Inligting

Hoe om proteïengrafika te genereer om artikels te illustreer?

Hoe om proteïengrafika te genereer om artikels te illustreer?



We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Die struktuur van insulien wat hieronder getoon word, verskyn in 'n Wikipedia-inskrywing.

Watter sagteware is (of kan) gebruik word om prente van hierdie tipe te skep?


Alle opmerkings is wonderlik, daar is talle sagteware programme wat jou toelaat om sulke beelde te maak.


Versamel inligting oor die insulienstruktuur

Deur eenvoudig op die prent in wikipedia te klik, sal dit jou van waardevolle inligting voorsien:

Geskep deur Isaac Yonemoto geskep met en:pymol, en:inkscape, en en:gimp vanaf KMR-struktuur 1ai0 in die en:pdb. Verw: Chang, X., Jorgensen, A.M., Bardrum, P., Led, J.J.

Die skeppers het dus pymol, inkscape en gimp gebruik, maar kom ons delf 'n bietjie dieper. Ongelukkig het Isaac Yonemoto, die redakteur van hierdie wiki, nie 'n direkte skakel na die oorspronklike publikasie verskaf nie (sien wiki-lêergeskiedenis). Maar deur die skrywersname in kombinasie met te soekinsulienons vind vinnig die artikel: Oplossingstrukture van die R6 menslike insulienheksameer. In die eerste paragraaf sien ons:

Die atoomkoördinate van die 20 verfynde heksameerstrukture en die KMR-afgeleide beperkings is in die Brookhaven Data Bank gedeponeer (PDB ID-kodes 1AIY en 1AI0 vir die simmetriese en die nie-simmetriese heksameer, onderskeidelik)

Jy kan die struktuur wat in hierdie wiki-artikel uitgebeeld is vind deur die PDB-ID te soek.


Skepping vs visualisering
Jy kan 'skep' in jou vraag op twee maniere hier interpreteer:

  • Die skep van hierdie hele struktuur uit niks
  • Visualisering van 'n struktuur wat iemand anders bepaal het

As jy na eersgenoemde verwys, moet jy kyk na die artikel wat met hierdie struktuur ooreenstem. Let daarop dat dit redelik gedetailleerd is en kennis van verskeie konsepte vereis, soos molekulêre dinamika en KMR-spektroskopie. As jy na laasgenoemde verwys as jy moet kyk na die programme wat vroeër genoem is soos pymol, inkscape en gimp


Nie veralgemeenbaar nie
Dit kom neer op wat @David reeds in sy kommentaar gesê het:

Jy is sekerlik bewus daarvan dat Wikipedia se bydraers (nie gebruikers nie) heeltemal onafhanklik is en dus watter sagteware hulle ook al kies om molekulêre beelde te skep.


PubNet: 'n buigsame stelsel vir die visualisering van literatuur-afgeleide netwerke

Ons het PubNet ontwikkel, 'n webgebaseerde hulpmiddel wat verskeie tipes verhoudings onttrek wat deur PubMed-navrae teruggestuur word en dit in netwerke in kaart bring, wat grafiese visualisering, tekstuele navigasie en topologiese analise moontlik maak. PubNet ondersteun die skepping van komplekse netwerke afgelei van die inhoud van individuele aanhalings, soos gene, proteïene, Proteïendatabank (PDB) ID's, Mediese Onderwerpopskrifte (MeSH) terme en outeurs. Hierdie kenmerk laat 'n mens toe om byvoorbeeld 'n literatuur-afgeleide netwerk van gene te ondersoek wat gebaseer is op funksionele ooreenkoms.


Hoekom leer molekulêre grafika en animasie?

"[Molekulêre] animasies het dit makliker gemaak om konkreet oor ons idees te praat, beide binne die laboratorium en met ander in die veld"Samara Rick-Peterson, Harvard Mediese Skool 1

Wat ook al jou tydstoewyding en lus is, moeite wat spandeer word om molekulêre grafika en animasie te leer, kan 'n lang pad gaan.

