Günümüzde Q1 seviyesindeki yüksek etki faktörlü dergiler (Nature, Science, Cell vb.), sıradan çizgi veya pasta grafiklerini kabul etmiyor. Moleküler biyoloji, klinik araştırmalar veya transkriptomik (RNA-seq) analizlerinden elde edilen devasa veriler; PCA, Volcano Plot, Heatmap veya Kaplan-Meier gibi istatistiksel derinliği olan, yayın kalitesinde figürlere dönüştürülmek zorundadır.
Bu 8 saatlik çevrimiçi ve canlı eğitim; kodlamaya sıfırdan başlayan yaşam bilimciler için tasarlanmıştır. Haluk Çelik eşliğinde; R ve RStudio kurulumundan başlayacak, "Tidy Data" mantığını kavrayacak ve dünyanın en güçlü veri görselleştirme kütüphanesi olan ggplot2'nin anatomisini çözeceksiniz. Kendi bilgisayarınızda; gen ifade verilerinden klinik hayatta kalma (survival) analizlerine kadar tüm tabloları sanata ve bilime dönüştürmeyi öğreneceksiniz.
Eğitim İçeriği ve Program Akışı
Bu 8 saatlik program, teorik kodlamadan ziyade doğrudan "Biyolojik Uygulamalar" üzerine inşa edilmiştir.
Bu eğitimin amacı, katılımcılara R programlama dilinin kurulumu ve temel kullanımını öğretmek; biyolojik verilerin analizi ve görselleştirilmesinde yaygın olarak kullanılan yöntemleri uygulamalı olarak kazandırmaktır. Eğitim kapsamında katılımcılar, özellikle ggplot2 tabanlı veri görselleştirme mantığını öğrenecek; ardından gen ifade verileri, deneysel ve klinik veriler, korelasyon analizleri, ekolojik veri setleri, genomik bölgeler ve single-cell veri yapıları gibi farklı biyolojik veri türleri üzerinde görselleştirme yapabilecek düzeye gelecektir.
Bu program, R’a başlangıç yaparak biyolojik veri görselleştirmelerini ilk kez sistematik şekilde öğrenecek katılımcılar için tasarlanmıştır. Eğitim sonunda katılımcılar, kendi verilerini uygun formata getirerek doğru grafik türünü seçme, görselleri yorumlama ve yayın kalitesinde figürler oluşturma becerisi kazanacaktır.
1. R Kurulumu ve Temel R Eğitimi
R ve RStudio kurulumu, çalışma ortamının (workspace) hazırlanması.
Paket kurulumu ve kütüphane mantığı.
Biyolojik veri türleri: Vektör, matris, Data Frame ve Tibble yapıları.
Dosya okuma (Import), "Tidy Data" mantığı ve veri manipülasyonu.
2. Veri Görselleştirmenin Grameri: ggplot2 Temeli
ggplot2 yapısının mantığı (Data, Aes, Geom, Theme katmanları).
Temel grafik türleri: Kutu grafiği (Boxplot), Saçılım (Scatter), Keman (Violin Plot) ve Jitter.
Grafik estetiği, yayın kalitesinde görünüm (DPI, boyut) ve renk körlüğü dostu (Colorblind-friendly) palet seçimi.
3. Uygulamalar (Kendi Ekranınızda Kodlama)
3.1. Gen İfade (RNA-seq, qPCR, Microarray) Görselleştirmeleri: $\Delta$Ct ve Fold Change hesaplama, PCA ile grup ayrımı, Heatmap (Isı haritası) ve diferansiyel gen ifadesi için Volcano Plot.
3.2. Deneysel ve Klinik Veri Görselleştirmeleri: Grup karşılaştırmaları, istatistik anotasyonu (p-value) ekleme ve zaman serisi (time-series) verilerinin hasta bazlı takibi.
3.3. Survival (Sağkalım) Analizi: Klinik araştırmalar için Kaplan–Meier eğrisi, sansürlü veri mantığı, Risk Table ve güven aralığı (CI) oluşturma.
