استاندارد سازي دستورالعمل هاي تجربي در علوم بیولوژیک
 

- +
عنوان
ایمیل  
 

مدیر سایت ارسال کننده
مارسل شیلینگ – آندره آ سی فایفر – سباستین بل – اورسولا کلینگ مولر نویسنده / نويسندگان
زهرا ریخته گران تهرانی - دانشجوی کارشناسی ارشد بیوتکنولوژی مترجم
بیولوژی سیستمها – استاندارد سازی – مدل بیولوژیک کلید واژه
اهداف بيولوژي سيستمها در ارتباط با درك رفتار شبكه هاي بيولوژيكي بواسطه مدلسازي رياضي ، مبتني بر داده هاي تجربي بود. اما از آنجاكه يافته هاي تجربي مكرراً از سيستمهاي سلولي نامعين حاصل شده اند ، فرآيند توليد داده ها تا حدي غير مستند و پردازش داده ها دلبخواهي و سلیقه ای است. براي پيشبرد بيولوژي سيستمها استاندارد سازي در سطوح گوناگون ضروري مي باشد. چندين ائتلاف در زمينه بيولوژي سيستمها با تمركز بر استاندارد سازي سيستمهاي سلولي و فرآيند هاي تجربي آغاز به کار کرده اند . حداقل استاندارد هاي اطلاعاتي براي توصيف مجموعه يافته ها و زبان مشترك براي شرح مسيرهاي بيولوژيك و نيز مدلسازي رياضي ، در حال گسترش اند. استاندارد سازي بايستي تبادل داده ها را بين گروههاي تحقيقاتي متفاوت و در نهايت جمع آوري مدلهاي جامع بزرگ كه مولد اصلی علوم بيولوژيك نوين هستند را تسهيل نمايد. چکیده
مرکز تحقیقات سرطان آلمان - هایدلبرگ - ارسالی از طرف کاربر z_biotech منابع
. .
 


استاندارد سازي دستورالعمل هاي تجربي در علوم بیولوژیک 

چکیده :

اهداف بيولوژي سيستمها در ارتباط با درك رفتار شبكه هاي بيولوژيكي بواسطه مدلسازي رياضي ، مبتني بر داده هاي تجربي بود. اما از آنجاكه يافته هاي تجربي مكرراً از سيستمهاي سلولي نامعين حاصل شده اند، فرآيند توليد داده ها تا حدي غير مستند و پردازش داده ها دلبخواهي و سلیقه ای است.براي پيشبرد بيولوژي سيستمها استاندارد سازي در سطوح گوناگون ضروري مي باشد.چندين ائتلاف در زمينه بيولوژي سيستمها با تمركز بر استاندارد سازي سيستمهاي سلولي و فرآيند هاي تجربي آغاز به کار کرده اند . حداقل استاندارد هاي اطلاعاتي براي توصيف مجموعه يافته ها و زبان مشترك براي شرح مسيرهاي بيولوژيك و نيز مدلسازي رياضي، در حال گسترش اند.استاندارد سازي بايستي تبادل داده ها را بين گروههاي تحقيقاتي متفاوت و در نهايت جمع آوري مدلهاي جامع بزرگ كه مولد اصلی علوم بيولوژيك نوين هستند را تسهيل نمايد.

مقدمه :

مرگ برنامه ريزي شده سلولي، بواسطه تاثير متقابل پيچيده اي از شبكه هاي سيگنالي فعال شده در پاسخ به ليگاند هاي مختلفي كه به رسپتورهاي سلولي متصل مي شوند، تنظيم شده است.گرچه اجزاي ملكولي مربوط به اين شبكه ها با جزئيات زيادي مورد مطالعه قرار گرفته اند اما مكانيسمهاي تسهيل كننده پردازش اطلاعات و هماهنگي برنامه هاي بيولوژيك حل نشده باقي مانده اند.در يك سيكل تكراري كه داده هاي تجربي كمّي با مدلسازي رياضي را به هم مرتبط مي كند، بيولوژي سيستمها بيان اين ويژگيها را هدف خود قرار داده است.تكنيكهاي بكارگرفته شده، اندازه گيريهاي كمّي، مدلسازي فرآيندهاي بيولوژيك، بازسازي ارگانها و گونه ها و نیز فرضيه شبكه ها را شامل مي شود.