  1. Beter kommunikasie tussen navorsingsgroepe. Jou samewerking met ander navorsingsgroepe kan uitblink met behulp van gereedskap wat net 'n bietjie meer gevorderd is as Photoshop! Die gebruik van eenvoudige animasies en modelle om te kommunikeer gee jou idees meer duidelikheid. Dit sal ander help om die volle omvang van jou werk te verstaan. Selfs iets so eenvoudig soos 'n skets wat 'n sleutelstruktuur of -komponent illustreer, kan jou aanbiedings verlig.
  2. Openbare uitreik en onderrig.Werklik pragtige en akkurate geanimeerde voorstellings van jou werk kan skrikwekkend wees om te maak wanneer jy begin. Die behoefte aan wetenskaplike uitreik in vandag se sosiopolitieke klimaat is egter so groot dat elke bietjie tel. Toenemend word fondse toegeken aan laboratoriums en wetenskaplikes wat hul werk aan die publiek kan wys en algemene belangstelling kan wek. Die ontwerp van animasie en grafika vir jou laboratoriumwebwerf is 'n goeie manier om openbare belangstelling en welwillendheid teenoor jou laboratorium te verkry. As jy 'n gevorderde animeerder of ontwerper is, is geleenthede volop - jy kan uiteindelik biologiese agtergrondvideo's verskaf vir 'n musiektoepassing deur Björk, of wetenskaplik akkurate uitstallings by die Museum van Moderne Kuns opstel. Die enigste beperking is jou verbeelding!
  3. Hipotese generering en toetsing.Navorsers gebruik mock-ups en 3D-modelle van hul werk om beter te verstaan ​​hoe die geïntegreerde data lyk. Om te sien hoe molekules bymekaar pas, kan help om insig in hul funksie te kry, soos wanneer die vorm van proteïene ondersoek word wat na 3D heelselmodelle koppel. In baie gevalle lei die skep van 'n benaderde simulasie van die proses wat bestudeer word, tot meer vrae. Die skep van 'n animasie lei dikwels daartoe dat navorsers hipoteses heroorweeg wat, sodra dit gevisualiseer is, duidelik nie in die praktyk werk nie. "My animasies sluit altyd 'n aantal idees in, waarvan sommige deur 'n groot hoeveelheid eksperimentele data gerugsteun kan word, en sommige wat meer vermoede is," sê Janet Iwasa, Ph.D 2, navorser van die Universiteit van Utah. Net so kan jou grafika en animasies op kritieke punte in jou navorsingsloopbaan as nuttige ideegenererende hulpmiddels funksioneer.
  4. 'n Loopbaan in biomediese illustrasie en visualisering.As jy nog verder in molekulêre grafika en animasie wil duik, hoekom nie vir 'n Meestersgraad in Biomediese Illustrasie gaan nie? Talle universiteite regoor Noord-Amerika en Europa bied kursusse in Wetenskaplike Kommunikasie aan wat animasie- en illustrasiemodules insluit. Toegewyde programme in biologiese visualisering verskyn ook in reaksie op verhoogde reaksie van opgeleide professionele persone in die industrie, akademie en die regering. Om in hierdie veld te werk, gee jou die geleentheid om met navorsers saam te werk om hul werk vir 'n verskeidenheid gehore tot lewe te bring. Opgeleide mediese illustreerders is ook gesog in die regstelsel, om gerekonstrueerde bewyse in hofsale te wys, en om studente en mediese dokters te onderrig.

Gevolgtrekkings

Die ontwikkeling van metodes om sistematies alle proteïene in 'n sel te bestudeer en hul daaropvolgende funksionele annotasie open nuwe weë van navorsing. In die toekoms is dit baie waarskynlik dat sulke studies nuwe beginsels sal ontbloot van hoe biologiese stelsels funksioneer, hopelik sal lei tot 'n verbeterde behandeling van menslike patologieë.

