مطالب اسناد بالادستی ایران

رساله دکتری زیست‌شناسی

  • نمونه بیان مساله در نگارش پروپوزال در رشته زیست شناسی و در مقطع کارشناسی ارشد را ملاحظه فرمایید

    "بررسی ارتباط بین پلی مورفیسم های rs1129055 وrs17281995 در ژن CD86 با خطر ابتلا به سرطان تخمدان"

    Investigation of the relationship between rs1129055 and rs17281995 polymorphisms in the CD86 gene with the risk of ovarian cancer


    بيان مسأله اساسي تحقيق
    (تشريح مسأله و معرفی آن، بيان جنبه‏ های مجهول و مبهم، بيان متغيرهای مربوطه و منظور از تحقيق):

    سرطان یکی از رایج‌ترین عامل مرگ و میر در بیشتر مناطق دنیا می‌باشد و در حال حاضر یکی از موانع رایج برای داشتن امید به زندگی مطلوب در برخی از کشورها قلمداد می شود. سرطان تخمدان یکی از شایع‌ترین سرطان‌های زنان به‌شمار می‌آید و با نرخ بقا 5 ساله در حدود 47 درصد و تشخیص مرحله ای 15 درصد در رتبه پنجم شایعترین بدخیمی های مرگبار زنان قرار دارد که منجر به مرگ 125000 نفر در هر سال می شود بنابراین بررسی راهبرد های جدید و موثر برای درمان ریشه ای ضروری است اما متاسفانه با این‌ وجود سرطان تخمدان پیش‌آگهی مطلوبی ندارد و نرخ مرگ و میر بالایی را به ثبت رسانیده است(Yan Zhai et al, 2020).

    شیوع بیماری سرطان تخمدان در مناطق مختلف به عوامل متفاوتی بستگی دارد که از جمله‌ی آن می‌توان به رشد جمعیت، افزایش عوامل سرطان‌زا، بستن لوله‌ی تخمدان، کاهش تعداد حاملگی و کاهش مدت زمان شیردهی اشاره کرد(Isherwood et al., 2018).

    میزان نفوذ در جمعیت‌های مختلف نیز اعداد متفاوتی را به ثبت رسانیده‌اند برای مثال در سال 2012 بیشترین نرخ سرطان تخمدان در چین ( 60/14% از کل موارد)، هند ( 33/11% از کل موارد) و آمریکا ( 8/81% از کل موارد) اتفاق افتاده است (Rahmani et al., 2018) و در کشورهای آسیایی؛ سنگاپور، قزاقستان و برونئی بیشترین نرخ سرطان تخمدان را ثبت کرده‌اند.

    همچنین در ایران، استان مرکزی با بیشترین نرخ مبتلای سرطان تخمدان ( 3/6%) و استان کهکیلویه و بویراحمد با کمترین نرخ (0%) در جایگاه اول و آخر قرار گرفتند و گفتنی است، استان‌های شمالی، مرکزی و شمال غربی نرخ بالاتری از ابتلا به سرطان تخمدان را نسبت به استان‌های شرقی و جنوب شرقی به ثبت رسانده بودند(Moradi et al., 2019).

    ریسک فاکتورهای متعددی در ارتباط با بروز سرطان تخمدان شناسایی شده است. سن و سبک زندگی، عوامل تولید مثل، فاکتورهای زنانگی، عوامل هورمونی و فاکتورهای ژنتیکی از آن جمله‌اند، که در این میان مطالعات زیادی در ارتباط بین فاکتورهای ژنتیکی و خطر ابتلا به سرطان تخمدان صورت گرفته است.

    برای مثال سابقه‌ی خانوادگی بعنوان یکی از مهمترین فاکتورهای ژنتیکی در ارتباط با خطر ابتلا به سرطان تخمدان در نظر گرفته شده است. به طوریکه افرادی که خواهر یا مادر مبتلا به سرطان پستان و یا تخمدان دارند، احتمال خطر ابتلا به سرطان تخمدان در این افراد چند برابر افرادی است که چنین سابقه‌ای ندارد. همچنین مطالعات نشان داده است جهش در ژن BRCAبعنوان ژن مهارکننده‌ی تومور، یکی از عوامل موثردر بروز سرطان تخمدان می‌باشد(Toss et al., 2015).