براي درك ويژگيهاي مربوط به سيستمهاي عمومي و پيشبيني آثاراختلالات، سيستمهاي بيولوژيك با تحقيقات حاصل از یک فرضيه مورد بررسي قرار گرفته اند.بواسطه همكاريهاي نزديك بين فرضيه پردازان و تجربه- گرايان كه مبتني بر اطلاعات نوشتاري وداده هاي كمّي مقدماتي بود، مدلهاي رياضي پايه گذاري شدند.با استفاده از اين مدلها پيشبيني هاي in silico حاصل شدند كه بلحاظ تجربي برخی معتبر و برخی فاقد اعتبارهستند.اگر اين پيشبيني ها برآورده نشوند، مدل بايد متعاقبا تغيير يابد.تجربيات جديد طراحي شده بر مبناي مدل رياضي، در نهايت در علوم بيولوژيك نوين نتيجه مي دهند.

يكي از نكات كليدي، بدست آوردن داده هاي كمّي با قابليت توليد زياد براي مدلسازي رياضي است.نتايج متناقض گزارش شده در نوشتاربه اهميت بكارگيري استاندارد سازي و نيز مستندسازي در سيستم سلولي مورد تحقيق دلالت دارد.تاكنون اكثر داده هاي در دسترس،حاصل استفاده از دودمانهاي سلولي مشتق از توموربوده اند كه بطور ژنتيكي ناپايدار بوده و تغييرات وسيعي را در شبكه هاي سيگنالي ایجاد می نمایند.بسته به شرايط كشت و دفعات پاساژ، دودمانهاي سلولي مانند سلولهاي Hela يا Cos-7كه بطور وسيع مورد استفاده واقع می شوند، مي توانند تفاوت قابل ملاحظه اي بين آزمايشگاههاي مختلف داشته باشند.يك راه چاره اميد بخش، سلولهاي اوليه مشتق ازنمونه هاي حيواني يا مربوط به بيمار است.با اين وجود، بايد زمينه ژنتيكي نمونه حيواني معين شده و نژاد هاي inbred ترجيح داده شوند.علاوه بر اين دستورالعملهاي مربوط به آماده سازي مانند كشت سلولهاي اوليه بايستي استاندارد شوند. حتي بيشتر چالشها، حاصل آزمايش با مواد اوليه گرفته شده از بيمار مي باشند. بدليل تغيير پذيري ژنتيكي بالا، پارامترهاي مربوط به طبقه بندي مواد اوليه و سند سازي كامل اطلاعات مرتبط اهميت دارند.اكثريت داده هايي كه بطور رايج دردسترس هستند، از نوع كيفي يا نيمه كمّي مي باشند.ما توانستيم اثبات كنيم كه بواسطه فرآيندهاي ساده با اسلوب معين براي كسب و پردازش داده ها، تكنيكهايی مانند ايمنوبلات (وسترن بلات) كه استفاده وسيع دارند، مي توانند بهبود يابند. معمولا نتايج حاصل بين تجربيات و آزمايشگاههاي منفرد بطورمستقيم قابل مقايسه نيستند، زيرا شرايط آزمايشگاهي استاندارد موجود نبوده و پارامترهاي آزمايشگاهي تعيين كننده مانند دما و pH ثبت شده نيستند.بعلاوه، ما متوجه شده ايم كه ثبت جزئيات تجربي ديگر مانند سري ساخت آنتي بادي ها نیز مهم است، زيرا كيفيت آنتي باديها بين سری های ساخت (batch) مختلف مي تواند متفاوت باشد.در كل توسعه روشهاي استاندارد شده براي پردازش، توصيف، مشاركت و ارتباط بين داده ها ضروري خواهند بود.

