#نرم_افزار_R_قسمت_دوم
امکان توسعهٔ قابلیتهای R، با افزودن بستههای ایجاد شده توسط کاربران آن، یکی از ویژگیهای مهم این نرمافزار است. این بستهها توسط R، LaTeX، جاوا، سی++ و فورترن نوشته شدهاند. مجموعهای از بستههای اصلی R، هنگام نصب همراه برنامه وجود دارند و در مجموع ۴۴۴۲ بسته (تا آوریل ۲۰۱۳) در شبکهٔ بایگانی فراگیر آر (CRAN) وجود دارد. این بستهها طیف وسیعی از قابلیتها را در زمینههای مختلف تحلیل دادهها به R میدهند.
نرم افزار R ، دارای محیط خط فرمان برای ورود و اجرای دستورات است. ابزار مختلفی جهت تسهیل ویرایش دستورات و ارتباط با کاربر برای R ساخته شده است، که برخی از آنها در فهرست زیر آمدهاند:
الف- JGR : ویرایشگر چندسکویی بر پایه جاوا.
ب- R Commander: رابط گرافیکی بر پایه tcltk، دارای قابلیت استفاده از منوها به جای نوشتن دستورات (مناسب برای کاربران مبتدی و آشنا با اسپلاس)
ج- آراکسل(RExcel ) امکان استفاده از R و R Commander در برنامه ماکروسافت اکسل
د- rggobi: رابط برنامه GGobi برای به تصویر کشیدن دادههای ماتریسی
@computational_science
امکان توسعهٔ قابلیتهای R، با افزودن بستههای ایجاد شده توسط کاربران آن، یکی از ویژگیهای مهم این نرمافزار است. این بستهها توسط R، LaTeX، جاوا، سی++ و فورترن نوشته شدهاند. مجموعهای از بستههای اصلی R، هنگام نصب همراه برنامه وجود دارند و در مجموع ۴۴۴۲ بسته (تا آوریل ۲۰۱۳) در شبکهٔ بایگانی فراگیر آر (CRAN) وجود دارد. این بستهها طیف وسیعی از قابلیتها را در زمینههای مختلف تحلیل دادهها به R میدهند.
نرم افزار R ، دارای محیط خط فرمان برای ورود و اجرای دستورات است. ابزار مختلفی جهت تسهیل ویرایش دستورات و ارتباط با کاربر برای R ساخته شده است، که برخی از آنها در فهرست زیر آمدهاند:
الف- JGR : ویرایشگر چندسکویی بر پایه جاوا.
ب- R Commander: رابط گرافیکی بر پایه tcltk، دارای قابلیت استفاده از منوها به جای نوشتن دستورات (مناسب برای کاربران مبتدی و آشنا با اسپلاس)
ج- آراکسل(RExcel ) امکان استفاده از R و R Commander در برنامه ماکروسافت اکسل
د- rggobi: رابط برنامه GGobi برای به تصویر کشیدن دادههای ماتریسی
@computational_science
#بلاست_1
بلاست یا Blast نام یک نرمافزار کاربردی در علوم سلولی و مولکولی و ژنتیک است که مخفف واژگان Basic Local Alignment Search Tool یا ابزار پایهای برای جستجوی برهمنهیهای موضعی است. این ابزار قسمتی از مجموعهٔ اطلاعات کیفی مرکز ملی اطلاعات زیستفناوری است.
با این نرمافزار میتوان توالی اسیدهای آمینه در پروتئینها یا توالی نوکلئوتیدها را در DNA را با هم مقایسه کرد. این نرمافزار به پژوهشگر اجازه میدهد تا یک توالی را با توالی دیگر یا توالی که در بانک اطلاعاتی وجود دارد، مقایسه کند. شناسایی توالیهای موجود در بانک اطلاعاتی که بیشترین شباهت را با توالی مورد نظر دارد از دیگر قابلیتهای این نرمافزار است. بر حسب نوع توالی انواع مختلفی از بلاست امکان پذیر است. مثلاً اگر یک ژن ناشناخته در موش که قبلاً اطلاعاتی از آن در اختیار نبوده، باید بررسی شود، یک پژوهشگر ترجیح میدهد این توالی را با ژنوم انسان بلاست کند. این نرمافزار در NIH (موسسه ملی بهداشت آمریکا) طراحی شد. بلاست یکی از برکاربردترین نرمافزارها در بیوانفورماتیک است که با سرعت مطلوب مقایسه مورد نظر را انجام میدهد. سرعت زمانی اهمیت خود را نشان میدهد که با ژنوم کامل روبرو باشیم. پیش از طراحی این نرمافزار مقایسه توالیها بسیار وقت گیر بود.
@computational_science
بلاست یا Blast نام یک نرمافزار کاربردی در علوم سلولی و مولکولی و ژنتیک است که مخفف واژگان Basic Local Alignment Search Tool یا ابزار پایهای برای جستجوی برهمنهیهای موضعی است. این ابزار قسمتی از مجموعهٔ اطلاعات کیفی مرکز ملی اطلاعات زیستفناوری است.
با این نرمافزار میتوان توالی اسیدهای آمینه در پروتئینها یا توالی نوکلئوتیدها را در DNA را با هم مقایسه کرد. این نرمافزار به پژوهشگر اجازه میدهد تا یک توالی را با توالی دیگر یا توالی که در بانک اطلاعاتی وجود دارد، مقایسه کند. شناسایی توالیهای موجود در بانک اطلاعاتی که بیشترین شباهت را با توالی مورد نظر دارد از دیگر قابلیتهای این نرمافزار است. بر حسب نوع توالی انواع مختلفی از بلاست امکان پذیر است. مثلاً اگر یک ژن ناشناخته در موش که قبلاً اطلاعاتی از آن در اختیار نبوده، باید بررسی شود، یک پژوهشگر ترجیح میدهد این توالی را با ژنوم انسان بلاست کند. این نرمافزار در NIH (موسسه ملی بهداشت آمریکا) طراحی شد. بلاست یکی از برکاربردترین نرمافزارها در بیوانفورماتیک است که با سرعت مطلوب مقایسه مورد نظر را انجام میدهد. سرعت زمانی اهمیت خود را نشان میدهد که با ژنوم کامل روبرو باشیم. پیش از طراحی این نرمافزار مقایسه توالیها بسیار وقت گیر بود.
