Україна Online: Новини | Політика
Телеграмна служба новин - Україна
Резидент
Мир сегодня с "Юрий Подоляка"
Труха⚡️Україна
Николаевский Ванёк
Лачен пише
Реальний Київ | Украина
Реальна Війна
Україна Online: Новини | Політика
Телеграмна служба новин - Україна
Резидент
Мир сегодня с "Юрий Подоляка"
Труха⚡️Україна
Николаевский Ванёк
Лачен пише
Реальний Київ | Украина
Реальна Війна
Україна Online: Новини | Політика
Телеграмна служба новин - Україна
Резидент
RSG - Iran
Regional Student Group of ISCB.
ارتباط با ادمین:
@RSG_Iran
Contact Us:
http://yek.link/ISCB-RSGIran
ارتباط با ادمین:
@RSG_Iran
Contact Us:
http://yek.link/ISCB-RSGIran
记录
11.03.202515:12
3.8K订阅者28.02.202519:31
200引用指数10.02.202516:36
614每帖平均覆盖率18.03.202517:41
398广告帖子的平均覆盖率11.02.202523:59
6.84%ER11.01.202516:36
16.76%ERR02.04.202516:00
🧬 Structural & Molecular Bioinformatics
🔹بیوانفورماتیک ساختاری؛ نخستین تلاش عمده‌ای بود که اصول و دانش پایه‌ای بیوانفورماتیک را به سوالات متمرکز بر ساختار ماکرومولکولی، مانند پیش‌بینی ساختار پروتئین و چگونگی عملکرد پروتئین‌ها در سلول‌ها، به کار گرفت. این حوزه به ما کمک می‌کند تا بفهمیم چگونه می‌توان با استفاده از بیوانفورماتیک به مسائل علوم زندگی پرداخته و بهبودهای قابل توجهی در مراقبت‌های بهداشتی ایجاد کنیم، به ویژه در تسریع کشف و توسعه داروها.
🔹کتابNature Structural & Molecular Biology، به ویژه نسخه اول، به عنوان منابع آموزشی در دوره‌های تحصیلات تکمیلی و کارشناسی در دانشگاه‌ها مورد استفاده گسترده قرار گرفت. این کتاب به بررسی نظریه‌ها، الگوریتم‌ها، منابع و ابزارهای مورد استفاده در تحلیل، پیش‌بینی و مبانی نظری DNA، RNA و پروتئین‌ها می‌پردازد. این رویکرد به دانشجویان و پژوهشگران کمک می‌کند تا درک عمیق‌تری از ساختار و عملکرد مولکول‌های بیولوژیکی پیدا کنند.
🔹با پیشرفت‌های مداوم در بیوانفورماتیک ساختاری و مولکولی، این حوزه به طور فزاینده‌ای در حال تبدیل شدن به یک ابزار کلیدی در پژوهش‌های علمی و پزشکی است. این پیشرفت‌ها نه تنها به ما در درک بهتر ساختار و عملکرد مولکول‌های زیستی کمک می‌کند، بلکه می‌تواند به توسعه داروهای جدید و بهبود استراتژی‌های درمانی منجر شود.
🔗 Telegram
🔗 LinkedIn
🔗 Instagram
🔹بیوانفورماتیک ساختاری؛ نخستین تلاش عمده‌ای بود که اصول و دانش پایه‌ای بیوانفورماتیک را به سوالات متمرکز بر ساختار ماکرومولکولی، مانند پیش‌بینی ساختار پروتئین و چگونگی عملکرد پروتئین‌ها در سلول‌ها، به کار گرفت. این حوزه به ما کمک می‌کند تا بفهمیم چگونه می‌توان با استفاده از بیوانفورماتیک به مسائل علوم زندگی پرداخته و بهبودهای قابل توجهی در مراقبت‌های بهداشتی ایجاد کنیم، به ویژه در تسریع کشف و توسعه داروها.
