payamvha/North_RAG huggingface dataset:
کنیم. البته هر چه تعداد کلیدهایی که نگهداری کنیم بیشتر باشد، احتمال وجود برخورد بیشتر است. اگر تعداد کلیدها بزرگتر از تعداد باکت‌ها باشد، حتماً برخورد داریم. چون باکت فقط یک اشاره‌گر را نگهداری می‌کند، فضای چندانی با اختصاص دادن به باکت اتلاف نمی‌شود؛ بنابراین، غالباً منطقی است که تعداد باکت‌ها به اندازه تعداد کلیدها باشد. هنگام جستجو به‌دنبال یک کلید، باید یک جستجوی ترتیبی در میان باکت (لیست پیوندی) حاوی کلید انجام دهیم. اگر همه کلیدها در یک باکت درهم‌سازی شوند، جستجو تا حد جستجوی ترتیبی تنزل می‌یابد.
شوند، جستجو تا حد جستجوی ترتیبی تنزل می‌یابد. احتمال رخ‌دادن آن چقدر است؟ اگر ۱۰۰ کلید و ۱۰۰ باکت داشته باشیم، احتمال آن‌که کلیدها همگی به یک باکت ختم شوند، عبارت است از: formula_2 بنابراین، تقریباً برای همه کلیدها غیرممکن است که به یک باکت ختم شوند. دربارهٔ احتمال آن که ۷۰، ۸۰، ۹۰ یا هر تعداد دیگری از کلیدها به یک باکت ختم شوند، چه می‌توان گفت؟ هدف اصلی ما این است که بدانیم احتمال آن که درهم‌سازی، در حالت میانگین به جستجویی بهتر از جستجوی دودویی بینجامد، چقدر است. نشان می‌دهیم که اگر به قدر کافی بزرگ
چقدر است. نشان می‌دهیم که اگر به قدر کافی بزرگ باشد، این نیز تقریباً یک قطعیت به‌شمار می‌رود؛ ولی نخست نشان می‌دهیم که با درهم‌سازی، کارها چقدر بهتر می‌شود. بدیهی است بهترین حالتی که ممکن‌است رخ دهد این است که کلیدها به‌طور یکنواخت در باکت‌ها توزیع شود؛ یعنی، اگر n کلید و m باکت وجود داشته باشد، هر باکت حاوی n/m کلید می‌شود. در واقع هر باکت دقیقاً هنگامی حاوی n/m کلید می‌شود که n مضرب m باشد. اگر چنین نباشد، یک توزیع نسبتاً یکنواخت خواهیم داشت. قضیه‌های زیر نشان می‌دهد که وقتی کلیدها به‌طور یکنواخت توزیع
نشان می‌دهد که وقتی کلیدها به‌طور یکنواخت توزیع شده باشند، جه اتفاقی می‌افتد. برای سادگی، آن‌هارا برای توزیعی دقیقاً یکنواخت بیان می‌کنیم (یعنی برای موردی که n مضربی از m باشد). روش زنجیره‌ای برای حل برخورد. در روش زنجیره‌ای عناصری را که به وسیله تابع درهم‌سازی به یک درایه از جدول درهم‌سازی- مثلاً iS- نگاشته می‌شوند به صورت یک لیست خطی یک‌سویه درمی‌آوریم و آدرس شروع آن را در همان درایه، یعنی قرار می‌دهیم. در حالت کلی عناصر با کلیدهای مختلف k که مقدار آن‌ها برابر است در لیست پیوندی قرار می‌گیرند و درایه‌های
است در لیست پیوندی قرار می‌گیرند و درایه‌های خالی جدول هم لیست‌های تهی هستند، به چنین جدولی، جدول درهم‌سازی با روش زنجیره‌ای می‌گوییم. در این روش اعمال درج در زمان انجام می‌شود، اما عمل جستجو و حذف با یک عمل جستجوی عنصر همراه است که در بدترین حالت هزینه‌ای متناسب با طول لیست دارد. توابع درهم‌سازی. یک تابع درهم‌سازی خوب تابعی است که ساده و یک‌نوا باشد، در ادامه یکی روشهای سادهٔ مختلف را برای طراحی تابع درهم‌سازی را بیان می‌کنیم. روش ضرب. در این روش ابتدا کلید k را در یک عدد ثابت A که است ضرب کنیم و قسمت
کلید k را در یک عدد ثابت A که است ضرب کنیم و قسمت اعشاری آن را به‌دست آوریم. یعنی: فرض کنید که کلمهٔ کامپیوتر w بیتی است و k در یک کلمه جای می‌گیرد. A را طوری انتخاب می‌کنیم که برابر باشد، که در آن s یک عدد صحیح در محدودهٔ باشد. ابتدا k را در عدد صحیح w بیتی ضرب می‌کنیم و حاصل ضرب یک عدد 2w بیتی به صورت است که کلمهٔ پر ارزش و کلمهٔ کم‌ارزش حاصل ضرب است. عدد p بیتی تابع درهم‌سازی مورد نظر، p بیت پرارزش است. درهم‌سازی دوگانه. اگر دو رکورد در توابع درهم سازی به یک مکان در فایل انتقال یابند به آن برخورد
