stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
بست‌سلر (شرکت)
تاریخچه

این شرکت در سال ۱۹۷۵ توسط Troels Holch Povlsen در Brande، دانمارک تأسیس شد. در ابتدا تمرکز آن روی مد زنانه بود. لباس کودکان را در سال ۱۹۸۶ و لباسهای مردانه در ۱۹۸۸ معرفی کرد. بست‌سلر خانوادگی است و این شرکت حدود ۱۵۰۰۰ نفر را استخدام کرده است.
مارک‌ها

بست‌سلر چندین برند مختلف دارد که در زیر مجموعه آنها لباس خود را به فروش می‌رساند. مارک‌های ذکر شده هم در فروشگاه‌های خود شرکت و هم از طریق خرده فروشان مستقل به فروش می‌رسند.
مارک‌ها > لباس زنانه

only - بزرگ‌ترین مارک بست‌سلر، مد زن جوان
Vero Moda - مارک اصلی شرکت پوشاک زنان. در سال ۲۰۰۷، این شرکت سوپر مارکت ژیزلی بینچنی را برای ارتقاء این برند در ۲۰۰۷–۰۸ معرفی کرد.
Mamalicious- آسایش مادرانه
VILA - برای زنان جوان تر
SELECTED Femme - خواهر با نام تجاری Selected Homme
Junarose - اندازه بزرگ
Y.A.S
Noisy May
PIECES
مارک‌ها > لباس مردانه

جک و جونز - مارک تجاری مورد هدف مشتریان جوان، لباس زیر و سایر پوشاک با هدف بازار مصرف‌کننده جوان. در سال ۲۰۰۷، این شرکت یک برچسب جدید "JJ ECO" تأسیس کرد که Fairtrade- تأیید شده است [نیازمند منبع] آنها حامیان ورزشکاران دانمارکی میکل کسلر و کوین مگنوسن، و همچنین تیم استرالیا دانمارک Astralis و تیم فرمول یک آمریکایی هاس بودند.
Outfitters Nation - در نوجوانان هدف قرار گرفته و بعداً به LMTD تغییر یافت
فقط پسران
مارک‌ها > لباس کودکان

Name It - لباس برای نوزادان و کودکان.
مارک‌ها > دیگر

فروشگاه بهداشت عمومی و شخصی (۲۵٪ سهم) [فقط در دانمارک]
فروشگاه‌های خرده فروشی

پرفروش‌ترین فروشگاه‌ها در اکثر کشورهای اروپایی، خاورمیانه، هند، چین، اروگوئه و کانادا (در کل بیش از ۴۵ کشور) است. بست‌سلر یکی از بزرگ‌ترین شرکتهای مد اروپایی در چین است که بیش از ۱۲۰۰ فروشگاه دارد و گفته می‌شود «یکی از تنها شرکت‌های پوشاک خارجی است که در نفوذ در محدوده قیمت متوسط بازار مصرف چین موفق عمل کرده است». فروشگاه‌ها یا لباس‌های یک مارک منفرد یا همه مارک‌های شرکت را می‌فروشند. بیش از ۸۰۰ مغازه که Vero Moda را در سراسر جهان می‌فروشند وجود دارد. برند جک و جونز تقریباً در ۲٬۰۰۰ فروشگاه خرده فروشی فروخته می‌شود که ۲۷۰ مورد از آنها حق رای دادن جک و جونز است.
سهام در خرده فروشان دیگر

پرفروش‌ترین شرکت از طریق شرکت هلدینگ والدین خود، Heartland، بزرگ‌ترین سهامدار ۲۹٫۵٪ از شرکت تجارت الکترونیکی انگلیس ASOS.com است و صاحب ۱۰٪ از خرده فروشان آلمانی Zalando است. در ژوئیه سال ۲۰۱۸، Heartland 300 میلیون دلار در استارتاپ مد آلمانی About You سرمایه‌گذاری کرد.
در نوامبر ۲۰۱۲، بست‌سلر ۱۰٪ از گروه SmartGuy را خریداری کرد، هنگامی که آنها در بورس سهام دانمارک گروه نزدک اوام‌اکس نقل قول شدند.
برج کمپانی بست سلر

برج کمپانی بست سلر، یک ساختمان بلندمرتبه برنامه‌ریزی شده در برانده، یک شهر روستایی در دانمارک بود. این آسمان‌خراش با ارتفاع ۳۲۰ متر (۱,۰۵۰ فوت) قرار بود به عنوان مقر اصلی شرکت مد بست سلر ساخته شود و در سال ۲۰۱۷ با طراحی دورته ماندروپ معرفی شد. این برج قرار بود در سال ۲۰۲۳ به پایان برسد و بلندترین ساختمان در غرب اروپا باشد. اما در سال ۲۰۲۰، پروژه توسط شرکت متوقف شد.
Jack & Jones فروشگاه در Leeuwarden
تیامفنیکل

