payamvha/North_RAG huggingface dataset:
است چرا که نقدهای مربوط به رفتار یک شخص را نادیده می‌گیرد تا به جای آن روی کنش فرد دیگر تمرکز کند که به به معیار دوگانه منجر می‌شود. کسانی که از پس‌چه‌گویی استفاده می‌کنند ضرورتاً به دنبال شانه خالی کردن از زیر مسئولیت حرف‌شان نیستند: پس‌چه‌گویی می‌تواند ابزاری سودمند برای افشای تناقضات، معیارهای دوگانه و ریاکاری باشد.
در گیاه‌شناسی کلروز وضعیتی است که در آن برگ کلروفیل کافی تولید نمی‌کند. از آنجایی که کلروفیل مسئول سبز شدن رنگ برگها است، برگهای مبتلا به کلروز رنگ پریده، زرد یا زرد متمایل به سفید هستند. گیاه مبتلا توانایی کم یا هیچ توانایی ندارد تا در مرحله فتوسنتز کربوهیدرات تولید کند و از بین خواهد رفت مگراینکه کلروفیل کافی به‌دست بیاورد، هرچند بعضی از گیاهان کلروتیک مانند رشادی گوش‌موشی موتان پی‌پی‌آی۲ بدون رنگ‌دانه در صورت به‌دست آوردن ساکارز اگزوژن می‌تواند به زندگی خود ادامه دهد. کلروز از کلمه یونانی khloros به معنی
ادامه دهد. کلروز از کلمه یونانی khloros به معنی "سبز-متمایل به زرد" ،"سبز رنگ‌پریده"،"رنگ‌پریده" یا "تازه" گرفته شده است. در موکاری شایع‌ترین علامت کمبود مواد مغذی در موها زرد شدن برگها است که به علت کلروز و در نتیجه از دست دادن کلروفیل اتفاق می‌افتد.
توسکا گونه‌ای درخت است و ممکن است به یکی از موارد زیر نیز اشاره داشته باشد:
کاترین کلی (؛ زادهٔ ) بازیگر اهل بریتانیا است. وی از سال ۲۰۰۱ میلادی تاکنون مشغول فعالیت بوده‌است. از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته است، می‌توان به "آقای سلفریج"، "آخرین قطار برای کریسمس" و "مدیر شب" اشاره کرد.
گرگوری فیتوسی (؛ زادهٔ ) بازیگر اهل فرانسه است. از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته است، می‌توان به ""، "پیروزی"، "ادیسه آمریکایی" و "آقای سلفریج" اشاره کرد.
تریستان گِـرَوِل (؛ زادهٔ ۱۹۸۱ میلادی) بازیگر اهل ولز در بریتانیا است. از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته است، می‌توان به "آقای سلفریج" اشاره کرد.
اَشلینگ لافتوس (؛ زادهٔ ) بازیگر اهل بریتانیا است. وی از سال ۲۰۰۰ میلادی تاکنون مشغول فعالیت بوده‌است. از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته است، می‌توان به "مرگ یک ابرقهرمان"، "جنگ و صلح"، "غرور و تعصب و زامبی‌ها"، "این انگلستان است" و "آقای سلفریج" اشاره کرد.
زوئی تَـپر () بازیگر اهل بریتانیا است. از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته‌است، می‌توان به "آقای سلفریج"، "هکس" و "جایگاه زیبایی" اشاره کرد.
کیکا مارکهام (؛ زادهٔ ۱۹۴۰ میلادی) بازیگر اهل بریتانیا است. از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته است، می‌توان به "آقای سلفریج"، "عملیات سپیده‌دم"، "مرا به آرامی بکش" و "ادوارد و خانم سیمپسون" اشاره کرد.
