Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
کرونیکا فیلمی هیجان انگیز ساخته کشور اکوادور در سال ۲۰۰۴ است، که توسط سباستین کوردرو نوشته و کارگردانی شده است. این فیلم توسط گی یرمو دل تورو، کارگردان هزارتوی پن و آلفونسو کوارون، کارگردان فرزندان انسان تهیه کنندگی شده است. این فیلم در بخش فیلم های نوعی نگاه در جشنواره فیلم کن ۲۰۰۴ به نمایش درآمد.
مراکش تحت حمایت فرانسه (, ; ؛ ۱۹۱۲–۱۹۵۶)، که همچنین به نام مراکش فرانسه معروف است ()، یک رژیم استعماری بود که توسط فرانسه بر مراکش تحمیل شد. این استعمار هنگامی که سلطان عبدالحفیظ "پیمان فس" را امضا کرد، به طور رسمی در ۳۰ مارس ۱۹۱۲ بنیان گذاشته شد، هرچند که اشغال نظامی مراکش توسط فرانسه با "حمله اوجدا" و "بمباران کازابلانکا" در سال ۱۹۰۷ آغاز شده بود. پروتکل فرانسه تا زمان انحلال پیمان فس در دوم مارس ۱۹۵۶ با اعلامیه مشترک فرانسه و مراکش پابرجا بود. رژیم حمایتی فرانسوی قلمرو مشترک با رژیم حمایتی اسپانیا داشت که در یک سال منعقد و منحل شد. مرزهای آن شامل ناحیه ای از مراکش بین "راهرو تازه " و رودخانه درع بود و از جمله سرزمین های پراکنده و قبیله ای را نیز در خود جای می داد. پایتخت رسمی آن رباط بود. میراث. استعمار فرانسه تأثیری ماندگار بر جامعه، اقتصاد، زبان، فرهنگ و آموزش در مراکش داشت. همچنین ارتباطات طولانی بین دو کشور به وجود آمد که از آن به عنوان استعمار نو یاد می شود. مراکش به عنوان یک مستعمره سابق فرانسه در آفریقا، عضوی از "سازمان بین المللی فرانکفونی نیز هست". طبق آماری که در سال ۲۰۱۹ به دست آمد، ۳۵٪ از مردم
مراکش فرانسوی صحبت می کنند که بیشتر از الجزایر با ۳۳٪ و موریتانی با ۱۳٪ است. تقریباً در حدود ۱۵۱۴۰۰۰ مراکشی در فرانسه زندگی می کنند که بزرگ ترین جامعه مراکشی را در خارج از مرزها تشکیل می دهند. طبق اعلام INSEE، از اکتبر سال ۲۰۱۹ تقریباً ۷۵۵۴۰۰ تبعه مراکش ساکن فرانسه هستند که ۲۰٪ از جمعیت مهاجر فرانسه را نمایندگی می کنند.
نوروانفورماتیک (به انگلیسی: Neuroinformatics) یک رشته مطالعاتی در رابطه با پردازش داده های عصبی و اطلاعات موجود در سیستم های عصبی است. نوروانفورماتیک دربارهٔ توسعهٔ داده های عصبی از طریق مدل های محاسباتی و ابزارهای تحلیل داده برای تجزیه و تحلیل عملکرد سیستم های عصبی و داده های تجربی که از طریق آزمایش تجربی بدست آمده اند می باشد. این داده ها شامل داده های مربوط به ژن، مولکول، ساختار سلول و شبکه ها و سیستم های عصبی است. شاخه های مختلف نوروانفورماتیک. مهم ترین قسمت برای داده های عصبی مرکز تجمع آنها یعنی مغز موجودات است؛ در سال های گذشته با توجه به جمع آوری میزان زیادی داده در مورد مغز، مسئلهٔ پردازش این داده ها بیش از پیش مورد توجه قرار گرفته است که این موضوع، محوری ترین بحثی است که در نوروانفورماتیک وجود دارد و دانشمندان را به سمت این رشته می کشاند؛ زیرا این داده ها بسیار پیچیده و ادغامی از قسمت های مختلف هستند که این موضوع را برای دانشمندان به یک چالش بدل کرده است. نوروانفورماتیک را می توان ادغامی از علوم اعصاب (مغز) و علم اطلاعات دانست؛ با این پیش زمینه ۳ شاخهٔ اصلی وجود دارد که کارهای مربوط به نوروانفورماتیک