Oor die afgelope tien jaar het die analitiese instrument 'n vlak van gesofistikeerdheid van 'n meer volwasse wetenskaplike veld bereik. Die bioinformatiese interpretasie en die verwerking van die data is egter nog in sy kinderskoene. Benewens betroubare en robuuste algoritmes, moet internasionale standaarde vir dataverwerking en -afsetting sowel as die interpretasie daarvan ontwikkel en ooreengekom word om die volle potensiaal van proteomiese navorsing te ontketen.


Reël 1: Bepaal eers die doel van die figuur en assesseer die netwerk

Die eerste reël is ook waarskynlik die belangrikste: Voordat ons 'n illustrasie skep, moet ons die doel daarvan [4] vasstel en dan die netwerkkenmerke. Wanneer die doel vasgestel word, help dit om eers die verduideliking (byskrif) wat ons deur die figuur wil oordra neer te skryf en op te let of die verduideliking verband hou met die hele netwerk tot 'n nodus subset in die netwerk tot 'n tydelike, oorsaaklike of funksionele aspek van die netwerk na die topologie van die netwerk of na 'n ander aspek. Hierdie analise moet gebeur voordat ons die netwerk teken, want die data wat in die aansig ingesluit is, die fokus van die figuur en die volgorde wat ons gebruik om die netwerk visueel te enkodeer, moet die verduideliking wat ons wil oordra, ondersteun. Byvoorbeeld, opvallende aspekte van die figuur moet dalk sentraal vertoon word, in groter grootte, of deur aantekeninge gemerk word. Tweedens moet ons die netwerk assesseer in terme van skaal, datatipe, struktuur, ens. Hierdie netwerkkenmerke sal verder opvallende aspekte van die visualisering beperk, soos die kleur, die vorm, die merke wat gebruik word en die uitleg van die netwerk [5].

Fig 1 lewer twee boodskappe oor proteïene wat bekend is dat hulle betrokke is by glioblastoma multiforme (GBM). Die eerste figuur is 'n RAS-seinkaskade in 'n saamgestelde GBM-netwerk. Omdat die boodskap van die figuur verband hou met proteïeninteraksiefunksies, gebruik die figuur 'n datavloei-kodering, met nodusse wat deur pyle verbind word. Die nodusse word gekleur deur die uitdrukking variansie oor monsters. Die tweede figuur is 'n STRING proteïen-proteïen interaksie (PPI) netwerk wat proteïene verteenwoordig wat beduidende uitdrukkingsveranderinge in subtipe 3 van GBM toon, benewens 20 bykomende proteïene om konnektiwiteit te verbeter, verteenwoordig die kleure die vouverandering, en die grootte verteenwoordig die aantal mutasies. Omdat die boodskap van hierdie figuur verband hou met die struktuur van die netwerk, nie sy funksionaliteit nie, word die nodusse verbind deur ongerigte rande, en die nodusse word geplaas om die struktuur te versterk. Let verder op hoe die kwantitatiewe kleurskema (geel tot groen gradasies) in die eerste netwerk uitdrukkingvariansie toon, terwyl die divergente kleurskema (rooi na blou) in die tweede netwerk die uiterste waardes van differensiële uitdrukking vir een GBM-subtipe beklemtoon. Net so is die rande in die eerste netwerk pyle wat funksie aandui, terwyl dit in die tweede netwerk rande is om struktuur aan te dui. Elke beeld vertel 'n ander storie: Die eerste boodskap gaan oor netwerkfunksionaliteit, die tweede oor die netwerkstruktuur.

Twee voorstellings van proteïene betrokke by GBM. Die linker prent (A) toon 'n saamgestelde kankerseinweg geneem vanaf die TCGA se oorspronklike Mondrian-inprop na Cytoscape (Cytoscape Consortium https://cytoscape.org/). Die knoopkleur verteenwoordig die algehele variansie van uitdrukking oor 'n stel pasiënte, en die lyne en pyle verteenwoordig die funksie van die interaksies tussen die proteïene. In die regterbeeld (B) is 'n PPI-netwerk geskep met behulp van die Cytoscape stringApp en geannoteer met data wat vanaf TCGA afgelaai is. Die kleure verteenwoordig die vouverandering vir subtipe 3 van GBM, die nodusgroottes wissel met die aantal mutasies, en die rande verteenwoordig funksionele assosiasies. GBM, glioblastoma multiforme PPI, proteïen-proteïen interaksie.