سازی به یک مکان در فایل انتقال یابند به آن برخورد می‌گویند. روش ایدئال برای مقابله با برخوردها این است که بتوان الگوریتم تبدیلی پیدا کرد که به‌طور کلی از وقوع برخوردها جلوگیری کند. یکی از راه‌های جلوگیری از برخورد استفاده از روش وارسی خطی است. روش وارسی خطی با داشتن یک تابع در هم ساز کمکی به نام از تابع زیر برای درهم سازی استفاده می‌کند: formula_3 به ازای i = ۰ , ۱ , … m-1 به ازای یک کلید k، ابتداformula_4 را وارسی می‌کنیم سپس به formula_5 و بعد به formula_6 می‌رویم و این کار را به صورت حلقوی ادامه می‌دهیم
می‌رویم و این کار را به صورت حلقوی ادامه می‌دهیم تا به formula_7 برسیم. در این حالت فقط m دنبالهٔ وارسی مجزا تولید می‌شود. درهم سازی دوگانه یک روش وارسی است که در آن توابع در هم سازی به صورت زیر است: formula_8 که در آن توابع h و g تابه‌های درهم ساز کمکی هستند. اولین وارسی در formula_9 انجام می‌شود و وارسی‌های بعدی به درایه‌ای با فاصله formula_10 می‌رود. مثالی از این درج در شکل زیر آمده‌است، در این مثال، m=۱۳ و و است. چون h(14) = ۱ و g(14) = ۴ است بنابراین کلید ۱۴، پس از آنکه درایه‌های ۱ و ۵ وارسی شده و پر
۱۴، پس از آنکه درایه‌های ۱ و ۵ وارسی شده و پر بودند در درایهٔ خالی ۹ درج می‌شود. در طراحی این درهم سازی باید مقدار formula_11 نسبت به m اول باشد تا اینکه کلیهٔ درایه‌های جدول وارسی شوند. یک روش مناسب انتخاب m به صورت توان ۲ و طراحی g به طوری است که همیشه یک عدد فرد تولید کند. یک روش دیگر آن است که m عدد اول باشد و g همیشه یک عدد صحیح و مثبت کوچکتر از m را تولید کند. درهم سازی دوگانه نسبت به وارسی خطی و وارسی درجهٔ ۲ بهتر عمل می‌کند، زیرا به تعداد در مقایسه با دنبالهٔ وارسی تولید می‌کند؛ بنابراین به نظر
با دنبالهٔ وارسی تولید می‌کند؛ بنابراین به نظر می‌رسد کارایی این درهم سازی به کارایی درهم سازی یکنوا نزدیکتر باشد. درهم‌سازی سراسری. در هنگام استفاده از توابع درهم سازی اگر تابعی که مورد استفادهٔ ماست توسط کاربر فهمیده شود، کاربر می‌تواند داده‌هایش را طوری وارد کند که تعداد برخوردها زیاد باشند. برای جلوگیری از این اتفاق، از درهم سازی سراسری استفاده می‌کنیم. یک خانواده از توابع درهم ساز به اسم H را فرض کنید. می‌گوییم H یک خانواده از توابع درهم ساز سراسری است اگر: در ازای هر دو کلید k1 و k2 که عضو مجموعهٔ
اگر: در ازای هر دو کلید k1 و k2 که عضو مجموعهٔ کلیدهای مورد نظر ما هستند، تعداد توابع درهم ساز مانند h که عضو H هستند به طوری که formula_12 حداکثر برابر formula_13 باشد. هنگامی که کاربر مجموعه‌ای از داده‌ها را وارد می‌کند به صورت تصادفی یکی از توابع درهم سازی را انتخاب می‌کنیم و ورودی‌ها را با استفاده از آن تابع در حافظه ذخیره می‌کنیم. در این صورت دیگر کاربر نمی‌تواند حدس بزند که چه تابعی انتخاب شده و در نتیجه نمی‌تواند مقادیر ورودی را طوری تعیین نماید که تعداد برخوردها زیاد باشد. درهم‌سازی کامل. گاهی ما
تعداد برخوردها زیاد باشد. درهم‌سازی کامل. گاهی ما در درهم‌سازی با کلیدهای ایستا- که از قبل معلوم هستند- سروکار داریم، در این حالت یک روش درهم‌سازی را کامل می‌نامیم اگر در بدترین حالت تعداد دسترسی‌ها به حافظه برای یک عمل جستجو باشد. ایدهٔ اصلی این نوع درهم‌سازی استفاده از دو سطح درهم‌سازی و یک تابع درهم‌سازی سراسری برای هر سطح است. درهم‌سازی پویا. در روش‌هایی که تا کنون برای درهم‌سازی بحث کرده‌ایم فرض بر می‌شود که تعداد عناصر حداکثر برابر اندازهٔ جدول- روش باز- یا تقریباً برابر آن- روش زنجیره‌ای- است در
باز- یا تقریباً برابر آن- روش زنجیره‌ای- است در حالی که در بسیاری از مواقع تعداد عناصر از پیش مشخص نیست و نمی‌توان کران بالای خوبی برای اندازهٔ جدول درهم‌سازی پیش‌بینی کرد که باعث اتلاف حافظه نشود. برای حل این مشکل از روش درهم‌سازی پویا استفاده می‌شود که در آن اندازه جدول متناسب با نیاز متغیر است؛ که برای تغییر اندازه جدول نیز باید هزینه کنیم اما نشان داده شده است که حتی با هزینه لازم برای تغییر اندازه جداول همچنان کل هزینه برابر می‌ماند.
