Uygulamalı Biyoinformatik - İleri Düzey Genomik Veri Analizleri - Sertifika Eğitimi: BIF301 | Canlı - Çevrimiçi | 2 - 3 - 4 - 5 Mart 2026 | Pazartesi - Perşembe (4 Gün) - 19:00 - 22:00
〰️
Uygulamalı Biyoinformatik - İleri Düzey Genomik Veri Analizleri - Sertifika Eğitimi: BIF301 | Canlı - Çevrimiçi | 2 - 3 - 4 - 5 Mart 2026 | Pazartesi - Perşembe (4 Gün) - 19:00 - 22:00 〰️
Türkçe-İngilizce Sertifika ve Transkript verilecektir.
Bilgi ve Kayıt için İletişim: dna-academy@nardobiotech.com
Whatsapp: 0 549 502 13 14
BIF301 - Uygulamalı Biyoinformatik:
İleri Düzey Genomik Veri Analizleri - Sertifika Eğitimi
BIF301 modülü, genomik veri analizlerinde ileri düzey yöntemleri bulk (toplu hücre/doku bazlı) veri setleri üzerinden uygulamalı olarak öğretir. BIF201’de kazanılan becerilerin üzerine inşa edilen bu programda katılımcılar, özellikle transkriptom (bulk RNA-Seq) ve epigenom (ChIP-Seq, ATAC-Seq) analizlerinde derinleşecek; deney tasarımından diferansiyel ifade ve fonksiyonel zenginleştirmeye kadar tüm süreci uçtan uca uygulayacaktır.
Eğitim boyunca Google Colab üzerinde erişilebilir bir ortamda; kalite kontrol için FastQC, MultiQC ve RSeQC, hizalama için STAR ve HISAT2, sayım (read counting) için FeatureCounts, diferansiyel gen ifade analizi için DESeq2, edgeR ve limma, epigenomik analizler için MACS2, ChIPseeker, HOMER ve deepTools, fonksiyonel zenginleştirme için clusterProfiler, GOseq ve ReactomePA gibi güncel biyoinformatik araçlar kullanılacaktır. Tüm analizler küçük boyutlu örnek veri setleriyle Colab üzerinde adım adım gerçekleştirilecektir.
Katılımcılar; diferansiyel gen ifadesi (DEG) çıkarımı, gen kümelerinin biyolojik yorumlanması (GO/KEGG yolak analizi), açık kromatin veya bağlanma bölgelerinin (ATAC-Seq / ChIP-Seq peak’leri) belirlenmesi ve bu bölgelerin hedef genlerle ilişkilendirilmesi gibi ileri seviye analizlerde yetkinlik kazanacaktır. Elde edilen çıktılar R/Python tabanlı görselleştirme araçlarıyla raporlanabilir hale getirilecektir.
Program kapsamında ayrıca, RNA-Seq ve epigenom verilerinin klinik/genomik araştırmalarla nasıl ilişkilendirileceği tartışılacak; varyant odaklı GATK iş akışlarının bu tip ifade/epigenom analizleriyle nasıl birlikte düşünülebileceğine kısaca değinilecek; ayrıntılı GATK uygulamaları ise üst modüllerde (BIF401–BIF601) ele alınacaktır.
Eğitim Seviyesi: Orta Seviyeden İleri Seviyeye Geçiş (Akademisyenler, Araştırmacılar ve İlgili Mezun, Lisans - Lisansüstü Öğrenciler)
Eğitim Seviyesi Açıklaması: Bu eğitim programı, temel NGS okuryazarlığına sahip katılımcıların, bilimsel araştırmalarda en sık kullanılan "Bulk" (toplu doku/hücre) analiz yöntemlerinde uzmanlaşmasını hedeflemektedir. Katılımcılar; RNA-Seq ile gen ifade değişimlerini belirlemeyi, ChIP-Seq ve ATAC-Seq ile epigenetik mekanizmaları (DNA-protein etkileşimleri ve kromatin erişilebilirliği) analiz etmeyi öğreneceklerdir. Eğitim süresince; STAR ve HISAT2 ile hizalama, DESeq2 ve edgeR ile diferansiyel ifade analizi, MACS2 ile peak calling ve clusterProfiler ile fonksiyonel zenginleştirme (GO/KEGG) gibi iş akışları Google Colab üzerinde uygulamalı olarak gerçekleştirilecektir.
Kimler İçin Uygundur: Bu sertifika programı; transkriptomik ve epigenetik verilerle çalışan Tıp, Moleküler Biyoloji, Genetik ve Biyomühendislik alanındaki araştırmacılar için uygundur. Özellikle tez çalışmalarında veya projelerinde gen ifadesi ve gen regülasyon mekanizmalarını aydınlatmak isteyen, laboratuvarda ürettiği veriyi (RNA/ChIP/ATAC) biyolojik bir hikayeye dönüştürmeyi hedefleyen bilim insanları için idealdir. Tıp Fakültesi, Sağlık Bilimleri Fakültesi, Veteriner Fakültesi, Ziraat Fakültesi, Mühendislik Fakültesi, Fen Fakültesi, Spor Bilimleri Fakültesi.
