stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
تقنيات النسخ
جمع البيانات > علامات التسلسل المعبر عنها

علامة التسلسل المعبر عنها (EST) هي تسلسل نيوكليوتيد قصير يتم إنشاؤه من نسخة واحدة من RNA. يتم نسخ الحمض النووي الريبي (RNA) أولاً على أنه DNA تكميلي (cDNA) بواسطة إنزيم النسخ العكسي قبل تسلسل cDNA الناتج. نظرًا لأنه يمكن جمع ESTs دون معرفة مسبقة بالكائن الحي الذي أتت منه، فيمكن صنعها من خليط من الكائنات الحية أو العينات البيئية. على الرغم من استخدام طرق الإنتاجية العالية الآن، إلا أن مكتبات EST تقدم معلومات تسلسل لتصميمات المصفوفات الدقيقة المبكرة ؛ على سبيل المثال، تم تصميم ميكروأري الشعير من 350.000 EST متسلسلة مسبقًا.
جمع البيانات > التحليل التسلسلي والغطاء للتعبير الجيني (SAGE / CAGE)

كان التحليل( التسلسلي للتعبير الجيني (SAGE) تطويرًا لمنهجية EST لزيادة إنتاجية العلامات التي تم إنشاؤها والسماح بدخول بعض التقدير الكمي لوفرة النص. cDNA  يتم توليدها من الحمض النووي الريبي mRNA ولكن بعد ذلك يتم هضمها إلى 11 pp tag باستخدام إنزيمات التقييد التي تقطع الحمض النووي في تسلسل معين، و 11 زوج من القاعدة على طول هذا التسلسل. بعد ذلك يتم ضم cDNA في سلاسل (> 500 bp) ومتسلسلة باستخدام طرق منخفضة، ولكن قراءة طويلة المدى مثل تسلسل Sanger . ثم يتم تقسيم التسلسلات مرة أخرى إلى علامات 11 نقطة أساس باستخدام برامج الكمبيوتر في عملية تسمى deconvolution . إذا كان الجينوم المرجعي متاحًا، فقد تتطابق هذه العلامات مع الجين المقابل في الجينوم. إذا كان الجينوم المرجعي غير متاح، فيمكن استخدام العلامات مباشرة كعلامات تشخيصية إذا وجد أنه يتم التعبير عنها بشكل مختلف في حالة المرض.
مصطلح التعبير الجيني لتحليل الغطاء (CAGE) هي أحد أشكال SAGE التي تسلسل العلامات من نهاية 5 ' من نسخة mRNA فقط. لذلك، يمكن تحديد موقع بدء نسخ الجينات عند محاذاة العلامات إلى جينوم مرجعي. يعد تحديد مواقع بدء الجينات مفيدًا لتحليل المروج واستنساخ cDNAs كاملة الطول.
تنتج طرق كلًا من SAGE و CAGE معلومات عن جينات أكثر مما كان ممكنًا في السابق عند تسلسل ESTs الفردية، ولكن تحضير العينات وتحليل البيانات عادة ما يكونان أكثر كثافة في العمل.
جمع البيانات > المصفوفات الدقيقة > المبادئ والتطورات

تتكون المصفوفات الدقيقة من أوليغومرات نيوكليوتيد قصيرة، تُعرف باسم «المجسات» ، والتي يتم ترتيبها عادةً في شبكة على شريحة زجاجية. يتم تحديد وفرة نسخة عن طريق تهجين النصوص المسمى فلوريسنتلي لهذه التحقيقات. تشير شدة التألق في كل موقع مسبار على الصفيف إلى وفرة النسخ لتسلسل التحقيق هذا.
تتطلب المصفوفات الدقيقة بعض المعرفة الجينومية من الكائن الحي محل الاهتمام، على سبيل المثال، في شكل تسلسل الجينوم المشروح، أو مكتبة من ESTs التي يمكن استخدامها لإنشاء تحقيقات للمصفوفة.
جمع البيانات > المصفوفات الدقيقة > طرق

