حسّن معرفتك في علم الأورام الدقيق: علم الجينوم والبيانات الضخمة من خلال هذا البرنامج، حيث ستجد أفضل المواد التعليمية مع حالات عملية حقيقية. تعرف هنا على أحدث التطورات في التخصص لتتمكن من تنفيذ ممارسات طبية عالية الجودة"

إنه هدف أساسي للبرنامج، تقريب الطالب من معرفة المعلوماتية ونشرها بالفعل في مجالات المعرفة الأخرى، ولكن هذا له حد أدنى من التنفيذ في عالم الطب. على الرغم من أنه لا يزال هناك طريق طويل لنقطعه قبل أن يصبح الطب الجينومي حقيقة واقعة، فمن الضروري تفسير الحجم الهائل للمعلومات السريرية المتاحة حالياً وربطها بالبيانات البيولوجية التي تم إنشاؤها بعد تحليل المعلومات الحيوية. 

في حين أن هذا يمثل تحدياً صعباً، إلا أنه سيسمح باستكشاف آثار التباين الجيني والعلاجات المحتملة بسرعة وبتكلفة منخفضة وبدقة أكبر مما هو ممكن حالياً. البشر ليسوا مؤهلين بشكل طبيعي لإدراك وتفسير التسلسلات الجينية، أو لفهم جميع الآليات والمسارات والتفاعلات التي تحدث داخل الخلية الحية أو لاتخاذ قرارات طبية مع عشرات أو مئات المتغيرات. للمضي قدماً، يلزم وجود نظام ذي قدرة تحليلية خارقة يعمل على تبسيط بيئة العمل ويظهر العلاقات والقرب بين بعض المتغيرات أو غيرها. 

في علم الجينوم وعلم الأحياء، من المسلم به الآن أن الموارد تُنفق بشكل أفضل على تقنيات حسابية جديدة بدلاً من جمع البيانات الخام، وهو أمر ربما يكون هو نفسه في الطب وبالطبع علم الأورام. 

هناك الملايين من البيانات أو المنشورات، ولكن عندما يتم تحليلها من قبل الأطباء أو علماء الأحياء فإن الاستنتاجات تكون ذاتية تماماً فيما يتعلق بالمنشورات أو البيانات المتاحة التي تم تحديد أولوياتها بشكل تعسفي، مما يولد معرفة جزئية، وبالطبع، يكون كل منها بعيداً بشكل متزايد عن المعرفة الجينية والبيولوجية المتاحة والمدعومة بالحساب. لذلك، فإن الخطوة العملاقة في تطبيق الطب الدقيق هي تقليص هذه المسافة من خلال التحليل الشامل للمعلومات الطبية والصيدلانية المتاحة.

قم بتحديث معلوماتك من خلال برنامج علم الأورام الدقيق: علم الجينوم والبيانات الضخمة "

يحتوي هذا ماجستير خاص في علم الأورام الدقيق: علم الجينوم والبيانات الضخمة على البرنامج العلمي الأكثر اكتمالاً و حداثةً في السوق. ومن أبرز ميزاته:

تطوير أكثر من 75 حالة عملية مقدمة من قبل خبراء في علم الأورام الدقيق: علم الجينوم والبيانات الضخمة. تجمع محتوياتها الرسومية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها المعلومات العلمية والرعاية الصحية حول تلك التخصصات التي لا غنى عنها للممارسة المهنية
آخر الأخبار في علم الأورام الدقيق، وعلم الجينوم و البيانات الضخمة
تحتوي على تدريببات عملية حيث يتم إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعليم
نظام تعلم تفاعلي قائم على الخوارزميات لاتخاذ القرار بشأن الحالات السريرية المثارة
مع التركيز بشكل خاص على الطب القائم على الأدلة ومنهجيات البحث في علم الأورام الدقيق: علم الجينوم والبيانات الضخمة
كل هذا سيتم استكماله من قبل الدروس النظري، أسئلة للخبراء، منتديات مناقشة حول موضوعات مثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردي
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت

قد يكون هذا الماجستير الخاص هو أفضل استثمار يمكنك القيام به في اختيار برنامج تنشيطي لسببين: بالإضافة إلى تحديث معرفتك في علم الأورام الدقيق: علم الجينوم والبيانات الضخمة، ستحصل على شهادة من TECH الجامعة التكنولوجية "

وهي تضم في هيئة التدريس متخصصين ينتمون إلى مجال علم الأورام الدقيق، الذين يصبون في هذا التخصص خبرة عملهم، بالإضافة إلى متخصصين معترف بهم ينتمون إلى جمعيات علمية رائدة.

محتوى الوسائط المتعددة، المُعد بأحدث التقنيات التعليمية سيتيح التعلم المهني والسياقي، بما معناه، بيئة محاكاة ستوفر التعلم الغامر والمبرمج للتدريب في مواقف حقيقية.