درمان آسیب نخاعی به اقدامات درمانی و توانبخشی گفته می‌شود که برای بیماران مبتلا به آسیب نخاعی و نارسایی‌های حرکتی انجام می‌گیرد تا برخی از توانایی‌های اندامهای این افراد بازیابی شود. با توانبخشی افراد مبتلا به آسیب نخاعی و نارسایی‌های حرکتی، این افراد می‌توانند دوباره کار کنند و توانایی آن‌ها نسبت به قبل افزایش می‌یابد. توانبخشی، استقلال بیمار را افزایش داده و موجب بهبود توانایی راه رفتن و قوی شدن گروه‌های عضلانی اندام تحتانی و همچنین بهبود تعادل و الگوی راه رفتن می‌شود. دانشمندان اعتقاد دارند که بافت‌های
رفتن می‌شود. دانشمندان اعتقاد دارند که بافت‌های نخاعی با آموزش دوباره فعال خواهند شد و توانایی حرکت اختیاری و حسی بیماران بازیابی می‌شود. هنگامی که سیستم عصبی به طور کامل و درست عمل می‌کند، یک منطقه از مغز به نام قشر حرکتی، دستورالعمل‌هایی که به آنها فکر می‌کنیم را به صورت سیگنال‌هایی ارسال می‌کند، این سیگنال‌ها به طرف ستون فقرات حرکت می‌کنند تا به یک شبکه عصبی در ناحیه کمر برسند. پس از آن نورون‌های شبکه عصبی دستورالعمل‌ها را می‌خوانند و عضلات پاها را فعال می‌کنند تا راه رفتن اتفاق بیفتد. آسیب نخاعی موجب
می‌کنند تا راه رفتن اتفاق بیفتد. آسیب نخاعی موجب توقف سیگنال و مانع رسیدن آن به مقصد می‌شود. در بدترین حالت، فرد دیگر نمی‌تواند حرکت کند و از گردن به پایین هیچ حسی ندارد. از طرف دیگر، بیماران مبتلا به آسیب نخاعی و نارسایی‌های حرکتی اگر به طور دائم روی صندلی چرخدار یا در بستر باشند در معرض ابتلا به عوارض پزشکی دیگری قرار می‌گیرند. یکی از عوارض آسیب مغزی یا نخاعی و ناتوانی در حرکت این است که موجب از دست دادن تناسب عضلات و پس از آن خستگی و از دست دادن کیفیت خواب می‌شود. این از دست دادن تناسب عضلات اغلب توسط
می‌شود. این از دست دادن تناسب عضلات اغلب توسط اسپاسم (حالت انقباض) بدتر نیز می‌شود. این انقباض باعث سفتی عضلات می‌شود و می‌تواند در حرکت طبیعی، گفتار و راه رفتن اختلال ایجاد کند. اسپاسم معمولاً با آسیب به بخشی از مغز یا نخاع که حرکات ارادی را کنترل می‌کند ایجاد می‌شود. اگر بیماران زمان بیشتری را صرف ایستادن، راه رفتن و ورزش کنند فواید قابل توجهی از جمله بهبود خواب، محافظت از مفصل‌ها، کاهش اسپاسم، درد و همچنین بهبود کیفیت زندگی را می‌توانند بدست آورند. پیشرفت‌های فناوری رباتیک و رایانه، به دانشمندان کمک
فناوری رباتیک و رایانه، به دانشمندان کمک می‌کنند تا توانایی حرکت و حسی را به بیماران مبتلا به آسیب نخاعی و نارسایی‌های حرکتی بازگردانند. اسکلت بیرونی. اسکلت بیرونی آخرین فناوری در توانبخشی و درمان فیزیکی است. فناوری اسکلت بیرونی به بیماران ضایعه نخاعی کمک می‌کند تا توانایی حرکت خود را دوباره بدست آورند. اسکلت بیرونی به ایستادن و حرکت ماهیچه‌ها در راه رفتن بیماران ضایعه نخاعی کمک می‌کند. هم‌اکنون دو نوع از اسکلت بیرونی در دسترس است. یکی برای بیمارستان‌ها و پزشکان که با بیماران آسیب نخاعی در سطح‌های متفاوت
پزشکان که با بیماران آسیب نخاعی در سطح‌های متفاوت کار می‌کنند و نوع دیگر برای استفاده فردی تهیه شده است. انواع متنوعی از اسکلت‌های بیرونی وجود دارد که هدف همه آن‌ها کمک به ایستادن و راه رفتن و سرعت بخشیدن به فرایند توانبخشی بیماران آسیب نخاعی است. تفاوت اسکلت‌های بیرونی در دید مهندسی و نحوه عملکرد ربات‌ها است. بعضی نیز به ایستادن بیماران آسیب نخاعی کامل نمی‌توانند کمک کنند و اغلب اسکلت‌های بیرونی جهت حفظ تعادل نیاز به عصا دارند. دلایل مختلفی برای اهمیت دادن به اسکلتهای بیرونی وجود دارد. کسانی که نمی‌توانند
به اسکلتهای بیرونی وجود دارد. کسانی که نمی‌توانند راه بروند می‌توانند با آن‌ها روی پای خود بایستند و حرکت کنند. عده‌ای دیگر نیز می‌توانند با آن‌ها تواناییهای حرکتی خود را بازیابند. برخی از اسکلت‌های بیرونی مستقیماً توسط سیستم عصبی بیمار کنترل می‌شود. دستور حرکتی که در مغز و به طور خاص در قشر حرکتی ایجاد می‌شود از طریق نخاع و اعصاب محیطی منتقل و در قالب یک شوک عصبی به عضلات بیمار وارد و موجب انقباض عضلات و حرکت می‌شود. با اسکلت بیرونی کنترل شونده با ذهن سیگنال‌های عصبی باقیمانده توسط حسگر واقع در سطح پوست و
عصبی باقیمانده توسط حسگر واقع در سطح پوست و عضلات اندام تحتانی بیمار دریافت، تقویت و سپس به ربات منتقل می‌شود. این سیستم سیگنال‌ها را تشخیص و نیروی لازم برای حمایت بیمار و انجام حرکت را فراهم می‌کند. چشم‌انداز نهایی برای اسکلت بیرونی امکان کنترل اسکلت توسط خود کاربر است به‌گونه‌ای که به جای کنترل اسکلت با جوی استیک یا کلیدها و عملگرهای خارجی، کاربر با استفاده از ذهن خود دستور جلو رفتن یا عقب رفتن ایستادن و نشستن به اسکلت بدهد. رابط مغز و رایانه. از رابط‌های مغز و رایانه برای کنترل اسکلت‌های بیرونی بالاتنه
مغز و رایانه برای کنترل اسکلت‌های بیرونی بالاتنه و پایین‌تنه استفاده می‌شود. دستگاه انواع خاصی از فعالیت‌های عصبی را سنجیده و به یک پردازشگر می‌فرستد. این پردازشگر سیگنال‌هایی را برای حرکت اندام خود بیمار، بکارگیری اسکلت بیرونی یا کنترل بازوها و پاهای مصنوعی برقی فراهم می‌کند.
