تحقیق بیماری های ژنتیکی

اختصاصی از زد فایل تحقیق بیماری های ژنتیکی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

82 صفحه

مقدمه

علم ژنتیک یکی از شاخه‌های علوم زیستی است که بوسیله قوانین و مفاهیم موجود در این علم می‌توانیم به تشابه یا عدم تشابه دو موجود نسبت به یکدیگر پی ببریم و بدانیم که چطور و چرا چنین تشابه و یا عدم تشابه در داخل یک جامعه گیاهی و یا جامعه جانوری ، بوجود آمده است. علم ژنتیک علم انتقال اطلاعات بیولوژیکی از یک سلول به سلول دیگر ، از والد به نوزاد و بنابراین از یک نسل به نسل بعد است. ژنتیک با چگونگی این انتقالات که مبنای اختلالات و تشابهات موجود در ارگانیسم‌ها است، سروکار دارد. علم ژنتیک در مورد سرشت فیزیکی و شیمیایی این اطلاعات نیز صحبت می‌کند

معرفی علم ژنتیک

ژنتیک، علم مطالعه وراثت، در تمامی زمینه‌های آن، از گسترش صفات در یک شجره‌نامه خانوادگی، تا بیوشیمی ماده ژنتیکی، اسید دزوکسی ریبونوکلئیکDNA و اسید ریبونوکلئیکRNA است. هدف ما در این بخش، معرفی و بررسی مکانیزم‌های وراثت است.

به صورت تاریخی، ژنتیک دانان در 3 حیطه مجزا فعالیت کرده‌اند، هر حیطه با مشکلات، روش‌ها و موجودات زنده مورد مطالعه مربوط به خود. این 3 حیطه عبارتند از ژنتیک کلاسیک، ژنتیک مولکولی و ژنتیک تکاملی (یا ژنتیک جمعیت

در ژنتیک کلاسیک ما با تئوری کروموزومی وراثت روبرو هستیم، مفهومی که ژن‌ها را به صورت خطی در کنار هم بر روی کروموزوم فرض می‌کند. موقعیت نسبی ژنها با بررسی فراوانی زاده‌های حاصل از آمیزش‌های خاصی قابل تعیین است

دانلود پاورپوینت ارزیابی تنوع ژنتیکی جمعیت های بومی یونجه ایران ( Medicago sativa L.) با استفاده از نشانگر مولکولی AFLP

اختصاصی از زد فایل دانلود پاورپوینت ارزیابی تنوع ژنتیکی جمعیت های بومی یونجه ایران ( Medicago sativa L.) با استفاده از نشانگر مولکولی AFLP دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

یونجه با نام علمی (Medicago Sativa L.) به عنوان یک گیاه دائمی از خانواده لگومینوز، پس از غلات مهمترین محصول اقتصادی در دنیا محسوب می شود.

خاستگاه اصلی یونجه، خاور نزدیک و آسیای مرکزی

جنس مدیکا دارای 56 گونه می باشد که 22 گونه آن چند ساله آلوگام و 34 گونه آن یک ساله آتوگام است

تعداد کروموزوم پایه گونه های مختلف یونجه می باشد x=8و در برخی گونه ها 7= x می باشد

اهمیت یونجه

•بالا بودن پروتئین آن نسبت به سایر علوفه ها

•سرشار از مواد معدنی و مواد هیدروکربنه و ویتامین ها (K,E,C,A)

•منبع بسیار خوب جهت تولید شهد و پرورش زنبورعسل

•اصلاح خاک و جلوگیری از فرسایش

•همزیستی با باکتری های ریزوبیوم

سطح زیرکشت یونجه

در جهان:

32 میلیون هکتار است که آمریکا 10/5 میلیون هکتار، آرژانتین 7/5 میلیون هکتار، کانادا 2/5 میلیون هکتار و ایتالیا 1/3 میلیون هکتار و بقیه کشورها در رده های بعدی قرار دارند.

