی داده‌ها با Pandas (DataFrames)
   • استفاده از NumPy برای انجام محاسبات عددی
5. مصورسازی داده‌های زیستی
   • آشنایی با Matplotlib و Seaborn برای رسم نمودارها
   • رسم نمودارهای توزیع داده، هیستوگرام، و Scatter plot
6. تحلیل ساده توالی‌های ژنتیکی
   • محاسبه GC Content و طول توالی‌ها
   • جستجوی موتیف‌ها در DNA و RNA
   • تبدیل DNA به RNA و پروتئین
7. پروژه کوچک
   • تحلیل داده‌های ژنومی ساده (مانند جستجوی موتیف‌ها یا ترجمه توالی)
   • مصورسازی داده‌ها و ارائه نتایج

---

دوره پیشرفته Python برای بیوانفورماتیک و تحلیل داده‌های پیچیده

1. تحلیل داده‌های شبکه‌های ژنتیکی و پروتئینی
   • کار با کتابخانه NetworkX برای ایجاد و تحلیل شبکه‌های زیستی
   • شناسایی خوشه‌های مهم در شبکه‌های ژنی
   • مصورسازی شبکه‌های پروتئینی
2. تحلیل داده‌های NGS توالی‌یابی نسل جدید
   • پردازش فایل‌های FASTQ و BAM
   • Preprocessing داده‌های RNA-Seq (Trimming, Mapping)
   • تحلیل تفاضلی بیان ژن‌ها (Differential Expression Analysis)
3. بیوانفورماتیک کاربردی با BioPython
   • استفاده از BioPython برای جستجوی توالی‌ها (Alignment)
   • بازیابی داده‌های ژنومی از پایگاه‌های NCBI
   • جستجوی ژن‌ها و موتیف‌ها در توالی‌های بزرگ
4. آمار پیشرفته در زیست‌شناسی با Python
   • تحلیل‌های آماری پیچیده با SciPy و Statsmodels
   • آزمون‌های آماری (t-test، ANOVA)
   • تحلیل داده‌های زیستی با ابزارهای پیشرفته آماری
5. یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در زیست‌شناسی
   • استفاده از Scikit-learn برای طبقه‌بندی داده‌های زیستی
   • الگوریتم‌های پیش‌بینی (KNN، SVM، Random Forest)
   • شبکه‌های عصبی عمیق برای پیش‌بینی ساختار پروتئین با Keras و TensorFlow
6. خودکارسازی تحلیل‌های زیستی (Pipelines)
   • ایجاد اسکریپت‌های خودکار برای پردازش داده‌های ژنتیکی
   • کار با Snakemake برای ساخت Pipelineهای پیشرفته
   • گزارش‌دهی خودکار نتایج
7. پروژه عملی جامع
   • تحلیل RNA-Seq یا ایجاد یک شبکه ژنی از داده‌های واقعی
   • نوشتن و ارائه یک گزارش تحلیلی
   • ارائه نتایج به‌صورت نمودارها و جداول آماده انتشار

---

اهداف دوره آموزشی پایتون 

این دوره با هدف ارتقاء دانش و مهارت‌های بیوانفورماتیکی شرکت‌کنندگان طراحی شده است تا بتوانند با مبانی و ابزارهای پیشرفته این حوزه آشنا شوند و از آن‌ها در تحلیل داده‌های زیستی استفاده کنند. از اهداف اصلی این دوره، آشنایی شرکت‌کنندگان با مفاهیم پایه بیوانفورماتیک و منابع معتبر زیست‌شناسی مولکولی است. این دوره به آن‌ها کمک می‌کند تا مهارت‌های عملی در برنامه‌نویسی پایتون را کسب کرده و با کتابخانه‌های کاربردی مانند Biopython، Pandas و Matplotlib به تجزیه و تحلیل داده‌های ژنومی و پروتئینی بپردازند.

تحلیل داده‌های RNA-Seq، شبکه‌های ژنی و پروتئینی و تکنیک‌های یادگیری ماشین نیز در این دوره آموزش داده می‌شود تا شرکت‌کنندگان بتوانند روابط ژنی و پروتئینی را در مسیرهای زیستی شناسایی کرده و از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های زیستی استفاده کنند. همچنین، بستری برای توسعه پروژه‌های تحقیقاتی شخصی فراهم می‌شود که از طریق آن شرکت‌کنندگان می‌توانند داده‌های بیولوژیکی خود را به طور علمی و دقیق تحلیل کرده و از مهارت‌های به‌دست‌آمده در تحقیقات زیست‌شناسی مولکولی و پزشکی بهره‌مند شوند.

این اهداف با رویکردی جامع طراحی شده‌اند تا شرکت‌کنندگان پس از پایان دوره، توانایی انجام تحلیل‌های مستقل بیوانفورماتیکی را داشته باشند و به ارتقای کیفیت پژوهش‌های خود بپردازند.

این دوره برای چه کسانی مفید است؟

1. دانشجویان و فارغ التحصیلان :
   • دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های علوم پایه زیستی، میکروبیولوژی، سلولی و مولکولی، بیوتکنولوژی، ژنتیک، پزشکی، علوم آزمایشگاهی، کشاورزی و سایر رشته‌های مرتبط دانشجویان در رشته‌های بیولوژی، میکروبیولوژی،ژنتیک، بیوتکنولوژی، زیست‌شناسی سلولی و مولکولی و سایر علوم زیستی که می‌خواهند مهارت‌های کاربردی کسب کنند.
2. پژوهشگران و اعضای هیئت علمی:

افرادی که در زمینه‌های ژنومیک، پروتئومیک و تحقیقات دارویی کار می‌کنند، می‌توانند با استفاده از این مهارت‌ها داده‌های پیچیده را تحلیل کنند.