@computational_science
#بلاست_2
نحوه پردازش برنامه بلاست:
با استفاده از روش Heuristic الگوریتم بلاست دنباله های همسان را پیدا میکند. در این روش به جای مقایسه کامل دو دنباله، تطابقهای کوتاه با یکدیگر مقایسه میشوند. به پروسه ی پیدا کردن کلمات اولیه برای اجرای الگوریتم بلاست seeding میگویند. بعد از پیدا کردن این تطابق های اولیه الگوریتم بلاست یک تطابق محلی (local alignment) انجام میدهد. هنگام پیدا کردن هومولوگ در دنباله ها، مجموعه حروف مشترک که به آنها لغت گفته میشود بسیار مهم اند. به عنوان مثال اگر دنباله ای شامل حروف GLKFA باشد؛ اگر بلاست با تنظیمات پیشفرض اجرا شود، طول لغت 3 خواهد بود( word size = 3).در این حالت لغاتی که جستجو خواهند شد لغات روبه رو هستند: GLK, LKF, KFA. الگوریتم اکتشافی (heuristic) بلاست، حروف سه تایی مشترک را بین دنباله ی مورد نظر و دنباله ی تطابق یا دنباله های پایگاه داده مکان یابی میکند. سپس از این نتایج برای ساخت یک تطابق استفاده میشو. بعد از ساخت لغات برای دنباله ی مورد نظر، لغات موجود در همسایگی نیز ساخته میشوند. این لغات باید در پروسه ی امتیاز دهی، امتیازشان از یک حد آستانه ای بیشتر شده باشد. و معمولاً برای این امتیاز دهی از ماتریس BLOSUM62 استفاده میشود. بعد از ساخت لغات و برای پیدا کردن تطابق لفات ساخته شده با دنباله های موجود در پایگاه داده مقایسه میشوند. حد آستانه مشخص میکند که لغت مورد نظر در تطابق نهایی باشد یا نباشد. بعد از انجام پروسه ی seeding (پیدا کردن تطابق اولیه)، تطابق یافته شده ی اولیه که در این مثال طول آن سه بود در دو جهت گسترش می یابد و با هر گسترش امتیاز جدیدی به تطابق داده میشود و اگر این امتیاز از مقداری از قبل تعیین شده بیشتر بود تطابق پذیرفته میشود و در غیر اینصورت از گسترش تطابق خودداری میشود. افزایش مقدار از قبل تعیین شده، فضای جستجو را محدود میکند و تعداد لغات همسایگی را کاهش میدهد اما سرعت اجرای الگوریتم بلاست را افزایش میدهد.
@computational_science
نحوه پردازش برنامه بلاست:
با استفاده از روش Heuristic الگوریتم بلاست دنباله های همسان را پیدا میکند. در این روش به جای مقایسه کامل دو دنباله، تطابقهای کوتاه با یکدیگر مقایسه میشوند. به پروسه ی پیدا کردن کلمات اولیه برای اجرای الگوریتم بلاست seeding میگویند. بعد از پیدا کردن این تطابق های اولیه الگوریتم بلاست یک تطابق محلی (local alignment) انجام میدهد. هنگام پیدا کردن هومولوگ در دنباله ها، مجموعه حروف مشترک که به آنها لغت گفته میشود بسیار مهم اند. به عنوان مثال اگر دنباله ای شامل حروف GLKFA باشد؛ اگر بلاست با تنظیمات پیشفرض اجرا شود، طول لغت 3 خواهد بود( word size = 3).در این حالت لغاتی که جستجو خواهند شد لغات روبه رو هستند: GLK, LKF, KFA. الگوریتم اکتشافی (heuristic) بلاست، حروف سه تایی مشترک را بین دنباله ی مورد نظر و دنباله ی تطابق یا دنباله های پایگاه داده مکان یابی میکند. سپس از این نتایج برای ساخت یک تطابق استفاده میشو. بعد از ساخت لغات برای دنباله ی مورد نظر، لغات موجود در همسایگی نیز ساخته میشوند. این لغات باید در پروسه ی امتیاز دهی، امتیازشان از یک حد آستانه ای بیشتر شده باشد. و معمولاً برای این امتیاز دهی از ماتریس BLOSUM62 استفاده میشود. بعد از ساخت لغات و برای پیدا کردن تطابق لفات ساخته شده با دنباله های موجود در پایگاه داده مقایسه میشوند. حد آستانه مشخص میکند که لغت مورد نظر در تطابق نهایی باشد یا نباشد. بعد از انجام پروسه ی seeding (پیدا کردن تطابق اولیه)، تطابق یافته شده ی اولیه که در این مثال طول آن سه بود در دو جهت گسترش می یابد و با هر گسترش امتیاز جدیدی به تطابق داده میشود و اگر این امتیاز از مقداری از قبل تعیین شده بیشتر بود تطابق پذیرفته میشود و در غیر اینصورت از گسترش تطابق خودداری میشود. افزایش مقدار از قبل تعیین شده، فضای جستجو را محدود میکند و تعداد لغات همسایگی را کاهش میدهد اما سرعت اجرای الگوریتم بلاست را افزایش میدهد.
