روش‌های اُمیکسی نقش مهمی در تجزیه و تحلیل ژنوم گیاهان دارویی دارند و به درک بهتر مکانیسم‌های زیستی و ترکیبات فعال این گیاهان کمک می‌کنند.
ژنومیکس با تعیین توالی و تحلیل ساختار ژنومی، اطلاعات کلیدی درباره ژن‌های مرتبط با تولید متابولیت‌های ثانویه ارائه می‌دهد. ترانسکریپتومیکس الگوی بیان ژن‌ها را بررسی می‌کند و نشان می‌دهد که چگونه شرایط محیطی یا محرک‌های خاص، بیان ژن‌های مرتبط با ترکیبات دارویی را تغییر می‌دهند.
پروتئومیکس به مطالعه پروتئین‌های بیان‌شده در گیاهان می‌پردازد و نقش آنها را در مسیرهای بیوشیمیایی شناسایی می‌کند.
متابولومیکس ترکیبات شیمیایی تولیدشده را تحلیل کرده و تنوع متابولیت‌های ثانویه را مشخص می‌کند. این روش‌ها با یکدیگر ترکیب شده و امکان شناسایی ژن‌های کلیدی، بهینه‌سازی تولید متابولیت‌های دارویی و اصلاح ژنتیکی هدفمند را فراهم می‌کنند.
ژنومیکس با تعیین توالی و تحلیل ساختار ژنومی، اطلاعات کلیدی درباره ژن‌های مرتبط با تولید متابولیت‌های ثانویه ارائه می‌دهد. ترانسکریپتومیکس الگوی بیان ژن‌ها را بررسی می‌کند و نشان می‌دهد که چگونه شرایط محیطی یا محرک‌های خاص، بیان ژن‌های مرتبط با ترکیبات دارویی را تغییر می‌دهند.
پروتئومیکس به مطالعه پروتئین‌های بیان‌شده در گیاهان می‌پردازد و نقش آنها را در مسیرهای بیوشیمیایی شناسایی می‌کند.
متابولومیکس ترکیبات شیمیایی تولیدشده را تحلیل کرده و تنوع متابولیت‌های ثانویه را مشخص می‌کند. این روش‌ها با یکدیگر ترکیب شده و امکان شناسایی ژن‌های کلیدی، بهینه‌سازی تولید متابولیت‌های دارویی و اصلاح ژنتیکی هدفمند را فراهم می‌کنند.
Tolou
Moein
خسته ام از تلخی شب تو طلوع زندگی باش...🤍✨
نورمن بورلاگ از ژنتیک، داده‌ها و عزم راسخ برای مبارزه با گرسنگی استفاده کرد. اکنون ابزار جدیدی در اختیار داریم: هوش مصنوعی.
از پیش‌بینی بیماری‌های محصولات کشاورزی تا طراحی آفت‌کش‌های پایدارتر و دستاوردهای مهندسی ژنتیک، هوش مصنوعی به دانشمندان کمک می‌کند تا مأموریت بورلاگ را ادامه دهند: تغذیه جهان بدون تخریب آن.
انقلاب سبز به پایان نرسیده است.
با ابزارهای هوشمندانه‌تر در حال تکامل است.
از پیش‌بینی بیماری‌های محصولات کشاورزی تا طراحی آفت‌کش‌های پایدارتر و دستاوردهای مهندسی ژنتیک، هوش مصنوعی به دانشمندان کمک می‌کند تا مأموریت بورلاگ را ادامه دهند: تغذیه جهان بدون تخریب آن.
انقلاب سبز به پایان نرسیده است.
با ابزارهای هوشمندانه‌تر در حال تکامل است.
آیا فضای دیسک شما رو به اتمام است؟ با این دستورات ساده بفهمید که فضای ذخیره‌سازی شما کجا مصرف شده است. 🧵👇
...ادامه مطلب...
✅ اینستاگرام
✅ تلگرام
...ادامه مطلب...
✅ اینستاگرام
✅ تلگرام
آخرین وضعیت کشت محصولات GMO# تا پایان سال 2024. آمریکا، برزیل، کانادا سه کشور پیشرو در تولید و صادرات محصولات دست ورزی شده، هند و چین و پاکستان، سه کشور پیشرو آسیایی در واردات، تایید و ایجاد زیرساخت های لازم برای تکثیر محصولات کشاورزی دست ورزی شده.
محض اطلاع دلواپسان محصولات GMO، بیش از 190 میلیون هکتار از اراضی دنیا به کشت این محصولات اختصاص داده شده است و در حال حاضر هیچ گزارش مستندی مبنی بر خطرناک بودن این محصولات ارائه نشده است.
