Rikunarita-ORG/Wikinium huggingface dataset:
# น้ำเต้าพระฤๅษี

| น้ำเต้าพระฤๅษี |
| --- |
|  |
| *Nepenthes smilesii* จากกัมพูชา ที่ระดับความสูง 16 ม. |
| การจำแนกชั้นทางวิทยาศาสตร์ |
| อาณาจักร: | พืช (Plantae) |
| หมวด: | Magnoliophyta |
| ชั้น: | Magnoliopsida |
| อันดับ: | Caryophyllales |
| วงศ์: | Nepenthaceae |
| สกุล: | *Nepenthes* |
| สปีชีส์: | N.  smilesii |
| ชื่อทวินาม |
| Nepenthes smilesii Hemsl. (1895) |
| ชื่อพ้อง |
| * *Nepenthes mirabilis* f. *smilesii* (Hemsl.) Hort.Westphal (2000)
* *Nepenthes mirabilis* var. *smilesii* (Hemsl.) Hort.Weiner *in sched.* (1985)
 |

**น้ำเต้าพระฤๅษี** (*Nepenthes smilesii*; ได้ชื่อตามสไมลซ์ (Smiles), นักพฤกษศาสตร์) เป็นชนิดที่แพร่กระจายอย่างกว้างขวางในอินโดจีน น้ำเต้าพระฤๅษีถูกบันทึกไว้ว่าพบในพื้นที่ชื้นแฉะ เปิดโล่ง ดินเป็นแบบดินปนทราย สามารถทนต่อสภาพแห้งแล้งได้ดีเยี่ยม

## ลักษณะทางพฤกษศาสตร์

*Nepenthes smilesii* เป็นไม้เลื้อยไต่ ยาวได้ถึง 5 ม. ใบไร้ก้าน คล้ายแผ่นหนัง ใบเดี่ยวรูปหอกใบเรียงตัวเป็นเกลียว ยาวถึง 40 ซม.กว้าง 4 ซม. หม้อมีขนาดประมาณ 10 เซนติเมตร สีส้ม ฝาหม้อมีลักษณะรูปวงรี

ดอกเป็นแบบช่อกระจะ ยาวประมาณ 50-100 เซนติเมตร ผลคล้ายแคปซูลและแตกเมื่อแก่ ลักษณะคล้ายกับหม้อข้าวหม้อแกงลิงชนิด *N. thorelii*

ลำต้นและใบมีขนสั้นนุ่มสีขาวทั้งหน้าใบและท้องใบ ขอบใบเรียบมีขนเล็กน้อย ช่อดอกมีขนนุ่ม สีน้ำตาล

## นิเวศวิทยา

*Nepenthes smilesii* จากกัมพูชา (16 m asl)
*Nepenthes smilesii* จากกัมพูชา (~700 m asl)
*Nepenthes smilesii* มีการกระจายพันธุ์เป็นวงกว้างในอินโดจีน มีบันทึกว่าพบในกัมพูชา, ตะวันออกเฉียงเหนือของไทย, ตอนใต้ของลาว, และอาจจะพบในทางตะวันตกของเวียดนาม พบที่ระดับความสูง 200–1500 ม.เหนือจากระดับน้ำทะเล แต่โดยส่วนมากแล้วจะพบที่ความสูงประมาณ 800 ม.

## ลูกผสมทางธรรมชาติ

* *N. mirabilis* × *N. smilesii*

มีลูกผสมตามธรรมชาติชนิดเดียวของ *Nepenthes smilesii* ที่เป็นที่รู้จัก คือลูกผสมที่ผสมกับ *N. mirabilis* ลูกผสมนี้จะแสดงลักษณะอยู่กึ่งกลางระหว่างพ่อและแม่ ซึ่งยากต่อการจำแนกความแตกต่าง ที่อุทยานแห่งชาติภูกระดึงในประเทศไทยเป็นหนึ่งในไม่กี่แห่งที่ *N. smilesii* ไม่ขึ้นปะปนกับหม้อข้าวหม้อแกงลิงชนิดอื่นและการเฝ้าสังเกตที่มั่นใจในการขาดนัยสำคัญของอินโทรเกรสชัน

## อ้างอิง

* Mokkamul, P., A. Chaveerach, R. Sudmoon & T. Tanee 2007. Species Identification and Sex Determination of the Genus *Nepenthes* (Nepenthaceae).PDF (702 KiB) *Pakistan Journal of Biological Sciences* **10**(4): 561–567.

## แหล่งข้อมูลอื่น

* WildBorneo: *Nepenthes smilesii* เก็บถาวร 2007-09-26 ที่ เวย์แบ็กแมชชีน
# สัตววิทยา

**สัตววิทยา** (อังกฤษ: *Zoology*, มาจากภาษากรีกโบราณ *ζῷον* (zoon) หมายถึง "สัตว์" และ *λόγος* หมายถึง "วิทยาการ หรือ ความรู้") จัดเป็นศาสตร์ด้านชีววิทยาสาขาหนึ่ง เกี่ยวข้องกับสมาชิกในอาณาจักรสัตว์ และชีวิตสัตว์โดยทั่วไป โดยเป็นการศึกษาเรื่องสัตว์ ตั้งแต่พวกสัตว์ชั้นต่ำพวก ฟองน้ำ แมงกะพรุน พยาธิตัวแบน นีมาโทดา กลุ่มหนอนปล้อง สัตว์ที่มีข้อปล้อง กลุ่มสัตว์พวกหอย ปลาดาว จนถึง สัตว์มีกระดูกสันหลัง และ สัตว์เลี้ยงลูกด้วยนม

สัตววิทยาศึกษาโดยรวมเกี่ยวกับร่างกายของสัตว์ ไม่ได้เน้นส่วนใดส่วนหนึ่ง และกระบวนการสำคัญในการสืบพันธุ์กัน

