Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
شورش دستار سرخ ها شورش بزرگ و گسترده در چین علیه دودمان مغولی یوآن بود که در نهایت منجر به سقوط دودمان یوآن و تشکیل سلسله مینگ شد علت. در اواخر عمر سلسله یوآن به خصوص در سال ۱۳۴۰ میلادی مشکلات زیادی گریبان گیر این دودمان مغولی بود. یکی از این مشکلات طغیان رود زرد بود که باعث از بین رفتن محصولات کشاورزی و بروز قحطی شد. همچنین شیوع مرگ سیاه در چین باعث مرگ بسیاری از مردم چین شد به طوری که در شمال چین از هر سه نفر، دو نفر به علت مبتلا شدن به طاعون می مردند. بروز این این مشکلات و افزایش نارضایتی مردم، مقدمات شورشی بزرگ را فراهم کرد. آغاز قیام. در سال ۱۳۵۱ گروه های شورشی مثل جنبش نیلوفرآبی سفید به صورت پراکنده در برابر دودمان یوآن شروع به مبارزه کردند این قیام ها ابتدا در ساحل چجیانگ به فرماندهی Fang Guozhen شروع شد و پس از مدتی گسترش یافت. گروهی هم به فرماندهی Guo Zixing به جمع شورشیان پیوستند و به علت اینکه راحت اعضای گروه خود را تشخیص دهند شروع به پوشیدن کلاه ها و سربندهای سرخ رنگ کردند که به گروه دستار سرخ ها معروف شدند. بیشتر اعضای تشکیل دهنده این گروه از نژاد هان بودند. پس مدتی هان شانتونگ، فرمانده گروه نیلو
فرآبی سفید در شمال رود زرد اصلی ترین جنبش ضد مغولی را رهبری می کرد اما او در جنگی شکست خورد و توسط نیروهای یوآن اسیر و اعدام شد. پس از شکست هان شانتونگ، گروه های مختلفی روی کار آمدند اما قدرتمندترین آنها در جنوب رود یانگ تسه بودند که به شورش دستار سرخ های جنوبی مشهور گشتند. فرمانده دستار سرخ ها جو یوان جانگ بود. جو یوانگ جانگ در ابتدا یکی از دستیاران gou zixing بود اما بعد از او، به فرماندهی قیام دستار سرخ ها رسید. او پس از تحکیم قدرت خود در گروه و سرکوب مخالفانش به نبرد علیه دودمان یوآن پرداخت. سرانجام. هونگ وو در ۱۳۵۶ موفق شد نانجینگ را تصرف کند و از ان به عنوان پایگاه خود در نبردهای پیش رو استفاده کند تا با قدرتی بیش از پیش، به حکومت در آستانه نابودی یوآن پایان دهد. او پس از فتح نانجینگ توانست بر شهر بیجینگ (پکن امروزی) دست یابد و سرانجام در سال ۱۳۶۸ بر حکومت مغولان در چین خاتمه داد و آنها را از چین و کره و منچوری بیرون کرد و سلسله ای چینی با نام مینگ تأسیس کند.
پاریس می تواند منتظر بماند یک فیلم کمدی تولید سال ۲۰۱۶ به نویسندگی، تهیه کنندگی و کارگردانی الیانور کاپولا به عنوان اولین کارگردانی روایی از تمام تلاش های قبلی خود مستند بوده است. در این فیلم الودی ناوار، دایان لین، آلک بالدوین و آرنو ویارد نقش آفرینی کرده اند.