عادةً ما تندرج المصفوفات الدقيقة الخاصة بالنسخ في إحدى فئتين عريضتين: المصفوفات المرقطة منخفضة الكثافة أو المصفوفات القصيرة عالية الكثافة. يتم الاستدلال على وفرة النسخ من شدة التألق المستمدة من النصوص ذات العلامات الفلورية التي ترتبط بالمصفوفة.
تتميز المصفوفات ذات الكثافة المنخفضة المرقطة عادةً بقطرات بيكوليتر  لمجموعة من cDNAs المنقى والمصفوفة على سطح شريحة زجاجية. هذه المجسات أطول من تلك الخاصة بالمصفوفات عالية الكثافة ولا يمكنها تحديد أحداث الربط البديلة . تستخدم المصفوفات المرقطة نوعين مختلفين من الفلوروفور لتسمية عينات الاختبار والتحكم، وتستخدم نسبة التألق لحساب مقياس نسبي للوفرة. تستخدم المصفوفات عالية الكثافة تسمية فلورية واحدة، ويتم تهجين كل عينة واكتشافها على حدة. وقد شاع صفائف عالية الكثافة من قبل Affymetrix GeneChip مجموعة، حيث يتم كميا كل محضر من قبل العديد من القصير 25 -mer تحقيقات أن معا مقايسة جين واحد.
كانت صفائف NimbleGen عبارة عن مصفوفة عالية الكثافة تم إنتاجها بواسطة طريقة الكيمياء الضوئية بدون قناع، والتي سمحت بتصنيع مرن للمصفوفات بأعداد صغيرة أو كبيرة. كانت هذه المصفوفات تحتوي على 100000s من 45 إلى 85 مير وتم تهجينها بعينة ذات لون واحد لتحليل التعبير. تضمنت بعض التصميمات ما يصل إلى 12 مصفوفة مستقلة لكل شريحة.
جمع البيانات > تسلسل RNA > المبادئ والتطورات

يشير RNA-Seq إلى مزيج من منهجية التسلسل عالية الإنتاجية مع الأساليب الحسابية لالتقاط وقياس النصوص الموجودة في مستخلص الحمض النووي الريبي. يبلغ طول تسلسل النوكليوتيدات الناتج حوالي 100 نقطة أساس، ولكن يمكن أن يتراوح من 30 نقطة أساس إلى أكثر من 10000 نقطة أساس اعتمادًا على طريقة التسلسل المستخدمة. يستفيد RNA-Seq من أخذ عينات عميقة للنسخة مع العديد من الأجزاء القصيرة من نسخة للسماح بإعادة البناء الحسابي لنسخة RNA الأصلية عن طريق محاذاة القراءات مع جينوم مرجعي أو مع بعضها البعض ( تجميع de novo ). يمكن قياس كمية الرنا منخفضة الوفرة وعالية الوفرة في تجربة RNA-Seq ( نطاق ديناميكي من 5 أوامر من حيث الحجم ) - وهي ميزة رئيسية على نسخ المصفوفات الدقيقة. بالإضافة إلى ذلك، فإن كميات إدخال الحمض النووي الريبي (RNA) أقل بكثير بالنسبة لـ RNA-Seq (كمية نانوجرام) مقارنة بالمصفوفات الدقيقة (كمية ميكروغرام) ، مما يسمح بفحص أدق للهياكل الخلوية وصولاً إلى مستوى الخلية المفردة عند دمجها مع التضخيم الخطي لـ cDNA. من الناحية النظرية، لا يوجد حد أعلى للقياس الكمي في RNA-Seq ، وضوضاء الخلفية منخفضة جدًا لقراءات 100 نقطة أساس في المناطق غير المتكررة.
يمكن استخدام RNA-Seq لتحديد الجينات داخل الجينوم ، أو تحديد الجينات النشطة في نقطة زمنية معينة، ويمكن استخدام أعداد القراءة لنمذجة مستوى التعبير الجيني النسبي بدقة. لقد تحسنت منهجية RNA-Seq باستمرار، في المقام الأول من خلال تطوير تقنيات تسلسل الحمض النووي لزيادة الإنتاجية والدقة وطول القراءة. منذ الأوصاف الأولى في عامي 2006 و 2008 ،  تم اعتماد RNA-Seq بسرعة وتجاوز المصفوفات الدقيقة باعتبارها تقنية النسخ السائدة في عام 2015.
أدى البحث عن بيانات النسخ على مستوى الخلايا الفردية إلى حدوث تقدم في أساليب إعداد مكتبة RNA-Seq ، مما أدى إلى تطورات مثيرة في الحساسية. يتم الآن وصف نسخ الخلية المفردة بشكل جيد وقد تم تمديدها إلى RNA-Seq في الموقع حيث يتم استجواب نسخ الخلايا الفردية مباشرة في الأنسجة الثابتة .
تحليل البيانات

