This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
ایا میدانستید کدهای پایتون را به راحتی می توانید در R اجرا کنید؟
برای اینکار کافی است از کتابخانه reticulate استفاده کنید و خیلی شیک و مجلسی کدهای پایتون رو در R یا RStudio اجرا کنید.
برای اینکار کافی است از کتابخانه reticulate استفاده کنید و خیلی شیک و مجلسی کدهای پایتون رو در R یا RStudio اجرا کنید.
install.packages("reticulate")
library(reticulate)
py_run_string("x = 5; print(x**2)")🔬 ژنوم ما ساختاریی شگفت‌انگیز و پویا می باشدکه با هدفی مشخص حرکت می‌کند و هزاران برنامه اپی‌ژنتیکی مختلف را تنظیم می‌کند که سیستم‌های بیولوژیکی ما را شکل می‌دهند.
این برنامه‌ها، در ژنوم ما نقش بسته‌اند و به ما اجازه می‌دهند که زندگی کاملی داشته باشیم. ما اکنون درک بهتری از رشته های کروماتین، لوپ ها، دامین ها، کمپارتمان‌ها و کروموزوم‌ها داریم و چگونگی سازماندهی این عناصر در فضای هسته‌ای را می‌فهمیم.
با این حال، محدودیت‌های فیزیکی خاصی وجود دارند که می‌توانند پویایی ژنوم را محدود کنند. اما ژنوم، فراتر از یک ساختار، با دقت و ظرافت حرکت می‌کند تا زندگی ما ممکن شود.
✅ لینک کانال در تلگرام
❇️ لینک کانال در اینستا
این برنامه‌ها، در ژنوم ما نقش بسته‌اند و به ما اجازه می‌دهند که زندگی کاملی داشته باشیم. ما اکنون درک بهتری از رشته های کروماتین، لوپ ها، دامین ها، کمپارتمان‌ها و کروموزوم‌ها داریم و چگونگی سازماندهی این عناصر در فضای هسته‌ای را می‌فهمیم.
با این حال، محدودیت‌های فیزیکی خاصی وجود دارند که می‌توانند پویایی ژنوم را محدود کنند. اما ژنوم، فراتر از یک ساختار، با دقت و ظرافت حرکت می‌کند تا زندگی ما ممکن شود.
✅ لینک کانال در تلگرام
❇️ لینک کانال در اینستا
عدد π (پی) یکی از مهم‌ترین اعداد ریاضی است که نسبت محیط دایره به قطر آن را نشان می‌دهد و مقدار تقریبی آن 3.14159 است.
این عدد یک مقدار گنگ و نامتناهی دارد، یعنی هیچ‌گاه به صورت یک کسر دقیق نوشته نمی‌شود و ارقام آن تا بی‌نهایت ادامه دارند بدون اینکه تکرار شوند. π در بسیاری از شاخه‌های ریاضیات و فیزیک از جمله هندسه، تحلیل ریاضی، مکانیک کوانتومی و حتی نظریه اعداد نقش کلیدی دارد.
از گذشته‌های دور، دانشمندان در تمدن‌های مختلف برای محاسبه‌ی دقیق‌تر این عدد تلاش کرده‌اند، اما امروزه با استفاده از کامپیوترها، میلیون‌ها رقم از آن محاسبه شده است.
روز 14 مارس (3.14) به عنوان روز پی (Pi Day) در سراسر جهان جشن گرفته می‌شود و علاقه‌مندان به ریاضیات، این عدد شگفت‌انگیز را گرامی می‌دارند!
این عدد یک مقدار گنگ و نامتناهی دارد، یعنی هیچ‌گاه به صورت یک کسر دقیق نوشته نمی‌شود و ارقام آن تا بی‌نهایت ادامه دارند بدون اینکه تکرار شوند. π در بسیاری از شاخه‌های ریاضیات و فیزیک از جمله هندسه، تحلیل ریاضی، مکانیک کوانتومی و حتی نظریه اعداد نقش کلیدی دارد.
از گذشته‌های دور، دانشمندان در تمدن‌های مختلف برای محاسبه‌ی دقیق‌تر این عدد تلاش کرده‌اند، اما امروزه با استفاده از کامپیوترها، میلیون‌ها رقم از آن محاسبه شده است.
روز 14 مارس (3.14) به عنوان روز پی (Pi Day) در سراسر جهان جشن گرفته می‌شود و علاقه‌مندان به ریاضیات، این عدد شگفت‌انگیز را گرامی می‌دارند!
