• Biyoloji, Moleküler Biyoloji ve Genetik, Genetik ve Biyomühendislik, Tıp, Veterinerlik, Eczacılık ve Ziraat Fakültelerinde çalışan akademisyenler, sektör profesyonelleri ve mezunları ve öğrencileri için uygundur.
• Özellikle sağlık ve medikal alanında çalışanlara tavsiye edilir.
• Çalışmalarının ve yayınlarının uluslararası standartlara daha uyumlu olmasını isteyen araştırmacılara tavsiye edilir.

• Kariyerini ilerletmek isteyen araştırmacılar 

• Temel moleküler biyoloji bilgisi gereklidir.
• Temel biyoinformatik kavramlarına hakim olmak önerilir.
• Daha önce biyoinformatik dersi almış olmak faydalı olacaktır.
  
  Tavsiye edilen eğitimler: 
• Biyoinformtiğe Giriş,
• Temel Biyoinformatik Araçlar ve Veritabanları Uygulamalı Eğitimi,
• R Programlama 

1. Diferansiyel Gen Ekspresyon Analizinin Temel Prensiplerini Öğrenme: Katılımcılar, RNA-seq verilerini doğru bir şekilde işleyerek diferansiyel gen ekspresyon analizinin temel prensiplerini kavrayacaklar.

2. DESeq2 Kullanarak İleri Düzey Analiz Yapabilme: Popüler ve güçlü bir araç olan DESeq2'yi kullanarak, gen ekspresyon farklarını analiz etme ve yorumlama becerisi kazanılacaktır.

3. Veri Görselleştirme Tekniklerini Uygulama: Katılımcılar, verileri etkili bir şekilde görselleştirmek için Volcano plot, Heatmap ve MA plot gibi teknikleri uygulayabilecekler.

4. Fonksiyonel Zenginleştirme Analizleri Yapabilme: GO (Gene Ontology) ve KEGG (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes) yolak analizi gibi fonksiyonel zenginleştirme yöntemlerini kullanarak, verilerin biyolojik anlamını çözümleyebilecekler.

5. Biyolojik Yorumlama ve Raporlama: Katılımcılar, diferansiyel gen ekspresyon analizlerinin sonuçlarını biyolojik anlamda yorumlayarak, bilimsel raporlar hazırlama yetkinliği kazanacaklar.

6. R Programlama Dilinde Uygulamalı Deneyim: R dilinde veri işleme, analiz ve görselleştirme işlemlerini uygulamalı olarak öğrenerek, güçlü bir biyoinformatik yetkinliği geliştirecekler.

7. İleri Düzey İstatistiksel Analiz Becerisi: İstatistiksel analiz uygulayarak, genetik ve biyoinformatik alanlarında doğru ve güvenilir sonuçlar elde etme becerisi kazanılacaktır.

8. Pratik ve Uygulamalı Eğitim Deneyimi: Gerçek RNA-seq veri setleri üzerinde çalışarak teorik bilgileri pratik deneyimle pekiştirecek ve daha derinlemesine bir öğrenme süreci yaşayacaklardır.

Bu kazanımlar, katılımcıların kariyerlerinde biyoinformatik ve genetik araştırmalarda daha etkili ve güvenilir analizler yapabilmelerini sağlayacaktır.

1. Biyoinformatikte Derinlemesine Uzmanlık Kazanma: Eğitim  katılımcıların R programlama dilinde RNA-seq verilerini işleme, analiz etme ve görselleştirme konularında derinlemesine bilgi ve deneyim kazanmalarını sağlar. Bu beceriler biyoinformatik ve genetik alanlarında güçlü bir uzmanlık oluşturarak katılımcıların alanda rekabet gücünü artırır.

2. Araştırmalarda Yüksek Kaliteli Analizler Yapabilme: Diferansiyel gen ekspresyon analizlerinin temellerinden ileri düzey uygulamalarına kadar geniş bir yelpazede bilgi sunar. Katılımcılar bu eğitimle elde ettikleri becerilerle kendi araştırma projelerinde, ulusal ve uluslararası projelerde daha kaliteli ve güvenilir analizler yapabilecekler.

3. Ulusal ve Uluslararası Projelere Katılımda Avantaj: RNA-seq analizi günümüzde genetik ve biyolojik araştırmalarda önemli bir araçtır. Bu eğitimi tamamlayan katılımcılar, projelerde daha etkin rol alabilir, araştırma sonuçlarının güvenilirliğini artırabilir ve biyoinformatik alanındaki uluslararası projelere katkı sağlayabilir.

4. Yayın Süreçlerinde Kalite: Diferansiyel gen ekspresyon analizi ve fonksiyonel zenginleştirme gibi konular, biyolojik verilerin yorumlanmasında önemli bir yer tutmaktadır. Katılımcılar bu eğitimle elde ettikleri bilgi ve becerilerle, ulusal ve uluslararası dergilerde yayımlanacak yüksek kaliteli araştırma makalelerine katkı sağlayabilecek, bu süreçte güçlü bir veri analizi ve yorumlama yetkinliği kazanacaklardır.

5. Profesyonel Kariyer Gelişimi ve İleri Düzey Proje Yönetimi: Eğitim, katılımcılara biyoteknoloji ve biyoinformatik alanlarındaki ileri düzey projeleri yönetme yetkinliği kazandırır. Özellikle endüstri ve akademi alanında kariyerlerini ilerletmek isteyen araştırmacılar, bu tür analizlere hakim olmanın, onların profesyonel projelerde liderlik yapmalarına olanak tanıyacağını göreceklerdir.
   
   

Katılımcıların projelerinde yüksek kaliteli veri analizi yapmalarını sağlayarak, sektördeki profesyonel statülerini güçlendirecek ve araştırmalarının bilimsel katkısını artıracaktır.