معلومة

برامج / برامج لرسم البيانات البيولوجية


لدي فضول لمعرفة نوع البرامج التي يستخدمها الأشخاص في المجال الأكاديمي الخاص بي لرسم بياناتهم. أنا طالب ماجستير في الكيمياء الحيوية ، ولدي أكثر أو أقل استخدامًا لبرنامج Excel فقط (في مناسبات نادرة ، استخدمت البرنامج الإحصائي R).

أعلم أن سؤالي عام جدًا ، لكني أرغب في الاستماع إلى اقتراحات للبرامج التي يمكن أن تكون مفيدة عندما أرغب في حساب الأرقام أو تقديم تمثيل رسومي جيد (في مجالات علوم الحياة ، مثل علم الأحياء الدقيقة والكيمياء الحيوية والتكنولوجيا الحيوية والكيمياء الفيزيائية الحيوية).

أيضا ، هل البرامج الأخرى لإنشاء الرسوم التوضيحية الرسومية جيدة؟ أستخدم حاليًا إنكسكيب لإنتاج الرسوم التوضيحية الجزيئية ، وأعتقد أن هذا هو أحد أكثر البرامج شيوعًا للاستخدام؟


لا توجد برامج قياسية أو لغة برمجة أو مكتبة تستخدم لحساب البيانات البيولوجية ورسمها. تُستخدم لغة R بشكل شائع للعمل الإحصائي ، ولكن يتم استخدام Python (جنبًا إلى جنب مع مكدس SciPy) و C ++ أيضًا كثيرًا.

قبل المضي قدمًا ، أود أن أشير إلى أنك تطرح سؤالين. أحدهما عن الحساب والآخر عن العرض.

حساب:

لقد ذكرت R. هذه لغة برمجة (مع برامج متخصصة مبنية حولها). عندما يتعلق الأمر باختيار لغة البرمجة ، فإن العوامل الثلاثة الأكثر أهمية هي التفضيل الشخصي ، والمكتبات المتاحة ، واللغة المستخدمة بالفعل إذا كنت تنضم إلى مشروع بقاعدة كود موجودة مسبقًا. قد تلاحظ أن الأداء ليس في هذه القائمة القصيرة. والسبب في ذلك هو أن اللغات الحديثة على الأجهزة الحديثة فعالة بما يكفي في كثير من الأحيان لجعل اختيار اللغة غير ذي صلة من منظور الأداء. معظم المهام الحسابية المناسبة لـ R مناسبة أيضًا للغات مثل Python و Julia.

تكمن قوة R في تركيزها على العمل الإحصائي. في حين أن مكتبة Python القياسية تأتي مع العديد من الأجراس والصفارات التي تهدف إلى تسهيل تصميم قطع صغيرة إلى متوسطة الحجم من البرامج عبر العديد من المواقف ، تأتي R مع العديد من الميزات التي تركز بشكل خاص على تسهيل مهمة كتابة التعليمات البرمجية لإجراء عمليات حسابية إحصائية معقدة. نظرًا لكونها شائعة جدًا في الأوساط الأكاديمية ، فمن المحتمل جدًا أن تواجهها في العمل الأكاديمي والحاسوب. هذا يجعل معرفتها مهارة مفيدة (سواء كنت تستخدمها بانتظام أم لا). R ، التي تمتلك مثل هذه المجموعة القوية من الأدوات وقاعدة المستخدمين الكبيرة ، هي أيضًا الأساس للعديد من أدوات الطرف الثالث. أحد الأمثلة المثيرة للاهتمام هو الموصل الحيوي

ومع ذلك ، هناك أيضًا مزايا لاستخدام (أو على الأقل معرفة) بايثون. إنها واحدة من أكثر اللغات شيوعًا في البرمجة بشكل عام. هذا يعني أن لديها مجموعة متنوعة من المكتبات المصممة لها من قبل أعضاء المجتمع. عندما يتعلق الأمر بالمكتبات غير الإحصائية ، فإن القليل من اللغات لديها العديد من الخيارات. عندما يتعلق الأمر بالعمل الإحصائي ، ليس لدى Python العديد من الخيارات مثل R ، ولكن لا يزال لديها الكثير. تعد مجموعة SciPy ، التي تضم مكتبات NumPy و Pandas ، جزءًا كبيرًا من ذلك. فائدة أخرى تأتي من شعبية Python في عالم البرمجة هي أنه سيكون لديك وقت أسهل في العثور على مبرمجين لمساعدتك في مشروع كبير إذا قررت البحث عن مساعدة خارج مجال عملك. (على سبيل المثال ، ستعرف بايثون عدد أكبر بكثير من تخصصات علوم الكمبيوتر أكثر من R… عدة مرات.)