يركز تصميم هذا البرنامج على التعلم القائم على حل المشكلات والذي يجب على الطبيب من خلاله محاولة حل مواقف الممارسة المهنية المختلفة التي تنشأ خلال الدورة. للقيام بذلك، سيحصل الطبيب على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر تم إنشاؤه بواسطة خبراء مشهورين في مجال علم الأورام الدقيق ممن لديهم خبرة تعليمية واسعة.

يسمح لك برنامج الماجستير شهادة خاصة بالتدرب في بيئات محاكاة، والتي توفر تعليماً غامرًا مبرمجًا للتدريب في مواقف حقيقية"

ويشمل الحالات السريرية لتقريب تطوير البرنامج إلى واقع الرعاية الطبية قدر الإمكان"

يهدف برنامج علم الأورام الدقيق: علم الجينوم والبيانات الضخمة إلى تسهيل عمل الطبيب المتخصص لعلاج أمراض الأورام، حيث من الضروري تفسير الحجم الهائل للمعلومات السريرية المتوفرة حالياً وربطها بالبيانات البيولوجية الناتجة بعد تحليل المعلومات الحيوية بدقة.

هذا البرنامج موجه بحيث يمكنك تحديث معرفتك في علم الأورام الدقيق: علم الجينوم والبيانات الضخمة، باستخدام أحدث التقنيات التعليمية، للمساهمة بجودة وأمان في اتخاذ القرار والتشخيص والعلاج ومتابعة المرضى"

الهدف العام

القدرة على تفسير حجم المعلومات السريرية المتوفرة حالياً والمرتبطة بالبيانات البيولوجية التي تم إنشاؤها بعد تحليل المعلومات الحيوية بدقة  

الأهداف المحددة 

الوحدة 1. البيولوجيا الجزيئية

تحديث المعرفة في البيولوجيا الجزيئية للسرطان فيما يتعلق بمفاهيم مختلفة مثل عدم التجانس الجيني أو إعادة برمجة البيئة الدقيقة 
المساهمة وتوسيع نطاق المعرفة حول العلاج المناعي كمثال للتقدم العلمي الواضح في البحث المترجم 
التعرف على نهج تصنيف جديد للأورام الأكثر شيوعاً استناداً إلى البيانات الجينية المتوفرة من شبكة أبحاث أطلس جينوم السرطان (TCGA) 

الوحدة 2. علم الأورام الجينومي أو الدقيق

مناقشة التغيير في البانوراما الحالية مع إدخال البيانات الجينومية في المعرفة البيولوجية للأورام 
شرح كيف يوفر التصنيف الجيني معلومات مستقلة للتنبؤ بالنتائج السريرية وسيوفر الأساس البيولوجي لعصر العلاج الشخصي للسرطان 
التعرف على التقنيات الجينومية الجديدة المستخدمة حالياً في تسلسل الحمض النووي الريبي بناءً على تسلسل الجينوم البشري وممكن منذ الانتهاء من مشروع الجينوم البشري، مما يعني توسعاً غير مسبوق في قدرات علم الوراثة الجزيئي في أبحاث التشخيص الجيني والسريري 
مناقشة عملية المعلوماتية الحيوية المتبعة لتفسير وتطبيق البيانات البيولوجية،
تحليل وتفسير المعلومات البيولوجية على المستوى الجزيئي والخلوي والجينومي 
الوحدة 3. التغييرات في الممارسة السريرية الحالية والتطبيقات الجديدة مع علم الأورام الجينومي
مناقشة والتعرف على كيفية تفسير الحمل الطفري للورم (TMB) باعتباره مؤشراً حيوياً جينومياً له تأثير كبير على بانوراما العلاج المناعي للسرطان 
التعلم كيف تسمح لنا الخزعة السائلة للحمض النووي المتداول بفهم نوع التغييرات الجزيئية التي تحدث في الورم في الوقت الفعلي
وصف النموذج الحالي لدمج البيانات الجينومية في الممارسة السريرية الحالية 

الوحدة 4. استخدام Unix و Linux في المعلوماتية الحيوية

التعرف على نظام التشغيل Linux، وهو أمر ضروري حالياً في العالم العلمي لتفسير البيانات البيولوجية من التسلسل وللتعدين على النصوص الطبية عندما نتعامل مع البيانات واسعة النطاق 
توفير الأساسيات للوصول إلى خادم Linux وكيفية العثور على الحزم وتثبيتها لتثبيت البرنامج محلياً 
وصِف أوامر Linux الأساسية من أجل: إنشاء وإعادة تسمية ونقل وحذف الدلائل وسرد الملفات وقراءتها وإنشاءها وتحريرها ونسخها وحذفها 
التعرف على كيفية عمل الأذونات وكيفية اختراق أذونات Linux الأكثر تشفيراً بسهولة