Biologiediagram en illustrasiesagteware - Begin maklik om biologie te teken

Biologie is die natuurwetenskap wat die studie van lewe en lewende organismes behels. Biologiediagramme en illustrasies word wyd gebruik in wetenskap en onderwysaktiwiteite om die fisiese struktuur, chemiese samestelling, funksie, ontwikkeling en evolusie voor te stel. Die biologie diagram en illustrasie sagteware is ontwikkel om jou biologie tekening te vergemaklik.

Biologie en illustrasiediagramsagteware

Uitgebreid met professionele biologie-oplossing, bied hierdie biologiediagramsagteware 'n stel nuttige gereedskap vir die vinnige en maklike teken van verskeie biologie-illustrasies en -tekeninge. Met die stel maklike maar doeltreffende gereedskap soos die rooster, reëls en gidse, kan jy maklik draai, groepeer, belyn, die voorwerpe rangskik, verskillende lettertipes en kleure gebruik om jou diagram buitengewoon te laat lyk. So 'n biologiediagram is duideliker en makliker om te redigeer as 'n handgetekende een op 'n stuk papier, en dit baat baie by die deel en aanbieding.

Laai Edraw biologie diagram sagteware af en kyk hoe vinnig en maklik jy professionele biologie diagramme kan skep:

Stelselvereistes

  • Werk op Windows 7, 8, 10, XP, Vista en Citrix
  • Werk op 32 en 64 bit Windows
  • Werk op Mac OS X 10.2 of later

Biologie Diagram Simbole

Biologie is nou en diep betrokke by die diverse lewe wat elke dag gebeur. Die kragtige wetenskapdiagramsagteware verskaf biblioteke van hoeveelhede vektorsimbole wat nie net biologie betref nie, maar ook fisika, chemie, laboratoriumtoerusting, wiskunde en sterrekunde, ens. Die gebruik van simbole en illustrasies uit enige van die kategorie help jou om die biologie-vak te bemeester deur 'n omvattende studie. Vir onderwysers kan die gebruik van sulke wetenskapdiagramsagteware beslis tyd bespaar en klasgehalte verbeter.

Diereselle

Plantselle

Dit verg baie min moeite om die ingeboude biologie simbole en illustrasies aan te pas met behulp van tekengereedskap in Simbole oortjie. Deur hierdie gereedskap ten volle te gebruik, maak dit maklik en doeltreffend om biologiediagramme te skep.

Biologie Diagram Sagteware Kenmerke

  • Ondersteuning om hiperskakels, aanhangsels en notas met een klik in te voeg.
  • Oorvloedige en pragtige ingeboude biologie-simbole en vooraf ontwerpte voorbeelde.
  • Handige basiese gereedskap vir outomatiese uitleg en belyning.
  • Vektorgrafiese lêers vir omskakeling na 'n verskeidenheid formate: beeld, HTML, SVG, PDF-lêer, MS Office-lêers soos PPT, Word, Excel en Visio, ens.
  • Veelsydige tekengereedskap om ingeboude elemente te redigeer of gepersonaliseerde biologie-simbole te teken.

Biologie Diagram Voorbeelde

Hier is 'n paar vooraf ontwerpte biologiediagramme van ons sagteware. Klik op die prent om die vektor af te laai en vind meer gratis biologiediagramvoorbeelde om jou biologietekening te inspireer. Meer tekengereedskap en meetkundige werking word verskaf om biologiese illustrasies aan te pas om aan u vraag te voldoen.

