❤️‍🔥 تا الان 124 نفر ثبت نام کردن ❤️‍🔥

🟣 حتما بعد از تکمیل پروفایل، ثبت نام نهایی رو انجام بدید تا تمام ربات براتون فعال بشه و دسترسی داشته باشید 🟣

🤔 داریم مگه توی دو ساعت دوهزار و هفتصد ویو و 206 نفر ثبت نامی؟! 🤯

⚡️تنها در یک شب⚡️

🔼 دوره بزرگ SciSmart فقط تنها در یک شب، 300 نفر ثبت‌نامی داشت! 🔼

✅ به امید موفقیت در برگزاری هرچه باشکوه‌تر این دوره بزرگ کشوری ✅

تلگرام 📱 | اینستاگرام 📱 | توییتر 📱 | ربات 👋

¹ 🖥 تحلیل داده‌های زیستی با R

🔸زبان R به‌طور خاص برای تحلیل آماری و مصورسازی داده‌ها طراحی شده و در زیست‌شناسی مدرن، به‌ویژه در حوزه‌هایی مثل بیوانفورماتیک، اپی‌ژنتیک، و زیست‌فناوری، نقش کلیدی دارد.

❓ چه نوع داده‌هایی؟
🔵 داده‌های بیان ژن (Gene Expression)
🔵 داده‌های RNA-seq و DNA-seq
🔵 داده‌های پروتئومیکس و متابولومیکس
🔵داده‌های بالینی و اپیدمیولوژیک
🔵 داده‌های تصویربرداری سلولی یا بافتی
🔵 داده‌های محیط‌زیستی و اکولوژیکی

تلگرام 📱 | اینستاگرام 📱 | توییتر 📱 | ربات 👋

اصلا تاحالا این چسب زخم هارو دیده بودی⁉️
واقعا مثل معجزه هستن! معجزه‌ای که با مهندسی بافت رقم خورده👀🎉

تلگرام 📱 | اینستاگرام 📱 | توییتر 📱 | ربات 👋

² 🖥 تحلیل داده‌های زیستی با R

🔴 گام‌های اصلی تحلیل داده:

1️⃣ ورود و آماده‌سازی داده
اولین گام، وارد کردن داده‌ها به محیط R است. این داده‌ها می‌توانند از منابع مختلفی مانند دستگاه‌های توالی‌یابی، آزمایش‌های میدانی یا جداول اکسل به دست آمده باشند.

2️⃣ آمار توصیفی و مصورسازی
در این مرحله، پژوهشگر با استفاده از R، داده‌ها را به صورت خلاصه توصیف می‌کند. سپس نمودارهای آن را ایجاد می‌کنند.

3️⃣ تحلیل استنباطی
در این بخش محققان با استفاده از روش‌های آماری R، فرضیه‌های خود را آزمایش می‌کنند.

4️⃣ مدل‌سازی و پیش‌بینی
دانشمندان می‌توانند مدل‌های آماری پیشرفته‌ای بسازند که به پیش‌بینی نتایج و درک عمیق‌تر روابط بین متغیرها کمک می‌کنند.

دقیقا یکی از چند نشونی که با شرکت در این دوره میزنید اشنایی با زبان R هست☺️
همین حالا ثبت‌نام کن👇

تلگرام 📱 | اینستاگرام 📱 | توییتر 📱 | ربات 👋

🤔اگه تو دنیای امروز دنبال یه راه ارتباطی جدید با دنیای اطرافتی، پایتون و R از واجباته ↗️💪

تلگرام 📱 | اینستاگرام 📱 | توییتر 📱 | ربات 👋

🔥بیوانفورماتیک و تکامل، ارتباطی عمیق و دو سویه دارند.

در گذشته، زیست‌شناسان تکاملی برای بررسی روابط خویشاوندی بین گونه‌ها، عمدتاً به داده‌های مورفولوژیکی (شکل ظاهری) و فسیل‌ها تکیه می‌کردند. اما با ظهور بیوانفورماتیک، این علم توانسته است دیدگاه‌های جدیدی را در زیست‌شناسی تکاملی ایجاد کند.