| 0 | 1 |
| --- | --- |
داده‌های بالینی: داده‌های بالینی
AHFS/Drugs.com: International Drug Names
روش مصرف دارو: IV, IM, oral
کد ATC: J01BA02 QJ51BA02
داده‌های فارماکوکینتیک: داده‌های فارماکوکینتیک
متابولیسم: کبد
نیمه‌عمر حذف: ۵٫۰ ساعت
دفع: کلیه
شناسه‌ها: شناسه‌ها
 نام آیوپاک 2,2-dichloro-N-{(1R,2R)-2-hydroxy-1-(hydroxymethyl)-2-[4-(methylsulfonyl)phenyl]ethyl}acetamide :  نام آیوپاک 2,2-dichloro-N-{(1R,2R)-2-hydroxy-1-(hydroxymethyl)-2-[4-(methylsulfonyl)phenyl]ethyl}acetamide 
شمارهٔ سی‌ای‌اس: ۱۵۳۱۸-۴۵-۳ N
پاب‌کم CID: ۲۷۲۰۰
دراگ‌بنک: DB08621 Y
کم‌اسپایدر: ۲۵۳۱۵ Y
UNII: FLQ7571NPM
KEGG: D01407 Y
ChEBI: CHEBI:۳۲۲۱۵ Y
ChEMBL: ChEMBL۱۲۳۶۲۸۲ N
CompTox Dashboard (EPA): DTXSID5021338 
ECHA InfoCard: 100.035.762 
داده‌های فیزیکی و شیمیایی: داده‌های فیزیکی و شیمیایی
فرمول شیمیایی: C۱۲H۱۵Cl۲N۱O۵S۱
جرم مولی: 356.223 g/mol g·mol−1
مدل سه بعدی (جی‌مول): Interactive image
 SMILES ClC(Cl)C(=O)N[C@@H]([C@H](O)c1ccc(cc1)S(=O)(=O)C)CO :  SMILES ClC(Cl)C(=O)N[C@@H]([C@H](O)c1ccc(cc1)S(=O)(=O)C)CO 
 InChI InChI=1S/C12H15Cl2NO5S/c1-21(19,20)8-4-2-7(3-5-8)10(17)9(6-16)15-12(18)11(13)14/h2-5,9-11,16-17H,6H2,1H3,(H,15,18)/t9-,10-/m1/s1 Y Key:OTVAEFIXJLOWRX-NXEZZACHSA-N Y :  InChI InChI=1S/C12H15Cl2NO5S/c1-21(19,20)8-4-2-7(3-5-8)10(17)9(6-16)15-12(18)11(13)14/h2-5,9-11,16-17H,6H2,1H3,(H,15,18)/t9-,10-/m1/s1 Y Key:OTVAEFIXJLOWRX-NXEZZACHSA-N Y 
  (صحت‌سنجی):   (صحت‌سنجی)
تیامفنیکُل (همچنین به عنوان تیوفِنیکُل و دکستروسولفنیدول شناخته می‌شود) یک آنتی بیوتیک و آنالوگ متیل-سولفونیل از کلرامفنیکل است و دارای طیف مشابهی از فعالیت با آن است، اما ۲٫۵ تا ۵ برابر قوی‌تر است. مانند کلرامفنیکل، در آب نامحلول است، اما در لیپیدها بسیار محلول است. در بسیاری از کشورها به عنوان آنتی بیوتیک دامی استفاده می‌شود، اما در چین، مراکش و ایتالیا برای استفاده در انسان نیز موجود است. مزیت اصلی آن نسبت به کلرامفنیکلول این است که هرگز با کم خونی آپلاستیک همراه نبوده‌است.
تیامفنیکلول همچنین در برزیل بطور گسترده به خصوص برای درمان عفونت‌های مقاربتی و التهاب لگن مورد استفاده قرار می‌گیرد.
برابرهای انگلیسی

↑  Thiamphenicol
↑  thiophenicol
↑  dextrosulphenidol
یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک

با پیشرفت تکنولوژی و افزایش چشمگیر داده‌های زیستی، علاوه بر ذخیره‌سازی و نگهداری، استخراج اطلاعات سودمند از این حجم از داده نیز چالش بزرگی را برای پژوهشگران به وجود آورده‌است. به این منظور، برای به دست آوردن دانش از داده‌های زیستی از ابزارها و روش‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود. یادگیری ماشین که زیرشاخه‌ای از علوم رایانه است، دارای کاربردهای بسیاری در بیوانفورماتیک است. بیوانفورماتیک دانشی است که به جنبه‌های ریاضی و محاسباتی زیست‌شناسی برای فهم و پردازش داده‌های زیستی می‌پردازد.
پیش از ظهور روش‌های یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک، الگوریتم‌های بیوانفورماتیک به صورت دست‌نویس و غیرخودکار برنامه‌نویسی می‌شدند، که برای مسائلی مانند پیش‌بینی ساختار پروتئین بسیار دشوار بوده‌است. روش‌هایی در یادگیری ماشین مانند یادگیری عمیق به الگوریتم این اجازه را می‌دهد که از روی ویژگی‌های اولیهٔ دادهٔ ورودی ویژگی‌هایی پیچیده‌تر را برای به‌کارگیری در الگوریتم یادگیری بسازد. این نوع سیستم‌ها با داشتن حجم بزرگی از داده برای یادگیری می‌توانند پیش‌بینی‌های کاملاً پیچیده‌ای را انجام دهند. در سال‌های اخیر حجم داده‌های زیستی به شدت افزایش یافته‌است، که این موضوع استفاده از سیستم‌های گفته شده را برای پژوهشگران بیوانفورماتیک میسر می‌کند.
یادگیری ماشین در شش شاخه از زیست‌شناسی مورد استفاده قرار می‌گیرد. این شاخه‌ها عبارتند از: ژنومیک، پروتئومیک، ریزآرایه، زیست‌شناسی دستگاه‌ها، تکامل و متن‌کاوی.
زیرشاخه‌هایی از بیوانفورماتیک که در آن‌ها از روش‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود.
وظایف

