آشنایی با Biopython.Blast: اجرای محلی و آنلاین جستجوهای BLAST

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تسلط به برنامه‌نویسی پایتون با هوش مصنوعی: آموزش کدنویسی هوشمند با ChatGPT
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“تسلط به برنامه‌نویسی پایتون با هوش مصنوعی: آموزش کدنویسی هوشمند با ChatGPT”

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0 تا 100 عطرسازی + (30 فرمولاسیون اختصاصی حامی صنعت)

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فلاتر و برنامه نویسی دارت
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دوره آموزش Flutter و برنامه نویسی Dart [پروژه محور]

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دوره آموزش Flutter و Dart | از مبتدی تا پیشرفته – پروژه‌محور آیا می‌خواهید اپلیکیشن موبایل حرفه‌ای بسازید؟در دوره آموزش
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پایتون و هک اخلاقی
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دوره جامع آموزش برنامه‌نویسی پایتون + هک اخلاقی [با همکاری شاهک]

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فرمولاسیون آرایشی و بهداشتی
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دوره جامع آموزش فرمولاسیون لوازم آرایشی

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علم داده، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و NLP
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دوره جامع علم داده، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و NLP

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دوره آموزش مکالمه فوق فشرده زبان انگلیسی
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دوره فوق فشرده مکالمه زبان انگلیسی (ویژه بزرگسالان)

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دوره شمع سازی و دوره عود سازی با رویکرد آروماتراپی
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شمع سازی و عودسازی با محوریت رایحه درمانی

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دوره صابون سازی حامی صنعت
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صابون سازی (دست‌ساز و صنعتی)

قیمت اصلی 7.500.000 ریال بود.قیمت فعلی 5.250.000 ریال است.
شرکت حامی صنعت با افتخار دوره‌های تخصصی صابون سازی خانگی و صنعتی را برگزار می‌کند. این دوره‌ها با هدف آموزش کامل و عملی تولید انواع صابون‌های طبیعی و ارگانیک طراحی شده‌اند. شرکت‌کنندگان در این دوره‌ها با مفاهیم پایه و پیشرفته صابون سازی آشنا می‌شوند و مهارت‌های لازم برای تولید صابون‌های باکیفیت را کسب می‌کنند. در این دوره‌ها، مباحثی چون ترکیبات مورد استفاده در صابون سازی، روش‌های مختلف ساخت صابون، افزودن عصاره‌ها و رنگ‌های طبیعی، و تکنیک‌های بسته‌بندی و بازاریابی محصولات به طور جامع پوشش داده می‌شود. همچنین، شرکت‌کنندگان فرصت خواهند داشت تا به صورت عملی صابون‌های متنوعی را تولید کنند و از تجارب اساتید مجرب بهره‌مند شوند. پس از اتمام موفقیت‌آمیز دوره، به شرکت‌کنندگان مدرک معتبر پایان دوره به زبان انگلیسی اعطا می‌شود که می‌تواند به عنوان مدرک حرفه‌ای در سطح بین‌المللی مورد استفاده قرار گیرد. این مدرک نشان‌دهنده توانمندی و تخصص فرد در زمینه صابون سازی است و می‌تواند در پیشرفت حرفه‌ای و کسب و کارهای مرتبط بسیار مفید باشد. برای ثبت‌نام و کسب اطلاعات بیشتر درباره دوره‌های صابون سازی خانگی و صنعتی، به وب‌سایت شرکت حامی صنعت مراجعه کنید و از فرصت بی‌نظیر یادگیری و کسب مهارت‌های جدید بهره‌مند شوید.
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دوره طراحی دارو به کمک بیوانفورماتیک و هوش مصنوعی و کارگاه فارماکوفور
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صفر تا صد طراحی دارو

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قیمت اصلی 20.000.000 ریال بود.قیمت فعلی 14.000.000 ریال است.
دوره طراحی دارو (صفر تا صد اکتشاف دارو)، به صورت پکیجی از پایه تا پیشرفته به همراه انجام پروژه های case-study و همچنین تعریف پروژه عملی برای دانش پژوهان به همراه پشتیبانی قوی از گام های ابتدایی تا ورود به دنیای طراحی و اکتشاف دارو… گام به گام از نوشتن تا چاپ مقاله
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دوره آموزشی متخصص طب سنتی و گیاهان دارویی
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متخصص طب سنتی و گیاهان دارویی

