جزوه ژنتیک

اختصاصی از کوشا فایل جزوه ژنتیک دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

جزوه ای است جامع و در عین حال ساده. در این جزوه مطالبی را در مورد دودمانه ، وراثت در جک و جونورها ! روش استاندارد و سریع ، تاریخچه ژنتیک ، مفاهیم پایه ای ژنتیک ، یاغی های ژنتیک ، بیماریهای وراٍثتی انسان ، و ... می‌خوانیم.

دانلود مقاله ژنتیک و Dna

اختصاصی از کوشا فایل دانلود مقاله ژنتیک و Dna دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

DNA (دئوکسی ریبونوکلئیک اسید) یک ساختار شیمیایی است که کروموزوم را می‌سازد . قسمتی از کروموزوم که خصوصیات ویژه را دیکته می کند ژن نام دارد .

ساختار DNA یک مارپیچ دوتایی است که دو رشته از ماده ژنتیکی پیچیده شده اند به صورت مارپیچ به دور هم . هر رشته شامل یک ترتیب پایه است که نوکلئوتید نام دارد. هر ترکیب پایه از 4 ساختار تشکیل شده است (آدنین A ، گوانین G ، سیتوزین C ، تیمین T)

دو رشته DNA از طریق این پایه ها به هم وصل می شوند . بنابراین هر پایه فقط با یک پایه پیوند خواهد داشت . آدنین فقط با تیمین و گوانین با سیتوزین .

نمونه پیشنهادی DNA به صورت زیر است .

شامل 11 صفحه فایل word

دانلود پروژه الگوریتم ژنتیک

اختصاصی از کوشا فایل دانلود پروژه الگوریتم ژنتیک دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

1-1- مقدمه

به طور کلی انتخاب و طراحی بهینه در بسیاری از مسائل علمی و فنی باعث تولید بهترین محصول یا جواب ممکن در یک شرایط خاص می شود. برای مثال تولید محصولات مناسب در حوزه های مختلف فنی و مهندسی وابسته به طراحی دقیق و بهینه ی شکل، اندازه و قطعات محصول است. در نتیجه هر مسئله ی مهندسی ممکن است داری چندین جواب مختلف باشد که بعضی از آنها ممکن و بعضی غیر ممکن است . وظیفه ی طراحان پیدا کردن بهترین جواب ممکن از میان جواب های مختلف است. مجموعه ی جواب های ممکن فضای طراحی را شکل می دهند که باید در این فضا به جستجوی بهترین یا بهینه ترین جواب پرداخت.

از آنجایی که نتیجه ی کار با توجه به نوع انتخاب این متدها و روش ها حاصل می شود لذا به اهمیت موضوع انتخاب بهینه ( Optimum ) و بهینه سازی در همه ی مسائل پی می بریم پس:

(( هدف ما این است که در فضای جواب های ممکن به دنبال بهترین جواب بگردیم. ))

روش های جدید بهینه سازی که امروزه در حل بسیاری از مسائل مختلف مورد استفاده قرار می گیرد عبارتند از:

1. Simulated Annealing

2. Ant colony

3. Random Cost

4. Evolution strategy

5. Genetic Algorithm

6. Celluar Automata

در این پایان نامه به بررسی و استفاده از روش Genetic Algorithm می پردازیم.

دانلود پایان نامه الگوریتم ژنتیک

اختصاصی از کوشا فایل دانلود پایان نامه الگوریتم ژنتیک دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm - GA) تکنیک جستجویی در علم رایانه برای یافتن راه‌حل تقریبی برای بهینه‌سازی و مسائل جستجو است. الگوریتم ژنتیک نوع خاصی از الگوریتم‌های تکامل است که از تکنیک‌های زیست‌شناسی فرگشتی مانند وراثت و جهش استفاده می‌کند.