بقدر ما تذهب لغة جوليا ، فهي لا تزال جديدة. يتم تطويرها كمنافس لـ R و Python ، لكنها ليست ناضجة بما يكفي لتكون منافسًا جادًا حتى الآن. ومع ذلك ، بما أن سؤالك حول ما يستخدمه الناس ، سأكون مقصرا في تجاهله. قد يصبح منافسًا جادًا ، لكن في الوقت الحالي ، ما زال يحاول النمو وإثبات جدارته.

إذا أصبح الأداء مشكلة خطيرة ، فمن المحتمل أن تضطر إلى التخلص من لغة R أو Python أو أي لغة عالية المستوى تستخدمها لصالح C أو C ++. كلاهما أكثر كفاءة بكثير مما يسمى باللغات "المضمنة بالبطاريات". C و C ++ هي النظام لغات البرمجة. غالبًا ما يتم استخدامها في أنظمة التشغيل وقواعد البيانات وألعاب الفيديو وغيرها من البرامج الكبيرة التي لا تريد إبطاءها بسبب الميزات المضمنة التي لم تبرمج فيها بشكل صريح. (يتم استخدام C و C ++ أيضًا في المشاريع الصغيرة ، لكني أستطرد.) ومع ذلك ، فإن الاستفادة من هذه الكفاءة تتطلب بعض المعرفة حول كيفية عمل أجهزة الكمبيوتر بالفعل. هذه ليست مهمة صعبة ، وأي كتاب تعليمي أو كتاب جيد سيغطي مثل هذه المواضيع. من المحتمل أن يؤدي استخدام C أو C ++ بدون هذا الفهم الأساسي إلى نتائج عكسية ، لأن القيام بذلك قد يؤدي إلى إنشاء برنامج عن غير قصد أبطأ بكثير مما يجب أن يكون ، وهو ما قد يمثل مشكلة إذا أصبح الأداء مصدر قلق خطير.

ميزة عدم الأداء لـ C هي الاختيار الكبير للمكتبة. كما ذكرت أعلاه ، يمكن مقارنة لغات قليلة باختيار مكتبة بايثون. C هي بالتأكيد واحدة من هؤلاء القلائل. في الواقع ، C هي في الأساس لغة مشتركة للمكتبات (نظرًا لعمرها وموقعها المهيمن وكفاءتها المذكورة أعلاه). هذا يعني أنك قد تجد نفسك بحاجة إلى استخدام بعض المكتبات المتخصصة للغاية دون أي ارتباط بلغات مثل Python أو R. لقد صادفت القليل منها.

عرض:

R هي أيضًا لغة لطيفة لرسم البيانات. يأتي مع حزمة تعرف باسم ggplot2 ، وهي المسؤولة عن هذه الوظيفة. هذا مصدر شائع لتصورات البيانات. ومع ذلك ، هذا لا يعني أنه يجب عليك استخدام R إذا كنت تريد إنشاء رسوم بيانية تتبع معايير الأوساط الأكاديمية. أولاً ، يستخدم العديد من الأشخاص أجزاء أخرى من البرامج للتخطيط. ثانيًا ، هناك مكتبة لبايثون تسمى matplotlib. إنه مميز تمامًا وقادر على تقليد المظهر المرئي لـ ggplot. تم تضمين إحدى أوراق الأنماط المضمنة الخاصة به لهذا الغرض فقط. ليس من المستغرب أن matplotlib هي مكتبة الرسوم البيانية المستخدمة في SciPy.

هناك العديد من مكتبات الرسوم البيانية / التخطيط ، والعديد منها حيادي اللغة إلى حد ما. غالبًا ما لا يكون العرض التقديمي عاملاً حاسمًا في اللغة التي يجب استخدامها في الحساب. ومع ذلك ، إذا وجدت نفسك بحاجة إلى استخدام لغة معينة لخيارات العرض التقديمي الخاصة بها ، فإن إجراء عمليات حسابية بلغة ثم إدخال النتائج في لغة أخرى للعرض التقديمي ليس أمرًا غير معروف.