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قیمت اصلی 22.000.000 ریال بود.قیمت فعلی 15.500.000 ریال است.
دوره متخصص طب سنتی و گیاهان دارویی شرکت حامی صنعت، با ارائه مدرک انگلیسی پایان دوره. یادگیری عمیق طب سنتی و داروهای گیاهی توسط اساتید مجرب. ثبت‌نام کنید و تخصص خود را در زمینه درمان‌های سنتی و گیاهان دارویی افزایش دهید. در این دوره فقط مواردی آموزش داده می شود که مطابق مقالات علمی روز دنیا باشد و به شدت از آموزش مطالب خرافی آمیخته با طب سنتی مقابله شده است.
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کنترل کیفی داروسازی
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متخصص کنترل کیفی شرکت دارویی

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قیمت اصلی 12.990.000 ریال بود.قیمت فعلی 3.990.000 ریال است.
دوره متخصص کنترل کیفی شرکت دارویی (یک گام تا یافتن شغل در پر درآمدترین کارخانه‌ها و شرکت های ایران و جهان)
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    آشنایی با Biopython.Blast: اجرای محلی و آنلاین جستجوهای BLAST

    در دنیای وسیع و پرچالش بیوانفورماتیک، توانایی مقایسه سریع و کارآمد توالی‌های زیستی یک مهارت اساسی است. ابزاری که بیش از هر چیز دیگری در این زمینه مورد استفاده قرار می‌گیرد، Basic Local Alignment Search Tool یا به اختصار BLAST است. BLAST به محققان این امکان را می‌دهد که توالی‌های نوکلئوتیدی یا پروتئینی جدید را با پایگاه‌های داده عظیم حاوی توالی‌های شناخته شده مقایسه کرده و همولوژی (هم‌ساختی) آن‌ها را کشف کنند. این ابزار نه تنها به شناسایی عملکردهای احتمالی ژن‌ها و پروتئین‌ها کمک می‌کند، بلکه در مطالعات تکاملی، شناسایی گونه‌ها و کشف نقاط جهش نیز نقش حیاتی ایفا می‌کند.

    با این حال، زمانی که حجم داده‌ها افزایش می‌یابد و نیاز به اجرای هزاران یا حتی میلیون‌ها جستجوی BLAST به صورت خودکار وجود دارد، استفاده از رابط کاربری گرافیکی وب‌سایت NCBI BLAST به تنهایی کافی نیست. در اینجا است که کتابخانه Biopython وارد عمل می‌شود. Biopython مجموعه‌ای قدرتمند از ابزارهای پایتون برای بیوانفورماتیک است که به کاربران اجازه می‌دهد تا وظایف بیوانفورماتیکی پیچیده را با برنامه‌نویسی ساده و انعطاف‌پذیر انجام دهند. یکی از ماژول‌های برجسته Biopython، ماژول `Bio.Blast` است که ابزارهایی را برای تعامل با BLAST، چه به صورت آنلاین (از طریق سرورهای NCBI) و چه به صورت محلی (با استفاده از ابزارهای مستقل BLAST+)، فراهم می‌کند.

    هدف اصلی این پست، آشنا کردن شما با قابلیت‌های ماژول `Biopython.Blast` است. ما به طور مفصل نحوه اجرای جستجوهای BLAST را هم به صورت آنلاین و هم به صورت محلی بررسی خواهیم کرد. همچنین، چگونگی پارس کردن و تحلیل نتایج پیچیده BLAST را به ساختارهای داده قابل مدیریت در پایتون خواهید آموخت. این راهنمای جامع برای بیوانفورماتیک‌دانان، زیست‌شناسان محاسباتی و هر پژوهشگری که به دنبال خودکارسازی و مقیاس‌پذیری تحلیل‌های BLAST خود است، ضروری خواهد بود. با استفاده از Biopython، می‌توانید جریان کاری خود را به طور قابل توجهی بهبود بخشید، خطاها را کاهش دهید و زمان بیشتری را به تفسیر بیولوژیکی داده‌های خود اختصاص دهید.

    در ادامه، ابتدا با مفهوم و انواع BLAST و اهمیت آن در بیوانفورماتیک آشنا می‌شویم، سپس به سراغ پیش‌نیازها و نصب Biopython و ابزارهای BLAST+ می‌رویم. پس از آن، گام به گام اجرای BLAST آنلاین و محلی را با مثال‌های عملی کد پایتون بررسی خواهیم کرد و در نهایت، به چگونگی تحلیل و پارس کردن نتایج و بهترین شیوه‌ها برای بهینه‌سازی کارهای خود خواهیم پرداخت.