در واقع الگوریتم‌های ژنتیک از اصول انتخاب طبیعی داروین برای یافتن فرمول بهینه جهت پیش‌بینی یا تطبیق الگو استفاده می‌کنند. الگوریتم‌های ژنتیک اغلب گزینه خوبی برای تکنیک‌های پیش‌بینی بر مبنای تصادف هستند. مختصراً گفته می‌شود که الگوریتم ژنتیک (یا GA) یک تکنیک برنامه‌نویسی است که از تکامل ژنتیکی به عنوان یک الگوی حل مسئله استفاده می‌کند. مسأله‌ای که باید حل شود ورودی است و راه‌حل‌ها طبق یک الگو کد گذاری می‌شوند که تابع fitness نام دارد هر راه حل کاندید را ارزیابی می‌کند که اکثر آنها به صورت تصادفی انتخاب می‌شوند.

کلاً این الگوریتم‌ها از بخش های زیر تشکیل می‌شوند: تابع برازش، نمایش، انتخاب، تغییر.

فصل اول

1-1- مقدمه

1-2- به دنبال تکامل

1-3- ایدۀ اصلی استفاده از الگوریتم ژنتیک

1-4- درباره علم ژنتیک

1-5- تاریخچۀ علم ژنتیک

1-6- تکامل طبیعی (قانون انتخاب طبیعی داروین

1-7- رابطه تکامل طبیعی با روش‌های هوش مصنوعی

1-8- الگوریتم

1-8-1- الگوریتم‌های جستجوی ناآگاهانه

1-8-1-الف- جستجوی لیست

1-8-1-ب- جستجوی درختی

1-8-1-پ- جستجوی گراف

1-8-2- الگوریتم‌های جستجوی آگاهانه

1-8-2-الف- جستجوی خصمانه

1-9- مسائل NP-Hard

1-10- هیوریستیک

1-10-1- انواع الگوریتم‌های هیوریستیک

فصل دوم

2-1- مقدمه

2-2- الگوریتم ژنتیک

2-3- مکانیزم الگوریتم ژنتیک

2-4- عملگرهای الگوریتم ژنتیک

2-4-1- کدگذاری

2-4-2- ارزیابی

2-4-3- ترکیب

2-4-4- جهش

2-4-5- رمزگشایی

2-5- چارت الگوریتم به همراه شبه کد آن

2-5-1- شبه کد و توضیح آن

2-5-2- چارت الگوریتم ژنتیک

2-6- تابع هدف

2-7- روش‌های کد کردن

2-7-1- کدینگ باینری

2-7-2- کدینگ جایگشتی

2-7-3- کد گذاری مقدار

2-7-4- کدینگ درخت

2-8- نمایش رشته‌ها

2-9- انواع روش‌های تشکیل رشته

2-10- باز گرداندن رشته‌ها به مجموعه متغیرها

2-10-1- تعداد بیت‌های متناظر با هر متغیر

2-11- جمعیت

2-11-1- ایجادجمعیت اولیه

2-11-2- اندازه جمعیت

2-12- محاسبه برازندگی (تابع ارزش

2-13- انواع روش‌های انتخاب

2-13-1- انتخاب چرخ رولت

2-13-2- انتخاب حالت پایدار

2-13-3- انتخاب نخبه گرایی

2-13-4- انتخاب رقابتی

2-13-5- انتخاب قطع سر

2-13-6- انتخاب قطعی بریندل

2-13-7- انتخاب جایگزینی نسلی اصلاح شده

2-13-8- انتخاب مسابقه

2-13-9- انتخاب مسابقه تصادفی

2-14- انواع روش‌های ترکیب

2-14-1- جابه‌جایی دودوئی

2-14-2- جابه‌جایی حقیقی

2-14-3- ترکیب تک‌نقطه‌ای

2-14-4- ترکیب دو نقطه‌ای

2-14-5- ترکیب n نقطه‌ای

2-14-6- ترکیب یکنواخت

2-14-7- ترکیب حسابی

2-14-8- ترتیب

2-14-9- چرخه

2-14-10- محدّب

2-14-11- بخش_نگاشته

2-15- احتمال ترکیب

2-16- تحلیل مکانیزم جابجایی

2-17- جهش

2-17-1- جهش باینری

2-17-2- جهش حقیقی

2-17-3- وارونه سازی بیت

2-17-4- تغییر ترتیب قرارگیری

2-17-5- وارون سازی

