مرغ بومی 📌 موفقیت در اصلاح نژاد طیور و توسعه پایدار در آفریقا 🐔🌍 📣 از فعالیت‌های یک شرکت اصلاح نژاد معروف Hendrix Genetics در آفریقا به‌خاطر تلاش‌ برای پایداری (Sustainability) تقدیر شد. شرکت بین‌المللی Hendrix Genetics که در زمینه اصلاح نژاد طیور نیز فعال است، اخیراً توسط سازمان خواربار و کشاورزی ملل متحد (FAO) به‌خاطر توسعه نژادهای مرغ چندمنظوره و مقاوم برای شرایط روستایی و کم‌ورودی (Low-input) در آفریقا مورد تقدیر قرار گرفت. 🐣 برنامه SAPPSA چیست؟ این موفقیت بخشی از برنامه‌ای به نام SAPPSA (دسترسی پایدار به مرغ‌های اجداد برای آفریقا) است که با حمایت مالی بنیاد بیل و ملیندا گیتس اجرا شده و از سال ۲۰۱۸ به بیش از ۳۱ میلیون کشاورز کوچک‌مقیاس در سراسر آفریقا کمک کرده تا به ژنتیک‌های مقاوم و سازگار دسترسی پیدا کنند. 🌿 تمرکز روی نیازهای واقعی کشاورزان یکی از بخش‌های کلیدی این برنامه، ارزیابی عملکرد نژادها در شرایط گرمسیری و واقعی مزرعه است؛ این کار با همکاری مراکز انتخاب طیور در بورکینافاسو انجام می‌شود تا مطمئن شویم نژادهای توسعه‌یافته، مناسب محیط محلی و اقتصادی برای کشاورزان هستند. 📚 علاوه بر اصلاح نژاد، شرکت به آموزش‌های کاربردی، توسعه ظرفیت‌های محلی و تقویت امنیت غذایی نیز می‌پردازد، از جمله مشارکت در مراکز آموزشی طیور در موزامبیک و حمایت از آموزش دانشجویان در مدیریت، تغذیه و تولید پایدار. 💚 پیام مهم: این تقدیر نشان می‌دهد که پایداری، رفاه حیوانات و توسعه اجتماعی می‌توانند هم‌زمان با رشد اقتصادی پیش بروند — و اصلاح نژاد طیور به‌عنوان ابزاری برای بهبود امنیت غذایی و زندگی کشاورزان کوچک‌مقیاس عمل می‌کند. 📎 منبع: Poultry World — Poultry breeding company recognised for sustainability efforts in Africa 📌 #اصلاح_نژاد #پایداری #طیور #کشاورزی_آفریقا #امنیت_غذایی #توسعه_پایدار 🌎 با لمس لینک ایتا، با ما در دنیای مرغ و ماکیان همراه باشید: Eitaa: https://eitaa.com/thepoultryworld P-0129-14041123

هوض مصنوعی مقدمه‌ای بر نقش تحول‌آفرین هوش مصنوعی در دامپزشکی و علوم دامی 🕒 زمان مطالعه: ۳ دقیقه 🧠 تعریف مفهومی: هوش مصنوعی (Artificial Intelligence - AI) به مجموعه‌ای از فناوری‌ها اطلاق می‌شود که هدف آن‌ها شبیه‌سازی توانایی‌های شناختی انسان، نظیر یادگیری، استدلال، تصمیم‌گیری و ادراک، توسط ماشین‌ها است. زیرشاخه‌هایی نظیر یادگیری ماشین (ML)، یادگیری عمیق (DL)، پردازش زبان طبیعی (NLP)، بینایی ماشین (CV) و رباتیک، از ابزارهای اصلی AI در کاربردهای عملی به‌شمار می‌آیند. 🐄 کاربردها در دامپزشکی و علوم دامی: هوش مصنوعی در سال‌های اخیر به عنوان یک نیروی تحول‌آفرین در حوزه دامپزشکی و علوم دامی مطرح شده است. این فناوری‌ها توانسته‌اند: 🔬 تشخیص بیماری‌ها را با دقت بالا و در مراحل ابتدایی ممکن سازند. 📈 پیش‌بینی عملکرد تولیدی دام‌ها را بر پایه داده‌های چندبعدی بهبود بخشند. 🐾 پایش رفتار حیوانات را به‌صورت بلادرنگ و غیردخالت‌گر ممکن کنند. 