به این شاخه ها تقسیم می شود: تلفیق دانسته ها و تحقیقات مربوط به مغز و علم اطلاعات مزایای زیادی را فراهم می آورد؛ از طرفی علم اطلاعات با معرفی فناوری های جدیدی برای تنظیم و ساختن مدل های محاسباتی، پایگاه های داده ها و پردازش اطلاعات راه های تحقیقات در علوم اعصاب را راحت می کند و از طرفی هم تحلیل و تحقیق در علوم اعصاب روش های جدید محاسباتی و تحلیلی را مشخص می کنند. تاریخچه. با پیشرفت علوم عصبی و علم اطلاعات که باعث شد ادغام این دو علم ممکن گردد، مبانی نوروانفورماتیک به عنوان یک علم جدید در دهه ۱۹۸۰ پایه گذاری شد. ارتباط ساختارها و کارکردهای پیچیده سیستم عصبی نیاز به هماهنگی بین حوزه های متنوع دانش، ادغام در سطوح مختلف تحقیق و تلفیق رویکردهای فنی به ظاهر متفاوت، از مولکولها تا رفتار سلول های عصبی دارد. چالش نوروانفورماتیک نیز فراهم کردن یک چارچوب اطلاعات محاسباتی یکپارچه برای تسهیل و پرورش چنین ساختارهایی است. در عمل، پیشرفت های عمده در تحقیقات ما از مغز نیاز به توسعه و استفاده از ابزارهای الکترونیکی مناسب برای پردازش، تصویرسازی، تبدیل، تجزیه و تحلیل داده های علوم عصبی دیجیتال دارد؛ چنین چالشی راه حل اساسی برای
پیشگیری، تشخیص و درمان بیماری های مغزی است. این علم هنوز در مراحل ابتدایی خود است و درواقع تلاشی است برای یک چشم انداز تاریخی در زمینهٔ علوم اعصاب. در سال ۱۹۸۹ میلادی مؤسسه ملی سلامت روان ایالات متحدهٔ آمریکا به همراه چند مؤسسهٔ دیگر، تیمی را تشکیل دادند تا وظیفهٔ مطالعه و تحقیق روی این زمینه که چگونه فناوری اطلاعات می تواند ابزارهایی را که برای پیشرفت بهتر علوم اعصاب و به کارگیری بیشتر داده های عصبی، نیاز هستند برعهده بگیرند. در سال ۱۹۹۱ اولین گزارش ها حاکی از مثبت بودن تحقیقات بود که باعث شد «پروژهٔ مغز انسان» بوجود آید و در سال ۱۹۹۳ اولین کمک های مالی به این پروژه اختصاص یافت؛ این پروژه تا سال ۲۰۰۴ بگونه ای پیشرفت داشت که حدود ۱۰۰ میلیون دلار کمک مالی دریافت کرد و از مهم ترین پروژه های ایالات متحده بود که از طریق چندین مؤسسه و سازمان پشتیبانی می شد. پس از جهانی شدن این پروژه مقالاتی با تلاش دانشمندان از چندین کشور در زمینهٔ بیوانفورماتیک منتشر شد که از دو قسمت عمده تشکیل می شدند: که این مقالات باعث به وجود آمدن بیشتر تحقیق های مختلف در زمینهٔ نوروانفورماتیک شدند. تحقیقات انجام شده در ایران در زمینهٔ نوروا
نفورماتیک. در ایران رشته نوروانفورماتیک در زیر رشته های مهندسی و علوم کامپیوتر و رشته زیست شناسی و رشتهٔ پزشکی (در تخصص مغز و اعصاب) قرار می گیرد و جزو رشته های دانشگاهی محسوب نمی شود اما در قسمت های مختلف و در دانشگاه هایی همچون صنعتی شریف، تهران و بهشتی در این رابطه تحقیق می شود و در آزمایشگاه ها یا در تحقیقات مشترک بین دانشگاهی، مقالاتی هم چاپ شده است. از طرفی در پژوهشگاه های مختلف از جمله انجمن علوم اعصاب ایران و پژوهشگاه رویان تحقیقاتی در این زمینه صورت گرفته است. ابزار مورد استفاده در نوروانفورماتیک. نرم افزارهای نوروانفورماتیک در مرحلهٔ اول به استفاده از علوم رایانه برای ایجاد پایگاه های داده، ابزار و شبکه برای تحقیقات علوم اعصاب مربوط می شوند. برخی از برنامه های نرم افزاری نوروانفورماتیک با ساخت داده ها درگیر هستند تا قالب های سازگار برای به اشتراک گذاری داده ها با سایرین را ایجاد کنند؛ به عنوان مثال برنامه BrainML سیستمی است که با گرفتن داده های اولیه از فعالیت های عصبی افراد، یک داده ی تجمیع شده با فرمت اکس ام ال استاندارد را از داده های استخراج یا پردازش شده و یا نتیجه ی پردازش روی داده های ورودی ا
رائه می دهد. به عنوان مثال، شبکه تحقیقات انفورماتیک زیست پزشکی (Birn) یک سیستم شبکه برای علوم اعصاب است که در آن منابع، خدمات، رابط ها و بانک های اطلاعاتی مشترک می توانند در یک محیط واحد توزیع شوند؛ این برنامه برای پیشبرد تشخیص و درمان بیماری شکل گرفت. هدف اصلی دیگر نرم افزارهای نوروانفورماتیک آنالیز و مدل سازی سیستم های عصبی است. به عنوان مثال برنامهٔ Budapest Reference Connectome یک مدل مغز سه بعدی آنلاین است که می تواند برای تجسم ارتباطات در مغز انسان استفاده شود.داده های پروژه ی تصویربرداری این برنامه از رزونانس مغناطیسی ۴۷۷ نفر به عنوان بخشی از پروژه پروژه (Human Connectome (HCP جمع شد.