طرق النسخ متوازية للغاية وتتطلب حسابًا كبيرًا لإنتاج بيانات ذات مغزى لكل من تجارب ميكروأري و RNA-Seq. يتم تسجيل بيانات Microarray كصور عالية الدقة ، مما يتطلب اكتشاف الميزات والتحليل الطيفي. يبلغ حجم كل من ملفات الصور الأولية Microarray حوالي 750 ميجابايت، بينما يبلغ حجم الشدة المعالجة حوالي 60 ميجابايت. يمكن أن تكشف التحقيقات القصيرة المتعددة التي تتطابق مع نسخة واحدة عن تفاصيل حول بنية intron - exon ، مما يتطلب نماذج إحصائية لتحديد مصداقية الإشارة الناتجة. تنتج دراسات RNA-Seq المليارات من سلاسل الحمض النووي القصيرة، والتي يجب أن تتماشى مع الجينومات المرجعية المكونة من ملايين إلى مليارات أزواج القواعد. يتطلب تجميع القراءات <i id="mwApQ">De novo</i> داخل مجموعة البيانات إنشاء رسوم بيانية تسلسلية معقدة للغاية. عمليات RNA-Seq متكررة للغاية وتستفيد من الحساب المتوازي ولكن الخوارزميات الحديثة تعني أن أجهزة الحوسبة الاستهلاكية كافية لتجارب النسخ البسيطة التي لا تتطلب تجميعًا جديدًا للقراءات . يمكن التقاط نسخة بشرية بدقة باستخدام RNA-Seq مع 30 مليون تسلسل 100 نقطة أساس لكل عينة. قد يتطلب هذا المثال ما يقرب من 1.8 جيجا بايت من مساحة القرص لكل عينة عند تخزينها بتنسيق fastq مضغوط. ستكون بيانات العد المعالج لكل جين أصغر بكثير، أي ما يعادل شدة ميكروأري المعالجة. قد يتم تخزين بيانات التسلسل في مستودعات عامة، مثل أرشيف قراءة التسلسل (SRA). يمكن تحميل مجموعات بيانات RNA-Seq عبر Gene Expression Omnibus.
تحليل البيانات > معالجة الصورة

يجب أن تحدد معالجة الصور بالميكروأري بشكل صحيح الشبكة العادية للميزات داخل صورة وأن تحدد بشكل مستقل شدة التألق لكل ميزة. بالإضافة إلى ذلك، يجب تحديد القطع الأثرية للصورة وإزالتها من التحليل العام. تشير شدة الإسفار مباشرة إلى وفرة كل تسلسل، حيث أن تسلسل كل مسبار في الصفيف معروف بالفعل.
تتضمن الخطوات الأولى لـ RNA-seq أيضًا معالجة صور مماثلة ؛ ومع ذلك، عادةً ما يتم التعامل مع تحويل الصور إلى بيانات متسلسلة تلقائيًا بواسطة برنامج الجهاز. ينتج عن طريقة تسلسل Illumina بالتخليق مجموعة من المجموعات الموزعة على سطح خلية التدفق. يتم تصوير خلية التدفق حتى أربع مرات خلال كل دورة تسلسل، مع عشرات إلى مئات الدورات في المجموع. تتشابه مجموعات خلايا التدفق مع بقع ميكروأري ويجب تحديدها بشكل صحيح خلال المراحل المبكرة من عملية التسلسل. في طريقة Roche للتسلسل الحراري ، تحدد شدة الضوء المنبعث عدد النيوكليوتيدات المتتالية في تكرار البوليمر المتجانس. هناك العديد من المتغيرات في هذه الطرق ، ولكل منها ملف تعريف خطأ مختلف للبيانات الناتجة.
تحليل البيانات > تحليل بيانات تسلسل RNA

تولد تجارب RNA-Seq حجمًا كبيرًا من قراءات التسلسل الأولي التي يجب معالجتها للحصول على معلومات مفيدة. يتطلب تحليل البيانات عادةً مجموعة من أدوات برمجيات المعلوماتية الحيوية (انظر أيضًا قائمة أدوات المعلوماتية الحيوية RNA-Seq ) التي تختلف وفقًا للتصميم والأهداف التجريبية. يمكن تقسيم العملية إلى أربع مراحل: مراقبة الجودة والمحاذاة والتقدير والتعبير التفاضلي. يتم تشغيل معظم برامج RNA-Seq الشائعة من واجهة سطر الأوامر ، إما في بيئة Unix أو ضمن البيئة الإحصائية R / Bioconductor .
تحليل البيانات > تحليل بيانات تسلسل RNA > رقابة الجودة

قراءات التسلسل ليست مثالية ، لذلك يجب تقدير دقة كل قاعدة في التسلسل لتحليلات المصب. يتم فحص البيانات الأولية للتأكد من: درجات الجودة للمكالمات الأساسية عالية ، ومحتوى GC يطابق التوزيع المتوقع ، والزخارف المتسلسلة القصيرة ( k-mers ) ليست ممثلة بشكل زائد ، ومعدل تكرار القراءة منخفض بشكل مقبول. توجد عدة خيارات برمجية لتحليل جودة التسلسل ، بما في ذلك FastQC و FaQCs. يمكن إزالة التشوهات (التشذيب) أو تمييزها بمعاملة خاصة أثناء العمليات اللاحقة.
تحليل البيانات > تحليل بيانات تسلسل RNA > تحديد الكميات