    از طرف دیگر چندشکلی‌های تک نوکلئوتیدی (SNP) در ژن‌های مختلف، بعنوان یک عامل موثر در ابتلا به انواع بیماری از جمله سرطان در نظر گرفته شده‌اند. چندشکلی‌های تک نوکلئوتیدی، جابجایی‌های تک نوکلئوتیدی در جایگاه خاصی از DNA هستند که می‌توانند اثرات متقاوتی را از خود نشان دهند و در جمعیت‌ها قابل شناسایی است.بدین صورت که اگر فراوانی آللی جابجایی مذکور کمتر از 1 درصد باشد، بعنوان جهش شناسایی می‌شود اما اگر میزان این فراوانی مساوی یا بیشتر از 1 درصد باشد، بعنوان پلی‌مورفیسم شناخته می‌شود. همچنین مطالعات نشان داده است که SNPها می‌توانند اثرات مهمی را روی سلامتی انسان وارد کنند.

    از این رو SNPها بعنوان فاکتورهای پیش‌بینی کننده در افراد برای پاسخ به داروها، فاکتورهای محیطی مثل سموم و همچنین احتمال پیشرفت یک بیماری مانند سرطان درنظرگرفته شوند.

    از این رو مطالعات زیادی، ارتباط بین SNP های ژن‌ها مختلف و خطر ابتلا به سرطان تخمدان را بررسی کرده‌اند. در سال 2007 مطالعه‌ای‌‌ بر روی ژن‌های دخیل در متابولیسم هورمون و ترمیم DNA انجام شد و ارتباط معناداری بین SNPهای مورد مطالعه و سرطان تخمدان بدست آمد(Beesley et al., 2007).

    تحقیق دیگری نیز ارتباط بین پلی‌مورفیسم‌های ژن‌های BRCA1وBRCA2 با سرطان تخمدان را به اثبات رسانده‌اند(Peter et al., 2009). از این‌رو به نظر می‌رسد مطالعه‌ی رابطه‌ی پلی‌مورفیسم ژن‌های مختلف در جمعیت‌های گوناگون با سرطان تخمدان می‌تواند اطمینان ما را در مورد SNPها بعنوان یک فاکتور پیش‌آگهی بالا ببرد برهمین اساس مطالعات پلی‌مورفیسمی از اهمیت بالایی برخوردار هستند اما متاسفانه مطالعات کمی برای بررسی ارتباط پلی‌مورفیسم‌های ژن‌های تولید‌کننده‌ی پروتئین‌های ایمنی‌زایی با سرطان تخمدان وجود دارد.

    یکی از پروتئین‌هایی که نقش مهمی در ایمنی‌زایی سلول ایفا می‌کند، CD86 می‌باشد که توسط ژن CD86کد می‌شود. این پروتیئن‌ یکی از پروتیئن‌های محرک در سلول‌های عرضه کننده‌ی آنتی‌ژن است و نه تنها در خودایمنی و پیوند اعضا نقش دارند بلکه در ایمنی‌زایی تومور نیز عملکرد مهمی را از خود نشان می‌دهند و و همچنین برای سیگنالینگ جهت فعال سازی و بقای سلول‌های T ضروری هستند(Seliger et al., 2008).

    همچنین مطالعات، افزایش سطح بیان mRNA ژن CD86 را در سلول‌های سرطانی تخمدان و ریه نشان داده است (Greenwald et al., 2005)و ثابت شده است که اتصال بین CD86 و CTLA-4 باعث ایجاد آپوپتوز از طریق کاسپاز 8 و کاسپاز 3 می‌شود(Contardi et al., 2005). بنابراین هرگونه تغییر در بیان و عملکردژن CD86 می‌تواند سبب گسترش سرطان شود. چندشکلی تک نوکلئوتیدی یکی از فاکتورهایی است که می‌تواند سبب تغییر در بیان و عملکرد ژن CD86 شود.