3. پزشکان و متخصصان سلامت:

کسانی که در زمینه‌های پزشکی و بهداشت فعالیت می‌کنند، به ویژه در تحقیقات صنعتی و پزشکی شخصی، می‌توانند از این دانش برای تحلیل داده‌های بالینی استفاده کنند.

4. فناوران و مهندسان بیوتکنولوژی:
   • افرادی که در صنعت بیوتکنولوژی مشغول به کار هستند و نیاز به تسلط بر تکنیک‌های مولکولی برای توسعه محصولات دارند.
5. علاقه‌مندان به علم و پژوهش:

هر کسی که به علوم زیستی و تحلیل داده علاقه‌مند باشد و بخواهد اطلاعات و مهارت‌های جدیدی کسب کند پژوهشگران و تکنسین‌های آزمایشگاه‌های تحقیقاتی و تشخیصی

6. مهندسان نرم‌افزار و توسعه‌دهندگان

افرادی که به دنبال ارائه ابزارها و نرم‌افزارهای بیوانفورماتیک هستند می‌توانند از یادگیری این مهارت‌ها بهره‌برداری کنند.

7. تحلیلگران داده

افرادی که در زمینه تحلیل داده‌ها فعالیت می‌کنند، می‌توانند از ابزارهای بیوانفورماتیک برای کار با داده‌های بیولوژیکی استفاده کنند.

امکان سوال از مدرس وجود دارد؟

بله، معمولاً در دوره‌های آموزشی آزمایشگاه (تئوری و  عملی) امکان سوال پرسیدن از مدرس وجود دارد. اکثر برنامه‌ها به گونه‌ای طراحی شده‌اند که دانشجویان می‌توانند:

برگزاری جلسات پرسش و پاسخ:

در طول کلاس یا بعد از آن، زمان‌هایی برای پرسش و پاسخ تعیین می‌شود.

ارتباط مستقیم:

دانشجویان می‌توانند از طریق ایمیل، پیام‌رسان‌ها یا پلتفرم‌های آموزشی با مدرس در ارتباط باشند و سوالات خود را مطرح کنند.

شبکه‌های اجتماعی یا گروه‌های آنلاین:

برخی مدرسان گروه‌های آنلاین یا کانال‌های رسانه‌های اجتماعی برای بحث و تبادل نظر با دانشجویان شرکت کننده در دوره ایجاد می‌کنند.

چرا این دوره برای شما مفید است؟

• آموزش جامع و کاربردی توسط متخصصین مجرب
• دریافت گواهی نامه معتبر 
• ارتقاء مهارت‌های تحلیلی
• استفاده از ابزارهای قوی
• توانایی کار در تیم‌های بین‌رشته‌ای
• درک بهتر از علم داده
• مواجهه با چالش‌های جدید
• فرصت پرسش و پاسخ و رفع اشکال
• تقویت رزومه
• آمادگی برای بازار کار و افزایش شانس استخدام در
• برقراری ارتباط با دیگر دانشجویان و متخصصان و گسترش شبکه حرفه‌ای
• پیشرفت شغلی و افزایش فرصت‌های همکاری و فرصت های شغلی
• درک عمیق تر رویکردهای تحقیقاتی و کاربردی در علم زیست‌شناسی
• به‌روز ماندن در زمینه علم و فناوری

مزایای این دوره

این دوره با ارائه مهارت‌های تخصصی در بیوانفورماتیک و تحلیل داده‌های زیستی، فرصت‌های شغلی متعددی را برای فراگیران فراهم می‌کند، از جمله:

• پژوهشگر بیوانفورماتیک در موسسات تحقیقاتی و دانشگاه‌ها
• تحلیلگر داده‌های زیستی در صنایع داروسازی و زیست‌فناوری
• متخصص ژنومیک و علوم داده در مراکز پزشکی و بیمارستان‌ها
• تحلیلگر شبکه‌های زیستی در شرکت‌های خصوصی و دولتی
• متخصص داده‌های زیستی در پروژه‌های مرتبط با پزشکی شخصی‌سازی‌شده
• تحلیلگر داده‌های بیوانفورماتیکی در شرکت‌های بیمه سلامت و سیستم‌های بهداشت عمومی
• توسعه‌دهنده ابزارهای بیوانفورماتیکی و نرم‌افزارهای تحلیل زیستی
• متخصص یادگیری ماشین در حوزه بیوانفورماتیک

ارائه گواهی معتبر 

• آموزش دوره مقدماتی

زمانبندی 20 ساعت در قالب 10 جلسه 2 ساعته

• آموزش دوره پیشرفته

زمانبندی 24 ساعت در قالب 12 جلسه 2 ساعته

مدرس دوره

احمد بریمی پور

• دانشجوی دکتری بیوشیمی و زیست شناسی مولکولی در تگزاس آمریکا
• تجربه تدریس دوره‌های متعددی در حوزه‌های مرتبط با علوم زیستی و بیوانفورماتیک
• برگزاری دوره روش تحقیق در علوم پایه پزشکی
• برگزاری دوره‌های پیشرفته‌ای همچون یافتن بیومارکرهای سرطانی و بیوانفورماتیک non-coding RNAs و بیوانفورماتیک به زبان ساده را زیر نظر پژوهشگاه رویان
• اجرای بیش از بیست طرح تحقیقاتی گروهی
• فعالیت آموزشی در حوزه انکوانفورماتیک (Cancer Informatics) زیر نظر مرکز تحقیقات سرطان دانشگاه تهران و مباحث شبکه‌های تنظیمی ژنی و شبکه‌سازی بیولوژی در آمریکا
• برگزاری دوره آموزش ماشین لرنینگ را نیز در آمریکا