Bu eğitimi takip edecek olan ileri seviye biyoinformatik eğitimlerimiz bu eğitim programında oluşturacağımız temelin üzerine uygulamalı eğitimlerle devam edecektir.
Eğitimde Kullanılacak Materyaller (BIF301)
Sunum Slaytları: Bulk RNA-Seq, ChIP-Seq ve ATAC-Seq analizlerine yönelik hazırlanmış; deney tasarımı, veri formatları (FASTQ, BAM, GTF/GFF, count matrix), normalizasyon, diferansiyel ifade ve fonksiyonel zenginleştirme konularını içeren kapsamlı sunumlar.
Örnek Veri Setleri: Uygulamalı analiz yapılabilmesi için küçük boyutlu RNA-Seq (Illumina) ve epigenom (ChIP-Seq / ATAC-Seq) örnek veri setleri. Veri boyutları Google Colab üzerinde kesintisiz çalışmaya uygun olacak şekilde seçilmiştir.
Biyoinformatik Yazılımlar ve Paketler: Kalite kontrol için FastQC, MultiQC, RSeQC; hizalama için STAR ve HISAT2; sayım için FeatureCounts; diferansiyel ifade analizi için DESeq2, edgeR, limma; epigenom analizleri için MACS2, ChIPseeker, HOMER, deepTools; fonksiyonel ve yolak analizi için clusterProfiler, GOseq, ReactomePA; görselleştirme için ggplot2, ComplexHeatmap, matplotlib kullanımına yönelik örnek komutlar ve kılavuzlar sağlanacaktır.
Bulut Biyoinformatik Ortamı (Google Colab): Tüm analiz adımları Google Colab üzerinde adım adım uygulanacaktır. Katılımcılar kurulum yapmadan, bulut tabanlı bir Linux ortamında RNA-Seq ve epigenom analizlerini çalıştırmayı öğrenecektir. İleri düzey Linux yönetimi bu modülde hedeflenmemektedir.
Kılavuzlar ve Protokoller: QC → hizalama → counting → diferansiyel ifade → peak calling → zenginleştirme → görselleştirme sırasını izleyen, adım adım açıklamalı uygulama dökümanları ve Colab not defterleri.
Pratik Çalışma Rehberleri: Katılımcıların eğitim sonrasında kendi RNA-Seq veya ChIP/ATAC verileri üzerinde aynı analizi tekrar edebilmeleri için örnek analiz senaryoları, parametrik örnekler ve çıktı yorumlama notları.
*Bu materyaller, katılımcıların bulk RNA-Seq ve epigenom veri analizlerini hem teorik hem de pratik olarak öğrenebilmesi için tasarlanmıştır. Eğitim boyunca tüm adımlar gerçek veriler üzerinden, Google Colab ortamında uygulanacaktır.
BIF301 - Uygulamalı Biyoinformatik: İleri Düzey Genomik Veri Analizleri - Sertifika Eğitimi
Eğitim Programı
Giriş – Tanışma ve BIF201’den Devam
Eğitimin amacı, kapsamı ve BIF201 sonrası hedeflenen yetkinlikler.
Bulk (toplu) RNA-Seq ile tek hücreli RNA-Seq (scRNA-Seq) arasındaki farkların kısaca açıklanması.
Bu modülün BIF401 – Tek Hücreli ve İleri Epigenetik Veri Analizleri’ne hazırlık niteliğinde olduğunun belirtilmesi.
RNA-Seq ve Epigenomik Veri Türlerine Giriş
RNA-Seq, ChIP-Seq ve ATAC-Seq veri tiplerinin karşılaştırılması.
Deney tasarımının (replikat sayısı, kontrol–deney grubu) diferansiyel ifade ve peak analizine etkisi.
Kullanılacak veri formatlarının (FASTQ, BAM, GTF/GFF, count matrix) hatırlatılması.
Kalite Kontrol (QC) Uygulaması
RNA-Seq ham verisinde kalite kontrol: FastQC, MultiQC, RSeQC çıktılarının yorumlanması.
Adaptör/kirli okuma varlığının tespiti, sekans uzunluğu ve GC dağılımı incelemesi.
(Colab’da küçük veriyle çalışılacaktır.)
RNA-Seq Hizalama Uygulaması
Kısa okuma RNA-Seq verilerinin STAR veya HISAT2 ile referans genoma hizalanması.
Hizalama parametrelerinin deney tasarımına göre seçimi.
Oluşan BAM dosyalarının temel istatistiklerle kontrolü (samtools flagstat / idxstats).