بانوی مَهبود در شاهنامه عنوان همسر مهبود وزیر انوشیروان است، این بانو به صورت کدبانو معرفی شده‌است، غذای شاه را در سه کاسهٔ زرین می‌آراست و دو پسرش طبق غذا را به نزد پادشاه می‌بردند. بانوی مهبود در شاهنامه. زروان که پرده‌داری پیر در بارگاه کسری انوشیروان بود ولی به مهبود رشک می‌ورزید، او به یاری مردی جهود، با نیرنگ و افسون کاسهٔ شیر شاه را به زهر آلوده کرد و به شاه گزارش داد که بانوی مهبود به تحریک همسرش مهبود، با زهرآلود ساختن خوراک شاه قصد جان وی را کرده‌است. عاقبت پسران مهبود، با نوشیدن شیر زهرآگین جان
عاقبت پسران مهبود، با نوشیدن شیر زهرآگین جان باختند و شاه فرمان داد تا مهبود و همسرش را به خواری و ذلت کشتند. فردوسی توصیف این کدبانوی به ناروا جان داده را، در شاهنامهٔ خویش چنین می‌آغازد:
زَهر (به انگلیسی: Venom)، نوعی سم است که در بدن جانوران ساخته می‌شود. در بافت یا غده‌ای اختصاصی در بدن جانور، تولید و ذخیره می‌شود. این غده یا بافت اغلب به دستگاه ویژه تزریق یعنی نیش و دندان متصل است. زهر ممکن است هم در جانوران شکارچی و هم در جانوران غیر شکارچی، در مهره‌داران و در بی‌مهرگان وجود داشته باشد. دست‌کم چهار نوع مکانیسم مختلف شامل بافت‌مردگی، سمیت سلولی، نوروتوکسین و میوتوکسین گونه‌های جانوری مختلف شناسایی شده‌است. زهر نه تنها از حیوانی به حیوان دیگر متفاوت است، بلکه حتی در یک گونه نیز بسته به
دیگر متفاوت است، بلکه حتی در یک گونه نیز بسته به سن، فصل، دمای محیط و منطقه جغرافیایی و نوع تغذیه می‌تواند دچار تغییراتی شود. استفاده از زهر در پزشکی. استفاده از زهر در طب قدیم برای درمان بیماری‌های مختلف از جمله دردهای مفصلی، بیماری‌های عفونی، و بیماری‌های پوستی رواج داشته‌است بر اساس منابع اولین بار ۳۸۰ سال قبل از میلاد مسیح در یونان باستان از زهر برای درمان بیماری‌ها استفاده شد و در طول امپراتوری روم، شواهدی وجود دارد که از سم برای ساخت داروهایی جهت درمان تب و زخم و ساخت پادزهرها استفاده شده‌است. در این
تب و زخم و ساخت پادزهرها استفاده شده‌است. در این میان زهر زنبور عسل از جایگاه ویژه ای در پزشکی برخوردار است. به واقع شواهد و قرائن نشان دهنده این نکته است که بشر در قرون قبل از میلاد با درمان از طریق بهره‌گیری از زهر زنبور آشنا بوده‌است به عنوان نمونه بابلی‌ها، مصری‌ها، ایرانیان و رومی‌ها از جمله اقوامی بودند که از زهر زنبور عسل به منظور درمان امراض گوناگون استفاده می‌کردند در حقیقت می‌توان تاریخچه استفاده از این شیوه درمان را در زمان‌های بسیار قدیم و حدود ۳ هزار سال قبل از میلا د رهگیری کرد. زمانی که
۳ هزار سال قبل از میلا د رهگیری کرد. زمانی که مصریان و یونانیان باستان از گزش زنبور زنده برای درمان بیماری‌های روماتیسمی استفاده می‌کردند. اما امروزه این شیوه درمانی به عنوان یک شاخه خاص پزشکی آلترناتیو، طیف وسیعی از بیماری‌ها را درمان می‌کند. از زهر زنبور در درمان بیماری‌هایی همچون ایم اس (MS)، نقرس، عفونت، سوختگیها، ترمیم زخمها، ورمهای مفصلی روماتیسمی، پلی آرتریت‌ها، دردهای مفصلی پراکنده و روماتیسم می‌باشند اولین مطالعه مدرن زهر در علم پزشکی در اواخر قرن نوزدهم توسط آلبرت کالمت انجام شد. این پژوهشگر در
