واقعیت اینه که امروز فقط انجام آزمایش کافی نیست.
کسی جلوتره که بتونه داده‌های زیستی رو تحلیل کنه و ازش نتیجه قابل استفاده بسازه.

این دوره برای کسیه که می‌خواد
تو فضای تحقیقاتی و آزمایشگاهی مزیت رقابتی واقعی داشته باشه.

اگه نمی‌خوای عقب بمونی،
همین الان پیام بده و بنویس «بیوانفورماتیک».

🗓 تاریخ برگزاری:
دی ماه

💻مشاوره رایگان شروع تقویت رزومه
و ثبت نام:
@sababioinformatics
09120310528

مشاهده کامل سرفصل های دوره و ثبت نام دوره

📍 Instagram | Linkedin | Support

🔬آزمایشگاه سلول بافت آزما

@sababiomedicals
@sabaflow 🦜

📊 چشم‌اندازی از منابع داده در پژوهش‌های سرطان

🧬در حوزه مطالعات سرطان، دسترسی به داده‌های جامع ژنومی نقش حیاتی دارد. پایگاه‌هایی مانند TCGA و cBioPortal امکان بررسی عمیق ویژگی‌های مولکولی تومورها را فراهم می‌کنند و به پژوهشگران اجازه می‌دهند تغییرات ژنتیکی، سطح بیان ژن‌ها و مسیرهای زیستی در انواع مختلف سرطان را شناسایی و تحلیل کنند.

📍از سوی دیگر، بانک‌های اطلاعاتی COSMIC که بر جهش‌های سوماتیک تمرکز دارد و CCLE که داده‌های مربوط به رده‌های سلولی سرطانی را در بر می‌گیرد، ارتباط مؤثری میان تحقیقات بنیادی و توسعه درمان‌های هدفمند برقرار می‌کنند. این منابع پایه‌ای برای پیشبرد پزشکی دقیق و طراحی درمان‌های متناسب با ویژگی‌های مولکولی هر بیمار به شمار می‌روند.

✅در کنار این داده‌های مولکولی، پایگاه SEER با ارائه اطلاعات گسترده اپیدمیولوژیک، درک واقع‌گرایانه‌ای از الگوهای بروز سرطان، میزان بقا و تغییرات زمانی آن در سطح جمعیت ارائه می‌دهد و تکمیل‌کننده مطالعات آزمایشگاهی و ژنومی است.

📍 Instagram | Linkedin | Support

🔬آزمایشگاه سلول بافت آزما

@sababiomedicals

@sabaflow 🦜

📊 سری آموزشی نمودارهای آنالیز داده‌های زیستی

با توجه به شرایط فعلی، به‌روزرسانی دانش و مهارت‌هامون از همیشه مهم‌تره.
برای همین تصمیم گرفتیم به مدت ۲۰ روز، هر روز یکی از نمودارهای مهم در آنالیز داده‌های زیستی رو معرفی کنیم، کاربردش، تفسیرش و نکات مهمی که واقعاً به کار میاد.

اگر فکر می‌کنید این سری می‌تونه براتون مفید باشه و دوست دارید همراهش باشید 👇
لطفاً در نظرسنجی تلگرام رأی بدید 🌱

با هم جلو بریم، قدم‌به‌قدم دانشمون رو آپدیت کنیم

📊 نمودار هیستوگرام (Histogram) چیست؟

هیستوگرام یکی از نمودارهای پرکاربرد آماری برای نمایش توزیع داده‌های عددی است. با استفاده از آن می‌توان فهمید داده‌ها بیشتر در چه بازه‌هایی قرار دارند، میزان پراکندگی آن‌ها چقدر است و آیا توزیع داده‌ها متقارن، چوله یا دارای داده‌های پرت است یا نه.

در هیستوگرام:
• محور افقی (X): بازه‌های عددی داده‌ها
• محور عمودی (Y): فراوانی داده‌ها در هر بازه

📌 برخلاف نمودار ستونی، ستون‌ها در هیستوگرام به هم متصل‌اند چون داده‌ها پیوسته هستند.

🧠 کاربردها:
آمار، تحلیل داده، زیست‌شناسی و پزشکی، کنترل کیفیت و اقتصاد.