🧬 برنامه‌های اصلاح نژاد را با بهره‌گیری از داده‌های ژنومی بهینه‌سازی نمایند. 🤖 سامانه‌های خودکار تغذیه، شیردوشی و نظارت را با دقت و بهره‌وری بالا پیاده‌سازی کنند. 🔍 نتیجه‌گیری: هوش مصنوعی، نه‌تنها ابزار تصمیم‌سازی هوشمند را در اختیار دامپزشکان، متخصصان تولید دام و پژوهشگران قرار داده، بلکه افق‌های جدیدی برای ارتقای سلامت دام، بهبود بهره‌وری، افزایش رفاه حیوانات و تحقق اهداف توسعه پایدار گشوده است. 📚 این مقدمه، زمینه‌ساز بررسی کاربردهای تخصصی‌تر AI در حوزه‌های مختلف علوم دامی خواهد بود که در پست‌های بعدی به تفصیل به آن‌ها خواهیم پرداخت. 🏷 #هوش_مصنوعی #دامپزشکی_هوشمند #علوم_دامی #یادگیری_ماشین #کشاورزی_دقیق #AI_in_Veterinary #Precision_Livestock #دامپزشکی_دیجیتال #تشخیص_هوشمند #رفاه_دام #AI4AnimalHealth 🌎 با لمس لینک ایتا با ما در کانال تحلیل داده‌های زیستی همراه باشید: Eitaa: https://eitaa.com/biodataanalysis DataAnalysis-0062-14041124

با گروه علمی نوتریژن، تولیدکننده محتوای علمی، عملی و آموزشی در حوزه دام و طیور در پیام رسان ایتا همراه باشید: دنیای گاو شیری: https://eitaa.com/dairyworld دنیای مرغ و ماکیان: https://eitaa.com/thepoultryworld دنیای گوسفند و بز: https://eitaa.com/sheepandgoatworld دنیای حشرات مفید: https://eitaa.com/usefulinsects دنیای پت: https://eitaa.com/petsworld دنیای اسب: https://eitaa.com/horseworld کانال تحلیل داده‌های زیستی: https://eitaa.com/biodataanalysis

ژنتیک 🧬 شگفتی تازه در علم: ژن‌هایی که پیش از پیدایش حیات روی زمین وجود داشته‌اند! 🤯 🔬 دانشمندان موفق به شناسایی ژن‌هایی شده‌اند که قدمت آنها به پیش از آخرین جد مشترک جهانی (LUCA) بازمی‌گردد؛ یعنی زمانی که حتی حیات به شکلی که ما می‌شناسیم شکل نگرفته بود! 🌍 این ژن‌های باستانی که «پارالوگ‌های جهانی» نام دارند، در تمام موجودات زنده امروزی یافت می‌شوند و مانند یک سند تکامل‌یافته از دوران قبل از پیدایش اولین سلول‌ها عمل می‌کنند. 🧪 نکته حیرت‌انگیز: این ژن‌ها عمدتاً در دو فرآیند حیاتی نقش دارند: ✅ ساخت پروتئین‌ها ✅ انتقال مولکول‌ها از غشای سلول 📚 این کشف که در مجله Cell Genomics منتشر شده، نشان می‌دهد احتمالاً اولین کارکردهای زیستی روی زمین همین موارد بوده‌اند. محققان با کمک هوش مصنوعی و ابزارهای محاسباتی پیشرفته، حتی موفق به بازسازی شکل باستانی یکی از این پروتئین‌ها شده‌اند! ✨ این ژن‌ها پنجره‌ای تازه به روی رازهای پیدایش حیات گشوده‌اند و به ما امکان می‌دهند فصل گمشده‌ای از تاریخ زمین را ورق بزنیم. #زیست_شناسی #ژنتیک #پیدایش_حیات #DNA #پروتئین #سلول #ژن_باستانی #میکروبیولوژی 🔗 منبع: ScienceDaily: https://www.sciencedaily.com/releases/2026/02/260210082913.htm 🌎 با لمس لینک ایتا با ما در کانال تحلیل داده‌های زیستی همراه باشید: Eitaa: https://eitaa.com/biodataanalysis DataAnalysis-0063-14041126