الگوریتم های یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک را می توان برای پیش بینی، طبقه بندی و انتخاب ویژگی استفاده کرد. روش های دستیابی به این وظیفه متنوع است و بخش های گسترده ایی را در بر می گیرد. شناخته شده ترین آنها یادگیری ماشین و آمار است. هدف الگوریتم های طبقه‌بندی و پیش‌بینی، ساخت مدل‌هایی است که کلاس‌ها یا مفاهیم را برای پیش‌بینی آینده توصیف و متمایز می‌کنند. تفاوت بین آنها به شرح زیر است:
الگوریتم های مربوط به طبقه‌بندی/تشخیص، یک کلاس طبقه‌بندی را خروجی می‌دهند، در حالی که الگوریتم های پیش‌بینی یک ویژگی با ارزش عددی را خروجی می‌دهد.
نوع الگوریتم یا فرآیندی که برای ساخت مدل های پیش بینی از داده ها با استفاده از قیاس ها، قوانین، شبکه های عصبی، احتمالات و/یا آمار استفاده می شود.
با توجه به رشد تصاعدی فناوری‌های اطلاعات و مدل‌های کاربردی از جمله هوش مصنوعی و داده‌کاوی، علاوه بر دسترسی به مجموعه‌های داده‌ای جامع‌تر، تکنیک‌های جدید و بهتری برای تجزیه و تحلیل اطلاعات بر اساس توانایی یادگیری آن‌ها ایجاد شده است. چنین مدل هایی امکان دسترسی فراتری را فراهم می کنند.
رویکردهای یادگیری ماشینی > شبکه های عصبی مصنوعی

از جمله کاربرد های شبکه های عصبی مصنوعی در بیوانفورماتیک به شرح زیر است:
مقایسه و همسوسازی توالی های RNA، پروتئین و DNA.
شناسایی پروموترها و یافتن ژن از توالی های مرتبط با DNA.
تفسیر بیان ژن و داده های ریز آرایه.
شناسایی شبکه (تنظیمی) ژن ها.
یادگیری روابط تکاملی با ساختن درخت فیلوژنتیکی.
طبقه بندی و پیش بینی ساختار پروتئین.
طراحی مولکولی و داکینگ.
رویکردهای یادگیری ماشینی > مهندسی ویژگی

روشی که ویژگی ها، اغلب بردارها در یک فضای چند بعدی، از داده های دامنه استخراج می شوند، جزء مهمی از سیستم های یادگیری است.
در ژنومیک، یک نمایش مرسوم از یک دنباله، استفاده از بردار فرکانس های ک تایی (k-mer) است، که برداری  4^{k} بعدی است که نهاده های آن تعداد وقوع هر زیر دنباله ای از طول  k را در یک دنباله معین می شمارند. از آنجایی که حتی برای مقداری به کوچکی  k=12 ابعاد این بردارها بسیار بزرگ است (به عنوان مثال در این مورد از بعد
 4^{12}\approx 16\times 10^{6} است)، تکنیک هایی مانند تحلیل مؤلفه‌های اصلی برای تصویر داده ها به فضای ابعاد پایین تر استفاده می شود و به این ترتیب، مجموعه کوچکتری از ویژگی ها از دنباله ها انتخاب می شود.
رویکردهای یادگیری ماشینی > طبقه بندی

در طبقه بندی، خروجی مدل یک متغیر گسسته است. یکی از نمونه‌ها آن در بیوانفورماتیک، برچسب‌گذاری داده‌های ژنومی جدید (مانند ژنوم باکتری‌های غیرقابل کشت) بر اساس مدلی از داده‌های از قبل برچسب‌گذاری شده است.
رویکردهای یادگیری ماشینی > مدل مارکوف پنهان

مدل های مارکوف پنهان (HMMs) دسته‌ای از  مدل‌های آماری برای داده‌های متوالی (اغلب مربوط به سیستم‌هایی که در طول زمان تکامل می‌یابند). یک HMM از دو شیء ریاضی تشکیل شده است: یک فرآیند وابسته به حالت مشاهده شده  X_{1},X_{2},\ldots ,X_{M} و یک فرآیند حالت مشاهده نشده (پنهان)  S_{1},S_{2},\ldots ,S_{T}. در یک HMM، فرآیند حالت مستقیماً مشاهده نمی‌شود - این یک متغیر "پنهان" (یا "مخفی") است - اما مشاهدات از یک فرآیند وابسته به حالت (یا فرآیند مشاهده) ساخته می‌شوند که مبتنی بر یک فرآیند حالت زیربنایی است (بنابراین می تواند به عنوان یک اندازه گیری پر سر و صدا از حالت های مورد علاقه سیستم در نظر گرفته شود). 

