payamvha/North_RAG huggingface dataset:
در فرایند ساختن دی‌ان‌ای توسط دی‌ان‌ای-پلی‌مراز قطعه‌ای به عنوان نقطهٔ شروع لازم است. وظیفهٔ دی‌ان‌ای پریماز تولید این قطعه به نام آغازگر است. در حین فرایند ساخت دی‌ان‌ای، قطعهٔ دی‌ان‌ای تک رشته‌ای می‌شود. پریماز آنزیمی است که مولکول‌های آران‌ای تولید می‌کند که سری آن‌ها مکمل قطعه دی‌ان‌ای تک‌رشته‌ای‌شده‌است. قطعه آران‌ای تولید شده برای شروع فرایند همانندسازی دی‌ان‌ای توسط دی‌ان‌ای پلیمراز لازم است، زیرا دی‌ان‌ای پلیمراز تنها می‌تواند نوکلئوتیدهای جدید تولید شده را به نوکلئوتیدهای قبلی بچسباند. این آنزیم
شده را به نوکلئوتیدهای قبلی بچسباند. این آنزیم نوعی آران‌ای پلیمراز است، زیرا وظیفهٔ آن ساخت مولکول‌های آران‌ای است. انواع دی‌ان‌ای پریماز. دی‌ان‌ای پریمازها به دو گونهٔ کلی باکتریایی و هسته‌ای یوکاریوت تقسیم می‌شوند. ژن‌های هر دو نوع پریماز در جد مشترک این دو گونه بوده‌اند اما با پیشروی در هر یک در باکتری‌ها نوع باکتریایی و در یوکاریوت‌ها و آرکیاها نوع دیگر باقی مانده‌است. این دو گونهٔ پریمازها از لحاظ ژنی و ساختار پروتئینی با هم متفاوتند اما عملکرد یکسانی دارند. دی‌ان‌ای پریماز باکتریایی. پریمازهای
دارند. دی‌ان‌ای پریماز باکتریایی. پریمازهای باکتریایی تک‌پارهایی هستند که با هلیکازهای DnaB تعامل دارند. هلیکازها شاخهٔ همانندسازی را از هم باز می‌کنند. ژن مرکزی تنظیم‌کنندهٔ فرایند سنتز ماکرومولکولی، ژن این نوع پریماز یعنی DnaG است، که برای فاز اولیه ترجمه، رونوشت و همانندسازی ژن‌های لازم را حمل می‌کند. DnaG بیش از دو نوع ژن دیگر یعنی rpsU و rpoD تنظیم می‌شود و کمتر از همه بیان می‌شود. دی‌ان‌ای پریماز یوکاریوتی و آرکیایی. پریمازهای یوکاریوتی ناجوردوپارهایی هستند که شامل زیرواحد کوچک پریماز است که کار آن
هستند که شامل زیرواحد کوچک پریماز است که کار آن ساخت آغازگر است و زیرواحد بزرگ که فعالیت آن را تعدیل می‌کند. به این نوع AEP گفته می‌شود. دی‌ان‌ای پریماز و بیماری‌ها. بیماری‌زایی. در یکی از مطالعات انجام شده، نقش رخ دادن جهش در توالی دی‌ان‌ای پریماز، در سلول‌های عصبی شبکیهٔ چشم است. مشاهده شده‌است که جهش یافتن دی‌ان‌ای پریماز سبب مختل شدن تقسیم سلولی نمی‌شود و در عوض باعث مرگ سلولی سلول‌های عصبی شبکیهٔ چشم با تعداد بالا در فرایند تمایزیابی می‌شود. این جهش در یک زیربخش کوچک دی‌ان‌ای پریماز، یعنی prim1 اتفاق
یک زیربخش کوچک دی‌ان‌ای پریماز، یعنی prim1 اتفاق افتاده‌است. ساخت آران‌ای‌ای که توسط Prim1 تسریع می‌شود، در فعال‌سازی فرایند پاسخ‌گویی آسیب دی‌ان‌ای هائز اهمیت است. این جهش سبب فعال شدن بعضی بازرسی‌های سلولی و مهارکننده‌های تومور می‌شود که به مرگ سلولی منتهی می‌شوند. استفاده برای درمان. در مطالعه‌ای دیگر، بررسی شده چه طور می‌توان برای تولید آنتی‌بیوتیک دی‌ان‌ای پریماز را هدف قرار داد. در واقع بخش مورد هدف آنتی‌بیوتیک می‌تواند DnaG در دی‌ان‌ای پریماز باشد. با حذف DnaG از کروموزوم اسمگماتیس مایکروباکتریایی،
حذف DnaG از کروموزوم اسمگماتیس مایکروباکتریایی، باکتری کشته می‌شود. به‌طور کل از تفاوت‌های ساختاری دی‌ان‌ای پریمازها در باکتری‌ها و در انسان‌ها می‌توان در حوزهٔ طراحی دارو استفاده کرد. دی‌ان‌ای پریماز به عنوان ترمز در فرایند همانندسازی. یکی از شگفتی‌ها در رابطه با همانندسازی دی‌ان‌ای چگونگی برقرار شدن تعادل بین سرعت همانندسازی دی‌ان‌ای در شاخهٔ پیشرو است که با سرعت و پشت سر هم همانندسازی می‌کند، با شاخه‌ای که باید قطعات اوکازاکی در آن ایجاد شود تا در آن دی‌ان‌ای پسرو همانندسازی شود. در واقع باید با