باشگاه کمدی نمایش تلویزیونی استندآپ کمدی روسی است که از تاریخ ۲۳ آوریل ۲۰۰۵ از طریق شبکه روسی TNT پخش می‌شود. ایدهٔ تشکیل این باشگاه به سال ۲۰۰۱ بازمی‌گردد و به مرور زمان هنرمندان جدیدی از برنامه‌ای «جنگ کمدی» به این نمایش پیوستند. همچنین در سال‌های ۲۰۰۵ و ۲۰۱۳ هنرمندانی از KVN هم به این نمایش پیوستند. صدمین قسمت این نمایش در تاریخ ۱۵ مارس سال ۲۰۰۷ از طریق شبکه TNT پخش شد. قسمت‌های این نمایش به صورت منظم پخش می‌شدند — برای مثال، از سال ۲۰۰۶ تا ۲۰۰۷ نمایش‌های باشگاه کمدی از طریق شبکه کانال یک روسیه پخش
باشگاه کمدی از طریق شبکه کانال یک روسیه پخش می‌شدند.
مدل‌های زیادی مبتنی بر زنجیرهٔ مارکوف، برای مدل‌سازی سیر فرگشتی دی‌ان‌ای ارائه شده‌است. معمولاً مدل‌های جانشینی ارایه‌شده با هم در پارامترهایی که برای توضیح نرخ جانشینی یک نوکلئوتید در طول فرگشت دی‌ان‌ای در نظر گرفته می‌شوند، متفاوت هستند. این مدل‌ها معمولاً در آنالیز فیلوژنتیک مولکولی استفاده می‌شوند. به‌طور خاص از مدل‌های ارائه شده در برآورد درست‌نمایی بیشینهی درخت و تخمین فاصلهٔ فرگشتی میان توالی‌ها با داشتن فواصل مشاهده‌شده در میان آن‌ها، استفاده می‌شود. روش‌های مبتنی بر درست‌نمایی بیشینه به مدل وابسته
روش‌های مبتنی بر درست‌نمایی بیشینه به مدل وابسته هستند به‌طوری‌که اگر بخشی از اطلاعات موجود در داده‌ها را در نظر نگیرد، نتایج این روش بسیار ضعیف خواهد بود. مدل‌های مبتنی بر مارکوف در تحلیل داده‌ها تنها جانشینی در یک توالی را در نظر گرفته و حذف و اضافه شدن در توالی را نادیده می‌گیرند. معرفی. رویکردهای مختلفی برای ساخت درخت فیلوژنی و تخمین فاصلهٔ زمانی میان موجودات وجود دارد. روش‌ها را می‌توان به ۳ دستهٔ زیر تقسیم کرد: یکی از مدل‌های پرکابرد برای استفاده از درست‌نمایی بیشینه استفاده از مدل مارکوف در تغییر
درست‌نمایی بیشینه استفاده از مدل مارکوف در تغییر جایگاه‌های توالی در طول زمان است. مدل‌های فرگشتی دی‌ان‌ای توضیح دهندهٔ وضعیت فرگشتی دی‌ان‌ای به عنوان رشته‌ای شامل ۴ حرف هستند. مدل‌های مارکوف به‌طور دقیق نحوهٔ ایجاد جهش یا عمل انتخاب طبیعی را توضیح نمی‌دهند، بلکه نرخ نسبتی جهش‌ها را در رشتهٔ دی‌ان‌ای مدل می‌کنند. به‌طور مثال در تغییرات توالی‌ها، نابرابری احتمال جهش‌ها و احتمال از بین رفتن اللهای ناسازگار با محیط، مسئول نرخ بالای جایگزینی انتقالی نسبت به تراگشت در رشته‌های در حال تغییر هستند. در حالی که در
در رشته‌های در حال تغییر هستند. در حالی که در مدل Kimura80 که در ادامه توضیح داده شده‌است، تأثیر احتمال نابرابر جهش‌ها و احتمال از بین رفتن الل‌های ناسازگار با محیط تنها در پارامتری در نظر گرفته شده‌است که نرخ نسبی جایگزینی انتقالی را به تراگشت مدل می‌کند. تحلیل‌های فرگشتی توالی‌ها برای مقیاس‌های زمانی مختلفی انجام شده‌است، از این رو بیان مدل‌ها به کمک نرخ لحظه‌ای تغییر وضعیت جایگاه‌های توالی قابل قبول است. ماتریس Q که در ادامه آورده شده‌است، نشان دهندهٔ این نرخ تغییر در میان وضعیت‌های تعریف‌شده در مسئله
نرخ تغییر در میان وضعیت‌های تعریف‌شده در مسئله است. در صورتی که بدانیم که وضعیت شروع در یک جایگاه از توالی کدام است (وضعیت هر جایگاه برای یک توالی از دی‌ان‌ای نوع نوکلئوتید موجود در آن جایگاه است)، آن‌گاه می‌توان به کمک ماتریس Q در مدل و فاصلهٔ زمانی میان جد و فرزند، احتمال تعداد تغییرها و احتمال رسیدن به هر کدام از وضعیت‌های تعریف‌شده را استخراج کرد. جزییات مربوط به رسیدن از ماتریس نرخ به ماتریس احتمال در مدل‌های ریاضیاتی جانشینی توضیح داده می‌شود. در نظر گرفتن نرخ آنی در مدل، باعث بی‌نیازی آن از محاسبهٔ