    مفهوم BLAST و اهمیت آن در بیوانفورماتیک

    BLAST، مخفف Basic Local Alignment Search Tool، یک الگوریتم بیوانفورماتیکی است که به منظور مقایسه توالی‌های اولیه بیولوژیکی، مانند توالی‌های نوکلئوتیدی DNA و RNA، یا توالی‌های آمینواسیدی پروتئین‌ها، با توالی‌های موجود در پایگاه‌های داده بزرگ طراحی شده است. این ابزار به محققان کمک می‌کند تا مناطق همپوشانی (alignment) بین توالی‌ها را پیدا کنند که نشان‌دهنده همولوژی (شباهت تکاملی) یا عملکردهای مشابه است. در مقایسه با الگوریتم‌های سنتی هم‌ترازسازی توالی مانند Smith-Waterman که هم‌ترازسازی سراسری یا محلی بهینه را ارائه می‌دهند اما از نظر محاسباتی بسیار سنگین هستند، BLAST یک روش ابتکاری (heuristic) سریع‌تر را ارائه می‌دهد که دقت کافی را برای اکثر کاربردهای بیولوژیکی فراهم می‌کند.

    الگوریتم BLAST چگونه کار می‌کند؟

    هسته الگوریتم BLAST بر یافتن “کلمات” (words) کوتاه مشابه بین توالی کوئری (توالی مورد جستجو) و توالی‌های پایگاه داده استوار است. مراحل کلی کار BLAST به شرح زیر است:

    1. تقسیم کوئری به کلمات: توالی کوئری به کلمات کوتاهی با طول مشخص (مثلاً ۱۱ برای DNA و ۳ برای پروتئین) تقسیم می‌شود.
    2. یافتن کلمات مشابه: برای هر کلمه از کوئری، لیستی از کلمات با امتیاز بالا (high-scoring words) که در پایگاه داده یافت می‌شوند، ایجاد می‌شود. امتیاز بر اساس ماتریس‌های جایگزینی (substitution matrices) مانند PAM یا BLOSUM محاسبه می‌شود.
    3. گسترش هم‌ترازسازی: از هر کلمه با امتیاز بالا به عنوان “دانه” (seed) استفاده می‌شود و هم‌ترازسازی در هر دو جهت گسترش می‌یابد تا زمانی که امتیاز هم‌ترازسازی به زیر یک آستانه مشخص افت کند.
    4. ادغام مناطق همپوشانی: مناطق همپوشانی (HSPs – High-scoring Segment Pairs) که به اندازه کافی نزدیک هستند و امتیاز بالایی دارند، ممکن است برای ایجاد یک هم‌ترازسازی طولانی‌تر ادغام شوند.
    5. محاسبه معنی‌داری آماری: برای هر هم‌ترازسازی، یک E-value (Expected Value) محاسبه می‌شود که نشان‌دهنده تعداد هم‌ترازسازی‌هایی است که انتظار می‌رود به صورت تصادفی با امتیاز مشابه یا بهتر در یک پایگاه داده به همان اندازه پیدا شوند. E-value پایین‌تر نشان‌دهندگی معنی‌داری آماری بیشتر است.

    انواع مختلف BLAST و کاربردهای آن‌ها

    BLAST در چندین نسخه توسعه یافته است که هر کدام برای نوع خاصی از توالی‌ها و مقایسه‌ها بهینه‌سازی شده‌اند:

    • BLASTN (Nucleotide BLAST): برای مقایسه توالی‌های نوکلئوتیدی با پایگاه داده‌ای از توالی‌های نوکلئوتیدی.
      • کاربرد: شناسایی ژن‌ها، مناطق تنظیمی، تکثیرهای ویروسی، یا یافتن نسخه‌های مختلف یک ژن.
    • BLASTP (Protein BLAST): برای مقایسه توالی‌های پروتئینی با پایگاه داده‌ای از توالی‌های پروتئینی.
      • کاربرد: پیش‌بینی عملکرد پروتئین، شناسایی همولوگ‌های پروتئینی در گونه‌های مختلف، مطالعات فیلوژنتیک.
    • BLASTX: توالی نوکلئوتیدی را در هر شش فریم خواندن (reading frames) ترجمه می‌کند و این ترجمه‌ها را با پایگاه داده‌ای از توالی‌های پروتئینی مقایسه می‌کند.
      • کاربرد: یافتن پروتئین‌های مشابه برای یک توالی DNA ناشناخته (مانند ESTs یا توالی‌های mRNA) که ممکن است حاوی اینترون باشند.
    • TBLASTN: توالی پروتئینی را با پایگاه داده‌ای از توالی‌های نوکلئوتیدی که در هر شش فریم خواندن ترجمه شده‌اند، مقایسه می‌کند.
      • کاربرد: یافتن توالی‌های DNA (مانند توالی‌های ژنومی) که ممکن است یک پروتئین خاص را کد کنند.
    • TBLASTX: توالی نوکلئوتیدی را در هر شش فریم خواندن ترجمه می‌کند و این ترجمه‌ها را با پایگاه داده‌ای از توالی‌های نوکلئوتیدی که آن‌ها نیز در هر شش فریم خواندن ترجمه شده‌اند، مقایسه می‌کند.
      • کاربرد: بسیار حساس است و برای یافتن روابط بین ژنوم‌های دور (phylogenetically distant) که ممکن است توالی پروتئینی مستقیم آن‌ها به خوبی حفظ نشده باشد، استفاده می‌شود. از آنجا که هر دو توالی (کوئری و پایگاه داده) ترجمه می‌شوند، زمان محاسباتی آن بسیار بیشتر است.

    پارامترهای کلیدی در نتایج BLAST

    درک پارامترهای خروجی BLAST برای تفسیر صحیح نتایج حیاتی است:

    • E-value (Expected Value): همانطور که قبلاً ذکر شد، نشان‌دهنده تعداد هم‌ترازسازی‌هایی است که انتظار می‌رود به صورت تصادفی در پایگاه داده با امتیاز مشابه یا بهتر پیدا شوند. E-value پایین‌تر (مثلاً کمتر از 1e-5 یا 1e-10) به معنی معنی‌دارتر بودن همپوشانی و احتمال بیشتر همولوژی بیولوژیکی است.
    • Bit Score (Raw Score): امتیازی که بر اساس ماتریس‌های جایگزینی و جریمه شکاف‌ها (gap penalties) محاسبه می‌شود. هرچه Bit Score بالاتر باشد، همپوشانی قوی‌تر است. این امتیاز نرمالیزه شده و مستقل از اندازه پایگاه داده است.
    • Identity (%): درصد شباهت مطلق بین دو توالی در ناحیه همپوشانی. به عنوان مثال، 90% هویت در طول 100 جفت باز به معنی 90 موقعیت یکسان است.
    • Query Cover (%): درصدی از توالی کوئری که توسط همپوشانی پوشش داده شده است.
    • Accession: شناسه منحصر به فرد توالی یافت شده در پایگاه داده.
    • Description: توضیحات متنی مربوط به توالی یافت شده (مثلاً نام ژن، گونه، عملکرد پروتئین).
    • Gap (%): درصد شکاف‌ها در ناحیه همپوشانی. شکاف‌ها به معنی حذف یا درج (insertion/deletion) در یکی از توالی‌ها هستند.

    با توجه به اهمیت بالای BLAST در تحقیقات بیولوژیکی، توانایی خودکارسازی و مدیریت جستجوهای BLAST از طریق Biopython، برای هر بیوانفورماتیک‌دانی یک مزیت بزرگ محسوب می‌شود. این قابلیت به آن‌ها اجازه می‌دهد تا آزمایشات مجازی را در مقیاس وسیع انجام دهند، داده‌های حجیم را پردازش کنند و به سوالات بیولوژیکی پیچیده‌تری پاسخ دهند.

    پیش‌نیازها و نصب Biopython و ابزارهای BLAST

    قبل از اینکه بتوانیم با ماژول `Bio.Blast` کار کنیم، باید مطمئن شویم که تمام ابزارهای لازم نصب شده‌اند. این ابزارها شامل خود پایتون، کتابخانه Biopython و در صورت نیاز، ابزارهای مستقل BLAST+ از NCBI هستند.

    ۱. نصب پایتون

    Biopython یک کتابخانه پایتون است، بنابراین اولین قدم اطمینان از نصب پایتون (نسخه 3.x توصیه می‌شود) بر روی سیستم شما است. می‌توانید پایتون را از وب‌سایت رسمی python.org/downloads دانلود و نصب کنید. توصیه می‌شود از یک محیط مجازی (virtual environment) برای مدیریت وابستگی‌ها استفاده کنید تا از تداخل با سایر پروژه‌های پایتون جلوگیری شود.