Verdere leeswerk


Agtergrond

Met 'n vinnig groeiende databasis van voltooide genome en gevolglike verbeterings aan die rekonstruksie van diep en breë filogenetiese verwantskappe, het dit moontlik geword om die molekulêre oorsprong van baie komplekse sellulêre sisteme te oorweeg. Sulke ontledings kan diep verwantskappe tussen sellulêre funksies onthul, geslagspesifieke kenmerke identifiseer en evolusionêre meganismes ontbloot [1-5], en is belangrik in die identifisering van byvoorbeeld patogeen-geassosieerde geenprodukte, met potensiaal vir terapeutiese intervensie, asook soos in pogings om te verstaan ​​hoe sulke stelsels ontstaan ​​het. Verder bied dalende koste van nukleotiedvolgordebepaling geleenthede om genoomvolgordes van selfs moeilike organismes te genereer, wat ontleding van funksie in hierdie taksa moontlik maak deur vergelyking met hanteerbare organismes. Kortom, die behoefte om vergelykende data aan te bied is hoogs dringend en sal waarskynlik vir 'n geruime tyd 'n probleem bly.

Alhoewel dit nou betreklik triviaal is om groot datastelle te genereer wat 100e tot 1000e navraagresultate bevat deur BLAST, HMMer en ander volgorde-gebaseerde algoritmes [6-10] te gebruik, vorm hierdie data in wese geenlyste, wat slegs waarde het wanneer dit samehangend verwerk en aangebied word [5 ,11-16]. Die belangrikste biologiese toegevoegde waarde binne sulke ontledings is die vermoë om vinnig die verspreidings van gene tussen veelvuldige biologiese prosesse, dit wil sê proteïenkomplekse en paaie, en ook oor baie taksa te vergelyk. Dit is nogal uitdagend aangesien hierdie datastelle honderde/duisende geenoproepe kan bevat, en tensy hierdie data grafies en op 'n maklik verstaanbare wyse voorgestel word, is patrone moeilik om waar te neem. Veral sigblaaie leen hulle nie daartoe om datastelle in subgroepe te blaai en te fragmenteer om datakompleksiteit te verminder nie, en dit verwyder dikwels baie waardevolle vergelykende inligting. Produksie van vergelykingsyfers van ontwikkelende datastelle (werk aan die gang) is van onskatbare waarde tydens datastelproduksie, en selfs vir die neem van besluite en die ontwikkeling van hipoteses, maar handmatige vervaardiging van syfers op die vlug is onuitvoerbaar.

Om hierdie behoeftes aan te spreek, het ons die Coulson-plot ontwerp, 'n matriks van gekleurde sirkeldiagramme en wat inligting in 'n gegroepeerde formaat vertoon, tesame met hiërargiese taksonomiese etikette en 'n sleutel tot individuele geenprodukte. Hierdie plot het ons, en ander, in verskeie publikasies gebruik en wat ons gevind het as baie nuttig en toeganklik vir lesers van hierdie verslae [3,17-24]. Die handkonstruksie van hierdie erwe is egter tydrowend en, met honderde elemente, foutgevoelig, en wat dit uitsluit op-die-vlieg plotte en moontlik wyer aanvaarding van die formaat. Daarom, om generiese/outomatiese produksie en aanvaarding van die plot te fasiliteer, het ons 'n platform-onafhanklike toepassing, die Coulson plot generator (CPG), ontwikkel om Coulson plotte te teken van gestruktureerde data wat standaard sigbladlêerformate as invoer gebruik. CPG behoort toeganklik te wees vir die oorgrote meerderheid werkers met slegs rudimentêre rekenaarvaardighede en vereis minimale post-plot manipulasies om publikasiekwaliteit plotte van aansienlike kompleksiteit te genereer.


Klasse vir DNA-analise¶

Ons sal hier 'n voorbeeld van die gebruik van klasse vir die uitvoering van DNA-analise soos verduidelik in die vorige teks. Basies skep ons 'n klas Gene om 'n DNS-volgorde (string) en 'n klas voor te stel Streek om 'n subreeks (substring) voor te stel, tipies 'n ekson of intron.

Klas vir streke¶

Die klas vir die voorstelling van 'n gebied van 'n DNS-string is redelik eenvoudig:

Behalwe om die substring te stoor en toegang daartoe te gee deur kry_streek , het ons ook die moontlikheid ingesluit om

  • len(r) as r is 'n Streek instansie
  • kyk of twee Streek gevalle is gelyk
  • skryf r1 + r2 vir twee gevalle r1 en r2 van tipe Streek
  • presteer r1 += r2

Laasgenoemde twee bewerkings is gerieflik om een ​​groot tou uit alle ekson- of intronstreke te maak.