آن دی‌ان‌ای پسرو همانندسازی شود. در واقع باید با زمان‌بندی بسیار دقیق آنزیمی سرعت شاخهٔ پیشرو کاهش پیدا کند. مشاهده شده‌است که ساخت آغازگرها در شاخهٔ دیگر باعث مکث‌های کوتاه در شاخهٔ پیشرو می‌شود که این موضوع باعث می‌شود سرعت این دو شاخه باهم تنظیم شوند. در شاخهٔ پسرو یک حلقهٔ همانندسازی تشکیل و رها می‌شود. پیش از تشکیل این حلقه پریماز به عنوان ترمز عمل می‌کند.
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 طريق شكل گراف دی براین ، مي توانيم ببينيم كه احتمال 4 ^ k گره هاي مختلف براي ساختن يك 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
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])
seq[i+1:i+k])) nodes.add(seq[i:i+k-1]) nodes.add(seq[i+1:i+k]) return nodes, edges نمودار نشان 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
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.
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 به‌طور نامشخص 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
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
، 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 پیچیده 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
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..
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 ساچمه‌ای 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
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
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 ، همان‌طور که در شکل 4 نشان داده شده است ، این حباب ها و تیپ ها را می توان از بین برد ، زیرا می
حباب ها و تیپ ها را می توان از بین برد ، 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 به‌طور 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
خطاها استفاده می شوند. این خطاها ، اغلب چندریختی (زیست‌شناسی) 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
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 به‌وجود 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
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
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
ذخیره می شود. تجزیه و تحلیل نمونه چندگانه. با استفاده از نمونه های متعدد ، میزان قدرت و میزان کشف کاذب در کشف انواع مختلف به‌طور قابل توجهی بهبود می یابد. در ساده ترین موارد ، نمونه ها در گروهی از یک رنگ قرار می گیرند و داده ها همان‌طور 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
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 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
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 به‌طور مکرر مورد استفاده قرار می گیرد ، زیرا هیچ حبابی برای مقابله تشکیل نمی شود. همچنین این الگوریتم به‌طور مستقیم به یافتن مسائل پیچیده تر در ژن ها بهتر از هر سه الگوریتم قبلی گفته شده کمک می کند.