در فرایند ساختن دی ان ای توسط دی ان ای-پلی مراز قطعه ای به عنوان نقطهٔ شروع لازم است. وظیفهٔ دی ان ای پریماز تولید این قطعه به نام آغازگر است. در حین فرایند ساخت دی ان ای، قطعهٔ دی ان ای تک رشته ای می شود. پریماز آنزیمی است که مولکول های آران ای تولید می کند که سری آن ها مکمل قطعه دی ان ای تک رشته ای شده است. قطعه آران ای تولید شده برای شروع فرایند همانندسازی دی ان ای توسط دی ان ای پلیمراز لازم است، زیرا دی ان ای پلیمراز تنها می تواند نوکلئوتیدهای جدید تولید شده را به نوکلئوتیدهای قبلی بچسباند. این آنزیم نوعی آران ای پلیمراز است، زیرا وظیفهٔ آن ساخت مولکول های آران ای است. انواع دی ان ای پریماز. دی ان ای پریمازها به دو گونهٔ کلی باکتریایی و هسته ای یوکاریوت تقسیم می شوند. ژن های هر دو نوع پریماز در جد مشترک این دو گونه بوده اند اما با پیشروی در هر یک در باکتری ها نوع باکتریایی و در یوکاریوت ها و آرکیاها نوع دیگر باقی مانده است. این دو گونهٔ پریمازها از لحاظ ژنی و ساختار پروتئینی با هم متفاوتند اما عملکرد یکسانی دارند. دی ان ای پریماز باکتریایی. پریمازهای باکتریایی تک پارهایی هستند که با هلیکازهای DnaB تعامل د
ارند. هلیکازها شاخهٔ همانندسازی را از هم باز می کنند. ژن مرکزی تنظیم کنندهٔ فرایند سنتز ماکرومولکولی، ژن این نوع پریماز یعنی DnaG است، که برای فاز اولیه ترجمه، رونوشت و همانندسازی ژن های لازم را حمل می کند. DnaG بیش از دو نوع ژن دیگر یعنی rpsU و rpoD تنظیم می شود و کمتر از همه بیان می شود. دی ان ای پریماز یوکاریوتی و آرکیایی. پریمازهای یوکاریوتی ناجوردوپارهایی هستند که شامل زیرواحد کوچک پریماز است که کار آن ساخت آغازگر است و زیرواحد بزرگ که فعالیت آن را تعدیل می کند. به این نوع AEP گفته می شود. دی ان ای پریماز و بیماری ها. بیماری زایی. در یکی از مطالعات انجام شده، نقش رخ دادن جهش در توالی دی ان ای پریماز، در سلول های عصبی شبکیهٔ چشم است. مشاهده شده است که جهش یافتن دی ان ای پریماز سبب مختل شدن تقسیم سلولی نمی شود و در عوض باعث مرگ سلولی سلول های عصبی شبکیهٔ چشم با تعداد بالا در فرایند تمایزیابی می شود. این جهش در یک زیربخش کوچک دی ان ای پریماز، یعنی prim1 اتفاق افتاده است. ساخت آران ای ای که توسط Prim1 تسریع می شود، در فعال سازی فرایند پاسخ گویی آسیب دی ان ای هائز اهمیت است. این جهش سبب فعال شدن بعضی بازرسی ه
ای سلولی و مهارکننده های تومور می شود که به مرگ سلولی منتهی می شوند. استفاده برای درمان. در مطالعه ای دیگر، بررسی شده چه طور می توان برای تولید آنتی بیوتیک دی ان ای پریماز را هدف قرار داد. در واقع بخش مورد هدف آنتی بیوتیک می تواند DnaG در دی ان ای پریماز باشد. با حذف DnaG از کروموزوم اسمگماتیس مایکروباکتریایی، باکتری کشته می شود. به طور کل از تفاوت های ساختاری دی ان ای پریمازها در باکتری ها و در انسان ها می توان در حوزهٔ طراحی دارو استفاده کرد. دی ان ای پریماز به عنوان ترمز در فرایند همانندسازی. یکی از شگفتی ها در رابطه با همانندسازی دی ان ای چگونگی برقرار شدن تعادل بین سرعت همانندسازی دی ان ای در شاخهٔ پیشرو است که با سرعت و پشت سر هم همانندسازی می کند، با شاخه ای که باید قطعات اوکازاکی در آن ایجاد شود تا در آن دی ان ای پسرو همانندسازی شود. در واقع باید با زمان بندی بسیار دقیق آنزیمی سرعت شاخهٔ پیشرو کاهش پیدا کند. مشاهده شده است که ساخت آغازگرها در شاخهٔ دیگر باعث مکث های کوتاه در شاخهٔ پیشرو می شود که این موضوع باعث می شود سرعت این دو شاخه باهم تنظیم شوند. در شاخهٔ پسرو یک حلقهٔ همانندسازی تشکیل و رها می ش
ود. پیش از تشکیل این حلقه پریماز به عنوان ترمز عمل می کند.