HMM ها را می توان در زمان پیوسته فرموله کرد.
.
HMM ها را می توان برای پروفایل و تبدیل یک هم‌ترازسازی چند توالی به یک سیستم امتیازدهی برای جستجوی پایگاه های داده برای دنباله های همولوگ از راه دور استفاده کرد. 
علاوه بر این، پدیده های اکولوژیکی را می توان با HMM ها توصیف کرد.
رویکردهای یادگیری ماشینی > شبکه عصبی پیچشی

شبکه عصبی پیچشی (CNN) کلاسی از  شبکه عصبی عمیق است که معماری آن بر اساس وزن‌های مشترک کرنل های کانولوشن یا فیلترهایی است که در امتداد ویژگی‌های ورودی اسلاید می‌شوند و نقشه‌های ویژگی را ارائه می‌دهند.

CNN ها از الگوی سلسله مراتبی در داده ها بهره می برند و الگوهای پیچیده را را با استفاده از الگوهای کوچکتر و ساده تری که از طریق فیلترهایشان کشف می شوند، جمع آوری می کنند. بنابراین، آنها در مقیاس  اتصال پذیری و پیچیدگی پایین تر هستند.
[نیازمند منبع]
رویکردهای یادگیری ماشینی > جنگل تصادفی

جنگل های تصادفی (RF) با ساخت مجموعه ای از  درخت های تصمیم عمل طبقه بندی را انجام میدهند و میانگین پیش بینی درختان را به عنوان خروجی اعلام میکنند.

این نوع دیگری از تجمع بوت استرپ است (که مجموعه بزرگی از درختان تصمیم را جمع می کند) و می تواند برای طبقه بندی یا رگرسیون استفاده شود.
از آنجایی که جنگل‌های تصادفی یک تخمین داخلی از خطای تعمیم را ارائه می‌دهند، ضرورتی به اعتبارسنجی متقابل نیست. علاوه بر این، مجاورت‌هایی تولید می‌کنند که می‌توان از آن‌ها برای انتساب به مقادیر گمشده و تجسم داده‌های جدیداستفاده کرد.
از نظر محاسباتی، جنگل‌های تصادفی جذاب هستند، زیرا به طور طبیعی هم رگرسیون و هم طبقه‌بندی (چند کلاسی) را انجام می‌دهند، برای آموزش و پیش‌بینی نسبتاً سریع هستند، تنها به یک یا دو پارامتر تنظیم بستگی دارند، یک تخمین داخلی از خطای تعمیم دارند، می‌توان از آنها استفاده به طور مستقیم برای مسائل با ابعاد بالا استفاده کرد، و به راحتی می تواند به صورت موازی اجرا شود. از نظر آماری، جنگل‌های تصادفی برای ویژگی‌های اضافی، مانند اندازه‌گیری‌ اهمیت متغیر، وزن‌دهی کلاس‌های دیفرانسیل، انتساب مقدار گمشده، تجسم، تشخیص نقاط دورافتاده، و یادگیری بدون نظارت جذاب هستند.
رویکردهای یادگیری ماشینی > خوشه بندی

خوشه‌بندی - تقسیم‌بندی یک مجموعه داده به زیرمجموعه‌های مجزا، به طوری که داده‌های هر زیرمجموعه تا حد امکان به یکدیگر نزدیک و تا حد امکان از داده‌های هر زیرمجموعه دیگری، طبق برخی تابع فاصله یا شباهت  تعریف‌شده، دورتر باشند - یک تکنیک رایج برای تجزیه و تحلیل داده های آماری است.
خوشه‌بندی برای بسیاری از تحقیقات بیوانفورماتیک که مبتنی بر داده‌ها هستند مهم میباشد و به عنوان یک روش محاسباتی قدرتمند عمل می‌کند که به موجب آن ابزارهای طبقه‌بندی سلسله مراتبی، مبتنی بر مرکز، مبتنی بر توزیع، مبتنی بر چگالی و طبقه بندی نقشه های خودسازمانده، مدت‌هاست که در یادگیری ماشین‌ کلاسیک مورد مطالعه و استفاده قرار گرفته است.  به طور ویژه، خوشه بندی به تجزیه و تحلیل داده های بدون ساختار و با ابعاد بالا در قالب توالی، عبارات، متون، تصاویر و غیره کمک می کند. خوشه بندی همچنین برای به دست آوردن بینش در مورد فرآیندهای بیولوژیکی در سطح ژنومیک استفاده می شود، به عنوان مثال. عملکردهای ژن، فرآیندهای سلولی، زیرشاخه‌های سلولی، تنظیم بیان ژن و فرآیندهای متابولیک.
کاربردها > ژنومیک