ดำรงชีพ แต่ศึกษาความสัมพันธ์ของสัตว์หรือกลุ่มสัตว์กับสภาพแวดล้อม เนื่องจากเป็นขอบเขตการศึกษาที่กว้าง จึงมักจะแบ่งย่อยเป็นสาขาอื่นๆ อีก เช่น วิทยาเซลล์, วิทยาตัวอ่อน, สัณฐานวิทยา, โบราณชีววิทยา, พันธุศาสตร์และวิวัฒนาการ, อนุกรมวิธาน, พฤติกรรมวิทยา, นิเวศวิทยา และสัตวภูมิศาสตร์ เป็นต้น

สัตววิทยานั้นมีการศึกษามาตั้งแต่สมัยกรีกโบราณ และจักรวรรดิโรมัน จากงานของฮิปโปเครเตส, อะริสโตเติล, และพลินี นักธรรมชาตินิยมสมัยต่อมาเจริญรอยตามอริสโตเติล จนในคริสต์ศตวรรษที่ 15 เมื่อมีการพิมพ์แพร่หลาย ความรู้เหล่านี้ก็กว้างขวางขึ้น มีการศึกษาและเผยแพร่มากขึ้น เช่น วิลเลียม ฮาร์วีย์ (การไหลเวียนของเลือด), คาโรลุส ลินเลียส (ระบบการตั้งชื่อทางวิทยาศาสตร์), ฌอร์ฌ-หลุยส์ เลอแกลร์ก กงต์เดอบูว์ฟง (ประวัติศาสตร์ธรรมชาติ) และฌอร์ฌ กูว์วีเย (กายวิภาคเปรียบเทียบ) ซึ่งเป็นการศึกษาในขั้นลึกของสัตววิทยา

จุดเปลี่ยนครั้งใหญ่ของการศึกษาสัตววิทยา ก็เมื่อชาลส์ ดาร์วิน ได้ตีพิมพ์หนังสือ *กำเนิดพงศ์พันธุ์* (On the Origin of Species by Means of Natural Selection) ซึ่งได้อธิบายทฤษฎีวิวัฒนาการของสิ่งมีชีวิต นับแต่นั้นการศึกษาด้านพันธุศาสตร์เริ่มมีความจำเป็นในการศึกษาทางชีววิทยา และการศึกษาในแนวลึกเฉพาะด้านเริ่มมีมากขึ้น และยังมีการศึกษาคาบเกี่ยวกันในแต่ละสาขาวิชาด้วย

สำหรับสถาบันที่เปิดสอนศาสตร์ด้านสัตววิทยานั้น ในประเทศไทย ตามหลักสูตรของกระทรวงศึกษาธิการ ต้องผ่านการสอบคัดเลือกเพื่อเข้าศึกษาในสถาบันอุดมศึกษา ที่มีหลักสูตร สาขาวิชาสัตววิทยา และสาขาวิชาชีววิทยา เช่น คณะวิทยาศาสตร์ คณะเกษตร คณะประมง เช่น คณะวิทยาศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, คณะประมง มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์, คณะวิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์, คณะวิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่, คณะทรัพยากรธรรมชาติ มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์, คณะวิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น หลักสูตร 4 ปี สำเร็จการศึกษาได้วุฒิปริญญาตรี เป็นต้น และเมื่อศึกษาจบแล้ว สามารถเข้าทำงานในหน่วยงานภาครัฐ รัฐวิสาหกิจ หรือเอกชนได้ต่าง ๆ หลากหลาย

## สาขาแขนงของสัตววิทยา

* กีฏวิทยา
* บรรพชีวินวิทยา
* มีนวิทยา
* ปักษีวิทยา
* ชีววิทยาทางทะเล
* วิทยาสัตว์เลื้อยคลานและสัตว์สะเทินน้ำสะเทินบก
* วานรวิทยา
* สังขวิทยา

## ดูเพิ่ม

* พฤกษศาสตร์
* สัตว์ลึกลับวิทยา

## อ้างอิง

## แหล่งข้อมูลอื่น

*  เก็บถาวร 2011-03-19 ที่ เวย์แบ็กแมชชีน
# ชนิดต้นแบบ

**ชนิดต้นแบบ** (อังกฤษ: *type species*) ในทางอนุกรมวิธานคือชนิดแรกที่ถูกระบุบในสกุล หรือเป็นตัวอย่างที่เอกเทศ (สิ่งที่เป็นตัวตน, ซากดึกดำบรรพ์, หรือภาพประกอบ) ที่กำหนดชื่อของสกุล (หรือของสิ่งมีชีวิตที่อยู่ในชั้นต่ำกว่าสกุล) คำนิยามที่แตกต่างทั้งสองนี้ใช้สลับกันได้ในทางทั่ว ๆ ไปและทางพฤกษศาสตร์

## คำนิยามโดยทั่วไป

ชนิดต้นแบบมีอยู่ในระบบการตั้งชื่อทางสัตววิทยาเท่านั้น ในหัวข้อ 42.3 ของระเบียบสากลของระบบการตั้งชื่อทางสัตววิทยา (ICZN) ต้นแบบของชื่อของสกุลหรือสปีชีส์ย่อย (ชื่อกลุ่มสกุล) เป็น "ชนิดต้นแบบ" คำนิยามนี้เป็นไปตาม "ตามชื่อชนิดนั้นเป็นต้นแบบที่กำหนดชื่อของชื่อสกุลหรือสปีชีส์ย่อย" ซึ่งก็เป็นการกำหนดตัวอย่างต้นแบบไปด้วยในชนิดนั้น

## คำนิยามทางพฤกษศาสตร์

ในระบบการตั้งชื่อทางพฤกษศาสตร์ ต้นแบบของชื่อของสกุลหรือสปีชีส์ย่อยเป็นตัวอย่าง (หรือภาพวาด) (*ระเบียบสากลของระบบการตั้งชื่อทางพฤกษศาสตร์ (ICBN)* ข้อ 10.1, 8.1 และ 10.4) ต้นแบบนี้ปกติจะเป็นต้นแบบของสปีชีส์ที่รวมเข้าไว้ (สกุล) ในกรณีนี้มันสามารถระบุโดยชื่อของชนิดนี้ (ข้อ 10.1) และชนิดนี้ถูกเรียกว่า "ชนิดต้นแบบ" แต่ไม่เป็นทางการ ตัวอย่างต้นแบบทางพฤกษศาสตร์เรียกว่า "ตัวอย่างต้นแบบ"