برمجة:

أدرج هذا كفئة ثالثة لأن هذا أكثر تعقيدًا من اتخاذ قرار بشأنه لغة البرمجة أ أو ب أو اختيار أداة التخطيط. غالبًا ما يخلط علماء غير الكمبيوتر بين البرامج واللغات. يجب عليك استخدام البرنامج عند كتابة برنامج بلغة معينة ، ولكن كل العمل يتم بواسطة البرنامج الذي تكتبه. من ناحية أخرى ، تعمل مجموعات البرامج الكبيرة من أجلك بعدة طرق. غالبًا ما تأتي مع نوع من لغة شبه البرمجة المضمنة ، لكن هذا جزء واحد فقط من كل أكبر. بينما يأتي R مع عدد من أدوات البرمجيات ، فإن Matlab و Mathematica هما أفضل مثال على ذلك. البدائل المجانية والمفتوحة المصدر لهذه الأجنحة المملوكة ستكون Octave و Scilab ، على الرغم من أن مثل هذه البرامج مفتوحة المصدر لا تتمتع تقليديًا بمنافسة كبيرة مع أمثال Matlab. SciPy هو مثال حديث على برنامج مفتوح المصدر يسد فجوة الميزات (وهو أمر جيد جدًا من حيث تجنب قفل البائع).

أبعد من ذلك ، من الصعب أن تقول ما ستواجهه أو ما هو مشترك. معظم أدوات البرامج الكبيرة مملوكة. ستستخدم الشركات والجامعات والمشاريع الفردية المختلفة برامج مختلفة ، ولن تعرف ما يمكن توقعه حتى يتم تعيينك بواسطة فريق.

هذا هو السبب في أن المشاريع التي تلتزم بلغات البرمجة على البرامج الكبيرة مفضلة من حيث سهولة التوظيف. أيضًا ، يمكن نشر كود البرمجة مع الأوراق البحثية أسهل كثيرًا من وصف كيفية استخدامك لبرنامج ما (وهو أمر كبير إذا كانت البيانات المفتوحة مهمة بالنسبة لك). ومع ذلك ، لا يمكن تجنب ذلك دائمًا. تتطلب العديد من الآلات في علم الأحياء برامج متخصصة ويمكن معالجة العديد من أنواع البيانات بسهولة باستخدام البرامج الاحتكارية. لا تقلق بشأن مثل هذه المواقف. من الواضح أنه لن يؤثر على عرض عملك الحالي بطريقة قياسية.

تعديل:

آسف للجدار من النص. كان السؤال واسعًا وهذه قضية معقدة. كان من الصعب تلخيصها.


BioGraph: تطبيق ويب وقاعدة بيانات بيانية للاستعلام عن موارد المعلوماتية الحيوية وتحليلها

توفر العديد من قواعد البيانات على الإنترنت كمية كبيرة من البيانات الطبية الحيوية لكيانات بيولوجية مختلفة. عادةً ما يتم تخزين هذه الموارد في أنظمة تطبق نموذج البيانات الخاص بها وواجهة المستخدم ولغة الاستعلام. من ناحية أخرى ، في كثير من سيناريوهات المعلوماتية الحيوية ، غالبًا ما تكون هناك حاجة إلى استخدام أكثر من مورد واحد. إن توفر منصة معلوماتية حيوية واحدة تدمج العديد من الموارد والخدمات البيولوجية هي ، لهذه الأسباب ، قضية أساسية.

وصف

هنا ، نقدم BioGraph ، وهو تطبيق ويب يسمح بالاستعلام عن البيانات البيولوجية وتصورها وتحليلها التي تنتمي إلى العديد من المصادر المتاحة عبر الإنترنت. تم بناء BioGraph على قاعدة بيانات الرسم البياني التي تم تطويرها مسبقًا والتي تسمى BioGraphDB ، والتي تدمج وتخزن الموارد البيولوجية غير المتجانسة وتجعلها متاحة عن طريق بنية مشتركة ولغة استعلام فريدة. تطبق BioGraph أحدث التقنيات وتوفر سيناريوهات المعلومات الحيوية المجمعة مسبقًا ، فضلاً عن إمكانية إجراء استعلامات مخصصة والحصول على تصور تفاعلي وديناميكي للنتائج.