🔹کتابNature Structural & Molecular Biology، به ویژه نسخه اول، به عنوان منابع آموزشی در دوره‌های تحصیلات تکمیلی و کارشناسی در دانشگاه‌ها مورد استفاده گسترده قرار گرفت. این کتاب به بررسی نظریه‌ها، الگوریتم‌ها، منابع و ابزارهای مورد استفاده در تحلیل، پیش‌بینی و مبانی نظری DNA، RNA و پروتئین‌ها می‌پردازد. این رویکرد به دانشجویان و پژوهشگران کمک می‌کند تا درک عمیق‌تری از ساختار و عملکرد مولکول‌های بیولوژیکی پیدا کنند.
🔹با پیشرفت‌های مداوم در بیوانفورماتیک ساختاری و مولکولی، این حوزه به طور فزاینده‌ای در حال تبدیل شدن به یک ابزار کلیدی در پژوهش‌های علمی و پزشکی است. این پیشرفت‌ها نه تنها به ما در درک بهتر ساختار و عملکرد مولکول‌های زیستی کمک می‌کند، بلکه می‌تواند به توسعه داروهای جدید و بهبود استراتژی‌های درمانی منجر شود.
🔗 Telegram
26.03.202517:23
🟢 First CB Code: A Review 🟢
➕ شاخه‌ی دانشجویی انجمن جهانی زیست‌شناسی محاسباتی در ایران با همکاری پلتفرم آنلیم، آبان ماه ۱۴۰۳ مسابقه CB Code را با هدف تمرین برنامه‌نویسی و استفاده کاربردی از اطلاعات زیست‌شناسی برای علاقمندان و فعالان حوزه زیست محاسباتی برگزار کرد.
➕ هدف اصلی برگزاری این مسابقات، افزایش شور و نشاط در بدنه دانشجویان ایران، و آشنایی بیشتر افراد و علاقه‌مندان حوزه مهندسی و زیست‌شناسی است.
➕ به همین منظور، دهم فروردین ماه جلسه‌ای برای بررسی سوالات و سبک مسابقه CB Code به‌صورت آنلاین برگزار خواهد شد.
🔗 لینک ثبت‌نام در این رویداد به زودی در همین کانال منتشر خواهد شد.
➕ شاخه‌ی دانشجویی انجمن جهانی زیست‌شناسی محاسباتی در ایران با همکاری پلتفرم آنلیم، آبان ماه ۱۴۰۳ مسابقه CB Code را با هدف تمرین برنامه‌نویسی و استفاده کاربردی از اطلاعات زیست‌شناسی برای علاقمندان و فعالان حوزه زیست محاسباتی برگزار کرد.
➕ هدف اصلی برگزاری این مسابقات، افزایش شور و نشاط در بدنه دانشجویان ایران، و آشنایی بیشتر افراد و علاقه‌مندان حوزه مهندسی و زیست‌شناسی است.
➕ به همین منظور، دهم فروردین ماه جلسه‌ای برای بررسی سوالات و سبک مسابقه CB Code به‌صورت آنلاین برگزار خواهد شد.
🔗 لینک ثبت‌نام در این رویداد به زودی در همین کانال منتشر خواهد شد.
14.04.202519:14
✨اولین رویداد CB Insight از نگاه ریاضی و مهندسی کامپیوتر
🔷 رونویسی به‌عنوان یک مسئله ریاضی
🔹در رونویسی، داده‌ها به‌صورت ماتریس‌های بزرگی از اعداد (بیان ژن‌ها) ظاهر می‌شوند که ترکیبی خطی از سیگنال‌های چند منبع (انواع سلول‌ها) هستند.
.
.
🔹 هدف، جداسازی این سیگنال‌ها از داده‌های مخلوط است، شبیه به مسئله‌ای در جبر خطی که باید مولفه‌های یک ماتریس را به منابع اصلی‌اش تجزیه کنیم. این فرآیند به دکانولوشن معروف است.
.
.
🔹دکانولوشن: یک مسئله پردازش سیگنال است.
