🔹 از نمونه‌های باستانی تا پرونده‌های جنایی؛ کاربرد علوم داده‌ها در شناسایی هویت

⬇️ پارت ۲: چالش‌ها و افق‌های پیش‌رو

❗️ همان‌طور که این فناوری‌ها هیجان‌انگیز هستند، چالش‌هایی نیز وجود دارد. یکی از بزرگ‌ترین موانع، کیفیت داده‌های زیستی است. داده‌های ژنتیکی اغلب ناقص یا پر از نویز هستند و الگوریتم‌های دیپ لرنینگ به داده‌های تمیز و گسترده برای یادگیری نیاز دارند. بیوانفورماتیک نقش مهمی در فیلتر کردن این داده‌ها دارد، اما همچنان این موضوع یک چالش جدی محسوب می‌شود.

〰️ مسائل اخلاقی و حریم خصوصی نیز از نگرانی‌های مهم دیگر هستند. استفاده از داده‌های ژنتیکی بدون رضایت افراد می‌تواند پیامدهای حقوقی و اجتماعی داشته باشد. با این‌حال، توسعه روش‌هایی مانند رمزگذاری داده‌ها و ناشناس‌سازی آن‌ها در حال کاهش این نگرانی‌هاست.

✨ ترکیب بیوانفورماتیک و دیپ لرنینگ نه تنها راه‌های جدیدی برای تشخیص هویت باز کرده، بلکه در پزشکی، باستان‌شناسی و حتی امنیت نیز انقلابی ایجاد کرده است. با دوره جامع بیوانفورماتیک، همراه باشید تا به‌کمک یادگیری این هم‌گرایی هوش مصنوعی و زیست‌شناسی، آینده‌ای را پیش‌بینی کنید که در آن مرزهای علم و تکنولوژی دوباره تعریف می‌شوند.

📦 مطالعه بیشتر

✏️ محمد قلیزاده

「#بیوانفورماتیک #Deep_Learning #تشخیص_هویت #باستان‌شناسی」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

🔻 رشد سریع و سرسام‌آور فناوری در سال‌های اخیر، پیشرفت‌های چشمگیری در تمامی حوزه‌ها به‌دنبال داشته است؛ به‌گونه‌ای که بسیاری از دستاوردهای گذشته که تنها در فیلم‌های علمی-تخیلی قابل تصور بودند، اکنون به واقعیت پیوسته‌اند.


😄این تحولات نه‌تنها مشاغل جدیدی ایجاد کرده، بلکه باعث حذف برخی مشاغل قدیمی نیز شده‌است. با توجه به نیازهای جوامع بشری، سرمایه‌گذاری در فناوری‌های نوین و دیگر عوامل، می‌توان آینده مشاغل را با دقت بالایی پیش‌بینی کرد.


✅در این فایل، مشاغل نوظهور و پردرآمد زیست‌شناسی با الهام از آینده‌نگری مجله تایم، به‌روزرسانی شده‌اند.

┏━━━━━━
🆔 @UIBiologists 🌱💡
┗━━━━━━

📣📣📣 آشنایی با فرصت کارآموزی رایگان برای هفتاد نفر از شرکت کنندگان در دوره جامع بیوانفورماتیک بخش اول (مقدمات بیوانفورماتیک)


🟦سرفصل‌های کارآموزی به‌نحوی طراحی شده‌اند تا فراگیران پس از گذراندن ۵۰ ساعت کارآموزی، توانایی نگارش مقالات علمی بین‌المللی در حوزه بیوانفورماتیک را کسب کنند.

🟦 به‌جز ۷۰ نفر برتر، ۵۰ نفر دیگر نیز می‌توانند با پرداخت هزینه در کارآموزی شرکت کنند.

🟪با توجه به ماهیت علم بیوانفورماتیک، کارآموزی به‌صورت آنلاین برگزار خواهد شد (امکان حضور از همه‌جای کشور)

⤵️⤵️⤵️⤵️⤵️⤵️⤵️⤵️⤵️⤵️⤵️⤵️

👕سرفصل‌های کارآموزی دوره مقدماتی طرح جامع بیوانفورماتیک؛ از صفر تا تسلط👕


😄پروژه اول: تحلیل داده‌های زیستی: مفاهیم آماری و جبر خطی با پیاده‌سازی در R و پایتون