پایگاه داده‌ها پایگاه CattleGTEx | بیان ژنی در بافت‌های گاو 🕒 زمان مطالعه: ۴ دقیقه 📌 موضوع: پایگاه eQTL گاوی برای اتصال ژنوم به ترنسکریپتوم پروژه CattleGTEx، پروژه‌ای مشابه GTEx انسانی است که به تحلیل بیان ژن در بافت‌های مختلف گاو و اتصال آن به واریانت‌های ژنتیکی (eQTL) می‌پردازد. 📌 هدف پروژه: • کشف ارتباط میان SNPها و سطح بیان ژن در شرایط واقعی • تفسیر نتایج GWAS با استفاده از داده‌های عملکردی • بهبود مدل‌های اصلاح نژادی مبتنی بر مکانیسم‌های مولکولی 📚 داده‌ها شامل: • اطلاعات RNA-seq از بافت‌هایی مانند کبد، ماهیچه، پستان، مغز و پوست • اطلاعات eQTL، sQTL، ژن‌های هم‌بیان‌شده • نژادهای مختلف گاو (هولشتاین، آنغوس، براون‌سویس) 🧠 کاربردها: • شناسایی ژن‌های کاندید برای صفات اقتصادی • تحلیل مسیرهای تنظیمی فعال در بافت هدف • اتصال داده‌های WGS به فنوتیپ تولیدی 🔗 لینک رسمی: https://cgtex.roslin.ed.ac.uk/ 🌎 با لمس لینک ایتا با ما در کانال تحلیل داده‌های زیستی همراه باشید: Eitaa: https://eitaa.com/biodataanalysis DataAnalysis-0064-14041126

ژنومیک عنوان: طراحی مطالعه در GWAS؛ از نمونه‌گیری تا تحلیل 🕒 زمان مطالعه: ۴ دقیقه 📌 موضوع: مراحل طراحی مطالعه GWAS و نکات کلیدی مطالعات GWAS نیازمند طراحی دقیق و استاندارد هستند تا نتایج معنادار و قابل تفسیر ارائه دهند. طراحی مناسب می‌تواند خطاها را کاهش داده و قدرت آماری را افزایش دهد. 📌 مراحل اصلی طراحی مطالعه GWAS: 1. تعریف دقیق فنوتیپ: داده‌های دقیق و قابل اطمینان از صفات مورد بررسی، پیش‌نیاز اساسی است. 2. انتخاب گروه‌ها (case-control یا quantitative): بسته به نوع صفت، از طراحی مورد-شاهد یا پیوسته استفاده می‌شود. 3. اندازه نمونه: برای دستیابی به قدرت آماری بالا، تعداد نمونه‌ها باید به‌حد کفایت زیاد باشد (معمولاً چند صد تا چند هزار). 4. ژنوتیپ‌گیری: با استفاده از پنل‌های SNP array یا توالی‌یابی (WGS)، داده‌های ژنتیکی استخراج می‌شود. 5. کنترل ساختار جمعیتی: با PCA یا mixed models جهت کاهش خطای مثبت کاذب 6. تحلیل آماری: با آزمون‌های تک‌نقطه‌ای (مانند Chi-square یا regression) و تعیین p-value 🧪 در دامپزشکی و ژنتیک حیوانات، متغیرهای محیطی نیز باید در مدل وارد شوند؛ زیرا روی صفات تأثیرگذارند. 🎯 نتیجه‌گیری کاربردی برای پژوهشگران: طراحی علمی مطالعه GWAS، تعیین‌کننده اعتبار و قابلیت تعمیم یافته‌هاست. توجه به کنترل سوگیری‌ها و انتخاب صحیح نمونه‌ها، کلید موفقیت مطالعات ژنومی است. 🏷 هشتگ‌ها: #طراحی_GWAS #مطالعات_ژنتیکی #مطالعه_مورد_شاهد #تحلیل_فنوتیپ #ژنوتیپ_گیری #مدلسازی_ژنتیکی 🌎 با لمس لینک ایتا با ما در کانال تحلیل داده‌های زیستی همراه باشید: Eitaa: https://eitaa.com/biodataanalysis DataAnalysis-0065-14041127