در ایران:

متوسط سطح زیرکشت یونجه 638/471 هکتار  که 583/263 هکتار آبی و 55/208 هکتاردیم می باشد که 62/37 درصد از کل سطح نباتات علوفه ای را به خود اختصاص داده است.

تنوع  ژنتیکی

تنوع ژنتیکی، بخشی از تنوع زیستی است که به تفاوت های ژنتیکی موجود در ساختار یک گونه مربوط می شود.

موفقیت در هر برنامه اصلاح گیاهی بستگی به وجود تنوع ژنتیکی و آگاهی از میزان آن در جمعیت مورد نظردارد.

در سالهای اخیر استفاده از  نشانگرهای مولکولی چشم انداز نوینی برای ارزیابی تنوع ژنتیکی فراهم آورده است. با استفاده از این نشانگرها، مکان ارزیابی مستقیم تنوع در سطح ژنوم وجود دارد. از این رو دقت این نشانگرها به دلیل استفاده مستقیم از ماده وراثتی بسیار بالاست.

تعریف نشانگر ژنتیکی

تفاوتهای موجود در بین ردیف DNA کروموزوم های هر موجود که از افراد به نتاج آنها منتقل می گردد، نشانگر ژنتیکی گفته می شود. (قریاضی، 1375)

برای آنکه صفتی به عنوان نشانگر ژنتیک استفاده شود، بایستی حداقل واجد دو ویژگی زیر باشد:

الف- در بین افراد متفاوت باشد (چند شکل باشد).

ب- به توارث برسد.

AFLPنشانگر

نام AFLP برای نخستین بار توسط قره یاضی و همکاران در سال 1993 به نام روش ALP مورد استفاده قرار گرفت، که به دلیل ثبت آن توسط شرکت کی جین این نام به AFLP تغییر پیدا یافت.

 نشانگر AFLP در سال 1995 توسط ووس و همکاران معرفی شد(Vos et al ., 1995).

شامل 44 اسلاید powerpoint

دانلود مقاله کاربرد الگوریتم ژنتیکی سازگار یافته برای مسائل دینامیکی چند هدفه

اختصاصی از زد فایل دانلود مقاله کاربرد الگوریتم ژنتیکی سازگار یافته برای مسائل دینامیکی چند هدفه دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

مشخصات این فایل
عنوان: کاربرد الگوریتم ژنتیکی سازگار یافته برای مسائل دینامیکی چند هدفه
فرمت فایل: word( قابل ویرایش)
تعداد صفحات: 24

این مقاله درمورد کاربرد الگوریتم ژنتیکی سازگار یافته برای مسائل دینامیکی چند هدفه می باشد.

خلاصه آنچه در  مقاله کاربرد الگوریتم ژنتیکی سازگار یافته برای مسائل دینامیکی چند هدفه می خوانید : 

1-1-    معرفی ها
یک بهینه سازی چند هدفه با قیود نامساوی می تواند به زبان ریاضی توسط یک تابع برداری f معرفی  شود که یک مجموعه از m  پارامتر ( متغیر های تصمیم گیری ) را به n تابع هدف می نگارد . این موضوع می تواند مانند زیر بیان شود.
Y=f(x)=(f1(x),f2(x),f3(x),f4(x))
که x عبارت است از مجموعه بردارهای تصمیم گیری و X  عبارت است از فضای پارامترها و y نیز بردار هدف می باشد و Y فضای تابع هدف است. حقیقت مورد ملاحظه در مورد این گونه حلها این است که هنگامی که تمام توابع هدف در نظر گرفته شوند، هیچ کدام از حلها در فضای جستجو نسبت به بقیه برتری ندارد. مجموعه حلهای یک مسئله بهینه سازی چند هدفه تشکیل شده است از همه پارامترهای تصمیم گیری بنحوی که بردارهای هدف آنها نتوانند بدون تنزلِ بقیه، بهبود یابند. یک چنین حلهایی، حلهای بهینه پارِتو نامیده می شوند. یک حل بهینه پارتو یکتا نیست اما عضوی از مجموعه نقطه هایی می باشد که هر کدام به تنهایی و با درنظرگرفتن بردارهدف، خوب می باشد.