اهداف آموزشی:
1⃣آشنایی با تست‌های آماری متداول

2⃣یادگیری مفاهیم پایه جبر خطی

3⃣کاربرد این مفاهیم در تحلیل داده‌های زیستی

4⃣پیاده‌سازی تست‌ها و روش‌های جبر خطی در R و پایتون

5⃣توسعه مهارت‌های حل مسئله

خروجی‌های نهایی:
☀️اسکریپت‌های کاربردی در R و پایتون
☀️پروژه عملی شامل تحلیل داده‌های زیستی


مزایای پروژه:
🔆توانایی انجام تحلیل‌های داده‌های زیستی مستقل
🔆ترکیب آموزش تئوری و عملی برای یادگیری عمیق‌تر

⤵️⤵️⤵️⤵️⤵️⤵️⤵️⤵️⤵️⤵️⤵️⤵️

😄پروژه دوم: جست‌وجوی نظام‌مند مطالعات اُمیکس: راهنمای عملی برای کشف و تحلیل مقالات علمی


اهداف آموزشی:
1⃣آشنایی با پایگاه‌های داده علمی

2⃣یادگیری استراتژی‌های جست‌وجوی موثر

3⃣توانایی طراحی و مستندسازی فرآیند جست‌وجوی نظام‌مند

4⃣یادگیری استخراج و تحلیل داده‌های مطالعات اُمیکس

5⃣آموزش نوشتن مرور نظام‌مند و ارائه نتایج


خروجی‌های نهایی:
☀️مستندات فرآیند جست‌وجوی نظام‌مند
☀️جدول داده‌های استخراج‌شده از مطالعات اُمیکس
☀️گزارش مرور نظام‌مند شامل تحلیل و نتیجه‌گیری


مزایای پروژه:
🔆توانمندسازی در یافتن مطالعات مرتبط به‌طور موثر و دقیق
🔆ایجاد مهارت در مرور نظام‌مند و مستندسازی یافته‌ها
🔆تقویت توانایی استخراج داده‌های کاربردی از مقالات علمی
🔆فراهم‌کردن بستر برای تحقیقات آکادمیک یا عملی در حوزه داده‌های زیستی

‌
🎓برای کسب اطلاعات بیشتر از جامع‌ترین و اصولی‌ترین دوره جامع بیوانفورماتیک و دریافت کد تخفیف ویژه اتحاد، به آیدی زیر پیام دهید:
💻 @bioinfoetehad


┏━━━━━━ 
     🆔 @UIBiologists🌱💡 
┗━━━━━━

🐧 لینوکس: بهترین دوست بیوانفورماتیک

❗️لینوکس به‌دلیل متن باز بودن و رایگان بودن، یکی از سیستم‌عامل‌های محبوب در دنیای بیوانفورماتیک است. این سیستم‌عامل، انعطاف‌پذیری زیادی دارد و بسیاری از ابزارهای بیوانفورماتیکی به‌طور خاص برای لینوکس طراحی شده‌اند.

❗️ استفاده از لینوکس در بیوانفورماتیک، می‌تواند با چالش‌هایی همراه باشد. یکی از چالش‌ها، نیاز به دانش فنی بالاتر است؛ زیرا بسیاری از ابزارها و نرم‌افزارهای بیوانفورماتیکی در لینوکس نیاز به تنظیمات خاص و دستورات خط فرمان دارند. همچنین بعضی از کاربران به‌دلیل عدم آشنایی با محیط لینوکس ممکن است با مشکلاتی در نصب و پیکربندی مواجه شوند.

🚨 لینوکس، در بسیاری از زمینه‌های بیوانفورماتیک کاربردهایی دارد که این سیستم‌عامل در پردازش داده‌های توالی‌یابی DNA، تجزیه و تحلیل پروتئوم‌ها و شبیه‌سازی‌های مولکولی، به‌طور گسترده استفاده می‌شود. ابزارهای بیوانفورماتیکی مانند "BLAST" ،" Bowtie" و "GATK"، همگی در محیط لینوکس به‌راحتی قابل اجرا هستند و قابلیت پردازش مقادیر عظیم داده‌های زیستی را فراهم می‌کند.

📣 در دوره جامع بیوانفورماتیک، شما با‌‌ استفاده از لینوکس، نه تنها مهارت‌های علمی خود را به‌سطح بالاتری می‌برید، بلکه یاد می‌گیرید چگونه در دنیای پیچیده و پرچالش بیوانفورماتیک به روشی مؤثر و سریع عمل کنید.