به بیان مختصر در این بررسی ، ما به استاندارد سازی هر مرحله از پردازش تحقیقات مشتق از فرضیه در مورد بیولوژی سیستم ها می پردازیم .ما به ارائه فهرستی جامع از قالبهای استاندارد سازی نخواهم پرداخت ( استانداردهای محاسباتی در علوم زیستی را ببینید )، اما بر استاندارد هایی که به طور وسیع در جامعه مورد پذیرش واقع شده اند، بیشتر متمرکز می شویم.علاوه بر این ما در مورد امکاناتی که بتواند روشهای تجربی استاندارد را گسترش دهند، یعنی حوزه مربوط به اهمیت در حال رشد در زمینه بیولوژی سیستمها، بخث خواهیم کرد. 

روشها :

بیان استاندارد در علوم بیولوژیک

نخستین قدم در مدل سازی ریاضی در یک سیستم بیولوژیک بررسی و جمع آوری اطلاعات در مورد مسیر ملکولهای در گیر می باشد.گرچه حجم انبوهی از علوم بیولوژیک در دسترس است اما این فرآیند به علت فقدان استانداردهای یکسان به منظور تضمین داده ها، اغلب به تعویق افتاده است.اولین گزارش موفق در زمینه استاندارد سازی علوم بیولوژیک، تولید یک مجموعه لغت کنترل شده بود که عملکرد ملکولی و توزیع سلولی مربوط به محصولات ژنی را از طریق ائتلاف (( هستی شناسی ژن = Gene Ontalogy )) تعریف می کرد.GO از مجموعه لغات پویا اما کنترل شده ای استفاده می کند که در یک نمودار غیر مدور و مستقیم سازماندهی شده اند تا اینکه بتواند فرآیندهای بیولوژیک، اعمال ملکولی و بخشهای سلولی را وصف نماید.GO استاندارد موفقی است که به طور وسیع مورد پذیرش و استفاده واقع شده و به پیشرفت دانش بیولوژیک ما کمک می کند.برنامه های عملی بسیاری گسترش یافته اند که از واژه های GO به منظور اعتبار بخشی به سایر داده ها برای اطلاعات عملی استفاده می کنند .

چالش بزرگتر همیشگی، نمایش مسیرهای بیولوژیک بوده است.به طور مکرر از انیمیشن برای ترسیم شبکه های سیگنالی استفاده می شود.با اینحال آنها غالبا بدون دانش قبل، قابل فهم نیستند.به عنوان مثال در انیمیشن انواع یکسانی از پیکان ها قادر خواهند بود تا تغییر حالت ( مثل فسفریلاسیون )، انتقال ( مثل ورود عناصر به هسته ) یا تجربه ( مثل فعال سازی ) را نمایش دهند.کوشش در جهت بهبود این امر طرحی برای متصور ساختن شبکه های بیولوژیک بود که در آن از نمودار وقایع استفاده می شود.اینک این تلاش در طرح ثبت نموداربیولوژی سیستمها تصحیح شده است.هدف استاندارد سازی ثبت نموداری مدلهای محاسباتی در بیولوژی سیستم هاست.به دلیل ماهیت غیر مبهم و واضح نماد سازی، علی رغم شباهت به انیمیشن مسیرها، اگر از آن به طور کلی برای نمایش شبکه های بیولوژیک استفاده شود بسیار مفید خواهد بود.

تولید ، کسب و تفسیر داده های تجربی

استاندارد سازی در دستورالعمل های تولید داده های بیولوژیک که برای مدلسازی ریاضی مناسب هستند، در گیر دو چالش بزرگ می باشند.نخست اینکه سیستمهای آزمایش استاندارد و تعریف شده به منظور مقایسه و ادغام داده های ثبت شده در آزمایشگاه های مختلف تعیین کننده اند.یک بررسی کلی از مراحل در گیر در یک آزمایش موفق استاندارد در جدول 1 نشان داده شده است .