يمكن إجراء التحديد الكمي لمحاذاة التسلسل على مستوى الجين أو إكسون أو نسخة. تتضمن المخرجات النموذجية جدولًا بأعداد القراءة لكل ميزة يتم توفيرها للبرنامج ؛ على سبيل المثال ، للجينات في ملف تنسيق ميزة عامة . يمكن حساب عدد قراءة الجينات والإكسون بسهولة تامة باستخدام HTSeq ، على سبيل المثال. يعتبر التحديد الكمي على مستوى النص أكثر تعقيدًا ويتطلب طرقًا احتمالية لتقدير وفرة النص الإسوي من معلومات القراءة القصيرة ؛ على سبيل المثال ، باستخدام برنامج أزرار الكم. يجب تحديد القراءات التي تتماشى جيدًا مع مواقع متعددة وإما إزالتها أو محاذاتها مع أحد المواقع المحتملة أو مواءمتها مع الموقع الأكثر احتمالًا.
يمكن لبعض طرق القياس الكمي الالتفاف على الحاجة إلى محاذاة دقيقة للقراءة إلى تسلسل مرجعي تمامًا. تجمع طريقة برنامج kallisto بين المحاذاة الزائفة والقياس الكمي في خطوة واحدة تعمل على تنفيذ 2 أوامر من حيث الحجم أسرع من الأساليب المعاصرة مثل تلك المستخدمة بواسطة برنامج tophat / cufflinks ، مع عبء حسابي أقل.
بمجرد توفر التعداد الكمي لكل نص ، يتم قياس التعبير الجيني التفاضلي عن طريق تطبيع البيانات والنمذجة والتحليل الإحصائي لها. ستقرأ معظم الأدوات جدولًا للجينات وتقرأ الأعداد كمدخلات لها ، لكن بعض البرامج ، مثل cuffdiff ، ستقبل تنسيق خريطة المحاذاة الثنائية كمدخلات. النواتج النهائية لهذه التحليلات هي قوائم الجينات المصحوبة باختبارات زوجية مرتبطة بالتعبير التفاضلي بين العلاجات وتقديرات احتمالية هذه الاختلافات.
| البرمجيات | بيئة | تخصص |
| --- | --- | --- |
| Cuffdiff2  | يونكس | تحليل النسخ الذي يتتبع التضفير البديل لـ mRNA |
| EdgeR  | R / موصل حيوي | أي بيانات الجينوم القائمة على العد |
| DEseq2  | R / موصل حيوي | أنواع بيانات مرنة ، تكرار منخفض |
| ليما / فوم  | R / موصل حيوي | بيانات Microarray أو RNA-Seq ، تصميم تجربة مرن |
| ثوب الكرة  | R / موصل حيوي | اكتشاف النصوص فعالة وحساسة ومرنة. |
mRNA - messenger RNA.
تحليل البيانات > التحقق من الصحة

يمكن التحقق من صحة تحليلات النسخ باستخدام تقنية مستقلة ، على سبيل المثال ، PCR الكمي (qPCR) ، والتي يمكن التعرف عليها وتقييمها إحصائيًا. يتم قياس التعبير الجيني مقابل معايير محددة لكل من الجينات المعنية والجينات الضابطة . القياس بواسطة qPCR مشابه للقياس الذي حصل عليه RNA-Seq حيث يمكن حساب قيمة لتركيز المنطقة المستهدفة في عينة معينة. ومع ذلك ، فإن qPCR مقصور على amplicons أصغر من 300 نقطة أساس ، وعادةً ما تكون باتجاه الطرف 3 'من منطقة التشفير ، مع تجنب 3'UTR . إذا كان التحقق من صحة الأشكال الإسوية للنسخة مطلوبًا ، فيجب أن يشير فحص محاذاة قراءة RNA-Seq إلى المكان الذي يمكن فيه وضع بادئات qPCR للتمييز الأقصى. ينتج عن قياس جينات التحكم المتعددة جنبًا إلى جنب مع الجينات ذات الأهمية مرجعًا ثابتًا ضمن سياق بيولوجي. أظهر التحقق من صحة qPCR لبيانات RNA-Seq عمومًا أن طرق RNA-Seq المختلفة مترابطة بشكل كبير.
يعد التحقق الوظيفي للجينات الرئيسية من الاعتبارات المهمة للتخطيط بعد النسخ. قد تكون أنماط التعبير الجيني لوحظت ترتبط وظيفيا إلى النمط الظاهري عن طريق مستقلة تدق إلى أسفل / الإنقاذ الدراسة في الكائن الحي من الفائدة.
التطبيقات > التشخيص وتحديد ملامح المرض