2-1- نسبت دهی لیاقت و ماندگاری واگرایی
نسبت دهی لیاقت و استراتژی ماندگاری واگرایی، دو موضوع مهم در MOPs می باشند. برای نسبت دهی لیاقت، تعداد زیادی MOGA می توانند در دو گروه رده بندی کرد که عبارتند از حلهای پارتو و حلهای غیر پارتو.  روشهای غیر پارتو [9]، [10]، [13] مستقیما از مقادیر تابع هدف برای تصمیم گیری برای باقی ماندن یا حذف شدن افراد استفاده می کنند. در حالی که روشهای پارتو [6]، [11]، [16]، [18]، [19] لیاقت یک فرد را در رابطه با خواص مشرف بودن آن اندازه گیری می کنند. افراد غیر مشرف در جمعیت، بعنوان افراد با لیاقت بالاترین در نظر گرفته می شوند و افراد مشرف بعنوان افراد با لیاقت کمترین فرض می شوند.
یکی دیگر از مشخصه های MOGAs  ها عبارت است ازاستراتژی ماندگاری واگرایی. این موضوع باعث می شودکه حلها بصورت خیلی یکنواخت در تمام مجموعه بهینه پارتو پخش شوند بجای اینکه در یک ناحیه کوچک مجتمع شوند. به اشتراک گذاشتن، لیاقت افرادی که کاندیدای یک لیاقت باشند را کم می کند و یکی از تکنیکهای خیلی جدید می باشد . اخیرا بعضی از تکنیکهای مستقل از پارامتر نظیر SPEA و NSGA نیز پیشنهاد شده اند. در این مطالعه، یک تکنیک مبتنی بر منطق فازی برای انجام بهتر نسبت دهی لیاقت و ماندگاری واگرایی بکار گرفته شده است.
روشهای قدیمی نظیر روش مجموع  وزنها یا روش قیدهای   [4] در هر بار اجراء فقط می توانند یک حل بهینه پارتو را پیدا کنند. همچنین این روشها وابسته به مسئله مورد حل می باشند و ممکن است ساده سازیهای بسیار زیادی را انجام دهند. در اکثر برنامه های بازیها، لیاقت استاتیکی زیر برای پیدا کردن جهت جستجو بکار برده می شود.
که fi  ها feature ها هستند و  wi ها وزنهای مربوطه می باشند که میزان مهم بودن feature ها را نشان می دهند. مشخص کردن این feature ها و وزنها برای یک جستجوی کار آمد در یک مسئله بهینه سازی چند هدفه بسیار مهم می باشند. انتخاب وزنها در یک فضای دینامیکی چند معیاری سخت می باشد و انتصاب مقادیر وزنها اغلب بصورت سعی و خطا انجام می گیرد . این فرایند بسیار زمانبر می باشد. به منظور غالب آمدن بر مشکل بالا ، یک تابع لیاقت با پایه منطق فازی مورد استفاده قرار می گیرد. بهینه سازی به روش فازی بجای اینکه بر یک مدل ریاضی بنا شود بر یک مدل فازی بنا می شود. مهمترین مزیت های این روش بهینه سازی این است که توابع هدف فازی، ماهیت غیر قابل دیفرانسیل گیری دارند و نظریه مجموعه های فازی یک روش بسیار جذاب را برای جداسازی اطلاعات از داده های نا مشخص دینامیکی و غیر مدل شده بدست می دهد. تابع لیاقت دینامیکی زیر برای بدست آوردن وزنهای هدف در منطق فازی بکار می رود.
که  ها تابع عضویت هستند که از مشخصه های fi (feature)می باشند.