در بیوانفورماتیک ، یک " خطای خوانش دی ان ای " هنگامی رخ می دهد که بازساز توالی یک پایه دی ان ای را برای یک پایه متفاوت تغییر دهد. سپس دنباله های خوانده شده از بازساز توالی برای ایجاد یک گراف دی براین استفاده می شود که به روش های مختلفی برای یافتن خطاهای خوانش استفاده می شود. نمای کلی. از طریق شکل گراف دی براین ، می توانیم ببینیم که احتمال 4 ^ k گره های مختلف برای ساختن یک ژنوم وجود دارد. با در نظر گرفتن تنها ک تایی موجود در رشته مورد نظر دی ان ای ، تعداد گره های مورد استفاده برای ایجاد نمودار را می توان کاهش داد. با توجه به توالی 1 ، می توان گره های اندازه ۷ یا ۷ تایی را تعیین کرد که در نمودار قرار دارند. سپس این ۷ تایی ها نمودار ایجاد شده در شکل 1 را ایجاد می کنند.قطعه تابع زیر را می توان به این صورت استفاده کرد که با دادن دنباله شکل یک و مشخص کردن اندازه ک تایی ها می توان گراف دی براین ساده شکل را ساخت. def de_bruijn_graph(seq, k): edges = [] nodes = set() for i in range(len(seq) - k + 1): edges.append((seq[i:+k-1], seq[i+1:i+k])) nodes.add(seq[i:i+k-1]) nodes.add(seq[i+1:i+k]) return nodes, edges نمودار نش
ان داده شده در شکل 1 یک نسخه بسیار ساده است از آنچه که یک نمودار می تواند شبیه به ان باشد..این نمودار با گرفتن 6 عنصر آخر ۷ تایی و پیوند دادن آن به گره ای که 6 عنصر اول آنها یکسان است تشکیل می شود. شکل 1 ساده ترین گراف دی براین است ، زیرا هر گره دقیقاً یک مسیر در آن وارد و یک مسیر از ان خارج می شود. در بیشتر مواقع ، شما به احتمال زیاد گرافیکی را مشاهده خواهید کرد که در آن بیش از یک لبه به سمت گره و یا بیش از یک لبه خروجی از یک گره وجود دارد. این امر به دلیل اتصال گره ها اتفاق می افتد. گره ها با لبه هایی که به گره ها اشاره می کنند متصل می شوند اگر و تنها اگر ، "k-1" عنصر اخر ک تایی مورد نظر مطابق با "k-1” عنصر اول گره دیگری باشد.این موضوع این اجازه را می دهد تا یک نمودار د دی براین چند لبه تشکیل شود. این نمودارهای پیچیده تر به دلیل خطاهای خواندن یا تغییر در رشته های دی ان ای اتفاق می افتد. این دو دلیل تعیین ساختار صحیح دی ان ای و تعیین عوامل ایجاد خطا را مشکل می کنند. از آنجایی که بیشتر رشته های دی ان ای احتمالاً شامل خطاها و تغییرات در خواندن هستند ، دانشمندان امیدوارند که از گره های نمودار هنگامی که به طور ن
امشخص به هم وصل شوند ، پس از تمیز کردن نمودار از راس و لبه های ایجاد شده توسط خطاها ، از فرایند بازسازی استفاده کنند که می تواند گره های نمودار را یکپارچه کند. تیپ و حباب. هنگامی که یک نمودار از داده های توالی تشکیل می شود ، خطاهای خواندن تیپ و حباب ها را تشکیل می دهند.تیپ جایی است که در طی فرایند بازسازی خطایی رخ داده و باعث شده است که نمودار نادرست تمام شود و ک تایی صحیح و نادرست را شامل شود. حباب نیز هنگام ایجاد خطا در روند خواندن دنباله تشکیل می شود. با این حال ، هر جا که خطا رخ دهد ، مسیری برای ک تایی ها برای اتصال مجدد با نمودار اصلی وجود دارد ، آنها فقط در صورتی حذف می شوند که بروز خطا باعث ان ها بوده باشه است. هنگامی که دانشمندان از ژنوم مرجع استفاده می کنند ، آنها می توانند با مقایسه نمودار ژنوم مرجع و نمودار دنباله ، مکانهای تیپ ها را شناسایی کنند. اگر ژنوم مرجع وجود نداشته باشد ، این تیپ ها با ردیابی شاخه ها به سمت عقب تا زمانی که نقطه ای مبهم پیدا شود قابل از بین بردن هسنتد. این تیپ ها تنها در صورتی حذف می شوند که شاخه حاوی تیپ کوتاهتر از طول آستانه مشخص شده باشد. روند از بین بردن حباب ها کمی پیچی