گرفتن نرخ آنی در مدل، باعث بی‌نیازی آن از محاسبهٔ پارامترهای سطوح درخت فیلوژنی به صورت جداگانه برای هر سطح می‌شود، زیرا احتمال رسیدن از حالت ابتدایی به حالت انتهایی به صورت مستقیم محاسبه می‌گردد. مدل‌های شرح داده شده در این صفحه، تغییرات یک حرف از مجموعه‌ای از حروف را نشان می‌دهند. در چنین مدل‌هایی برای تحلیل تغییرات کل توالی با فرض این که رشته شامل متغیرهای تصادفی مستقل با توزیع یکسان است، هر حرف مستقل از سایر حروف رشته تحلیل می‌شود. فرض استقلال را می‌توان با در نظر گرفتن فرضیهٔ تأثیرناپذیری هر حرف از
با در نظر گرفتن فرضیهٔ تأثیرناپذیری هر حرف از سایر حروف در فرگشت رشته‌ها، توجیه کرد. در صورتی که تأثیر اولیهٔ انتخاب طبیعی بر روی تغییرات توالی باعث محدود کردن برخی جایگاه‌های خاص در توالی شود، می‌توان از مدل‌های دیگری استفاده کرد که نرخ نسبی جایگزینی هر حرف نسبت به حروف دیگر را محاسبه کرده و با استفاده از پارامترهای دیگری در مدل، واریانس تغییرات نرخ‌های جایگزینی را کنترل می‌کند. زنجیره‌های مارکوف پیوسته زمان. زنجیره‌های مارکوف پیوسته زمان دارای ماتریس انتقال با پارامتر t هستند. اگر formula_1 نمایندهٔ
انتقال با پارامتر t هستند. اگر formula_1 نمایندهٔ وضعیت‌ها در مدل باشند، آنگاه ماتریس انتقال میان وضعیت‌های مسئله به شکل formula_2 است که در آن هر مؤلفه formula_3 نشان‌دهندهٔ احتمال تغییر وضعیت formula_4 به وضعیت formula_5 در زمان formula_6 است. مثال: می‌خواهیم فرایند جایگزینی را در توالی دی‌ان‌ای به صورت پیوسته زمان مدل کنیم (مثلاً Jukes-Cantor, Kimura و غیره). ماتریس انتقال مربوط به آن به شکل زیر خواهد بود: formula_7 که در آن بلوک‌های ۲ × ۲ بالا-چپ و پایین-راست، مربوط به احتمال جایگزینی انتقالی و
و پایین-راست، مربوط به احتمال جایگزینی انتقالی و بلوک‌های ۲ × ۲ بالا-راست و پایین-چپ مربوط به احتمال‌های تراگشت هستند. فرض: اگر در لحظهٔ formula_8 زنجیرهٔ مارکوف در وضعیت formula_9 باشد، آن‌گاه احتمال آن‌که در لحظهٔ formula_10 در وضعیت formula_11 باشیم وابسته به مقادیر formula_11 و formula_6 و formula_5 است، بنابراین می‌توانیم این احتمال را به شکل formula_15 بنویسیم. قضیه: ماتریس انتقال پیوسته زمان دارای خاصیت زیر است: formula_16 توجه داشته باشید: ممکن است بین دو معنی کلمهٔ انتقال اشتباه به وجود بیاید. (i)
دو معنی کلمهٔ انتقال اشتباه به وجود بیاید. (i) در زمینهٔ زنجیرهٔ مارکوف، انتقال به معنی جابه‌جایی میان دو وضعیت است. (ii) در زمینهٔ تغییر در نوکلئوتیدها در توالی دی‌ان‌ای، جایگزینی انتقالی به معنی جابه‌جایی میان دو پورین (A↔G) یا میان دو پیریمیدین (C↔T) است (برای اطلاعات بیش‌تر به صفحهٔ جایگزینی انتقالی مراجعه کنید). جابه‌جایی میان یک پورین و یک پیریمیدین تراگشت نامیده می‌شود. استخراج پویایی در جانشینی. توالی دی‌ان‌ای با طول ثابت m را در نظر بگیرید که با جانشینی بازها در طول زمان تغییر پیدا می‌کند. فرض