Table 1

Standardization procedures for experimental data generation

Experimental step

Error sources

Standardization procedures

Choice of model system

Different species

Establishment of SOP

Different cell lines or tissues Varying preparation of primary cells

Standardized cell system

Establishment of optimal

Varying protocols

Establishment of SOP

experimental protocol

Different sources for reagents

Data generation

Performance of investigator

Internal standards for normalization

Equipment performance

and quality assessment

A biological experiment comprises three major steps from cell material to data. Initially, a suitable model system as well as an optimal protocol has to

be chosen. Then, the actual data has to be generated. To ensure comparable results, the outcome of all three steps has to be standardized.

جدول 1

دوم اینکه توصیف هماهنگ و کنترل شده و تفسیر نتایج تجربی برای بررسی، ارائه و تبادل داده های تجربی مهم می باشند .

یک آزمایش بیولوژیک شامل سه مرحله برای تبدیل سلول به داده می باشد.در ابتدا سیستم مدل مناسب و نیز یک روش مطلوب باید انتخاب شود.سپس داده های واقعی بایستی ارائه گردند.به منظور تولید نتایج قابل مقایسه، هرسه مرحله باید استاندارد شوند.

مسئله بسیار مهم برای موفقیت در مدلسازی مسیرهای متحرک و پویا، وجود داده های کمی با کیفیت بالاست که تحت شرایط آزمایشی استاندارد، به منظور تأمین تکرار پذیری و قابلیت مقایسه تجارب به دست آمده، حاصل شده اند.از آنجاکه پارامتر ها در سیستم های بیولوژیک تغییر می کنند و به طور قابل ملاحظه ای به سایر عوامل وابسته اند، به عنوان مثال به نوع گونه و بافت، پایه گذاری یک سیستم سلولی مرجع زمانی که به الحاق داده های چند آزمایشگاه مبادرت می شود، بسیار مهم است.نتایج موفقی در شبکه بیولوژیک سیستمهای مخمری و بیولوژی سیستمهای شبکه ای با کفایت، مربوط به هپاتوسیتها به دست آمده اند. در یکسان سازی بعدی، یک سیستم In vitro استاندارد برای جدا سازی، کشت و گرسنگی (Starvation) هپاتوسیتهای موشی اولیه به منظور بررسی مسیرهای انتقال سیگنال، بنا نهاده شده.این روشهای عملی استاندارد (SOP) از سوی گروه های پژوهشی اشتراکی بکار رفته و قیاس پذیری بالای نتایج حاصله را تأمین و ادغام داده ها را آسان کرده است .

هنگامی که یک سیستم نمونه مشترک پایه گذاری می شود، داشتن استانداردهای داخلی مناسب به منظور اصلاح تغییر پذیری در امور تجربی بسیار مهم می باشد.این امر بویژه در مورد فرآیندهای چند مرحله ای مستعد به خطا مانند ایمنو بلاتینگ اهمیت دارد.بنابراین تدابیری به منظور پیشرفت در کسب داده ها و نرمال سازی آنها بنیان گذاشته شده است تا بتواند فناوری وسیع به کار گرفته شده ایمنوبلاتینگ را برای تولید داده های کمّی ارتقا دهد.با استفاده از تکنیکهای ساده مانند نمونه گیری تصادفی، اندازه گیری نرمال سازها یا کالیبراتورها و به کارگیری spline ها برای نرمال سازی، کیفت داده ها به طور قابل ملاحظه ای افزایش می یابد.از آنجاکه کیفیت تولید داده ها به شدت وابسته به حساسیت تجهیزات است، مثلا به پارامترهای محیطی از قبیل وضعیت میکوسکوپ، بررسی کارآیی سیستم طی اصول منظم ضروری به نظر می رسد .

روشهایی که از نمونه های استاندارد برای مرتبط کردن سیگنالهای بیولوژیک واقعی با بازده بالا استفاده می کنند، گسترش یافته اند و باید هنگام تولید داده های کمی تصویری به کار روند.از آنجاییکه میکروسکوپی و ایمونوبلاتینگ اکثرا برای روش های با بازده متوسط کم ارزش هستند، تلاشهایی برای گسترش تکنیکهای با بازده بالا در بیوشیمی و تصویر سازی تحت انجام است .