استنتاج

نقدم دراسة حالة حول التحليل الوظيفي للـ microRNA في سرطان الثدي من أجل إظهار وظائف النظام. BioGraph متاح مجانًا على http://biograph.pa.icar.cnr.it. تتوفر ملفات المصدر على GitHub على https://github.com/IcarPA-TBlab/BioGraph


الملخص

بيانات علم الوراثة المتعددة غير متجانسة وتأتي من مستويات بيولوجية مختلفة مثل علم التخلق ، وعلم الجينوم ، وعلم النسخ والبروتيوميات. لقد مكّن تطوير تقنيات عالية الإنتاجية الباحثين ليس فقط من دراسة جميع الكيانات معًا ولكن أيضًا لاستخدام المعلومات من مستويات مختلفة تشمل مثيلة الحمض النووي وتغير رقم النسخ (CNV) والطفرة والتعبير الجيني وتعبير ميرنا. مع التقدم الأخير في معلوماتية الصور ، فإن مجال علم الإشعاع آخذ في الظهور بسرعة. يمكن توقع أن المعلومات من الصور المجهرية للأنسجة ستصبح قريبًا جزءًا من العديد من دراسات الدراسات المتعددة. وفي الوقت نفسه ، فإن تكامل أنواع مختلفة من البيانات متعددة الوسائط لاستخراج المعلومات البيولوجية ذات الصلة يمثل حاليًا تحديًا كبيرًا. هذه الدراسة هي جهدنا المستمر لتطوير نموذج يدمج بشكل صحيح بيانات multomics ويسمح بسهولة استرجاع المعلومات ذات الصلة بالعمليات البيولوجية. في هذه المقالة ، قمنا بإثراء نموذج قاعدة بيانات الرسم البياني السابق لدينا لتخزين التعبير الجيني ، تعبير ميرنا ، مثيلة الحمض النووي ، الطفرة ، CNV ، البيانات السريرية ، بما في ذلك معلومات صورة شرائح الأنسجة. لإظهار أن النموذج يعمل ، استخدمنا بيانات من أطلس جينوم السرطان لثلاثة أنواع من السرطان.


2 تصور البيانات في علوم الحياة

تصميم تقنيات التصور هو عملية تسترشد بثلاث مراحل مختلفة: (1) تحديد الأسئلة التي يجب طرحها (2) تحديد البيانات المناسبة ذات الصلة و (3) تحديد الترميزات المرئية الفعالة لتعيين قيم البيانات إلى السمات الرسومية (مثل الموضع والحجم والشكل واللون). يتمثل أحد التحديات الرئيسية في أن عدد الترميزات المرئية (وبالتالي مساحة تصميمات التصور الممكنة) كبير للغاية بالنسبة لأي مجموعة بيانات معينة. لتوجيه هذه العملية ، درس علماء الكمبيوتر وعلماء النفس والإحصائيون مدى سهولة ترميز البيانات المختلفة في تسهيل فهم أنواع البيانات المختلفة مثل الأرقام والفئات والشبكات. أدت هذه العملية إلى ظهور نماذج وخوارزميات رياضية جديدة مثل تحليل المكونات الرئيسية أو التجميع أو الخرائط ذاتية التنظيم أو خوارزميات التجميع الهرمي. في الوقت نفسه ، يجب أن يتم اختيار المجموعة الصحيحة من المكونات المرئية جنبًا إلى جنب مع ضغط البيانات ومعالجتها. على سبيل المثال ، لتمثيل بنية شجرة ، يجب ترميز البيانات في هياكل بيانات هرمية باستخدام خوارزميات مختلفة مثل الجيران k-mean أو fuzzy أو k- الأقرب. لهذا السبب ، تطور كلا المجالين: تصور البيانات وخوارزميات الكمبيوتر سارت بالتوازي في السنوات الأخيرة 2 ، 23.

  1. المخططات: المخططات والرسوم البيانية متعددة الأبعاد عبارة عن بيانات تحتوي على عناصر ن السمات تصبح نقاطًا في نمساحة الأبعاد.
  2. الشبكات: الهياكل التي يتم فيها ربط العناصر بعدد عشوائي من العناصر الأخرى.
  3. التدرجات الهرمية: مجموعات العناصر التي يحتوي كل عنصر فيها على ارتباط إلى عنصر رئيسي واحد أو عنصر فرعي.

هذا المخطط المفاهيمي (الشكل 1) سيرشد القراء خلال محتويات هذه المراجعة.


15 من أفضل أدوات المعلوماتية الحيوية المجانية من Linux

تم تعريف المعلوماتية الحيوية بعدة طرق مختلفة ، ولكن من الشائع اعتبار هذا التخصص بمثابة تطبيق للرياضيات والحوسبة والإحصاء لتحليل المعلومات البيولوجية. الهدف من المعلوماتية الحيوية هو التمكين من العثور على رؤى بيولوجية جديدة ، وخلق رؤية أوسع وأكثر أهمية يمكن من خلالها إدراك المبادئ الموحدة في علم الأحياء.