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
ولی عادل فردوسی پور هم صداش خوبه هم فوتبالش❤️
Yare Delnavaz - Afshari - @Khosousi
Shajarian & Meshkatian
در این شب سیاهم گم گشت راه مقصود
از گوشه‌ای برون آی ای کوکب هدایت
از هر طرف که رفتم جز وحشتم نیفزود
زنهار از این بیابان وین راه بی‌نهایت
از گوشه‌ای برون آی ای کوکب هدایت
از هر طرف که رفتم جز وحشتم نیفزود
زنهار از این بیابان وین راه بی‌نهایت
برنامه‌نویسی با رویکرد بیوانفورماتیکی در عصر حاضر به دلیل تحلیل داده‌های بزرگ ژنتیکی، مدل‌سازی و شبیه‌سازی فرآیندهای بیولوژیکی، توسعه الگوریتم‌های کارآمد، و پشتیبانی از تحقیقات پزشکی اهمیت ویژه‌ای دارد.
این حوزه به محققان کمک می‌کند تا ابزارهای لازم برای تحلیل داده‌های بالینی را توسعه دهند و به کشف داروها و شخصی‌سازی درمان‌ها بپردازند. همچنین، بیوانفورماتیک به عنوان یک رشته چندرشته‌ای نیاز به همکاری بین زیست‌شناسان، ریاضیدانان و متخصصان کامپیوتر دارد و برنامه‌نویسی به عنوان زبان مشترک در این همکاری‌ها عمل می‌کند.
با پیشرفت فناوری‌های نوین مانند یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، برنامه‌نویسی نقش کلیدی در نوآوری‌های علمی و توسعه درمان‌های جدید ایفا می‌کند....بیشتر بخوانید...
این حوزه به محققان کمک می‌کند تا ابزارهای لازم برای تحلیل داده‌های بالینی را توسعه دهند و به کشف داروها و شخصی‌سازی درمان‌ها بپردازند. همچنین، بیوانفورماتیک به عنوان یک رشته چندرشته‌ای نیاز به همکاری بین زیست‌شناسان، ریاضیدانان و متخصصان کامپیوتر دارد و برنامه‌نویسی به عنوان زبان مشترک در این همکاری‌ها عمل می‌کند.
با پیشرفت فناوری‌های نوین مانند یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، برنامه‌نویسی نقش کلیدی در نوآوری‌های علمی و توسعه درمان‌های جدید ایفا می‌کند....بیشتر بخوانید...
محصولات تراریخته: راهکاری نوین برای امنیت غذایی جهانی
در دنیای امروز، با افزایش جمعیت و تغییرات اقلیمی، تأمین غذای کافی و سالم برای همه انسان‌ها به یک چالش اساسی تبدیل شده است.
محصولات تراریخته (GMO) با بهره‌گیری از فناوری‌های زیستی مدرن، امکان افزایش تولید محصولات کشاورزی، کاهش نیاز به سموم شیمیایی و افزایش مقاومت در برابر شرایط نامساعد محیطی را فراهم کرده‌اند.
این محصولات با هدف بهبود کیفیت و کمیت مواد غذایی اصلاح شده‌اند و می‌توانند از بین رفتن محصولات بر اثر آفات، بیماری‌ها و خشکسالی را به حداقل برسانند..
...بیشتر بخوانید...
در دنیای امروز، با افزایش جمعیت و تغییرات اقلیمی، تأمین غذای کافی و سالم برای همه انسان‌ها به یک چالش اساسی تبدیل شده است.
محصولات تراریخته (GMO) با بهره‌گیری از فناوری‌های زیستی مدرن، امکان افزایش تولید محصولات کشاورزی، کاهش نیاز به سموم شیمیایی و افزایش مقاومت در برابر شرایط نامساعد محیطی را فراهم کرده‌اند.
این محصولات با هدف بهبود کیفیت و کمیت مواد غذایی اصلاح شده‌اند و می‌توانند از بین رفتن محصولات بر اثر آفات، بیماری‌ها و خشکسالی را به حداقل برسانند..
...بیشتر بخوانید...
🧬 چرا AlphaFold نمی‌تواند ساختار همه پروتئین‌ها را پیش‌بینی کند؟
ابزار AlphaFold یک ابزار قدرتمند برای پیش‌بینی ساختار پروتئین‌ها است، اما محدودیت‌هایی دارد که مانع از پیش‌بینی دقیق ساختار تمامی پروتئین‌ها می‌شود.
این مدل در شناسایی ساختار پروتئین‌های بی‌نظم ذاتی که در شرایط خاص شکل می‌گیرند، دقت کافی ندارد.
همچنین، تأثیر عوامل محیطی مانند pH، دما و برهم‌کنش‌های سلولی را در نظر نمی‌گیرد.
پیش‌بینی ساختارهای چندزنجیره‌ای، تغییرات پساترجمه‌ای مانند فسفریلاسیون و گلیکوزیلاسیون، و تعامل با لیگاندها و کوفاکتورها از دیگر چالش‌های آن محسوب می‌شود.
علاوه بر این، AlphaFold تنها یک مدل ایستا از پروتئین ارائه می‌دهد و قادر به شبیه‌سازی حرکات و تغییرات ساختاری در طول زمان نیست.
بنابراین، برای درک کامل ساختار و عملکرد پروتئین‌ها، لازم است که از روش‌های مکمل مانند دینامیک مولکولی و آزمایش‌های تجربی نیز استفاده شود.