🟢کاربردهای بیوانفورماتیک در مطالعه تکامل:

✔️بازسازی درخت‌های فیلوژنتیک
بیوانفورماتیک با مقایسه توالی‌های DNA، RNA و پروتئین‌ها بین گونه‌های مختلف، به بازسازی درخت‌های تکاملی کمک می‌کند.

✔️تعیین مسیر تکامل
با استفاده از بیوانفورماتیک، دانشمندان می‌توانند توالی ژنوم‌های باستانی را که از نمونه‌های فسیلی یا بقایای قدیمی استخراج شده‌اند، بازسازی و تحلیل کنند.

✔️مطالعه تکامل مولکولی
این علم همچنین می‌تواند نرخ جهش‌ها، انتخاب طبیعی و فرآیندهای ژنومیکی مانند تکثیر ژن‌ها را در گونه‌های مختلف مطالعه کند و به ما نشان دهد که چگونه ژن‌ها و پروتئین‌ها در طول میلیون‌ها سال تغییر کرده‌اند.

تلگرام 📱 | اینستاگرام 📱 | توییتر 📱 | ربات 👋

📣 فقط یه کلیک فاصله داری! بزن روی ربات خفنمون و ثبت نامتو تکمیل کن🚀

تلگرام 📱 | اینستاگرام 📱 | توییتر 📱 | ربات 👋

بیوانفورماتیک و مقاومت انتی بیوتیکی☄️

🔬 محققان دریافته‌اند که باکتری‌های مقاوم به آنتی‌بیوتیک، چاق‌تر و کوتاه‌تر از سویه‌های والدی حساس به آنتی‌بیوتیک خود هستند.
این تغییرات مورفولوژیکی با تغییرات در بیان ژن‌های مرتبط با متابولیسم انرژی و مقاومت آنتی‌بیوتیکی مرتبط است.

🔴 نقش بیوانفورماتیک:
✅الگوریتم‌های یادگیری ماشین توانستند تنها بر اساس تصاویر میکروسکوپی، باکتری‌های مقاوم و حساس را از هم تشخیص دهند.
✅این فناوری امکان تشخیص سریع مقاومت آنتی‌بیوتیکی را فراهم می‌کند.

🧫 باکتری‌هایی که در برابر کینولون‌ها، بتالاکتام‌ها و کلرامفنیکل مقاوم بودند، همگی شکل‌ها و اندازه‌های مشابهی را نشان دادند، به نظر می‌رسد که مکانیسم ژنتیکی یکسانی مسئول مقاومت آنتی‌بیوتیکی در همه این سویه‌ها باشد.

در آینده، می‌توان از یک ابزار یادگیری ماشینی برای ارزیابی سریع نمونه‌های گرفته شده از بیماران استفاده کرد تا به تجویز داروی مناسب برای درمان عفونت آنها کمک کند.⏳

با ثبت‌نام در دوره SciSmart می‌تونی بیشتر در جریان اطلاعات بیوانفورماتیکی قرار بگیری👇

تلگرام 📱 | اینستاگرام 📱 | توییتر 📱 | ربات 👋

دیگه حالا خودت انتخاب کن که یه رانی بخری یا آیندتو !!😎

تلگرام 📱 | اینستاگرام 📱 | توییتر 📱 | ربات 👋

👑مولکول‌های فعال زیستی👑

💡 در مهندسی بافت، مولکول‌های فعال زیستی (Biologically Active Molecules) مانند مهندسان کوچکی عمل می‌کنند که به سلول‌ها فرمان می‌دهند چه کاری انجام دهند و چگونه رفتار کنند.

⏺ این مولکول‌ها ترکیباتی هستن که به‌طور مستقیم روی سلول‌ها اثر می‌ذارن و باعث:

1️⃣ تکثیر سلولی (Proliferation)
2️⃣ تمایز سلولی (Differentiation)
3️⃣ مهاجرت سلولی (Cell migration)
4️⃣ تشکیل رگ‌های خونی جدید (Angiogenesis)

✅ انواع رایج مولکول‌های فعال زیستی:
⭐️فاکتورهای رشد (Growth Factors):
تحریک رشد و تمایز سلول‌ها (مثل VEGF، FGF، TGF-β) ↗️
⭐️سیتوکین‌ها (Cytokines):
تنظیم پاسخ‌های ایمنی و التهاب 😀
⭐️هورمون‌ها:
کنترل فعالیت‌های متابولیکی و رشد بافت😀

برای شرکت در دوره بزرگ SciSmart کافیه از طریق ربات دوره ثبت‌نامت رو انجام بدی👇

تلگرام 📱 | اینستاگرام 📱 | توییتر 📱 | ربات 👋

📣 اگه تو هم دنبال کار و پروژه‌ای، عجله کن که جا نمونی!!

