BioPy

📃 سرفصل های دوره :
آموزش بیوانفورماتیک با استفاده از زبان پایتون

1. معرفی پایتون و کاربردهای آن در بیوانفورماتیک
   - مروری بر پایتون و اهمیت آن در بیوانفورماتیک. 
   - مثال‌هایی از کاربردهای بیوانفورماتیک: تحلیل توالی‌ها، تجسم داده‌ها، و یادگیری ماشین در ژنومیک. 

2. نصب پایتون و راه‌اندازی محیط‌های توسعه
   - نصب پایتون و تنظیم محیط‌های توسعه (IDLE، VS Code، Jupyter Notebook). 
   - معرفی Jupyter Notebook برای گردش کارهای بیوانفورماتیک. 

3. عملگرها و عبارات در پایتون
   - عملگرهای ریاضی، مقایسه‌ای، منطقی و انتسابی. 
   - مثال‌های عملی: محاسبه‌ی محتوای GC در توالی‌های DNA. 

4. عملیات روی رشته‌ها و فرمت‌بندی متن
   - کار با رشته‌ها: برش، الحاق، و فرمت‌دهی. 
   - کاربردها: تجزیه‌ی فایل‌های FASTA و استخراج اطلاعات توالی. 

5. کنترل جریان برنامه (دستورات شرطی) 
   - دستورات شرطی: if، elif، else. 
   - شرایط منطقی و شرط‌های تو در تو (Nesting). 
   - کاربردها: فیلتر کردن توالی‌ها بر اساس معیارهای خاص. 

6. حلقه‌ها (for و while)
   - حلقه‌های for و while. 
   - کنترل جریان حلقه‌ها: break، continue، pass. 
   - کاربردها: پیمایش توالی‌ها و تحلیل چندین توالی. 

7. پیمایش در رشته‌ها، لیست‌ها و محدوده‌ها (range)
   - پیمایش در رشته‌ها، لیست‌ها و محدوده‌ها. 
   - کاربردها: پردازش چندین توالی یا مجموعه‌داده. 

8. توابع و ماژول‌ها 
   - تعریف و فراخوانی توابع. 
   - پارامترها و مقدار بازگشتی (Return Values). 
   - کاربردها: ایجاد توابع قابل استفاده مجدد برای تحلیل توالی‌ها. 

9. ساختمان داده‌ها
   - لیست‌ها، تاپل‌ها، مجموعه‌ها و دیکشنری‌ها. 
   - کاربردها: ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌های زیستی (مانند توالی‌ها و حاشیه‌نویسی‌ها). 

10. کار با فایل‌ها و مدیریت استثناها (Exception Handling)
    - خواندن و نوشتن فایل‌ها: open()، read()، write(). 
    - مدیریت استثناها: کنترل خطاها در عملیات فایلی. 
    - کاربردها: خواندن/نوشتن فایل‌های FASTA، FASTQ یا CSV. 

11. مبانی برنامه‌نویسی شی‌گرا (OOP) 
    - معرفی کلاس‌ها و اشیا. 
    - ویژگی‌ها و متدها. 
    - کاربردها: مدل‌سازی موجودیت‌های زیستی (مانند ژن‌ها و پروتئین‌ها). 

12. کار با کتابخانه‌ها و APIها
    - معرفی کتابخانه‌های خارجی: Biopython، requests، json، os. 
    - کار با APIها: دریافت داده از پایگاه‌های داده‌ی زیستی (مانند NCBI، UniProt). 

13. پروژه عملی و جمع‌بندی نهایی 
    - پروژه کوچک: ساخت یک ابزار ساده‌ی بیوانفورماتیک (مانند تحلیل‌گر توالی یا طراحی پرایمر). 
    - تکنیک‌های دیباگینگ و بهترین روش‌های برنامه‌نویسی. 