3-1- توضیح صورت مسئله
نرم افزار THUNDER یک نرم افزار خیلی بزرگ شبیه سازی مدل است که بر اساس شبیه سازی مونت کارلو کار می کند. این نرم افزار یک نرم افزار شبیه سازی تئوری اتفاقی دو طرفه از کارهای  نظامی می باشد که توسط System Simulation Solution Inc(531)  برای مطالعات مربوط به نیروی هوائی و آژانسهای تحلیل (AFSAA) نوشته شده است. این نرم افزار می تواند تقریبا 25 ماموریت هوایی را که شامل ماموریت های هوا به زمین ، هوا به هوا، دفاع هوایی، جاسوسی، موشکهای بالستیک ضد تاکتیکی و سوخت گیری هوایی می باشد را انجام دهد. این نرم افزار به صورت خود کار، پیشروی ها و حرکتهای نظامی را توضیح می دهد و بر اساس یک پایه قانونمند اجرای نقش می کند. این نرم افزار، یک پشتیبان کار آمد برای تحلیلهای است که شامل اثرهای انتگرالی بر روی حوزه فضا و زمان می باشند. این موضوع شامل توزیع خود کار تهدیدها و هدفها، تعداد هدفهای کشته شده، پیشروی زمینی و آرایش ارتشی است. این شبیه سازی، همچنین قیودی را بر مسائلی نظیر نرخ پروازهای هوایی کوتاه و مکان ماموریتها اعمال می کند.
مهمترین هدف این تحقیق این بود که چگونه نیروهای نظامی آرایش داده شوند که این کار توسط الگوریتم ژنتیکی سازگار و با وزنهای ارتقاء یافته انجام گرفت. دلیل اینکه چرا الگوریتم ژنتیکی  برای تعیین آرایش نظامی نیروها و شبیه سازی جنگ بکار گرفته شده این بود که اینگونه الگوریتمها یک فرایند جستجوی پایدار را برای انواع مختلفی از توابع که دارای غیر پیوستگی، چند مودی، تعداد بعد زیاد، فضا جستجو بزرگ و نویز، در اختیار قرار می دهند. شبیه سازی با در نظر گرفتن نویزهای داخلی شناخته نشده و عدم پیوستگی انجام می شود. الگوریتم ژنتیکی سازگار یافته که شامل قابلیت تغییر دادنِ به هنگام وزنها را داشته باشد برای انجام استراتژی های مختلف در حالتهای گوناگون جنگ مورد نیاز است چون تاکنیکهای جنگی و مکان میدان جنگ به رفتار دشمن نیز بستگی دارد و باید بتواند به مرور زمان تغییر کند.