## ดูเพิ่ม

* ต้นแบบ
# ลำดับดีเอ็นเอ

ข้อมูลพิมพ์จากอิเล็กโทรฟีโรแกรม (Electropherogram) จากเครื่องลำดับดีเอ็นเออัตโนมัติ แสดงส่วนของลำดับดีเอ็นเอ
**ลำดับดีเอ็นเอ** หรือ **ลำดับพันธุกรรม** (อังกฤษ: *DNA sequence or genetic sequence*) เป็นชุดของอักษรที่แทนโครงสร้างปฐมภูมิ (primary structure) ของโมเลกุลหรือสายดีเอ็นเอซึ่งมีความสามารถที่จะขนส่งข้อมูลทางพันธุกรรม

อักษรที่ใช้ในลำดับดีเอ็นเอได้แก่ *A*, *C*, *G*, และ *T* ซึ่งแทนหน่วยย่อยนิวคลีโอไทด์ (nucleotide) ของสายดีเอ็นเอได้แก่เบสอะดีนีน (adenine) , ไซโตซีน (cytosine) , กัวนีน (guanine) และ ไทมีน (thymine) ตามลำดับซึ่งต่อกันด้วยพันธะโคเวเลนท์กับแกนหลักฟอสเฟต (phospho-backbone) โดยทั่วไปแล้วลำดับจะถูกพิมพ์ชิดกับอักษรตัวต่อไปโดยไม่มีช่องวรรคจากด้าน 5' ไป 3' จากซ้ายไปขวา เช่นในลำดับ AAAGTCTGAC ชุดของนิวคลีโอไทด์ที่มีลำดับเบสมากกว่า 4 ตัวจะเรียกว่า ลำดับดีเอ็นเอ

การทำงานทางชีวภาพของลำดับดีเอ็นเอจะขึ้นกับข้อมูลที่อยู่ในลำดับดีเอ็นเอ ลำดับนี้อาจ *sense* (มีนัย) หรือ *anti-sense* (ไม่มีนัย) หรืออาจเป็นส่วนที่ถอดรหัสพันธุกรรม (coding) หรือไม่ถอดเป็นรหัสพันธุกรรม (noncoding) ลำดับดีเอ็นเอนั้นอาจบรรจุข้อมูล ดีเอ็นเอขยะ (junk DNA)

ลำดับดีเอ็นเออาจถอดมาได้จากวัตถุดิบทางชีวภาพผ่านกระบวนการที่เรียกว่า การลำดับดีเอ็นเอ (DNA sequencing)

ในบางครั้ง อาจมีอักษรอื่นๆ นอกเหนือจาก A, T, C, และ G ปรากฏในลำดับดีเอ็นเอ ซึ่งแสดงถึงความกำกวม (ambiguity) ในโมเลกุลดีเอ็นเอตัวอย่างทั้งหมดอาจมีนิวคลีโอไทด์มากกว่า 1 ชนิดที่อยู่ในตำแหน่งนั้น ระบบการเรียกชื่อสารเคมีของ IUPACได้กำหนดกฎมาเป็นดังนี้

```
       A = adenine
       C = cytosine
       G = guanine
       T = thymine
       R = G A (purine)
       Y = T C (pyrimidine)
       K = G T (keto)
       M = A C (amino)
       S = G C (strong bonds)
       W = A T (weak bonds)
       B = G T C (all but A)
       D = G A T (all but C)
       H = A C T (all but G)
       V = G C A (all but T)
       N = A G C T (any)
```

## ดูเพิ่ม

* ดีเอ็นเอ

## แหล่งข้อมูลอื่น

* A bibliograph on features, patterns, correlations in DNA and protein texts เก็บถาวร 2008-05-09 ที่ เวย์แบ็กแมชชีน
# การจับกลุ่มข้อมูล

**การจับกลุ่มข้อมูล** (อังกฤษ: *data clustering*) หรือ **การวิเคราะห์คลัสเตอร์** (cluster analysis) เป็นวิธีการจัดกลุ่มข้อมูลที่มีลักษณะเหมือนกันไว้ในกลุ่มเดียวกัน (เรียกว่า คลัสเตอร์) เป็นส่วนหลักของการการทำเหมืองข้อมูล การรู้จำแบบ, การวิเคราะห์ภาพ ชีวสารสนเทศศาสตร์ การบีบอัดข้อมูล คอมพิวเตอร์กราฟิกส์ การเรียนรู้ของเครื่อง และใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ

การวิเคราะห์คลัสเตอร์ในตัวเองไม่ใช่อัลกอริทึมแต่เป็นการทำงานร่วมกันของอัลกอริทึมที่หลากหลายเพื่อแก้ปัญหาในการทำงาน ขั้นตอนวิธีที่ใช้ในการจับกลุ่มจะอาศัยความเหมือน (similarity) หรือ ความใกล้ชิด (proximity) โดยจะจับชุดข้อมูล (มักจะเป็นเวกเตอร์) ออกเป็นกลุ่ม (cluster) นำข้อมูลที่มีคุณลักษณะเหมือนกัน หรือคล้ายกันจัดไว้ในกลุ่มเดียวกัน การคำนวณจากการวัดระยะระหว่างเวกเตอร์ของข้อมูลเข้า โดยใช้การวัดระยะแบบต่าง ๆ เช่น การวัดระยะแบบยูคลิด (Euclidean distance) การวัดระยะแบบแมนฮัตตัน (Manhattan distance) การวัดระยะแบบเชบิเชฟ (Chebychev distance)

ผลของการจับกลุ่มข้อมูล โดยสีของสี่เหลี่ยมแสดงข้อมูล 3 กลุ่ม
การวิเคราะห์คลัสเตอร์เริ่มมีการกล่าวถึงครั้งแรกในปี พ.ศ. 2475 โดย ไดร์ฟเวอร์ และโครเบอร์ และมีการนำมาใช้งานในด้านจิตวิทยาในปี พ.ศ. 2481