📝 فاطمه داورزنی

「#بیوانفورماتیک #Linux #دوره」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

☺️ داده‌های بزرگ، بینش‌های بزرگ‌تر
پارت۱

📎 شبکه‌های عصبی و دیپ‌لرنینگ، به‌عنوان ابزارهای پیشرفته در بیوانفورماتیک، انقلابی در تحلیل داده‌های بیولوژیکی پیچیده ایجاد کرده‌اند. این فناوری‌ها با توانمندسازی مدل‌های محاسباتی قدرتمند، قادر به شناسایی الگوها و ارائه راهکارهای نوآورانه در زمینه‌های مختلفی چون تشخیص بیماری‌ها، کشف دارو و پزشکی شخصی هستند.

🔵 مدل‌های دیپ‌لرنینگ، قادر به پیش‌بینی و تحلیل ژن‌ها و توالی‌های زیستی هستند. به‌طور خاص، شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) و شبکه‌های بازگشتی (RNN)، می‌توانند توالی‌های DNA ،RNA و پروتئین‌ها را بررسی و الگوهای ژنتیکی را شناسایی کنند. این قابلیت‌ها در تشخیص بیماری‌های ژنتیکی و تحقیق در زمینه ژنومیک مفید هستند.

➕ شبکه‌های عصبی در شناسایی و تقسیم‌بندی تومورها در تصاویر پزشکی کاربرد دارند. این روش‌ با تحلیل تصاویر رادیولوژی و MRI، به شناسایی مرزهای تومورها کمک کرده و به رادیولوژیست‌ها در تشخیص دقیق‌تر بیماری‌ها یاری می‌رسانند.

〰️ اَوین آسایش فرد

「#بیوانفورماتیک #Machine_learning #شبکه_عصبی #Deep_Learning 」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

📝 رویکرد‌های متاژنومیکس برای مطالعه میکروبیوم انسانی

🔖 ژورنال: All Life
(ضریب تأثیر: ۴/۱)

🗓 سال انتشار: ۲۰۲۴

「#بیوانفورماتیک #متاژنومیکس #میکروبیوم #معرفی_مقاله」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

📌 پیشبرد شبیه‌سازی بیومولکولی و محاسبات کوانتومی

🔬 شبیه‌سازی زیست‌مولکولی، در محل تلاقی زیست‌شناسی، شیمی، فیزیک و علوم محاسباتی قرار دارد و نظرات متفاوتی در مورد اتم‌ها و برهم‌کنش مولکول‌هایی که زیربنای خود حیات هستند، ارائه می‌کند. 

📈 پیشرفت‌ها در هوش مصنوعی (AI)، با ارائه مدل‌های نمایش قدرتمندی که می‌توانند نتایج را به دقت پیش‌بینی کنند، شبیه‌سازی‌های زیست‌مولکولی را به‌طور قابل‌توجهی افزایش داده‌است. انتظار می‌رود ظهور محاسبات کوانتومی شبیه‌سازی‌های زیست‌مولکولی را متحول کند؛ اگرچه کاربردهای عملی فعلی، ممکن است به توسعه بیش‌تر نیاز داشته باشد.

✅ ادغام تکنیک‌های محاسباتی کوانتومی و کلاسیک، پتانسیل مطالعه کارآمد سیستم‌های بزرگ‌تر را نشان می‌دهد. آینده محاسبات کوانتومی در شبیه‌سازی‌های زیست‌مولکولی بر پیشرفت‌های سخت‌افزاری، توسعه نرم‌افزار و برنامه‌های کاربردی تاثیرگذار خواهد بود.

💡 اطلاعات بیشتر

📝 سهیلا سلحشورفرد

「#بیوانفورماتیک #زیست‌مولکولی #محاسبات_کوانتومی #خبر」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

🔖 پیش‌بینی بیماری‌های مزمن، با استفاده از الگوریتم ماشین لرنینگ

⬅️ ژورنال: Journal of Electrical Systems and Information Technology

🗓 سال انتشار: 2024

「#بیوانفورماتیک #Machine_learning #مزمن」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

⬅ داده‌های بزرگ، بینش‌های بزرگ‌تر
پارت۲

💡 در عصر اطلاعات و پیشرفت فناوری، شبکه‌های عصبی با استفاده از بیوانفورماتیک، نقش بسیار مهمی در تحلیل و پردازش داده‌های بیولوژیکی پیچیده، از محاسبات عمیق تا تحلیل چند اُمیکسی، ایفا می‌کنند.

