📌 آینده آنالیزهای بیوانفورماتیکی؛ کدوم ترندها می‌تونن به نوآوری پروژه کمک کنن؟🔴 توضیحات ◀️🔴  برای اینکه ببینیم روند استفاده از روش‌های مختلف بیوانفورماتیکی تو سال‌های اخیر به چه صورت تغییر کرده، فراوانی مقالات مرتبط با چند تکنیک و آنالیز رو در PubMed بررسی کردم؛ نتیجه جالبه! نمودارها به‌خوبی نشون می‌دن که حوزه بیوانفورماتیک به چه سمتی در حال حرکته.🟡 متود Microarray؛ یک تکنولوژی در حال افول! اگر به نمودار آنالیز Microarray نگاه کنیم، بخش عمده مقالات مربوط به سال‌های قدیمی‌تره و در سال‌های اخیر کاهش محسوسی دیده می‌شه؛ البته این به معنی بی‌ارزش شدن Microarray نیست؛ هنوز هم دیتاست‌های بسیار خوبی وجود دارن و برای بعضی از استپ‌های مقاله‌تون، مخصوصا validation، می‌تونن مفید باشن. اما احتمالا شروع یک مقاله بیوانفورماتیکی با دیتاهای microarray، به‌اندازه متودهای جدیدتر، جذابیت و پتانسیل توسعه نداره!🟠 متود Bulk RNA-seq؛ هنوز بسیار مهم و کاربردی! با وجود ظهور single cell، از دیتاست‌های Bulk RNA-seq هنوز هم استفاده‌های زیادی می‌شه و مقالات زیادی بر اساس این نوع دیتاست‌ها طراحی می‌شن. پس یادگیری ابزارهایی مثل DESeq2 و edgeR و همچنین کار با دیتاست‌های بزرگی مثل TCGA، همچنان بخش مهمی از یک پروژه بیوانفورماتیکیه.🔵 متود WGCNA؛ هنوز زنده و پرکاربرد! نمودار WGCNA هم نکته جالبی داره. با وجود اینکه WGCNA یک روش قدیمی‌تر محسوب می‌شه، استفاده از اون همچنان قابل‌توجه هست و تو سال‌های اخیر هم مقالات زیادی با این ابزار منتشر شدن. پس یادگیری پکیج WGCNA می‌تونه از ملزومات باشه؛ البته با ورود single-cell، نسخه‌های جدیدتر مثل hdWGCNA هم توسعه پیدا کردن تا مفهوم network analysis به داده‌های single-cell منتقل بشه.🟣 متود Single-cell RNA-seq؛ یکی از مهم‌ترین ترندهای بیوانفورماتیک! استفاده از scRNA-seq طی سال‌های اخیر رشد بسیار زیادی داشته. به همین دلیل، یادگیری مباحث تئوری و پایه و همین‌طور ابزارها و پکیج‌هایی مثل Seurat، Scanpy، CellChat، SCENIC و ابزارهای مشابه می‌تونن یک سرمایه‌گذاری بسیار خوب برای علاقه‌مندان به بیوانفورماتیک باشه.⚪️ متود Spatial transcriptomics؛ نسل بعدی! با اینکه Single-cell به ما می‌گه چه سلولی چه ژن‌هایی رو بیان می‌کنه، Spatial به یک سؤال بسیار مهم دیگه پاسخ می‌ده: این سلول دقیقاً کجاست؟ و این تفاوت بسیار مهمه. به همین دلیل Spatial Transcriptomics یکی از جذاب‌ترین حوزه‌های در حال رشد تو بیوانفورماتیکه. تو این مسیر، کار با دیتاهای تولیدشده از پلتفرم‌هایی مثل 10x Visium و Xenium و ابزارهای تحلیل داده‌های spatial رو یاد بگیرید.🟢 و اما Multi-omics؛ احتمالاً یکی از مهم‌ترین مسیرهای آینده! تو این نمودار، Multi-omics analysis یکی از واضح‌ترین روندهای صعودی رو نشان می‌ده و این موضوع کاملاً منطقیه. زیست‌شناسی فقط RNA نیست! ما می‌تونیم همزمان اطلاعات مختلف مربوط به ژنومیکس، ترنسکریپتومیکس، اپی‌ژنومیکس و ... رو بررسی کنیم و بعد این لایه‌ها را با هم‌دیگه ادغام کنیم. برای مثال می‌تونیم اطلاعات RNA-seq + DNA methylation + ATAC-seq + proteomics رو با هم integrate کنیم و به جای بررسی یک لایه از بایولوژی، ارتباط بین لایه‌های مختلف مولکولی رو بررسی کنیم.✨ جهت ثبت‌نام دوره جمع‌بندی ژنتیک پزشکی ۱۴۰۶ و تهیه جزوات جامع و جمع‌بندی ژنتیک پزشکی امری، جرد، تامپسون و جزوه لغات زبان پزشکی پیام دهید : @Cyaxares💎 جهت مشاهده مصاحبه و کارنامه رتبه برترهایی که از مشاوره و جزوات من استفاده کردن، از این لینک‌ استفاده کنید : 🏆رتبه‌ها - مصاحبه‌ها🏆😢 کپی کردن مباحث و پست‌های کانال، تنها با ذکر نام کانال بلامانع است!➕ پست‌ها رو برای دوستانتون فوروارد کنید.#بیوانفورماتیککانال آموزشی آرش صفرزاده (@GeneticsAS 🌐)🔠🔠🔠🔠🔠🔠🔠🔠 ⚡️ 🔠🔠