نوزدهم توسط آلبرت کالمت انجام شد. این پژوهشگر در یک مطالعه زهر را به حیوانات برای تولید پادزهر تزریق کرد و پس از آن تحقیقات دیگری در این زمینه انجام شد در طب مدرن از زهر به عنوان یکی از مواد در ساخت داروهای مختلف برای بیماری‌های سرطان، التهاب مفاصل (آرتریت) و دیگر التهابات رماتیسمی استفاده می‌شود که تاکنون تحقیقات زیادی بر روی این ماده ارزشمند دارویی انجام گرفته‌است
مناقشه آفرینش–فرگشت (همچنین گفتمان آفرینش در برابر فرگشت یا گفتمان خاستگاه‌ها) به مجادله‌هایی فرهنگی، سیاسی و مذهبی می‌پردازد که عموماً حول مسئلهٔ منشأ حیات و مقابله با پذیرش نسب مشترک انسان با جانداران دیگر جریان دارند. می‌توان از چارلز داروین به عنوان یکی از تأثیر گذارترین و مهم‌ترین اشخاص در طی این مناقشه نام برد که نظریه تکامل (فرگشت) را مطرح کرد. تاریخچه. مناقشه آفرینش–فرگشت، در اروپا و آمریکای شمالی، در اواخر قرن ۱۸ میلادی، آغاز شد، هنگامی که تفاسیر جدید از مدارک زمین‌شناختی منجر به نظریه‌های مختلفی
از مدارک زمین‌شناختی منجر به نظریه‌های مختلفی از یک زمین کهن‌سال گشت، و یافته‌هایی از انقراض‌ها که در قالب "توالی زمین‌شناختی سنگواره" نشان داده شد، تفکرات اولیه فرگشت را برمی‌انگیخت [یا جرقه می‌زد]، به‌طور برجسته تفکر لامارکیسم. در انگلستان، در ابتدا این ایده‌های "تغییرات پیوسته" تهدیدی برای نظم اجتماعی «فیکس‌شده» به‌شمار می‌رفت، هم کلیسا و هم حاکمیت به دنبال خواباندن و واپس‌راندن آن ایده‌ها بودند.
مرکز ملی اطلاعات زیست‌فناوری معروف به NCBI یکی از مراکز و شاخه‌های کتابخانه ملی پزشکی ایالات متحده آمریکا است که خود زیرمجموعه موسسه ملی سلامت NIH قرار دارد. مؤسسه ملی سلامت در نهایت زیر مجموعه وزارت بهداشت و خدمات انسانی ایالات متحده آمریکا است. این مرکز در سال ۱۹۸۸ در پی تصویب طرح پیشنهای سناتور کلود پپر در کنگره آمریکا شکل گرفت. مرکز ملی اطلاعات زیست‌فناوری در شهر بتزدا در ایالت مریلند قرار دارد. در این مرکز ابزار و پایگاه داده‌هایی نظیر آنتره، بلاست، پاب‌مد و ژن‌بانک اداره می‌شود. از وظایف مرکز ان سی بی
و ژن‌بانک اداره می‌شود. از وظایف مرکز ان سی بی آی می‌توان موارد زیر را نام برد:
در ریاضیات، تابع سینک (که با "(sinc(x" و گاهی با "(Sa(x" نشان داده می‌شود) دو تعریف نسبتاً معادل همدیگر دارد. در پردازش سیگنال رقمی و نظریه اطلاعات تابع سینک نرمال شده معمولاً با رابطه زیر تعریف می‌شود: این تعریف نام نرمال شده را به این دلیل یدک می‌کشد که انتگرالگیری بر روی تمام "x" به مقدار واحد منجر می‌شود. تبدیل فوریه تابع نرمال شده سینک با تابع مستطیلی شناخته می‌شود. در ریاضیات تابع سینک غیر نرمال شده باستانی به صورت زیر تعریف می‌شود: تنها تفاوت بین این دو تعریف مقیاس دهی متغیر مستقل (همان محور x) با
