دوره جامع پرس و جو RDF برای تحلیل داده‌های بیوانفورماتیک: از SPARQL تا بهینه‌سازی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع پرس و جو RDF برای تحلیل داده‌های بیوانفورماتیک: از SPARQL تا بهینه‌سازی

موضوع کلی: بیوانفورماتیک

موضوع میانی: RDF و ontologies در بیوانفورماتیک

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی RDF: triple، subject، predicate، object
• 2. فرمت‌های serialization RDF: Turtle، RDF/XML، JSON-LD، N-Triples
• 3. آشنایی با ontologies در بیوانفورماتیک: GO، SO، ChEBI، HPO
• 4. معرفی triplestore و مفاهیم ذخیره‌سازی RDF
• 5. نصب و تنظیم Virtuoso به عنوان triplestore
• 6. نصب و تنظیم Blazegraph و استفاده از REST API
• 7. آشنایی با GraphDB و ویژگی‌های enterprise آن
• 8. زبان پرس و جو SPARQL: ساختار و مفاهیم پایه
• 9. استفاده از PREFIX و تعریف namespaces در SPARQL
• 10. کوئری SELECT ساده: استخراج ژن‌ها از ontology GO
• 11. فیلتر کردن نتایج با FILTER و عبارات regex
• 12. استفاده از OPTIONAL برای داده‌های ناقص یا جزئی
• 13. ترکیب نتایج با UNION و کاربردهای آن
• 14. استفاده از VALUES برای محدود کردن دامنه متغیرها
• 15. Aggregates در SPARQL: COUNT، SUM، AVG، GROUP BY، HAVING
• 16. Property Paths: مسیرهای ساده، معکوس، alternation و последователност
• 17. SUBQUERY و پرس و تو درونی برای پیچیدگی‌های بالا
• 18. استفاده از FUNCTIONS داخلی SPARQL: STR، LANGMATCHES، DATATYPE
• 19. بهینه‌سازی کوئری: آمارها، indexing و plán ejecución
• 20. استفاده از hintها و clueها در motores SPARQL برای بهبود عملکرد
• 21. Inferencing و reasoning در triplestores: forward-chaining و backward-chaining
• 22. integrating OWL reasoning با Pellet و HermiT در زمان query
• 23. استفاده از RDFa و microdata برای انقیاد داده‌های وب به RDF
• 24. تبدیل داده‌های FASTA و GenBank به قالب RDF با RIOT و RDFlib
• 25. تولید RDF از داده‌های VCF (متغیرهای ژنتیک) با استفاده از اسکریپت‌های Python
• 26. Linking داده‌های expresión génica (RNA‑seq) به ontologies با RDF
• 27. querying pathway databases: KEGG، Reactome و WikiPathways از طریق SPARQL
• 28. استخراج tương взаимодейی پروتئین‑پروتین از BioGRID و IntAct
• 29. querying phenotype ontologies: HPO، MP و mammalian phenotype
• 30. استفاده از Wikidata به عنوان منبع Linked Data برای بیوانفورماتیک
• 31. SPARQL Update:INSERT، DELETE، LOAD و مدیریت داده‌های پویا
• 32. کار با معتبرسازی داده‌ها با SHACL و قوانین شکل (shapes)
• 33. استفاده از شمولیتی SKOS برای تصنيفات fenótípico و داروهای
• 34. داده‌های provenance با PROV-O: ردیابی lineage در آزمایشات omics
• 35. Integrating داده‌های Literatura mining (PubMed) به صورت RDF با BioLark
• 36. ساخت ontology شخصی با Protégé و xuất به فرمت RDF
• 37. استفاده از理由 ELK برای ontologies بزرگ و تئوری-description logic
• 38. بهینه‌سازی حافظه triplestore: dictionary encoding، bit‑vectors و compressions
• 39. شاردینگ و replikेशन در triplestores برای مقیاس‌پذیری افقی
• 40. استفاده از Docker و Kubernetes برای استقرار و مدیریت triplestore
• 41. مانیتورینگ عملکرد triplestore با Prometheus و Grafana
• 42. بهینه‌سازی کوئری‌های federation (فدرال) با استفاده از SERVICE و fédéré endpoints
• 43. مثال кейس-study: ساخت knowledge graph برای بیماری Alzheimers
• 44. querying adverse drug reactions از پایگاه SIDER و DrugBank
• 45. Integrating داده‌های essais clinique (ClinicalTrials.gov) به RDF
• 46. استفاده از schema.org برای метаданные ביולוגיה و essais cliniques
• 47. کار با داده‌های multi-omics: genomics، transcriptomics، proteomics، metabolomics
• 48. ساخت داشبوردهای conversación با Linked Data و ابزارهایی مانند Linkurious
• 49. استفاده از RDF-star (RDF\*) برای annotating triples با metadata
• 50. querying داده‌های单细胞 RNA‑seq metadata در RDF
• 51. بهینه‌سازی کوئری‌های复杂 با استفاده از query hints و plan visualization
• 52. استفاده از GraphQL-over-SPARQL برای ساخت APIهای مدرن
• 53. Integrating پیش‌بینی‌های ماشین‑เรียน به صورت RDF triples (مثلاً deep learning résultats)
• 54. استفاده از Apache Jena ARQ و ابزارهای command line برای آزمون کوئری‌ها
• 55. کار با rdflib در Python: بارگذاری، پرس و جو، و تغییر داده‌های RDF
• 56. استفاده از RDF4J (Sesame) برای توسعه aplicaciones Java مبتنی بر RDF
• 57. ایجاد و مدیریت endpoint SPARQL شخصی با Apache Fuseki
• 58. بهینه‌سازی ذخیره‌سازی: partitioning، clustering و فشرده‌سازی
• 59. استفاده از کشینگ نتایج query برای تکرار
• 60. Integrating داده‌های imaginery (microscopy, MRI) به صورت RDF با ontologies مثل OBI
• 61. querying metadata از GEO و ArrayExpress برای داده‌های Expression
• 62. استفاده از روبات‌های چت (chatbot) برای تبدیل سؤال زبان طبیعی به SPARQL
• 63. بهینه‌سازی مصرف انرژی در triplestores سبک برای edge devices
• 64. مثال پروژه: ساخت knowledge graph برای گیاهان دارویی و جستجوی ترکیبات فعال
• 65. استفاده از داده‌های clinvar و HGMD در قالب RDF برای تحلیل pathogenicity
• 66. پیاده‌سازی workflow تحلیلی variantes با استفاده از SPARQL و Snakemake
• 67. بهینه‌سازی نتایج با رتبه‌بندی و امتیازدهی (PageRank‑like) بر پایهٔ روابط ontology
• 68. استفاده از vector embeddings (RDF2Vec) برای entities و similarity search
• 69. Integrating FAISS برای جستجوی تقریبی vectors در فضای embedding
• 70. استنتاج دانش جدید با قوانین استنتاجی سفارشی (custom rules) در triplestore
• 71. کار با زمان (temporal RDF) و ontologies مانند OWL‑Time برای داده‌های سری زمانی
• 72. querying داده‌های سری زمانی omics (time‑course experiments) در RDF
• 73. استفاده از ترکیب RDF و JSON-LD برای تبادل داده‌های وب
• 74. آموزش بهترین prácticas امنیتی و حفظ حریم خصوصی در داده‌های Biomedical RCF
• 75. پروژه capstone: طراحی، ساخت و-query یک knowledge base end-to-end برای یک مورد مورد تحقیقاتی