با توجه به تغییرات اقلیمی و گرمایش جهانی رویه تایید و تولید محصولات دست ورزی شده بخصوص محصولات حاصل از تکنیک های ویرایش ژن مانند کریسپر که در زمره محصولات GMO قرار نمی گیرند باید تولید در بخش کشاورزی را به حداکثر رساند تا پاسخگوی نیاز غذایی در آینده باشیم.
محض اطلاع دلواپسان محصولات GMO، بیش از 190 میلیون هکتار از اراضی دنیا به کشت این محصولات اختصاص داده شده است و در حال حاضر هیچ گزارش مستندی مبنی بر خطرناک بودن این محصولات ارائه نشده است.
با توجه به تغییرات اقلیمی و گرمایش جهانی رویه تایید و تولید محصولات دست ورزی شده بخصوص محصولات حاصل از تکنیک های ویرایش ژن مانند کریسپر که در زمره محصولات GMO قرار نمی گیرند باید تولید در بخش کشاورزی را به حداکثر رساند تا پاسخگوی نیاز غذایی در آینده باشیم.
یکی از قابلیت های پایتون استفاده از آن برای انجام کارهای آماری و ترسیم انواع مختلف پلات های آماری برای مقایسه داده است. در اینجا می توانید کد پایتون برای ترسیم یک هیت مپ برای مقایسه داده های موجود در دیتاست iris که بر حسب سه گونه مختلف طول و عرض گلبرگ و کاسبرگ آنها اورده شده است استفاده کنید:
# Import necessary libraries
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# Load a built-in dataset (Iris dataset)
iris = sns.load_dataset("iris")
# Select only numerical columns for the heatmap
data = iris.drop(columns=["species"])
# Create a clustered heatmap
sns.clustermap(data, annot=False, cmap="coolwarm", figsize=(8, 8))
# Show the clustered heatmap
plt.show()
ترسیم نمودار ستونی در پایتون
برای ترسیم نمودار ستونی در پایتون از کتابخانه های seaborn و matplotlib می توانید استفاده کنید.
برای اینکار کافی است که داده های خود را به صورت یک لیست به پایتون داده و سپس مطابق کد زیر یک نمودار ستونی زیبا از داده های خود ترسیم کنید. در اینجا از داده های درصد پلی فنول های اندازه گیری شده برای 5 نمونه گیاهی استفاده شده است.
برای ترسیم نمودار ستونی در پایتون از کتابخانه های seaborn و matplotlib می توانید استفاده کنید.
برای اینکار کافی است که داده های خود را به صورت یک لیست به پایتون داده و سپس مطابق کد زیر یک نمودار ستونی زیبا از داده های خود ترسیم کنید. در اینجا از داده های درصد پلی فنول های اندازه گیری شده برای 5 نمونه گیاهی استفاده شده است.
# Load necessary libraries
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# Data
samples = ['S1', 'S2', 'S3', 'S4', 'S5']
Percentage = [55, 70, 43, 78, 23]
# Generate distinct colors for each bar
colors = sns.color_palette("husl", len(samples))
# Create bar plot
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.bar(samples, Percentage, color=colors, edgecolor='black')
# Labels and title
plt.xlabel("Studied plants")
plt.ylabel("Polyphenols Content (%)")
plt.title("Total Polyphenols Percentages Among Studied Plants")
# Show plot
plt.show()
ترسیم نمودار دایره‌ای در پایتون
برای اینکار می توانید از کتابخانه های seaborn و matplotlib استفاده کنید. فرض کنید 5 داروی مختلف را از لحاظ درصد الودگی مورد بررسی قرار داده اید، حال برای اینکه به صورت یک نمودار دایره ای این داده های بدست آمده را نشان دهید می توانید از کد زیر استفاده کنید. می توانید کد را برای داده های خودتان شخصی سازی کنید.
برای اینکار می توانید از کتابخانه های seaborn و matplotlib استفاده کنید. فرض کنید 5 داروی مختلف را از لحاظ درصد الودگی مورد بررسی قرار داده اید، حال برای اینکه به صورت یک نمودار دایره ای این داده های بدست آمده را نشان دهید می توانید از کد زیر استفاده کنید. می توانید کد را برای داده های خودتان شخصی سازی کنید.