باشگاه فوتبال تاج تهران در فصل ۱۳۴۱ این فصل، هفدهمین فصل حضور تیم تاج، که امروزه با نام استقلال شناخته می شود در فوتبال ایران بود. تاج در این فصل تنها در جام باشگاه های تهران و چند دیدار دوستانه شرکت کرد. پیش زمینه. این فصل را می‎توان آخرین سال تیم رویایی از عصر طلایی نسل اولی‎های تیم تاج تهران به شمار آورد؛ تیم تاج در بهترین دوران خود به سر می‎برد و قهرمانی‎ها و نایب قهرمانی های پیاپی تیم تاج که از سال ۱۳۳۵ آغاز شده بود، تا پایان همین سال ادامه یافت. تیم پر مهره تاج عنوان قهرمانی جام باشگاه های تهران را بدون باخت و بالاتر از رقیب سنتی خود، تیم شاهین به دست آورد اما در مسابقات جام حذفی باشگاه های تهران شرکت نکرد. مسابقاتی که با قهرمانی تیم شاهین و عنوان دومی تیم شهربانی تهران همراه شد. مرور فصل. جام باشگاه های تهران. این رقابت‎ها در پاییز و زمستان سال ۱۳۴۱ و به صورت دوره‎ای میان ۱۲ تیم برتر تهران برگزار شد و در نهایت با عنوان قهرمانی تیم تاج تهران به پایان رسید. خط دفاعی مستحکم تیم تاج به رهبری عارف قلیزاده از مهمترین عوامل کسب این عنوان قهرمانی بود به گونه ای که تاج در دوازده بازی تنها چهار گل دریافت کرد و ت
وانست فصل را بدون شکست به پایان برساند. در دیدار تیم تاج برابر تیم شاهین، در‎ حالی که تیم تاج یا یک گل از رقیب پیش بود، به علت ترک زمین توسط تیم شاهین بازی ۵–۰ به سود تیم تاج اعلام شد. فهرست بازیکنان. بازیکنانی که در این سال برای تیم تاج به میدان رفتند عبارت بودند از: محمد بیاتی، منوچهر طیورچی، مهدی کشاورز، اونیک کاراپتیان، حشمت مهاجرانی، حسن حبیبی، محمد رنجبر، عارف قلی زاده، محمد فرزین زاده، حجت ازگلی، منوچهر حبیبی، حسین یزدانیان، قارابط کوچار، کامبیز جمالی، رضا زمینی، امیرحسین ابری، بیوک جدیکار، محمود بیاتی، پرویز کوزه‎کنانی، نادر افشارعلوی، واهان ایلخانف، فریبرز اسماعیلی، کرم نیرلو، اصغر شرفی بازی ها. جام باشگاه های تهران. منبع بازی های دوستانه. منبع سایر ورزشها. منبع
ورلاگ دای شماید یک انتشارات آوانگارد ادبیاتی به سال ۱۹۲۰ در برلین بود. از جمله افراد سرشناسی که آثارشان به دست این انتشارات چاپ شد می شود از فرانتس کافکا، یوزف رت، آلفرد دوبلین و بسیاری دیگر نام برد. بسیاری از طرح جلدهای این انتشارات توسط جورج سلتر که بعداً به ایالات متحده مهاجرت کرد کار می شد. مجموعه داستان هنرمند گرسنگی و رمان محاکمه کافکا اولین بار توسط این انتشارات به چاپ رسید.
مری آلیس هیوارد () اهل ایالات متحده آمریکا و معاون دبیرکل و رئیس بخش مدیریت آژانس بین المللی انرژی اتمی بوده است، بعد از فوت یوکیا آمانو مدیر کل آژانس، از طرف آژانس بین المللی انرژی اتمی اعلام شد که هیوارد موقتاً سرپرستی این نهاد بین المللی را به عهده خواهد گرفت. هیوارد در سمت معاون دبیرکل، طیف وسیعی از منابع مالی، منابع انسانی، مدیریتی، اداری، فناوری اطلاعات و خدمات عمومی را به عهده داشته است و آژانس را قادر ساخته تا برنامه های علمی و فنی خود را با موفقیت به انجام برساند. او از ابتدای ژانویه ۲۰۱۷ عهده دار این مسئولیت شده بود. وی پیش از سال ۲۰۰۹ نیز به مدت ۱۵ سال در حوزه انرژی هسته ای و عدم گسترش تسلیحات هسته ای در وزارت خارجه آمریکا و شورای امنیت ملی کاخ سفید کار کرده بود. زندگی نامه. مری هیوارد قبل از پیوستن به سازمان انرژی اتمی، عضو ارشد برآورد مسائل هسته ای در دیوان محاسبات (آمریکا) که یک سازمان تحقیقاتی، ارزیابی و حسابرسی کنگره آمریکا است بود. وی موفق به دریافت جایزه انرژی و علم به خاطر خدماتش در زمینه منع گسترش جنگ افزارهای هسته ای شد. او همچنین موفق به دریافت جایزه ارزیابی برنامه های دولتی از دیوان محا
سبات آمریکا شد. هیوارد دارای مدرک کارشناسی ارشد در رشته علوم سیاسی و تخصص در اقتصاد سیاسی آمریکای لاتین از دانشگاه هیوستون تگزاس است. همچنین او یکی از استادان ملی اسپانیایی این دانشگاه بود. او کارشناسی ارشد خود را از دانشگاه میشیگان در ان آربور در رشته علوم انسانی و زبان های خارجی اخذ کرده است. هیوارد دوره های آموزشی دانشگاه ام آی تی و چند مؤسسه دیگر را در حوزه علوم هسته ای و رآکتورهای هسته ای گذرانده است. وی مسلط به زبان اسپانیایی است.