    برای ایجاد و فعال‌سازی یک محیط مجازی:

    
python3 -m venv blast_env
source blast_env/bin/activate  # برای لینوکس/macOS
blast_env\Scripts\activate  # برای ویندوز

    ۲. نصب Biopython

    هنگامی که پایتون نصب شده و محیط مجازی شما فعال است، نصب Biopython بسیار ساده است و از طریق مدیر بسته pip انجام می‌شود:

    
pip install biopython

    برای اطمینان از نصب صحیح، می‌توانید پایتون را در ترمینال خود اجرا کرده و سعی کنید ماژول Biopython را وارد کنید:

    
python
>>> import Bio
>>> print(Bio.__version__)
# باید نسخه Biopython را چاپ کند
>>> exit()

    ۳. نصب ابزارهای مستقل BLAST+ (NCBI standalone BLAST)

    برای اجرای جستجوهای BLAST به صورت محلی، شما نیاز به دانلود و نصب مجموعه ابزارهای خط فرمان BLAST+ از مرکز ملی اطلاعات بیوتکنولوژی (NCBI) دارید. این ابزارها شامل `blastn`, `blastp`, `blastx`, `tblastn`, `tblastx` و همچنین `makeblastdb` برای ساخت پایگاه‌های داده محلی هستند.

    مراحل نصب برای سیستم‌عامل‌های مختلف:

    برای لینوکس:

    معمولاً می‌توانید این ابزارها را از مدیر بسته توزیع خود نصب کنید (مثلاً apt برای اوبونتو/دبیان، yum/dnf برای CentOS/Fedora):

    
# برای توزیع‌های مبتنی بر Debian/Ubuntu
sudo apt update
sudo apt install ncbi-blast+

# برای توزیع‌های مبتنی بر Red Hat/CentOS
sudo yum install ncbi-blast+

    اگر از طریق مدیر بسته نصب نشد یا نیاز به نسخه خاصی دارید، می‌توانید فایل‌های باینری را از وب‌سایت NCBI دانلود کنید:

    1. به صفحه دانلود BLAST+ executables بروید.
    2. فایل tar.gz مناسب برای سیستم عامل لینوکس خود را (مثلاً `ncbi-blast-2.x.x+-x64-linux.tar.gz`) دانلود کنید.
    3. فایل را از حالت فشرده خارج کنید: 
      
        tar -xzf ncbi-blast-2.x.x+-x64-linux.tar.gz
    4. پوشه استخراج شده (مثلاً `ncbi-blast-2.x.x+`) را به مکانی مناسب مانند `/usr/local/` یا `~/bin/` منتقل کنید.
    5. تنظیم متغیر PATH: برای اینکه بتوانید دستورات BLAST را از هر جایی در ترمینال اجرا کنید، باید مسیر پوشه `bin` حاوی فایل‌های اجرایی BLAST را به متغیر محیطی PATH خود اضافه کنید. این کار معمولاً با افزودن خط زیر به فایل `~/.bashrc` یا `~/.profile` (و سپس `source` کردن آن) انجام می‌شود: 
      
        export PATH=$PATH:/path/to/ncbi-blast-2.x.x+/bin
        source ~/.bashrc

      به جای `/path/to/ncbi-blast-2.x.x+`، مسیر واقعی پوشه‌ای که BLAST را در آن قرار داده‌اید، وارد کنید.

    برای macOS:

    می‌توانید از Homebrew برای نصب استفاده کنید که ساده‌ترین راه است:

    
brew install blast

    در غیر این صورت، می‌توانید فایل‌های باینری را از وب‌سایت NCBI دانلود کرده و مراحل مشابه لینوکس را دنبال کنید (فایل .tar.gz مناسب برای macOS را انتخاب کنید).