دکانولوشن را می‌توان به‌عنوان مسئله‌ای در پردازش سیگنال، مدل کرد. فرض کنید یک سیگنال ترکیبی دارید (مثل صدایی که از چند ساز تولید شده) و می‌خواهید سیگنال هر ساز را جدا کنید. از نظر ریاضی، این کار به حل معادله
♦️Y = A \cdot X + N
نیاز دارد، که در آن:
🔺( Y ):
🔻 داده‌های مخلوط (ماتریس بیان ژن)
🔺( A ):
🔻 ماتریس مشخصات منابع (پروفایل هر نوع سلول)
🔺( X ):
🔻سیگنال‌های اصلی (سهم هر منبع)
🔺( N ):
🔻 نویز
🔹چالش این است که اغلب ( A ) یا تعداد منابع به‌طور دقیق مشخص نیست، بنابراین مسئله نامعین است (مجهولات بیشتر از معادلات)
.
.
🔷 چرا مسئله دشوار است؟
🔹از منظر ریاضی، دکانولوشن یک مسئله معکوس بدحالت (ill-posed) است، زیرا:
داده‌ها نویزی هستند و نویز می‌تواند راه‌حل‌ها را مخدوش کند.تعداد منابع (انواع سلول‌ها) یا پروفایل آنها ناشناخته است. متغیرهای زیاد (ژن‌ها) باعث ابعاد بالای داده‌ها می‌شوند.
.
.
🔷نقش گراف‌ها در مدل‌سازی
🔹ژن‌ها را می‌توان به‌صورت یک گراف مدل کرد: گره‌ها (ژن‌ها) و لبه‌ها (روابط یا همبستگی بین ژن‌ها). این گراف، ساختاری برای داده‌ها فراهم می‌کند، مشابه گراف‌های شبکه‌های اجتماعی. روش‌های سنتی دکانولوشن این ساختار را نادیده می‌گیرند و ژن‌ها را به‌صورت نقاط مستقل در نظر می‌گیرند، که باعث ازدست‌رفتن اطلاعات ارزشمند روابط می‌شود.
.
.
🔷تعریف DeCovarT
🔹رویکردی مبتنی بر گرافDeCovarT با افزودن ساختار گراف به مدل دکانولوشن، مسئله را بهبود می‌بخشد. این روش از ماتریس مجاورت گراف ژنی (که روابط بین ژن‌ها را نشان می‌دهد) به‌عنوان یک قید اضافی استفاده می‌کند. به جای حل مسئله فقط با داده‌های خام، DeCovarT از این قید برای هدایت بهینه‌سازی استفاده می‌کند، مثلاً با کمینه‌کردن یک تابع هزینه که هم تطبیق داده‌ها و هم انطباق با گراف را در نظر می‌گیرد. این شبیه به رگرسیون منظم‌شده (regularized regression) است که اطلاعات ساختاری را به مدل اضافه می‌کند.
.
.
🔷مزیت ریاضی DeCovarT
🔹کاهش نامعینی: ساختار گراف تعداد راه‌حل‌های ممکن را محدود می‌کند و پایداری را افزایش می‌دهد.
🔹بهبود دقت: با درنظرگرفتن روابط بین ژن‌ها، سیگنال‌های جدا شده منطبق‌تر با الگوهای واقعی هستند.
🔹مقاومت در برابر نویز: قید گراف به‌عنوان فیلتری عمل می‌کند که اثرات نویز را کاهش می‌دهد.
.
.
🔷مثال ساده‌شده
🔹فرض کنید یک ماتریس ( Y ) دارید که ترکیبی از دو منبع است. روش‌های قدیمی ممکن است با روش‌هایی مثل تجزیه ماتریس (matrix factorization) عمل کنند، اما بدون توجه به روابط بین متغیرها، نتایج پراکنده یا ناپایداری تولید کنند. DeCovarT با افزودن یک گراف که نشان می‌دهد کدام متغیرها (ژن‌ها) به هم مرتبط‌اند، مدل را به‌سمت راه‌حل‌هایی هدایت می‌کند که از نظر ساختاری معنی‌دارترند. مثلاً، اگر دو ژن همیشه با هم فعال‌اند، گراف این رابطه را تقویت می‌کند.