اولین شرکت خدمات ارسال گل در سال ۱۹۱۰ توسط گروهی ۱۵ نفره از گل فروشان آمریکایی تأسیس شد که نام خدمات ارسال گل با تلگراف (FTD) را برگزیدند و در سال ۱۹۶۵ خدماتشان را به سطح بین الملل ارتقا دادند و نامش به خدمات ارسال بین المللی تغییر یافت و نه تنها در آمریکا بلکه در کشورهای دیگر نیز فعالیت خود را ادامه دادند. در سال ۱۹۲۰ گروهی از گل فروشان انگلیسی یک مجموعه مشابه را با نام گل تلفنی راه اندازی کردند این شرکت نیز به صورت شراکتی فعالیت می کرد و از سال ۱۹۵۳ فعالیتش را با نام اینتر فلورا ادامه داد تا در نهایت در سال ۱۹۷۰ شعبه های اینترفلورا در بیشتر کشورهای دنیا شروع به کار کرد. Interflora یکی از قدیمی ترین و معتبرترین شبکه های بین المللی گل فروشی آنلاین است که در بیش از 140 کشور جهان فعالیت می کند. این برند با شبکه ای گسترده از فروشگاه های محلی همکاری دارد و امکان ارسال سریع و تازه گل ها را به مشتریان فراهم می آورد. شبکه گسترده جهانی، طراحی های خاص و متنوع و ارائه خدمات سریع و محلی در کشورهای مختلف از ویژگی های متمایز این وبسایت قدیمی می باشد. در سال های پایانی دهه ۱۹۹۰ گل فروشی هایی که در ابتدا به صورت تلگرافی فعا
لیت می کردند با پیشرفت اینترنت تبدیل به ارتباط تلفنی شدند. تاریخچه گل فروشی در ایران. بر اساس کتاب «تهران قدیم» نوشته جعفر شهری، «گل فروشی ژرژیک» در چهار راه کنت (لاله زار نو) در اواخر دهه ۱۳۱۰ خورشیدی اولین مغازه گل فروشی در تهران بوده است. حرفه گل فروشی را برای نخستین بار ارامنه ای که از عثمانی به ایران مهاجرت کرده بوند به شهر تهران آورده اند. خدمات و محصولات. ارسال آنلاین گل تمام خدماتی که از گل فروشی ها انتظار می رود را برآورده می کند از جمله تزئین دسته گل، باکس گل، سبد گل، تاج گل ترحیم و تبریک، گل های تزئینی، استندهای گل و گلدان و … در بیشتر موارد امکان مشاوره آنلاین قبل از ثبت سفارش وجود دارد. زیرا همان طور که می دانید گل ها معانی مختلفی را با رنگ هایشان منتقل می کنند بدین منظور مشتری می تواند از خدمات مشاوره قبل از خرید خود بهره برد..
لشکر بیست و چهارم پیاده نظام لهستان یکی از لشکرهای نیروی زمینی لهستان بود که در سال ۱۹۲۱ ایجاد گشت و هنگام تهاجم به لهستان توسط آلمان نازی در سال ۱۹۳۹ به نبرد پرداخت. سر فرماندهی این لشکر در شهر یاروسواو قرار داشت. تاریخچه. این لشکر در روزهای اول آغاز جنگ جزوی از نیروهای ذخیره بود تا آنکه به سپاه کارپاتی الحاق گشت و در روز ۶ سپتامبر ۱۹۳۹ وارد نبرد سنگینی با ارتش آلمان نازی شد. در عصر همان روز ژنرال کازیمیرز فابریتسه به این لشکر دستور عقب نشینی داد تا از مسیر اصلی میان کراکوف و لووف دفاع کنند. در ۷ سپتامبر نیروهای این لشکر در مسیر حرکت خود توسط نیروهای آلمانی کمین خوردند که باعث تلفات شدیدی گشت و بر خلاف دستور ژنرال فابریتسه مجبور به عقب نشینی به سوی رود سن گشتند. در روزهای ۱۱ و ۱۲ سپتامبر واحدهای لهستانی در نزدیکی بیرچا وارد نبردی سنگین با لشکر دوم کوهستان (ورماخت) شدند که در عصر روز ۱۲ سپتامبر واحدهای آلمانی موفق شدند خطوط لهستانی ها را درهم شکافته و به سمت پرزمیسی پیشروی کنند. لشکر بیست و چهارم که در حال عقب نشینی بود در روز ۱۵ سپتامبر به موستیسکا رسید. دو روز بعد به همه واحدهای ارتش لهستان دستور رسید خود ر
ا به شهر محاصره شده لووف برسانند که در شامگاه ۱۷ سپتامبر اولین واحدهای لهستانی توانستند وارد شهر شوند. در روز ۱۸ سپتامبر که شوروی تهاجم خود به شرق لهستان را آغاز نمود به واحدها دستور داده شد تا به جای حرکت به سمت لووف خود را به مجارستان برسانند. خودروها و تجهیزات سنگین منهدم شدند و سربازانی که دیگر تمایلی برای جنگیدن نداشتند آزاد بودند تا جبهه را ترک کنند. با این وجود لشکر بیست و چهارم به نبرد با لشکر پنجم زرهی آلمان ادامه داد تا آنکه با رسیدن واحدهای ارتش سرخ به نزدیکی لووف فرماندهان ارتش لهستان که مقاومت را بیهوده می دیدند لشکر بیست و چهارم را منحل نمودند. در سال ۱۹۴۴ و در میانه عملیات طوفان لشکر بیست و چهارم پیاده به عنوان بخشی از ارتش میهنی دوباره ایجاد گشت.