ژنومیک عنوان: آنالیز آماری در GWAS؛ از آزمون فرض تا تفسیر 🕒 زمان مطالعه: ۴ دقیقه 📌 موضوع: روش‌های آماری پرکاربرد در تحلیل داده‌های GWAS پس از ژنوتیپ‌گیری و آماده‌سازی داده‌ها، بخش مهم مطالعات GWAS آغاز می‌شود: تحلیل آماری. در این مرحله هدف اصلی، بررسی ارتباط میان هر SNP با فنوتیپ مورد نظر است. 📈 روش‌های رایج تحلیل: • آزمون χ² یا Fisher's exact test: برای مقایسه فراوانی آلل‌ها میان گروه‌های case و control • رگرسیون لجستیک یا خطی: برحسب نوع فنوتیپ (کمی یا دودویی) • مدل‌های ترکیبی (Mixed Linear Models): برای کنترل ساختار جمعیتی و خویشاوندی • تحلیل چندمتغیره: در صورت وجود صفات مرتبط یا تداخل داده‌های محیطی 📉 خروجی کلیدی هر SNP، p-value است. در GWAS، به‌دلیل هزاران آزمون، سطح معنی‌داری بسیار سخت‌گیرانه در نظر گرفته می‌شود (معمولاً p < 5×10⁻⁸). این مقدار با روش‌های Bonferroni یا FDR اصلاح می‌شود. 📊 نمودار Manhattan Plot برای نمایش نتایج SNPها استفاده می‌شود و QQ Plot برای ارزیابی توزیع آماری p-value‌ها. 🎯 نتیجه‌گیری کاربردی برای پژوهشگران: تحلیل آماری دقیق و استفاده از مدل‌های اصلاح‌شده جمعیتی، احتمال کشف واقعی (true positives) را بالا می‌برد. انتخاب روش تحلیل مناسب، بستگی به نوع داده، ساختار جمعیت، و هدف مطالعه دارد. 🏷 #آمار_ژنتیک #تحلیل_GWAS #مدل_مخلوط #Pvalue #ManhattanPlot #تحلیل_چندمتغیره #مدل_رگرسیون 🌎 با لمس لینک ایتا با ما در کانال تحلیل داده‌های زیستی همراه باشید: Eitaa: https://eitaa.com/biodataanalysis DataAnalysis-0066-14041128

ژنومیک 📌 آستانه معنی‌داری در مطالعات GWAS: چرا p < 5 × 10⁻⁸؟ 🕒 زمان مطالعه: ۴ دقیقه 📌 موضوع: درک منطق آستانه سخت‌گیرانه در تحلیل آماری GWAS در مطالعات GWAS، محققان میلیون‌ها آزمون آماری را به‌طور هم‌زمان بر روی تک‌نوکلئوتیدهای ژنومی (SNPs) انجام می‌دهند. در چنین شرایطی، استفاده از آستانه معمولی 0.05 برای p-value می‌تواند منجر به هزاران نتیجه کاذب (false positives) شود. 🔬 به‌همین دلیل، استاندارد جهانی برای تعیین معنی‌داری آماری در GWAS به‌صورت زیر تعیین شده است: p < 5 × 10⁻⁸ این مقدار با توجه به اصلاح Bonferroni برای هزاران آزمون هم‌زمان محاسبه شده است. اگر فرض کنیم در هر مطالعه حدود ۱ میلیون SNP مستقل مورد بررسی قرار گیرد، برای کنترل خطای نوع اول (Type I error) در سطح 0.05، باید: 0.051,000,000=5×10−8\frac{0.05}{1,000,000} = 5×10^{-8}1,000,0000.05=5×10−8 ⚠️ البته، این مقدار محافظه‌کارانه است و ممکن است باعث حذف سیگنال‌های واقعی ضعیف شود. به همین دلیل، برخی پژوهشگران از روش‌های جایگزینی چون False Discovery Rate (FDR) یا Permutation testing استفاده می‌کنند که تعادل بهتری بین حساسیت و اختصاصیت ایجاد می‌کنند. 📊 نمودار QQ plot ابزار مهمی برای ارزیابی انحراف از توزیع مورد انتظار p-valueهاست؛ انحراف شدید نشانگر تورم آماری یا وجود سیگنال واقعی ژنتیکی است. 🎯 نتیجه‌گیری کاربردی برای پژوهشگران: درک صحیح از مفهوم آستانه معنی‌داری و انتخاب روش اصلاح مناسب، از کلیدی‌ترین عوامل در اعتبارسنجی نتایج GWAS است. تحلیل‌گر باید به ماهیت داده‌ها، تعداد آزمون‌ها، و ساختار جمعیتی توجه کند. 🏷 #GWAS #آستانه_معنی_داری #Pvalue #Bonferroni #FDR #تحلیل_آماری #ژنتیک_جمعیت #FalseDiscoveryRate 🌎 با لمس لینک ایتا با ما در کانال تحلیل داده‌های زیستی همراه باشید: Eitaa: https://eitaa.com/biodataanalysis DataAnalysis-0067-14041129