ژنومیک شامل مطالعهٔ ژنوم موجودات زنده، که رشتهٔ دی‌ان‌ای کامل آن‌ها است، می‌شود. با وجود اینکه داده‌های ژنومیک به دلیل مشکلات فنی در توالی‌یابی یک قطعه از دی‌ان‌ای در طول زمان ناقص بوده‌است، تعداد رشته‌های موجود به صورت نمایی در حال افزایش است. برخلاف افزایش نمایی این نوع از دادهٔ خام، تفسیر زیستی آن با سرعت بسیار کمتری انجام می‌شود. به این دلیل به روش‌های یادگیری ماشین برای تشخیص محل ژن‌هایی که به پروتئین ترجمه می‌شوند، روی آورده می‌شود. این مسئله به مسألهٔ ژن‌یابی معروف است.
علاوه بر مسألهٔ ژن‌یابی، روش‌های یادگیری ماشین در مسألهٔ هم‌ترازسازی چند توالی نیز استفاده می‌شود. در این مسئله، تعداد زیادی رشتهٔ دی‌ان‌ای یا اسید آمینه به منظور یافتن نواحی مشابه هم‌ترازسازی می‌شوند. این نواحی مشابه می‌توانند نشان‌دهندهٔ اطلاعاتی در مورد پیش‌زمینهٔ تکاملی این رشته‌ها باشند.
کاربردها > پروتئومیک

پروتئین‌ها که رشته‌هایی متشکل از اسید آمینه‌ها هستند، بخش بزرگی از کارایی و عملکرد خود را از تاشدگی می‌گیرند که به آن‌ها ساختاری سه‌بعدی می‌دهد. این ساختار شامل ۴ لایه که به آن‌ها ساختار اول تا چهارم گفته می‌شود، می‌شود. ساختار اولیهٔ پروتئین نشان‌دهندهٔ توالی اسید آمینه‌ها است و ساختار دوم آن شامل مارپیچ‌های آلفا و صفحات بتا می‌شود.
از آن‌جایی که ساختارهای سوم و چهارم وابستگی زیادی به ساختار دوم دارند، در زیرشاخهٔ پروتئومیک توجه زیادی به ساختار دوم می‌شود. به دست آوردن ساختار کامل و دقیق پروتئین فرایندی بسیار پیچیده و زمان‌گیر است. پیش از استفاده از روش‌های یادگیری ماشین، پژوهشگران سیستم‌های پیش‌بینی ساختار پروتئین را به صورت دستی پیاده‌سازی می‌کردند. امروزه روش‌های یادگیری ماشین با به دست آوردن خودکار ویژگی‌های داده به دقت ۸۴٪-۸۲ رسیده‌اند. در حال حاضر الگوریتم سرآمد در حوضهٔ پیش‌بینی ساختار دوم از سیستمی به نام DeepCNF استفاده می‌کند که بر اساس مدل شبکهٔ عصبی مصنوعی، به دقت ۸۴٪ در دسته‌بندی اسید آمینه‌های یک رشتهٔ پروتئین به دسته‌های مارپیچ، صفحه و سیم‌پیچ رسیده‌است. از لحاظ تئوری، حداکثر دقت قابل دستیابی در این مسئله برابر ۹۰٪-۸۸ است.
روش‌های یادگیری ماشین در مسئله‌های دیگری مانند پیش‌بینی زنجیر جانبی و مدل کردن خمیدگی‌های پروتئین نیز استفاده می‌شوند.
کاربردها > ریزآرایه

ریزآرایه یکی از انواع آزمایشگاه روی تراشه است که برای جمع‌آوری داده از مواد زیستی با مقدار بالا استفاده می‌شود. یادگیری ماشین می‌تواند در آنالیز این نوع داده کمک کند و در مواردی مانند مشخص کردن الگوهای بیان ژن‌ها، دسته‌بندی و استنتاج از شبکه‌های ژنتیکی مورد استفاده قرار گیرد.
این تکنولوژی به‌طور ویژه برای نظارت بر بیان ژن‌های یک ژنوم به منظور تشخیص انواع مختلف سرطان استفاده می‌شود. یکی از مهمترین مسئله‌ها در این عرصه تشخیص ژن‌هایی است که بیان شده‌اند. حجم بالای داده و وجود داده‌های بی‌ربط، این مسئله را سخت‌تر می‌کند. روش‌های دسته‌بندی در یادگیری ماشین مانند شبکهٔ تابع پایه شعاعی، یادگیری عمیق، دسته‌بندی‌کنندهٔ بیزی، درخت تصمیم و جنگل تصادفی در این مسئله استفاده می‌شوند.
کاربردها > زیست‌شناسی دستگاه‌ها