@computational_science
#بلاست_3
بلاست هم میتواند دانلود شده و به صورت command-line اجرا شود (برنامه blastall) و هم اینکه بدون دانلود روی وب اجرا شود. بلاست یک برنامه متن باز است و هرکس میتواند در کد تغییرات مورد نظر خود را اجرا کند و این خود علت وجود نسخه های مختلف از بلاست می باشد. بلاست مجموعه ای از برنامه های مختلف است که همگی در فایل اجرایی blastall قابل دسترسی است. ایم مجموعه ها شامل:
• نوکلئوتید-نوکلئوتید بلاست (blastn)
• پروتئین-پروتئین بلاست (blastp)
• بلاست تکرار شونده ی وابسته به مکان (position-specific iterative blast)
در این روش ابتدا یک پروفایل عمومی ساخته میشود. سپس با استفاده از این پروفایل گروههای بیشتری از پروتئینها به دست می آیند که خود انها نیز تشکیل یک پروفایل جدید میدهند و این کار تکرار میشود.
• Nucleotide 6-frame translation-protein
این برنامه به صورت 6-فریم 6-فریم ترجمه ی دنباله ی query را با دنباله پروتئین مقایسه میکند.
• Nucleotide 6-frame translation-nucleotide 6-frame translation (tblastx)
این برنامه مانند قبلی است با این تفاوت که هر دو را ترجمه میکند و ترجمه ها را با هم مقایسه میکند.
• Protein-nucleotide 6-frame translation (tblastn)
این برنامه query پروتئین را با ترجمه نوکلئوتید مقایسه میکند.
• Large numbers of query sequences (megablast)
این برنامه هنگام مقایسه ی دنباله های بزرگ استفاده میشود.
@computational_science
بلاست هم میتواند دانلود شده و به صورت command-line اجرا شود (برنامه blastall) و هم اینکه بدون دانلود روی وب اجرا شود. بلاست یک برنامه متن باز است و هرکس میتواند در کد تغییرات مورد نظر خود را اجرا کند و این خود علت وجود نسخه های مختلف از بلاست می باشد. بلاست مجموعه ای از برنامه های مختلف است که همگی در فایل اجرایی blastall قابل دسترسی است. ایم مجموعه ها شامل:
• نوکلئوتید-نوکلئوتید بلاست (blastn)
• پروتئین-پروتئین بلاست (blastp)
• بلاست تکرار شونده ی وابسته به مکان (position-specific iterative blast)
در این روش ابتدا یک پروفایل عمومی ساخته میشود. سپس با استفاده از این پروفایل گروههای بیشتری از پروتئینها به دست می آیند که خود انها نیز تشکیل یک پروفایل جدید میدهند و این کار تکرار میشود.
• Nucleotide 6-frame translation-protein
این برنامه به صورت 6-فریم 6-فریم ترجمه ی دنباله ی query را با دنباله پروتئین مقایسه میکند.
• Nucleotide 6-frame translation-nucleotide 6-frame translation (tblastx)
این برنامه مانند قبلی است با این تفاوت که هر دو را ترجمه میکند و ترجمه ها را با هم مقایسه میکند.
• Protein-nucleotide 6-frame translation (tblastn)
این برنامه query پروتئین را با ترجمه نوکلئوتید مقایسه میکند.
• Large numbers of query sequences (megablast)
این برنامه هنگام مقایسه ی دنباله های بزرگ استفاده میشود.
@computational_science
#نیروی_واندروالسی
اتمها در مولکولها توسط پیوندهای کووالانسی کنار هم نگه داشته شدهاند. اما پرسش این است که مولکولها در حال مایع و جامد توسط چه نیرویی به سوی یکدیگر جذب میشوند، نیروهایی که مولکولهای یک ماده را در حالت مایع یا جامد به همدیگر ارتباط میدهد به نیروهای بین مولکولی معروف است.
نیروهای بین مولکولی بین مولکولهای قطبی با نیروهای بین مولکولی بین مولکولهای غیرقطبی باهم تفاوت دارند. معمولاً نیروهای بین مولکولی به نام نیروهای واندروالسی معروفند. وجود این نیروها در بین مولکولها باعث میشود که یک ترکیب جامد مولکولی شکل معینی داشته باشد و با غلبه بر این نیروها بتوان آن را به حالت مایع درآورد.
@computational_science
اتمها در مولکولها توسط پیوندهای کووالانسی کنار هم نگه داشته شدهاند. اما پرسش این است که مولکولها در حال مایع و جامد توسط چه نیرویی به سوی یکدیگر جذب میشوند، نیروهایی که مولکولهای یک ماده را در حالت مایع یا جامد به همدیگر ارتباط میدهد به نیروهای بین مولکولی معروف است.
نیروهای بین مولکولی بین مولکولهای قطبی با نیروهای بین مولکولی بین مولکولهای غیرقطبی باهم تفاوت دارند. معمولاً نیروهای بین مولکولی به نام نیروهای واندروالسی معروفند. وجود این نیروها در بین مولکولها باعث میشود که یک ترکیب جامد مولکولی شکل معینی داشته باشد و با غلبه بر این نیروها بتوان آن را به حالت مایع درآورد.
@computational_science
#نیروهای_دوقطبی_دوقطبی
این نیروها بین مولکولهای قطبی دیده میشوند. این مولکولها دارای دوقطبیهای دائمی هستند و تمایل به قرار گرفتن در راستای میدان الکتریکی دارند. پایدارترین حالت زمانی است که قطب مثبت یک مولکول تا حد امکان به قطب منفی مولکول مجاور نزدیک باشد. در این شرایط بین مولکولهای مجاور یک نیروی جاذبه الکتروستاتیکی به نام نیروی دوقطبی بوجود میآید.