.
.
🔷کاربرد در مهندسی کامپیوتر
رویکردDeCovarT نمونه‌ای از ترکیب علم گراف و یادگیری ماشین است. این روش از الگوریتم‌های بهینه‌سازی (مثل روش‌های مبتنی بر گرادیان) و تئوری گراف برای حل مسائل با ابعاد بالا و نویزی استفاده می‌کند. کاربردهای مشابهی در حوزه‌هایی مثل تحلیل شبکه‌های اجتماعی، پردازش تصویر، یا سیستم‌های توصیه‌گر وجود دارد، جایی که داده‌ها ساختار شبکه‌ای دارند.
.
.
🔷جمع‌بندی:
🔹رویکرد DeCovarT نشان می‌دهد چگونه مدل‌های ریاضی (گراف‌ها و بهینه‌سازی) و ابزارهای مهندسی کامپیوتر (الگوریتم‌های مقیاس‌پذیر) می‌توانند مسائل پیچیده داده‌محور را حل کنند. این روش با افزودن ساختار گراف به دکانولوشن، دقت و پایداری را بهبود می‌بخشد و راه را برای حل مسائل مشابه در حوزه‌های دیگر باز می‌کند.
🌐برای ثبت‌نام و شرکت در CB Insight کلیک کنید.
🔷 رونویسی به‌عنوان یک مسئله ریاضی
🔹در رونویسی، داده‌ها به‌صورت ماتریس‌های بزرگی از اعداد (بیان ژن‌ها) ظاهر می‌شوند که ترکیبی خطی از سیگنال‌های چند منبع (انواع سلول‌ها) هستند.
.
.
🔹 هدف، جداسازی این سیگنال‌ها از داده‌های مخلوط است، شبیه به مسئله‌ای در جبر خطی که باید مولفه‌های یک ماتریس را به منابع اصلی‌اش تجزیه کنیم. این فرآیند به دکانولوشن معروف است.
.
.
🔹دکانولوشن: یک مسئله پردازش سیگنال است.
دکانولوشن را می‌توان به‌عنوان مسئله‌ای در پردازش سیگنال، مدل کرد. فرض کنید یک سیگنال ترکیبی دارید (مثل صدایی که از چند ساز تولید شده) و می‌خواهید سیگنال هر ساز را جدا کنید. از نظر ریاضی، این کار به حل معادله
♦️Y = A \cdot X + N
نیاز دارد، که در آن:
🔺( Y ):
🔻 داده‌های مخلوط (ماتریس بیان ژن)
🔺( A ):
🔻 ماتریس مشخصات منابع (پروفایل هر نوع سلول)
🔺( X ):
🔻سیگنال‌های اصلی (سهم هر منبع)
🔺( N ):
🔻 نویز
🔹چالش این است که اغلب ( A ) یا تعداد منابع به‌طور دقیق مشخص نیست، بنابراین مسئله نامعین است (مجهولات بیشتر از معادلات)
.
.
🔷 چرا مسئله دشوار است؟
🔹از منظر ریاضی، دکانولوشن یک مسئله معکوس بدحالت (ill-posed) است، زیرا:
داده‌ها نویزی هستند و نویز می‌تواند راه‌حل‌ها را مخدوش کند.تعداد منابع (انواع سلول‌ها) یا پروفایل آنها ناشناخته است. متغیرهای زیاد (ژن‌ها) باعث ابعاد بالای داده‌ها می‌شوند.
.
.