💊 در حوزه کشف دارو، شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی ساختارهای پروتئینی و تعاملات دارویی به‌کار می‌روند. به‌عنوان نمونه، مدل "AlphaFold"، توانسته است با دقت بسیار بالا، ساختار سه‌بعدی پروتئین‌ها را پیش‌بینی کند.

❗️شبکه‌های عصبی در تحلیل پرونده‌های الکترونیکی پزشکی (EHR) نیز مؤثر هستند. این مدل‌ها قادرند داده‌های ساختارنیافته‌ی سوابق پزشکی، از جمله یادداشت‌های پزشکان، را پردازش کرده و الگوهای خطر را شناسایی کنند، که در پیش‌بینی نتایج بالینی و مدیریت درمان بیماران نقش مهمی دارد.

⌛ تحلیل چنداُمیکسی(multi-omics)، از دیگر کاربردهای شبکه عصبی در بیوانفورماتیک است که به‌طور گسترده‌، برای یکپارچه‌سازی و تحلیل داده‌های مختلف اُمیکسی (مانند ژنومیک، ترنسکریپتومیک و...) به‌کار می‌روند. این کار به درک جامع‌تری از سیستم‌های زیستی و مکانیسم‌های بیماری کمک می‌کند و می‌تواند در توسعه روش‌های درمانی جدید مؤثر باشد.

پارت ۱

🖍 اَوین آسایش فرد

🔎 Deep Learning in Bioinformatics and Biomedicine Source
🔎 Modern Deep Learning in Bioinformatics Source

「#بیوانفورماتیک #multi_omics #شبکه_عصبی #AlphaFold 」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

📌 جهت‌گیری کنونی و آینده در زیست‌شناسی شبکه

📚 ژورنال: Bioinformatics Advances
(ضریب انتشار: ۲/۴)

🗓 سال انتشار: ۲۰۲۳

「#بیوانفورماتیک #زیست‌شناسی #شبکه」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

🔭 رونمایی از نسخه‌های ایمن آنتی‌بیوتیک با نقش‌آفرینی هوش مصنوعی

🦠 در سال‌های اخیر، شمار سویه‌های باکتریایی مقاوم به آنتی‌بیوتیک، افزایش یافته و گزینه‌های درمانی جدید نیز متوقف شده‌است. با این‌حال، محققان دانشگاه تگزاس طبق تحقیقات اخیر خود، معتقدند توانایی‌های هوش‌مصنوعی در این زمینه، ورق را برمی‌گرداند.

📝 دانشمندان در تلاش هستند تا راه‌های خلاقانه‌ای برای اعمال مدل‌های زبانی بزرگ یا "LLM"(که پیش از این به‌قصد تولید و کاوش توالی‌های متن طراحی شده بودند) در سایر حوزه‌ها پیدا کنند. به‌عنوان مثال، می‌توان پروتئین‌هایی با عملکردهای مشابه را مثل کلمات هم‌خانواده، در یک فضای تعبیه‌شده توسط هوش‌ مصنوعی جای داد.

🔛 محققان در این پروژه، با کمک هوش‌ مصنوعی به مهندسی مجدد آنتی‌بیوتیک "Protegrin_1" پرداختند، به‌گونه‌ای که با حفظ عملکرد اصلی آن، قادر باشد میلیون‌ها تنوع احتمالی را برای ۳ ویژگی ارزیابی کند:
○ هدف قرار دادن انتخابی غشاهای باکتری
○ از بین بردن قطعی باکتری‌ها
○ آسیب نرساندن به گلبول‌های قرمز خون انسان

🖊 در نهایت، آن‌ها به نسخه ایمن‌تر و مؤثرتر Protegrin-1 دست یافتند و آن‌ را "Protegrin-1.2" نامیدند. این پروژه نشان می‌دهد که چگونه محققان دانشگاهی در حال ارتقای نسخه‌های هوش مصنوعی برای برآوردن نیازهای جامعه هستند.