جانشینی بازها در طول زمان تغییر پیدا می‌کند. فرض کنید که فرایندهای انجام شده روی m مکان در توالی به صورت مارکوفی مستقل و دارای توزیع یکسان باشند. برای هر مکان مشخص داریم: که formula_18 ماتریس احتمال وضعیت‌های formula_19 در زمان formula_6 هستند. از طرف دیگر مجموعهٔ وضعیت‌های مسئله به شکل زیر است: فرض کنید برای دو وضعیت مجزای formula_22 در توالی مقدار formula_23 نشان‌دهندهٔ نرخ انتقال میان وضعیت formula_24 به وضعیت formula_25 باشد. به‌طور مشابه برای هر formula_24 داریم: formula_27 تغییرات در توضیح احتمال
داریم: formula_27 تغییرات در توضیح احتمال formula_28 وقتی که زمان به اندازهٔ formula_29 زیاد می‌شود به شکل زیر است (formula_29 مقدار کوچکی است): به عبارت دیگر، در دیدگاه فراوانی گرایانه، فراوانی وضعیت formula_32 در زمان formula_33 برابر فراوانی در زمان formula_6 منهای تعداد حالت‌هایی است که از وضعیت formula_32 تغییر کرده‌اند، به اضافهٔ تعداد حالت‌هایی است که به formula_32 تغییر وضعیت داده‌اند. به‌طور مشابه، عبارت‌های پیشین برای احتمال‌های formula_37 برقرار است. می‌توانیم به‌طور فشرده بنویسیم: formula_38 که
می‌توانیم به‌طور فشرده بنویسیم: formula_38 که در آن: یا به‌طور مشابه: formula_40 که در آن formula_41 ماتریس نرخ است. توجه داشته باشید که در تعریف، جمع ستون‌های ماتریس formula_41 برابر صفر است. برای یک فرایند مانا که formula_41 به زمان وابسته نیست، معادلات تفاضلی به کمک ماتریس توان قابل حل است: ارگادیسیتی. اگر تمام احتمال انتقال‌ها مثبت باشد،formula_46، به این معنی که تمام وضعیت‌های formula_47 با هم قابل جابه‌جا شدن باشند، آن‌گاه زنجیرهٔ مارکوف، دارای یک توزیع مانای یکتای formula_48است که هر formula_49نسبت
مانای یکتای formula_48است که هر formula_49نسبت زمانی است که بعد از اجرای مارکوف تا زمان بی‌نهایت در وضعیت formula_24گذرانده شده‌است. چنین زنجیرهٔ مارکوفی ارگادیک نامیده می‌شود. در فرگشت دی‌ان‌ای، با فرض فرایندهای مشابه برای هر مکان، فراوانی‌های مانای، formula_51، به عنوان نقطهٔ تعادل هر وضعیت در نظر گرفته شده‌است. زمانی که توزیع کنونی formula_52 همان توزیع ایستا formula_53 باشد، آن‌گاه می‌توان گفت formula_54، به کمک معادلات دیفرانسیل بالا داریم: formula_55 بازگشت‌پذیری در زمان. تعریف: یک فرایند مارکوف
بازگشت‌پذیری در زمان. تعریف: یک فرایند مارکوف بازگشت‌پذیر در زمان است اگر در وضعیت پایدار، احتمال تغییر وضعیت از formula_24 به formula_25 برابر با احتمال تغییر وضعیت از formula_25 به formula_24 باشد (هرچند که احتمال حضور در هرکدام از وضعیت با یک‌دیگر متفاوت باشند). بنابراین خواهیم داشت: تمام فرایندهای ایستا بازگشت‌پذیر نیستند، هرچند تقریباً تمام مدل‌های تحولی دی‌ان‌ای فرض بازگشت‌پذیری در زمان را در نظر می‌گیرند (و این فرض، فرضی منطقی و متناسب با مسئله است). بر اساس فرض بازگشت‌پذیری در زمان متغیر جدید
است). بر اساس فرض بازگشت‌پذیری در زمان متغیر جدید formula_61 تعریف می‌شود؛ بنابراین به راحتی می‌توان مشاهده کرد که: تعریف: متغیر متقارنformula_63 جابه‌جایی‌پذیری میان وضعیت‌های formula_24 و formula_25 نامیده می‌شود. به معنای دیگر formula_66 نسبت حالت‌هایی از formula_24 که از طریق formula_25 به formula_24 رفته‌اند. نتیجه: ۱۲ درایهٔ خارج از قطر ماتریس تغییر وضعیت (formula_41) می‌تواند توسط ۹ عدد مشخص شوند که ۶تای آن‌ها توسط متغیر جابه‌جایی پذیری و ۳تای دیگر توسط فراوانی ایستای formula_49 مشخص می‌شود. توجه