المعلوماتية الحيوية مهمة جدًا في مجال أبحاث الجينوم البشري. لقد أصبح أمرًا حاسمًا لتقنيات القياس واسعة النطاق مثل تسلسل الحمض النووي والمصفوفات الدقيقة والأيض. تم دعم مجال المعلوماتية الحيوية بشكل كبير من خلال الأجهزة والبرامج المستندة إلى Linux. هناك عدد من توزيعات Linux التي تقدم محطة عمل متكاملة للمعلومات الحيوية. حزم التوزيع الشهير Bio-Linux مئات من برامج المعلوماتية الحيوية التي تغطي عددًا من المجالات المختلفة.

هناك & # 8217s مجموعة واسعة من أدوات المعلوماتية الحيوية Linux التي تم إصدارها بموجب ترخيص مفتوح المصدر. تحدد هذه المقالة أدواتنا المفضلة المفيدة للغاية لأي شخص مهتم بتحليل التسلسل والنمذجة الجزيئية والديناميات الجزيئية وتحليل النشوء والتطور والمزيد. نأمل أن تقدم هذه الميزة موردًا مفيدًا لعلماء الأحياء.

هنا & # 8217s رسم بياني يوضح أفضل اختياراتنا.

لذا ، دع & # 8217s تستكشف 15 أداة معلوماتية حيوية في متناول اليد. لكل تطبيق قمنا بتجميع صفحة البوابة الخاصة به ، مع توفير لقطة شاشة للبرنامج أثناء العمل ، ووصفًا كاملاً مع تحليل متعمق لميزاته ، بالإضافة إلى روابط إلى الموارد ذات الصلة.

أدوات المعلوماتية الحيوية
موصل حيويتحليل وفهم البيانات الجينومية عالية الإنتاجية
بيوبيثونأدوات الحساب البيولوجي المكتوبة بلغة بايثون
بيوبرلأدوات بيرل للبيولوجيا الجزيئية الحسابية
انترميندمج مصادر البيانات البيولوجية
يوجينمجموعة من برامج المعلومات الحيوية المتكاملة
IGVأداة متصفح الجينوم التصور عالية الأداء
بيوجافايوفر أدوات Java لمعالجة البيانات البيولوجية
جروماكسحزمة متعددة الاستخدامات لأداء الديناميكيات الجزيئية
طاولة العمل Tavernaلتصميم وتنفيذ سير عمل المعلوماتية الحيوية
زخرفمجموعة برامج البيولوجيا الجزيئية الأوروبية المفتوحة
أوميغا كلوستالبرنامج محاذاة التسلسل المتعدد
انفجارخوارزمية لمقارنة معلومات التسلسل البيولوجي الأولية
سريرمجموعة أدوات قوية لحساب الجينوم
geWorkbenchمنصة برمجية لتحليل البيانات الجينومية المتكاملة
بيوكليبسكيمياء منصة العميل الغني ومنضدة علم الأحياء

انقر فوق الزر للتبرع عبر فلاتر. التبرعات تساعدنا في الحفاظ على الموقع وتحسينه. يمكنك أيضًا التبرع عبر باي بال.

اقرأ مجموعتنا الكاملة من برنامج مجاني ومفتوح المصدر موصى به. المجموعة تغطي جميع فئات البرامج.


حل Wolfram للعلوم البيولوجية

يقدم حل ولفرام للعلوم البيولوجية سير عمل كامل و [مدش] من استيراد البيانات إلى تحليل عالي القوة ، من خلال النمذجة والمحاكاة و [مدش] مع توفير بيئة التطوير والنشر الأكثر آلية المتاحة.

يمكن الحصول على الجينوم المنسق والبروتين والبيانات الأخرى الجاهزة للحساب مباشرة من قاعدة المعرفة ولفرام لسهولة ودقة الحسابات.

تشمل تقنيات Wolfram الآلاف من وظائف مدمجة و البيانات المنسقة في العديد من الموضوعات التي تتيح لك:

  • طور PKPD وبيولوجيا النظم ونماذج علم الأدوية
  • قم بإجراء تحليل الحساسية وعمليات المسح للمعلمات لاستكشاف كيفية تأثير المعلمات على ديناميكيات النظام
  • اختر جرعات الدواء للتجارب الأولى في البشر
  • هل محاكاة مونت كارلو من النظم البيولوجية
  • تحديد الخصائص الديناميكية للخلايا والإنزيمات
  • نفذ عد المستعمرات البكتيرية ، وتحليل الخلايا بمساعدة الكمبيوتر ، وتقدير مساحة الأوراق المصابة والكلوروفيل والمزيد ، باستخدام تقنيات معالجة الصور المضمنة
  • قم بعمل محاكاة في الوقت الفعلي تعتمد على الوكيل ونمذجة النظم البيئية
  • أداء تحسين المعلمة من النماذج
  • تصميم وتحليل التجارب السريرية
  • نفذ تحليل الحالة المستقرة
  • قم بالتنبؤ البيئي باستخدام بيانات الطقس المضمنة
  • يولد محاذاة التسلسل في شكل محسوب
  • يفتش أجهزة المناعة والتطور المشترك للطفيليات
دراسة تذبذبات حال السكر في خلايا الخميرة باستخدام Wolfram System Modeler محاكاة سلوك الكائنات الحية وتصور النتائج على الفور

