Uygulamalı Biyoinformatik: Çoklu Omik Analizler ve Entegrasyon - Sertifika Eğitimi: BIF501 | Canlı - Çevrimiçi | 13 - 14 - 15 - 16 Temmuz 2026 | Pazartesi - Perşembe (4 Gün) - 19:00 - 22:00
〰️
Uygulamalı Biyoinformatik: Çoklu Omik Analizler ve Entegrasyon - Sertifika Eğitimi: BIF501 | Canlı - Çevrimiçi | 13 - 14 - 15 - 16 Temmuz 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
BIF501 - Uygulamalı Biyoinformatik:
Çoklu Omik Analizler ve Entegrasyon - Sertifika Eğitimi
BIF501 modülü, biyoinformatikte çoklu omik (multi-omics) entegrasyonuna odaklanan uzmanlık seviyesinde bir eğitimdir. BIF301 ve BIF401’de kazanılan ileri seviye bulk ve tek hücreli veri analizi becerilerinin üzerine inşa edilen bu programda katılımcılar; genomik, transkriptomik, epigenomik, proteomik ve metabolomik veri setlerinin entegrasyonunu öğrenir. Böylece biyolojik sistemlerin daha kapsamlı ve bütüncül şekilde incelenmesi hedeflenir.
Eğitim boyunca Google Colab ve R/Python tabanlı ortamlar kullanılarak; diferansiyel ifade ve veri hazırlığı için DESeq2, edgeR, limma, çoklu veri yapılarının yönetimi için MultiAssayExperiment; entegrasyon için mixOmics, MOFA, Liger, iClusterPlus, tek hücreli veriyle bağlantı gerektiğinde Seurat v4 ve Scanpy, yolak ve ağ düzeyinde inceleme için Cytoscape, STRING ve Pathway Commons kullanılacaktır. Elde edilen sonuçlar ileri görselleştirme için ggplot2, ComplexHeatmap, matplotlib ve seaborn kütüphaneleriyle incelenecektir.
Program kapsamında ayrıca, kanser genomikleri ve farmakogenomik gibi klinik vaka çalışmalarına dayalı örnekler üzerinden çoklu omik analizler ele alınacak; katılımcılar disiplinlerarası uygulamalara hazırlanacaktır.
Program sonunda katılımcılar farklı omik veri tiplerini bütünleştirerek sistem biyolojisi temelli çıkarımlar yapabilecek düzeye ulaşır. Yapay zekâ ve makine öğrenimi tabanlı ileri analiz yaklaşımları ise BIF601 modülünde ele alınacaktır.
Eğitim Seviyesi: Orta - İleri Seviye (Akademisyenler, Araştırmacılar ve İlgili Mezun, Lisans - Lisansüstü Öğrenciler) Ön koşul: BIF301’i ve BIF401’i tamamlamış olmak veya RNA-Seq / epigenom analizinde temel düzeyde komut ve veri yapısına hakim olmak.
Eğitim Seviyesi Açıklaması: Bu eğitim programı, farklı biyolojik veri katmanlarını (Genom, Transkriptom, Proteom, Metabolom) birleştirerek "Sistem Biyolojisi" bakış açısı kazandırmayı hedefler. Katılımcılar, tekil analizlerin ötesine geçerek; omik verileri nasıl entegre edeceklerini, katmanlar arası korelasyonları nasıl kuracaklarını ve karmaşık biyolojik ağları nasıl modelleyeceklerini öğreneceklerdir. MOFA, mixOmics ve Cytoscape gibi ileri düzey araçların kullanılacağı bu modülde, veriler arası ilişkiler çözümlenerek klinik ve biyolojik vaka çalışmaları üzerinden (kanser genomikleri, farmakogenomik) bütüncül yorumlama yeteneği kazandırılacaktır.
Kimler İçin Uygundur: Kompleks hastalıklar, biyomarker keşfi ve sistem biyolojisi üzerine çalışan; elindeki çok boyutlu veri setlerini birleştirerek yüksek etkili (high-impact) yayınlar ve projeler üretmek isteyen araştırmacılar ve öğrenciler için uygundur. Tıp Fakültesi, Sağlık Bilimleri Fakültesi, Veteriner Fakültesi, Ziraat Fakültesi, Mühendislik Fakültesi, Fen Fakültesi, Spor Bilimleri Fakültesi.
Eğitimde Kullanılacak Materyaller (BIF501)
Sunum slaytları: Çoklu omik (genomik, transkriptomik, proteomik, metabolomik) veri entegrasyonunun temelleri, deneysel tasarım stratejileri, boyut indirgeme yöntemleri (MOFA, mixOmics), ağ analizleri ve sistem biyolojisi kavramlarını içeren kapsamlı sunumlar.
Örnek veri setleri: MultiAssayExperiment yapısına uygun formatlanmış, uyumlu genom, transkriptom ve epigenom katmanlarını içeren kanser veya karmaşık hastalık odaklı örnek veri setleri; Google Colab üzerinde çalışacak şekilde optimize edilmiş.
Biyoinformatik yazılımlar/paketler: DESeq2, edgeR, limma, MultiAssayExperiment, mixOmics, MOFA, Liger, iClusterPlus, Seurat v4; ağ analizi için Cytoscape, STRING, Pathway Commons; görselleştirme için ComplexHeatmap, ggplot2, seaborn fonksiyonları.
Çalışma ortamı: Google Colab ve R/Python tabanlı ortamlar; kurulum gerektirmeden, entegrasyon adımlarının sırasıyla takip edilebileceği hazır not defterleri (notebooks).
Kılavuzlar ve protokoller: "Veri hazırlığı ve normalizasyon → katmanların entegrasyonu → boyut indirgeme → biyolojik yorumlama → ağ analizi" hattını anlatan adım adım uygulama dokümanları.