شهدت استراتيجيات النسخ تطبيقًا واسعًا عبر مجالات متنوعة من البحوث الطبية الحيوية ، بما في ذلك تشخيص المرض والتنميط . سمحت مناهج RNA-Seq بالتعرف على نطاق واسع لمواقع بدء النسخ ، واستخدام المروج البديل غير المكشوف ، وتعديلات الربط الجديدة. هذه العناصر التنظيمية مهمة في مرض الإنسان ، وبالتالي ، فإن تحديد مثل هذه المتغيرات أمر بالغ الأهمية لتفسير دراسات ارتباط المرض . يمكن لـ RNA-Seq أيضًا تحديد تعدد أشكال النوكليوتيدات المفردة (SNPs) المرتبطة بالأمراض ، والتعبير الخاص بالأليل ، واندماج الجينات ، مما يساهم في فهم المتغيرات المسببة للمرض.
الينقولات الرجعية هي عناصر قابلة للنقل والتي تتكاثر داخل جينومات حقيقية النواة من خلال عملية تتضمن النسخ العكسي . يمكن أن يوفر RNA-Seq معلومات حول نسخ الينقولات العكسية الذاتية التي قد تؤثر على نسخ الجينات المجاورة بواسطة آليات جينية مختلفة تؤدي إلى المرض. وبالمثل، فإن إمكانية استخدام الحمض النووي الريبي تسلسل لفهم مرض المناعة ذات الصلة توسعا سريعا بسبب القدرة على تشريح السكان الخلايا المناعية وتسلسل الخلايا T و مستقبلات الخلايا B ذخيرة من المرضى.
التطبيقات > النسخ البشرية وعوامل المسببات المرضية

أصبح RNA-Seq لمسببات الأمراض البشرية طريقة ثابتة لقياس تغيرات التعبير الجيني ، وتحديد عوامل الضراوة الجديدة ، والتنبؤ بمقاومة المضادات الحيوية ، وكشف النقاب عن التفاعلات المناعية للمضيف الممرض . الهدف الأساسي من هذه التقنية هو تطوير تدابير مكافحة العدوى المثلى والعلاج الفردي المستهدف.
ركز تحليل النسخ في الغالب على المضيف أو الممرض تم تطبيق Dual RNA-Seq لتشكيل تعبير RNA في وقت واحد في كل من الممرض والمضيف طوال عملية العدوى. تمكن هذه التقنية من دراسة الاستجابة الديناميكية وشبكات تنظيم الجينات بين الأنواع في كل من شركاء التفاعل من الاتصال الأولي وحتى الغزو والثبات النهائي للعامل الممرض أو التطهير بواسطة الجهاز المناعي المضيف.
التطبيقات > استجابات البيئة

يسمح علم النسخ بتحديد الجينات والمسارات التي تستجيب للضغوط البيئية الحيوية وغير الحيوية وتتصدى لها .  تسمح الطبيعة غير المستهدفة للنصوص بتحديد شبكات النسخ الجديدة في الأنظمة المعقدة. على سبيل المثال ، حدد التحليل المقارن لمجموعة من سلالات الحمص في مراحل نمو مختلفة ملامح نسخ متميزة مرتبطة بضغوط الجفاف والملوحة ، بما في ذلك تحديد دور الأشكال الإسوية للنسخة من AP2 - EREBP . التحقيق في التعبير الجيني خلال بيوفيلم تشكيل من الفطريات المسببة للمرض المبيضات البيض كشفت مجموعة المشترك المنظم للجينات حاسمة لإنشاء بيوفيلم والصيانة.
يوفر التنميط النسخي أيضًا معلومات مهمة حول آليات مقاومة الأدوية . حدد تحليل أكثر من 1000 عزلة من Plasmodium falciparum ، وهو طفيلي خبيث مسؤول عن الملاريا في البشر ،  أن زيادة تنظيم استجابة البروتين غير المطوية والتقدم البطيء خلال المراحل المبكرة من دورة النمو اللاجنسي داخل الكريات الحمر ارتبطت بمقاومة الأرتيميسينين في العزلات من جنوب شرق آسيا .
التطبيقات > شرح وظيفة الجينات

كانت جميع تقنيات النسخ مفيدة بشكل خاص في تحديد وظائف الجينات وتحديد المسؤولين عن أنماط ظاهرية معينة. Transcriptomics من نبات الأرابيدوبسيس الطرز البيئية التي المعادن hyperaccumulate ارتباطا الجينات المسؤولة عن امتصاص المعادن والتسامح و التوازن مع النمط الظاهري. تم استخدام تكامل مجموعات بيانات RNA-Seq عبر الأنسجة المختلفة لتحسين شرح وظائف الجينات في الكائنات الحية المهمة تجاريًا (مثل الخيار )  أو الأنواع المهددة (مثل الكوالا ).
لا تعتمد قراءة تجميع RNA-Seq على الجينوم المرجعي  ولذا فهي مثالية لدراسات التعبير الجيني للكائنات غير النموذجية ذات الموارد الجينومية غير الموجودة أو ضعيفة التطور. على سبيل المثال ، تم إنشاء قاعدة بيانات لـ SNPs المستخدمة في برامج تربية دوغلاس التنوب عن طريق تحليل نسخة دي نوفو في غياب الجينوم المتسلسل . وبالمثل ، تم تحديد الجينات التي تعمل في تطوير أنسجة القلب والعضلات والعصبية في الكركند من خلال مقارنة الترانسكريبتومات لأنواع الأنسجة المختلفة دون استخدام تسلسل الجينوم. يمكن أيضًا استخدام RNA-Seq لتحديد مناطق ترميز البروتين غير المعروفة سابقًا في الجينوم المتسلسل الحالي.
التطبيقات > شرح وظيفة الجينات > الشيخوخة القائمة على النسخ