هل الحالي الخاص بك مجموعة الأدوات لديك هذه المزايا؟

  • ينتج عن المدخلات اللغوية ذات الشكل الحر نتائج فورية دون الحاجة إلى بناء الجملة
    فريدة من نوعها لتقنيات ولفرام
  • استيراد البيانات التجريبية وحسابها وتقديم النتائج في مستند تفاعلي واحد بدلاً من العديد من التطبيقات
    لا توفر برامج Excel و R و Stata وغيرها بيئة متكاملة للحساب والتحليل والعرض التقديمي التفاعلي
  • إنشاء واجهة تفاعلية آلية بدون برمجة
    تتطلب C / C ++ و BioPerl و BioJava و BioPython برمجة مكثفة لبناء واجهة تفاعلية
  • اسمح لزملائك بالتفاعل مع تطبيقاتك أو مستنداتك التي تحتوي على نصوص ورسومات ورسوم متحركة ، باستخدام برنامج Wolfram Player المجاني
    فريدة من نوعها لتقنيات ولفرام
  • وصول مدمج إلى البيانات الجينومية والبروتينية المنسقة المحدثة باستمرار والجاهزة للحساب
    فريدة من نوعها لتقنيات ولفرام
  • وظائف تحليل البيانات والإحصاءات المضمنة الجاهزة للاستخدام جنبًا إلى جنب مع إنشاء التقارير تلقائيًا
  • تعد إمكانات معالجة الصور المدمجة جزءًا لا يتجزأ من سير عمل Wolfram Language
    لا تتمتع برامج Excel و Stata وبرامج الإحصاء الأخرى بقدرات معالجة الصور
  • استيراد وتصدير نماذج لغة ترميز بيولوجيا الأنظمة (SBML) إلى Modelica
    فريد لمصمم نظام Wolfram
تحليل العمليات في نظام الجلوكوز والأنسولين باستخدام Wolfram System Modeler التحقيق في ديناميات الوباء باستخدام المعادلات التفاضلية المضمنة والأدوات الإحصائية والرسوم البيانية

القدرات الخاصة بالعلوم البيولوجية:

يعد Wolfram System Modeler أكثر أدوات النمذجة والمحاكاة الفيزيائية اكتمالًا للنمذجة عالية الدقة. باستخدام System Modeler ، يمكنك:


مجمع علوم البيانات

تسعى مبادرة علم الأحياء الحاسوبي ImmunoX إلى تعزيز مشاركة علوم البيانات والابتكار في الفضاء البيولوجي. أصبح ممكنًا من خلال الدعم الخيري السخي ، وسيتم استثمار التمويل في ربط علم الأحياء وعلوم البيانات من خلال برنامج التفرغ لعالم الكمبيوتر ، ودعم منصة مكتبة بيانات UCSF ، والاستثمار في الباحثين على مستوى ما بعد البكالوريا والدكتوراه. الهدف الشامل للبرنامج هو الاستفادة من البيانات التي تم جمعها من قبل مجتمع أبحاث UCSF ImmunoX بأكمله ، المأخوذة من مقطع عرضي للصحة والمرض ، لاكتشاف علاجات للأمراض البشرية.