برای بهبود بیشتر دقت و صحت مورد نیاز در جهت درک فرآیندهای بیولوژیک تجهیزات Microfluidic ابداع شده اند که این تجهیزات می توانند نمونه ای را در حجم نانولیتر بکار ببرند.این ابزارها دسته ای از سیستمهای آزمایشی را تجهیز میکنند که در آنها هم بررسی سلولهای منفرد و هم بررسی گسترده سیستمهای سلولی با تفکیک پذیری فضایی و زمانی بالا امکانپذیر است.علاوه بر این ابزارهای Microfluidic آزمایشگران را قادر می سازند که سلولهای سازنده را در معرض محرکهای کنترل شده موقتی و معین قرار دهند تا بتوانند رفتار سلولی را تحت تأثیر شرایط فیزیولوژیک پیگیری نمایند .

پس از کسب داده های تجربی، اطلاعات مورد نیازی که باید ذخیره شوند از نظر نوع و جزئیات بسته به نوع تکنولوژی بکار رفته و بافت بیولوژیک مورد بررسی تفاوت می کنند.تا به امروز چندین نظریه برای تعیین حد اقل اطلاعات در تکنیکهای مختلف ارائه شده است.

در زمینه بیولوژی سیستمها که نتایج در آن از طریق تکنیکهای مختلف با پیچیدگی های گوناگون به عنوان مثال Proteomics , qRT-PCR حاصل می شود، حداقل اطلاعات برای طرح پژوهشهای بیولوژیک و بیومدیکال نظریات مطرح شده ای برای چک سیستمهای MI دارد تا بتوانند در طرح های مختلف ذخیره شوند.تعریف و استاندارد سازی MI و نیز سازماندهی آن یک نیاز بسیار مهم به منظور پایه گذاری Database های مرکبی است که مدلها و داده های کمی حاصل از بافتهای بیولوژیک و آزمایشات گوناگون را به هم می پیوندد.یعنی یکی از چالشهای بزرگ مربوط به ابتکارات بیولوژی سیستمها.
به عنوان مثال ( Minimum Information About Microarray Experiment (MIAME از طریق اشتراک Microarray به منظور ارائه و تبادل داده های MIcroarray پیشنهاد شده است.طرح بایستی حداقل اطلاعاتی را که برای تفسیر و تحلیل مستقل داده های Microarray مورد نیاز است، ثبت نماید.MIAME این مزیت را دارد که گسترش دهندگان آن مصرف کنندگان آن نیز بودند که آنها شامل متخصصین گوناگون در مجموعه های اجتماعی، دانشگاهی و یا هر دو می شدند و بنابر این MIAME به عنوان پیش نمونه ای از دستورالعمل های گزارش داده در بیولوژی مطرح شده است و به سرعت از سوی مجلات علمی مورد پذیرش واقع گردید.این دستورالعمل ها برای تأیید داده های تجربی با Metadata کافی برای سایر مجموعه های تجربی مانند Minimum Information About A Proteomic Experiment (MIAPE پذیرفته شده است.هدف آن این است که اعتبار آزمایشهای Proteomic را برای جامعه علمی از طریق حمایت اشتراکی انتشار و بررسی دوباره مجموعه داده ها افزایش دهد.علاوه بر این شانس پایه گذاری و رواج بهترین شیوه در این حوزه تکنیکی بواسطه این دستورالعملها افزایش یافته است.

در زمینه آزمایشات میکروسکوپی بیولوژیک، نه تنها داده ها به لحاظ اطلاعات غنی هستند بلکه سیتمهای میکروسکوپی معمولا حجم وسیعی Metadata را در خود ذخیره می کنند. از آنجا که فرمت داده و Metadata هر دو به تولید کنندگان میکروسکوپ وابسته است، تحلیل و بررسی اتوماتیک و ارائه مداوم این اطلاعات مورد تردید است.بنابراین نوع جدیدی از مدیریت داده ها لازم است تا بر روی داده های تصویری، Metadata، و تجزیه و تحلیل آنها متمرکز شود.قالب کار داده های تصویری جفت مانند مراحل بررسی تصویر و پردازش داده های ثانوی ادغام شده اند . بنابراین OME به عنوان یک انبار داده ها، مدیریت و سیستم تجزیه و تحلیل برای بیولوژی میکروسکوپی طراحی شده است.