با توجه به مقادیر الکترونگاتیوی اتمها در یک مولکول دو اتمی میتوان میزان قطبیت مولکول و جهتگیری قطبهای مثبت و منفی را پیش بینی کرد اما پیش بینی قطبیت مولکولهای چند اتمی باید مبتنی بر شناخت شکل هندسی مولکول و آرایش جفت الکترونهای غیر مشترک باشد.
@computational_science
این نیروها بین مولکولهای قطبی دیده میشوند. این مولکولها دارای دوقطبیهای دائمی هستند و تمایل به قرار گرفتن در راستای میدان الکتریکی دارند. پایدارترین حالت زمانی است که قطب مثبت یک مولکول تا حد امکان به قطب منفی مولکول مجاور نزدیک باشد. در این شرایط بین مولکولهای مجاور یک نیروی جاذبه الکتروستاتیکی به نام نیروی دوقطبی بوجود میآید.
با توجه به مقادیر الکترونگاتیوی اتمها در یک مولکول دو اتمی میتوان میزان قطبیت مولکول و جهتگیری قطبهای مثبت و منفی را پیش بینی کرد اما پیش بینی قطبیت مولکولهای چند اتمی باید مبتنی بر شناخت شکل هندسی مولکول و آرایش جفت الکترونهای غیر مشترک باشد.
@computational_science
#پیوند_هیدروژنی
پیوند هیدروژنی نوعی نیروی بین مولکولی است که در آن بین اتم هیدروژن از یک مولکول با اتمهای الکترونگاتیو F و O و N از مولکول دیگر جاذبهای بوجود میآید که به پیوند هیدروژنی معروف است. پیوند هیدروژنی فقط بین ترکیبات دارای H و O و N و F وجود دارد یعنی در این ترکیبات هیدروژن به عنوان پلی بین دو اتم الکترونگاتیو عمل میکند. انرژی لازم برای شکستن یک مول پیوند هیدروژنی از حدود ۱ تا ۱۰ کیلوکالری متغیر است.
اگرچه پیوندهای هیدروژنی ضعیفتر از پیوندهای کووالانسی است اما در میان نیروهای بین مولکولی قویترین آنها به شمار میرود. پیوندهای هیدروژنی نقش موثری در ساختار مواد مهم بیولوژیکی شامل پیوندهای N -H و O-H و تعیین خواص آنها دارد. شکل هندسی پروتئینها و اسیدهای نوکلئیک که مولکولهای آلی دارای زنجیر بلند هستند با پیوند هیدروژنی میان گروههای N - H یک زنجیر و گروه C = O زنجیر مجاور تثبیت میشود.
@computational_science
پیوند هیدروژنی نوعی نیروی بین مولکولی است که در آن بین اتم هیدروژن از یک مولکول با اتمهای الکترونگاتیو F و O و N از مولکول دیگر جاذبهای بوجود میآید که به پیوند هیدروژنی معروف است. پیوند هیدروژنی فقط بین ترکیبات دارای H و O و N و F وجود دارد یعنی در این ترکیبات هیدروژن به عنوان پلی بین دو اتم الکترونگاتیو عمل میکند. انرژی لازم برای شکستن یک مول پیوند هیدروژنی از حدود ۱ تا ۱۰ کیلوکالری متغیر است.
اگرچه پیوندهای هیدروژنی ضعیفتر از پیوندهای کووالانسی است اما در میان نیروهای بین مولکولی قویترین آنها به شمار میرود. پیوندهای هیدروژنی نقش موثری در ساختار مواد مهم بیولوژیکی شامل پیوندهای N -H و O-H و تعیین خواص آنها دارد. شکل هندسی پروتئینها و اسیدهای نوکلئیک که مولکولهای آلی دارای زنجیر بلند هستند با پیوند هیدروژنی میان گروههای N - H یک زنجیر و گروه C = O زنجیر مجاور تثبیت میشود.
@computational_science
#نیروهای_لاندن
مولکولهای غیرقطبی، دوقطبی دائمی ندارند ولی با وجود این تمام مواد غیرقطبی را میتوان مایع کرد. از اینرو علاوه بر نیروی دوقطبی - دوقطبی باید نوع دیگری از نیروی بین مولکولی وجود داشته باشد.
وجود نیروهای پراکندگی در مولکولها به عنوان یک اصل پذیرفته شده است. تصور میشود این نیروها ناشی از حرکت الکترونها باشد. در یک لحظه از زمان ابر الکترونی یک مولکول به نحوی تغییر شکل میدهد که یک دوقطبی لحظهای بوجود میآید که در آن قسمتی از مولکول به مقدار بسیار کم منفی تر از قسمتهای دیگر است و در لحظه بعد به علت حرکت الکترونها جهت دوقطبی لحظهای تغییر میکند. اثر این دوقطبیهای لحظهای در طول زمان بسیار کوتاه یکدیگر را حذف میکنند به صورتی که مولکول غیر قطبی فاقد دوقطبی دائمی میشود. ولی دوقطبیهای مواج لحظهای یک مولکول، دوقطبیهای نظیر خود را در مولکولهای مجاور القا میکنند و حرکت همزمان الکترونهای مولکولهای مجاور باعث ایجاد نیروی جاذبه بین این دو قطبیهای لحظهای می شود که به آن نیروی لاندن گویند.
نیروی لاندن بین مولکولهای قطبی هم وجود دارد، اما تنها نیروی بین مولکولی موجود در مولکولهای غیرقطبی است.