🔷نقش گراف‌ها در مدل‌سازی
🔹ژن‌ها را می‌توان به‌صورت یک گراف مدل کرد: گره‌ها (ژن‌ها) و لبه‌ها (روابط یا همبستگی بین ژن‌ها). این گراف، ساختاری برای داده‌ها فراهم می‌کند، مشابه گراف‌های شبکه‌های اجتماعی. روش‌های سنتی دکانولوشن این ساختار را نادیده می‌گیرند و ژن‌ها را به‌صورت نقاط مستقل در نظر می‌گیرند، که باعث ازدست‌رفتن اطلاعات ارزشمند روابط می‌شود.
.
.
🔷تعریف DeCovarT
🔹رویکردی مبتنی بر گرافDeCovarT با افزودن ساختار گراف به مدل دکانولوشن، مسئله را بهبود می‌بخشد. این روش از ماتریس مجاورت گراف ژنی (که روابط بین ژن‌ها را نشان می‌دهد) به‌عنوان یک قید اضافی استفاده می‌کند. به جای حل مسئله فقط با داده‌های خام، DeCovarT از این قید برای هدایت بهینه‌سازی استفاده می‌کند، مثلاً با کمینه‌کردن یک تابع هزینه که هم تطبیق داده‌ها و هم انطباق با گراف را در نظر می‌گیرد. این شبیه به رگرسیون منظم‌شده (regularized regression) است که اطلاعات ساختاری را به مدل اضافه می‌کند.
.
.
🔷مزیت ریاضی DeCovarT
🔹کاهش نامعینی: ساختار گراف تعداد راه‌حل‌های ممکن را محدود می‌کند و پایداری را افزایش می‌دهد.
🔹بهبود دقت: با درنظرگرفتن روابط بین ژن‌ها، سیگنال‌های جدا شده منطبق‌تر با الگوهای واقعی هستند.
🔹مقاومت در برابر نویز: قید گراف به‌عنوان فیلتری عمل می‌کند که اثرات نویز را کاهش می‌دهد.
.
.
🔷مثال ساده‌شده
🔹فرض کنید یک ماتریس ( Y ) دارید که ترکیبی از دو منبع است. روش‌های قدیمی ممکن است با روش‌هایی مثل تجزیه ماتریس (matrix factorization) عمل کنند، اما بدون توجه به روابط بین متغیرها، نتایج پراکنده یا ناپایداری تولید کنند. DeCovarT با افزودن یک گراف که نشان می‌دهد کدام متغیرها (ژن‌ها) به هم مرتبط‌اند، مدل را به‌سمت راه‌حل‌هایی هدایت می‌کند که از نظر ساختاری معنی‌دارترند. مثلاً، اگر دو ژن همیشه با هم فعال‌اند، گراف این رابطه را تقویت می‌کند.
.
.
🔷کاربرد در مهندسی کامپیوتر
رویکردDeCovarT نمونه‌ای از ترکیب علم گراف و یادگیری ماشین است. این روش از الگوریتم‌های بهینه‌سازی (مثل روش‌های مبتنی بر گرادیان) و تئوری گراف برای حل مسائل با ابعاد بالا و نویزی استفاده می‌کند. کاربردهای مشابهی در حوزه‌هایی مثل تحلیل شبکه‌های اجتماعی، پردازش تصویر، یا سیستم‌های توصیه‌گر وجود دارد، جایی که داده‌ها ساختار شبکه‌ای دارند.
.
.
🔷جمع‌بندی:
🔹رویکرد DeCovarT نشان می‌دهد چگونه مدل‌های ریاضی (گراف‌ها و بهینه‌سازی) و ابزارهای مهندسی کامپیوتر (الگوریتم‌های مقیاس‌پذیر) می‌توانند مسائل پیچیده داده‌محور را حل کنند. این روش با افزودن ساختار گراف به دکانولوشن، دقت و پایداری را بهبود می‌بخشد و راه را برای حل مسائل مشابه در حوزه‌های دیگر باز می‌کند.
🌐برای ثبت‌نام و شرکت در CB Insight کلیک کنید.