ده تر است. اولین کاری که باید انجام شود شناسایی شروع حباب است. از آنجا هر مسیر از ابتدای حباب تا نقطه اتصال مجدد دنبال می شود. نقطه اتصال مجدد می تواند برای هر مسیر متفاوت باشد. از آنجا که از گره آغاز می توان مسیری به طول های مختلف وجود داشته باشد ، مسیری که پوشش کمتری دارد از بین می رود. معمولا شناسایی تیپ ها و حباب ها راحت است اما بعضی مواقع تیپ ها و حباب ها برای شناسایی و برخورد با خطاهای پیچیده تر بسیار ساده و اولیه هستند.مفهومی از زیر نمودار به نام فوق حباب(به انگلیسی:super bubble) وجود دارد که در تحلیل نمودار توالی و ارایه الگوریتمی کارامد برای تشخیص ان کمک می کند. فوق حباب مفهومی تعمیم یافته از حباب و بسیار پیچیده تر از ان است که برای تحلیل نمودار توالی یابی مهم است.. مثال. با توجه به توالی از هر طول ، اولین مرحله ای که باید انجام شود این است که دنباله را وارد یک برنامه توالی ساز کنید،بعد از پیدا شدن توالی، جفت پایه (bp) با طول معین را برگردانید. از آنجا که یک برنامه توالی ساز دقیق و دقیق وجود ندارد ، همیشه خواندن هایی وجود دارد که حاوی خطا هستند. متداول ترین روش ترتیب بندی روش تعیین توالی تفنگ ساچمه ا
ی است ، که روشی است که احتمالاً در دنباله ۲ استفاده می شود. پس از تصمیم گیری روی روش ، باید طول bp را که می خواهید برگردانید ، مشخص کنید. در مورد توالی 2 ، 7 bp خوانده شده را با تمام خطاهای ایجاد شده در طی فرایند ذکر شده به رنگ قرمز برگردانده است. پس از به دست آوردن خوانش ها ، آنها به ک تایی کد می شوند. ک تایی سپس در جدول ثبت می شود که چند بار هر کدارم در این خوانش ها طاهر شده اند. برای این مثال ، هر خوانش به ۴ تایی تبدیل شده و در صورت بروز خطایی ، آن را به رنگ قرمز ثبت کرده است. همه جدولهای ۴ تایی ثبت شدند که فراوانی آنها در جدول زیر قرار دارد. سپس هر سلول جداگانه از جدول ، یک گره را تشکیل می دهد ، و این امکان را می دهد که یک نمودار د دی براین از ک تایی داده شده تشکیل شود. در شکل 2 ، کشش های خطی مشخص می شوند و سپس نمودار ، شکل 3 شکل می گیرد که کشش های خطی به یک گره واحد با ک تایی با اندازه های مختلف تبدیل شده اند، و یک نمودار مختصر تر تشکیل شده است. در این نمودار ساده ، به راحتی می توان تیپ ها و حباب های مختلفی را شناسایی کرد ، همان طور که در شکل 4 نشان داده شده است ، این حباب ها و تیپ ها را می توان از بین ب
رد ، زیرا می توانیم تشخیص دهیم که آنها از خطاهای موجود در bp خوانده شده تشکیل شده اند و ساختار گرافیکی را به ما ارائه می دهند که دنباله اصلی را به طور دقیق و کاملاً منعکس کند. اگر از نمودار دی براین نشان داده شده در شکل 5 پیروی کنید ، خواهید دید که توالی شکل گرفته با توالی دی ان ای داده شده در دنباله 2 مطابقت دارد. مقایسه دو رشته دی ان ای. هنگام مقایسه دو رشته دی ان ای ، نمودارهای رنگی دی براین اغلب برای شناسایی خطاها استفاده می شوند. این خطاها ، اغلب چندریختی (زیست شناسی) ها ، باعث می شوند حباب هایی شبیه به موارد ذکر شده در بالا شکل بگیرند. در حال حاضر چهار الگوریتم اصلی وجود دارد که برای تعمیم داده ها و یافتن حباب ها استفاده می شود. چهار الگوریتم با اجازه دادن به گره ها و لبه های موجود در نمودار ، توسط نمونهایی که از آنها مشاهده شده است ، نمودار دی براین را گسترش می دهند. فراخوانی حباب. ساده ترین کاربرد یک نمودار رنگی دی براین به الگوریتم فراخوانی حباب معروف است. این الگوریتم حبابهایی را بر روی ژنوم شناسایی می کند که از اصل متفاوت است. این حباب ها باید تمیز باشند و یا صرفاً واگرایی از ژنوم مرجع باشند ، اما