    برای ویندوز:
    1. به صفحه دانلود BLAST+ executables بروید.
    2. فایل .exe یا .zip مناسب برای ویندوز (مثلاً `ncbi-blast-2.x.x+-win64.exe` یا `ncbi-blast-2.x.x+-win64.zip`) را دانلود کنید.
    3. اگر فایل .exe را دانلود کرده‌اید، آن را اجرا کرده و دستورالعمل‌های نصب را دنبال کنید.
    4. اگر فایل .zip را دانلود کرده‌اید، آن را در یک پوشه مناسب (مانند `C:\NCBI\BLAST`) از حالت فشرده خارج کنید.
    5. تنظیم متغیر PATH: برای اینکه بتوانید دستورات BLAST را از Command Prompt یا PowerShell اجرا کنید، باید مسیر پوشه `bin` حاوی فایل‌های اجرایی BLAST را به متغیر محیطی PATH خود اضافه کنید.
      • در ویندوز 10/11، روی دکمه Start کلیک راست کرده و System را انتخاب کنید.
      • روی “Advanced system settings” کلیک کنید.
      • در پنجره System Properties، روی “Environment Variables…” کلیک کنید.
      • در قسمت “System variables”، متغیر “Path” را پیدا کرده، آن را انتخاب کرده و روی “Edit…” کلیک کنید.
      • روی “New” کلیک کرده و مسیر پوشه `bin` BLAST (مثلاً `C:\NCBI\BLAST\ncbi-blast-2.x.x+\bin`) را اضافه کنید.
      • تمام پنجره‌ها را با OK ببندید.

    تایید نصب BLAST+

    پس از نصب و تنظیم PATH، یک ترمینال جدید (یا Command Prompt در ویندوز) باز کرده و دستورات زیر را اجرا کنید تا مطمئن شوید ابزارهای BLAST به درستی قابل دسترسی هستند:

    
blastn -version
makeblastdb -version

    اگر نسخه ابزارها نمایش داده شد، به این معنی است که نصب موفقیت‌آمیز بوده و آماده استفاده از Biopython برای تعامل با BLAST هستید.

    اجرای BLAST آنلاین با Biopython.Blast.NCBIWWW

    یکی از مزایای بزرگ Biopython، امکان اجرای جستجوهای BLAST به صورت آنلاین و از طریق سرورهای NCBI است. ماژول `Bio.Blast.NCBIWWW` این قابلیت را فراهم می‌کند که توالی‌های کوئری را به سرویس BLAST آنلاین NCBI ارسال کرده و نتایج را دریافت کنید. این روش برای جستجوهای کوچک تا متوسط، زمانی که نیازی به ایجاد پایگاه داده محلی ندارید یا به آخرین و جامع‌ترین پایگاه‌های داده عمومی NCBI دسترسی دارید، بسیار مفید است.

    مزایا و معایب BLAST آنلاین

    مزایا:

    • سادگی: نیازی به نصب ابزارهای BLAST+ یا مدیریت پایگاه‌های داده محلی نیست.
    • دسترسی به پایگاه‌های داده عظیم: به تمامی پایگاه‌های داده عمومی و به‌روز NCBI (مانند nr, nt, swissprot) دسترسی دارید.
    • منابع محاسباتی: بار محاسباتی بر روی سرورهای NCBI است، نه سیستم محلی شما.

    معایب:

    • محدودیت نرخ (Rate Limiting): NCBI برای جلوگیری از سوءاستفاده و حفظ پایداری سرویس، تعداد درخواست‌هایی را که می‌توانید در یک بازه زمانی مشخص ارسال کنید، محدود می‌کند. اجرای حجم بالای جستجوها ممکن است منجر به بلاک شدن موقت شما شود.
    • وابستگی به اینترنت: بدون اتصال به اینترنت، نمی‌توانید جستجوها را انجام دهید.
    • کنترل کمتر: کنترل کمتری بر روی پارامترهای پیشرفته و نحوه پردازش دارید.
    • زمان انتظار: بسته به بار سرور و اندازه کوئری شما، ممکن است زمان انتظار برای دریافت نتایج وجود داشته باشد.

    ماژول `Bio.Blast.NCBIWWW` و تابع `qblast`

    تابع اصلی در این ماژول `qblast` است که مسئول ارسال درخواست به سرور NCBI و دریافت نتایج است. این تابع چندین پارامتر مهم دارد که به شما امکان می‌دهد نوع جستجو، پایگاه داده، و سایر تنظیمات BLAST را مشخص کنید.