پردازش اتوماتیک داده ها

داده های کمّی قبل از اینکه برای مدلسازی ریاضی مناسب شوند اغلب نیاز به پردازش بیشتر دارند. بر روی داده ها به منظور اصلاح اختلافات در تعداد سلولها و خطاهای مربوط به روشهای آزمایش، باید نرمال سازی صورت گیرد و مجموعه داده های حاصل از آزمایشات مختلف بایستی ادغام گردند.با اینحال پردازش دستی داده ها ممکن است منحرف شده و دلخواهانه باشد.بنابراین برنامه های کمپیوتری برای پردازش اتوماتیک داده ها گسترش یافته اند.به منظور نرمال سازی، تأیید و ادغام داده های کمّی ایمونوبلاتینگ، وسیله کامپیوتری Gel Inspector ابداع شده است.در این برنامه ضوابط از طریق مقایسه داده های اصلی و اصلاح شده با نخستین برآورد از داده های اصلی به تأمین نرمال سازی معتبر می پردازد.بنابر این به طور مناسب مجموعه داده های اطلاح شده برای مدلسازی ریاضی بوجود آمده اند.

رویکردی متفاوت از طریق جعبه ابزار Datarail گسترش پیدا کرد.Datarail در حالیکه به عنوان مخزن داده ها و ابزار مدلسازی کارآیی دارد، داده های اولیه را از منابع گوناگون ادغام نموده و سپس به داده ها تغییر شکل می دهد و مقایسه های متفاوتی را استخراج می کند که بعدا برای مدلسازی استفاده می شوند و به آنها مطابق کارآیی شان امتیاز داده می شود.بنابراین پردازش داده ها بواسطه مدل اعتبار یافته است، در حالیکه روشی را انتخاب می نماید که در بالاترین محتوای اطلاعاتی نتیجه می دهد.

استانداردهای مربوط به مدلسازی ریاضی

چندین ابزار کامپیوتری برای مدلسازی ریاظی گسترش یافته اند که به منظور کارهای مدلسازی گوناگون مانند مدلسازی فضایی،Stochastic و تعیین کننده مناسب هستند.از آنجا که تقریبا هر ابزاری سابقا یک مدل را در زبان منحصر به خودش رمز گذاری می نماید، ((زبان مدل)) بنیان نهاده شد :(Systems Biology Markup language (SBML.همانند یک زبان مستقل نرم افزاری برای توصیف مدلها در بیولوژی محاسباتی، SBML قالب استانداردی برای بیولوژی سیستمهایی شده است که تبادل مدلها و آزمایش شدن از طریق سایر پژوهشگران را جایز می داند .

با این حال اکثر مدلهای انتشار یافته به دلیل تعریف ناکافی در جامعه از بین رفته اند.به منظور بیان موضوع مجموعه قوانینی برای توصیف مدلهای کمّی مربوط به سیتمهای بیولوژیک وضع شده اند مانند Minimum Information Requested In the Annotation of Biochemical Models (MIRIAM. علاوه بر این یک فرایند نگهبانی پایه گذاری شد که به تعیین و تفویض مدلهایی می پرداخت که تمام آزمایشات را گذرانده بودند مانند مدلهای تابع MIRIAM.این مدلهای انتشار یافته و باز نگری شده سپس می توانند به مخازن مدل عمومی مانند Biomodels Database وارد شوند.این Database عمومی برای دانشمندان به منظور تحقیق در مورد مدلها صدور نمودارها و Download فایلهای SMBL را به منظور تجزیه و تحلیل های خودشان میسر میسازد.

با پایه گذاری یک مدل ریاضی که به طور تجربی تأیید شده است قدم بعدی محاسبه In silico پیش بینی ها و طراحی آزمایشات جدیدی است که به تولید دانش نوین بیولوژیک می انجامد.از آنجاکه آزمایشات در تحقیقات بیولوژِک غالبا بسیار گران و وقت گیر هستند، طراحی مجموعه ای حداقل از آزمایشاتی که بیشتر حاوی اطلاعات باشد جالب و کاربردی تر به نظر می رسد.