03.04.202514:04
🌐 Systems & Network Biology
🔹 زیست‌شناسی شبکه و سامانه‌ها؛ شاخه‌ای جذاب از بیوانفورماتیک است که به مطالعه سیستم‌های بیولوژیکی پیچیده از طریق یک رویکرد جامع می‌پردازد. با ادغام فناوری‌های مختلف "اُمیک"، مانند ترنسکریپتومیکس، گلیکومیکس و لیپیدومیکس، پژوهشگران می‌توانند تعاملات پیچیده بین مولکول‌های بیولوژیکی را تحلیل کنند. این حوزه چندرشته‌ای به دانشمندان این امکان را می‌دهد تا بررسی کنند چگونه این تعاملات بر عملکرد سلولی تأثیر می‌گذارد و به رفتار کلی موجودات زنده کمک می‌کند.
🔹 در قلب زیست‌شناسی سامانه‌ها، مطالعه شبکه‌های تعاملات بین موجودات مختلف وجود دارد که شامل ژن‌ها، پروتئین‌ها، متابولیت‌ها و سایر مولکول‌هایی است که برای حفظ زندگی با یکدیگر ارتباط برقرار می‌کنند و همکاری می‌کنند. با بررسی این شبکه‌ها، پژوهشگران می‌توانند کشف کنند که تغییرات در یک مؤلفه چگونه می‌تواند بر کل سیستم تأثیر بگذارد و به بینش‌هایی درباره مکانیزم‌های بیماری، مسیرهای متابولیکی و پاسخ‌های سلولی به تغییرات محیطی منجر شود.
🔹 کاربردهای زیست‌شناسی سامانه‌ها بسیار گسترده و تأثیرگذار است. در پژوهش‌های پزشکی، به عنوان مثال، درک تعاملات پیچیده در سیستم‌های بیولوژیکی می‌تواند به شناسایی اهداف درمانی و نشانگرهای جدید برای بیماری‌ها کمک کند. علاوه بر این، این رویکرد می‌تواند درک ما از تعاملات دارویی را بهبود بخشد و به توسعه استراتژی‌های درمانی مؤثرتر که برای شرایط هر بیمار تطبیق داده شده‌اند، یاری رساند.
🔹 با پیشرفت فناوری، این حوزه نیز همچنان در حال تحول است. با ظهور داده‌های کلان و ابزارهای محاسباتی پیشرفته، پژوهشگران اکنون قادرند مقادیر زیادی از داده‌های بیولوژیکی را به طور مؤثرتری تحلیل کنند. این پیشرفت نه تنها درک ما از پیچیدگی‌های زندگی را افزایش می‌دهد، بلکه راه را برای راه‌حل‌های نوآورانه در حوزه‌های بهداشت، کشاورزی و حفاظت از محیط زیست هموار می‌کند.
🔗 Telegram
🔗 LinkedIn
🔗 Instagram
🔹 زیست‌شناسی شبکه و سامانه‌ها؛ شاخه‌ای جذاب از بیوانفورماتیک است که به مطالعه سیستم‌های بیولوژیکی پیچیده از طریق یک رویکرد جامع می‌پردازد. با ادغام فناوری‌های مختلف "اُمیک"، مانند ترنسکریپتومیکس، گلیکومیکس و لیپیدومیکس، پژوهشگران می‌توانند تعاملات پیچیده بین مولکول‌های بیولوژیکی را تحلیل کنند. این حوزه چندرشته‌ای به دانشمندان این امکان را می‌دهد تا بررسی کنند چگونه این تعاملات بر عملکرد سلولی تأثیر می‌گذارد و به رفتار کلی موجودات زنده کمک می‌کند.
🔹 در قلب زیست‌شناسی سامانه‌ها، مطالعه شبکه‌های تعاملات بین موجودات مختلف وجود دارد که شامل ژن‌ها، پروتئین‌ها، متابولیت‌ها و سایر مولکول‌هایی است که برای حفظ زندگی با یکدیگر ارتباط برقرار می‌کنند و همکاری می‌کنند. با بررسی این شبکه‌ها، پژوهشگران می‌توانند کشف کنند که تغییرات در یک مؤلفه چگونه می‌تواند بر کل سیستم تأثیر بگذارد و به بینش‌هایی درباره مکانیزم‌های بیماری، مسیرهای متابولیکی و پاسخ‌های سلولی به تغییرات محیطی منجر شود.