    ژن CD86 در کروموزوم 3q21 جا گرفته است و شامل 8 اگزون است و اگزون‌های 8 و 7 دم سیتوپلاستی پروتنین CD86 را کد می‌کنند(Seliger et al., 2008).دو پلی‌مورفیسم +1057G/A (rs1129055) و +2379G/A(rs17281995) در ژن CD86 گزارش شده اند که با بیماری‌های مختلفی در ارتباط است.

    پلی‌مورفیسم rs1129055 باعث جابجای آمینواسید Ala به Thr می‌شود که عملکرد بهینه‌ی پروتئین مذکور کاهش می‌یابد. (Ma et al., 2010)و پلی‌مورفیسم (rs17281995) در 3'-UTR ژن CD86 جای دارد و در اتصالت mRNA و تنظیم بیان ژن CD86 نقش مهمی را بازی می‌کند(Liu et al., 2013).


     📝 نمونه 2 ـ زیست‌شناسی پزشکی (موضوع: نقش سلول‌های بنیادی در درمان بیماری‌های عصبی)

    بیان مسأله:
    بیماری‌های عصبی مانند آلزایمر و پارکینسون از چالش‌های جدی سلامت عمومی در جهان و ایران هستند. درمان‌های رایج اغلب تنها علائم بیماری را کنترل می‌کنند و قادر به بازسازی بافت‌های عصبی آسیب‌دیده نیستند. در این میان، سلول‌های بنیادی به دلیل توانایی تمایز به سلول‌های عصبی، امیدهای تازه‌ای برای بازسازی سیستم عصبی ایجاد کرده‌اند. با این حال، هنوز ابهام‌های زیادی در خصوص اثربخشی، ایمنی و روش‌های بهینه استفاده از سلول‌های بنیادی در درمان این بیماری‌ها وجود دارد.

    از این رو، پرسش اصلی تحقیق این است که: استفاده از سلول‌های بنیادی چگونه می‌تواند در بهبود عملکرد عصبی بیماران مبتلا به اختلالات عصبی نقش‌آفرین باشد؟

    سلول‌های بنیادی، بیماری‌های عصبی، زیست‌شناسی پزشکی، بازسازی عصبی، پایان‌نامه زیست‌شناسی
    Keywords: Stem Cells, Neurological Disorders, Neuroregeneration, Biological Sciences, Biomedical Research


    📝 نمونه 3 ـ زیست‌شناسی محیطی (موضوع: تأثیر تغییرات اقلیمی بر تنوع گونه‌های گیاهی در ایران)

    بیان مسأله:
    تغییرات اقلیمی به‌عنوان یکی از بحران‌های جهانی، بر اکوسیستم‌ها و گونه‌های گیاهی تأثیر مستقیم دارد. ایران به دلیل داشتن اقلیم‌های متنوع، از تنوع زیستی بالایی برخوردار است؛ اما افزایش دما، کاهش بارندگی و خشکسالی‌های مکرر موجب تهدید بسیاری از گونه‌های گیاهی بومی شده است. در نبود پایش و مدیریت علمی، احتمال انقراض برخی گونه‌ها افزایش می‌یابد.

    بنابراین، مسأله اصلی این است که: تغییرات اقلیمی چه تأثیری بر الگوهای پراکنش و بقای گونه‌های گیاهی در زیست‌بوم‌های مختلف ایران دارد؟

    تغییرات اقلیمی، تنوع زیستی، گونه‌های گیاهی، زیست‌شناسی محیطی، پروپوزال زیست‌شناسی
    Keywords: Climate Change, Biodiversity, Plant Species, Environmental Biology, Ecosystem Conservation


    📝 نمونه 4 ـ زیست‌فناوری (موضوع: استفاده از میکروارگانیسم‌ها در تجزیه آلاینده‌های نفتی)

    بیان مسأله:
    فعالیت‌های نفتی و صنعتی منجر به آلودگی خاک و آب با ترکیبات هیدروکربنی می‌شوند که تجزیه‌پذیری پایینی دارند و خطرات زیادی برای محیط زیست ایجاد می‌کنند. روش‌های شیمیایی و فیزیکی تصفیه آلاینده‌ها معمولاً پرهزینه و کم‌اثر هستند. در مقابل، استفاده از میکروارگانیسم‌ها به‌عنوان یک روش زیست‌فناورانه، راهکاری پایدار و اقتصادی برای تجزیه آلاینده‌های نفتی محسوب می‌شود.