@computational_science
مولکولهای غیرقطبی، دوقطبی دائمی ندارند ولی با وجود این تمام مواد غیرقطبی را میتوان مایع کرد. از اینرو علاوه بر نیروی دوقطبی - دوقطبی باید نوع دیگری از نیروی بین مولکولی وجود داشته باشد.
وجود نیروهای پراکندگی در مولکولها به عنوان یک اصل پذیرفته شده است. تصور میشود این نیروها ناشی از حرکت الکترونها باشد. در یک لحظه از زمان ابر الکترونی یک مولکول به نحوی تغییر شکل میدهد که یک دوقطبی لحظهای بوجود میآید که در آن قسمتی از مولکول به مقدار بسیار کم منفی تر از قسمتهای دیگر است و در لحظه بعد به علت حرکت الکترونها جهت دوقطبی لحظهای تغییر میکند. اثر این دوقطبیهای لحظهای در طول زمان بسیار کوتاه یکدیگر را حذف میکنند به صورتی که مولکول غیر قطبی فاقد دوقطبی دائمی میشود. ولی دوقطبیهای مواج لحظهای یک مولکول، دوقطبیهای نظیر خود را در مولکولهای مجاور القا میکنند و حرکت همزمان الکترونهای مولکولهای مجاور باعث ایجاد نیروی جاذبه بین این دو قطبیهای لحظهای می شود که به آن نیروی لاندن گویند.
نیروی لاندن بین مولکولهای قطبی هم وجود دارد، اما تنها نیروی بین مولکولی موجود در مولکولهای غیرقطبی است.
@computational_science
#کمینه_کردن_انرژی
اطلاعات حاصل از کریستالوگرافی اشعه ایکس همراه با اشکالاتی است، مثل لحاظ نکردن برخی از اتم ها در ساختار، هم پوشانی شعاع واندروالسی برخی از اتم ها و ... بنابراین بایستی طی مراحلی به ساختار مناسبی از بیومولکول مورد نظر دست یافت. همه ی این مراحل تحت عنوان مینیمم کردن انرژی (Energy minimization) قرار دارند.
اتم ها درون مولکول بصورت ثابت نیستند بلکه در حرکتند، بنابراین بیومولکول های بزرگ می توانند کانفورماسیون های متعددی داشته باشند. در فرایند تا خوردن، پروتئین مسیرهایی را از نظر سطح انرژی طی میکند. در ابتدا پروتئین یک رشتهٔ فاقدساختار مشخص با انتروپی بالاست. ضمن فرایند تا خوردن اتمهای ستون فقرات پروتئینی با ایجاد انواع پیوندهای مناسب یا نا مناسب با سایر اتمهای ستون فقرات پروتئینی ویا زنجیره جانبی باعث تغییر در سطح انرژی پروتئین میشوند.
فرایند تا خوردن که درآن پروتئین از حالت تا نخورده به حالت نهایی میرسد را میتوان از دیدگاه آماری بررسی نمود. میتوان به جای یک پروتئین که فرایند تا خوردن را با تعداد زیادی کانفورماسیون ممکن از نظر انرژی تجربه میکند یک مجموعه از همه کانفورماسیون های ممکن انرژی در نظر گرفت و تعداد حالتهایی که در آن انرژی مقدار خاصی است را بدست آورد و برای سیستم آنتروپی را محاسبه نمود و به این ترتیب انرژی آزاد گیبس را به دست آورد. حالت نهایی سیستم در کمینه انرژی اتفاق میافتد.
بررسی سیستم از نظر آماری به ما این امکان را میدهد که فرایند تا خوردن را با جزئیات شبیه سازی کنیم و این فرایند را بهتر بشناسیم.
@computational_science
اطلاعات حاصل از کریستالوگرافی اشعه ایکس همراه با اشکالاتی است، مثل لحاظ نکردن برخی از اتم ها در ساختار، هم پوشانی شعاع واندروالسی برخی از اتم ها و ... بنابراین بایستی طی مراحلی به ساختار مناسبی از بیومولکول مورد نظر دست یافت. همه ی این مراحل تحت عنوان مینیمم کردن انرژی (Energy minimization) قرار دارند.
اتم ها درون مولکول بصورت ثابت نیستند بلکه در حرکتند، بنابراین بیومولکول های بزرگ می توانند کانفورماسیون های متعددی داشته باشند. در فرایند تا خوردن، پروتئین مسیرهایی را از نظر سطح انرژی طی میکند. در ابتدا پروتئین یک رشتهٔ فاقدساختار مشخص با انتروپی بالاست. ضمن فرایند تا خوردن اتمهای ستون فقرات پروتئینی با ایجاد انواع پیوندهای مناسب یا نا مناسب با سایر اتمهای ستون فقرات پروتئینی ویا زنجیره جانبی باعث تغییر در سطح انرژی پروتئین میشوند.
فرایند تا خوردن که درآن پروتئین از حالت تا نخورده به حالت نهایی میرسد را میتوان از دیدگاه آماری بررسی نمود. میتوان به جای یک پروتئین که فرایند تا خوردن را با تعداد زیادی کانفورماسیون ممکن از نظر انرژی تجربه میکند یک مجموعه از همه کانفورماسیون های ممکن انرژی در نظر گرفت و تعداد حالتهایی که در آن انرژی مقدار خاصی است را بدست آورد و برای سیستم آنتروپی را محاسبه نمود و به این ترتیب انرژی آزاد گیبس را به دست آورد. حالت نهایی سیستم در کمینه انرژی اتفاق میافتد.
بررسی سیستم از نظر آماری به ما این امکان را میدهد که فرایند تا خوردن را با جزئیات شبیه سازی کنیم و این فرایند را بهتر بشناسیم.