✏️ زهرا مفیدی

「#بیوانفورماتیک #هوش_مصنوعی #آنتی‌بیوتیک」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

👨‍💻 پایتون، یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی پرطرفدار و قدرتمند است که به‌دلیل سادگی و قابلیت‌های گسترده‌اش در زمینه‌های مختلف، به‌ویژه در بیوانفورماتیک، مورد توجه قرار گرفته‌است. این زبان به‌خاطر کتابخانه‌های متنوع و منابع آموزشی فراوانی که دارد، به ابزار مناسبی برای تحلیل داده‌ها و مدل‌سازی در علوم زیستی تبدیل شده‌است.

✅ در دوره‌ مقدمات بیوانفورماتیک، شما با جنبه‌های مختلف پایتون در بیوانفورماتیک آشنا خواهید شد و مهارت‌های لازم برای استفاده از این زبان در پروژه‌های علمی و تحقیقاتی را کسب خواهید کرد.

⬇️ برای کسب اطلاعات بیش‌تر از این دوره و دریافت کد تخفیف ویژه اتحاد، به روابط عمومی آکادمی بیوانفورماتیک ایران پیام دهید:

@ir_bioinf_academy_admin

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

⬇️ نرم‌افزار اندنوت: ابزاری کارآمد برای مدیریت مراجع و منابع علمی

💻 اندنوت (EndNote)، یک نرم‌افزار مدیریت مراجع است که به کاربران کمک می‌کند تا منابع تحقیقاتی خود را به‌طور مؤثر، سازمان‌دهی و مدیریت کنند. این نرم‌افزار به‌خصوص برای محققان، دانشجویان و نویسندگان مقالات علمی بسیار کارآمد است.

✅ ویژگی‌های کاربردی اندنوت:

1️⃣ مدیریت مراجع: اندنوت امکان ذخیره‌سازی و سازمان‌دهی اطلاعات منابع مختلف از جمله کتاب‌ها، مقالات علمی، وب‌سایت‌ها و... را فراهم می‌کند.

2️⃣ استفاده آسان: رابط کاربری ساده و کاربرپسند، به کاربران این امکان را می‌دهد که به‌ راحتی منابع خود را اضافه و مدیریت کنند.

3️⃣ تولید استنادات: این نرم‌افزار به‌صورت خودکار، استنادات و فهرست منابع را براساس فرمت‌های مختلف (APA ،MLA ،Chicago و ...) تولید می‌کند.

4️⃣ همگام‌سازی با کلود: کاربران می‌توانند به راحتی اطلاعات خود را با استفاده از فضای ابری همگام‌سازی کنند و از هر مکانی به منابع خود دسترسی پیدا کنند.

5️⃣ جستجوی منابع: اندنوت به کاربران این امکان را می‌دهد که از پایگاه‌های داده مختلف جستجو کنند و منابع جدیدی پیدا کنند.

👌 از کاربردهای اندنوت، می‌توان در نوشتن مقاله، امکان به اشتراک‌گذاری منابع و اطلاعات با همکاران و دانشجویان، هم‌چنین مدیریت‌ و سازمان‌دهی مراجع برای مقالات تحقیقاتی و پایان‌نامه‌ها اشاره نمود.

🔗 نرم‌افزارهای مشابه اندنوت شامل مندلی (Mendeley)، زوترو (Zotero) و ریفرنسی (RefWorks) هستند که هر کدام امکانات خاص خود را برای مدیریت مراجع و سازمان‌دهی منابع تحقیقاتی ارائه می‌دهند.

📝 فاطمه داورزنی

「#بیوانفورماتیک #اندنوت #EndNote #نرم‌افزار」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

⬇️ وبینار آشنایی با علم بیوانفورماتیک و کاربردهای آن | آشنایی با دوره جامع بیوانفورماتیک

🔽 محور موضوعات:

۱. لزوم یادگیری بیوانفورماتیک برای کلیه پژوهشگران، به‌خصوص علوم‌ زیستی، علوم پزشکی، علوم ریاضیات، علوم کامپیوتر و سایر رشته‌های مرتبط

۲. آشنایی با پایگاه‌ داده‌های بیوانفورماتیک

۳. آشنایی با ابزارهای تحلیل داده در حوزه بیوانفورماتیک

۴. آشنایی بیشتر با دوره بیوانفورماتیک مقدماتی

👤 با حضور تمامی اساتید مدرس دوره مقدماتی بیوانفورماتیک

💵 رایگان

📝 همراه با گواهی‌ معتبر

📅 تاریخ برگزاری:
جمعه، ۱۴ دی ساعت ۱۷

📱 برای دریافت اطلاعات بیشتر و لینک ثبت‌نام، کلمه «بیوانفورماتیک» را زیر این پست، کامنت کنید.