การจับกลุ่มข้อมูลจะแตกต่างจากการจำแนกประเภทข้อมูล (classification) โดยจะจับกลุ่มข้อมูลจากความคล้าย โดยไม่มีการกำหนดประเภทของข้อมูลไว้ก่อน จึงกล่าวได้ว่าการจับกลุ่มข้อมูล เป็นการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน ขั้นตอนวิธีการจับกลุ่ม ได้แก่ การจับกลุ่มข้อมูลแบบค่าเฉลี่ย k, hierarchical clustering, self-organizing map (som)

การจับกลุ่มข้อมูลอาจใช้เป็นข้อตอนเบื้องต้นของการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อช่วยในการลดขนาดข้อมูล (แยกเป็นหลาย ๆ กลุ่มและคัดเฉพาะบางกลุ่มเพื่อทำการวิเคราะห์ต่อไป หรือแยกการวิเคราะห์ออกเป็นสำหรับแต่ละกลุ่ม) ก่อนที่จะนำไปวิเคราะห์ด้วยวิธีการอื่นต่อไป ขั้นตอนวิธีในการจับกลุ่มข้อมูล โดยทั่วไปแบ่งได้เป็น 2 ประเภทใหญ่ ๆ คือ **การแบ่งแบบเป็นลำดับขั้น** (hierarchical) และ **การแบ่งแบบตัดเป็นส่วน** (partitional) การแบ่งแบบเป็นลำดับขั้นนั้น จะมีทำการจับกลุ่มจากกลุ่มย่อยที่ถูกแบ่งไว้ก่อนหน้านั้นซ้ำหลายครั้ง ส่วนการจับกลุ่มแบบตัดเป็นส่วนนั้น การแบ่งจะทำเพียงครั้งเดียว การจับกลุ่มแบบเป็นลำดับขั้น จะมี 2 ลักษณะคือ **แบบล่างขึ้นบน** (bottom-up) หรือ เป็นการแบ่งแบบรวมกลุ่มจากกลุ่มย่อยให้ใหญ่ขึ้นไปเรื่อย ๆ โดยเริ่มจากกลุ่มเล็กสุดคือในแต่ละกลุ่มมีข้อมูลเพียงตัวเดียว และ **แบบบนลงล่าง** (top-down) หรือ เป็นการแบ่งแบบกลุ่มจากกลุ่มใหญ่ให้ย่อยไปเรื่อย ๆ โดยเริ่มจากกลุ่มใหญ่ที่สุด คือกลุ่มเดียวมีข้อมูลทุกตัวอยู่ในกลุ่ม

## อ้างอิง

## แหล่งข้อมูลอื่น

* วิกิมีเดียคอมมอนส์มีสื่อเกี่ยวกับ Cluster analysis
# ทฤษฎีเซต

แผนภาพเวนน์แสดงอินเตอร์เซกชันระหว่างเซตสองเซต
**ทฤษฎีเซต** เป็นสาขาหนึ่งของคณิตศาสตร์ที่ศึกษาเกี่ยวกับเรื่องเซต แนวคิดพื้นฐานของเซตคือการรวบรวมวัตถุไว้ด้วยกัน ซึ่งได้พัฒนาเป็นรากฐานของคณิตศาสตร์สมัยใหม่ แทบทุกอย่างในคณิตศาสตร์สามารถนิยามได้โดยใช้เซต

การศึกษาเซตเริ่มต้นโดย เกออร์ค คันทอร์ และ ริชารด์ เดเดคินด์ ในช่วงหลังของศตวรรษที่ 19 แต่ต่อมาพบว่าทฤษฎีเซตสามัญนั้นก่อให้เกิดปฏิทรรศน์ตามมา เช่น ปฏิทรรศน์ของรัสเซิลล์ จึงทำให้นักคณิตศาสตร์นิยามเซตผ่านระบบสัจพจน์แทน ระบบสัจพจน์ของเซตที่เป็นที่นิยมมากที่สุดคือ ทฤษฎีเซตแซร์เมโล-แฟรงเคิล ทั้งแบบที่มีและไม่มีสัจพจน์การเลือก

ปัจจุบันทฤษฎีเซตถือเป็นรากฐานของคณิตศาสตร์แล้ว โดยเฉพาะทฤษฎีเซตในรูปแบบทฤษฎีเซตแซร์เมโล-แฟรงเคิลพร้อมด้วยทฤษฎีเซต ทฤษฎีเซตเองนั้นก็เป็นสาขาหนึ่งของคณิตศาสตร์ที่ยังได้รับการวิจัยค้นคว้าอย่างต่อเนื่องจนถึงปัจจุบัน

## ประวัติ

เกออร์ค คันทอร์
ทฤษฎีเซตอาจถือได้ว่ามีจุดเริ่มต้นจากเกออร์ค คันทอร์ ในขณะที่บุคคลที่มีอิทธิพลต่อคันทอร์คือ ริชาร์ด เดเดคินด์ บทความแรกของคันทอร์ที่เกี่ยวข้องกับเซตชื่อว่า *สมบัติข้อหนึ่งของกลุ่มรวมจำนวนพีชคณิตทั้งหมด* ("Ueber eine Eigenschaft des Inbegriffes aller reellen algebraischen Zahlen") ซึ่งตีพิมพ์ในปี 1874 ในบทความนี้คันทอร์พิสูจน์ว่า เซตของจำนวนพีชคณิตสามารถจับคู่หนึ่งต่อหนึ่งได้กับเซตของจำนวนเต็มบวก