جایزه چهار آزادی () جایزه ای است که سالانه به زنان و مردانی اهداء می شود که خود را متعهد به سخنرانی فرانکلین دلانو روزولت، رئیس جمهور ایالات متحده می دانند که در آن بر آزادی های چهارگانه اصرار ورزید. این چهار حق لازم و اساسی عبارتند از آزادی بیان، آزادی ادیان، آزادی از نیاز و آزادی از ترس. وی این سخنرانی را در ششم ژانویه ۱۹۴۶ با تأکید بر آزادی ها در برابر کنگره آمریکا ایراد کرد. روزولت در این سخنرانی از حقوقی صحبت می کند که در همه جای جهان باید از آن ها محافظت شود. اهدای این جایزه همه ساله در نیویورک توسط مؤسسه روزولت برای آمریکایی ها، میدل بورخ و هلند و مؤسسه روزولت مطالعات آمریکا برای غیرآمریکاییان انجام می گیرد. تاریخچه. جایزه چهار آزادی برای اولین بار در سال ۱۹۸۲ میلادی در جشن تولد صدسالگی رئیس جمهور روزولت و همچنین به مناسبت دویستمین سالگرد روابط دیپلماتیک بین ایالات متحده آمریکا و هلند اهداء شد. این جوایز برمبنای سخنرانی تاریخی رئیس جمهور روزولت که روی چهار آزادی زیر تأکید کرده، بنیانگذاری شده است: برای هرکدام از چهار جایزه آزادی یک سمبل در نظر گرفته شد که منجمله می توان از مدال ویژه آزادی. در سال های ۱
۹۹۰، ۱۹۹۵، ۲۰۰۳ و ۲۰۰۴ نیز به عنوان جوایز ویژه نام برد. در سالهایی که جوایز توزیع می شد جوایز شهروندان یا نهادهای آمریکایی توسط مؤسسه فرانکلین و الینور روزولت در شهر نیویورک اهداء می شد، البته پیش از آن برنامه اهدای جوایز شهروندان و نهادهای آمریکایی در هاید پارک، نیویورک برگزار می شد. در سال های پیشین هم، مراسم اهدای جوایز در میدل بورخ هلند برگزار می شد و غیرآمریکایی ها در آن جا جایزه خود را دریافت می کردند. انتخاب شهر میدل بورخ به این دلیل است که گفته می شود محل تولد خانوادگی روزولت بوده و توسط خانواده او که ریشه هلندی داشتند انتخاب شده است. جوایز. آزادی از ترس. روزولتء ۶ ژانویه ۱۹۴۱
علی اصغر شیرزادی (متولد ۲۸ آبان۱۳۲۳ در شیراز) روزنامه نگار و نویسنده اهل ایران است. وی برنده جایزه بیست سال ادبیات داستانی شده است. زندگی نامه. علی اصغر شیرزادی ۲۸ آبان ۱۳۲۳ در محله دروازه سعدی شیراز به دنیا آمده است. شیرزادی در گفت وگویی می گوید که با دیدن اوضاع و احوال نابسامان کودکان تنگدست و چگونه دچار بیماری شدن و سپس در گذشتن آنها می خواست پزشک اطفال شود تا دیگر کودکان محله شان سخت بیمار نشوند و عذاب نکشند ولی او در سن نوجوانی هدف خود را عوض می کند و به فکر این می افتد که دریانورد شود. در نهایت با استخدام شدن در روزنامه اطلاعات رویاهای دریانوردی خود را کنار می گذارد و دنبال نویسندگی می رود. نخستین داستان او سال ۱۳۴۰ در مجله فردوسی منتشر شد. او از سال ۱۳۴۴ به تهران آمد. شیرزادی از سال ۱۳۵۲ در روزنامه اطلاعات مشغول به کار شد و تا زمان بازنشستگی دبیر سرویس گزارش این روزنامه بود. او همچنین سردبیری مجله دوران و دبیری بخش داستان مجله ادبستان را برعهده داشت. او از اواسط دهه ۱۳۶۰ عضو کانون نویسندگان ایران است. فعالیت ها. علی اصغر شیرزادی از معدود بنیان گذاران موفق «شیوه کارگاهی» در داستان نویسی دو دهه اخیر است
که کارگاه های داستان نویسی وی توانسته اند نسلی نو از داستان نویسان ایران را به جامعه ادبی معرفی کنند. زندگی شخصی. وی سال ۱۳۴۸ با شهناز باقری شیرازی ازدواج کرد و دارای سه فرزند به نام های فرزین، فرزام و فرشاد است. آثار. رمان ها. مجموعه نقد: خداحافظ پدرخوانده- ۱۴۰۱- نشر خزه دربارهٔ آثار. رمان طبل آتش در دو بخش شیراز و تهران نگاشته شده که مربوط به نسلی می باشد که جوانی را با یاس در سال های پس از [[کودتای ۲۸ مرداد]] ۱۳۳۲ می گذراند و از دهه ۵۰ عبور کرده و به انقلاب ۱۳۵۷ می رسد. مجموعه داستان غریبه و اقاقیا جایزه بیست سال ادبیات داستانی در ایران را به دست آورد. با اقتباس از داستان دلاور از مجموعه غریبه کیومرث پوراحمد فیلمی با عنوان باران ساخته است.