توسط فراوانی ایستای formula_49 مشخص می‌شود. توجه داشته باشید که مجموع تکرارهای ایستا برابر ۱ بوده و مجموع هر سطر از formula_41 برابر ۱ است. مقیاس‌گذاری طول شاخه‌ها. با مقایسهٔ توالی‌های موجود، می‌توان واگرایی توالی‌ها را مشخص کرد. منظور از واگرایی میزان تفاوت توالی‌های مورد آزمایش است. اندازه‌گیری واگرایی، اطلاعاتی را دربارهٔ تعداد تغییراتی که در طول مسیر جدایی توالی‌ها به‌وجود آمده‌است، به ما می‌دهد. با شمارش سادهٔ تعداد اختلاف‌ها (فاصلهٔ همینگ) میان توالی‌ها، معمولاً تعداد جایگزینی‌های موجود در توالی
معمولاً تعداد جایگزینی‌های موجود در توالی کم‌تر از مقدار واقعی تخمین زده می‌شود. تخمین دقیق تعداد تغییرات صورت گرفته مشکل بوده و معمولاً ضروری نیست. به جای این محاسبه، طول مسیرهای روی درخت فیلوژنی به عنوان میانگین تعداد تغییرات در هر بخش از توالی در نظر گرفته می‌شود. طول مسیر برابر حاصلضرب زمان مسیر در میانگین نرخ جانشینی است. هرچند که این حاصل‌ضرب قابل تخمین است، اما با مشخص بودن واگرایی توالی‌ها، نرخ تغییر و زمان مسیر به‌طور مستقل قابل اندازه‌گیری نبوده و تنها حاصل‌ضرب آن‌ها مشخص است. تعریف صورت گرفته از
تنها حاصل‌ضرب آن‌ها مشخص است. تعریف صورت گرفته از ماتریس نرخ جهش (formula_41) در این صفحه مقدار نسبی جانشینی‌ها را مشخص می‌کند، اما این ماتریس طوری مقیاس‌گذاری نشده‌است که شاخه‌ای با طول ۱ به‌طور میانگین دارای یک تغییر باشد. این تغییر مقیاس می‌تواند با تغییر مقیاس ماتریس توسط طول شاخهٔ درخت صورت بگیرد. اگر β نشان‌دهندهٔ فاکتور مقیاس و ν نشان‌دهندهٔ طول شاخه باشد (که از طریق میانگین تعداد جایگزینی‌ها در هر نقطه از توالی اندازه‌گیری می‌شود)، آن‌گاه βν در فرمول‌های احتمالی انتقال، به جای μt استفاده می‌شود.
احتمالی انتقال، به جای μt استفاده می‌شود. قابل توجه است که ν پارامتری است که از داده‌ها تخمین زده می‌شود و به عنوان طول شاخه در نظر گرفته می‌شود، و β عددی است که از طریق ماتریس نرخ جهش محاسبه شده و یک پارامتر جداگانه نیست. مقدار پارامتر β می‌تواند با گذاشتن این شرط که میانگین نرخ شار هر وضعیت برابر ۱ باشد، به دست بیاید. مقادیر روی قطر ماتریس نرخ (ماتریس Q)، برابر حاصل‌ضرب مقدار ۱- در نرخ خروج از وضعیت است. برای مدل‌های برگشت‌پذیر در زمان، نقطهٔ تعادل وضعیت‌های تعریف شده را (که برای وضعیت i همان formula_74
تعریف شده را (که برای وضعیت i همان formula_74 است) می‌دانیم؛ بنابراین می‌توان متوسط نرخ تغییر را با محاسبهٔ جمع حالت‌های خارج شده از هر وضعیت با وزنی متناسب با تعداد مکان‌هایی که به‌طور متوسط انتظار می‌رود در هر کلاس باشد، محاسبه کنیم. در این محاسبات β را به شکل زیر تعریف می‌کنیم: به‌طور مثال در مدل Jukes-Cantor پارامتر مقیاس‌گذاری برابر 4/(3μ) است زیرا نرخ خروج از هر وضعیت برابر 3μ/4 است. مدل (JC69 (Jukes and Cantor, 1969. مدل JC69 ساده‌ترین مدل جانشینی موجود است. از جمله فرض‌های این مدل برابری تعداد
موجود است. از جمله فرض‌های این مدل برابری تعداد تکرار هر کدام از بازهای موجود در توالی دی‌ان‌ای formula_76 و برابری نرخ جهش در تمام آن‌ها است؛ بنابراین تنها پارامتری که در این مدل استفاده می‌شود formula_77 است که برابر نرخ کلی جانشینی در این مدل است. همان‌طور که پیش از گفته شد، این متغیر در زمان تغییر میانگین نرخ به ۱، به عدد ثابت تبدیل می‌شود. هنگامی که طول شاخه، ν، بر اساس متوسط تعداد تغییرات در هر مکان از توالی اندازه‌گیری می‌شود، داریم: formula_80 formula_81 مدل (HKY85 (Hasegawa, Kishino and Yano 1985.
