کمپ بیوانفورماتیک

چطور میشه یک ژورنال مناسب برای مقاله پیدا کنیم؟ چکیده مقاله‌هاتون رو در سایت‌های زیر وارد کنید تا این سایت‌ها ژورنال مناسب رو بهتون پیشنهاد بون. 🔹 teachthought.com 🔹 edanzediting.com 🔹 journalfinder.elsevier.com 🔹 journalguide.com 🔹 oajse.com #معرفی_سایت #مقاله ---------- 🆔 @BioinfCamp

🔹 در مدل سنتی پزشکی، مداخله زمانی صورت می‌گرفت که بیماری بروز پیدا کرده بود. 🔹 اما در رویکرد نوین، داده‌ها و تحلیل‌های پیشرفته این امکان را فراهم می‌کنند‌ که پیش از ظهور بیماری، مسیر آن تغییر کند. 🔹 پزشکی آینده یعنی پیشگیری و درمان پیش از آغاز درد. 🔹 به نظر شما بیوانفورماتیک و هوش مصنوعی در آینده پزشکی چه جایگاهی خواهند داشت؟ #بیوانفورماتیک ---------- 🆔 @BioinfCamp

💥 اگه میخواین بیوشیمی رو هرجا که هستید مرور کنید و یاد بگیریدش، پیشنهاد می‌کنم اپلیکیشنِ learn Biochemistry  را دانلود و بر روی گوشی نصب کنید #معرفی_اپلیکیشن #بیوشیمی ----------- 🆔 @BioinfCamp

میتونید جواب همه‌ی سوالات آماری‌تون رو بصورت آنلاین پیدا کنین! با کمک سایت زیر: 🔹 https://stats.stackexchange.com/questions #معرفی_سایت #دنیای_صفر_و_یک ---------- 🆔@BioinfCamp

پایگاه‌داده‌ توالی‌های نوکلئوتیدی 🔸 امروز با سه مرکز در این راستا آشنا میشیم 1️⃣ GenBank 2️⃣ DDBJ 3️⃣ EMBL 🔸 داده‌های جدید هر ۲۴ ساعت بین این سه پایگاه به اشتراک گذاشته می‌شود و داده‌ها را بین هم انتقال می‌دهند. همکاری بین‌المللی پایگاه‌های توالی‌های نوکلئوتیدی (INSDC) یک همکاری دیرین و بنیادین بین سه پایگاه داده ذکر شده در فوق می‌باشد. 🧑‍💼🤝👨‍💼 بنابراین داده‌های هرسه بانک یکسان است و جهت امنیت و حفاظت از این داده‌ها، این سه بانک در سه گوشه دنیا قرار گرفتند. 👨‍✈️🌍👩‍✈️ . 🔸 سریع‌ترین و آسان‌ترین راه برای ارائه توالی‌های 1️⃣ DNA 2️⃣ RNA 3️⃣ protein به این سه سایت از طریق ارسال ایمیل به آدرس‌های زیر است 👇 1️⃣ Gen Bank: [email protected] 2️⃣ EMBL: [email protected] 3️⃣ DDBJ: [email protected] #معرفی_سایت ---------- 🆔 @BioinfCamp

لنفوسیت‌های داخل‌اپی‌تلیالی یا IEL (Intraepithelial Lymphocytes) نوعی سلول ایمنی هستند که بین سلول‌های اپی‌تلیال روده باریک قرار دارند. ویژگی‌ها: 🔹 عمدتاً از نوع T lymphocyte هستند. 🔹 نقش مهمی در حفظ ایمنی مخاطی دارند. 🔹 اولین خط دفاعی در برابر آنتی‌ژن‌ها و عوامل خارجی (مثل ویروس‌ها، باکتری‌ها و پروتئین گلوتن) محسوب می‌شوند. #دانستنی‌ها ---------- 🆔 @BioinfCamp

معرفی Nano Banana 🍌 🔹 یک ابزار هوش مصنوعی برای ویرایش و ساخت تصویر با استفاده از توصیف متنی! 🔹 با Nano Banana می‌تونی عکس‌ها رو بدون نیاز به مهارت طراحی یا فتوشاپ، فقط با نوشتن یک متن، تغییر بدی یا تصویر جدید بسازی. https://nanobananaimg.com #معرفی_ابزار ---------- 🆔 @BioinfCamp

معرفی G&T-seq Genome and Transcriptome sequencing یک روش تک‌سلولی (single-cell) برای تحلیل همزمان DNA و RNA است که به محققان اجازه می‌دهد تا ارتباط بین DNA و RNA در سطح یک سلول را بررسی کنند. 🔹 هدف اصلی: فهم تغییرات ژنتیکی (مانند جهش‌ها، کپی نامبر تغییرات CNVs) و بیان ژنی (transcriptional profile) در یک سلول. کاربرد در مطالعه تنوع سلولی، سرطان، توسعه سلولی، و بیماری‌های ژنتیکی. 🔹 روش کار: ابتدا سلول منفرد جداسازی می‌شود. سپس DNA و RNA از یکدیگر جدا شده و جداگانه توالی‌یابی می‌شوند. در مرحله بعدی RNA-seq برای بررسی بیان ژنی و DNA-seq برای بررسی ژنوم سلول استفاده می‌شود. 🔹 ویژگی‌ها: امکان بررسی همزمان ژنوتیپ و فنوتیپ سلولی. توانایی شناسایی همبستگی بین جهش‌های ژنتیکی و الگوهای بیان ژنی. روش نسبتاً پیچیده و نیازمند تجهیزات پیشرفته برای جداسازی و آماده‌سازی نمونه‌ها. #آنالیز_داده ---------- 🆔 @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

📢 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

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

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

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

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

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

🧐 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