## ทฤษฎีเซตเชิงสัจพจน์

ทฤษฎีเซตในระดับพื้นฐานเป็นทฤษฎีที่ไม่ซับซ้อน และเป็นไปตามสามัญสำนึกของเราว่า เราสามารถสร้างเซตที่สมาชิกของเซตนั้นสอดคล้องกับเงื่อนไขใด ๆ ที่กำหนดขึ้นมาได้ แต่การศึกษาทฤษฎีเซตขั้นสูงพบว่า ข้อสมมตินี้ทำให้เกิดปฏิทรรศน์ในทฤษฎีเซต โดยปฏิทรรศน์ที่ทำให้เกิดปัญหามากและเป็นที่รู้จักคือ ปฏิทรรศน์ของรัสเซิลล์ ปฏิทรรศน์บูราลี-ฟอร์ติ และ ปฏิทรรศน์ของริชาร์ด จึงทำให้นักคณิตศาสตร์พยายามกำจัดปฏิทรรศน์ที่เกิดขึ้นโดยกำหนดสัจพจน์เป็นกฎเกณฑ์ว่าเซตแบบใดจึงจะสร้างขึ้นหรือมีอยู่ได้ เรียกว่า **ทฤษฎีเซตเชิงสัจพจน์**

ทฤษฎีเซตเชิงสัจพจน์ที่นิยมศึกษากันมากที่สุดคือทฤษฎีเซตแซร์เมโล-แฟรงเคิล (**Z**ermelo–**F**raenkel set theory) ซึ่งเรียกโดยย่อว่า **ZF** นอกจากนี้ยังมีทฤษฎีเซตที่เป็นส่วนย่อยของ **ZF** ได้แก่

* ทฤษฎีเซตแซร์เมโล
* ทฤษฎีเซตทั่วไป
* ทฤษฎีเซตคริปเคอ-พลาเต็ก

นักคณิตศาสตร์จำนวนมากนิยมทำงานกับทฤษฎีเซตแซร์เมโล-แฟรงเคิล โดยมี สัจพจน์การเลือก (axiom of choice) เพิ่มเข้ามา จึงเรียกทฤษฎีเซตนั้นว่า **ZFC**

ทฤษฎีเซตฟอนนอยมันน์-แบร์ไนส์-เกอเดิลเป็นการขยายทฤษฎีเซตแซร์เมโล-แฟรงเคิลพร้อมสัจพจน์การเลือกอย่างอนุรักษ์ โดยเพิ่มคลาสเข้ามาในทฤษฎี

## อ้างอิง

## แหล่งข้อมูลอื่น

* Handbook of Set Theory -- Edited by M. Foreman, A. Kanamori & M. Magidor.
* "Axiomatic set theory - Encyclopedia of Mathematics". *encyclopediaofmath.org*.
* Holmes, M. Randall (2017). "Alternative Axiomatic Set Theories". *The Stanford Encyclopedia of Philosophy*. Metaphysics Research Lab, Stanford University.
# เลขมาตรฐานสากลสำหรับนิตยสาร

เลขมาตรฐานสากลสำหรับนิตยสาร
International Standard Serial Number| รหัส ISSN, 2049-3630, แสดงอยู่ด้านบนของรหัสแท่ง (บาร์โค้ด EAN-13) |
| ตัวย่อ | ISSN |
| No. issued | > 2,000,000 |
| เริ่ม | พ.ศ. 2518 |
| ผู้บริหาร | ISSN International Centre |
| จำนวนอักษร | 8 |
| เลขโดดตรวจสอบ | ผลรวมถ่วงน้ำหนัก |
| ตัวอย่าง | 2049-3630 |
| เว็บไซต์ | www.issn.org |

**เลขมาตรฐานสากลสำหรับนิตยสาร** (International Standard Serial Number) หรือ **ไอเอสเอสเอ็น** (ISSN) เป็นรหัสลำดับตัวเลข 8 หลัก ที่กำหนดขึ้นให้ใช้กับสิ่งพิมพ์หรือสิ่งพิมพ์อิเล็กทรอนิกส์ประเภทนิตยสาร ที่เป็นเอกลักษณ์เฉพาะสิ่งพิมพ์ที่ระบุ เพื่อเป็นการอำนวยความสะดวกในการควบคุมข้อมูลสิ่งพิมพ์ด้วยคอมพิวเตอร์ ในด้านการสั่งซื้อ การขาย การบริการ การเงิน, การทำดรรชนี หรือการให้ยืมสิ่งพิมพ์ประเภทดังกล่าวระหว่างห้องสมุด

เลขมาตรฐานสากลสำหรับนิตยสารประกาศใช้ในปี พ.ศ. 2518 ตามมาตรฐานสากลไอเอสโอ 3297 โดยการปรับปรุงล่าสุดฉบับที่ 5 ISO 3297: 2017 ประกาศใช้ในปีพ.ศ. 2560

เมื่อนิตยสารที่มีเนื้อหาเดียวกันถูกเผยแพร่ในสื่อมากกว่าหนึ่งประเภท รหัส ISSN ที่แตกต่างกันจะถูกกำหนดให้กับสื่อแต่ละประเภท ตัวอย่างเช่น นิตยสารที่มีการเผยแพร่ทั้งเป็นสื่อสิ่งพิมพ์และสื่ออิเล็กทรอนิกส์ ระบบ ISSN จะอ้างถึงประเภทสื่อเหล่านี้เป็น print ISSN (p-ISSN) และ Electronic ISSN (e-ISSN) ตามลำดับ ดังนั้นจึงมีการกำหนดในมาตรฐาน ISO 3297: 2007 ให้นิตยสารทั้งหมดในระบบ ISSN จะถูกกำหนดการเชื่อมโยงโดย linking ISSN (ISSN-L) ซึ่งโดยทั่วไปจะเหมือนกับรหัส ISSN ที่กำหนดให้กับนิตยสารในรูปแบบสื่อที่เผยแพร่ครั้งแรก เพื่อเชื่อมโยง ISSN ทั้งหมดสำหรับนิตยสารในทุกประเภทสื่อที่เกี่ยวข้องกัน

## ส่วนประกอบ

เลขมาตรฐานสากลสำหรับนิตยสาร ประกอบด้วยตัวเลข 8 ตัวที่ประกอบด้วยเลขสี่หลักสองกลุ่มที่แยกด้วย เครื่องหมาย (-) เช่นเลขมาตรฐานสากลสำหรับนิตยสารบ้านและสวน คือ *ISSN 0125-1996*

## อ้างอิง

* Using The ISSN (International Serial Standard Number) as URN (Uniform Resource Names) within an ISSN-URN Namespace — RFC 3044
# บิบโค้ด