Not: Colab’da küçük referans/küçük veri seti kullanılacaktır.
Read Counting (Sayım Tablosu Oluşturma)
Hizalanmış veriden gen/özellik bazlı sayım alınması: FeatureCounts kullanımı.
Count matrix yapısının incelenmesi, örnek açıklama dosyasının (metadata) hazırlanması.
Diferansiyel ifadeye gidecek verinin kontrolü.
Diferansiyel Gen İfade Analizi (DE) – Hesaplama
DESeq2, edgeR ve limma yaklaşımlarının farkları.
Colab içinde R oturumu açarak diferansiyel ifade analizi yapılması.
DEG listesinin (log2FC, p-adj) elde edilmesi ve dışa aktarılması.
Diferansiyel Gen İfadesinin Görselleştirilmesi
DE sonuçlarının görselleştirilmesi: MA-plot, volcano plot.
Örneklerin ayrışmasının incelenmesi: PCA (var. stabilizing transform).
Seçilmiş genlerin ısı haritası: ComplexHeatmap / pheatmap.
R/Python ortamında raporlanabilir grafiklerin üretilmesi (ggplot2, matplotlib).
Epigenomik Analize Giriş (ChIP-Seq / ATAC-Seq)
ChIP-Seq ve ATAC-Seq verilerinin yapısı ve RNA-Seq’ten farkları.
Epigenom verilerinde QC ve hizalama çıktılarının kısaca incelenmesi.
Analizin hedefe göre (TF-binding vs. açık kromatin) nasıl değiştiğinin açıklanması.
Peak Calling ve Anotasyon
MACS2 ile peak calling uygulaması (küçük örnek veri ile).
Peak’lerin genom üzerindeki dağılımının incelenmesi.
ChIPseeker ve HOMER ile peak anotasyonu ve hedef genlerin çıkarılması.
Fonksiyonel Zenginleştirme ve Yolak Analizi
RNA-Seq’ten elde edilen DEG listelerinin ve epigenomik analizden elde edilen peak’e bağlı gen listelerinin clusterProfiler, GOseq, ReactomePA ile zenginleştirme analizine sokulması.
GO/KEGG sonuçlarının yorumlanması, biyolojik süreçlerin belirlenmesi.
Biyolojik anlamlandırma için gen setlerinin karşılaştırılması.
Uçtan Uca Analiz ve Görselleştirme
Ham RNA-Seq + küçük epigenom verileriyle:
QC → hizalama → counting → diferansiyel ifade → peak calling → zenginleştirme
akışının tek hat üzerinde gösterilmesi.
deepTools ile sinyal/görselleştirme örnekleri bu derste gösterilir.
Çıktıların rapor formatında düzenlenmesi.
Değerlendirme ve Kapanış
Karşılaşılan tipik hataların (kütüphane derinliği azlığı, replikat eksikliği, batch etkisi) tartışılması.
Bir sonraki modül olan BIF401 – Tek Hücreli ve İleri Epigenetik Veri Analizleri’ne geçiş için öneriler.
Soru–cevap.
——————————————
Aşağıda Uygulamalı Biyoinformatik - İleri Düzey Genomik Veri Analizleri - Sertifika Eğitimi (BIF301) programımızın gerçekleştirileceği tarihleri görebilirsiniz.
Eğitim Tarihleri ve Saatleri:
Uygulamalı Biyoinformatik - İleri Düzey Genomik Veri Analizleri - Sertifika Eğitimi: BIF301
Canlı - Çevrimiçi
2 - 3 - 4 - 5 Mart 2026
Pazartesi - Perşembe (4 Gün) - 19:30 - 22:30
Eğitim Yeri: DNA Academy - Çevirimiçi Eğitim Modülü
Eğitim ücreti: (Ön kayıt formumuz üzerinden kampanyalar ve taksit imkanları için bilgi alınız.)
Türkçe-İngilizce Sertifika ve Transkript verilecektir.
Bilgi ve Kayıt için İletişim: dna-academy@nardobiotech.com
Whatsapp: 0 549 502 13 14
Ad - Soyad, Fakülte, Enstitü, Bölüm-Birim, Ana bilim dalı bilgileriniz ile aşağıdaki mail adresi üzerinden kayıt olabilir, daha detaylı bilgi alabilir ve sorularınızı iletebilirsiniz.
DNA Academy - Uygulamalı Biyoinformatik: Genomik Veri Analizleri Sertifika Programları
BIF101, BIF201, BIF301, BIF401, BIF501 ve BIF601 modüllerinden oluşan genomik veri analizleri sertifika programlarımıza ön kayıt için lütfen aşağıdaki formu doldurunuz.
Ön kayıt formumuzu doldurmanız işleri hızlandırır ve size doğru yönlendirme yapmamızı sağlar.