🔹 کاربردهای زیست‌شناسی سامانه‌ها بسیار گسترده و تأثیرگذار است. در پژوهش‌های پزشکی، به عنوان مثال، درک تعاملات پیچیده در سیستم‌های بیولوژیکی می‌تواند به شناسایی اهداف درمانی و نشانگرهای جدید برای بیماری‌ها کمک کند. علاوه بر این، این رویکرد می‌تواند درک ما از تعاملات دارویی را بهبود بخشد و به توسعه استراتژی‌های درمانی مؤثرتر که برای شرایط هر بیمار تطبیق داده شده‌اند، یاری رساند.
🔹 با پیشرفت فناوری، این حوزه نیز همچنان در حال تحول است. با ظهور داده‌های کلان و ابزارهای محاسباتی پیشرفته، پژوهشگران اکنون قادرند مقادیر زیادی از داده‌های بیولوژیکی را به طور مؤثرتری تحلیل کنند. این پیشرفت نه تنها درک ما از پیچیدگی‌های زندگی را افزایش می‌دهد، بلکه راه را برای راه‌حل‌های نوآورانه در حوزه‌های بهداشت، کشاورزی و حفاظت از محیط زیست هموار می‌کند.
🔗 Telegram
29.03.202518:08
🟢 First CB Code Roundtable 🟢
🗓 یکشنبه، دهم فروردین
⏰ ساعت ۲۰
📎 لینک ثبت نام
🗓 یکشنبه، دهم فروردین
⏰ ساعت ۲۰
📎 لینک ثبت نام
01.04.202514:48
🧪Evolutionary & Comparative Genomics
🔹ژنومیک تکاملی و تطبیقی از حوزه‌های قدرتمند زیست‌شناسی هستند که تغییرات ژنتیکی را که در طول زمان شکل‌دهنده‌ی حیات بوده‌اند، بررسی می‌کنند.
ژنومیک تکاملی به مطالعه‌ی نحوه‌ی تکامل ژنوم‌ها می‌پردازد و بر جهش‌ها، انتخاب طبیعی و رانش ژنتیکی تمرکز دارد. با تحلیل تغییرات ژنومی در گونه‌ها و جمعیت‌های مختلف، دانشمندان می‌توانند پایه‌ی مولکولی سازگاری، گونه‌زایی و تاریخ تکاملی را کشف کنند.
🔹این حوزه به ما کمک می‌کند تا بفهمیم که موجودات زنده چگونه در پاسخ به فشارهای محیطی، بیماری‌ها و روابط هم‌زیستی تکامل یافته‌اند.
🔹ژنومیک تطبیقی از سوی دیگر، بر مقایسه‌ی ژنوم گونه‌های مختلف تمرکز دارد تا شباهت‌ها و تفاوت‌های آنها را شناسایی کند. با هم‌ترازی توالی‌های ژنتیکی، دانشمندان می‌توانند ژن‌های حفظ‌شده، عناصر تنظیمی و نوآوری‌های تکاملی را کشف کنند. این مقایسه‌ها بینش‌های ارزشمندی در زمینه‌ی ژنومیک عملکردی ارائه می‌دهند و نشان می‌دهند که چگونه تغییرات ژنتیکی به تفاوت‌های فنوتیپی، حساسیت به بیماری‌ها و محدودیت‌های تکاملی منجر می‌شوند. برای مثال، مقایسه‌ی ژنوم انسان و نخستی‌ها (primate) به درک پایه‌ی ژنتیکی شناخت کمک می‌کند، در حالی که مطالعه‌ی ژنوم باکتری‌ها در ردیابی مقاومت آنتی‌بیوتیکی مفید است.