نمی شود به وجود امده توسط حذف پایه های DNA باشد. این الگوریتم می تواند دارای نرخ های مثبت کاذب بالایی باشد ، زیرا در جداسازی حباب های تکرار شونده و ناشی از آن پیچیدگی وجود دارد. با این حال ، اغلب یک ژنوم مرجع وجود دارد که به بهبود قابلیت اطمینان کمک می کند. ژنوم مرجع همچنین در تشخیص تفاوت ها کمک می کند و برای تشخیص مکان های مختلف بسیار مهم است. ژنوم مرجع همچنین به شناسایی انواع کمک می کند و برای تمایز مکان های مختلف ضروری است. اخیراً دانشمندان راهی برای استفاده از الگوریتم فراخوانی حباب با تنوع تعداد کپی کشف کرده اند تا فرصتی برای تشخیص بی طرفانه این تغییرات در آینده فراهم شود. واگرایی مسیر. هنگام مشاهده انواع پیچیده ، این احتمال بسیار کم وجود دارد که آنها یک کانتیگ تمیز را درست کنند. از آنجا که این مورد اغلب اتفاق می افتد ، الگوریتم واگرایی مسیر مفید است ، به ویژه هنگامی که حذف ها رخ می دهد و نوع پیچیده است و محدود به الل مرجع است. وقتی حبابی شکل می گیرد ، الگوریتم واگرایی مسیر اغلب استفاده می شود و اجازه می دهد حباب های شناسایی شده در یک روش بسیار منظم حذف شوند. این الگوریتم ابتدا هر نقطه واگرایی را پیدا می
کند. سپس از هر نقطه واگرایی ، رشته هایی که حباب را تشکیل می دهند ، ردیابی می شوند مشخص شود بعد از n گره، دو مسیر کجا به هم متصل شوند. اگر این دو مسیر به هم بپیوندند ، آنگاه مسیر با پوشش کمتر حذف می شود و در یک پرونده ذخیره می شود. تجزیه و تحلیل نمونه چندگانه. با استفاده از نمونه های متعدد ، میزان قدرت و میزان کشف کاذب در کشف انواع مختلف به طور قابل توجهی بهبود می یابد. در ساده ترین موارد ، نمونه ها در گروهی از یک رنگ قرار می گیرند و داده ها همان طور که قبلاً توضیح داده شد ، تجزیه و تحلیل می شوند. اما ، با حفظ رنگ های جداگانه برای هر مجموعه نمونه ، اطلاعات اضافی در مورد چگونگی شکل گیری حباب ها ، چه با خطا و چه با تکرار ، خود را ارائه می دهد. در سال 1997 ، دپارتمان توسعه فناوری ژنتیک ژنزیم(به انگلیسی:Genzyme) در فرامینگهام ، ماساچوست رویکرد جدیدی را ایجاد کرد که دستیابی به موفقیت در مقابله با حبابها با استفاده از روش تشخیصی اختصاصی آلل مولتیپلکس (MASDA) فراهم کرد. این برنامه دات بلات (به انگلیسی:dot-blot) مستقیم ،کاوشگر پیوندی پیچیده همزمان و تشخیص جهش مستقیم را برای کمک به حل مسئله دوگانه تجزیه و تحلیل نمونه
های متعدد ترکیب می کند. تعیین ساختار ژنتیکی. تخمین زده شده است که ژنوم انسان دارای بیش از ۱۰ میلیون موقعیت نوکلئوتید دارد که متغیر های مشترکی بین افراد جمعیت دارد.علاقه غالب در ژنوتیپ در مقیاس بزرگ SNP(چندریختی تک-نوکلئوتید) ها برای این است که مطالعات گسترده ژنومی با نشانگرهای SNP ممکن است شناسایی تغییرات ژنتیکی را که مستعد ابتلا به اختلالات پیچیده است ، قادر سازد. نمودارهای رنگی دی براین می توانند برای تعیین ساختار ژنتیکی هر نمونه دی ان ای در یک مکان شناخته شده استفاده شوند ، حتی اگر پوشش برای توالیابی انواع کافی نباشد. اولین قدم برای این فرایند ، ساختن نمودار از آلل مرجع ، انواع شناخته شده و داده های نمونه است. سپس الگوریتم احتمال هر نوع ساختار ژنتیکی را محاسبه می کند و ساختار نمودار ، هر دو دنباله محلی و ژنوم گسترده را نشان می دهد. سپس این به انواع مختلف آللی تعمیم داده می شود و به تعیین ساختار ژنتیکی انواع پیچیده و مرکب کمک می کند. این الگوریتم به طور مکرر مورد استفاده قرار می گیرد ، زیرا هیچ حبابی برای مقابله تشکیل نمی شود. همچنین این الگوریتم به طور مستقیم به یافتن مسائل پیچیده تر در ژن ها بهتر از هر سه
الگوریتم قبلی گفته شده کمک می کند.