2-    بهینه سازی چند هدفه
2-1- توضیح در مورد فرمولبندی مسئله
موقعیت های جنگی که بر اساس قابلیتهای نیروهای تهدید کننده، شرایط جنگ و قابلیت نیروهای خودی مشخص می شوند تماما می توانند توسط نرم افزار THUNDER شبیه سازی شوند. فایل مشخصات جنگی معمولا توسط کاربر داده می شود. این موقعیت های جنگی مستقیما توسط عقیده و نظر یک تحلیل گر مشخص می شود و وظیفه بسیار وقتگیری نیز می باشد. این موضوع همیشه باعث تولید نتایج مستحکمی نمی شود چون خبرگی نرم افزار نمی تواند مسائل دینامیکی و اتفاقی ناشناخته را در شبیه سازی درک کند. این موضوع باعث این می شود که رابطه های بین ورودیها و خروجیهای THUNDER به خوبی درک نشود. هر موقعیت جنگی نیاز به خصوصیات خود را دارد. بعنوان یک مثال در این مطالعه ، فقط 4 موقعیت جنگی و 15 روز جنگ بعنوان ورودی استفاده شده است. موقعیتهای در نظر گرفته شده عبارتند از بی اثر کردن حمله متخاصم هوایی استراتژیک (OCA) محجور کردن هدف استراتژیک (STI) محجور کردن وسیع هوایی (DSEAD). موقعیتهای (OCA) و (STI) و (INI)، موقعیتهای هوا به زمین می باشند. OCA در مقابل  Airbase و موقعیت INI در مقابل واحد های متحرک بر روی شبکه و در پادگان، آسان کردk عملیات لوجسیتکی، شبکه هایِ ترابری، نقاط مورد بازرسی و دفاع هوایی پیچیده می باشد. موقعیت STI در مقابل هدفهای استراتژیک می باشد. موقعیت DSEAD   یک موقعیت باز دارنده برای ارتش دفاع هوایی است و در مقابل سایتهای هوایی انجام می گیرد. نرم افزار THUNDER می توان با دید یک بازی دو نفره دیده شود که رنگ آبی نشان دهنده طرف خودی و رنگ قرمز نشان دهنده طرف دشمن است . با توجه به این توضیحات توابع هدف ما چنین خواهند بود.
1-    مینمم کردن زمینهایی که طرف آبی از دست می دهد
2-    مینمم کردن از بین رفتن هواپیماهای طرف آبی
3-    ماکزیمم کردن تعداد کشته های هدفهای استراتژیک طرف قرمز
4-    ماکزیمم کردن تعداد کشته های طرف قرمز
موارد گفته شده یک حالت عمومی برای مسائل بهینه سازی چند هدفه می باشند زیرا منظورمان بهینه کردن چهار تابع هدف بالا بصورت همزمان می باشد. خروجیهای نرم افزار THUNDER (زمینهای از دست رفته هواپیماهای از دست رفته تعداد کشته های هدف استراتژیک و تعداد کشته های طرف دشمن) با یک امتیاز مینیمم و یک امتیاز ماکزیمم، مقدار دهی می شوند. این مقادیر ماکزیمم و مینیمم می تواند 2 و 1 باشد. مقادیر بین این دو عدد می توانند با میان یابی بین بهترین حالت و بدترین حالت مشخص شوند که نیازمند اطلاعات مجربی می باشد.

2-2- الگوریتم ژنتیکی قرار دادی ما تابع لیاقت وزنی استاتیک
در ابتدا، این مسئله بهینه سازی چند هدفه به یک شکل مفید برای استفاده مستقیم از الگوریتم ژنتیکی تبدیل می شود که بتواند از تابع لیاقت استاتیکی استفاده کند. تابع لیاقت پایه مربعی مورد استفاده قرار گرفت چون در مقایسه با دیگر توابع لیاقت فرض شده، نتایج بهتری را بدست می دهد.

بخشی از فهرست مطالب مقاله کاربرد الگوریتم ژنتیکی سازگار یافته برای مسائل دینامیکی چند هدفه

خلاصه
1-     مقدمه
1-1-    معرفی ها
2-1- نسبت دهی لیاقت و ماندگاری واگرایی
3-1- توضیح صورت مسئله
2-    بهینه سازی چند هدفه
2-2- الگوریتم ژنتیکی قرار دادی ما تابع لیاقت وزنی استاتیک
3-2- الگوریتم ژنتیکی سازگاری یافته با تابع لیاقت وزنی قانونمند
3- نتایج و بحث
4-نتیجه گیری

مقاله بررسی تنوع ژنتیکی لاین های برنج با استفاده از صفات کمی

اختصاصی از زد فایل مقاله بررسی تنوع ژنتیکی لاین های برنج با استفاده از صفات کمی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فرمت فایل : word (قابل ویرایش) تعداد صفحات : 14 صفحه