🔹این حوزه‌ها کاربردهای گسترده‌ای در پزشکی، کشاورزی و حفاظت از تنوع زیستی دارند. ژنومیک تکاملی در مطالعه‌ی بیماری‌های ژنتیکی انسانی، ردیابی تکامل ویروس‌ها و توسعه‌ی درمان‌های هدفمند نقش دارد. ژنومیک تطبیقی به بهبود اصلاح نژاد گیاهان کمک کرده و ژن‌های مرتبط با مقاومت به بیماری و تحمل به تنش را شناسایی می‌کند. علاوه بر این، این رویکردها در تلاش‌های حفاظتی با تجزیه‌وتحلیل تنوع ژنتیکی گونه‌های در معرض خطر اهمیت دارند. با پیشرفت فناوری‌های توالی‌یابی، ژنومیک تکاملی و تطبیقی همچنان درک ما را از نقشه‌ی ژنتیکی حیات متحول می‌کنند.
🔗 Telegram
🔗 LinkedIn
🔗 Instagram
🔹ژنومیک تکاملی و تطبیقی از حوزه‌های قدرتمند زیست‌شناسی هستند که تغییرات ژنتیکی را که در طول زمان شکل‌دهنده‌ی حیات بوده‌اند، بررسی می‌کنند.
ژنومیک تکاملی به مطالعه‌ی نحوه‌ی تکامل ژنوم‌ها می‌پردازد و بر جهش‌ها، انتخاب طبیعی و رانش ژنتیکی تمرکز دارد. با تحلیل تغییرات ژنومی در گونه‌ها و جمعیت‌های مختلف، دانشمندان می‌توانند پایه‌ی مولکولی سازگاری، گونه‌زایی و تاریخ تکاملی را کشف کنند.
🔹این حوزه به ما کمک می‌کند تا بفهمیم که موجودات زنده چگونه در پاسخ به فشارهای محیطی، بیماری‌ها و روابط هم‌زیستی تکامل یافته‌اند.
🔹ژنومیک تطبیقی از سوی دیگر، بر مقایسه‌ی ژنوم گونه‌های مختلف تمرکز دارد تا شباهت‌ها و تفاوت‌های آنها را شناسایی کند. با هم‌ترازی توالی‌های ژنتیکی، دانشمندان می‌توانند ژن‌های حفظ‌شده، عناصر تنظیمی و نوآوری‌های تکاملی را کشف کنند. این مقایسه‌ها بینش‌های ارزشمندی در زمینه‌ی ژنومیک عملکردی ارائه می‌دهند و نشان می‌دهند که چگونه تغییرات ژنتیکی به تفاوت‌های فنوتیپی، حساسیت به بیماری‌ها و محدودیت‌های تکاملی منجر می‌شوند. برای مثال، مقایسه‌ی ژنوم انسان و نخستی‌ها (primate) به درک پایه‌ی ژنتیکی شناخت کمک می‌کند، در حالی که مطالعه‌ی ژنوم باکتری‌ها در ردیابی مقاومت آنتی‌بیوتیکی مفید است.
🔹این حوزه‌ها کاربردهای گسترده‌ای در پزشکی، کشاورزی و حفاظت از تنوع زیستی دارند. ژنومیک تکاملی در مطالعه‌ی بیماری‌های ژنتیکی انسانی، ردیابی تکامل ویروس‌ها و توسعه‌ی درمان‌های هدفمند نقش دارد. ژنومیک تطبیقی به بهبود اصلاح نژاد گیاهان کمک کرده و ژن‌های مرتبط با مقاومت به بیماری و تحمل به تنش را شناسایی می‌کند. علاوه بر این، این رویکردها در تلاش‌های حفاظتی با تجزیه‌وتحلیل تنوع ژنتیکی گونه‌های در معرض خطر اهمیت دارند. با پیشرفت فناوری‌های توالی‌یابی، ژنومیک تکاملی و تطبیقی همچنان درک ما را از نقشه‌ی ژنتیکی حیات متحول می‌کنند.
🔗 Telegram
登录以解锁更多功能。