@computational_science
#پارادوکس_لوینتال
یکی از مباحث جالب درتا خوردن پروتئین، مسئله زمان تا خوردن است. مدت زمان لازم برای این فرایند در درون سلول از مرتبه ثانیهاست. نخستین بار لوینتال با محاسبه پارامتر سرعت واکنش از رابطه آرنیوس مدت زمان لازم برای تا خوردن پروتئین را محاسبه کرد. وی این زمان را با در نظر گرفتن تمامی مسیرهای ممکن انرژی انجام داد وجوابی که بدست آورد یک عدد نجومی بود. لوینتال نتیجه گرفت که در فرایند تا خوردن پروتئین، همه مسیرهای ممکن انرژی طی نمیشوند و مسیر ویژهای برای تا خوردن وجود دارد.
تعیین ساختار سهبعدی پروتئین به طور تجربی بسیار دشوار است. ولی ترتیب زنجیرهٔ هر پروتئین معمولاً دانستهاست. پژوهشگران میکوشند روشهای بیوفیزیکی گوناگون را به کار بگیرند تا ساختار سهبعدی نهایی را از روی دنبالهٔ اسیدهای آمینه پیشبینی کنند.
بسیاری از پروتئینها برای فعال بودن باید ساختار سهبعدی درست خود را به دست آورند. معمولاً اگر پروتئینی نتواند به ساختار درست خود تا شود، غیرفعال میشود.
@computational_science
یکی از مباحث جالب درتا خوردن پروتئین، مسئله زمان تا خوردن است. مدت زمان لازم برای این فرایند در درون سلول از مرتبه ثانیهاست. نخستین بار لوینتال با محاسبه پارامتر سرعت واکنش از رابطه آرنیوس مدت زمان لازم برای تا خوردن پروتئین را محاسبه کرد. وی این زمان را با در نظر گرفتن تمامی مسیرهای ممکن انرژی انجام داد وجوابی که بدست آورد یک عدد نجومی بود. لوینتال نتیجه گرفت که در فرایند تا خوردن پروتئین، همه مسیرهای ممکن انرژی طی نمیشوند و مسیر ویژهای برای تا خوردن وجود دارد.
تعیین ساختار سهبعدی پروتئین به طور تجربی بسیار دشوار است. ولی ترتیب زنجیرهٔ هر پروتئین معمولاً دانستهاست. پژوهشگران میکوشند روشهای بیوفیزیکی گوناگون را به کار بگیرند تا ساختار سهبعدی نهایی را از روی دنبالهٔ اسیدهای آمینه پیشبینی کنند.
بسیاری از پروتئینها برای فعال بودن باید ساختار سهبعدی درست خود را به دست آورند. معمولاً اگر پروتئینی نتواند به ساختار درست خود تا شود، غیرفعال میشود.
@computational_science
مرکز زیست محاسبات پویا @computational_science
#پیوند_هیدروژنی
پیوند هیدروژنی بر اثر جاذبه اتم هیدروژن اندک مثبت موجود در یک مولکول و اتم بسیار الکترونگاتیو موجود در مولکول دیگر (یا در محل دیگر همان مولکول اگر مولکول به قدر کافی بزرگ باشد که بتواند روی خود خم شود) تولید میگردد. جا به جا شدن یک جفت الکترون به سمت عنصر بسیار الکترونگاتیو نیتروژن ، اکسیژن یا فلوئور موجب میشود که این اتمها دارای بار منفی جزئی شوند.
در این صورت پیوند هیدروژنی پلی است میان دو اتم شدیدا الکترونگاتیو با یک اتم هیدروژن که از طرفی بطور کووالانسی با یکی از اتمهای الکترونگاتیو و از طرف دیگر بطور الکترواستاتیکی (جاذبه مثبت به منفی) با اتم الکترونگاتیو دیگر پیوند یافته است. استحکام پیوند هیدروژنی یک دهم تا یک پنجاهم قدرت یک پیوند کوالانسی متوسط است.
برهمین اساس است که فلوئور (الکترونگاتیوترین عنصر) ، قویترین پیوند هیدروژنی و اکسیژن (الکترونگاتیوتر از نیتروژن) ، پیوند هیدروژنی قویتری درمقایسه با نیتروژن تشکیل میدهد. همچنین بار مثبت زیاد بر روی اتم هیدروژن ، زوج الکترون مولکول دیگر را بشدت جذب میکند و کوچک بودن اندازه اتم هیدروژن سبب میشود که ملکول دوم بتواند به آن نزدیک شود.
پیوند هیدروژنی واقعا مؤثر فقط در ترکیبات فلوئور ، اکسیژن و نیتروژن تشکیل میشود. با وجود اینکه دو اتم نیتروژن و کلر ، الکترونگاتیوی برابر دارند، چون اتم کلر از اتم نیتروژن بزرگتر است بر خلاف نیتروژن ، کلر پیوند هیدروژنی ضعیفی تشکیل میدهد.
پیوند هیدروژنی در تعیین ساختار و خواص مولکولهای سیستمهای زنده نقش اساسی دارد. اجزای مارپیچ آلفا در ساختار پروتئینها و اجزای مارپیچ دوگانه در ساختار DNA توسط پیوند هیدروژنی بهم میپیوندند. تشکیل و گسسته شدن پیوندهای هیدروژنی در تقسیم یافتن و سنتز پروتئینها توسط آن دارای اهمیت اساسی است.
@computational_science
پیوند هیدروژنی بر اثر جاذبه اتم هیدروژن اندک مثبت موجود در یک مولکول و اتم بسیار الکترونگاتیو موجود در مولکول دیگر (یا در محل دیگر همان مولکول اگر مولکول به قدر کافی بزرگ باشد که بتواند روی خود خم شود) تولید میگردد. جا به جا شدن یک جفت الکترون به سمت عنصر بسیار الکترونگاتیو نیتروژن ، اکسیژن یا فلوئور موجب میشود که این اتمها دارای بار منفی جزئی شوند.