    با این حال، شناخت دقیق گونه‌های میکروبی مؤثر و شرایط بهینه برای فعالیت آن‌ها همچنان یک چالش علمی است. پرسش اصلی این است که: کدام میکروارگانیسم‌ها توانایی بیشتری در تجزیه ترکیبات نفتی دارند و در چه شرایطی می‌توانند بیشترین کارایی را داشته باشند؟

    میکروارگانیسم‌ها، تجزیه نفت، زیست‌فناوری محیطی، آلودگی نفتی، پایان‌نامه زیست‌شناسی
    Keywords: Microorganisms, Oil Biodegradation, Environmental Biotechnology, Petroleum Pollution, Biological Research



  • ۱. زیست‌فناوری و ویرایش ژنوم (CRISPR و ژن درمانی)

    بیان مسأله:
    با پیشرفت تکنولوژی‌های ویرایش ژنوم مانند CRISPR-Cas9، امکان اصلاح ژن‌های معیوب و درمان بیماری‌های ژنتیکی فراهم شده است. اما چالش‌های مهمی مانند دقت و ایمنی این فناوری، عوارض جانبی و پیامدهای اخلاقی آن وجود دارد.

    یکی از مسائل اصلی پژوهش، توسعه روش‌هایی برای افزایش دقت برش ژن و کاهش اثرات غیرهدفمند است. همچنین، بررسی تأثیر این تکنولوژی در مدل‌های حیوانی و سلول‌های انسانی برای انتقال به کاربردهای بالینی ضروری است.

    تحقیقات در مقاطع تحصیلات تکمیلی می‌تواند بر روی بهبود روش‌های ویرایش ژن، ارزیابی پیامدهای جانبی و مدل‌سازی اثرات طولانی‌مدت تمرکز کند.


    ۲. زیست‌محیطی و تغییرات اکوسیستم‌ها

    بیان مسأله:
    تغییرات اقلیمی و فعالیت‌های انسانی موجب تخریب زیستگاه‌ها و تغییر در ساختار اکوسیستم‌ها شده است. از دست رفتن تنوع زیستی و تغییر جمعیت گونه‌ها، تهدیدی جدی برای پایداری محیط‌زیست و خدمات اکوسیستمی به شمار می‌رود.

    چالش پژوهشی، شناسایی مکانیزم‌های زیستی و اکولوژیک است که این تغییرات را هدایت می‌کنند و پیش‌بینی واکنش اکوسیستم‌ها به فشارهای محیطی را ممکن می‌سازند.

    دانشجویان تحصیلات تکمیلی می‌توانند با ترکیب روش‌های مدل‌سازی، سنجش از دور و مطالعات میدانی، الگوهای تغییرات اکوسیستم را تحلیل و راهکارهای حفاظت و بازسازی ارائه دهند.


    ۳. زیست‌شناسی مولکولی و پروتئومیکس

    بیان مسأله:
    تعیین ساختار و عملکرد پروتئین‌ها و تعاملات آن‌ها در سلول، محور اصلی زیست‌شناسی مولکولی و پروتئومیکس است. با افزایش داده‌های زیستی، تحلیل دقیق شبکه‌های پروتئینی و شناسایی مسیرهای بیولوژیک پیچیده به یک چالش مهم تبدیل شده است.

    یکی از مسائل کلیدی، توسعه الگوریتم‌های تحلیلی و مدل‌سازی برای پیش‌بینی عملکرد پروتئین‌ها و ارتباط آن‌ها با بیماری‌ها است.

    پژوهش‌های تحصیلات تکمیلی می‌تواند به طراحی مدل‌های پیشرفته برای تحلیل شبکه‌های پروتئینی و کشف اهداف دارویی جدید منجر شود.