برنامج زمالة علوم الحاسب الزائر

UCSF في طليعة إنشاء البيانات البيولوجية. من خلال مجموعات من مجموعات بيانات القياس الخلوي والتصوير والجينوم عالية الأبعاد ، التي تم جمعها عبر الأنسجة الطبيعية والمريضة ، يكون المجتمع غنيًا بالبيانات اللازمة لفهم أنماط النظم البيولوجية. تم تعزيز ذلك من خلال مبادرة مكتبة ImmunoX على مستوى الحرم الجامعي والتي تنتج وتنظم البيانات المأخوذة من مختبرات UCSF. نظرًا لأننا حرم جامعي طبي ، فإننا ندرك أنه قد يتم تطوير بعض أدوات استخراج البيانات والتصور الأكثر ابتكارًا خارج جدراننا. لمعالجة هذا العجز وتعظيم تقدمنا ​​نحو فهم المرض وعلاجه لاحقًا ، أعلنا عن برنامج التفرغ لمبادرة علم الأحياء الحسابية ImmunoX في جامعة كاليفورنيا في سان فرانسيسكو. يهدف البرنامج إلى منح علماء البيانات وعلماء الكمبيوتر ومطوري البرامج في المؤسسات الأكاديمية أو الصناعية الموازية الفرصة للعيش والعمل مع فرقنا ومكتبة البيانات لدينا. سيغطي البرنامج راتبًا و / أو بدل معيشة / سكن ودعم بحثي مرتبط يصل إلى 80،000 دولار أمريكي لمدة تصل إلى 9 أشهر. سيتم طلب المتقدمين من جميع أنحاء العالم وفحصهم من قبل الباحث الرئيسي في DSCoLab جنبًا إلى جنب مع لجنة أبحاث ImmunoX. تقديم الطلب قريبًا سيتم تقديم الإعلانات في مارس لأقرب تاريخ بدء في أغسطس من هذا العام.

منحة دراسية

سيتم تمويل أربعة طلاب دكتوراه جدد في جامعة كاليفورنيا في سان فرانسيسكو كزملاء لمبادرة علم الأحياء الحاسوبية من ImmunoX. سيصبح الطلاب المختارون جزءًا من مجتمع Data Science CoLab من خلال اجتماع أولي مع المدير ، وتقديم المشورة بشأن علوم البيانات ، ومساحة محددة في DSCoLab ودعوة إلى اجتماعات المعمل وورش العمل. بالإضافة إلى دعم السنة الأولى من التدريب ، قد يتم تطبيق راتب إضافي على جهاز كمبيوتر محمّل بالكامل والبرامج / الأجهزة ذات الصلة لتسهيل الدخول السريع في علوم البيانات.

برنامج أبحاث ما بعد البكالوريا

قد يتقدم خريجو الجامعات الجدد إلى برنامج زمالة Postbac لمبادرة علم الأحياء الحسابية ImmunoX ، وهو منصب بحثي لمدة عامين من خلال Data Science CoLab. سيساهم الزملاء في المشاريع البحثية من خلال تحليل البيانات المعقدة ، مثل CyTOF و RNAseq أحادي الخلية من مجموعات مرضى UCSF ، نحو فهم التواقيع الجزيئية للصحة والمرض. سيتلقى الزملاء تدريبًا عمليًا في أبحاث علوم البيانات البيولوجية ، بالإضافة إلى بعض التعليمات الرسمية في موضوعات خاصة في الحوسبة ونمذجة البيانات والجيل التالي من البيانات البيولوجية. سيكون الزملاء أيضًا أعضاء في برنامج أبحاث CoLabs postbac. من المتوقع أن يأتي الزملاء ببعض الخبرة في البرمجة والاهتمام ببناء مهاراتهم في علم البيانات البيولوجية. تم اختيار اثنين من الزملاء لعام 2020.

دعم الباحث الرئيسي لـ Data Science CoLab

يدير الباحث الرئيسي في DSCoLab مشروع مكتبة البيانات ويقود مشاريع CoProjects بشكل مشترك مع باحثين رئيسيين متعاونين. سيمكنها الدعم المشترك لمبادرة علم الأحياء الحاسوبية ImmunoX وتمويل المنح الإضافية من متابعة برنامج أبحاث مختبرها الذي سيركز على تحليل المشاريع المشتركة للحالة المناعية والتفاعلات المناعية للميكروبات في البشر. ستستفيد هذه المشاريع من التوحيد القياسي لتوليد البيانات ومعالجتها عبر مجموعات CoProject بالإضافة إلى تنظيم مكتبة البيانات لتكون قادرة على تحقيق التحليلات التلوية للحالة المناعية التي لم يتم إجراؤها حتى الآن. سيستخدمون البيانات التي تم جمعها من الأفراد الأصحاء ، ومن الحالات التي تتراوح من السرطان ، إلى العدوى المزمنة ، إلى المناعة الذاتية ، من أجل استكشاف تنوع وتطرف حالة المناعة لدى السكان.