ابزار AlphaFold یک ابزار قدرتمند برای پیش‌بینی ساختار پروتئین‌ها است، اما محدودیت‌هایی دارد که مانع از پیش‌بینی دقیق ساختار تمامی پروتئین‌ها می‌شود.
این مدل در شناسایی ساختار پروتئین‌های بی‌نظم ذاتی که در شرایط خاص شکل می‌گیرند، دقت کافی ندارد.
همچنین، تأثیر عوامل محیطی مانند pH، دما و برهم‌کنش‌های سلولی را در نظر نمی‌گیرد.
پیش‌بینی ساختارهای چندزنجیره‌ای، تغییرات پساترجمه‌ای مانند فسفریلاسیون و گلیکوزیلاسیون، و تعامل با لیگاندها و کوفاکتورها از دیگر چالش‌های آن محسوب می‌شود.
علاوه بر این، AlphaFold تنها یک مدل ایستا از پروتئین ارائه می‌دهد و قادر به شبیه‌سازی حرکات و تغییرات ساختاری در طول زمان نیست.
بنابراین، برای درک کامل ساختار و عملکرد پروتئین‌ها، لازم است که از روش‌های مکمل مانند دینامیک مولکولی و آزمایش‌های تجربی نیز استفاده شود.
یه نظر ایشالا محبوب:
میشه با پول این همه ترقه و وسایل اتیش بازی چینی ی استان کشور کامل از محرومیت دراورد ، یا برای کلی از بچه های مناطق محروم لوازم التحریر خرید یا میشه صرف امور خیریه کردش. با همون اتیش معمولی هم میشه چهارشنیه سوری جشن گرفت ولی این حجم از سروصدا و انفجار مواد محترقه جز سلب ارامش روانی افراد هیچ خیری نداره.
با ارزوی بهترینا و سالی خوب و خوش و نکو برای شما و خانواده محترم.
ارزومند ارزوهاتونیم
مانا و پایا و سربلند باشید.
میشه با پول این همه ترقه و وسایل اتیش بازی چینی ی استان کشور کامل از محرومیت دراورد ، یا برای کلی از بچه های مناطق محروم لوازم التحریر خرید یا میشه صرف امور خیریه کردش. با همون اتیش معمولی هم میشه چهارشنیه سوری جشن گرفت ولی این حجم از سروصدا و انفجار مواد محترقه جز سلب ارامش روانی افراد هیچ خیری نداره.
با ارزوی بهترینا و سالی خوب و خوش و نکو برای شما و خانواده محترم.
ارزومند ارزوهاتونیم
مانا و پایا و سربلند باشید.
چین در مسیر مقابله با مقالات جعلی؛ تغییر بزرگ در نظام علمی؟
دولت چین قصد دارد با کارخانه‌های تولید مقاله برخورد کند؛ نشانه‌ای جدی از تغییر رویکرد در سطح حکومتی! تقلب علمی، سیستم را ناکارآمد و منابع مالی را هدر می‌دهد.
🔍 آمار نگران‌کننده:
📌 ۷۰,۰۰۰ مقاله جعلی در سال ۲۰۲۲ منتشر شده است!
📌 ۱۰٪ از چکیده‌های PubMed در ۲۰۲۴ با هوش مصنوعی نوشته شده‌اند!
🔴 مشکل اصلی؟ ارزیابی پژوهشگران بر اساس تعداد مقالات، استنادها و جوایز، نه کیفیت واقعی تحقیقات.
✅ راهکار چیست؟
1️⃣ پایان دادن به ارزیابی علمی صرفاً بر اساس کمیت مقالات.
2️⃣ اختصاص بودجه تحقیقاتی بر مبنای کیفیت طرح پژوهشی، عمق تحقیقات و بررسی مستقل از فارغ‌التحصیلان دکتری.
دولت چین قصد دارد با کارخانه‌های تولید مقاله برخورد کند؛ نشانه‌ای جدی از تغییر رویکرد در سطح حکومتی! تقلب علمی، سیستم را ناکارآمد و منابع مالی را هدر می‌دهد.
🔍 آمار نگران‌کننده:
📌 ۷۰,۰۰۰ مقاله جعلی در سال ۲۰۲۲ منتشر شده است!
📌 ۱۰٪ از چکیده‌های PubMed در ۲۰۲۴ با هوش مصنوعی نوشته شده‌اند!
🔴 مشکل اصلی؟ ارزیابی پژوهشگران بر اساس تعداد مقالات، استنادها و جوایز، نه کیفیت واقعی تحقیقات.
✅ راهکار چیست؟
1️⃣ پایان دادن به ارزیابی علمی صرفاً بر اساس کمیت مقالات.
2️⃣ اختصاص بودجه تحقیقاتی بر مبنای کیفیت طرح پژوهشی، عمق تحقیقات و بررسی مستقل از فارغ‌التحصیلان دکتری.