با پیشرفت تکنولوژی و افزایش چشمگیر داده های زیستی، علاوه بر ذخیره سازی و نگهداری، استخراج اطلاعات سودمند از این حجم از داده نیز چالش بزرگی را برای پژوهشگران به وجود آورده است. به این منظور، برای به دست آوردن دانش از داده های زیستی از ابزارها و روش های یادگیری ماشین استفاده می شود. یادگیری ماشین که زیرشاخه ای از علوم رایانه است، دارای کاربردهای بسیاری در بیوانفورماتیک است. بیوانفورماتیک دانشی است که به جنبه های ریاضی و محاسباتی زیست شناسی برای فهم و پردازش داده های زیستی می پردازد. پیش از ظهور روش های یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک، الگوریتم های بیوانفورماتیک به صورت دست نویس و غیرخودکار برنامه نویسی می شدند، که برای مسائلی مانند پیش بینی ساختار پروتئین بسیار دشوار بوده است. روش هایی در یادگیری ماشین مانند یادگیری عمیق به الگوریتم این اجازه را می دهد که از روی ویژگی های اولیهٔ دادهٔ ورودی ویژگی هایی پیچیده تر را برای به کارگیری در الگوریتم یادگیری بسازد. این نوع سیستم ها با داشتن حجم بزرگی از داده برای یادگیری می توانند پیش بینی های کاملاً پیچیده ای را انجام دهند. در سال های اخیر حجم داده های زیستی به شدت افزا
یش یافته است، که این موضوع استفاده از سیستم های گفته شده را برای پژوهشگران بیوانفورماتیک میسر می کند. یادگیری ماشین در شش شاخه از زیست شناسی مورد استفاده قرار می گیرد. این شاخه ها عبارتند از: ژنومیک، پروتئومیک، ریزآرایه، زیست شناسی دستگاه ها، تکامل و متن کاوی. وظایف. الگوریتم های یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک را می توان برای پیش بینی، طبقه بندی و انتخاب ویژگی استفاده کرد. روش های دستیابی به این وظیفه متنوع است و بخش های گسترده ایی را در بر می گیرد. شناخته شده ترین آنها یادگیری ماشین و آمار است. هدف الگوریتم های طبقه بندی و پیش بینی، ساخت مدل هایی است که کلاس ها یا مفاهیم را برای پیش بینی آینده توصیف و متمایز می کنند. تفاوت بین آنها به شرح زیر است: با توجه به رشد تصاعدی فناوری های اطلاعات و مدل های کاربردی از جمله هوش مصنوعی و داده کاوی، علاوه بر دسترسی به مجموعه های داده ای جامع تر، تکنیک های جدید و بهتری برای تجزیه و تحلیل اطلاعات بر اساس توانایی یادگیری آن ها ایجاد شده است. چنین مدل هایی امکان دسترسی فراتری را فراهم می کنند. رویکردهای یادگیری ماشینی. شبکه های عصبی مصنوعی. از جمله کاربرد های شبکه های عصبی م
صنوعی در بیوانفورماتیک به شرح زیر است: مهندسی ویژگی. روشی که ویژگی ها، اغلب بردارها در یک فضای چند بعدی، از داده های دامنه استخراج می شوند، جزء مهمی از سیستم های یادگیری است. در ژنومیک، یک نمایش مرسوم از یک دنباله، استفاده از بردار فرکانس های ک تایی (k-mer) است، که برداری formula_1 بعدی است که نهاده های آن تعداد وقوع هر زیر دنباله ای از طول formula_2 را در یک دنباله معین می شمارند. از آنجایی که حتی برای مقداری به کوچکی formula_3 ابعاد این بردارها بسیار بزرگ است (به عنوان مثال در این مورد از بعد formula_4 است)، تکنیک هایی مانند تحلیل مؤلفه های اصلی برای تصویر داده ها به فضای ابعاد پایین تر استفاده می شود و به این ترتیب، مجموعه کوچکتری از ویژگی ها از دنباله ها انتخاب می شود. طبقه بندی. در طبقه بندی، خروجی مدل یک متغیر گسسته است. یکی از نمونه ها آن در بیوانفورماتیک، برچسب گذاری داده های ژنومی جدید (مانند ژنوم باکتری های غیرقابل کشت) بر اساس مدلی از داده های از قبل برچسب گذاری شده است. مدل مارکوف پنهان. مدل های مارکوف پنهان (HMMs) دسته ای از مدل های آماری برای داده های متوالی (اغلب مربوط به سیستم هایی که در طول ز
