سومین (آخرین) فراخوان مقالات کنفرانس مرتبط با علوم داده ⁦⁩
آخرین فرصت ارسال مقالات (بدون امکان تمدید)
۹۷/۹/۱۸

چاپ تمامی مقالات توسط انتشارات اشپرینگر
کارگاه یادگیری عمیق و تحلیل شبکه های اجتماعی
همراه با نشست اختصاصی تحلیل داده و آنالیز ریسک در صنایع مالی، بیمه و بانکها

📣 کانال برای دریافت آخرین اخبار https://news.1rj.ru/str/CiDaSConf

سایت کنفرانس: https://cidas.iasbs.ac.ir
ایمیل کنفرانس: cidas@iasbs.ac.ir


لطفاً به اساتید، دانشجویان و افراد مرتبط ارسال نمایید

Follow me on Instagram! Username: scimag.insta
https://www.instagram.com/scimag.insta?r=nametag
طراحی حرفه ای تصاویر با بالاترین کیفیت و نازلترین قیمت برای مقالات علمی به منظور چاپ در ژورنال ها و کنفرانس های داخلی و خارجی
نمونه کارها در کانال تلگرامی و اینستاگرام
@scimagtel
www.instagram.com/scimag.insta

قابل توجه محقیقین علوم پزشکی، مهندسی و پایه
ترسیم تصاویر شماتیک و خلاصه های گرافیکی graphical abstarct مقالات original یا review خود را به ما بسپارید تا در کمترین زمان با بالاترین کیفیت و نازلترین هزینه به شما کمک کنیم تا مقالات خود را در بهترین ژورنال های علمی به چاپ برسانید.
با تشکر تیم scimag
@SCIMAGTEL
http://www.instagram.com/scimag.insta

وقتی پست علمی گذاشتی و خبری از لایک نیست

If you know it, wait for the rest 😁

اولین جنین انسان-حیوان مهندسی شده توسط ژاپنی ها @SCIMAGTEL
https://www.nature.com/articles/d41586-019-02275-3

چهارمین کنفرانس زیست شناسی سامانه های ایران (Systems Biology)

🔻 معاونت علمی فناوری ریاست جمهوری، ستاد توسعه زیست فناوری
🔻 پژوهشگاه ملی مهندسی ژنتیک و زیست فناوری

✔️آخرین مهلت ارسال مقالات: ۱۵ دی ماه
✔️آخرین مهلت ثبت نام بدون تاخیر: ۲۰ بهمن ماه
✔️تاریخ برگزاری: ششم و هفتم اسفندماه
🌐 وب سایت کنفرانس:
icsb2020.nigeb.ac.ir
📱 کانال تلگرامی:
@ICSB2020


🦠🧬💉💊🧫🔬 متفاوت ترین رویداد بیولوژی کشور 🇮🇷🇮🇷🇮🇷 @BioUT

📣 انجمن بیوانفورماتیک ایران با همکاری آزمایشگاه CBB گروه بیوانفورماتیک دانشگاه تهران برگزار می نماید:
♦️عنوان کارگاه: آنالیز داده های ترنسکریپتوم با سرور گلکسی - @BioUT
⏰ زمان برگزاری: جمعه، 29 آذر ماه
🌐🌐 لینک ثبت نام : https://survey.porsline.ir/s/jejLOXZ

برای دانشجویان دانشگاه تهران @BioUT #مهم

👈 طرح شهرداری تهران برای استفاده #رایگان دانشجویان #دانشگاه_تهران از دوچرخه‌های #بیدود

شهرداری تهران در نظر دارد در راستای توسعه حمل و نقل پاک، #ودیعه ۱۵۹ هزار تومانی #دوچرخه_اشتراکی_بیدود را برای دانشجویان با اولویت ورودی جدید پرداخت نماید.

@BioUT | #دانشگاه_تهران

@BioUT 🔻 انجمن بیوانفورماتیک ایران با همکاری پژوهشگاه دانش های بنیادی نهمین همایش بیوانفورماتیک ایران را برگزار می کند.

✔️آخرین مهلت ارسال مقالات: ۱۵ دی
✔️تاریخ برگزاری: 20-22 اسفند
🌐 وب سایت:
https://icb9.ibis.org.ir/
📱 کانال تلگرام: icb9_ibis@

نمونه طراحی برای یکی از محققین خوب حوزه علوم اعصاب کشورمان

با عمق دریا آشنا بشین...

neal.fun/deep-sea/ #لینک #کوتاه

مهندسی T cell ها با پاسخ های انتخابی
آدرس کانال:
@BioUT
📍کلوب بیوانفورماتیک و سیستم بیولوژی دانشگاه تهران📍

https://www.nature.com/articles/d41586-019-03926-1

ظاهرا فعلا شایعه س ولی خب اگر بشه خیلی بده !!!

@BioUT

@BioUT

به تازگی سوالات زیادی در خصوص توضیح کلی روش های مختلف فیلوژنی مطرح شد که در زیر توضیح برخی رو برای دوستانی که سوال داشتن میگذاریم، امیدوارم مورد توجه دوستان قرار بگیره:

Q: What's the difference between neighbor joining, maximum likelihood, maximum parsimony, and Bayesian inference?

A: "Neighbor joining and UPGMA are clustering algorithms that can make quick trees but are not the most reliable, especially when dealing with deeper divergence times. These method are good to give you an idea about your data, but are almost never acceptable for publication.

Maximum parsimony and minimum evolution are methods that try to minimize branch lengths by either minimizing distance (minimum evolution) or minimizing the number of mutations (maximum parsimony). The major problem with these methods is that the fail to take into account many factors of sequence evolution (e.g. reversals, convergence, and homoplasy). Thus, the deeper the divergence times that more likely these methods will lead to erroneous or poorly supported groupings.

Maximum likelihood and Bayesian methods can apply a model of sequence evolution and are ideal for building a phylogeny using sequence data. These methods are the two methods that are most often used in publications and many reviewers prefer these methods. The main downside of these methods is that they are computational expensive. However, with the today's computers this is not too much of a problem (except for some next-generation sequencing methods).
For maximum likelihood MEGA is not the fastest method out there. For example, if you have a hundred samples for 16S, RAxML will complete is a matter of minutes whereas MEGA will take hours. This will become more of a problem with the more data you include. MEGA also does not have Bayesian method, thus, if you choose to use a Bayesian method you will have to look elsewhere.
If the phylogeny is the main focus of your work, my suggestion is to make both maximum likelihood and Bayesian trees. For these methods you will need to choose a model of sequence evolution. The best way to do this is to use JModelTest, in which you simply input your alignment and it will tell you the best model for your data (you will have to do this if you use MEGA or other software to make your tree). From there you can run a maximum likelihood tree (I would use PhyML or RAxML) and a Bayesian tree (I would use Mr.Bayes or BEAST).
If you do not want to download these programs or do not have access to a computer that you can dedicate to making trees I would suggest using the CIPRES online portal.
https://www.phylo.org/portal2
This portal will give you access to fast computers that can run in parallel and has all of the software I have mention above in an easy to use point and click environment. This is a great resource to use and is free (they just ask that you cite them).
Hope this helps and if you have any questions please ask.

https://www.researchgate.net/post/Whats_the_difference_between_neighbor_joining_maximum_likelihood_maximum_parsimony_and_Bayesian_inference

@BioUT
لینک ویدئوهای آموزشی مفید:
https://study.com/academy/lesson/maximum-parsimony-likelihood-methods-in-phylogeny.html

https://www.youtube.com/watch?v=6H8o0_RQleQ

https://www.youtube.com/watch?v=xDKUIegYpWM

@BioUT