استاد کارگاه آموزشی ترنسکریپتومیکس
دکتر جواد زمانی؛ دکتری زیست فناوری از پژوهشگاه ملی مهندسی ژنتیک و زیست فناوری
مدت زمان دوره: ۳ ساعت
به همراه صدور گواهی از طرف پژوهشگاه ملی مهندسی ژنتیک و زیست فناوری به زبان انگلیسی
ترنسکریپتومیکس به مطالعه جامع تمام RNAهای تولید شده توسط ژنوم در یک سلول یا بافت خاص در یک زمان معین اشاره دارد. این علم به پژوهشگران امکان میدهد تا الگوهای بیان ژنها را در شرایط مختلف بررسی کنند و بفهمند که چگونه ژنها در پاسخ به تغییرات محیطی، بیماریها یا درمانها فعال یا غیرفعال میشوند. ترنسکریپتومیکس شامل تکنیکهایی مانند توالییابی RNA (RNA-seq) است که به شناسایی و کمیسازی تمام RNAهای موجود در نمونه میپردازد. این اطلاعات میتواند به شناسایی ژنهای مرتبط با بیماریها، درک مسیرهای زیستی و کشف بیومارکرهای جدید برای تشخیص و درمان بیماریها کمک کند.
استفاده از ترنسکریپتومیکس در تحقیقات و صنعت تأثیرات گستردهای دارد. در تحقیقات پزشکی، ترنسکریپتومیکس به شناسایی تغییرات بیان ژن در بیماریهای مختلف مانند سرطان، دیابت و اختلالات عصبی کمک میکند و مسیرهای جدیدی برای توسعه داروهای هدفمند ارائه میدهد. در صنعت داروسازی، این علم میتواند به شناسایی اهداف دارویی جدید و ارزیابی اثرات داروها بر بیان ژنها کمک کند. همچنین، با ترکیب ترنسکریپتومیکس با بیوانفورماتیک و هوش مصنوعی، امکان تحلیل و تفسیر دادههای بزرگ و پیچیده فراهم میشود که به توسعه روشهای درمانی شخصیسازی شده و بهبود عملکرد پروتئینهای درمانی منجر میشود. دیتاستهای بزرگ ترنسکریپتومیکس، اطلاعات ارزشمندی را برای پژوهشگران فراهم میکنند که میتوانند به درک بهتر عملکرد ژنها و توسعه فناوریهای نوین در زمینههای مختلف کمک کنند.
سرفصل های کارگاه آموزشی ترنسکریپتومیکس
- رونوشتام (Transcriptomics) و کاربردهای آن
- آشنایی با میکرواری (Microarray)
- آشنایی با RNA-seq
- معرفی دیتاست دادهای بیانی (Transcriptome Data)
- مروری بر آنالیزهای داده های بیانی
موارد مرتبط
دوره آموزش صفر تا صد WGCNA
کارگاه آموزشی ژنتیک و بیوانفورماتیک
کارگاه آموزشی میکروبیوم
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نقش مهمی در تجزیه و تحلیل دادههای میکروبیوم انسانی ایفا میکنند. این فناوریها قادرند حجم بزرگی از دادههای میکروبیوم را با سرعت و دقت بالا تحلیل کنند و الگوهای مخفی را شناسایی کنند که ممکن است با روشهای سنتی قابل تشخیص نباشند. با استفاده از یادگیری ماشین، پژوهشگران میتوانند پیشبینیهای دقیقی در مورد تاثیرات میکروبیوم بر سلامت انسان انجام دهند و درمانهای شخصیسازی شده را توسعه دهند. پایگاههای داده میکروبیوم، اطلاعات گستردهای در مورد تنوع و فراوانی میکروارگانیسمها در محیطهای مختلف بدن فراهم میکنند که مقدمهای برای آنالیز دادههای میکروبیوم است. این تحلیلها به شناسایی گونههای مهم میکروبی، درک تعاملات آنها و ارزیابی تاثیرات مداخلههای مختلف بر میکروبیوم کمک میکنند، که در نهایت میتواند به بهبود سلامت عمومی و توسعه محصولات جدید در صنعت بهداشت و درمان منجر شود.
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.