دو تعریف مقیاس دهی متغیر مستقل (همان محور x) با عامل ضرب شونده π است. در هر دو حالت، مقدار تابع در ناتکینی قابل رفع در نقطه صفر گاهی به‌طور خاص در حد برابر با ۱ مشخص می‌شود. تابع سینک در همه جا تحلیلی است. عبارت "sinc" که دارای تلفظ () است، از قطع انتهای تام لاتین کامل تابع که "sinus cardinalis" (همان cardinal sine انگلیسی) است بدست آمده است. خواص. عبور از صفر (zero crossing) تابع سینک غیرنرمال شده در مضارب π؛ تلاقی با محور تابع سینک نرمال شده در اعداد صحیح غیر صفر. نقاط ماکزیزم و مینیمم نسبی تابع سینک
غیر صفر. نقاط ماکزیزم و مینیمم نسبی تابع سینک نرمال نشده متناظر است با نقاط تقاطع آن با تابع کسینوس. یعنی، (sin(ξ)/ξ = cos(ξ به ازای تمام ξهایی که مشتق "sin("x")/"x در آن‌ها صفر راست (که در نتیجه به یک اکسترمم نسبی رسیده ایم). تابع سینک نرمال شده دارای یک نمایش ساده در حالت ضرب نامحدود است: و توسط فرمول انعکاس اولر با تابع گامای formula_4 مرتبط می‌شود: لئونارد اویلر کشف کرد که تبدیل فوریه پیوسته زمان تابع سینک نرمال شده (نسبت به فرکانس معمولی) ("rect("f" است، که پاسخ تابع مستطیلی بین minus;1/2&amp; و 1/2
که پاسخ تابع مستطیلی بین minus;1/2&amp; و 1/2 برابر 1 است، و در سایر مناطق برابر صفر است. این مسئله متناظر با ین واقعیت است که فیلتر سینک (دیوار آجری یعنی پاسخ فرکانسی مربعی) یک فیلتر پایین گذر ایده آل است. انتگرال فوریه مذکور، با در نظر گرفتن حالت خاص زیر یک انتگرال اولیه است و یک انتگرال همگرای نیست تابع سینک نرمال شده خواصی دارد که آن را در رابطه با میانیابی نمونه‌برداری توابع محدود باند ایده آل می‌سازد: "ω"H = "π" (یعنی فرکانس دوره ای حداکثر ƒ"H = 1/2"). خواص دو تابع سینک دیگر به شرح زیر است: که
1/2"). خواص دو تابع سینک دیگر به شرح زیر است: که ("Si("x انتگرال سینوسی است. formula_12 تابع دیگر cos(λ "x")/"x" است، که به x" = 0" محدود است، برعکس تابع سینک همراهش: که تابع سینک نرمال شده واسط (meant) است. ارتباط با توزیع دلتای دیراک. تابع سینک نرمال شده را می‌توان به عنوان مولد تابع دلتا استفاده کرد، در صورتی که زیر برقرار باشد: حد اشاره شده در بالا یک حد معمولی نیست، زیرا سمت چپ این حد همگرا نیست. در عوض می‌توان گفت برای هر تابع هموار formula_18 با برقرار است. در عبارت بالا، در حالی که "a" به صفر میل
است. در عبارت بالا، در حالی که "a" به صفر میل می‌کند، تعداد نوسان در واحد طول تابع سینک به بینهایت نزدیک می‌شود. با این حال، عبارت مذکور همیشه در داخل پوش (π "a" "x")/1 ± قرار دارد، و برای هر مقدار غیر صفر "x" به صفر میل می‌کند. این عمل تصویر غیررسمی (δ(x را که برای هر "x" غیر از "x" = 0 صفر است را پیچیده می‌کند، و مسئله تجسم تابع دلتا را به صورت تابع ( و نه یک توزیع) ساده می‌کند. مفهوم مشابهی را در مفهوم گیبس می‌توان یافت. پیوند به بیرون. اینجا متن قالب‌بندی‌نشده وارد شود
مِدلاین یکی از معروفترین پایگاه داده‌های آزاد (دیتابیس) در جهان است که حاوی اطلاعات بیبلیوگرافی پژوهشی برای تمام رشته‌های علوم پزشکی و زیست‌شناسی است. مدلاین مجموعه‌ای از اطلاعات کیفی کتابخانه ملی پزشکی ایالات متحده، موسسات ملی بهداشت ایالات متحده آمریکا، و سایر نهادهای و سازمان‌های دولتی سلامت ایالات متحده است. این پایگاه داده توسط ابزاری همانند پاب‌مد به‌طور رایگان برای جهانیان قابل دسترس است.