    پارامترهای کلیدی تابع `qblast`:

    • `program`: نوع برنامه BLAST (مثلاً `’blastn’`, `’blastp’`, `’blastx’`, `’tblastn’`, `’tblastx’`). این پارامتر الزامی است.
    • `database`: پایگاه داده‌ای که می‌خواهید توالی را در آن جستجو کنید (مثلاً `’nr’`, `’nt’`, `’swissprot’`, `’pdb’`). این پارامتر نیز الزامی است.
    • `sequence`: توالی کوئری که می‌خواهید جستجو کنید. می‌تواند یک رشته DNA یا پروتئین باشد. این پارامتر الزامی است.
    • `url`: آدرس URL سرویس BLAST (به طور پیش‌فرض استفاده می‌شود و معمولاً نیازی به تغییر ندارد).
    • `auto_format`: (پیش‌فرض False) اگر True باشد، Biopython سعی می‌کند توالی را به فرمت مناسب (FASTA) تبدیل کند.
    • `format_type`: فرمت خروجی نتایج (مثلاً `’XML’`, `’Text’`, `’HTML’`). توصیه می‌شود از `’XML’` استفاده کنید زیرا پارس کردن آن با `Bio.Blast.Record` یا `Bio.SearchIO` آسان‌تر است.
    • `expect`: آستانه E-value (مثلاً `1.0`, `0.01`, `1e-5`). پیش‌فرض معمولاً 10 است.
    • `alignments`: حداکثر تعداد هم‌ترازسازی‌ها برای نمایش در خروجی (پیش‌فرض 500).
    • `descriptions`: حداکثر تعداد توصیفات برای نمایش در خروجی (پیش‌فرض 500).
    • `hitlist_size`: حداکثر تعداد بهترین هیت‌ها (hit) برای بازگرداندن (پیش‌فرض 500).
    • `nucl_penalty`, `nucl_match`, `gap_open`, `gap_extend`, `filter`, `entrez_query`, `service`, `ncbi_host`, `timeout`: پارامترهای پیشرفته‌تر برای تنظیمات دقیق‌تر BLAST، فیلترها و مدیریت اتصال.

    مثال عملی: اجرای BLASTN آنلاین

    فرض کنید یک توالی DNA کوتاه دارید و می‌خواهید همولوگ‌های آن را در پایگاه داده نوکلئوتیدی NCBI (`nt`) جستجو کنید.

    
from Bio.Blast import NCBIWWW
from Bio.Blast import NCBIXML
import io

# توالی کوئری (مثلاً یک ژن کوتاه)
# برای مثال، توالی یک قسمت از ژن GFP
sequence_data = "ATGAGTAAAGGAGAAGAACTTTTCACTGGAGTTGTCCCAATTCTTGTTGAATTAGATGGTGATGTTAATGGGCACAAATTTTCTGT"

# اجرای BLAST آنلاین
# 'blastn': برنامه BLAST برای نوکلئوتید
# 'nt': پایگاه داده نوکلئوتیدی NCBI
# 'XML': فرمت خروجی XML برای پارس کردن آسان‌تر
print("در حال ارسال درخواست BLASTN آنلاین...")
try:
    result_handle = NCBIWWW.qblast(
        program="blastn",
        database="nt",
        sequence=sequence_data,
        expect=1e-5,  # آستانه E-value
        alignments=10, # تعداد هم‌ترازسازی‌های برتر
        descriptions=10, # تعداد توصیفات برتر
        hitlist_size=10, # حداکثر تعداد هیت‌ها
        format_type="XML"
    )
    print("درخواست BLASTN با موفقیت ارسال شد و نتایج دریافت گردید.")

    # نتایج در یک شیء file-like برگردانده می‌شوند. برای پارس کردن، می‌توانیم آن را بخوانیم.
    # برای جلوگیری از بسته شدن خودکار result_handle توسط parser، آن را به یک رشته و سپس به StringIO تبدیل می‌کنیم.
    blast_records = NCBIXML.read(io.StringIO(result_handle.read()))

    # پردازش نتایج
    if blast_records.alignments:
        print("\nیافت شدن همولوژی‌ها:")
        for alignment in blast_records.alignments:
            print(f"  عنوان هیت: {alignment.title}")
            for hsp in alignment.hsps:
                # HSP (High-scoring Segment Pair) نشان‌دهنده یک بخش همپوشانی است
                print(f"    طول همپوشانی: {hsp.align_length}")
                print(f"    E-value: {hsp.expect}")
                print(f"    Score (بیت): {hsp.bits}")
                print(f"    درصد هویت: {hsp.identities / hsp.align_length * 100:.2f}%")
                print(f"    Query (بخشی از کوئری): {hsp.query[0:75]}...") # نمایش بخش کوچکی از کوئری
                print(f"    میدلاین:   {hsp.match[0:75]}...") # نمایش خط میانی همپوشانی
                print(f"    Hit (بخشی از توالی پایگاه داده): {hsp.sbjct[0:75]}...") # نمایش بخشی از توالی هیت
                print("-" * 50)
    else:
        print("هیچ همولوژی معنی‌داری یافت نشد.")

