زمان ارائه فایل های آموزشی : نیمه اول شهریور 1401

*ظرفیت محدود*

Python را برای بیوانفورماتیک بیاموزید

بیوانفورماتیک از برنامه های کامپیوتری برای تعیین عملکرد ژن و پروتئین و ایجاد روابط تکاملی استفاده کرده است. زبان های برنامه نویسی به دلایل مختلفی در بیوانفورماتیک مفید هستند. اگر می خواهید به عنوان یک متخصص بیوانفورماتیک متمایز شوید، داشتن دانش و مهارت های برنامه نویسی در پایتون می تواند بسیار مفید باشد.

در این مقاله با مزایای استفاده از پایتون در بیوانفورماتیک، مسیرهای آموزشی موجود و کتابخانه های بیوانفورماتیک پایتون آشنا خواهید شد. همچنین یک راهنمای یادگیری گام به گام وجود دارد که به شما در شروع کار کمک می کند. وقتی پایتون و بیوانفورماتیک به میان می آید، تمام اطلاعات مورد نیاز برای متخصص شدن را به دست خواهید آورد.

پایتون چیست؟

پایتون یک زبان برنامه نویسی همه منظوره است که برای توسعه وب سایت و نرم افزار، اتوماسیون و تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می شود. پایتون به دلیل طراحی سطح بالا، در دسترس و قابل درک بودن برای بسیاری از پروژه ها مناسب و از محبوب ترین زبان های برنامه نویسی در جهان است.

پایتون برای نوشتن چندین نرم افزار محبوب مانند YouTube، Google، Instagram، Spotify، Reddit و Quora استفاده شده است. این زبان توسط برنامه نویسان ترجیح داده می شود زیرا نسبت به سایر زبان های برنامه نویسی قابل درک تر است. همچنین یکی از ابزارهای رایج مورد استفاده در بیوانفورماتیک به دلیل تاکید بر خوانایی کد است.

پایتون در بیوانفورماتیک برای چه مواردی استفاده می شود؟

پایتون برای چندین کار در بیوانفورماتیک از جمله تحقیقات دانشگاهی، دستکاری داده ها، توالی یابی پروتئین، تجزیه و تحلیل داده ها، بصری سازی داده ها، دسترسی به پایگاه های داده و یادگیری آماری استفاده می شود. همچنین برای تجزیه و تحلیل ساختار ماکرومولکولی، تجزیه و تحلیل توالی DNA و تجزیه و تحلیل داده های ریزآرایه استفاده می شود.

بیشتر متخصصان بیوانفورماتیک یا زیست شناسان نمی دانند چگونه برنامه نویسی کنند و ترجیح می دهند وقت خود را صرف کارهای دیگر کنند. این امر باعث می شود پایتون برای آنها ایده آل باشد زیرا کتابخانه های متعددی در دسترس هستند که فرآیند برنامه نویسی را ساده می کنند. این متخصصان همچنین پایتون را برای نمونه‌سازی سریع‌تر، اشکال‌زدایی آسان‌تر و نتایج پربارتر مفید می‌دانند.

یادگیری پایتون برای بیوانفورماتیک چقدر طول می کشد؟

بین چند هفته تا چند ماه طول می کشد. این کار بستگی به مسیر آموزشی، فرمت یادگیری و دانش قبلی یا تجربه برنامه نویسی شما دارد. مسیرهای آموزشی مختلفی برای یادگیری پایتون برای شما وجود دارد، مانند بوت کمپ کدنویسی یا کلاس آنلاین.

برنامه نویسی بوت کمپ معمولا بین چهار هفته تا نه ماه طول می کشد که بستگی به انتخاب بوت کمپ و فرمت یادگیری شما دارد. برنامه های پاره وقت و آنلاین معمولاً بیشتر از برنامه های تمام وقت و حضوری دوام می آورند. دوره های آنلاین عمدتا خودخوان هستند و فقط به شما بستگی دارد.

چرا باید پایتون را برای بیوانفورماتیک یاد بگیرید؟

پایتون به دلایل زیادی زبان برنامه نویسی ارجح برای بیوانفورماتیک است. این بخش جزئیات مختصری را در مورد چند مورد از این دلایل از جمله طراحی آسان برای استفاده، جامعه برنامه نویسی و کتابخانه های گسترده، سازگاری و قابلیت اطمینان، دستکاری آسان داده ها و سازگاری با ابزارهای موجود است.