3.4. Korelasyon Haritaları: Omics ve klinik verilerin entegrasyonu, Pearson/Spearman matrisleri ve p-value filtrelenmiş ısı haritaları.
Kazanımlar: Bu Eğitimden Sonra Neler Yapabileceksiniz?
R ve RStudio ortamına tamamen hakim olacak, verilerinizi temiz formata (tidy) dönüştürebileceksiniz.
Biyolojik bir deneyden (qPCR, RNA-seq, Klinik Hasta Verisi) elde ettiğiniz karmaşık sonuçlar için en doğru grafik türünü seçeceksiniz.
Başkalarının kodlarına bağımlı kalmadan; PCA, Volcano Plot ve Kaplan-Meier eğrilerini sıfırdan çizeceksiniz.
Makale (Yayın) ve tezleriniz için hakemlerin onayından tek seferde geçecek "Publication-Ready" (Yüksek çözünürlüklü ve estetik) figürler üreteceksiniz.
Kimler Katılmalı?
Moleküler biyoloji, genetik, biyomühendislik, ziraat ve tıp alanında çalışan araştırmacılar (Önlisans, Lisans, YL ve Doktora).
Laboratuvarda PCR, Hücre Kültürü veya klinik/deneysel veri üreten ancak bu verileri analiz ederken Excel'in sınırlarına takılan çalışanlar.
Kariyerine "Kuru Laboratuvar" (Dry Lab) ve Biyoinformatik yönünde devam etmek isteyen vizyoner adaylar.
Eğitimle İlgili Diğer Detaylar;
Eğitim Lab Akademi Uzaktan Eğitim Platformu sistemimizden çevrimiçi, canlı ve/veya eş zamanlı olarak Lab Akademi Maltepe/İstanbul Deneyim ve Eğitim Merkezimizden yüz yüze ve uygulamalı olarak gerçekleştirilecektir.
Kayıt sırasında mailinizin doğru yazıldığından ve kayıt onay mailini aldığınızdan emin olunuz. Eğer kayıt onay maili almadıysanız mail adresiniz yanlış yazılmış olabilir.
Çevrimiçi, canlı eğitimlerde eğitimden 1 saat önce, uygulamalı eğitimlerde ise eğitimden en erken 12 saat önce sizlere katılım ile ilgili tüm detaylar mail olarak iletilecektir. Lütfen spam, gereksiz, reklam ve tanıtım klasörlerinizi kontrol ediniz. Eğer hala mail gelmediğini düşünüyorsanız lütfen aşağıdaki mail adresinden bizimle iletişime geçiniz.
Eğitim Lab Akademi Dijital Eğitim Platformu üzerinden gerçekleşmektedir. Bu platform için eğitim öncesi size gönderilecek link üzerinden ayrıca kullanıcı adı ve şifre belirlemelisiniz.
Eğitimin açılabilmesi için eğitime en az 5 kayıt olması şartı aranmaktadır. En az katılımcı şartını sağlamayan eğitimler bir sonraki eğitim ile birleştirilir. Bu durumda eğitimden 24 saat önce tarafınızı e-posta ve/veya telefon ile aranarak bilgi verilir.
Eğitime katılmak için herhangi bir yazılıma ihtiyaç yoktur ve istediğiniz platformdan güncel bir Chrome tarayıcıdan bağlanabilirsiniz.
Eğitim ile ilgili her türlü soru, görüş ve önerileriniz için info@labakademi.com adresine mail atabilirsiniz.
ÖNEMLİ NOT: Sertifikalar eğitim sonrası sertifika sınavının tamamlanması ile sistem tarafından hemen üretilir ve mail yolu ile tarafınıza PDF formatta iletilir. Ayrıca; uzaktan eğitim platformumuzdan da oluşturulan sertifikayı PDF olarak dilediğiniz zaman bilgisayarınıza indirebilirsiniz. Mail gelmediğini düşünüyorsanız spam gereksiz ve reklam-tanıtım kutularınızı kontrol ettikten sonra her türlü talep, soru, görüş ve öneriniz için yukarıdaki mail adresinden lütfen bizimle iletişime geçiniz. Size en hızlı şekilde dönüş yapılacaktır.