التدخلات الوقائية المتعلقة بالشيخوخة غير ممكنة بدون قياس سرعة الشيخوخة الشخصية. الطريقة الأحدث والأكثر تعقيدًا لقياس معدل الشيخوخة هي باستخدام المؤشرات الحيوية المتغيرة لشيخوخة الإنسان التي تعتمد على استخدام الشبكات العصبية العميقة التي يمكن تدريبها على أي نوع من البيانات البيولوجية omics للتنبؤ بعمر الموضوع. لقد ثبت أن الشيخوخة محرك قوي لتغييرات النسخ. عانت الساعات القديمة القائمة على النسخ من تباين كبير في البيانات ودقة منخفضة نسبيًا. ومع ذلك ، فإن النهج الذي يستخدم مقياسًا زمنيًا وثنائية الترانسكريبتومات لتحديد مجموعة الجينات التي تتنبأ بالعمر البيولوجي بدقة يسمح لها بالوصول إلى تقييم قريب من الحد النظري .
التطبيقات > الحمض النووي الريبي الغير مشفر

يتم تطبيق Transcriptomics بشكل شائع على محتوى mRNA للخلية. ومع ذلك ، فإن نفس التقنيات قابلة للتطبيق بشكل متساوٍ على RNAs غير المشفرة (ncRNAs) التي لا تُترجم إلى بروتين ، ولكن بدلاً من ذلك لها وظائف مباشرة (مثل الأدوار في ترجمة البروتين ، وتكرار الحمض النووي ، وربط الحمض النووي الريبي ، وتنظيم النسخ ). تؤثر العديد من ncRNAs على الحالات المرضية ، بما في ذلك السرطان وأمراض القلب والأوعية الدموية والأمراض العصبية.
قواعد بيانات النسخ

تولد دراسات النسخ كميات كبيرة من البيانات التي لها تطبيقات محتملة تتجاوز بكثير الأهداف الأصلية للتجربة. على هذا النحو ، قد يتم إيداع البيانات الخام أو المعالجة في قواعد البيانات العامة لضمان فائدتها للمجتمع العلمي الأوسع. على سبيل المثال ، اعتبارًا من 2018 ، احتوى Gene Expression Omnibus على ملايين التجارب.
| اسم | مضيف | البيانات | وصف |
| --- | --- | --- | --- |
| Omnibus التعبير الجيني  | NCBI | ميكروأري RNA-Seq | أول قاعدة بيانات transcriptomics لقبول البيانات من أي مصدر. قدم MIAME و MINSEQE معايير المجتمع التي تحدد الفوقية التجربة اللازمة لضمان تفسير وفعال التكرار . |
| ArrayExpress  | ENA | ميكروأري | يستورد مجموعات البيانات من Gene Expression Omnibus ويقبل عمليات الإرسال المباشرة. يتم تخزين البيانات المعالجة والبيانات الوصفية للتجربة في ArrayExpress ، بينما يتم الاحتفاظ بقراءات التسلسل الأولي في ENA. يتوافق مع معايير MIAME و MINSEQE. |
| أطلس التعبير  | EBI | ميكروأري RNA-Seq | قاعدة بيانات التعبير الجيني الخاصة بالأنسجة للحيوانات والنباتات. يعرض التحليلات الثانوية والتصور ، مثل الإثراء الوظيفي لمصطلحات Gene Ontology أو مجالات InterPro أو المسارات. روابط لبيانات وفرة البروتين عند توفرها. |
| جينيفستيجاتور  | برعاية خاصة | ميكروأري RNA-Seq | يحتوي على تنظيمات يدوية لمجموعات بيانات النسخ العامة ، مع التركيز على البيانات الطبية والبيولوجية النباتية. يتم تطبيع التجارب الفردية عبر قاعدة البيانات الكاملة للسماح بمقارنة التعبير الجيني عبر تجارب متنوعة. تتطلب الوظائف الكاملة شراء ترخيص ، مع وصول مجاني إلى وظائف محدودة. |
| المرجع  | DDBJ | الكل | نسخ الإنسان والفأر والجرذان من 40 عضوًا مختلفًا. يتم تصور التعبير الجيني كخرائط حرارية معروضة على تمثيلات ثلاثية الأبعاد للهياكل التشريحية. |
| NONCODE  | noncode.org | RNA- تسلسل | الحمض النووي الريبي غير المشفر (ncRNAs) باستثناء الحمض الريبي النووي الريبي والـ rRNA. |
NCBI - المركز الوطني لمعلومات التكنولوجيا الحيوية ؛ EBI - المعهد الأوروبي للمعلوماتية الحيوية ؛ DDBJ - بنك بيانات DNA الياباني ؛ ENA - أرشيف النوكليوتيدات الأوروبي ؛ MIAME - الحد الأدنى من المعلومات حول تجربة ميكروأري ؛ MINSEQE - الحد الأدنى من المعلومات حول تجربة SEQuencing عالية الإنتاجية للنيوكليوتيدات.
قراءة متعمقة