سهولت استفاده

پایتون برای مبتدیان طراحی شده است تا بتوانند با کمک کتابخانه های متعددی که به صورت رایگان در دسترس هستند از مزایای آن استفاده کنند. سینتکس آن شبیه به زبان انگلیسی است که به راحتی می توانید راه خود را در برنامه نویسی و توسعه وب یا نرم افزار پیدا کنید.

به عنوان یک متخصص بیوانفورماتیک، وظایف دیگری برای تمرکز دارید و به یک زبان برنامه نویسی آسان نیاز دارید که زمان زیادی را برای تسلط بر آن نمی گیرد.

جامعه بزرگ

پایتون یک زبان بسیار محبوب با یک جامعه بزرگ است که منجر به ایجاد چندین کتابخانه برای پشتیبانی از زمینه بیوانفورماتیک شده است. جامعه پایتون متشکل از میلیون ها توسعه دهنده نرم افزار است که مایل به کمک به شما هستند.

برخی از محبوب ترین جوامع پایتون عبارتند از Full Stack Python، PySlackers، Real Python و Python Discord. به عنوان فردی که مایل به یادگیری و استفاده از Python هستید، پیوستن به هر یک از این انجمن ها مفید خواهد بود زیرا می توانید به راحتی با هر یک از کارشناسان موجود برای کمک تماس بگیرید.

همه کاره، قابل اعتماد و کارآمد

پایتون می تواند در بسیاری از محیط ها به طور موثر کار کند. چه با یک برنامه وب یا دسکتاپ کار می کنید، می توانید نتایج مشابهی را انتظار داشته باشیدکه یکی از دلایل محبوبیت پایتون در بین برنامه نویسان است. همچنین بسیار سریعتر از بسیاری از زبان های برنامه نویسی دیگر است.

دستکاری و بصری سازی آسان داده ها

به عنوان یک متخصص بیوانفورماتیک، شما به طور منظم با دستکاری داده ها کار خواهید کرد. Pandas، یک کتابخانه منبع باز تحت پایتون، امکان ساختمان داده با کارایی بالا و تجزیه و تحلیل داده ها را فراهم می کند که برای دستکاری داده ها ضروری است.

پایتون همچنین برای بصری سازی داده ها خوب است زیرا منبع باز است، به راحتی قابل دسترس است و کتابخانه ای برای کارهای متعدد دارد. بسیاری از کتابخانه های بصری سازی داده پایتون را می توان برای ایجاد طرح های زنده، شخصی سازی شده و ارائه های تعاملی استفاده کرد.

 

چگونه می توانم پایتون را برای بیوانفورماتیک یاد بگیرم؟

شما می توانید مسیرهای آموزشی مختلفی را برای بیوانفورماتیک با پایتون انتخاب کنید. ما در اینجا دوره ای فشرده و بسیار ساده برای آشنایی با پایتون و شروع کار با آن طراحی کرده ایم.

کتابخانه های برتر بیوانفورماتیک

پایتون کتابخانه های وسیعی دارد که به عنوان یک مبتدی و متخصص در این زمینه برای شما مفید خواهد بود. برای هر کاری که ممکن است بخواهید با استفاده از پایتون انجام دهید، می توان تقریبا تضمین کنید که یک کتابخانه برای آن پیدا کنید. در زیر تعدادی از کتابخانه‌های بیوانفورماتیک فهرست شده است.

BioPython یک ابزار منبع باز در پایتون است که توسط یک ائتلاف بین المللی از توسعه دهندگان ایجاد شده است که مجموعه ای از ابزارهای پایتون است و برای زیست شناسی محاسباتی و بیوانفورماتیک استفاده می شود. این یک کتابخانه ایده‌آل برای استفاده در هنگام یادگیری پایتون برای بیوانفورماتیک و مستندات ویژگی‌ها، تراز توالی و کد منبع است.

PyCogent.  یک کتابخانه نرم افزاری برای زیست شناسی ژنوم است که برای درک توالی های بیولوژیکی و ژنوم استفاده می شود.

 Biskit یکی دیگر از کتابخانه های منبع باز پایتون است که می تواند برای تحقیقات بیوانفورماتیک ساختاری، دستکاری و تجزیه و تحلیل ساختارهای ماکرومولکولی، کمپلکس های پروتئینی و مسیرهای دینامیک مولکولی استفاده شود.