مان تکامل می یابند). یک HMM از دو شیء ریاضی تشکیل شده است: یک فرآیند وابسته به حالت مشاهده شده formula_5 و یک فرآیند حالت مشاهده نشده (پنهان) formula_6. در یک HMM، فرآیند حالت مستقیماً مشاهده نمی شود - این یک متغیر "پنهان" (یا "مخفی") است - اما مشاهدات از یک فرآیند وابسته به حالت (یا فرآیند مشاهده) ساخته می شوند که مبتنی بر یک فرآیند حالت زیربنایی است (بنابراین می تواند به عنوان یک اندازه گیری پر سر و صدا از حالت های مورد علاقه سیستم در نظر گرفته شود). HMM ها را می توان در زمان پیوسته فرموله کرد. HMM ها را می توان برای پروفایل و تبدیل یک هم ترازسازی چند توالی به یک سیستم امتیازدهی برای جستجوی پایگاه های داده برای دنباله های همولوگ از راه دور استفاده کرد. علاوه بر این، پدیده های اکولوژیکی را می توان با HMM ها توصیف کرد. شبکه عصبی پیچشی. شبکه عصبی پیچشی (CNN) کلاسی از شبکه عصبی عمیق است که معماری آن بر اساس وزن های مشترک کرنل های کانولوشن یا فیلترهایی است که در امتداد ویژگی های ورودی اسلاید می شوند و نقشه های ویژگی را ارائه می دهند. CNN ها از الگوی سلسله مراتبی در داده ها بهره می برند و الگوهای پیچیده را را با
استفاده از الگوهای کوچکتر و ساده تری که از طریق فیلترهایشان کشف می شوند، جمع آوری می کنند. بنابراین، آنها در مقیاس اتصال پذیری و پیچیدگی پایین تر هستند. جنگل تصادفی. جنگل های تصادفی (RF) با ساخت مجموعه ای از درخت های تصمیم عمل طبقه بندی را انجام میدهند و میانگین پیش بینی درختان را به عنوان خروجی اعلام میکنند. این نوع دیگری از تجمع بوت استرپ است (که مجموعه بزرگی از درختان تصمیم را جمع می کند) و می تواند برای طبقه بندی یا رگرسیون استفاده شود. از آنجایی که جنگل های تصادفی یک تخمین داخلی از خطای تعمیم را ارائه می دهند، ضرورتی به اعتبارسنجی متقابل نیست. علاوه بر این، مجاورت هایی تولید می کنند که می توان از آن ها برای انتساب به مقادیر گمشده و تجسم داده های جدیداستفاده کرد. از نظر محاسباتی، جنگل های تصادفی جذاب هستند، زیرا به طور طبیعی هم رگرسیون و هم طبقه بندی (چند کلاسی) را انجام می دهند، برای آموزش و پیش بینی نسبتاً سریع هستند، تنها به یک یا دو پارامتر تنظیم بستگی دارند، یک تخمین داخلی از خطای تعمیم دارند، می توان از آنها استفاده به طور مستقیم برای مسائل با ابعاد بالا استفاده کرد، و به راحتی می تواند به صورت مواز
ی اجرا شود. از نظر آماری، جنگل های تصادفی برای ویژگی های اضافی، مانند اندازه گیری اهمیت متغیر، وزن دهی کلاس های دیفرانسیل، انتساب مقدار گمشده، تجسم، تشخیص نقاط دورافتاده، و یادگیری بدون نظارت جذاب هستند. خوشه بندی. خوشه بندی - تقسیم بندی یک مجموعه داده به زیرمجموعه های مجزا، به طوری که داده های هر زیرمجموعه تا حد امکان به یکدیگر نزدیک و تا حد امکان از داده های هر زیرمجموعه دیگری، طبق برخی تابع فاصله یا شباهت تعریف شده، دورتر باشند - یک تکنیک رایج برای تجزیه و تحلیل داده های آماری است. خوشه بندی برای بسیاری از تحقیقات بیوانفورماتیک که مبتنی بر داده ها هستند مهم میباشد و به عنوان یک روش محاسباتی قدرتمند عمل می کند که به موجب آن ابزارهای طبقه بندی سلسله مراتبی، مبتنی بر مرکز، مبتنی بر توزیع، مبتنی بر چگالی و طبقه بندی نقشه های خودسازمانده، مدت هاست که در یادگیری ماشین کلاسیک مورد مطالعه و استفاده قرار گرفته است. به طور ویژه، خوشه بندی به تجزیه و تحلیل داده های بدون ساختار و با ابعاد بالا در قالب توالی، عبارات، متون، تصاویر و غیره کمک می کند. خوشه بندی همچنین برای به دست آوردن بینش در مورد فرآیندهای بیولوژیکی در