Bibcode| ชื่อเต็ม | Bibliographic code |
| เริ่ม | คริสต์ทศวรรษ 1990 |
| จำนวนอักษร | 19 |
| เลขโดดตรวจสอบ | none |
| ตัวอย่าง | 1924MNRAS..84..308E |

**บิบโค้ด** (**bibcode**) หรือ **เร็ฟโค้ด** (**refcode**) เป็นตัวระบุย่อที่ใช้ในระบบข้อมูลดาราศาสตร์หลายระบบ เพื่ออ้างอิงวรรณกรรมงานใดงานหนึ่งอย่างเฉพาะเจาะจง

## การนำไปใช้

โดยดั้งเดิมแล้ว bibcode ซึ่งย่อมาจาก Bibliographic Reference Code (รหัสอ้างอิงบรรณานุกรม) ได้พัฒนาขึ้นเพื่อใช้ในระบบ SIMBAD ซึ่งเป็นฐานข้อมูลดาราศาสตร์ของวัตถุที่อยู่นอกระบบสุริยะ และ NED (NASA/IPAC Extragalactic Database) ซึ่งเป็นฐานข้อมูลของวัตถุที่อยู่นอกดาราจักรทางช้างเผือก แต่ต่อมากลายเป็นมาตรฐานโดยปริยาย และมีการใช้อย่างกว้างขวางมากขึ้น อย่างเช่นในระบบ Astrophysics Data System ซึ่งเป็นฐานข้อมูลออน์ไลน์ของเอกสารดาราศาสตร์และฟิสิกส์กว่า 8 ล้านฉบับ ทั้งจากแหล่งที่ทบทวนโดยผู้รู้เสมอกันหรือไม่ได้ทบทวน

## รูปแบบ

รหัสจะยาว 19 อักษรอย่างตายตัวโดยมีรูปแบบ

YYYYJJJJJVVVVMPPPPA
ที่ YYYY เป็นปี ค.ศ. มีสี่หมายเลขของวรรณกรรมที่อ้างอิง และ JJJJJ เป็นรหัสที่บ่งว่า วรรณกรรมที่อ้างอิงได้ตีพิมพ์ในแหล่งไหน
ในกรณีที่ตีพิมพ์ในวารสาร VVVV จะเป็นเลขเล่ม (volume number) M จะระบุส่วนของวารสาร (เช่น L ในส่วนจดหมาย) PPPP จะบอกเลขหน้าขึ้นต้น และ A ก็จะเป็นอักษรแรกของนามสกุลอักษรโรมันของผู้เขียนคนแรก
สำหรับเขตข้อมูลที่ไม่ได้ใช้ ระบบจะใช้จุด/มหัพภาคเพื่อเติมเต็มและให้ยาวตายตัว
โดยจะเติมทางด้านขวาของรหัสแหล่งตีพิมพ์ และทางด้านซ้ายของเลขเล่มและหน้า
เลขหน้าที่มากกว่า 9999 จะขยายเข้าไปในส่วน M

ส่วนรหัสบทความยาว 6 หมายเลข (แทนเลขหน้า) ที่ใช้ในวรรณกรรมฟิสิกส์ตั้งแต่ปลายคริสต์ทศวรรษ 1990 จะปฏิบัติดังต่อไปนี้ คือ
เลขสองหลักแรกของรหัสบทความ ซึ่งเท่ากับเลขฉบับ (issue number) จะเปลี่ยนเป็นอักษรตัวเล็ก (01 = a เป็นต้น) แล้วใส่เข้าในส่วน M
ส่วนเลข 4 ตัวที่เหลือจะใส่ในส่วนเลขหน้า

## ตัวอย่าง

ตัวอย่างของรหัสรวมทั้ง

| Bibcode
  | อ้างอิง |
| --- | --- |
| 1974AJ.....79..819H | Heintz, W. D. (1974). "Astrometric study of four visual binaries". *The Astronomical Journal*. **79**: 819–825. Bibcode:1974AJ.....79..819H. doi:10.1086/111614. |
| 1924MNRAS..84..308E | Eddington, A. S. (1924). "On the relation between the masses and luminosities of the stars". *Monthly Notices of the Royal Astronomical Society*. **84** (5): 308–332. Bibcode:1924MNRAS..84..308E. doi:10.1093/mnras/84.5.308. |
| 1970ApJ...161L..77K | Kemp, J. C.; Swedlund, J. B.; Landstreet, J. D.; Angel, J. R. P. (1970). "Discovery of circularly polarized light from a white dwarf". *The Astrophysical Journal Letters*. **161**: L77–L79. Bibcode:1970ApJ...161L..77K. doi:10.1086/180574. |
| 2004PhRvL..93o0801M | Mukherjee, M.; Kellerbauer, A.; Beck, D.; และคณะ (2004). "The Mass of 22Mg". *Physical Review Letters*. **93** (15): 150801. Bibcode:2004PhRvL..93o0801M. doi:10.1103/PhysRevLett.93.150801. |

## ดูเพิ่ม

* ตัวระบุวัตถุดิจิทัล

## เชิงอรรถและอ้างอิง
# เซมานทิกสกอลาร์

Semantic Scholar|  |
| ประเภท | เสิร์ชเอนจิน |
| สร้างโดย | Allen Institute for Artificial Intelligence |
| ยูอาร์แอล | semanticscholar.org |
| เปิดตัว | พฤศจิกายน ค.ศ. 2015 (2015-11) |

**เซมานทิกสกอลาร์** (อังกฤษ: *Semantic Scholar*) เป็นเสิร์ชเอนจินที่ประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์สำหรับสิ่งตีพิมพ์ทางวิชาการ สถาบันอัลเลนเพื่อปัญญาประดิษฐ์ (Allen Institute for AI) เป็นผู้พัฒนาขึ้นแล้วให้เริ่มใช้ในเดือนพฤศจิกายน พ.ศ. 2558
จุดเด่นก็คือการใช้การประมวลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อสร้างความย่อสำหรับงานวิชาการต่าง ๆ