استنباط شبکه های زیستی (به انگلیسی: Biological network inference) به فرایند استنباط و پیش بینی شبکه های زیستی گفته می شود. مقدمه. یکی از راه های رایج برای درک بهتر سیستم های زیستی، در نظر گرفتن آن ها به صورت شبکه ای از چندین زیرمجموعه ی در حال ارتباط با هم است. برای بررسی یک شبکه ی زیستی، باید موارد زیر مورد توجه قرار گیرند: ۱. عناصر موجود در شبکه ۲. چگونگی ارتباط میان عناصر مختلف شبکه ۳. رفتار پویای عناصر در شبکه. استنباط و الگویابی این موارد امکان یافتن روابط علّی بین عناصر مختلف و همچنین پیش بینی رفتار شبکه در شرایط جدید را فراهم می کند. استنباط شبکه های زیستی اغلب در سه سطح صورت می گیرد: ۱. شبکه های ژنتیک ۲. شبکه های متابولیک ۳. شبکه های تعامل پروتئین. در سه دهه ی اخیر روش ها و پایگاه های داده ی مختلفی برای استنباط شبکه های زیستی ارائه شده اند. در ادامه برخی از روش های شناخته شده تر در این حوزه مورد بررسی قرار خواهند گرفت. روش های استنباط شبکه های زیستی. معادله دیفرانسیل. در این روش دنباله ی داده های بیان ژن به ترتیب زمانی به صورت سیستمی از معادلات دیفرانسیل مدل می شوند. هر چند این روش در شبکه های کوچک تر
بهینه می باشد، به علت پیچیدگی محاسباتی در شبکه های بزرگ تر قابل استفاده نیست. شبکه های بولی. استفاده از شبکه های بولی برای مدل سازی شبکه های زیستی، به ویژه شبکه های تنظیم کننده ی ژن، یکی از اولین گام ها برای استنباط شبکه های زیستی بوده است. در این روش با استفاده از داده های گسسته ی بولی، شبکه ی بولی متناظر با آن داده ها ساخته می شود. در شبکه ی بولی برای شبکه ی تنظیم کننده ی ژن، هر راس متناظر وضعیت یک ژن است و می تواند دارای مقادیر ۰ یا ۱ باشد. این شبکه قابلیت پیش بینی وضعیت هر راس را در هر مرحله ی زمانی دارد؛ بدین شکل که در هر مرحله ی زمانی وضعیت هر راس با توجه به وضعیت راس های همسایه ی خود در مرحله ی قبل به روز رسانی می شود. در روش های جدیدتر، وضعیت هر راس در هر مرحله ی زمانی از یک توزیع احتمالاتی روی چند تابع از همسایگان آن راس در مرحله ی پیشین انتخاب خواهد شد. به این نوع از شبکه های بولی، شبکه های بولی احتمالاتی گفته می شود. از مزایای استنباط شبکه های زیستی با استفاده از شبکه های بولی می توان به پویا بودن شبکه و امکان جهش یافتن ژن در آن اشاره کرد، اما به این روش ایرادهایی نیز وارد است که برجسته ترین آن ها
گسسته در نظر گرفتن وضعیت ژن ها و زمان بر خلاف واقعیت می باشد. یادگیری ماشین. در دو دهه ی اخیر استفاده از یادگیری ماشین برای استنباط شبکه های زیستی مورد استقبال قرار گرفت. در ادامه به برخی از روش های شناخته شده در این حوزه پرداخته خواهد شد. شبکه های بیزی. شبکه های بیزی گراف های جهت دار غیرمدوری هستند که مجموعه ای از متغیرهای تصادفی و رابطه ی میان آن ها را نشان می دهند. در شبکه های بیزی ارتباط میان هر دو راس به صورت یک توزیع احتمال شرطی از متغیرهای تصادفی متناظر با آن دو راس است، بنابراین یک شبکه ی بیزی در مجموع یک توزیع احتمال توأم از مجموعه ای از متغیرهای تصادفی را نشان می دهد. از شبکه های بیزی اغلب برای استنباط شبکه های تنظیم ژن استفاده می شود که در آن متغیرهای تصادفی بیان های ژن ها می باشند. مهم ترین مزیت شبکه های بیزی برای استنباط شبکه های زیستی، قابلیت آن ها برای استخراج روابط علّی میان متغیرهای تصادفی می باشد. شبکه های پویای بیزی. شبکه های بیزی فاقد قابلیت استنباط شبکه های دارای دور هستند، در حالی که شبکه های ژنی دارای دور می باشند. شبکه های پویای بیزی بر خلاف شبکه های بیزی که بر اساس داده های ایستا کار