برای این مقصود راهکارهایی جهت طرح تجربی مطلوب پیشنهاد شده است.با دادن دو مدل و نیز محدودیت های آزمایشگاه، فهرستی از آزمایشات مورد نیاز برای رد معنی دار مدل فرضی بی ارزش می تواند برآورد شود.بنابراین با طرح تجربی استاندارد، مجموعه ای حداقل از آزمایشات برای پایه گذاری دانش بیولوژیک جدید می تواند مورد استفاده واقع شود.

بحث و نتیجه گیری :

برای پیشرفتهای آتی در بیولوژی سیستمها توافق در مورد استانداد هایی که به طور همگانی پذیرفته شده اند، به عنوان مثال برای شبکه ای سیگنالی، با اهمیت خواهند بود، درحالیکه حد اقل اطلاعات مورد نیاز برای مستند کردن مناسب داده های تجربی و تعیین استاندارد برای مدل سازی را در بر خواهند داشت.به منظور تشخیص ویژگی های عمومی سیستم های بیولوژیک و پایه گذاری مدلهای پیشگویانه جمع آوری مجموعه داده های کمّی با کیفیت بالا از آزمایشگاه های گوناگون و استفاده از این اطلاعات در جهت کالیبراسیون مدلهای ادغامی وسیع ضروری خواهد بود.با این وجود این امر تنها در صورتی ممکن خواهد بود که استاندارد سازی شدیدی در تمامی سطوح و رویکردهای بیولوژی سیستمها به انجام برسد.



 




نام کاربری :
نام رمز :
 

میکروبیولوژی (میکروب شناسی)

ایمونولوژی (ایمنی شناسی)

کنترل کیفی

هماتولوژی (خون شناسی)

بیوشیمی

بانک خون

پاتولوژی (آسیب شناسی)

مایعات بدن

ژنتیک

بیوتکنولوژی (زیست فن آوری)

نانوتکنولوژی

سم شناسی

تومور مارکر

آندرولوژی

بیولوژی سلولی و مولکولی

کلیه حقوق معنوی و مادی این سایت برای شرکت تحقیقاتی تولیدی فارمد آوران سبز محفوظ است 2017®

سیتولوژیک, آمینوترانس, نانوفناوری, آنالیت, کاپوزی, مستند سازی, ماهی, واژينال, آنتی بادی موجود در کف چاهک ها, سانترومر, لاکتوباسیلوس, کلینیکی, هیپوتالاموس, میکروبی, هپاتیت, Spinreact, spherocytosis, روغن کبد ماهي , لوسمی, نفلومتري, افزایش سایز دور کمر, سانتریفیوژ, شیمیدان, انكوباسيون, اسپوروزئیت, ویروسها, بدخيمي, پیوند مغز استخوان, DRACO, ویتامین, آنفلوانزا, کتاب بیوشیمی, تغییرات بیولوژیکی , هیپوکسی, لاکتوز, مينياتوري, هیپوتالاموس, کمبوداشتها , هیبرپلاریزاسیون, ماکروسیتوز, دکتر حبیب اله گل افشان, مورفولوژی, Primming‏, هموگلوبین, هليکوباکترپيلوري, سيلندرهاي گلبول سفيد, انواع توت, نانوکامپوزيت, آمینوبوتیریک اسید, لکوسیتی, هماتولوژی, ويروس, هورمون‌ها, اﯾﻤﻮﻧﯿﺰاﺳﯿﻮن, MS, Pitted, هماتوکریت, RETIC: مخفف و مختصر شده reticolocyte, محرک تغییرات DNA , اکسیداسیون, داروهای ضد قارچ, لاتکس, دی تیول تیونیزها, اگزیلاریس, کیست‌های, اریتروسیت, درمان سرطان مزمن غیرلنفوسیتی , گلبول‌های, آندوسكپي, میکروسکوپی,