## ดูเพิ่ม

* ดัชนีอ้างอิง

## เชิงอรรถและอ้างอิง
# มหาวิทยาลัยไวโอมิง

มหาวิทยาลัยไวโอมิง
University of Wyoming|  |
| ประเภท | มหาวิทยาลัยรัฐ |
| สถาปนา | ค.ศ. 1886 |
| ทุนทรัพย์ | 304 ล้านดอลลาร์สหรัฐ (ค.ศ. 2007) |
| อธิการบดีมหาวิทยาลัย | Tom Buchanan |
| อาจารย์ | 1,151 |
| ผู้ศึกษา | 12,427 |
| ที่ตั้ง | ลารามี, ไวโอมิง ไวโอมิง สหรัฐอเมริกา |
| วิทยาเขต | เมืองเล็ก |
| สี | น้ำตาล และ ทอง    |
| ฉายา | Cowboys and Cowgirls |
| เว็บไซต์ | www.uwyo.edu |
|  |
| วิกิมีเดีย | © โอเพินสตรีตแมป |

**มหาวิทยาลัยไวโอมิง** (อังกฤษ: *University of Wyoming*) ชื่อย่อว่า **UW** มักจะออกเสียงว่า "U-Dub" เป็นมหาวิทยาลัยรัฐที่ตั้งอยู่ที่เมืองลารามี, ไวโอมิงในรัฐไวโอมิงในสหรัฐอเมริกา ที่ตั้งของมหาวิทยาลัยอยู่บนที่ราบลารามีที่สูงจากระดับน้ำทะเล 2194 เมตร มหาวิทยาลัยก่อตั้งขึ้นในปี ค.ศ. 1886 และเปิดสอนในปีต่อมา

มหาวิทยาลัยไวโอมิงประกอบด้วยวิทยาลัยเจ็ดวิทยาลัย: เกษตรศาสตร์, ศิลปะและวิทยาศาสตร์, ธุรกิจ, ศึกษาศาสตร์, วิศวกรรมศาสตร์, สาธารณสุขศาสตร์ และ นิติศาสตร์ อัตราส่วนระหว่างนักศึกษาและอาจารย์คือ 14 ต่อ 1 ซึ่งเป็นอัตราส่วนที่ต่ำที่สุดของบรรดาสถาบันอุดมศึกษาสี่ปีของตะวันตก โดยมีปริญญาตรี 89 สาขา, ปริญญาโท 77 สาขา และ ปริญญาเอก 29 สาขา

นอกจากการศึกษาภายในมหาวิทยาลัยแล้วมหาวิทยาลัยไวโอมิงก็ยังให้การศึกษานอกสถานที่อีกกว่าสามสิบปริญญา, ประกาศนียบัตร และ โครงการสนับสนุนแก่นักศึกษาผู้อยู่ห่างไกลจากมหาวิทยาลัยด้วย การให้การศึกษานอกสถานที่ทำโดยการใช้ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีเช่นการใช้อินเทอร์เน็ตและการสอนโดยการใช้การชุมนุมทางวิดีโอ ระบบการศึกษานอกสถานที่มีศูนย์บริการเก้าศูนย์ทั่วรัฐไวโอมิง และ วิทยาลัยประชาคมต่างๆ โดยทั่วไปเพื่อที่จะให้บริการแก่ประชาชนไวโอมิงผู้ที่ไม่จำเป็นที่จะต้องย้ายถิ่นฐานมายังลารามีเพื่อมาศึกษาต่อ

## อ้างอิง

## แหล่งข้อมูลอื่น

* University of Wyoming website
* มหาวิทยาลัยไวโอมิง ที่เว็บไซต์ Curlie
# เกษตรศาสตร์

**เกษตรศาสตร์** (กะ-เสด-ตฺระ-สาด) (อังกฤษ: *agricultural science*) คือ วิชาว่าด้วยการเกษตรกรรม โดยรวมสามารถแบ่งได้หลายสาขาวิชา และแบ่งย่อยไปในสาขาอื่นที่เกี่ยวข้องได้แก่

* กีฏวิทยา
* เกษตรกลวิธานและแมคคาทอนิคเกษตร
* สัตวบาล
* พืชสวน
* พืชไร่นา
* โรคพืช
* เทคโนโลยีชีวภาพทางการเกษตร
* เทคโนโลยีสารสนเทศทางการเกษตร
* วิศวกรรมการเกษตร
* วิทยาศาสตร์การอาหาร
* เศรษฐศาสตร์การเกษตร
* คหกรรมศาสตร์
* ศึกษาศาสตร์เกษตร
* เทคโนโลยีการเกษตร

## ดูเพิ่ม

* มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์
* รายชื่อคณะเกษตรศาสตร์ในประเทศไทย
# วิทยาแบคทีเรีย

**วิทยาแบคทีเรีย** (อังกฤษ: *bacteriology*) เป็นสาขาเฉพาะแขนงหนึ่งของชีววิทยาที่ศึกษาด้านสัณฐานวิทยา นิเวศวิทยา พันธุศาสตร์ และชีวเคมีของแบคทีเรีย วิทยาแบคทีเรียเป็นส่วนหนึ่งของจุลชีววิทยาซึ่งมีการจำแนก การจัดหมวดหมู่ลักษณะจำเพาะของแบคทีเรียแต่ละสปีชีส์

## อ้างอิง
# ชีวสารสนเทศศาสตร์

การทำความเข้าใจข้อมูลดีเอ็นเอ (ในภาพ) จำนวนมหาศาล จากโครงการจัดลำดับรหัสพันธุกรรมนั้น เป็นเพียงส่วนหนึ่งของปัญหาที่ชีวสารสนเทศศาสตร์เผชิญ
**ชีวสารสนเทศศาสตร์** หรือ **ชีววิทยาเชิงคำนวณ** (อังกฤษ: Bioinformatics หรือ Computational Biology) เป็นสาขาที่ใช้ความรู้จากคณิตศาสตร์ประยุกต์, สถิติศาสตร์, สารสนเทศศาสตร์ และวิทยาการคอมพิวเตอร์ เพื่อแก้ปัญหาทางชีววิทยา