سطح ژنومیک استفاده می شود، به عنوان مثال. عملکردهای ژن، فرآیندهای سلولی، زیرشاخه های سلولی، تنظیم بیان ژن و فرآیندهای متابولیک. کاربردها. ژنومیک. ژنومیک شامل مطالعهٔ ژنوم موجودات زنده، که رشتهٔ دی ان ای کامل آن ها است، می شود. با وجود اینکه داده های ژنومیک به دلیل مشکلات فنی در توالی یابی یک قطعه از دی ان ای در طول زمان ناقص بوده است، تعداد رشته های موجود به صورت نمایی در حال افزایش است. برخلاف افزایش نمایی این نوع از دادهٔ خام، تفسیر زیستی آن با سرعت بسیار کمتری انجام می شود. به این دلیل به روش های یادگیری ماشین برای تشخیص محل ژن هایی که به پروتئین ترجمه می شوند، روی آورده می شود. این مسئله به مسألهٔ ژن یابی معروف است. علاوه بر مسألهٔ ژن یابی، روش های یادگیری ماشین در مسألهٔ هم ترازسازی چند توالی نیز استفاده می شود. در این مسئله، تعداد زیادی رشتهٔ دی ان ای یا اسید آمینه به منظور یافتن نواحی مشابه هم ترازسازی می شوند. این نواحی مشابه می توانند نشان دهندهٔ اطلاعاتی در مورد پیش زمینهٔ تکاملی این رشته ها باشند. پروتئومیک. پروتئین ها که رشته هایی متشکل از اسید آمینه ها هستند، بخش بزرگی از کارایی و عملکرد خود را ا
ز تاشدگی می گیرند که به آن ها ساختاری سه بعدی می دهد. این ساختار شامل ۴ لایه که به آن ها ساختار اول تا چهارم گفته می شود، می شود. ساختار اولیهٔ پروتئین نشان دهندهٔ توالی اسید آمینه ها است و ساختار دوم آن شامل مارپیچ های آلفا و صفحات بتا می شود. از آن جایی که ساختارهای سوم و چهارم وابستگی زیادی به ساختار دوم دارند، در زیرشاخهٔ پروتئومیک توجه زیادی به ساختار دوم می شود. به دست آوردن ساختار کامل و دقیق پروتئین فرایندی بسیار پیچیده و زمان گیر است. پیش از استفاده از روش های یادگیری ماشین، پژوهشگران سیستم های پیش بینی ساختار پروتئین را به صورت دستی پیاده سازی می کردند. امروزه روش های یادگیری ماشین با به دست آوردن خودکار ویژگی های داده به دقت ۸۴٪-۸۲ رسیده اند. در حال حاضر الگوریتم سرآمد در حوضهٔ پیش بینی ساختار دوم از سیستمی به نام DeepCNF استفاده می کند که بر اساس مدل شبکهٔ عصبی مصنوعی، به دقت ۸۴٪ در دسته بندی اسید آمینه های یک رشتهٔ پروتئین به دسته های مارپیچ، صفحه و سیم پیچ رسیده است. از لحاظ تئوری، حداکثر دقت قابل دستیابی در این مسئله برابر ۹۰٪-۸۸ است. روش های یادگیری ماشین در مسئله های دیگری مانند پیش بینی زنجی
ر جانبی و مدل کردن پروتئین نیز استفاده می شوند. ریزآرایه. ریزآرایه یکی از انواع آزمایشگاه روی تراشه است که برای جمع آوری داده از مواد زیستی با مقدار بالا استفاده می شود. یادگیری ماشین می تواند در آنالیز این نوع داده کمک کند و در مواردی مانند مشخص کردن الگوهای بیان ژن ها، دسته بندی و استنتاج از شبکه های ژنتیکی مورد استفاده قرار گیرد. این تکنولوژی به طور ویژه برای نظارت بر بیان ژن های یک ژنوم به منظور تشخیص انواع مختلف سرطان استفاده می شود. یکی از مهمترین مسئله ها در این عرصه تشخیص ژن هایی است که بیان شده اند. حجم بالای داده و وجود داده های بی ربط، این مسئله را سخت تر می کند. روش های دسته بندی در یادگیری ماشین مانند شبکهٔ تابع پایه شعاعی، یادگیری عمیق، دسته بندی کنندهٔ بیزی، درخت تصمیم و جنگل تصادفی در این مسئله استفاده می شوند. زیست شناسی دستگاه ها. زیست شناسی دستگاه ها به بررسی رفتارهای شدید فعل و انفعالات پیچیده در بین اجزاء سادهٔ زیستی می پردازد. چنین اجزائی می توانند شامل مولکول هایی مانند دی ان ای، آران ای، پروتئین ها و متابولیت ها شوند. یادگیری ماشین در مدل کردن فعل و انفعالات پیچیده در سیستم هایی مانند