Galaxy یک پلتفرم باز و مبتنی بر وب برای تحقیقات زیست پزشکی با داده حجیم برای جامعه متخصصانی است که دوست دارند یافته های خود را به اشتراک بگذارند. استفاده از آن آسان، قابل تکرار و شفاف است.

PyMOL  یک نرم افزار بصری سازی مولکولی منبع باز است که می تواند برای رندر و متحرک سازی ساختارهای مولکولی سه بعدی استفاده شود.

نحوه یادگیری پایتون برای بیوانفورماتیک: راهنمای گام به گام

مراحل مختلفی وجود دارد که می توانید برای یادگیری پایتون برای بیوانفورماتیک بسته به آنچه برای شما مفید است، بردارید. راهنمای گام به گام زیر توصیه می شود تا سفر یادگیری شما را آسان تر کند و همچنین به شما کمک کند حرفه ای شوید.

مهارت های ریاضی خود را کامل کنید

برای شروع یادگیری پایتون به عنوان یک ابزار بیوانفورماتیک، باید اطمینان حاصل کنید که جنبه های مهم ریاضیات از جمله جبر، حساب دیفرانسیل و انتگرال، احتمالات و آمار را می دانید. این مهارت ها برای کمک به درک اصول پایتون و برنامه نویسی به طور کلی ضروری هستند. می توانید این کار را با گذراندن دوره های آنلاین، مطالعه کتاب های مرتبط و تمرین انجام دهید.

الگوریتم ها و ساختمان داده را یاد بگیرید

ساختمان داده به شما امکان ذخیره و دسترسی به داده ها را می دهند و داشتن درک خوب از آنها هنگام کار در پایتون به شما کمک می کند. پایتون طوری طراحی شده است که کاربران بتوانند ساختمان های داده خود را بسازند و عملکرد آنها را کنترل کنند. الگوریتم ها برای ارائه راه حل هایی برای مشکلات تجزیه و تحلیل داده ها که ممکن است در حین کار با آنها مواجه شوید استفاده می شود.

آموزش کدنویسی با پایتون

هنگامی که درک درستی از ساختمان های داده و الگوریتم ها به دست آوردید، می توانید هر یک از دوره های آموزشی موجود در اینترنت را برای یادگیری نحوه کدنویسی با پایتون بگذرانید. یادگیری پایتون می تواند آسان باشد زیرا syntax آن شبیه به زبان انگلیسی و برای مبتدیان است. اگر با مشکلی مواجه شدید، می توانید از انجمن و کتابخانه های بزرگ پایتون کمک بگیرید.

بیوانفورماتیک را بیاموزید

این بخش برای کسانی است که قبلا در بیوانفورماتیک متخصص نیستند. کسانی که می توانند به راحتی وارد مرحله بعدی شوند و شروع به کار روی پروژه ها کنند. برای کسانی که اینطور نیستند، باید تا حد امکان منابع بیشتری را جمع آوری کنید و از منابع آنلاین برای به دست آوردن درک عمیقی از بیوانفورماتیک استفاده کنید. این کار باید آسان باشد، به خصوص برای کسانی که قبلا تجربه زیست شناسی دارند.

روی پروژه های بیوانفورماتیک پایتون کار کنید

مرحله آخر شامل کار بر روی پروژه های آسان است. پروژه های بیوانفورماتیک پایتون برای مبتدیان را به صورت آنلاین بررسی کنید و سعی کنید روزی یک کد کار کنید تا آنها را کامل کنید. هنگامی که برخی از پروژه های سطح مبتدی را تکمیل کردید و به مهارت های خود اطمینان داشتید، می توانید به سطح بعدی بروید و برای نقش های سطح ابتدایی درخواست دهید.

یادگیری پایتون برای بیوانفورماتیک را از امروز شروع کنید

بر اساس دفتر آمار کار، دانشمندان تحقیقات کامپیوتری و اطلاعاتی که شامل متخصصان بیوانفورماتیک است، چشم انداز شغلی 22 درصدی دارند. این میزان نسبت به سایر مشاغل بیشتر است. دانشمندان بیوانفورماتیک طبق PayScale میانگین حقوق سالانه 96979 دلار دارند که از بیشتر مشاغل نیز بالاتر است.

یادگیری پایتون برای بیوانفورماتیک به شما کمک می کند تا آینده شغلی خود را در این صنعت پیش ببرید. چه در بیوانفورماتیک تازه کار باشید و چه یک حرفه ای باتجربه، داشتن مهارت های پایتون، چشم انداز شغلی شما را افزایش می دهد.