ژنومیک 📌 نمودار Manhattan Plot در GWAS: تفسیر تصویری از داده‌های ژنتیکی 🕒 زمان مطالعه: ۴ دقیقه 📌 موضوع: بررسی ساختار و کاربرد نمودار Manhattan در مطالعات ژنومی یکی از شناخته‌شده‌ترین و پراستفاده‌ترین ابزارهای بصری در مطالعات GWAS، نمودار Manhattan Plot است. این نمودار به‌عنوان نمایشی گرافیکی از آزمون‌های آماری انجام‌شده برای هر SNP، دیدی سریع و جامع از موقعیت سیگنال‌های معنی‌دار ژنتیکی ارائه می‌دهد. 📊 ساختار نمودار: • محور افقی (X): موقعیت ژنومی SNPها بر روی کروموزوم‌ها (مرتب‌سازی شده از 1 تا 22 یا X/Y) • محور عمودی (Y): منفی لگاریتم پایه ۱۰ از p-value مربوط به هر SNP −log⁡10(p-value)-\log_{10}(p\text{-value})−log10(p-value) 🔺 نقاطی که در نمودار بالا قرار می‌گیرند (مثلاً با مقدار بالاتر از 7.3 ≈ -log₁₀(5×10⁻⁸))، به‌عنوان سیگنال‌های معنی‌دار در نظر گرفته می‌شوند. 📍 رنگ‌آمیزی متناوب کروموزوم‌ها (مثلاً خاکستری و آبی) به خوانایی بیشتر نمودار کمک می‌کند. خوشه‌هایی از نقاط بلند، نشانگر ناحیه‌ای از ژنوم با اثر بالقوه بر فنوتیپ هدف هستند که نیاز به بررسی بیشتر (fine-mapping) دارند. 🧪 در پژوهش‌های ژنتیک حیوانی، این نمودار نه‌تنها ابزاری برای شناسایی ژن‌های اثرگذار است، بلکه به بررسی کیفیت تحلیل و الگوهای ساختاری در داده‌ها نیز کمک می‌کند. 🎯 نتیجه‌گیری کاربردی برای پژوهشگران: نمودار Manhattan Plot ابزاری کلیدی برای تفسیر بصری نتایج GWAS است. پژوهشگران می‌توانند با تحلیل شکل، ارتفاع، و الگوی خوشه‌ای نقاط، مناطق ژنومی هدفمند را برای مطالعات بعدی انتخاب کنند. 🏷 #ManhattanPlot #GWAS #تحلیل_ژنتیک #تجسم_داده #نمودار_ژنومی #ژنوتیپ #مطالعات_ارتباطی 🌎 با لمس لینک ایتا با ما در کانال تحلیل داده‌های زیستی همراه باشید: Eitaa: https://eitaa.com/biodataanalysis DataAnalysis-0067-14041130

پایگاه داده‌ها پایگاه Bovine Genome Database (BGD) پایگاه Bovine Genome Database (BGD) یک مرورگر ژنومی تخصصی برای تحلیل ساختار، عملکرد و حاشیه‌نویسی ژن‌ها در ژنوم گاو است. این پایگاه داده توسط دانشگاه‌های ایالتی آمریکا توسعه یافته و برای پژوهش‌های دامپروری و ژنتیک مولکولی گاو بهینه شده است. 