شبکه های ژنتیکی، شبکه های انتقال سیگنال و مسیرهای متابولیکی به کار می آید. مدل های گرافیکی احتمالاتی یکی از پرکاربردترین روش ها در مدل کردن شبکه های ژنتیکی هستند. علاوه بر این از روش بهینه سازی زنجیره مارکوف نیز در مسئله هایی مانند تشخیص نواحی اتصال فاکتور رونویسی استفاده می شود. الگوریتم های ژنتیکی که روش هایی بر اساس روند طبیعی تکامل هستند در مدل کردن شبکه های ژنتیکی و ساختارهای تنظیم کننده مورد استفاده قرار می گیرند. کاربردهای دیگر یادگیری ماشین در زیست شناسی دستگاه ها عبارتند از: پیش بینی عملکرد آنزیم ها، آنالیز دادهٔ ریزآرایه های توان بالا و پیش بینی عملکرد پروتئین. تکامل. در علم تکامل، به خصوص در بازسازی درخت تبارزایی نیز از روش های یادگیری ماشین استفاده می شود. درخت تبارزایی درختی است که نشان دهندهٔ روابط تکاملی در میان انواع مختلف گونه های زیستی، بر اساس شباهت ژنتیکی آن ها است. یک دسته از روش های مورد استفاده برای یافتن گونه هایی که از لحاط ژنتیکی به یکدیگر نزدیک هستند، روش های خوشه بندی از جمله ،k-means و DBSCAN هستند. در بین این روش ها، DBSCAN دقت و سرعت بیشتری در خوشه بندی داده های ژنتیکی دارد. علا
وه بر این روش ها، از روش های یادگیری عمیق مانند شبکه های عصبی پیچشی نیز استفاده می شود. متن کاوی. با افزایش تعداد نشریات زیست شناسی جستجو و جمع آوری اطلاعات در مورد موضوعی خاص به امری دشوار تبدیل شد. به این امر گفته می شود. جمع آوری اطلاعات از تمامی منابع موجود در مورد داده های زیستی بسیار مهم است چرا که این اطلاعات در ادامه می توانند به تولید دانش زیستی جدید با استفاده الگوریتم های یادگیری ماشین کمک کنند. برای استخراج دانش از گزارش هایی که به دست انسان تولید شده اند، می توان از روش های پردازش زبان طبیعی استفاده کرد. سایر کاربردها. یکی از زیرشاخه هایی که روش های یادگیری ماشین در آن نقش مهمی دارند آنالیز تصاویر زیستی است. در این زیرشاخه به طراحی روش هایی برای آنالیز محاسباتی تصاویر زیستی پرداخته می شود. به صورت مرسوم، آنالیز تصاویر زیستی به دست خود انسان انجام می شود. این روش کند و پرهزینه است و نتیجهٔ آن وابسته به شخصی است که تصاویر را آنالیز می کند. علاوه بر این، میکروسکوپ های خودکار مدرن قادر به تولید صدها تا هزاران تصویر در هر ساعت هستند، که آنالیز دستی این تصاویر را غیرممکن می کند. به همین دلیل از روش های
و تشخیص الگو در آنالیز تصاویر زیستی کمک گرفته می شود. یکی از بزرگترین زیرمجموعه ها از تصاویر زیستی که به آنالیز خودکار نیاز دارد، تصاویر میکروسکوپ های فلئورسانس است. برای این گروه از تصاویر، مسئله های بخش بندی سلول ها، دسته بندی واکنش های فنوتیپی و تصمیمات مربوط به واکنش های مشتق از آن، به طور معمول مطرح می شوند. از زیرشاخه های دیگری که در آن ها از روش های یادگیری ماشین استفاده می شود می توان به طراحی پرایمر، آنالیز داده های طیف سنج جرمی و ترجمهٔ معکوس پروتئین ها اشاره کرد.