"Transcriptomics technologies". PLOS Computational Biology. ج. 13 ع. 5: e1005457. مايو 2017. Bibcode:2017PLSCB..13E5457L. DOI:10.1371/journal.pcbi.1005457. PMC:5436640. PMID:28545146.{{استشهاد بدورية محكمة}}:  صيانة الاستشهاد: دوي مجاني غير معلم (link)
تحليل النسخ المقارن في الوحدة المرجعية في علوم الحياة
البرمجيات المستخدمة في النسخ:
أزرار أكمام
كاليستو
قبعة عالية
بوابة علم الأحياء
استخدام تقنيات النسخ عبر مرور الزمن. أوراق منشورة يشير اللون الأسود إلى RNA-Seq و RNA microarray بالللون الأحمر و ويشير اللون الأزرق التسلسل المعبر عنه بينما اللون الأصفر إلى التحليل التسلسلي / الغطاء للتعبير الجيني منذ عام 1990.
ملخص SAGE . داخل الكائنات الحية ، يتم نسخ الجينات وتقسيمها لإنتاج نسخ mRNA ناضج(المشارإليها باللون الأحمر. يتم استخراج mRNA من الكائن الحي، ويتم استخدام النسخ العكسي لنسخ mRNA إلى cDNA مستقر مزدوج الشريطة ( ds - cDNA ؛ أزرق). في SAGE ، يتم هضم ds-cDNA بواسطة إنزيمات التقييد (في الموقع 'X' و 'X' + 11) لإنتاج شظايا 11 نيوكليوتيد «علامة». هذه العلامات متسلسلة ومتسلسلة باستخدام تسلسل سانجر طويل القراءة (تشير ظلال مختلفة من اللون الأزرق إلى علامات من جينات مختلفة). وتسلسل deconvoluted للعثور على تكرار كل علامة. يمكن استخدام تردد العلامة للإبلاغ عن نسخ الجين الذي جاءت منه العلامة.
ملخص لمصفوفات الحمض النووي الدقيقة . داخل الكائنات الحية، يتم نسخ الجينات وتقسيمها (في حقيقيات النوى) لإنتاج نسخ mRNA ناضجة (أحمر). يتم استخراج mRNA من الكائن الحي ويتم استخدام النسخ العكسي لنسخ mRNA إلى ds-cDNA المستقر (الأزرق). في المصفوفات الدقيقة، يتم تجزئة ds-cDNA وتسمية الفلورسنت (برتقالي). ترتبط الأجزاء المسمى بمصفوفة مرتبة من قليل النوكليوتيدات التكميلية، ويشير قياس شدة الفلورسنت عبر الصفيف إلى وفرة مجموعة متواليات محددة مسبقًا. عادة ما يتم اختيار هذه التسلسلات بشكل خاص للإبلاغ عن الجينات ذات الأهمية داخل جينوم الكائن الحي.
ملخص RNA-Seq . داخل الكائنات الحية، يتم نسخ الجينات وتقسيمها (في حقيقيات النوى) لإنتاج نسخ mRNA ناضجة (أحمر). يتم استخراج مرنا من الكائن الحي، مجزأة ونسخها إلى ds-cDNA مستقر (أزرق). يتم تسلسل ds-cDNA باستخدام أساليب التسلسل عالية الإنتاجية وقراءة قصيرة. يمكن بعد ذلك محاذاة هذه التسلسلات مع تسلسل الجينوم المرجعي لإعادة بناء مناطق الجينوم التي تم نسخها. يمكن استخدام هذه البيانات للتعليق على مكان وجود الجينات المعبر عنها، ومستويات التعبير النسبي، وأي متغيرات لصق بديلة.
خلية تدفق ميكروأري وتسلسل . تعتمد المصفوفات الدقيقة و RNA-seq على تحليل الصور بطرق مختلفة. في شريحة ميكروأري ، كل بقعة على الرقاقة عبارة عن مسبار قليل النوكليوتيد المحدد ، وتكشف شدة التألق مباشرة وفرة تسلسل معين (Affymetrix). في خلية تدفق التسلسل عالي الإنتاجية ، يتم تسلسل البقع نيوكليوتيد واحد في كل مرة ، ويشير اللون في كل جولة إلى النوكليوتيدات التالية في التسلسل (Illumina Hiseq). تستخدم الأشكال الأخرى لهذه التقنيات قنوات ألوان أكثر أو أقل.
تحديد خريطة الحرارة لأنماط التعبير المشترك للجينات عبر عينات مختلفة. يحتوي كل عمود على قياسات تغيير التعبير الجيني لعينة واحدة. يُشار إلى التعبير الجيني النسبي باللون: تعبير عالي (أحمر) ، متوسط التعبير (أبيض) وتعبير منخفض (أزرق). يمكن تجميع الجينات والعينات ذات ملفات تعريف التعبير المتشابهة تلقائيًا (الأشجار اليسرى والعلوية). قد تكون العينات عبارة عن أفراد أو أنسجة أو بيئات أو ظروف صحية مختلفة. في هذا المثال ، يكون التعبير عن مجموعة الجينات 1 مرتفعًا والتعبير عن مجموعة الجينات 2 منخفض في العينات 1 و 2 و 3.
خالد النبوي