استنباط شبکه‌های زیستی (به انگلیسی: Biological network inference) به فرایند استنباط و پیش‌بینی شبکه‌های زیستی گفته می‌شود. مقدمه. یکی از راه‌های رایج برای درک بهتر سیستم‌های زیستی، در نظر گرفتن آن‌ها به صورت شبکه‌ای از چندین زیرمجموعه‌ی در حال ارتباط با هم است. برای بررسی یک شبکه‌ی 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 پیش‌بینی رفتار
علّی بین عناصر مختلف و همچنین پیش‌بینی رفتار شبکه در شرایط جدید را فراهم می‌کند. استنباط شبکه‌های زیستی اغلب در سه سطح صورت می‌گیرد: ۱. شبکه‌های ژنتیک ۲. شبکه‌های متابولیک ۳. شبکه‌های تعامل پروتئین. در سه دهه‌ی اخیر روش‌ها و پایگاه‌های داده‌ی مختلفی برای استنباط شبکه‌های زیستی ارائه شده‌اند. در ادامه برخی از روش‌های شناخته‌شده‌تر در این حوزه مورد بررسی قرار خواهند گرفت. روش‌های استنباط شبکه‌های زیستی. معادله دیفرانسیل. در این روش دنباله‌ی داده‌های بیان ژن به ترتیب زمانی به صورت سیستمی از معادلات دیفرانسیل
ترتیب زمانی به صورت سیستمی از معادلات دیفرانسیل مدل می‌شوند. هر چند این روش در شبکه‌های کوچک‌تر بهینه می‌باشد، به علت پیچیدگی محاسباتی در شبکه‌های بزرگ‌تر قابل استفاده نیست. شبکه‌های بولی. استفاده از شبکه‌های بولی برای مدل‌سازی شبکه‌های زیستی، به ویژه شبکه‌های تنظیم‌کننده‌ی ژن، یکی از اولین گام‌ها برای استنباط شبکه‌های زیستی بوده است. در این روش با استفاده از داده‌های گسسته‌ی بولی، شبکه‌ی بولی متناظر با آن داده‌ها ساخته می‌شود. در شبکه‌ی بولی برای شبکه‌ی تنظیم‌کننده‌ی ژن، هر راس متناظر وضعیت یک ژن است و
تنظیم‌کننده‌ی ژن، هر راس متناظر وضعیت یک ژن است و می‌تواند دارای مقادیر ۰ یا ۱ باشد. این شبکه قابلیت پیش‌بینی وضعیت هر راس را در هر مرحله‌ی زمانی دارد؛ بدین شکل که در هر مرحله‌ی زمانی وضعیت هر راس با توجه به وضعیت راس‌های همسایه‌ی خود در مرحله‌ی قبل به روز رسانی می‌شود. در روش‌های جدیدتر، وضعیت هر راس در هر مرحله‌ی زمانی از یک توزیع احتمالاتی روی چند تابع از همسایگان آن راس در مرحله‌ی پیشین انتخاب خواهد شد. به این نوع از شبکه‌های بولی، شبکه‌های بولی احتمالاتی گفته می‌شود. از مزایای استنباط شبکه‌های زیستی
گفته می‌شود. از مزایای استنباط شبکه‌های زیستی با استفاده از شبکه‌های بولی می‌توان به پویا بودن شبکه و امکان جهش یافتن ژن در آن اشاره کرد، اما به این روش ایرادهایی نیز وارد است که برجسته‌ترین آن‌ها گسسته در نظر گرفتن وضعیت ژن‌ها و زمان بر خلاف واقعیت می‌باشد. یادگیری ماشین. در دو دهه‌ی اخیر استفاده از یادگیری ماشین برای استنباط شبکه‌های زیستی مورد استقبال قرار گرفت. در ادامه به برخی از روش‌های شناخته‌شده در این حوزه پرداخته خواهد شد. شبکه‌های بیزی. شبکه‌های بیزی گراف‌های جهت‌دار غیرمدوری هستند که مجموعه‌ای