مدل (HKY85 (Hasegawa, Kishino and Yano 1985. این مدل را می‌توان به عنوان تلفیقی از مدل‌های گسترش‌یافتهٔ Kimura80 و Felsentein81 در نظر گرفت. مدل HKY85 میان نرخ جایگزینی انتقالی و تراگشت با کمک پارامتر κ تفاوت قایل می‌شود و از سوی دیگر اجازه می‌دهد تا فراوانی پایهٔ میان بازهای مختلف متفاوت باشد formula_82 [مدل F84 در سال ۱۹۸۴ با پارامترهای دیگری با در نظر گرفتن عدم برابر احتمال‌های پایه توسط Felsenstein ارائه شد]. ماتریس نرخ تغییرات در این مدل به شکل زیر است: formula_83 در صورتی که طول شاخه، ν، را با کمک
formula_83 در صورتی که طول شاخه، ν، را با کمک متوسط تعداد تغییرات صورت گرفته در هر حرف از توالی بیان کنیم داریم: formula_84 formula_85 formula_86 formula_87 formula_88 و فرمول برای سایر حالت‌های ممکن از وضعیت‌ها را می‌توان با جایگزینی احتمال مناسب به دست آورد. مدل (T92 (Tamura 1992. T92 یک مدل سادهٔ ریاضیاتی برای تخمین تعداد جانشینی‌های نوکلئوتیدها در هر مکان توالی میان دو توالی دی‌ان‌ای با گسترش مدل Kimura80 بوده، به‌طوری‌که نسبت به پیوند G+C متمایل است. این روش زمانی کاربردی است که جایگزینی
متمایل است. این روش زمانی کاربردی است که جایگزینی انتقالی-تراگشت بالایی وجود داشته و نسبت به G+C متمایل باشد مانند حالتی که در دی‌ان‌ای میتوکندری مگس سرکه اتفاق می‌افتد. با داشتن مقدار formula_89 داریم: formula_90 formula_91 ماتریس تغییرات بازها به شکل زیر است: formula_92 فاصلهٔ فرگشتی میان دو رشتهٔ بی‌رمز بر اساس این مدل به شکل زیر است: formula_93 که در آن formula_94 و formula_95 محتوای GC است. مدل (TN93 (Tamura and Nei 1993. این مدل تفاوت میان دو حالت جایگزینی انتقالی را در نظر می‌گیرید، به این معنی که
انتقالی را در نظر می‌گیرید، به این معنی که (A &lt;-&gt; G) می‌تواند نرخ متفاوتی نسبت به (C&lt;-&gt;T) داشته باشد، اما تراگشت‌ها دارای نرخ برابر هستند (هرچند نرخ تراگشت می‌تواند عددی متفاوت از نرخ‌های جایگزینی انتقالی باشد). در این مدل، احتمال هرکدام از پایه‌ها می‌توانند متفاوت باشند formula_96. formula_97 GTR: مدل تعمیم‌یافته و بازگشت‌پذیر در زمان (Tavaré 1986). این مدل، بی‌طرف‌ترین مدل با استقلال میان حروف و نواحی محدود است که اجازهٔ برگشت‌پذیری در مدل وجود دارد. مدل برای اولین بار توسط Simon Tavaré در
دارد. مدل برای اولین بار توسط Simon Tavaré در سال ۱۹۸۶ توضیح داده شد. پارامترهای مدل GTR شامل برداری از احتمالات پایدار برای پایه‌های مختلف به شکل formula_89 است. ماتریس ارتباط میان وضعیت‌های حروف توالی به شکل زیر است: formula_99 که در آن formula_100 پارامترهای بالا پارامترهای جایگزینی انتقالی هستند. بنابراین، GTR نیازمند ۶ پارامتر جانشینی است بوده و ۴ پارامتر برای مقادیر تعادل نهایی است. با توجه به روابط میان پارامترها، تعداد پارامترها می‌تواند به ۹ پارامتر به اضافهٔ پارامتر formula_77 (تعداد جانشینی‌ها
به اضافهٔ پارامتر formula_77 (تعداد جانشینی‌ها در واحد زمان) کاهش پیدا کند. به‌طور کلی برای محاسبهٔ تعداد پارامترها، باید تعداد درایه‌های بالای قطر اصلی در ماتریس را شمارش کنیم، به‌طور مثال برای formula_102 وضعیت ممکن در یک مکان از توالی formula_103و سپس formula_102 وضعیت برای نقاط تعادل اضافه شده و چون formula_77 ثابت در نظر گرفته می‌شود، یکی از این تعداد کم می‌شود.