| خالد النبوي>   | خالد النبوي>   |
| --- | --- |
النبوي في حفل توزيع جوائز مؤسسة ساويرس لعام 2018  : النبوي في حفل توزيع جوائز مؤسسة ساويرس لعام 2018  
معلومات شخصية  : معلومات شخصية  
الميلاد: 12 سبتمبر 1966   (59 سنة)   المنصورة  
الإقامة: القاهرة  
مواطنة:  مصر 
الديانة: الإسلام  
الطول: 1.8 متر  
الأولاد: نور النبوي  
عدد الأولاد: 3   
أقرباء: عواطف حلمي (حماة)  
الحياة العملية  : الحياة العملية  
المدرسة الأم: المعهد العالي للفنون المسرحية  
المهنة: ممثل، وممثل تلفزيوني، وممثل أفلام، وممثل مسرحي، وصحفي تلفزيوني  ‏  
اللغة الأم: العربية  
اللغات: العربية، والإنجليزية  
سنوات النشاط: 1989 – حتى الآن
الجوائز : الجوائز 
مهرجان أبوظبي السينمائي (2014): مهرجان أبوظبي السينمائي (2014)
المواقع  : المواقع  
IMDB: صفحة متعلقة في موقع IMDB  
السينما.كوم: صفحة متعلقة في موقع السينما.كوم  
تعديل مصدري - تعديل  : تعديل مصدري - تعديل  
خالد النبوي (مواليد 12 سبتمبر 1966 -)، ممثل مصري لعب أدوارًا في السينما، والمسرح، والتلفزيون.
عن حياته

ولد في 12 سبتمبر 1966 بمدينة المنصورة، وتخرج من المعهد العالي للفنون المسرحية بمصر عام 1989. بداية دخوله التمثيل كانت عن طريق الصدفة، فقد التحق بعد انتهاؤه من الثانوية العامة بالمعهد العالي للتعاون الزراعي، وكان ضمن فرق التمثيل التي تقوم بالأعمال المسرحية، فشاهدته لجنة من كبار الفنانين الذين أُعجِبوا بأدائه، ما جعله يقرر دخول معهد الفنون المسرحية. بعد ذلك شارك في بطولة فيلم المواطن مصري للمخرج صلاح أبو سيف، وفيلم المهاجر للمخرج يوسف شاهين. قدم لمدة سنة ونصف برنامج دنيا في قناة أبوظبي لمدة خمسة أيام في الأسبوع.
حصل على جائزة أحسن ممثل من مهرجان جوهانسبرغ عن فيلم المهاجر (1994). كما شارك في الفيلم الأمريكي مملكة السماء للمخرج العالمي ريدلي سكوت في دور أحد قاده جيش صلاح الدين الأيوبي، وبطولة فيلم المواطن (بالإنجليزية: The Citizen)‏ عام 2012، بالإضافة لأعماله السينمائية والتلفزيونية الأخري.
موقفه من ثورة 25 يناير

كان النبوي من أبرز المشاركين في ثورة 25 يناير، في عام 2011 شارك الفنّان خالد النبوي في هاشتاج «#أنا_شاركت_في_25 يناير» عبر حسابه على موقع تويتر، وقال النبوي عبر الهاشتاج: «قد يمر ألف عمر ليس به لحظة مما عشناه في ميدان التحرير.. كم أنا محظوظ».
إنجازاته

حصل خالد النبوي خلال مشواره الفني على العديد من الجوائز، حيث حصل على جائزة أفضل ممثل في مهرجان جوهانسبرغ عن فيلم المهاجر عام 1995، كما نال شهادة تقدير من جمعية فن السينما عن نفس الفيلم، بالإضافة إلي جائزة السينما المصرية كأفضل ممثل عام 1998 عن دوره في فيلم المصير (1997).