فایل ورد کامل شناسایی ژن های عامل بیماری با استفاده از ارائه مبتنی بر وب معنایی تلفیق دانش ژنومیکی و فنومیکی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل شناسایی ژن های عامل بیماری با استفاده از ارائه مبتنی بر وب معنایی تلفیق دانش ژنومیکی و فنومیکی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۳۰ صفحه

۶ نتیجه گیری
ما برای اولین بار در انسان اولویت بندی ژن بیماری را با ترکیبی از هر دو فنوتیپ موش و ویژگی های بالینی بیماری های انسانی از خلاصه بالینی OMIM انجام دادیم. علاوه بر این با چنین پوشش گسترده ای از منابع دانش استفاده شده، ما نیز برای اولین بار نشان دادیم که توانستیم از استانداردهای وب معنایی و تکنیک های اعمال شده با یک مشکل بیولوژیکی خاص به کار ببریم. استفاده مستقیم از RDF W3C و استانداردهای OWL برای ادغام دانش، برنامه های کاربردی شبکه های محوری را برای استخراج و بازیابی نتایج رتبه بندی شده با استفاده از زبان های نمودار جستار مثل SPARQLمورد تجزیه و تحلیل قرار دادیم. اگر چه در این مطالعه ما بر روی سیستم قلبی – عروقی تمرکز کردیم، رویکرد ما می تواند در هر گروه از ژن ها و یا بیماری به کار برده شود.

عنوان انگلیسی:Identifying disease-causal genes using Semantic Web-based representation of integrated genomic and phenomic knowledge~~en~~

۶ Conclusion

We have used for the first time in human disease gene prioritization a combination of both mouse phenotype and human disease clinical features from OMIM clinical synopsis. In addition to such extended coverage of knowledge sources used, we have also shown for the first time that one can leverage Semantic Web standards and techniques applied to a specific biological problem. The direct use of W3C’s RDF and OWL standards for knowledge integration, the application of network centrality analysis for mining and the retrieving of ranked results using graph query languages such as SPARQL. Although in this current study we focused on the cardiovascular system, our approach can be applied to any group of genes or diseases.

$$en!!