پاب‌مِد (به انگلیسی: ) یک موتور جستجوی تحت وب رایگان است که دسترسی به چندین پایگاه داده اصلی در گستره وسیعی از رشته‌های علوم پزشکی و زیست‌شناسی را فراهم می‌کند. پاب‌مِد توسط کتابخانه ملی پزشکی () وابسته به مرکز ملی اطلاعات زیست‌فناوری () ایالات متحده آمریکا نگهداری و بروزرسانی می‌شود. اصلی‌ترین پایگاه داده پاب‌مِد، مدلاین نام دارد که مهم‌ترین و معروفترین پایگاه داده اطلاعات کتاب‌شناختی مقالات زیست-پزشکی است و به همین دلیل در برخی موارد دو واژه پاب‌مِد و مدلاین به جای یکدیگر بکار میروند. علاوه بر مدلاین
مدلاین به جای یکدیگر بکار میروند. علاوه بر مدلاین پایگاه‌های داده دیگری هم از طریق این موتور جستجو قابل دسترس هستند. تا تاریخ ۱۱ جولای ۲۰۱۷ پاب‌مِد دسترسی به بیش از ۲۸ میلیون رکورد اطلاعاتی مربوط به سال‌های ۱۹۶۶ به بعد را فراهم می‌کرد که قدیمی‌ترین آن‌ها به سال 1803 بازمی‌گردد. پاب‌مِد به هر رکورد نمایه شده در پایگاه دادگانش یک شناسه یکتای هشت رقمی اختصاص می‌دهد که به نام شناسه پاب‌مِد () شناخته می‌شود. تاریخچه. تاریخچه نمایه سازی کتب و مقالات پزشکی به سال ۱۸۳۶ میلادی بازمی‌گردد، زمانی که کتابخانه پزشکی
۱۸۳۶ میلادی بازمی‌گردد، زمانی که کتابخانه پزشکی ارتش آمریکا بنیان نهاده شد. یکی از خدمات ماندگار این کتابخانه، تهیه و انتشار فهرست موضوعی مقالات پزشکی بود که ایندکس مدیکوس () نام گرفت. در سال ۱۹۵۶ این کتابخانه به کتابخانه ملی پزشکی آمریکا (NLM) تبدیل شد. همگام با گسترش فناوری رایانه در بخش‌های گوناگون و رشد روزافزون انتشارات مقالات جدید، نیاز به مکانیزه کردن فرآیند ذخیره و بازیابی اطلاعات ایندکس مدیکوس احساس شد. این پروژه که مدلارس () نامگذاری شد، نخستین گام در کامپیوتری کردن پایگاه داده کتابخانه ملی پزشکی
در کامپیوتری کردن پایگاه داده کتابخانه ملی پزشکی آمریکا بود و تنها توسط کارشناسان این کتابخانه قابل دسترس بود. با راه‌اندازی این سیستم پژوهشگران از سراسر دنیا درخواست خود برای جستجوی موضوع مورد نظر خود را به کتابخانه ملی پزشکی آمریکا می‌فرستادند. کارشناسان کتابخانه جستجو را انجام داده، نتایج را روی بر روی کاغذ چاپ کرده و برای آن‌ها با پست ارسال می‌کردند. هزینه هر درخواست جستجو برای مدلارس در آن زمان حدود ۱۴ پوند انگلیس بود که با ارزش کنونی حدود ۲۰۰ پوند می‌باشد. با پیشرفت فناوری ارتباطات و افزایش نیاز به
با پیشرفت فناوری ارتباطات و افزایش نیاز به دسترسی به این پایگاه داده از سوی مراکز علمی پژوهشی، در سال ۱۹۷۱یک شبکه مخابراتی اختصاصی برای دسترسی برخط به این پایگاه داده راه اندازی شد و پژوهشگران دانشگاه‌ها و مراکز علمی بزرگ آمریکا با اتصال به این شبکه قادر شدند تا جستجوهای خود را از راه دور بر روی این پایگاه داده انجام دهند. این سامانه مدلارس برخط (MEDlars onLINE) یا به اختصار مدلاین () نامیده شد. از آنجا که هزینه ارتباط مخابراتی با سامانه مدلاین نسبتاً زیاد بود و امکان این ارتباط بنا به دلایل فنی برای خیلی
بود و امکان این ارتباط بنا به دلایل فنی برای خیلی از مراکز فراهم نبود، در گام بعدی برای افزایش دسترسی به مدلاین به صورت آفلاین، این پایگاه داده به صورت سالیانه بر روی سی دی تهیه و منتشر میشد. یکی از ناشرین معروف مدلاین بر روی سی دی، شرکت سیلور پلاتر بود که فراهم‌کنندهٔ اصلی این سرویس برای دانشگاه‌های ایران بود. با پیدایش شبکه اینترنت، کتابخانه ملی پزشکی آمریکا در سال ۱۹۹۷ دسترسی رایگان به پایگاه داده مدلاین را از طریق اینترنت برای همگان فراهم کرد. این پروژه که مدلاین عمومی یا به اختصار پاب‌مِد (Public