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

🔬 یافتن اولین ریبوزوم چرخان با آنزیم‌های RNA

📌 مولکول RNA تک رشته‌، به‌صورت ساختارهای متنوعی مانند حلقه‌، برآمدگی‌ و حلزونی‌ دیده می‌شود. عملکرد آنزیم‌های RNA وابسته به این ساختارها است. محققان اولین ریبوزیم پیچنده را در ژنوم پستانداران کشف‌ و با انجام آزمایشی تحت عنوان "CHiTA"، تقسیم شدن آن‌ها را ارزیابی کرد‌ه‌اند.

🫥 این آزمایش بر‌اساس دو جزء اصلی عمل می‌کند؛ اولین جزء "MPOS" است که به محققان این امکان را می‌دهد تا توالی‌های مورد نظر خود را در یک صفحه گسترده وارد کنند. سپس، تأمین‌کننده "Vendor"، یک لوله حاوی مقادیر کمی از هر یک از این توالی‌ها را تهیه می‌کند.

⚡️ در جزء دوم، از آنزیم‌های برش‌دهنده برای برش نقاط شناسایی خاص در DNA استفاده می‌شود. این آنزیم‌ها به‌گونه‌ای طراحی شده‌اند که قطعات اضافی را بدون ایجاد هیچ اثری، روی DNA حذف کنند. این روش این امکان را می‌دهد که توالی‌های عملکردی ریبوزوم‌ها را با دقت بیش‌تری مورد ارزیابی قرار دهند.

✔️ علم کنونی درباره عملکرد ریبوزیم‌ها، عمدتاً بر پایه شیمی است اما آزمایش‌های وسیع مانند CHiTA، کشف ریبوزیم‌های جدید را تسریع کرده و فهم ما از نقش‌های سلولی آن‌ها را افزایش می‌دهد.

🔢 اطلاعات بیشتر

💬 مریم ولی‌محمدی
🔍 فاطمه براری

「#بیوانفورماتیک #DNA #خبر」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

#مهاجرت

🎓 پوزیشن فول‌فاند دکترا در دانشگاه کنسا آمریکا

✅ موضوع: کامپیوتر، یادگیری عمیق و هوش مصنوعی به منظور آنالیز تصاویر پزشکی

🔗 More information

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

🌾 بذر هوشمند
پارت ۱: راهکاری نوین برای کشاورزی پایدار

🌍 امنیت غذایی، ناشی از افزایش جمعیت جهانی و تغییرات اقلیمی از چالش‌های بزرگ کشاورزی است. ویرایش ژنوم به پرورش‌دهندگان گیاه این امکان را می‌دهد تا محصولاتی سازگار با نیازهای جمعیت درحال رشد و محیط زیست متغیر تولید کنند.

🍫 محققان با استفاده از تکنیک‌های ویرایش ژنوم، گیاه کاکائو را با سیستم ایمنی قوی‌تری توسعه داده‌اند که می‌تواند در برابر بیماری‌های کشنده‌ای که خسارت زیادی به این محصول وارد می‌کنند، مقاوم باشد.

🍅 گوجه‌فرنگی‌هایی با ساقه‌های کوتاه‌تر تولید شده‌اند که سریع‌تر رشد می‌کنند و فضای کم‌تری نیاز دارند و برای کشاورزی شهری و
گلخانه‌ای بسیار مناسب هستند.

🌱 اگرچه تاکنون تعداد محدودی از محصولات ویرایش‌شده ژنتیکی به تولید انبوه رسیده‌اند، پژوهش‌های متعدد نشان داده‌اند که این فناوری پتانسیل بالایی برای مقابله با اثرات تغییرات اقلیمی همچون بهبود عملکرد گیاهان در شرایط محیطی دشوار و افزایش ارزش تغذیه‌ای محصولات دارد و می‌تواند راه‌حل‌های مؤثری برای آینده کشاورزی ارائه دهد.

⤵️ با آکادمی بیوانفورماتیک همراه باشید تا در ادامه، به بررسی ابزارهای پیشرفته ویرایش ژنوم و کاربردهای آن‌ها در کشاورزی بپردازیم.

✏️ نگین رحیمی

「#بیوانفورماتیک #کاربرد #کشاورزی #ویرایش_ژنوم」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group