الوحدة 5. تحليل البيانات في مشاريع البيانات الضخمة: لغة البرمجة R

مناقشة كيف أن اعتماد تسلسل الجيل التالي (NGS) في سياق تشخيصي يثير العديد من الأسئلة فيما يتعلق بتحديد المتغيرات في الجينات الثانوية لعلم أمراض المريض والإبلاغ عنها 
الشروع في استخدام لغة البرمجة R والتي تتميز بكونها لغة برمجة مفتوحة المصدر ولديها حزم تحليل إحصائي متعددة
تعلم مفاهيم برمجة R الأساسية مثل أنواع البيانات وحساب المتجهات والفهرسة 
إجراء العمليات في R بما في ذلك فرز البيانات أو إنشائها أو استيرادها 
التعرف على كيفية بدء حل مشكلة بالتحليل المعياري ثم التحلل الجديد لكل وحدة في عملية تسمى الصقل المتتالي 
تعلم أساسيات الاستدلال الإحصائي لفهم وحساب قيم p وفترات الثقة أثناء تحليل البيانات باستخدام R 
تقديم أمثلة على البرمجة R بطريقة تساعد على الربط بين المفاهيم والتنفيذ 

الوحدة 6. البيئة الرسومية في R

استخدام تقنيات التصور لاستكشاف مجموعات البيانات الجديدة وتحديد النهج الأنسب  
تعلم كيفية تصور البيانات مما يسمح باستخراج المعلومات وفهم البيانات بشكل أفضل واتخاذ قرارات أكثر فعالية
تدريس كيفية أخذ البيانات التي للوهلة الأولى ليس لها معنى يذكر وتقديم تلك البيانات بصرياً بطريقة منطقية لتحليلك 
تعلم كيفية استخدام المصادر الثلاثة الرئيسية لمخططات R: القاعدة والشبكة و ggplot2
تعرف على ما تستند إليه كل حزمة رسومات لتحديد الحزمة التي يجب أن نستخدمها والمزايا التي تقدمها واحدة أو أخرى 

الوحدة 7. التحليل الإحصائي في R

وصف الأساليب الإحصائية الأكثر ملاءمة كبديل عندما لا تتناسب البيانات مع الافتراضات التي يتطلبها النهج القياسي 
تعلم أساسيات إجراء التحقيقات القابلة للتكرار باستخدام البرامج النصية R لتحليل البيانات

الوحدة 8. التعلم الآلي لتحليل ال بيانات الضخمة

معالجة وتحليل كميات هائلة من البيانات المعقدة والمنظمة وشبه المهيكلة وغير المهيكلة في البيانات الضخمة بسرعة وتلقائية  
فهم ما هو التعلم الآلي واستخدام بعض التقنيات لتصنيف البيانات (شجرة القرار، k-NN، آلات المتجهات الداعمة، الشبكات العصبية، إلخ.) 
تعلم كيفية تقسيم البيانات إلى مجموعة اختبار ومجموعة تدريب واكتشاف مفاهيم التحيز والتباين 

الوحدة 9. تنقيب البيانات المطبقة على علم الجينوم

التعرف على كيفية قيام التنقيب عن البيانات بإيجاد الأنماط والانتظام في قواعد البيانات  
تعلم كيفية تطبيق مبادئ التنقيب في البيانات على تشريح مجموعات كبيرة من البيانات المعقدة (البيانات الكبيرة) بما في ذلك تلك الموجودة في قواعد البيانات الكبيرة جدًا أو على صفحات الويب 
استكشاف وتحليل والاستفادة من البيانات وتحويلها إلى معلومات مفيدة وقيمة للممارسة السريرية 

الوحدة 10. تقنيات استخراج البيانات الجينومية

فهم كيفية ظهور معظم البيانات العلمية في المستندات مثل صفحات الويب وملفات PDF التي يصعب معالجتها لمزيد من التحليل، ومع ذلك، من خلال تقنيات الكشط التي يمكن استخدامها 
الوصول إلى العديد من مصادر البيانات عبر الويب لتنفيذ الطب الدقيق من خلال السماح باستخراج كميات هائلة من المعلومات

الوحدة 11. تقنيات جديدة في العصر الجينومي

تطبيق المعرفة المكتسبة لتفسير دراسة الجينوم في العديد من حالات السرطان عن طريق استخراج المعلومات المفيدة التي تساعد في اتخاذ القرار 
استخدام خوارزميات مختلفة تم إنشاؤها باستخدام لغة R لاستخراج المعرفة من قواعد بيانات Pubmed و DGIdb و Clinical Trials من البحث عن المعلومات الجينية في بعض الأورام 
الوحدة 12. تطبيق المعلوماتية الحيوية في علم الأورام الجينومي
التعرف على وظيفة الجينات مع القليل من المعلومات السريرية بناءً على القرب الوجودي  
اكتشاف الجينات المرتبطة بمرض ما بناءً على بحث مكثف في Pubmed وتمثيل رسومي لمستوى الأدلة العلمية  

اغتنم الفرصة واتخذ الخطوة لمتابعة آخر التطورات في علم الأورام الدقيق: علم الجينوم والبيانات الضخمة "