14. مسیرهای شغلی و گام‌های بعدی در یادگیری پایتون برای بیوانفورماتیک
    - بررسی فرصت‌های شغلی در بیوانفورماتیک. 
    - منابع برای یادگیری بیشتر: پایتون پیشرفته، یادگیری ماشین، و علم داده.

www.tg-me.com/kr/BioPy/com.biopycourse/6

27 viewsFeb 22 at 17:48

📃 سرفصل های دوره :
آموزش بیوانفورماتیک با استفاده از زبان پایتون

1. معرفی پایتون و کاربردهای آن در بیوانفورماتیک
   - مروری بر پایتون و اهمیت آن در بیوانفورماتیک. 
   - مثال‌هایی از کاربردهای بیوانفورماتیک: تحلیل توالی‌ها، تجسم داده‌ها، و یادگیری ماشین در ژنومیک. 

2. نصب پایتون و راه‌اندازی محیط‌های توسعه
   - نصب پایتون و تنظیم محیط‌های توسعه (IDLE، VS Code، Jupyter Notebook). 
   - معرفی Jupyter Notebook برای گردش کارهای بیوانفورماتیک. 

3. عملگرها و عبارات در پایتون
   - عملگرهای ریاضی، مقایسه‌ای، منطقی و انتسابی. 
   - مثال‌های عملی: محاسبه‌ی محتوای GC در توالی‌های DNA. 

4. عملیات روی رشته‌ها و فرمت‌بندی متن
   - کار با رشته‌ها: برش، الحاق، و فرمت‌دهی. 
   - کاربردها: تجزیه‌ی فایل‌های FASTA و استخراج اطلاعات توالی. 

5. کنترل جریان برنامه (دستورات شرطی) 
   - دستورات شرطی: if، elif، else. 
   - شرایط منطقی و شرط‌های تو در تو (Nesting). 
   - کاربردها: فیلتر کردن توالی‌ها بر اساس معیارهای خاص. 

6. حلقه‌ها (for و while)
   - حلقه‌های for و while. 
   - کنترل جریان حلقه‌ها: break، continue، pass. 
   - کاربردها: پیمایش توالی‌ها و تحلیل چندین توالی. 

7. پیمایش در رشته‌ها، لیست‌ها و محدوده‌ها (range)
   - پیمایش در رشته‌ها، لیست‌ها و محدوده‌ها. 
   - کاربردها: پردازش چندین توالی یا مجموعه‌داده. 

8. توابع و ماژول‌ها 
   - تعریف و فراخوانی توابع. 
   - پارامترها و مقدار بازگشتی (Return Values). 
   - کاربردها: ایجاد توابع قابل استفاده مجدد برای تحلیل توالی‌ها. 

9. ساختمان داده‌ها
   - لیست‌ها، تاپل‌ها، مجموعه‌ها و دیکشنری‌ها. 
   - کاربردها: ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌های زیستی (مانند توالی‌ها و حاشیه‌نویسی‌ها). 

10. کار با فایل‌ها و مدیریت استثناها (Exception Handling)
    - خواندن و نوشتن فایل‌ها: open()، read()، write(). 
    - مدیریت استثناها: کنترل خطاها در عملیات فایلی. 
    - کاربردها: خواندن/نوشتن فایل‌های FASTA، FASTQ یا CSV. 

11. مبانی برنامه‌نویسی شی‌گرا (OOP) 
    - معرفی کلاس‌ها و اشیا. 
    - ویژگی‌ها و متدها. 
    - کاربردها: مدل‌سازی موجودیت‌های زیستی (مانند ژن‌ها و پروتئین‌ها). 

12. کار با کتابخانه‌ها و APIها
    - معرفی کتابخانه‌های خارجی: Biopython، requests، json، os. 
    - کار با APIها: دریافت داده از پایگاه‌های داده‌ی زیستی (مانند NCBI، UniProt). 

13. پروژه عملی و جمع‌بندی نهایی 
    - پروژه کوچک: ساخت یک ابزار ساده‌ی بیوانفورماتیک (مانند تحلیل‌گر توالی یا طراحی پرایمر). 
    - تکنیک‌های دیباگینگ و بهترین روش‌های برنامه‌نویسی. 

14. مسیرهای شغلی و گام‌های بعدی در یادگیری پایتون برای بیوانفورماتیک
    - بررسی فرصت‌های شغلی در بیوانفورماتیک. 
    - منابع برای یادگیری بیشتر: پایتون پیشرفته، یادگیری ماشین، و علم داده.

BY BioPy