چکیده

به منظور تعیین تنوع ژنتیکی بخشی از ژرم پلاسم برنج کشور، تعداد 10 ژنوتیپ شامل لاین های برنج، در مزرعه آزمایشی مؤسسه تحقیقات برنج کشور واقع در تنکابن کشت گردید. محاسبات آماری شامل: تجزیه واریانس برای هر صفت، محاسبه میانگین، ضریب تغییرات، و گروه بندی ارقام با استفاده از تجزیه خوشه ای انجام گرفت. برای کلیه صفات، ضرایب همبستگی دو به دوی صفات و محاسبه فرمول عملکرد با توجه به نقش سایر صفات به وسیله رگرسیون گام به گام صورت گرفت. معادله رگرسیونی برآورد عملکرد با توجه به نقش سایر صفات، ارزش و اهمیت صفات مساحت برگ پرچم، وزن هزار دانه و تعداد دانه پر را به عنوان معیار مناسب برای گزینش ارقام و لاین های با عملکرد بالا مشخص ساخت. نتایج تجزیه علیت نشان داد که وزن هزار دانه اثر مستقیم بالایی بر عملکرد دانه دارد.تجزیه واریانس صفات نشان داد که اختلاف بین ژنوتیپ ها در همه صفات معنی دار است. تجزیه خوشه ای با استفاده از روش وارد، ژنوتیپ ها را به 3 دسته گروه بندی کرد و نشان داد که بین ارقام تنوع مطلوبی وجود دارد.

واژه های کلیدی: برنج، تنوع ژنتیکی، تجزیه خوشه ای، رگرسیون گام به گام، تجزیه علیت.

مقدمه

با توجه به نرخ رشد جمعیت کشور و توجه به این نکته که تولید سالانه برنج در جهان باید تقریباً به اندازه 70% افزایش یابد (محدثی، 1380). این مقدار تولید به هیچ وجه جواب گو نخواهد بود، لذا باید در جهت معرفی ارقام جدید با عملکرد بالا تلاش بیشتری شود. (اخوت و وکیلی، 1376). بر اساس آزمایشات انجام شده، توسط محدثی (1380) در زمینه مطالعه 16 صفت در 56 رقم برنج مشخص شد که همبستگی منفی بین ارتفاع بوته و عملکرد دانه وجود دارد.. وزن هزار دانه یکی از مهمترین  اجزای عملکرد می باشد که نشان دهنده انتقال بیشتر مواد فتوسنتزی به دانه است. بابائیان و همکاران (1378) به منظور بررسی تنوع صفات در برنج های بومی مازندران تعداد 101 رقم و لاین برنج را مورد مطالعه قرار دادند. نتایج به دست آمده از مطالعات آنها نشان داد که ارقام مورد مطالعه در فاصله تشابه ژنتیکی به هفت گروه مشخص تقسیم می شوند.

هدف از این مطالعه، بررسی تنوع ژنتیکی در ارقام و لاین های برنج با استفاده از صفات کمی و گروه بندی آنها جهت دستیابی به والدین مناسب برای استفاده در برنامه های دورگ گیری در برنج ایرانی می باشد.

دانلود پاورپوینت گونه زایی ژنتیکی

اختصاصی از زد فایل دانلود پاورپوینت گونه زایی ژنتیکی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

اساس هر گونه زایی این است از تولید مجموعه ژنی (gene pool ) کاملاً یکپارچه از مجموعه والدینی .

قسمت اعظم تغییر پذیری ژنتیکی (variable genetic) حاصل از جهشها (mutation) و بلافاصله گزینش (selection) می باشد. 

چگونه یک جمعیت می تواند از یکپارچگی ژنتیکی خود

بگریزد و هویت مستقلی را سازد

الف) جمعیت باز open population

ب) جمعیت بسته  closed population 

تفاوت در میزان ورود ژن (gone  flow) عامل مولد اختلافات بنیادی بین جمعیتهای باز و بسته است.

در یک نظام باز، امکان تغییر پذیری ژنتیکی بی اندازه بیشتر است.

شامل 24 اسلاید powerpoint