زیست‌شناسی دستگاه‌ها به بررسی رفتارهای شدید فعل و انفعالات پیچیده در بین اجزاء سادهٔ زیستی می‌پردازد. چنین اجزائی می‌توانند شامل مولکول‌هایی مانند دی‌ان‌ای، آران‌ای، پروتئین‌ها و متابولیت‌ها شوند.
یادگیری ماشین در مدل کردن فعل و انفعالات پیچیده در سیستم‌هایی مانند شبکه‌های ژنتیکی، شبکه‌های انتقال سیگنال و مسیرهای متابولیکی به کار می‌آید. مدل‌های گرافیکی احتمالاتی یکی از پرکاربردترین روش‌ها در مدل کردن شبکه‌های ژنتیکی هستند. علاوه بر این از روش بهینه‌سازی زنجیره مارکوف نیز در مسئله‌هایی مانند تشخیص نواحی اتصال فاکتور رونویسی استفاده می‌شود. الگوریتم‌های ژنتیکی که روش‌هایی بر اساس روند طبیعی تکامل هستند در مدل کردن شبکه‌های ژنتیکی و ساختارهای تنظیم‌کننده مورد استفاده قرار می‌گیرند.
کاربردهای دیگر یادگیری ماشین در زیست‌شناسی دستگاه‌ها عبارتند از: پیش‌بینی عملکرد آنزیم‌ها، آنالیز دادهٔ ریزآرایه‌های توان بالا و پیش‌بینی عملکرد پروتئین.
کاربردها > تکامل

در علم تکامل، به خصوص در بازسازی درخت تبارزایی نیز از روش‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود. درخت تبارزایی درختی است که نشان‌دهندهٔ روابط تکاملی در میان انواع مختلف گونه‌های زیستی، بر اساس شباهت ژنتیکی آن‌ها است. یک دسته از روش‌های مورد استفاده برای یافتن گونه‌هایی که از لحاط ژنتیکی به یکدیگر نزدیک هستند، روش‌های خوشه‌بندی از جمله k-medoids ،k-means و DBSCAN هستند. در بین این روش‌ها، DBSCAN دقت و سرعت بیشتری در خوشه‌بندی داده‌های ژنتیکی دارد. علاوه بر این روش‌ها، از روش‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی پیچشی نیز استفاده می‌شود.
کاربردها > متن‌کاوی

با افزایش تعداد نشریات زیست‌شناسی جستجو و جمع‌آوری اطلاعات در مورد موضوعی خاص به امری دشوار تبدیل شد. به این امر استخراج دانش گفته می‌شود. جمع‌آوری اطلاعات از تمامی منابع موجود در مورد داده‌های زیستی بسیار مهم است چرا که این اطلاعات در ادامه می‌توانند به تولید دانش زیستی جدید با استفاده الگوریتم‌های یادگیری ماشین کمک کنند. برای استخراج دانش از گزارش‌هایی که به دست انسان تولید شده‌اند، می‌توان از روش‌های پردازش زبان طبیعی استفاده کرد.
کاربردها > سایر کاربردها

یکی از زیرشاخه‌هایی که روش‌های یادگیری ماشین در آن نقش مهمی دارند آنالیز تصاویر زیستی است. در این زیرشاخه به طراحی روش‌هایی برای آنالیز محاسباتی تصاویر زیستی پرداخته می‌شود. به صورت مرسوم، آنالیز تصاویر زیستی به دست خود انسان انجام می‌شود. این روش کند و پرهزینه است و نتیجهٔ آن وابسته به شخصی است که تصاویر را آنالیز می‌کند. علاوه بر این، میکروسکوپ‌های خودکار مدرن قادر به تولید صدها تا هزاران تصویر در هر ساعت هستند، که آنالیز دستی این تصاویر را غیرممکن می‌کند. به همین دلیل از روش‌های بینایی ماشین و تشخیص الگو در آنالیز تصاویر زیستی کمک گرفته می‌شود. یکی از بزرگترین زیرمجموعه‌ها از تصاویر زیستی که به آنالیز خودکار نیاز دارد، تصاویر میکروسکوپ‌های فلئورسانس است. برای این گروه از تصاویر، مسئله‌های بخش‌بندی سلول‌ها، دسته‌بندی واکنش‌های فنوتیپی و تصمیمات مربوط به واکنش‌های مشتق از آن، به‌طور معمول مطرح می‌شوند.
از زیرشاخه‌های دیگری که در آن‌ها از روش‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود می‌توان به طراحی پرایمر، آنالیز داده‌های طیف‌سنج جرمی و ترجمهٔ معکوس پروتئین‌ها اشاره کرد.
موضوعات مرتبط