در این صورت پیوند هیدروژنی پلی است میان دو اتم شدیدا الکترونگاتیو با یک اتم هیدروژن که از طرفی بطور کووالانسی با یکی از اتمهای الکترونگاتیو و از طرف دیگر بطور الکترواستاتیکی (جاذبه مثبت به منفی) با اتم الکترونگاتیو دیگر پیوند یافته است. استحکام پیوند هیدروژنی یک دهم تا یک پنجاهم قدرت یک پیوند کوالانسی متوسط است.
برهمین اساس است که فلوئور (الکترونگاتیوترین عنصر) ، قویترین پیوند هیدروژنی و اکسیژن (الکترونگاتیوتر از نیتروژن) ، پیوند هیدروژنی قویتری درمقایسه با نیتروژن تشکیل میدهد. همچنین بار مثبت زیاد بر روی اتم هیدروژن ، زوج الکترون مولکول دیگر را بشدت جذب میکند و کوچک بودن اندازه اتم هیدروژن سبب میشود که ملکول دوم بتواند به آن نزدیک شود.
پیوند هیدروژنی واقعا مؤثر فقط در ترکیبات فلوئور ، اکسیژن و نیتروژن تشکیل میشود. با وجود اینکه دو اتم نیتروژن و کلر ، الکترونگاتیوی برابر دارند، چون اتم کلر از اتم نیتروژن بزرگتر است بر خلاف نیتروژن ، کلر پیوند هیدروژنی ضعیفی تشکیل میدهد.
پیوند هیدروژنی در تعیین ساختار و خواص مولکولهای سیستمهای زنده نقش اساسی دارد. اجزای مارپیچ آلفا در ساختار پروتئینها و اجزای مارپیچ دوگانه در ساختار DNA توسط پیوند هیدروژنی بهم میپیوندند. تشکیل و گسسته شدن پیوندهای هیدروژنی در تقسیم یافتن و سنتز پروتئینها توسط آن دارای اهمیت اساسی است.
@computational_science
در زیر لیستی از ژورنال هایی که در آن می توان مقاله ای محاسباتی و بیوانفورماتیکی را چاپ کرد آورده شده است.
Advances and Applications in Bioinformatics and Chemistry
Advances in Bioinformatics
Algorithms for Molecular Biology
BBA - Proteins and Proteomics
BioData Mining
Biofrontiers
Bioinformatics
Bioinformation
BMC Bioinformatics
BMC Genomics
BMC Systems Biology
Briefings in Bioinformatics
BMC Research Notes
Bulletin of Mathematical Biology
Cancer Informatic
Comparative and Functional Genomics
Comparative Biochemistry and Physiology - Part D: Genomics and Proteomics
Computational Biology and Chemistry
Computers in Biology and Medicine
Computational and Mathematical Biology
Computational Molecular Biology
EURASIP Journal on Bioinformatics and Systems Biology
Current Bioinformatics
EURASIP Journal on Bioinformatics and Systems Biology
Evolutionary Bioinformatics
Evolutionary Computation
Genome Biology
Genome Informatics
Genome Medicine
Genome Research
Genomics
Genomics, Proteomics & Bioinformatics
IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics
IEEE Transactions on Evolutionary Computation
In Silico Biology
IET Systems Biology
International Journal of Bioinformatics Research and Applications
International Journal of Biomathematics (IJB)
International Journal of Computational Biology and Drug Design
International Journal of Data Mining and Bioinformatics
International Journal of Functional Informatics and Personalized Medicine
International Journal of Knowledge Discovery in Bioinformatics
International Journal of Medical Informatics
Journal of Bioinformatics and Computational Biology
Journal of Biological Systems
Journal of Biomedical Informatics
Journal of Biomedical Semantics
Journal of Computational Biology
Journal of Computational Neuroscience
Journal of Computer-Aided Molecular Design
Journal of Integrative Bioinformatics
Journal of Mathematical Biology
Journal of Theoretical Biology
Mammalian Genome
Mathematical Biosciences
Mathematical Biosciences and Engineering
Methods and Cases in Computational, Mathematical and Statistical Biology
Molecular & Cellular Proteomics
Molecular Systems Biology
Neuroinformatics
Online Journal of Bioinformatics
Pharmacogenetics and Genomics
Physiological Genomics
PLoS Computational Biology
Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics
Source Code for Biology and Medicine
Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology
Statistical Methods in Medical Research
The International Journal of High Performance Computing Applications
The Open Applied Informatics Journal
The Open Bioinformatics Journal
Theoretical Biology and Medical Modelling
@computational_science
Advances and Applications in Bioinformatics and Chemistry
Advances in Bioinformatics
Algorithms for Molecular Biology
BBA - Proteins and Proteomics
BioData Mining
Biofrontiers
Bioinformatics
Bioinformation
BMC Bioinformatics
BMC Genomics
BMC Systems Biology
Briefings in Bioinformatics
BMC Research Notes
Bulletin of Mathematical Biology
Cancer Informatic
Comparative and Functional Genomics
Comparative Biochemistry and Physiology - Part D: Genomics and Proteomics
Computational Biology and Chemistry
Computers in Biology and Medicine
Computational and Mathematical Biology
Computational Molecular Biology
EURASIP Journal on Bioinformatics and Systems Biology
Current Bioinformatics
EURASIP Journal on Bioinformatics and Systems Biology