    ۴. زیست‌شناسی سلولی و مهندسی بافت

    بیان مسأله:
    مهندسی بافت و سلول‌های بنیادی فرصت‌های بزرگی در پزشکی بازساختی ایجاد کرده است، اما هنوز چالش‌های فنی و بیولوژیک بسیاری باقی است. ایجاد بافت‌های عملکردی و مشابه بافت‌های طبیعی، کنترل رشد سلولی و هماهنگی با سیستم ایمنی بدن از مسائل حیاتی است.

    پژوهش در این حوزه می‌تواند بر طراحی داربست‌های زیستی، کنترل محیط کشت و بهینه‌سازی شرایط رشد سلول‌ها تمرکز کند.

    این مطالعات برای توسعه درمان‌های بالینی و بازسازی اندام‌ها ضروری است و بستری ایده‌آل برای رساله‌های دکتری و پایان‌نامه‌های ارشد فراهم می‌کند.


    ۵. زیست‌شناسی محاسباتی و سیستم‌های بیولوژیک

    بیان مسأله:
    افزایش داده‌های زیستی و پیچیدگی سیستم‌های بیولوژیک، نیازمند استفاده از زیست‌شناسی محاسباتی و مدل‌سازی ریاضی است. تحلیل داده‌های ژنومی، پروتئومی و متابولیک، برای فهم بهتر عملکرد سلول‌ها و بافت‌ها حیاتی است.

    چالش اصلی، توسعه مدل‌های دقیق و قابل اعتماد برای پیش‌بینی رفتار سیستم‌های زیستی و طراحی آزمایش‌های هدفمند است.

    دانشجویان تحصیلات تکمیلی می‌توانند با ترکیب الگوریتم‌های یادگیری ماشین، مدل‌سازی ریاضی و تحلیل داده‌های بزرگ، بینش‌های جدیدی درباره مکانیزم‌های زیستی ارائه دهند.


     

    پروپوزال خلاصه‌شده شامل:

    • سؤال پژوهش (RQ)

    • فرضیات پژوهش (Hypotheses)

    • مدل مفهومی (Conceptual Model)

    • ماتریس مرور پیشینه (Literature Review Matrix)


    📊 پروپوزال‌های خلاصه زیست‌شناسی

    ۱. زیست‌فناوری و ویرایش ژنوم (CRISPR و ژن درمانی)

    RQ: چگونه می‌توان دقت و ایمنی ویرایش ژنوم با استفاده از فناوری CRISPR را در درمان بیماری‌های ژنتیکی افزایش داد؟
    فرضیات:

    • بهینه‌سازی برش‌های CRISPR موجب کاهش اثرات جانبی غیرهدفمند می‌شود.

    • مدل‌سازی سلولی و حیوانی می‌تواند عملکرد ویرایش ژن را پیش‌بینی کند.
      مدل مفهومی:
      فناوری CRISPR → اصلاح ژن → بررسی ایمنی و دقت → کاربرد بالینی
      ماتریس مرور پیشینه:
      | نویسنده | سال | یافته اصلی | شکاف پژوهش |
      |---------|-----|------------|-------------|
      | Doudna & Charpentier | 2014 | معرفی CRISPR | نیاز به کاهش اثرات جانبی |
      | Komor | 2017 | ویرایش ژن دقیق | محدودیت در مدل‌های انسانی |
      | Student | 2025 | بهینه‌سازی الگوریتم | افزایش دقت و ایمنی |


    ۲. زیست‌محیطی و تغییرات اکوسیستم‌ها

    RQ: چگونه تغییرات اقلیمی و فعالیت‌های انسانی موجب تغییر جمعیت گونه‌ها و ساختار اکوسیستم‌ها می‌شوند؟
    فرضیات:

    • فعالیت‌های انسانی باعث کاهش تنوع زیستی می‌شوند.