می کنند، از سری های زمانی برای استخراج روابط علّی میان متغیرهای تصادفی استفاده کرده و همچنین قابلیت استنباط شبکه های مدور را دارند. یادگیری عمیق. در روش های یادگیری عمیق از شبکه های عصبی عمیق استفاده می شود. شبکه عصبی عمیق متشکل از لایه هایی از واحدهای محاسباتی وزن دار و متصل به هم است که به آن ها نورون گفته می شود. ساده ترین شبکه ی عصبی عمیق دارای سه لایه می باشد: لایه ی ورودی، لایه ی پنهان و لایه ی خروجی. لایه ی ورودی پس از دریافت داده ی خام آن را به لایه ی پنهان منتقل کرده و لایه ی پنهان با استفاده از توابع ریاضی داده ی خام را به یک بازنمود تبدیل می کند که شبکه ی عصبی از آن برای استخراج الگوی در داده ی ورودی استفاده می کند. نهایتاً لایه ی خروجی جواب متناسب با مسئله را با استفاده از لایه های پنهان می دهد. هدف یادگیری عمیق این است که شبکه ی عصبی عمیق بتواند بازنمودهای درستی را از داده استخراج کرده و جواب درست را به عنوان خروجی بدهد. از یادگیری عمیق برای استنباط شبکه های زیستی از قبیل شبکه های ژنی، ترکیبات دارویی و ... استفاده می شود. از مزایای یادگیری عمیق برای استنباط شبکه های زیستی عدم نیاز آن به دانش اول
یه ی انسانی و همچنین قابلیت پیدا کردن الگوهای جدید در داده ی خام است. از ایرادهای وارده به شبکه های عمیق برای استنباط شبکه های زیستی می توان به نیاز به حجم زیاد داده ی خام و همچنین عدم تفسیرپذیری آن ها اشاره نمود.
طربخانه که با نام های رباعیات خیام «طربخانه» و نیز طربخانه، رباعیات خیام نیشابوری نیز منتشر شده است مجموعه ای است از رباعیّات منسوب به خیّام که یاراحمد رشیدی در قرن نهم هجری قمری گردآورده است. جلال الدّین همایی "طربخانه" را کهن ترین مجموعهٔ رباعیّات گردآمده به نام خیّام دانسته است. انجمن آثار ملّی در ۱۳۴۲ تصحیح همایی از این کتاب را منتشر کرد.
&lt;ns&gt;0&lt;/ns&gt; &lt;revision&gt; &lt;parentid&gt;33335307&lt;/parentid&gt; &lt;timestamp&gt;2022-01-31T18:28:14Z&lt;/timestamp&gt; &lt;contributor&gt; &lt;username&gt;Delijeh531&lt;/username&gt; &lt;/contributor&gt; &lt;comment&gt;/* growthexperiments-addlink-summary-summary:2|0|0 */&lt;/comment&gt; &lt;origin&gt;34039680&lt;/origin&gt; &lt;model&gt;wikitext&lt;/model&gt; &lt;format&gt;text/x-wiki&lt;/format&gt; کنفرانس سازمان های مردم نهاد (CoNGO) کامل "کنفرانس سازمان های غیر دولتی در رابطه مشورتی با سازمان ملل") یک انجمن مستقل، بین المللی و غیرانتفاعی از سازمان های غیردولتی است. این مشارکت سازمان های مردم نهاد بحث ها و تصمیم گیری های سازمان ملل متحد را تسهیل می کند. دو سطح از عضویت وجود دارد، کامل، برای آن دسته از سازمان های غیردولتی که دارای مشاوره با شورای اقتصادی و اجتماعی سازمان ملل متحد، و همکار، برای کسانی که با برنامه یا آژانس سازمان ملل متحد وابسته هستند، در کل بیش از ۵۰۰ عضو دارد. کنفرانس سازمان های مردم نهاد که در سال ۱۹۴۸ تأسیس شد، کمیته هایی مستقر در ژنو، نیویورک و وین دارد. اهداف آن: «اط