که مدلاین عمومی یا به اختصار پاب‌مِد (Public Medline - PubMed) نامیده شد، توسط معاون رئیس‌جمهور وقت آمریکا افتتاح شد. از آنجا که در ابتدای راه اندازی، مدلاین تنها پایگاه داده سامانه پابمد بود، دو واژه پاب‌مِد و مدلاین در خیلی از موارد همتای هم در نظر گرفته می شد و میتوانست به جای یکدیگر به کار رود. بعدها پایگاه‌های داده دیگری، علاوه بر مدلاین، به پاب‌مِد افزوده شدند. بدین ترتیب عبارت جستجوی وارد شده در پاب‌مِد علاوه بر پایگاه داده مدلاین، به‌طور هم‌زمان در چندین پایگاه داده دیگر نیز جستجو می‌شود. از سوی
چندین پایگاه داده دیگر نیز جستجو می‌شود. از سوی دیگر کتابخانه ملی پزشکی آمریکا پایگاه داده مدلاین را در اختیار شرکت‌های دیگری همچون الزویر () و ابسکو ()قرار داد تا دسترسی به آن را از موتور جستجوی ( and Ebsco host) خود فراهم کنند. از آنجا که الگوریتم‌های به کار رفته در موتورهای جستجوی گوناگون با هم متفاوت هستند، نتایج بدست آمده از جستجوی مدلاین با کلید واژه‌های یکسان از این محیط‌ها می‌تواند با یکدیگر متفاوت باشد. ویژگی‌ها. جستجوی ساده. جستجوی ساده در پاب‌مِد با وارد کردن واژگان کلیدی مربوط به موضوع مورد نظر
با وارد کردن واژگان کلیدی مربوط به موضوع مورد نظر در پنجرهٔ جستجو صورت می‌گیرد. لیست نتایج جستجو به صورت پیش‌فرض بر پایه تاریخ ورود به پایگاه داده از جدیدترین به قدیمی‌ترین مرتب می‌شوند که این ترتیب نمایش می‌تواند با توجه به نیاز به کاربر تغییر یابد. یک ویژگی یکتای این موتور جستجو مرتب کردن نتایج جستجو بر پایه نویسنده آخر است که در سایر موتورهای جستجوی علمی دیده نمی شود. یکی دیگر از ویژگی‌های پاب‌مِد بهره‌گیری از واژگان کنترل شده سرفصل موضوعی پزشکی یا مش (Medical Subject Heading - MeSH) می‌باشد. این ویژگی
Subject Heading - MeSH) می‌باشد. این ویژگی به کاربران کمک می‌کند تا مقالاتی که مرتبط با موضوع مورد جستجو می‌باشند ولی از واژگان کلیدی متفاوتی استفاده کرده‌اند را بتوانند پیدا کنند. یک ویژگی بسیار مهم دیگر پاب‌مِد نگاشت خودکار واژگان کلیدی (Auto Term Mapping) می‌باشد بدین صورت که اگر برای واژگان کلیدی وارد شده فیلد جستجوی خاصی مشخص نشده باشد واژگان کلیدی وارد شده طی یک فرایندی به فیلدهای جستجوی مناسبی نگاشته (Mapped) می‌شوند و نتایج آن‌ها با هم ترکیب می‌شوند. جستجوی پیشرفته. در جستجوی پیشرفته امکانات
جستجوی پیشرفته. در جستجوی پیشرفته امکانات گوناگونی برای انتخاب فیلدهای مورد نظر همچون عنوان مقاله، نام نویسنده، نام ژورنال و تاریخ انتشار برای جستجو در اختیار کاربر قرار می‌گیرد. نشریات علمی ایرانی در پاب‌مِد. به گزارش سامانه ژورنال یاب در ایران حدود 80 نشریه علمی در پایگاه پاب‌مِد نمایه می‌شوند که لیست آنها در زیر معرفی شده‌اند:
بلاست نام یک نرم‌افزار کاربردی در علوم سلولی و مولکولی و ژنتیک است که مخفف واژگان Basic Local Alignment Search Tool یا ابزار پایه‌ای برای جستجوی برهم‌نهی‌های موضعی است. این ابزار قسمتی از مجموعهٔ اطلاعات کیفی مرکز ملی اطلاعات زیست‌فناوری است. با این نرم‌افزار می‌توان توالی اسیدهای آمینه در پروتئین‌ها یا توالی نوکلئوتیدها را در DNA را با هم مقایسه کرد. این نرم‌افزار به پژوهشگر اجازه می‌دهد تا یک توالی را با توالی دیگر یا توالی که در بانک اطلاعاتی وجود دارد، مقایسه کند. شناسایی توالی‌های موجود در بانک
دارد، مقایسه کند. شناسایی توالی‌های موجود در بانک اطلاعاتی که بیشترین شباهت را با توالی مورد نظر دارد از دیگر قابلیت‌های این نرم‌افزار است. بر حسب نوع توالی انواع مختلفی از بلاست امکان‌پذیر است. مثلاً اگر یک ژن ناشناخته در موش که قبلاً اطلاعاتی از آن در اختیار نبوده، باید بررسی شود، یک پژوهشگر ترجیح می‌دهد این توالی را با ژنوم انسان بلاست کند. این نرم‌افزار در NIH (مؤسسه ملی بهداشت آمریکا) طراحی شد. بلاست یکی از پرکاربردترین نرم‌افزارها در بیوانفورماتیک است که با سرعت مطلوب مقایسه مورد نظر را انجام می‌دهد.