بیزی گراف‌های جهت‌دار غیرمدوری هستند که مجموعه‌ای از متغیرهای تصادفی و رابطه‌ی میان آن‌ها را نشان می‌دهند. در شبکه‌های بیزی ارتباط میان هر دو راس به صورت یک توزیع احتمال شرطی از متغیرهای تصادفی متناظر با آن دو راس است، بنابراین یک شبکه‌ی بیزی در مجموع یک توزیع احتمال توأم از مجموعه‌ای از متغیرهای تصادفی را نشان می‌دهد. از شبکه‌های بیزی اغلب برای استنباط شبکه‌های تنظیم ژن استفاده می‌شود که در آن متغیرهای تصادفی بیان‌های ژن‌ها می‌باشند. مهم‌ترین مزیت شبکه‌های بیزی برای استنباط شبکه‌های زیستی، قابلیت آن‌ها
بیزی برای استنباط شبکه‌های زیستی، قابلیت آن‌ها برای استخراج روابط علّی میان متغیرهای تصادفی می‌باشد. شبکه‌های پویای بیزی. شبکه‌های بیزی فاقد قابلیت استنباط شبکه‌های دارای دور هستند، در حالی که شبکه‌های ژنی دارای دور می‌باشند. شبکه‌های پویای بیزی بر خلاف شبکه‌های بیزی که بر اساس داده‌های ایستا کار می‌کنند، از سری‌های زمانی برای استخراج روابط علّی میان متغیرهای تصادفی استفاده کرده و همچنین قابلیت استنباط شبکه‌های مدور را دارند. یادگیری عمیق. در روش‌های یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی عمیق استفاده می‌شود. شبکه
عمیق از شبکه‌های عصبی عمیق استفاده می‌شود. شبکه عصبی عمیق متشکل از لایه‌هایی از واحدهای محاسباتی وزن‌دار و متصل به هم است که به آن‌ها نورون گفته می‌شود. ساده ترین شبکه‌ی عصبی عمیق دارای سه لایه می‌باشد: لایه‌ی ورودی، لایه‌ی پنهان و لایه‌ی خروجی. لایه‌ی ورودی پس از دریافت داده‌ی خام آن را به لایه‌ی پنهان منتقل کرده و لایه‌ی پنهان با استفاده از توابع ریاضی داده‌ی خام را به یک بازنمود تبدیل می‌کند که شبکه‌ی عصبی از آن برای استخراج الگوی در داده‌ی ورودی استفاده می‌کند. نهایتاً لایه‌ی خروجی جواب متناسب با مسئله
می‌کند. نهایتاً لایه‌ی خروجی جواب متناسب با مسئله را با استفاده از لایه‌های پنهان می‌دهد. هدف یادگیری عمیق این است که شبکه‌ی عصبی عمیق بتواند بازنمودهای درستی را از داده استخراج کرده و جواب درست را به عنوان خروجی بدهد. از یادگیری عمیق برای استنباط شبکه‌های زیستی از قبیل شبکه‌های ژنی، ترکیبات دارویی و ... استفاده می‌شود. از مزایای یادگیری عمیق برای استنباط شبکه‌های زیستی عدم نیاز آن به دانش اولیه‌ی انسانی و همچنین قابلیت پیدا کردن الگوهای جدید در داده‌ی خام است. از ایرادهای وارده به شبکه‌های عمیق برای
خام است. از ایرادهای وارده به شبکه‌های عمیق برای استنباط شبکه‌های زیستی می‌توان به نیاز به حجم زیاد داده‌ی خام و همچنین عدم تفسیرپذیری آن‌ها اشاره نمود.