ژنومیک
پروتئومیک
آنالیز تصاویر زیستی
ریزآرایه
زیست‌شناسی دستگاه‌ها
تکامل
بیوانفورماتیک
یادگیری ماشین
زیست‌شناسی محاسباتی
انفورماتیک پزشکی
Some bioinformatic applications[کدام؟] of Random Forest.
نمودار رشد نمایی تعداد رشته‌های WGS و GenBank. منحنی آبی مربوط به WGS و منحنی قرمز مربوط به GenBank است. GenBank یک پایگاه داده برای رشته‌های ژنوم است که توسط مرکز ملی اطلاعات زیست‌فناوری (NCBI) منتشر شده‌است.
دسته‌بندی اسید آمینه‌های یک رشتهٔ پروتئین به سه دستهٔ مارپیچ، صفحه و سیم‌پیچ.
نمونه‌ای از ریزآرایه آنالیز شده که در آن بیان ژن‌ها مشخص شده‌اند.
مثالی از مسألهٔ بخش‌بندی هستهٔ سلول. در این تصویر مرزهای هسته‌ها و ناحیهٔ مربوط به هر هسته مشخص شده‌است.
کورالیلو

| کورالیلو | کورالیلو |
| --- | --- |
Municipality: Municipality
موقعیت کورالیلو در نقشه: موقعیت کورالیلو در نقشه
مختصات: ۲۲°۵۹′۸″ شمالی ۸۰°۳۴′۵۹″ غربی﻿ / ﻿۲۲٫۹۸۵۵۶°شمالی ۸۰٫۵۸۳۰۶°غربی﻿ / 22.98556; -80.58306: مختصات: ۲۲°۵۹′۸″ شمالی ۸۰°۳۴′۵۹″ غربی﻿ / ﻿۲۲٫۹۸۵۵۶°شمالی ۸۰٫۵۸۳۰۶°غربی﻿ / 22.98556; -80.58306
کشور: کوبا
استان‌های کوبا: استان ویا کلارا
تأسیس‌شده: ۱۸۳۱
تأسیس‌شده: 1879 (Municipality)
مساحت: مساحت
 • کل: ۸۴۳ کیلومتر مربع (۳۲۵ مایل مربع)
ارتفاع: ۱۵ متر (۴۹ فوت)
جمعیت (۲۰۰۴): جمعیت (۲۰۰۴)
 • کل: ۲۷۵۷۱
 • تراکم: ۳۲٫۷/کیلومتر مربع (۸۵/مایل مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۵ (منطقه زمانی شرقی)
کد منطقه: +۵۳–۴۲
کورالیلو (به اسپانیایی: Corralillo) یک منطقهٔ مسکونی در کوبا است که در استان ویا کلارا واقع شده‌است. کورالیلو ۸۴۳ کیلومتر مربع مساحت و ۲۷٬۵۷۱ نفر جمعیت دارد و ۱۵ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
پادشاه و آتش‌افروز

آنتونین دورژاک، ۱۸۶۸ میلادی
پادشاه و آتش‌افروز (انگلیسی: King and Charcoal Burner) اپوس ۱۴، ادرایی کمیک در سه‌پرده از مصنف و آهنگساز اهل چک، آنتونین دورژاک است. نخستین ویرایش اپرا در سال ۱۸۷۱ نوشته شد.
پارک هوایی خورخه نیوبری

پارک هوایی خورخه نیوبری (به اسپانیایی: Aeroparque Jorge Newbery) یک فرودگاه نظامی و همگانی مسافربری با کد یاتا AEP است که یک باند فرود بتن دارد و طول باند آن ۲۱۰۰ متر است. این فرودگاه در شهر بوئنوس آیرس کشور آرژانتین قرار دارد و در ارتفاع ۵ متری از سطح دریا واقع شده‌است.
شرکت‌های هواپیمایی و مقصدهای پروازی