# Load necessary libraries
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# Data
Drugs = ['D1', 'D2', 'D3', 'D4', 'D5']
Contamination = [55, 12, 18, 10, 5]
# Generate distinct colors
colors = sns.color_palette("pastel", len(Drugs))
# Create pie chart
plt.figure(figsize=(7, 7))
plt.pie(Contamination, labels=Drugs, autopct='%1.1f%%', colors=['#FF5733', '#33FF57', '#3357FF', '#F4C542', '#A833FF'], startangle=120,
wedgeprops={'edgecolor': 'black', 'linewidth': 1})
# Add title
plt.title("Total Contamination Percentage Among Evaluated Drugs")
# Show plot
plt.show()
نمودار دونات یا donut plot نسخه‌ای از نمودار دایره‌ای است، که دارای فضای خالی در مرکز نمودار است و امکان نمایش اطلاعات اضافی را در فراهم می‌کند و به آن ظاهری جذاب‌تر می‌بخشد.
این ویژگی باعث بهبود خوانایی، کاهش شلوغی و امکان مقایسه بهتر بخش‌های نشان داده شده در نمودار می‌شود.
همچنین، فضای خالی مرکز امکان قرار دادن برچسب‌ها، توضیحات یا مقادیر کل را در مرکز نمودار فراهم می‌کند که آن را واضح‌تر و مفهومی‌تر می‌سازد.
⬇ برای نحوه ترسیم نمودار دونات می توانید از کد پایتون زیر استفاده کنید.
این ویژگی باعث بهبود خوانایی، کاهش شلوغی و امکان مقایسه بهتر بخش‌های نشان داده شده در نمودار می‌شود.
همچنین، فضای خالی مرکز امکان قرار دادن برچسب‌ها، توضیحات یا مقادیر کل را در مرکز نمودار فراهم می‌کند که آن را واضح‌تر و مفهومی‌تر می‌سازد.
⬇ برای نحوه ترسیم نمودار دونات می توانید از کد پایتون زیر استفاده کنید.
فرض کنید یک کشاورز ۵ محصول گندم، برنج، جو، ذرت و سورگوم را در زمین های زراعی خود کشت کرده است و اکنون می خواهد درآمد فروش محصولات کشت شده را با استفاده از یک نمودار خاص نشان دهد. برای اینکار از شما خواسته می شود برای مشاهده داده ها از نمودار دونات استفاده کنید. برای اینکار کافی است مطابق کد زیر داده ها را در پایتون وارد کنید و سپس کد را اجرا کنید تا خروجی همانند این شکل برای شما به نمایش درآید. یکی از بهترین کتابخانه های پایتون برای ترسیم دونات پلات کتابخانه matplotlib است که به صورت زیر می توانید از آن استفاده کند. در داخل کد زیر بخش هایی که با # مشخص شده است توضیحات مربوط به هر خط کد می باشد.
# Load necessary library
import matplotlib.pyplot as plt
# Setting labels for items in Chart
Plants = ['Wheat', 'Rice', 'Barley',
'Maize', 'Sorghum']
# Setting size in Chart based on
# given values
Income = [40000, 50000, 70000, 54000, 44000]
# colors
colors = ['#FF0000', '#0000FF', '#FFFF00',
'#ADFF2F', '#FFA500']
# explosion
explode = (0.05, 0.05, 0.05, 0.05, 0.05)
# Pie Chart
plt.pie(Income, colors=colors, labels=Plants,
autopct='%1.1f%%', pctdistance=0.85,
explode=explode)
# draw circle
centre_circle = plt.Circle((0, 0), 0.70, fc='white')
fig = plt.gcf()
# Adding Circle in Pie chart
fig.gca().add_artist(centre_circle)
# Adding Title of chart
plt.title('Total income of cultivated crops')
# Displaying Chart
plt.show()
آکادمی بیوانفورماتیک محققان ایرانی
فرض کنید یک کشاورز ۵ محصول گندم، برنج، جو، ذرت و سورگوم را در زمین های زراعی خود کشت کرده است و اکنون می خواهد درآمد فروش محصولات کشت شده را با استفاده از یک نمودار خاص نشان دهد. برای اینکار از شما خواسته می شود برای مشاهده داده ها از نمودار دونات استفاده…
به این صورت خروجی برای شما نمایش داده خواهد شد و شما می توانید براساس درامد هر محصول درصد درآمد کل را محاسبه کنید و از خروجی گراف با کیفیت بالا در مقالات یا پایان نامه خود استفاده کنید.
گوشت کشت‌شده، محصولی نوآورانه ازبیوتکنولوژی و علوم غذایی است که توانسته مشکلات تولید گوشت سنتی مانند ذبح حیوانات، ناکافی بودن ارزش غذایی، بیماری‌های ناشی از غذا، و انتشار گاز متان رابرطرف کند. این نوع گوشت، بافت و احساس مشابه گوشت واقعی را ارائه می‌دهد. در حال حاضر، تکنیک‌های تولید انبوه برای جایگزین‌های گیاهی گوشت وارد بازار شده‌اند.