که با سرعت مطلوب مقایسه مورد نظر را انجام می‌دهد. سرعت زمانی اهمیت خود را نشان می‌دهد که با ژنوم کامل روبرو باشیم. پیش از طراحی این نرم‌افزار مقایسه توالی‌ها بسیار وقت گیر بود. پیشینه. به دلیل اینکه بلست مربوط به یکی از بنیادیترین مسائل بیوانفورماتیک است و سرعت خوبی دارد یکی از پر کاربردترین نرم‌افزارهای بیوانفورماتیک به حساب می‌آید. سرعت، مخصوصاً در کاربردهای واقعی روی پایگاه‌های دادهٔ بزرگ ژنوم امری حیاتی است. پیش از ارائه الگوریتمهای سریعی مثل BLAST و FASTA جستجو در پایگاه‌های دادهٔ بزرگ برای دنباله‌های
جستجو در پایگاه‌های دادهٔ بزرگ برای دنباله‌های پروتئین یا نوکلئیک با استفاده از الگوریتمهای انطباق کامل مثل Smith-Waterman بسیار زمانگیر بود. BLAST از نظر زمانی کارآمد تر از FASTA است زیرا الگوهای مهمتر در دنباله را مورد جستجو قرار می‌دهد. از BLAST در موارد زیر استفاده می‌شود: الگوریتم بلاست و برنامهٔ کامپیوتری آن توسط Stephen Altschul, Warren Gish و David Lipman در مؤسسه ملی اطلاعات بیوتکنولوژی آمریکا(NCBI) (شاخه‌ای از NIH)و Web Myers در ایالت پنسیلوانیا و Gen Myers در دانشگاه Arizona پیاده‌سازی شد.
و Gen Myers در دانشگاه Arizona پیاده‌سازی شد. ورودی. دنباله‌های ورودی در فرمت FASTA format یا Genbank هستند. خروجی. خروجی بلاست در فرمتهای مختلفی موجود است: فرمت HTML، متن و XML. در نرم‌افزار موجود در سایت NCBI فرمت پیشفرض خروجی HTML است. در این نرم‌افزار موفقیتها (مواردی که تطابق رخ داده) به صورت گرافیکی نمایش داده می‌شوند بعلاوهٔ یک جدول که دنبالهٔ تطابقها همراه با امتیاز داده شده به هرکدام را نشان می‌دهد. همچنین یک نسخهٔ رایگان بلاست قبل اجرا بر روی کامپیوتر شخصی از آدرس BLAST + Exe قبل دانلود است.
کامپیوتر شخصی از آدرس BLAST + Exe قبل دانلود است. پایگاه داده نیز از سایت NCBI و هم چنین از آدرس پایگاه داده بلاست قابل دانلود است. نحوه پردازش. با استفاده از روش Heuristic الگوریتم بلاست دنباله‌های همسان را پیدا می‌کند. در این روش به جای مقایسه کامل دو دنباله، تطابقهای کوتاه با یکدیگر مقایسه می‌شوند. به پروسهٔ پیدا کردن کلمات اولیه برای اجرای الگوریتم بلاست seeding می‌گویند. بعد از پیدا کردن این تطابق‌های اولیه الگوریتم بلاست یک تطابق محلی (local alignment) انجام می‌دهد. هنگام پیدا کردن هومولوگ در
انجام می‌دهد. هنگام پیدا کردن هومولوگ در دنباله‌ها، مجموعه حروف مشترک که به آنها لغت گفته می‌شود بسیار مهم اند. به عنوان مثال اگر دنباله‌ای شامل حروف GLKFA باشد؛ اگر بلاست با تنظیمات پیشفرض اجرا شود، طول لغت ۳ خواهد بود(word size = 3). در این حالت لغاتی که جستجو خواهند شد لغات روبه رو هستند: GLK, LKF, KFA. الگوریتم اکتشافی (heuristic) بلاست، حروف سه تایی مشترک را بین دنبالهٔ مورد نظر و دنبالهٔ تطابق یا دنباله‌های پایگاه داده مکان یابی می‌کند. سپس از این نتایج برای ساخت یک تطابق استفاده میشو. بعد از ساخت
برای ساخت یک تطابق استفاده میشو. بعد از ساخت لغات برای دنبالهٔ مورد نظر، لغات موجود در همسایگی نیز ساخته می‌شوند. این لغات باید در پروسهٔ امتیاز دهی، امتیازشان از یک حد آستانه‌ای بیشتر شده باشد؛ و معمولاً برای این امتیاز دهی از ماتریس BLOSUM62 استفاده می‌شود. بعد از ساخت لغات و برای پیدا کردن تطابق لفات ساخته شده با دنباله‌های موجود در پایگاه داده مقایسه می‌شوند. حد آستانه مشخص می‌کند که لغت مورد نظر در تطابق نهایی باشد یا نباشد. بعد از انجام پروسهٔ seeding (پیدا کردن تطابق اولیه)، تطابق یافته شدهٔ اولیه