| شرکت‌های هواپیمایی | مقصدهای پروازی |
| --- | --- |
 ارولینیاس آرژانتیناس :  کماندانته اسپورا، کورونل فلیپ وارلا، ژنرال انریکو ماسکونی، اینگنیرو ارناوتیکو امبرسیو تاراولا، داکتر فرناندو پیراگین نیویرو، کامندنتی ارماندو توولا، اسکل، فورموسا، کاپیتان ویسنت الماندوس الموناسید، گاورنر فرنسیسکو گابریلی، پرزیدانت پرون، ژنرال خوزه د سان مارتین لیبرتادور، آبشار ایگواسو، رزیستنسیا، پیلوتو سیویل نوربرتو فرناندز، هرمیز کویخادا، مارتین میگول داگومس، تنینته لوییس کندلاریا، اویادور کارلوس کمپوس، گبرنیدر هراسیو گوزمن، دمینگوو فاستینو اسارمینتو، المیرانت مارکوس برندزینو زار، سپهبد بنجامین ماتینزو، اوشوآیا – مالویناس آرجنتیناس 
 ارولینیاس آرژانتیناس :  سلگدو فیلهو، پورتو سگورو، ریو دوژانیرو گالیائو، دپوتادو لوئیس ادواردو مگاهاس، ویرو ویرو، کومودورو ارتورو مرینو بنیتز، سائو پائولو گوارولوس فصلی: هرکیلیو لوز، کاپیتان دا کوربتا کارلووس برندزینو کوربلو 
 ارولینیاس آرژانتیناس اجرا توسط اوسترال لینئاس آئراس :  کماندانته اسپورا,  کورونل فلیپ وارلا، ژنرال انریکو ماسکونی، اینگنیرو ارناوتیکو امبرسیو تاراولا، داکتر فرناندو پیراگین نیویرو، فورموسا، آستور پیاتزولا، گاورنر فرنسیسکو گابریلی، پرزیدانت پرون، ژنرال خوزده خوزه دی اورکیزا، ژنرال خوزه د سان مارتین لیبرتادور، آبشار ایگواسو، رزیستنسیا، لا هیگوراس، رسریو – ایسلس ملوینس، تنینته لوییس کندلاریا، بریگادیر مایور سزار رائول اویدا، سن رافائل، گبرنیدر هراسیو گوزمن، سوک ویجو، سانتا رزا، وایس‌کامودورا آنجل، Termas de Río Hondo، المیرانت مارکوس برندزینو زار، گبرنیدر ادگاردو کاستلو 
 ارولینیاس آرژانتیناس اجرا توسط اوسترال لینئاس آئراس :  سیلویو پتیروسی، آفونسو پنا، کراسکو، کاپیتان دا کوربتا کارلووس برندزینو کوربلو، ریو دوژانیرو گالیائو، سائو پائولو گوارولوس فصلی: هرکیلیو لوز 
 Amaszonas Paraguay :  سیلویو پتیروسی 
 Amaszonas Uruguay :  کراسکو فصلی: کاپیتان دا کوربتا کارلووس برندزینو کوربلو  
 آندس لینئاس آئرئاس :  اینگنیرو ارناوتیکو امبرسیو تاراولا، گاورنر فرنسیسکو گابریلی، آبشار ایگواسو، ال تئولچی، مارتین میگول داگومس، تنینته لوییس کندلاریا،گبرنیدر هراسیو گوزمن، Termas de Río Hondo فصلی: آستور پیاتزولا 
 Avianca Argentina اجرا توسط Macair Jet :  رکونکویئیستا، Sunchales، وییا ماریا 
 گول ایر ترنسپورت :  سائو پائولو گوارولوس 
 ال‌ای‌دی‌ئی :  ژنرال انریکو ماسکونی، آستور پیاتزولا، پرزیدانت پرون، تنینته لوییس کندلاریا 
 لان آرژانتین :  کماندانته اسپورا، ژنرال انریکو ماسکونی، اینگنیرو ارناوتیکو امبرسیو تاراولا، کامندنتی ارماندو توولا، گاورنر فرنسیسکو گابریلی، پرزیدانت پرون، آبشار ایگواسو، پیلوتو سیویل نوربرتو فرناندز، مارتین میگول داگومس، تنینته لوییس کندلاریا، دمینگوو فاستینو اسارمینتو، Termas de Río Hondo، سپهبد بنجامین ماتینزو، اوشوآیا – مالویناس آرجنتیناس فصلی: کومودورو د ریکاردوو سلومون 
 لان آرژانتین :  سائو پائولو گوارولوس، کومودورو ارتورو مرینو بنیتز 
 تام ایرلاینز :  سائو پائولو گوارولوس 
 لان ایرلاینز :  کومودورو ارتورو مرینو بنیتز 
فرودگاه یورگ نوبری
نامه به بابا نوئل ۳

| نامه به بابا نوئل ۳ | نامه به بابا نوئل ۳ |
| --- | --- |
کارگردان: توماش کونتسکی
تهیه‌کننده:  مارتا گرلا-گوروستیزا  کارولینا ایزرت 
نویسنده:  مارچین باچینسکی  ماریوش کوچفسکی 
موسیقی: ووکاش تارگُش
فیلم‌بردار: ماریا پروکوپ
تدوین‌گر: یاروسلاف بارزان
شرکت تولید: تی‌وی‌ان
تاریخ‌های انتشار:  ۱۰ نوامبر ۲۰۱۷ (۲۰۱۷-11-۱۰)  
مدت زمان: ۱۰۹ دقیقه
کشور: لهستان
زبان: لهستانی 
نامه به بابا نوئل ۳ (لهستانی: Listy do M. 3) یک فیلم کمدی رمانتیک لهستانی به کارگردانی توماش کونتسکی است که در سال ۲۰۱۷ منتشر شد. این فیلم دنبالهٔ فیلم‌های نامه به بابا نوئل و نامه به بابا نوئل ۲ است.
گزیدهٔ بازیگران

وویچیخ مالایکات
توماش کارولاک
پیوتر آدامچیک
آگنیشکا دیگانت
ایزابلا کونا
ماگدالنا روژچکا
بوریس شیتس
آندژی گرابوفسکی
فیلیپ پوآویاک
کاتاژینا زاوادسکا
دانوتا استنکا
استانیسواوا تسلینسکا
زبیگنیف زاماخوفسکی
بارتوش ابوخوویچ
هانا اشلشینسکا
گراژینا شاپوووفسکا
کامیلا کامینسکا
آنا ماتیشاک
نیکودِم رُزبیتسکی
یولیا وروبلفسکا
آگنیشکا واگنر
کشیشتف کوالفسکی
توماش ساپریک