การศึกษาชีวสารสนเทศศาสตร์ จะเกี่ยวข้องกับข้อมูลทางพันธุศาสตร์และอณูชีววิทยา เช่น ข้อมูลรหัสพันธุกรรม, ข้อมูลลำดับรหัสโปรตีน, ปริมาณชีวโมเลกุล (ระดับการแสดงออกของยีนต่าง ๆ) แต่ละชนิด (mRNA และโปรตีน) และข้อมูลหมายเหตุ (annotation data) โดยผู้ศึกษาวิจัย จะนำข้อมูลเหล่านี้ ไปใช้ในงานอย่าง การจัดเรียงลำดับรหัสโปรตีน การจัดโครงสร้างโปรตีน การทำนายโครงสร้างโปรตีน การค้นหายีน หรือ การสร้างหุ่นจำลองของวิวัฒนาการ เนื่องจากข้อมูลที่ใช้นั้นมีจำนวนมาก ทำให้ใช้พื้นที่จัดเก็บมากตาม และบ่อยครั้งที่ข้อมูลมีความซับซ้อน ทำให้ต้องใช้การประมวลผลมากขึ้นเช่นกัน การศึกษาด้านชีวสารสนเทศศาสตร์ จึงค้นหาเทคนิควิธีที่จะทำให้การจัดเก็บ สืบค้น และประมวลผลเหล่านั้น เป็นไปได้โดยสะดวก และมีประสิทธิภาพ

Bioinformatics เป็นคำย่อจากคำเต็มว่า *Molecular Bioinformatics* ซึ่งหมายถึงสหการของ อณูชีววิทยา (Molecular Biology) กับ สารสนเทศศาสตร์ (Informatics) ในวงวิชาการไทยมักเรียกชื่อทับศัพท์ว่า *ไบโออินฟอร์เมติกส์*

## แหล่งข้อมูลอื่น

* Linux ressources for biology
# ชีวฟิสิกส์

**ชีวฟิสิกส์** (อังกฤษ: *biophysics*) เป็นวิทยาศาสตร์เชิงสหวิทยาการที่ใช้แนวทางและวิธีการแบบดั้งเดิมที่ใช้ในฟิสิกส์เพื่อศึกษาปรากฏการณ์ทางชีววิทยา ชีวฟิสิกส์ครอบคลุมทุกระดับของระบบทางชีววิทยา ตั้งแต่ โมเลกุล จนถึงสิ่งมีชีวิตและประชากร การวิจัยชีวฟิสิกส์มีความทับซ้อนกับชีวเคมี อณูชีววิทยา เคมีเชิงฟิสิกส์ สรีรวิทยา นาโนเทคโนโลยี ชีววิศวกรรม ชีววิทยาเชิงคอมพิวเตอร์ ชีวกลศาสตร์ ชีววิทยาการเจริญ และชีววิทยาระบบ

คำว่า *ชีวฟิสิกส์* ได้รับการแนะนำครั้งแรกโดย คาร์ล เพียร์สัน (Karl Pearson) ใน ค.ศ. 1892

## อ้างอิง
# ชีวสถิติ

**ชีวสถิติ** (อังกฤษ: *biostatistics, biological statistics, biometry*) เป็นสาขาวิชาประยุกต์ของสถิติศาสตร์เพื่อใช้ในทางชีววิทยา และยังมีการประยุกต์เฉพาะในทางการแพทย์และเกษตรกรรม

## การประยุกต์ใช้วิชาชีวสถิติ

* สาธารณสุข, รวมทั้งระบาดวิทยา (epidemiology), งานวิจัยทางบริการสุขภาพ (health services research), โภชนาการ (nutrition) และอนามัยสิ่งแวดล้อม (environmental health)
* การออกแบบและวิเคราะห์การทดลองทางคลินิก (clinical trial) ในทางการแพทย์
* จีโนมิกส์ (Genomics), พันธุศาสตร์ประชากร (population genetics), และพันธุศาสตร์สถิติ (statistical genetics) ในประชากรเพื่อเชื่อมโยงความหลากหลายของจีโนไทป์กับความหลากหลายของฟีโนไทป์ (phenotype) การประยุกต์นี้ใช้มากในการเกษตรเพื่อพัฒนาสายพันธุ์พืชและสัตว์ ในงานวิจัยทางชีวเวชศาสตร์การประยุกต์นี้ช่วยในการหาอัลลีลยีนซึ่งเป็นเหตุหรือมีผลต่อความโน้มเอียงรับโรค (predisposition) ในพันธุศาสตร์มนุษย์
* นิเวศวิทยา
* การวิเคราะห์ลำดับพันธุกรรม (Biological sequence analysis)

กระบวนการทางสถิติเป็นพื้นฐานที่บูรณาการกับเวชสารสนเทศ (medical informatics), สารสนเทศสาธารณสุข (public health informatic) และชีวสารสนเทศศาสตร์ (bioinformatics)

## สาขาวิชาที่เกี่ยวข้อง

ชีวสถิติเกี่ยวข้องกับวิธีการของสาขาวิชาต่าง ๆ มากมาย เช่น

* สถิติศาสตร์
* การบริหารการจัดการ
* วิทยาการคอมพิวเตอร์
* เศรษฐศาสตร์และสาขาวิชาที่เกี่ยวข้อง
* คณิตศาสตร์

## แหล่งข้อมูลอื่น

* The International Biometric Society
* The Collection of Biostatistics Research Archive
* Guide to Biostatistics (MedPageToday.com) เก็บถาวร 2010-01-06 ที่ เวย์แบ็กแมชชีน
* A List of Biostatistics textbook and free online material.

### วารสารทางชีวสถิติ

* Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology เก็บถาวร 2006-04-20 ที่ เวย์แบ็กแมชชีน
* Statistics in Medicine
* The International Journal of Biostatistics เก็บถาวร 2006-03-23 ที่ เวย์แบ็กแมชชีน
* Journal of Biopharmaceutical Statistics
* Biostatistics
* Biometrics เก็บถาวร 2009-01-05 ที่ เวย์แบ็กแมชชีน
* Biometrika
* Biometrical Journal

## อ้างอิง