با هیستوگرام می‌توان شکل توزیع، پراکندگی و داده‌های غیرعادی را بررسی کرد.

💡به‌زودی پست‌هایی درباره کاربرد هیستوگرام در بیان ژن و فلوسایتومتری در کانال منتشر می‌شود.
سؤالات خود را در کامنت‌ها بپرسید 🌱

📍 Instagram | Linkedin | Support

🔬آزمایشگاه سلول بافت آزما

@sababiomedicals

@sabaflow 🦜

🧬 هیستوگرام در بیان ژن

فرض کنید میزان بیان ژن PD-L1 در سلول‌ها با RNA-seq اندازه‌گیری شده است. برای هر سلول، یک عدد داریم که سطح بیان آن ژن را نشان می‌دهد.

📊 سؤال‌ها:
• بیشتر سلول‌ها بیان بالا دارند یا پایین؟
• تعداد کمی سلول با بیان خیلی بالا وجود دارد؟
• توزیع بیان ژن یکنواخت است یا چوله؟

🔍 هیستوگرام نشان می‌دهد:
• محور X: بازه‌های سطح بیان (TPM یا log-normalized)
• محور Y: تعداد سلول‌ها در هر بازه

📈 مثال:
• بیشتر سلول‌ها بیان پایینی دارند
• تعداد کمی سلول بیان بسیار بالا دارند

ستون‌های سمت چپ بلندترند و نمودار به راست کشیده می‌شود(توزیع چوله به راست)

🧠 اهمیت:
✅ تفاوت بیان ژن بین سلول‌ها
✅ شناسایی ژن‌های نادر با بیان بالا
✅ تصمیم درباره log-transform
✅ بررسی داده‌ها قبل از تحلیل‌های پیشرفته

سؤالی دارید؟ در کامنت‌ها پاسخگو هستیم 🌱

📍 Instagram | Linkedin | Support

🔬آزمایشگاه سلول بافت آزما

@sababiomedicals

@sabaflow 🦜

🧪 هیستوگرام در فلوسایتومتری

در فلوسایتومتری، از هر سلول یک عدد ثبت می‌شود؛ مثلاً شدت فلورسانس یک مارکر روی سطح یا داخل سلول.

📊 هیستوگرام نشان می‌دهد:
• محور X: شدت فلورسانس (Fluorescence Intensity)
• محور Y: تعداد سلول‌ها (Cell Count)
📌 هر ستون تعداد سلول‌ها با شدت فلورسانس‌مشخص را نمایش می‌دهد.

🔍 مثال CD4:
• پیک در شدت پایین → سلول‌های CD4⁻
• پیک در شدت بالا → سلول‌های CD4⁺
→ یعنی جمعیت دو زیرجمعیت دارد.

🧠 چرا هیستوگرام در فلوسایتومتری مهم است؟

با هیستوگرام می‌توان:
✅ سلول‌های مثبت و منفی را از هم تفکیک کرد
📊 دیدن توزیع بیان مارکر
🧬 تشخیص زیرجمعیت‌های سلولی
🎯 تعیین گیت و تحلیل دقیق داده‌ها

⚠️ نکات مهم در تفسیر هیستوگرام فلوسایتومتری
• معمولاً محور افقی به صورت log scale نمایش داده می‌شود
• وجود شیفت به راست یعنی افزایش بیان مارکر
• پهن شدن پیک یعنی تنوع بیشتر در بیان

اگر سوالی داشتید در کامنت ها پاسخگو هستیم🌱

📍 Instagram | Linkedin | Support

🔬آزمایشگاه سلول بافت آزما

@sababiomedicals

@sabaflow 🦜

🌟 روز اول سری آموزشی نمودارهای زیستی

دوستان عزیز، ممنون که با پست روز اول همراه بودید 🙏
همون‌طور که گفتیم، هدف این سری ۲۰ روزه اینه که هر روز یک نمودار مهم در آنالیز داده‌های زیستی رو معرفی کنیم، کاربردش رو توضیح بدیم و نکات کلیدیش رو یاد بگیریم.