    • مدل‌سازی اکوسیستم با داده‌های میدانی و سنجش از دور می‌تواند تغییرات را پیش‌بینی کند.
      مدل مفهومی:
      تغییرات اقلیمی + فعالیت انسانی → تغییر ساختار اکوسیستم → کاهش تنوع زیستی → پیامدهای محیطی
      ماتریس مرور پیشینه:
      | نویسنده | سال | یافته اصلی | شکاف پژوهش |
      |---------|-----|------------|-------------|
      | IPBES | 2019 | کاهش تنوع زیستی جهانی | نیاز به مطالعات منطقه‌ای |
      | Tilman | 2020 | اثرات فعالیت‌های انسانی | داده‌های محدود در برخی مناطق |
      | Student | 2025 | مدل‌سازی اکوسیستم | پیش‌بینی دقیق‌تر تغییرات |


    ۳. زیست‌شناسی مولکولی و پروتئومیکس

    RQ: چگونه می‌توان شبکه‌های پروتئینی و مسیرهای بیولوژیک پیچیده را با دقت بالاتر تحلیل و شناسایی کرد؟
    فرضیات:

    • الگوریتم‌های پیشرفته قادر به تحلیل داده‌های پروتئومی بزرگ هستند.

    • شناسایی اهداف دارویی با مدل‌سازی شبکه‌های پروتئینی امکان‌پذیر است.
      مدل مفهومی:
      داده‌های پروتئومی → تحلیل شبکه پروتئین‌ها → شناسایی مسیرهای بیولوژیک → اهداف دارویی
      ماتریس مرور پیشینه:
      | نویسنده | سال | یافته اصلی | شکاف پژوهش |
      |---------|-----|------------|-------------|
      | Aebersold | 2016 | پیشرفت پروتئومیکس | محدودیت تحلیل شبکه‌های بزرگ |
      | Cox & Mann | 2011 | الگوریتم‌های شناسایی پروتئین | داده‌های پیچیده |
      | Student | 2025 | مدل شبکه پروتئین | پیش‌بینی عملکرد بهتر |


    ۴. زیست‌شناسی سلولی و مهندسی بافت

    RQ: چگونه می‌توان بافت‌های عملکردی و مشابه بافت طبیعی را با استفاده از سلول‌های بنیادی و داربست‌های زیستی تولید کرد؟
    فرضیات:

    • طراحی داربست‌های زیستی مناسب، رشد سلول‌ها را بهبود می‌بخشد.

    • کنترل محیط کشت و سیگنال‌های سلولی موجب توسعه بافت‌های عملکردی می‌شود.
      مدل مفهومی:
      سلول‌های بنیادی + داربست زیستی → رشد کنترل‌شده → بافت عملکردی → کاربرد پزشکی
      ماتریس مرور پیشینه:
      | نویسنده | سال | یافته اصلی | شکاف پژوهش |
      |---------|-----|------------|-------------|
      | Langer & Vacanti | 1993 | معرفی مهندسی بافت | چالش در بافت‌های پیچیده |
      | Murphy & Atala | 2014 | داربست‌های زیستی | محدودیت در عملکرد بافت |
      | Student | 2025 | بهینه‌سازی رشد سلولی | تولید بافت نزدیک به طبیعی |


    ۵. زیست‌شناسی محاسباتی و سیستم‌های بیولوژیک

    RQ: چگونه می‌توان با مدل‌سازی ریاضی و زیست‌شناسی محاسباتی، رفتار سیستم‌های بیولوژیک پیچیده را پیش‌بینی کرد؟
    فرضیات:

    • الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند داده‌های زیستی بزرگ را تحلیل کنند.

    • ترکیب مدل‌سازی ریاضی با داده‌های تجربی، دقت پیش‌بینی سیستم‌های زیستی را افزایش می‌دهد.
      مدل مفهومی:
      داده‌های زیستی → مدل‌سازی ریاضی + الگوریتم‌های محاسباتی → پیش‌بینی رفتار سیستم → کاربرد پژوهشی
      ماتریس مرور پیشینه:
      | نویسنده | سال | یافته اصلی | شکاف پژوهش |
      |---------|-----|------------|-------------|
      | Kitano | 2002 | معرفی زیست‌شناسی سیستم‌ها | محدودیت در مدل‌های پیچیده |
      | Barabási | 2011 | شبکه‌های بیولوژیک | تحلیل داده‌های بزرگ |
      | Student | 2025 | الگوریتم‌های پیشرفته | پیش‌بینی دقیق سیستم‌ها |