Klas vir Gene¶

Die klas vir geen sal langer en meer kompleks as klas wees Streek . Ons het reeds 'n klomp funksies wat verskillende tipes analise uitvoer. Die idee van die Gene klas is dat hierdie funksies metodes in die klas is wat op die DNA-string en die eksonstreke wat in die klas gestoor word, werk. Eerder as om al die funksies as metodes in die klas te herkodeer, sal ons net die klas laat “wrap” die funksies. Dit wil sê, die klasmetodes roep die funksies op wat ons reeds het. Hierdie benadering het twee voordele: gebruikers kan óf die funksie-gebaseerde óf die klas-gebaseerde koppelvlak kies, en die programmeerder kan al die klaargemaakte funksies hergebruik wanneer die klas-gebaseerde koppelvlak geïmplementeer word.

Die keuse van funksies sluit in

  • genereer_string vir die generering van 'n ewekansige string vanaf een of ander alfabet
  • Aflaai en read_dnafile (weergawe lees_dnafile_v1 ) vir die aflaai van data vanaf die internet en lees van lêer
  • lees_ekson_streke (weergawe lees_exon_streke_v2 ) vir die lees van eksonstreke uit lêer
  • tofile_with_line_sep (weergawe tofile_with_line_sep_v2 ) vir die skryf van stringe na lêer
  • lees_genetiese_kode (weergawe lees_genetiese_kode_v2 ) vir die laai van die kartering van drielingkodes na 1-letter simbole vir aminosure
  • kry_basisfrekwensies (weergawe kry_basisfrekwensies_v2 ) vir die vind van frekwensies van elke basis
  • format_frekwensies vir die formatering van basisfrekwensies met twee desimale
  • skep_mRNA vir die berekening van 'n mRNA-string vanaf DNA- en eksonstreke
  • muteer vir die mutasie van 'n basis op 'n ewekansige posisie
  • skep_markov_ketting , oorgang , en muteer_via_markov_ketting vir die mutasie van 'n basis op 'n ewekansige posisie volgens ewekansige gegenereerde oorgangswaarskynlikhede
  • create_protein_fixed vir die behoorlike skepping van 'n proteïenvolgorde (string)

Die stel gewone funksies vir DNA-analise word in die lêer dna_functions.py gevind, terwyl dna_classes.py die implementerings van klasse bevat Gene en Streek .

Basiese kenmerke van klas Gene¶

Klas Gene is veronderstel om die DNS-volgorde en die geassosieerde eksonstreke te hou. 'n Eenvoudige konstruktor verwag dat die eksonstreke gespesifiseer word as 'n lys van (begin, einde) tupels wat die begin en einde van elke streek aandui:

Die metodes in die klas Gene is triviaal om te implementeer wanneer ons reeds die funksionaliteit in selfstandige funksies het. Hier is 'n paar voorbeelde van metodes:

Buigsame Konstrukteur¶

Die konstruktor kan meer buigsaam gemaak word. Eerstens is die eksonstreke dalk nie bekend nie, so ons moet toelaat Geen as waarde en gebruik dit in werklikheid as verstekwaarde. Tweedens sal eksonstreke aan die begin en/of einde van die DNA-string lei tot leë intron Streek voorwerpe dus moet 'n behoorlike toets op nie-nul lengte van die introne ingevoeg word. Derdens kan die data vir die DNS-string en die eksonstreke óf as argumente deurgegee word óf afgelaai en van lêer gelees word. Twee verskillende initialiserings van Gene voorwerpe is dus

Mens kan slaag Geen vir urlbasis as die lêers reeds op die rekenaar is. Die buigsame konstruktor het, nie verbasend nie, veel langer kode as die eerste weergawe. Die implementering illustreer goed hoe die konsep van oorlaaide konstruktors in ander tale, soos C++ en Java, in Python hanteer word (oorlaaide konstruktors neem verskillende tipes argumente om 'n instansie te inisialiseer):

Let daarop dat ons redelik gedetailleerde toetsing uitvoer van die objektipe van die datastrukture wat as die dna en ekson_streke argumente. Dit kan goed gedoen word om veilige gebruik te verseker ook wanneer daar slegs een toegelate tipe per argument is.