📊 قابلیت‌های کلیدی: • مرورگر گرافیکی JBrowse برای مشاهده ژنوم • اطلاعات ساختاری ژن، exon، توالی‌های تنظیمی • داده‌های RNA-seq، GWAS، QTL و ژن‌های هم‌بیان‌شده • ابزار طراحی پرایمر و استخراج توالی‌ها 🧠 پشتیبانی از نژادهای مختلف و امکان انتخاب کروموزوم، locus، یا ژن خاص 🧬 ادغام با داده‌های FAANG و NCBI برای تحلیل چندمنبعی 🔗 لینک رسمی: https://bovinegenome.elsiklab.missouri.edu/ 🎯 نتیجه‌گیری برای پژوهشگران: BGD ابزار ایده‌آلی برای طراحی تجربیات مولکولی، شناسایی ژن‌های هدف در صفات اقتصادی و تحلیل‌های دقیق ساختار ژنوم گاو است. ________________________________________ 🏷 #BovineGenome #مرورگر_ژنوم #ژنوم_گاو #FAANG #تحلیل_ساختاری #ژنتیک_مولکولی 🌎 با لمس لینک ایتا با ما در کانال تحلیل داده‌های زیستی همراه باشید: Eitaa: https://eitaa.com/biodataanalysis DataAnalysis-0068-14041201

فرصت شغلی - تحصیلی 📢 دو موقعیت دانشجویی کاملاً فاند شده - دانشگاه کوئینزلند (UQ) استرالیا دو فرصت دانشجویی کاملاً تأمین‌شده (فول‌فاند) برای مقطع کارشناسی ارشد تحقیقاتی (MPhil) در دانشگاه کوئینزلند (UQ) اعلام می‌شود. لطفاً در اطلاع‌رسانی به دانشجویان علاقه‌مند همکاری فرمایید. 🔬 عنوان پروژه: بررسی عناصر Enhancer و ساختار تنظیمی ژنوم در گاوهای دورگه با استفاده از داده‌های CAGE-seq این پروژه با حمایت مالی USDA-NIFA و به صورت کاملاً محاسباتی و تحلیل داده (بدون نیاز به کار آزمایشگاهی) اجرا می‌شود. 🎓 مشخصات دو موقعیت: ۱. سرپرست: دانشیار الیزابت راس (UQ) ۲. سرپرست: دکتر لوان انگوین (UQ) همکاران پروژه: پروفسور کلر گیل (دانشگاه تگزاس A&M) - سرپرست اصلی پروژه دکتر بیلی انگل (USDA-ARS) 💰 حمایت مالی: - کمک هزینه معیشت: ۳۷,۵۰۰ دلار استرالیا سالانه (معاف از مالیات) - پوشش کامل شهریه - پوشش بیمه درمانی برای دانشجویان بین‌المللی 📊 وظایف محوله: - کنترل کیفیت، همترازی و آنالیز داده‌های CAGE-seq - شناسایی و تعیین ویژگی‌های عناصر تنظیمی (از جمله رونوشت‌های وابسته به Enhancer) - تحلیل مقایسه‌ای بین گروه‌های دورگه و بافت‌های زیستی مختلف - تفسیر بیولوژیکی، مصورسازی داده‌ها و نگارش علمی برای پایان‌نامه MPhil 🎯 پیش‌زمینه مطلوب (الزامی نیست): - آشنایی با ژنتیک دام و طیور - مهارت در بیوانفورماتیک/زیست‌شناسی محاسباتی/ژنتیک/ژنومیکس - تسلط به زبان‌های برنامه‌نویسی R یا پایتون، آمار و کار در محیط لینوکس/HPC - آشنایی با Git و تحلیل‌های تکرارپذیر (Reproducible Analysis) - توانایی نگارش علمی قوی و دقت بالا 📌 شرایط اولیه: پیش از اقدام، واجد شرایط بودن خود برای پذیرش را از طریق لینک زیر بررسی نمایید: https://www.animalgenome.org/surl/yrfzqt ✉️ نحوه ارسال درخواست (EOI): لطفاً ایمیل خود را با عنوان دقیق زیر ارسال کنید: EOI MPhil - enhancers مدارک مورد نیاز: - رزومه (CV) - ریزنمرات دانشگاهی - نتایج آزمون زبان منطبق با الزامات UQ HDR - یا دلیل معافیت (طبق قوانین UQ) - یک نمونه از کارهای علمی گذشته (مقاله، فصل پایان‌نامه، گزارش آزمایشگاهی یا هر نمونه نگارش علمی دیگر) 🇦🇺 دانشگاه کوئینزلند (UQ)، یکی از معتبرترین دانشگاه‌های استرالیا و جهان، میزبان این فرصت تحقیقاتی ارزشمند است. 🌎 با لمس لینک ایتا با ما در کانال تحلیل داده‌های زیستی همراه باشید: Eitaa: https://eitaa.com/biodataanalysis DataAnalysis-0069-14041201