Evolutionary Bioinformatics
Evolutionary Computation
Genome Biology
Genome Informatics
Genome Medicine
Genome Research
Genomics
Genomics, Proteomics & Bioinformatics
IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics
IEEE Transactions on Evolutionary Computation
In Silico Biology
IET Systems Biology
International Journal of Bioinformatics Research and Applications
International Journal of Biomathematics (IJB)
International Journal of Computational Biology and Drug Design
International Journal of Data Mining and Bioinformatics
International Journal of Functional Informatics and Personalized Medicine
International Journal of Knowledge Discovery in Bioinformatics
International Journal of Medical Informatics
Journal of Bioinformatics and Computational Biology
Journal of Biological Systems
Journal of Biomedical Informatics
Journal of Biomedical Semantics
Journal of Computational Biology
Journal of Computational Neuroscience
Journal of Computer-Aided Molecular Design
Journal of Integrative Bioinformatics
Journal of Mathematical Biology
Journal of Theoretical Biology
Mammalian Genome
Mathematical Biosciences
Mathematical Biosciences and Engineering
Methods and Cases in Computational, Mathematical and Statistical Biology
Molecular & Cellular Proteomics
Molecular Systems Biology
Neuroinformatics
Online Journal of Bioinformatics
Pharmacogenetics and Genomics
Physiological Genomics
PLoS Computational Biology
Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics
Source Code for Biology and Medicine
Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology
Statistical Methods in Medical Research
The International Journal of High Performance Computing Applications
The Open Applied Informatics Journal
The Open Bioinformatics Journal
Theoretical Biology and Medical Modelling
@computational_science
#انرژی_آزاد_گیبس
انرژی آزاد گیبس کمیتی ترمودینامیکی است که میزان خودبهخود انجام شدن یک واکنش را نشان میدهد. این کمیت با G نمایش داده میشود. انجام یک فرایند از لحاظ ترمودینامیکی هنگامی امکانپذیر است که تغییرات انرژی آزاد گیبس منفی باشد.
انرژی آزاد گیبس چنین تعریف میشود:
G = U + PV - TS
یا بطور معادل:
G = H - TS
که در آن: U انرژی درونی
P : فشار
V : حجم
T : دما برحسب کلوین
S : آنتروپی
H : آنتالپی است
این فرمولها دربرگیرندهٔ دو عامل است که در انجامپذیری واکنشها در طبیعت مؤثرند: آنتالپی (انرژی سیستم) و آنتروپی (بینظمی سیستم).
انتالپی (H) تغییرات انرژی ضمن انجام واکنش را دربرمیگیرد. این تغییرات هم انرژی جنبشی راشامل میشود و هم انرژی پتانسیل را، به شرط آن که در حین انجام واکنش فشار وارد بر سیستم ثابت باشد.
یک واکنش زمانی از نظر انرژی انجامپذیر تلقی میشود که بر اثر انجام آن انرژی سیستم کمتر شود. به عبارت بهتر سیستم پایدارتر شود. در این صورت تغییرات انتالپی منفی خواهد بود.
اما در اطراف ما بسیاری از واکنشها اتفاق میافتند که در آنها سیستم گرما میگیرد و انرژی آن افزایش مییابد، یعنی تغییرات انتالپی در آنها مثبت است. این گونه واکنشها به علت عامل دوم رخ میدهند که آنتروپی نامیده میشود و با S نشان داده میشود. این عامل نشاندهندهٔ میزان بینظمی سیستم است و زمانی مساعد است که انجام واکنش سبب زیادشدن بینظمی در سیستم شود. در فرمول انرژی آزاد گیبس عامل S در T ضرب میشود که دمای مطلق (کلوین) گاز است، یعنی اثر عامل بینظمی در دمای بالا بیشتر است.
@computational_science
انرژی آزاد گیبس کمیتی ترمودینامیکی است که میزان خودبهخود انجام شدن یک واکنش را نشان میدهد. این کمیت با G نمایش داده میشود. انجام یک فرایند از لحاظ ترمودینامیکی هنگامی امکانپذیر است که تغییرات انرژی آزاد گیبس منفی باشد.
انرژی آزاد گیبس چنین تعریف میشود:
G = U + PV - TS
یا بطور معادل:
G = H - TS
که در آن: U انرژی درونی
P : فشار
V : حجم
T : دما برحسب کلوین
S : آنتروپی
H : آنتالپی است
این فرمولها دربرگیرندهٔ دو عامل است که در انجامپذیری واکنشها در طبیعت مؤثرند: آنتالپی (انرژی سیستم) و آنتروپی (بینظمی سیستم).
انتالپی (H) تغییرات انرژی ضمن انجام واکنش را دربرمیگیرد. این تغییرات هم انرژی جنبشی راشامل میشود و هم انرژی پتانسیل را، به شرط آن که در حین انجام واکنش فشار وارد بر سیستم ثابت باشد.
یک واکنش زمانی از نظر انرژی انجامپذیر تلقی میشود که بر اثر انجام آن انرژی سیستم کمتر شود. به عبارت بهتر سیستم پایدارتر شود. در این صورت تغییرات انتالپی منفی خواهد بود.
اما در اطراف ما بسیاری از واکنشها اتفاق میافتند که در آنها سیستم گرما میگیرد و انرژی آن افزایش مییابد، یعنی تغییرات انتالپی در آنها مثبت است. این گونه واکنشها به علت عامل دوم رخ میدهند که آنتروپی نامیده میشود و با S نشان داده میشود. این عامل نشاندهندهٔ میزان بینظمی سیستم است و زمانی مساعد است که انجام واکنش سبب زیادشدن بینظمی در سیستم شود. در فرمول انرژی آزاد گیبس عامل S در T ضرب میشود که دمای مطلق (کلوین) گاز است، یعنی اثر عامل بینظمی در دمای بالا بیشتر است.
@computational_science
Forwarded from Pharmatech🌿
Forwarded from Pharmatech🌿