برای اینکه دیگران هم از این مطالب استفاده کنند، لطفاً این پست‌ها رو برای دوستانتون ارسال کنید و اگر نظری یا تجربه‌ای درباره نمودارها دارید، با ما به اشتراک بذارید.

با همراهی شما، این سری می‌تونه تبدیل به یک مرجع کاربردی و قابل استفاده برای همه علاقه‌مندان به بیوانفورماتیک و علوم زیستی بشه 💙

اگر سوالی داشتید در کامنت ها پاسخگو هستیم🌱

📍 Instagram | Linkedin | Support

🔬آزمایشگاه سلول بافت آزما

@sababiomedicals

@sabaflow 🦜

📊 نمودار Box Plot
Box Plot یک نمودار آماری برای نمایش پراکندگی داده‌ها است. با این نمودار می‌توان به‌سرعت کمینه، بیشینه، میانه و داده‌های پرت را بررسی کرد، بدون اینکه فقط به میانگین تکیه کنیم.

🧩 اجزای Box Plot
• Minimum: کوچک‌ترین مقدار
• Q1: چارک اول (۲۵٪ داده‌ها)
• Median: میانه
• Q3: چارک سوم (۷۵٪ داده‌ها)
• Maximum: بزرگ‌ترین مقدار

📦 جعبه فاصله‌ی Q1 تا Q3 را نشان می‌دهد و خط داخل آن میانه است.
🚩 نقاط جداگانه، داده‌های پرت هستند.

🎯 کاربردها
• مقایسه‌ی چند گروه داده
• بررسی توزیع و پراکندگی
• شناسایی داده‌های پرت

📊 تفسیر Box Plot

می‌توانی یک بخش کوتاه هم اضافه کنی مثل:
• اگر میانه به Q1 نزدیک‌تر باشد → توزیع به سمت راست کشیده شده
• اگر جعبه بلندتر باشد → پراکندگی بیشتر
• اگر Outlier زیاد باشد → داده‌ها نرمال نیستند یا خطای اندازه‌گیری داریم

🧪 مثال

«مثلاً در مقایسه بیان ژن بین سلول‌های نرمال و سرطانی، Box Plot به‌سرعت نشان می‌دهد کدام گروه واریانس بیشتری دارد و آیا بیان ژن در برخی سلول‌ها به‌طور غیرعادی بالاست یا نه.»

🔬آزمایشگاه سلول بافت آزما

@sababiomedicals

@sabaflow 🦜

🧬📊 Bar Plot در تحلیل داده‌های زیستی

Bar Plot (نمودار میله‌ای) یکی از رایج‌ترین نمودارها در بیوانفورماتیک است که برای مقایسه کمی بین چند گروه زیستی استفاده می‌شود.
در این نمودار، هر میله نماینده یک گروه است و ارتفاع آن مقدار عددی داده را نشان می‌دهد.

🔬 کاربردها در داده‌های زیستی
• مقایسه میانگین بیان ژن‌ها (Control vs Disease)
• نمایش فراوانی انواع سلولی
• مقایسه سطوح پروتئین یا متابولیت
• خلاصه‌سازی نتایج RNA-seq و scRNA-seq

📌 محور X: گروه‌ها یا شرایط زیستی
📌 محور Y: مقدار عددی (Expression، Count، Percentage و …)

📐 نحوه رسم
1️⃣ گروه‌بندی داده‌ها
2️⃣ محاسبه شاخص آماری (Mean / Median / Percentage)
3️⃣ رسم میله‌ها
4️⃣ افزودن Error Bar (SD، SE یا CI)

⚠️ نکته مهم
Bar Plot توزیع واقعی داده‌ها را نشان نمی‌دهد و فقط یک خلاصه آماری است؛ بنابراین در تحلیل حرفه‌ای معمولاً در کنار Box Plot یا Violin Plot استفاده می‌شود.

📍 Instagram | Linkedin | Support

🔬آزمایشگاه سلول بافت آزما

@sababiomedicals

@sabaflow 🦜

✨ میخوای وارد دنیای تحلیل داده‌های زیستی بشی؟
💬 همین الان پیام بده تا اطلاعات دوره برات ارسال شه
📩 و این پست رو برای دوستات بفرست تا اونا هم جا نمونن!