Ander metodes¶

A skep_mRNA metode, wat die mRNA as 'n string terugstuur, kan gekodeer word as

Ook hier maak ons ​​staat op die oproep van 'n reeds geïmplementeerde funksie, maar sluit 'n paar toetse in of dit gepas is om vir mRNA te vra.

Metodes vir die skep van 'n gemuteerde geen is ook ingesluit:

Sommige “kry” metodes wat toegang gee tot die fundamentele eienskappe van die klas kan ingesluit word:

Alternatiewelik kan 'n mens direk toegang tot die eienskappe verkry: gene._dna , gene._eksone , ens. In daardie geval moet ons die voorste onderstreep verwyder aangesien hierdie onderstreep aandui dat hierdie eienskappe beskou word as “beskermd”, dit wil sê, om nie direk deur die gebruiker toegang te verkry nie. Die “beskerming” in “kry” funksies is meer verstandelik as werklik aangesien ons in elk geval die datastrukture in die hande van die gebruiker gee en sy kan doen wat sy wil (selfs uitvee).

Spesiale metodes vir die lengte van 'n geen, byvoeging van gene, kontrolering of twee gene identies is, en druk van kompakte geeninligting is relevant om by te voeg:

Hier is 'n interaktiewe sessie wat demonstreer hoe ons met die klas kan werk Gene voorwerpe:

Subklasse¶

Daar is twee fundamentele tipes gene: die mees algemene tipe wat vir proteïene kodeer (indirek via mRNA) en die tipe wat net vir RNA kodeer (sonder om verder tot proteïene verwerk te word). Die produk van 'n geen, mRNA of proteïen, hang af van die tipe geen wat ons het. Dit is dan natuurlik om twee subklasse vir die twee tipes geen te skep en 'n metode te hê kry_produk wat die produk van daardie tipe geen teruggee.

Die kry_produk metode kan in die klas verklaar word Gene :

Die uitsondering hier sal veroorsaak word deur 'n instansie ( self ) van enige subklas wat net erf kry_produk uit die klas Gene sonder om 'n subklasweergawe van hierdie metode te implementeer.

Die twee subklasse van Gene kan hierdie eenvoudige vorm aanneem:

'n Demonstrasie van hoe om die laktase-geen te laai en die laktase-proteïen te skep, word gedoen

Stel nou voor dat die Lactase-geen eerder 'n RNA-koderende geen sou gewees het. Die enigste nodige veranderinge sou gewees het om te ruil ProteïenCodingGene deur RNACodingGene in die opdrag aan laktase_geen , en 'n mens sal 'n finale RNA-produk in plaas van 'n proteïen uitkry.

Erkennings. Die skrywers wil vir Sveinung Gundersen, Ksenia Khelik, Halfdan Rydbeck en Kai Trengereid bedank vir hul bydrae tot die voorbeelde en hul implementering.


As jy jou eie figure wil teken

Google Tekeninge

Google Drawings is soortgelyk aan die gebruik van PowerPoint om figure te teken. Dit is deel van Google Drive, so dit het 'n soortgelyke koppelvlak as Google Docs of ander produkte in die suite. Aangesien dit webgebaseer is, kan u dit vanaf enige plek verkry. Die gebruiksgemak daarvan is een van die redes waarom dit die eerste program was wat ek gebruik het om grafika vir die Addgene-blog te skep. Dit het egter 'n beperkte aantal tekengereedskap, so dit is moeiliker om ingewikkelde figure, soos 'n brein of 'n muis, te teken.