دعم مسؤول الأنظمة طويل المدى والأجهزة لمكتبة بيانات UCSF

يهدف مشروع مكتبة بيانات UCSF إلى التقاط البيانات التي تم إنشاؤها في الحرم الجامعي وتنظيمها ومشاركتها ، مما يتيح البحث عن البيانات والاستكشاف والتحليلات عبر المشاريع من خلال سلسلة من التطبيقات في المتصفح. يقوم فريق هندسة المكتبات في DSCoLab ببناء هذه الأدوات من خلال تعاون وثيق ومدخلات من CoLabs الأخرى ومختبرات CoProject المشاركة. تقدم مبادرة علم الأحياء الحاسوبية ImmunoX الدعم لمسؤول الأنظمة لبناء وصيانة ودعم الخوادم التي تعمل عليها مكتبة البيانات ، بالإضافة إلى توفير التمويل لهذه الأجهزة. سيذهب التمويل في السنة الأولى أيضًا إلى مهندس مكتبة للمساعدة في بناء وتأمين بنية النظام. سيتم حجز الأموال لحلول التوسع بما في ذلك توسيع التخزين واحتياجات الحوسبة والانتقال المحتمل إلى السحابة في وقت لاحق.


محتويات

نشهد اليوم نموًا سريعًا في حجم وتنوع البيانات البيولوجية ، مما يمثل تحديًا متزايدًا لعلماء الأحياء. يعد التصور خطوة أساسية في فهم هذه البيانات والتعلم منها. وبالتالي ، كانت هناك زيادة مقابلة في عدد وتنوع الأنظمة لتصور البيانات البيولوجية.

يتمثل الاتجاه الناشئ في عدم وضوح الحدود بين تصور الهياكل ثلاثية الأبعاد بدقة ذرية ، وتصور المجمعات الأكبر عن طريق الفحص المجهري الإلكتروني بالتبريد ، وتصور موقع البروتينات والمجمعات داخل الخلايا والأنسجة بأكملها. & # 911 & # 93 & # 912 & # 93

الاتجاه الثاني الناشئ هو زيادة توافر وأهمية البيانات التي تم حلها بمرور الوقت من بيولوجيا الأنظمة والمجهر الإلكتروني & # 913 & # 93 & # 914 & # 93 وتصوير الخلايا والأنسجة. في المقابل ، لطالما كان تصور المسارات جزءًا بارزًا من الديناميكيات الجزيئية.

أخيرًا ، نظرًا لأن مجموعات البيانات تتزايد من حيث الحجم والتعقيد والترابط ، فإن أنظمة التصور البيولوجي تتحسن في قابلية الاستخدام وتكامل البيانات والتوحيد القياسي.


رسم بياني

رسم بياني هو برنامج آخر جيد لإنشاء الرسوم البيانية لنظام التشغيل Windows. يتيح لك إدراج وظيفة ، تظليل ، دالة عكسية ، سلسلة نقطية ، علاقة لإنشاء رسم بياني. يمكنك تحديد نوع الوظيفة من دالة قطبية أو دالة حدودية أو دالة قياسية. أدخل الآن معادلة الوظيفة ، الوسيطة ، نقطة البداية ، نقطة النهاية ، خاصية الرسم البياني (اللون ، نمط الخط ، ونوع الرسم (تلقائي ، نقطة ، وخط)). بمجرد تعيين جميع المعلمات ، يتم عرض الرسم البياني على الجانب الأيمن من الواجهة.

الوظائف المدعومة هي: قياس المثلثات ، القطع الزائد ، الطاقة ، اللوغاريتم ، المعقد ، التقريب ، متعدد التعريف ، إلخ. يمكن حفظ الرسم البياني على هيئة .grf.


المسار السريع

تقدم NYP التحليل لتتبع العدوى باستخدام Neo4j

تعرف على كيفية استخدام مستشفى NYP لقواعد بيانات الرسم البياني لربط جميع بيانات الأحداث الخاصة بهم ، وتمكينهم من تتبع الإصابات واتخاذ إجراءات استراتيجية لاحتوائها.

دمج كل علم الأحياء في قاعدة بيانات Neo4j العامة

اكتشف كيف يستخدم الرسم البياني للمعرفة Hetionet Neo4j لتحديد الاستخدامات الجديدة للأدوية الموجودة ، والأهداف الجينية المستخدمة لتطوير أخرى جديدة.

بناء رسم بياني معرفي لعلوم الحياة من الصفر

تعرف على كيفية إنشاء رسم بياني معرفي لاكتشاف أدوية السرطان باستخدام أدوات لالتقاط مشهد لشركات التكنولوجيا الحيوية / شركات الأدوية والتواصل معه وتخزينه والاستعلام عنه وتصوره.


شاهد الفيديو: كيفية رسم xrd pattern باستخدام برنامج Origin وعمل كافة التعديلات (شهر نوفمبر 2021).