تولید گوشت کشت‌شده به روش‌های پرورش در داربست و تکنیک‌های خودسازمان‌دهی در مقیاس کوچک انجام شده و امکان تنظیم ارزش غذایی محصولات را فراهم کرده است. با اینحال، برای تولید گوشت کشت‌شده در مقیاس بزرگ، به ابزارهای تخصصی‌تری نیاز است.
تکنیک‌هایی مانند چاپ زیستی سه و چهاربعدی، بیوفوتونیک، و کلون‌سازی موضوعات تحقیقاتی آینده در این حوزه تولید گوشت مصنوعی هستند. با وجود هزینه تولید بالا ونیاز به پذیرش اجتماعی و مقرراتی، گوشت مصنوعی برای آینده بشر ضروری است و گامی بلندمدت در جهت تأمین غذا محسوب می‌شود.
⬅ مطالعه بیشتر...
تولید گوشت کشت‌شده به روش‌های پرورش در داربست و تکنیک‌های خودسازمان‌دهی در مقیاس کوچک انجام شده و امکان تنظیم ارزش غذایی محصولات را فراهم کرده است. با اینحال، برای تولید گوشت کشت‌شده در مقیاس بزرگ، به ابزارهای تخصصی‌تری نیاز است.
تکنیک‌هایی مانند چاپ زیستی سه و چهاربعدی، بیوفوتونیک، و کلون‌سازی موضوعات تحقیقاتی آینده در این حوزه تولید گوشت مصنوعی هستند. با وجود هزینه تولید بالا ونیاز به پذیرش اجتماعی و مقرراتی، گوشت مصنوعی برای آینده بشر ضروری است و گامی بلندمدت در جهت تأمین غذا محسوب می‌شود.
⬅ مطالعه بیشتر...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
تفاوت گرفتن مدرک و داشتن مهارت
گرفتن مدرک و داشتن مهارت دو مفهوم متفاوت اما مکمل یکدیگر هستند. مدرک نشان‌دهنده طی کردن یک دوره آموزشی و کسب دانش تئوری در یک حوزه خاص است، اما به تنهایی تضمین‌کننده توانایی عملی فرد نیست.
در مقابل، مهارت به توانایی واقعی و کاربردی در انجام یک کار گفته می‌شود که معمولاً از طریق تمرین، تجربه و حل مسائل واقعی به دست می‌آید.
بسیاری از افراد ممکن است دارای مدارک عالی باشند اما بدون مهارت کافی در بازار کار موفق نشوند، در حالی که افراد ماهر حتی بدون مدرک رسمی نیز می‌توانند شغل مناسبی داشته باشند.
در دنیای امروز، ترکیب دانش آکادمیک و مهارت عملی مهم‌ترین عامل موفقیت در هر حرفه‌ای است
گرفتن مدرک و داشتن مهارت دو مفهوم متفاوت اما مکمل یکدیگر هستند. مدرک نشان‌دهنده طی کردن یک دوره آموزشی و کسب دانش تئوری در یک حوزه خاص است، اما به تنهایی تضمین‌کننده توانایی عملی فرد نیست.
در مقابل، مهارت به توانایی واقعی و کاربردی در انجام یک کار گفته می‌شود که معمولاً از طریق تمرین، تجربه و حل مسائل واقعی به دست می‌آید.
بسیاری از افراد ممکن است دارای مدارک عالی باشند اما بدون مهارت کافی در بازار کار موفق نشوند، در حالی که افراد ماهر حتی بدون مدرک رسمی نیز می‌توانند شغل مناسبی داشته باشند.
در دنیای امروز، ترکیب دانش آکادمیک و مهارت عملی مهم‌ترین عامل موفقیت در هر حرفه‌ای است
پس از مرگ بیمار مبتلا به سرطان، سلول‌های سرطانی و بافت‌های توموری مانند سایر اجزای بدن تجزیه می‌شوند. اما آیا ترکیبات آنها، مانند DNAهای سرطانی و میکرو RNAها، به محیط وارد می‌شوند؟ این مولکول‌ها ممکن است برای مدتی در آب، خاک و میکروبیوم‌ها باقی بمانند و حتی با باکتری‌ها تعامل داشته باشند. آیا امکان دارد که این مواد در چرخه‌ای پنهان، بر تکامل تومورهای آینده تأثیر بگذارند؟ شاید طبیعت فراموش نکند، شاید داستان سرطان‌ها با پایان یک زندگی متوقف نشود... 🍃