&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 سازمان‌های مردم نهاد (CoNGO) کامل "کنفرانس سازمان‌های غیر دولتی در رابطه مشورتی
"کنفرانس سازمان‌های غیر دولتی در رابطه مشورتی با سازمان ملل") یک انجمن مستقل، بین‌المللی و غیرانتفاعی از سازمان‌های غیردولتی است. این مشارکت سازمان‌های مردم نهاد بحث‌ها و تصمیم‌گیری‌های سازمان ملل متحد را تسهیل می‌کند. دو سطح از عضویت وجود دارد، کامل، برای آن دسته از سازمان‌های 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 سازمان‌های مردم نهاد که در سال ۱۹۴۸ تأسیس شد، کمیته‌هایی
مردم نهاد که در سال ۱۹۴۸ تأسیس شد، کمیته‌هایی مستقر در ژنو، نیویورک و وین دارد. اهداف آن: «اطمینان از حضور سازمان‌های غیردولتی در هنگام بحث و گفتگو دربارهٔ دولتها در مورد مسائل مربوط به نگرانی جهانی در سازمان ملل و تسهیل مباحث سازمان‌های غیردولتی در مورد چنین موضوعاتی.» منابع مالی. بودجه ۲۰۰۵ کنفرانس سازمان‌های مردم نهاد، که عمدتاً از آژانس توسعه و همکاری سوئیس، دولت کانادا، اتحادیه بین‌المللی مخابرات و حق عضویت در نظر گرفته شده‌است، در کل نزدیک به ۴۹۰٬۰۰۰ دلار آمریکا است.
در علوم رایانه، آرایه طولانی‌ترین پیشوند مشترک (آرایه ال‌سی‌پی) یک داده‌ساختار کمکی برای آرایه پسوندی است. در این آرایه، طولانی‌ترین پیشوند مشترک بین هر دو پسوند متوالی موجود در آرایه پسوندی ذخیره می‌شود. تاریخچه. آرایه ال‌سی‌پی توسط و در سال ۱۹۹۰ به همراه آرایه پسوندی و برای بهبود سرعت الگوریتم جستجوی الگو در متن ارائه شد. تعریف. فرض کنیم formula_1 آرایه پسوندی رشته formula_2 بوده و formula_3 نشان‌دهندهٔ طولانی‌ترین پیشوند مشترک رشته‌های formula_4 و formula_5 باشد. هم چنین زیررشتهٔ formula_6 از حرف
formula_5 باشد. هم چنین زیررشتهٔ formula_6 از حرف formula_7 ام تا حرف formula_8 ام را با formula_9 نشان می‌دهیم. در این صورت آرایه ال‌سی‌پی formula_10 یک آرایه با اندازهٔ formula_11 از اعداد صحیح است که formula_12 تعریف نشده‌است و formula_13 به ازای هر formula_14 نشان‌دهندهٔ جایگاه شروع formula_7 امین کوچک‌ترین پسوند رشتهٔ formula_6 از نظر لغتنامه‌ای است، پس formula_17 طول بلندترین پیشوند مشترک formula_18 امین و formula_7 امین پسوند رشتهٔ formula_6 از نظر لغتنامه‌ای است (formula_21 را در نظر بگیرید: و
لغتنامه‌ای است (formula_21 را در نظر بگیرید: و آرایهٔ پسوندی مرتب‌شدهٔ متناظر با آن: پسوندهای رشتهٔ formula_6 که به صورت ستونی و مرتب‌شده نوشته شده‌اند: آرایهٔ ال‌سی‌پی با مقایسهٔ پسوندهای متوالی از نظر لغت‌نامه‌ای برای مشخص کردن بزرگ‌ترین پیشوند مشترک آن‌ها محاسبه می‌شود: برای مثال، formula_23 طول بزرگ‌ترین پیشوند مشترک بین formula_24 و formula_25 یعنی رشته formula_26 است. استفاده از آرایه ال‌سی‌پی برای جستجوی یک الگو در متن. فرض کنید می‌خواهیم تعداد رخدادهای یک الگوی formula_27 (به طول formula_28) در یک