بزن روی ربات دوره و همین الان ثبت نام کن👇

تلگرام 📱 | اینستاگرام 📱 | توییتر 📱 | ربات 👋

🔬میکرو داربست‌ها (Micro-scaffolds)

سازه‌هایی در ابعاد میکروسکوپی هستند که به عنوان یک چارچوب سه‌بعدی برای رشد و سازماندهی سلول‌ها در مهندسی بافت استفاده می‌شوند. این داربست‌ها نقشی کلیدی در تقلید از محیط طبیعی سلول‌ها، یعنی ماتریکس خارج سلولی (Extracellular Matrix)، ایفا می‌کنند.🌱

این داربست‌ها به سلول‌ها کمک می‌کنند تا:
• به سطح بچسبند 🧫
• تکثیر و تمایز پیدا کنند 🌿
• مواد مغذی دریافت کنند 🍓
• و در نهایت بافت جدیدی بسازند 🆕

ویژگی‌های مهم میکرو داربست‌ها:

1️⃣زیست‌تجزیه‌پذیری (Biodegradability)
داربست‌ها باید به تدریج در بدن تجزیه شوند و جای خود را به بافت طبیعی تازه تشکیل‌شده بدهند. 🔁

2️⃣تخلخل (Porosity)
وجود فضاهای خالی (منافذ) برای جریان مواد مغذی، اکسیژن و دفع مواد زائد ضروری است.🌬️

3️⃣خواص مکانیکی
داربست باید استحکام و انعطاف‌پذیری مناسبی داشته باشد تا بتواند از بافت در حال رشد پشتیبانی کند.⚙️


تلگرام 📱 | اینستاگرام 📱 | ربات 👋 | توییتر 📱

⭐️ یادگیری ماشین در زیست‌شناسی 🔬

⬅️ یادگیری ماشین (Machine Learning) یکی از زیرشاخه‌های هوش مصنوعی است که با استفاده از الگوریتم‌ها به کامپیوترها اجازه می‌دهد تا از داده‌ها الگوها را شناسایی کرده و پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری کنند.

❓ چرا یادگیری ماشین در زیست‌شناسی مهم است؟

۱. پزشکی شخصی‌سازی شده
پیش‌بینی پاسخ دارویی بر اساس ژنتیک فرد
۲. تحلیل داده‌های Omics
در علومی مانند ژنومیک (مطالعه ژن‌ها) و پروتئومیکس (مطالعه پروتئین‌ها)، یادگیری ماشین به تحلیل داده‌های عظیم کمک می‌کند. این ابزار قادر است ژن‌های کلیدی مرتبط با بیماری‌ها را کشف کرده و نشانگرهای زیستی جدیدی را برای تشخیص بیماری‌ها بیابد.
۳. زیست‌شناسی ساختاری و تصویربرداری
یادگیری ماشین در تحلیل خودکار تصاویر پزشکی مانند MRI و OCT بسیار مؤثر است. به عنوان مثال، از مدل‌های یادگیری عمیق می‌توان برای تشخیص خودکار سلول‌های غیرطبیعی، یا طبقه‌بندی تصاویر سه‌بعدی OCT برای تشخیص زودهنگام پاپیلوادما استفاده کرد.

☑️ یادگیری ماشین نه‌تنها سرعت و دقت تحلیل‌های زیستی را افزایش داده، بلکه امکان کشف روابطی را فراهم کرده که پیش‌تر قابل مشاهده نبودند.

با استفاده از لینک ربات، هرچه زودتر در دوره جذاب SciSmart ثبت‌نام کن🤩

اینستاگرام 📱 | تلگرام 📱 | توییتر 📱 | ربات 👋