BioUT کانال دانشجویان بیوانفورماتیک و بیولوژی محاسباتی دانشگاه تهران – Telegram
BioUT کانال دانشجویان بیوانفورماتیک و بیولوژی محاسباتی دانشگاه تهران
775 subscribers
204 photos
24 videos
25 files
244 links
آدرس کانال: @BioUT

کانال دانشجویان دکتری بیوانفورماتیک و بیولوژی محاسباتی دانشگاه تهران مرجع مقالات مهم آموزشها، کارگاه ها و رویدادهای بیوانفورماتیک ایران و جهان

تنها مشاوره علمی:
@Eh5AIV

تبلیغ:
@Aivazno
Download Telegram
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
@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
تست کرونا بدهید...
آنلاین بر اساس به روزترین الگوریتم تشخیصی

https://test.corona.ir

@BioUT
تائید یک دارو برای درمان علائم حاد COVID-19

🔹دولت چین داروی ضدالتهاب Actemra شرکت داروسازی سوئیسی رُش را برای درمان علائم حاد کروناویروس جدید (COVID-19) تائید کرد

🔹به گزارش اکونومیک تایمز، ۱۴ بیمار شدیدا بدحال مبتلا به COVID-19 در بیمارستانی متعلق به دانشگاه علم و فناوری چین که این دارو را دریافت کردند، نتایج مثبتی را از خود نشان دادند

🔹داروی Actemra با نام ژنریک Tocilizumab که حدود یک دهه قبل موفق به دریافت تائیدیه FDA شد، عمدتا برای درمان آرتریت روماتوئید (RA) و آرتریت ایدیوپاتیک سیستمیک جوانان (sJIA) بکار می‌رود

🔹داروی Actemra همچنین برای موقعیت‌های التهابی از جمله طوفان سیتوکین در بیماران سرطانی که سلول درمانی را دریافت می‌کنند، بکار رفته است

🔹پیش‌بینی می‌شود مطالعه بالینی این دارو با حضور ۱۸۸ بیمار مبتلا به COVID-19 تا ۱۰ می آغاز شود.

@BioUT

tocilizumab (Rx)

Cytokine Release Syndrome

Indicated for the treatment of chimeric antigen receptor (CAR) T cell-induced severe or life-threatening cytokine release syndrome (CRS)
SC is not approved for CRS
8 mg/kg IV over 60 min ...

@BioUT
دوستان فعال در زمینه بیوانفورماتیک که میخواهند با دیتاست ویروس کرونا کار کنند

یک مسابقه جدید #kaggle درباره ی coronavirus ایجاد کرده - از مهارت های خودتون برای پیش بینی شیوع covid19 بر اساس مجموعه داده های واقعی استفاده کنید:

https://www.kaggle.com/sudalairajkumar/novel-corona-virus-2019-dataset/tasks?taskId=508

@BioUT

https://news.1rj.ru/str/BioUT