Vectr

Vectr is soos 'n afgeskaalde weergawe van Adobe Illustrator. Daar is beide 'n web- en 'n rekenaarweergawe van hierdie sagteware. Vectr het lae waarmee jy individuele vektore (vorms gedefinieer deur 2D-punte wat deur lyne en kurwes verbind word) wat jy geteken het, kan sluit en versteek. Lae is nuttig om figure met baie elemente te teken. Dit het 'n bietjie rondgespeel om al die instellings en gereedskapopsies uit te vind, maar ek het gevind dat Vectr redelik intuïtief is en ek het vinnig syfers gemaak.

Inkscape

Inkscape is die meeste soortgelyk aan Adobe Illustrator uit die drie opsies om jou eie figuur te teken wat in hierdie pos bespreek word. Dit is oopbron en beskikbaar vir rekenaargebruik vir Windows, Mac OS X en Linux. Inkscape is veelsydig en het 'n wye verskeidenheid gereedskap om vorms te teken en te redigeer en soos Vectr, gebruik Inkscape vektorgrafika. Daar is 'n steil leerkurwe vir Inkscape, maar daar is baie hulpbronne om die sagteware te leer. Die Inkscape-webwerf het baie tutoriale en Lynda het ook 'n tutoriaal, waartoe jy dalk toegang kan hê deur jou universiteit of jou openbare biblioteek.


Skrywer inligting

Affiliasies

INSERM, U 1134, DSIMB, Univ Paris, Univ de la Réunion, Univ des Antilles, F-75739, Parys, Frankryk

Guilhem Faure, Agnel Praveen Joseph, Pierrick Craveur, Tarun J. Narwani, Jean-Christophe Gelly, Joseph Rebehmed en Alexandre G. de Brevern

INSERM UMR_S 1134, DSIMB, Université de Paris, Institut National de la Transfusion Sanguine (INTS), 6, rue Alexandre Cabanel, F-75739, Parys cedex 15, Frankryk

Agnel Praveen Joseph, Pierrick Craveur, Tarun J. Narwani, Jean-Christophe Gelly, Joseph Rebehmed en Alexandre G. de Brevern

Laboratoire d'Excellence GR-Ex, F-75739, Parys, Frankryk

Agnel Praveen Joseph, Pierrick Craveur, Tarun J. Narwani, Jean-Christophe Gelly, Joseph Rebehmed en Alexandre G. de Brevern

Birkbeck College, Universiteit van Londen, Londen, VK

Molekulêre Grafiese Laboratorium, Departement Integrerende Strukturele en Berekeningsbiologie, Die Scripps Navorsingsinstituut, La Jolla, CA, 92037, VSA

Molekulêre Biofisika-eenheid, Indiese Instituut vir Wetenskap, Bangalore, Indië

Departement Rekenaarwetenskap en Wiskunde, Libanese Amerikaanse Universiteit, Beiroet, Libanon

Jy kan ook vir hierdie skrywer soek in PubMed Google Scholar

Jy kan ook vir hierdie skrywer soek in PubMed Google Scholar

Jy kan ook vir hierdie skrywer soek in PubMed Google Scholar

Jy kan ook vir hierdie skrywer soek in PubMed Google Scholar

Jy kan ook vir hierdie skrywer soek in PubMed Google Scholar

Jy kan ook vir hierdie skrywer soek in PubMed Google Scholar

Jy kan ook vir hierdie skrywer soek in PubMed Google Scholar

Jy kan ook vir hierdie skrywer soek in PubMed Google Scholar

Bydraes

GF het die meeste van die PyMOL-inprop geskryf met die hulp van PC en TJN. AGdB en NS ontwerp die oorspronklike iPBA-metodologie wat deur APJ gekodeer is. JR, JCG en AGdB het die studie bedink en toesig gehou oor die implementering daarvan. GF, APJ, NS, JR, JCG en AGdB het die manuskrip geskryf met insette van alle outeurs. Alle skrywers het die finale manuskrip vir publikasie goedgekeur.

Ooreenstemmende skrywers


Kyk die video: 09 Photoshop za početnike: Rezolucija i veličina fotografije (September 2022).