Pratik çalışma rehberleri: Katılımcıların kendi omik verilerini entegrasyona hazırlamaları için gerekli matris formatları, veri temizliği standartları ve "batch effect" giderme stratejilerini içeren teknik rehberler.
Bu materyaller, katılımcıların birbirinden farklı biyolojik veri katmanlarını tek bir potada eriterek sistem biyolojisi bakış açısıyla analiz edebilmeleri için tasarlanmıştır. Eğitim boyunca tüm adımlar, eğitim amaçlı seçilmiş ve uyumlu hale getirilmiş gerçek çoklu omik veri setleri üzerinden Google Colab ve R/Python ortamlarında uygulanacaktır. Hesaplama yükü yüksek olan entegrasyon modelleri (örn. MOFA eğitimi) için önceden eğitilmiş model çıktıları hazır sunulacak, böylece katılımcılar teknik beklemelere takılmadan sonuç yorumlamaya odaklanabilecektir.
BIF501 - Uygulamalı Biyoinformatik: Çoklu Omik Analizler ve Entegrasyon - Sertifika Eğitimi
Eğitim Programı
Multi-Omik Veri Entegrasyonuna Giriş ve Deneysel Tasarım
Tekil omik (genomik/transkriptomik) analizlerin sınırları ve bütüncül yaklaşım ihtiyacı.
Deneysel tasarımda grup etkisi (batch effect) ve örnek eşleştirme stratejileri.
Sistem biyolojisi kavramının temelleri.
Veri Hazırlığı ve Ön İşleme Stratejileri
Farklı veri tiplerinin (RNA, Protein, Metabolit) matematiksel olarak uyumlu hale getirilmesi.
R ortamında MultiAssayExperiment yapısının kurulması ve veri yönetimi.
Eksik verilerin (missing data) yönetimi ve normalizasyon teknikleri.
Diferansiyel İfade ve Korelasyon Analizleri
Her katman için DESeq2, edgeR veya limma ile temel analizlerin yapılması.
Omik katmanları arasında basit korelasyon matrislerinin oluşturulması.
Veri setleri arasındaki varyasyon kaynaklarının belirlenmesi.
Boyut İndirgeme ve Entegrasyon Yöntemleri – I (mixOmics)
Denetimli (supervised) entegrasyon yaklaşımları.
mixOmics paketi ile sPLS ve DIABLO analizlerinin uygulanması.
Biyomarker adaylarının çoklu veri setleri üzerinden seçilmesi.
Boyut İndirgeme ve Entegrasyon Yöntemleri – II (MOFA)
Multi-Omics Factor Analysis (MOFA) ile gizli değişkenlerin (latent factors) keşfi.
Denetimsiz (unsupervised) entegrasyon ile varyansın kaynaklara ayrıştırılması.
Örneklerin omik profillerine göre kümelenmesi ve görselleştirilmesi.
Tek Hücreli Çoklu Modalitelerin Entegrasyonu
scRNA-Seq ve scATAC-Seq verilerinin bütünleşik analizi.
Seurat v4 (Weighted Nearest Neighbor) ve Liger kullanımı.
Hücre tiplerinin çoklu modalite ile daha hassas tanımlanması.
Ağ (Network) Analizi ve Sistem Biyolojisi
Entegrasyon sonuçlarının biyolojik ağlara dönüştürülmesi.
Cytoscape arayüzü, STRING veritabanı ve protein-protein etkileşim ağları.
Önemli "hub" genlerin ve düzenleyici modüllerin tespiti.
Yolak Zenginleştirme ve Biyolojik Yorumlama
Entegre edilmiş verilerin KEGG ve Reactome yolaklarıyla ilişkilendirilmesi.
Gen setlerinin biyolojik süreçler bağlamında yorumlanması (Pathway Commons).
İstatistiksel sonuçların biyolojik hikayeye dönüştürülmesi.
İleri Görselleştirme Teknikleri
ComplexHeatmap ile çok katmanlı ısı haritalarının (heatmap) oluşturulması.
Circos plot (dairesel grafikler) ve ggplot2 ile yayın kalitesinde görseller.
Karmaşık verilerin anlaşılır grafiklere dökülmesi.
Klinik Vaka Çalışmaları: Kanser Genomiği ve Farmakogenomik
TCGA vb. veritabanlarından alınan gerçek kanser verileriyle vaka analizi.
Hasta alt gruplarının omik profillerle belirlenmesi (Stratifikasyon).
İlaç yanıtı ve genomik profil ilişkisinin incelenmesi.
Vaka Sunumu: Uçtan Uca Multi-Omik İş Akışı İncelemesi
Ham veriden biyolojik rapora giden sürecin özetlenmesi.
Karşılaşılan yaygın hatalar ve çözüm stratejileri.
Literatürden örnek makale tartışması.
Demo ve Soru-Cevap: Entegrasyon Sonuçlarının Raporlanması
Canlı demo: Örnek bir veri seti üzerinden hızlı entegrasyon provası.
Analiz sonuçlarının rapor formatına getirilmesi.
BIF601 modülüne geçiş ve kapanış değerlendirmesi.
——————————————
Aşağıda Uygulamalı Biyoinformatik - Çoklu Omik Analizler ve Entegrasyon - Sertifika Eğitimi (BIF501) programımızın gerçekleştirileceği tarihleri görebilirsiniz.
Eğitim Tarihleri ve Saatleri:
Uygulamalı Biyoinformatik - Çoklu Omik Analizler ve Entegrasyon - Sertifika Eğitimi (BIF501)
Canlı - Çevrimiçi
13 - 14 - 15 - 16 Temmuz 2026
Pazartesi - Perşembe (4 Gün) - 19:00 - 22:00
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.