2-17-6- تغییر مقدار

2-18- محک اختتام اجرای الگوریتم ژنتیک

2-19- انواع الگوریتم‌های ژنتیکی

2-19-1- الگوریتم ژنتیکی سری

2-19-2- الگوریتم ژنتیکی موازی

2-20- مقایسه الگوریتم ژنتیک با سیستم‌های طبیعی

2-21- نقاط قوّت الگوریتم‌های ژنتیک

2-22- محدودیت‌های GAها

2-23- استراتژی برخورد با محدودیت‌ها

2-23-1- استراتژی اصلاح عملگرهای ژنتیک

2-23-2- استراتژی رَدّی

2-23-3- استراتژی اصلاحی

2-23-4- استراتژی جریمه‌ای

2-24- بهبود الگوریتم ژنتیک

2-25- چند نمونه از کاربردهای الگوریتم‌های ژنتیک

فصل سوم

3-1- مقدمه

3-2- حلّ معمای هشت وزیر

3-2-1- جمعیت آغازین

3-2-2- تابع برازندگی

3-2-3- آمیزش

3-2-4- جهش ژنتیکی

3-3- الگوریتم ژنتیک و حلّ مسألۀ فروشندۀ دوره‌گرد

3-3-1- حل مسأله TSP به وسیله الگوریتم ژنتیک

3-3-2- مقایسه روشهای مختلف الگوریتم و ژنتیک برای TSP

3-3-3- نتیجه گیری

3-4- حلّ مسأله معمای سودوکو

3-4-1- حل مسأله

3-4-2- تعیین کروموزم

3-4-3- ساختن جمعیت آغازین یا نسل اول

3-4-4- ساختن تابع از ارزش

3-4-5- ترکیب نمونه‌ها و ساختن جواب جدید

3-4-6- ارزشیابی مجموعه جواب

3-4-7- ساختن نسل بعد

3-5- مرتب سازی به کمک GA

3-5-1- صورت مسأله

3-5-2- جمعیت آغازین

3-5-3- تابع برازندگی

3-5-4- انتخاب

3-5-5- ترکیب

3-5-6- جهش

فهرست منابع و مراجع

پیوست

واژه‌نامه   

دانلود مقاله دستاورد های عملی مهندسی ژنتیک در بیوتکنولوژی

اختصاصی از کوشا فایل دانلود مقاله دستاورد های عملی مهندسی ژنتیک در بیوتکنولوژی دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

)‌ پروتئین های پستانداران

برخی پروتئین های پستانداران دارای اهمیت تجارتی و پزشکی هستند . تولید تجارتی پروتئین های انسانی به وسیله ی استخراج مستقیم از مایعات یا بافت های بدن ، کاری پیچیده و گران و یا غیر ممکن می باشد ، اما با کلون کردن ژن می توان آن ها را از باکتری ها تولید کرد .

* انسولین انسانی

یکی از جالب ترین مثال های اهمیت مهندسی ژنتیک ، تولید انسولین انسانی می باشد . انسولین انسانی که از طریق مهندسی ژنتیک تهیه شده است ، اولین داروی بیوتکنولوژیک است که وارد بازار شده است . انسولین پروتئینی است که در پانکراس تولید می شود و برای تنظیم متابولیسم کربوهیدرات بدن حیاتی می باشد . دیابت که بیماری وجود آمده در اثر کمبود انسولین است ، ‌میلیون ها انسان را رنج می دهد . درمان قطعی دیابت ، تزریق پیاپی یا تجویز خوراکی انسولین است و از آنجایی که انسولین بیش تر پستانداران از نظر ساختمان مشابه می باشد ، درمان دیابت انسانی با استفاده از انسولین استخراج شده از پانکراس گاو و خوک امکان پذیر است ، اما انسولین غیر انسانی به اندازه ی انسولین انسانی موثر نیست و فرآیند استخراج آن گران و پیچیده می باشد . امروزه ژن تولید انسولین انسانی در باکتری ها کلون می شود .