یک الگوی formula_27 (به طول formula_28) در یک متن formula_29 (به طول formula_30) را بیابیم. می‌توان با دو بار استفاده از جستجوی دودویی، مکان اولین و آخرین رخداد formula_27 در آرایه پسوندی formula_29 را بدست آورد و در نتیجه تعداد رخدادهای رشته formula_27 در متن formula_29 بدست می‌آید. در هر کدام از جستجوهای دودویی formula_35 مقایسه نیاز است و با توجه به اینکه در هر مقایسه رشتهٔ formula_27 را با یکی از عناصر آرایه پسوندی مقایسه می‌کنیم، در بدترین حالت ممکن است نیاز به مقایسهٔ کامل دو رشته باشد که به معنی
است نیاز به مقایسهٔ کامل دو رشته باشد که به معنی مقایسهٔ formula_28 کاراکتر است؛ بنابراین زمان اجرای این الگوریتم از formula_38 است. با استفاده از آرایه ال‌سی‌پی، الگوریتمی با زمان اجرای formula_39 ارائه می‌دهیم. به ازای هر formula_40، formula_41 را برابر formula_42 تعریف می‌کنیم؛ در واقع formula_41 برابر formula_7امین کوچک‌ترین پسوند formula_6 است. ابتدا فرض کنیم به ازای هر formula_46 مقدار formula_47 از قبل محاسبه شده‌است. در هر مرحله از جستجوی دودویی، یک بازه formula_48در آرایه پسوندی به همراه نقطه
یک بازه formula_48در آرایه پسوندی به همراه نقطه میانی آن formula_49 را در نظر می‌گیریم. سپس با مقایسهٔ formula_27 وformula_51 مشخص می‌کنیم که جستجو را در بازهٔ formula_52 ادامه دهیم یا بازهٔ formula_53. فرض کنیم formula_27 بزرگتر از formula_51 باشد و اولین حرفی از formula_27 و formula_51 که متفاوت اند حرف formula_58 ام باشد؛ یعنی formula_59. پس در مرحلهٔ بعدی جستجو، بازه formula_53 با نقطه میانی formula_61 را در نظر می‌گیریم. با توجه به فرضی که کردیم، مقدار formula_62 از قبل محاسبه شده‌است و در زمان
مقدار formula_62 از قبل محاسبه شده‌است و در زمان formula_63 قابل دسترس است. سه حالت ممکن است پیش بیاید: در الگوریتم بالا هر کاراکتر از رشتهٔ formula_27 حداکثر یک بار با کاراکترهای متن formula_29 مقایسه می‌شود؛ بنابراین زمان اجرای این الگوریتم formula_39 است. اما فرض کرده بودیم به ازای هر formula_46 مقدار formula_47 از قبل محاسبه شده‌است. توجه کنیم که همهٔ بازه‌های ممکن formula_48 در الگوریتم جستجوی دودویی ظاهر نمی‌شوند. به ازای هر نقطهٔ formula_104، دقیقاً یک بازه با نقطهٔ میانی formula_49 وجود دارد که در
یک بازه با نقطهٔ میانی formula_49 وجود دارد که در الگوریتم جستجوی دودویی ممکن است ظاهر شود. این بازه را با formula_106 نشان می‌دهیم و به ازای هر formula_104 تعریف می‌کنیم: با توجه به الگوریتم گفته شده، فقط به مقادیر آرایه‌های formula_110 و formula_111 نیاز داریم که حافظه‌ای از formula_112 اشغال می‌کنند. هم‌چنین از روی آرایه ال‌سی‌پی و در زمان formula_112 می‌توان مقادیر formula_110 و formula_111 را محاسبه کرد. ساختن آرایه ال‌سی‌پی. در سال ۱۹۹۰ Manber و Myers الگوریتمی از formula_116 دادند که در کنار آرایه
الگوریتمی از formula_116 دادند که در کنار آرایه پسوندی، آرایه ال‌سی‌پی را نیز محاسبه می‌کند. در سال ۲۰۰۳ الگوریتمی از formula_112 برای ساختن هم‌زمان آرایه پسوندی و آرایه ال‌سی‌پی ارایه شد. در سال ۲۰۰۱ الگوریتمی ارایه شد که در formula_112 آرایه ال‌سی‌پی را از روی متن و آرایه پسوندی محاسبه می‌کند.