سید محمد میلانی حسینی پزشک متخصص اطفال و نماینده مردم در اولین دوره مجلس شورای اسلامی از شهر تبریز بود. او با کسب ۶۰٫۳۰٪ کل آرای اخذ شده برابر با ۱۲۹٬۳۰۷ رای از ۱۸۶٫۶۰۲ کل آراء توانست به مجلس شورای اسلامی راه یابد. سید محمد میلانی در حال حاضر استادیار دانشکده پزشکی دانشگاه علوم پزشکی تهران است.
عبدالکریم جیلی یا جیلانی یا گیلانی (۷۶۷–۸۲۶ قمری) از صوفیان و نویسندگان قرن هشتم و نهم است. زادگاه. وی در اول محرم سال ۷۶۷ قمری متولد شد. دربارهٔ زادگاه جیلی اختلاف‌نظر وجود دارد. عموم پژوهشگران به نسخه خطی قابَ قوسین و ملتقی‌الناموسین اشاره می‌کنند که در آن جیلی خود را چنین معرفی کرده‌است: «عبدالکریم بن ابراهیم بن عبدالکریم بن خلیفه بن احمد بن محمود، الکیلانی نسباً، البغدادی اصلاً، الربیعی عرباً، الصوفی حسباً». اینکه جیلی خود را اصالتاً بغدادی و از حیث نسب گیلانی دانسته، موجب شده‌است تا دربارهٔ زادگاه او
گیلانی دانسته، موجب شده‌است تا دربارهٔ زادگاه او دو نظر مطرح شود: گولدتسیهر وی را منتسب به جیل، روستایی در حوالی بغداد، دانسته. است. نیکلسون و، به تبع وی، کوربن و همچنین علامه حسن‌زاده آملی نسبت جیلی را به گیلان، استان شمالی ایران، می‌رسانند. غُنَیمی، با ذکر دلایلی، قاطعانه یمن را زادگاه جیلی دانسته‌است. سفر به ایران. عبدالکریم جیلی در جوانی به ایران و سپس هند رفت و زبان فارسی را در ایران آموخت. تالیفات. وی دارای کتاب‌های بسیاری است که بیش از همه "الانسان الکامل" وی معروف است که به فارسی ترجمه شده و مرتضی
وی معروف است که به فارسی ترجمه شده و مرتضی مطهری در کتاب انسان کامل از آن یاد می‌کند و تیتوس بورکهارت هم آن را به فرانسه ترجمه کرده‌است. جیلی همچنین کتابی با نام الناموس الاعظم دارد که در بیست جلد است و جلد ۱۲ آن را که نسیم السحر نام دارد، قاسم طهرانی در بیروت چاپ کرده‌است. همچنین ۱۹ جلد کتاب در تفسیر خواص حروف "بِسْمِ ٱللَّٰهِ ٱلرَّحْمٰنِ ٱلرَّحِیمِ" (۱۹ حرف) نگاشته‌است. درگذشت. عبدالکریم جیلی در سال ۸۲۶ قمری در ۵۹ سالگی درگذشت. جستارهای وابسته. عبدالقادر گیلانی کتاب انسان کامل تیتوس بورکهارت
مسلم میرزاپور کلشتری نماینده مردم رودبار در مجالس اول و سوم بود. میرزا پور بعد از اتمام دوره نمایندگی در سمت‌هایی مانند معاونت پارلمانی وزارت آموزش و پرورش، معاونت امور استان‌ها، مجلس و مشارکت‌های کتابخانه‌های عمومی کشور، مدیر کل رفاه سازمان صدا و سیما و فعالیت کرد. او در حال حاضر مدیر کل روابط عمومی سازمان صدا و سیما است. مسلم میرزاپور در انتخابات شورای شهر تهران از سوی جبهه پیروان خط امام و رهبری نامزد ورود به شورای شهر بود در این مورد موفقیتی بدست نیاورد.
سکولاریسم یهودی () شامل آن دسته از افراد یهودی می‌شود که سکولار هستند. پیوند به بیرون. سکولار فرهنگ و اندیشه‌ها
دور نخست انتخابات مجلس سنای هائیتی در ۲۰ نوامبر ۲۰۱۶ برابر با ۳۰ آبان ۱۳۹۵ و دور دوم آن در ۲۹ ژانویه ۲۰۱۷ برابر با ۱۰ بهمن ۱۳۹۵ برگزار شد. دور نخست همزمان با انتخابات ریاست‌جمهوری و دور دوم همزمان با انتخابات پارلمانی که هنوز از سال ۲۰۱۵ در بخش‌هایی از هائیتی به نتیجه نرسیده بود برگزار شد. مقامات هائیتی در ۱۰ اوت ۲۰۱۶ فهرستی از نامزدهای مجلس سنا را برای یک سوم از کرسی‌ها اعلام کردند. هر چند در ابتدا قرار بود این انتخابات در ۹ اکتبر انجام شود اما به دلیل وقوع توفند متیو به ۲۰ نوامبر کشیده شد. نتایج. در دور