    result_handle.close()

except Exception as e:
    print(f"خطا در اجرای BLAST آنلاین: {e}")

    مثال عملی: اجرای BLASTP آنلاین

    مشابه BLASTN، می‌توانید BLASTP را برای توالی‌های پروتئینی اجرا کنید:

    
from Bio.Blast import NCBIWWW
from Bio.Blast import NCBIXML
import io

# توالی پروتئینی کوئری (مثلاً یک پروتئین کوتاه)
# توالی یک پروتئین کوچک فرضی
protein_sequence = "MGKASGEELFTGVVPILVELDGDVNGHKFSVSGEGEGDATYGK"

print("در حال ارسال درخواست BLASTP آنلاین...")
try:
    result_handle_protein = NCBIWWW.qblast(
        program="blastp",
        database="nr", # پایگاه داده پروتئینی غیربازدارنده NCBI
        sequence=protein_sequence,
        expect=1e-10,
        alignments=5,
        descriptions=5,
        hitlist_size=5,
        format_type="XML"
    )
    print("درخواست BLASTP با موفقیت ارسال شد و نتایج دریافت گردید.")

    blast_records_protein = NCBIXML.read(io.StringIO(result_handle_protein.read()))

    if blast_records_protein.alignments:
        print("\nیافت شدن همولوژی‌های پروتئینی:")
        for alignment in blast_records_protein.alignments:
            print(f"  عنوان هیت: {alignment.title}")
            for hsp in alignment.hsps:
                print(f"    طول همپوشانی: {hsp.align_length}")
                print(f"    E-value: {hsp.expect}")
                print(f"    Score (بیت): {hsp.bits}")
                print(f"    درصد هویت: {hsp.identities / hsp.align_length * 100:.2f}%")
                print(f"    Query (بخشی از کوئری): {hsp.query[0:50]}...")
                print(f"    میدلاین:   {hsp.match[0:50]}...")
                print(f"    Hit (بخشی از توالی پایگاه داده): {hsp.sbjct[0:50]}...")
                print("-" * 50)
    else:
        print("هیچ همولوژی پروتئینی معنی‌داری یافت نشد.")

    result_handle_protein.close()

except Exception as e:
    print(f"خطا در اجرای BLASTP آنلاین: {e}")

    همانطور که مشاهده می‌کنید، `Bio.Blast.NCBIWWW` یک راه ساده و موثر برای انجام جستجوهای BLAST آنلاین ارائه می‌دهد. با این حال، همیشه باید محدودیت‌های نرخ NCBI را در نظر داشته باشید و در صورت نیاز به حجم بالای جستجوها، به سراثبلند اجرای BLAST محلی بروید.

    اجرای BLAST محلی با Biopython.Blast.Applications

    برای پروژه‌های بیوانفورماتیکی با مقیاس بزرگ که نیاز به اجرای صدها یا هزاران جستجوی BLAST دارند، یا زمانی که می‌خواهید توالی‌های خود را در پایگاه‌های داده سفارشی جستجو کنید (که در NCBI موجود نیستند)، اجرای BLAST محلی راه حل ایده‌آل است. `Biopython.Blast.Applications` ابزارهایی را برای ساخت خطوط فرمان برای اجرای برنامه‌های مستقل BLAST+ فراهم می‌کند، که به شما امکان می‌دهد تمام مراحل را از داخل کد پایتون خود کنترل کنید.

    مزایا و معایب BLAST محلی

    مزایا:

    • سرعت: بسیار سریع‌تر از BLAST آنلاین برای حجم بالای داده‌ها، زیرا نیازی به ارسال داده از طریق اینترنت نیست.
    • کنترل کامل: آزادی کامل در انتخاب و تنظیم تمامی پارامترهای BLAST.
    • حریم خصوصی: داده‌های توالی شما نیازی به ارسال به سرورهای خارجی ندارند.
    • عدم محدودیت نرخ: هیچ محدودیتی در تعداد یا فرکانس جستجوها وجود ندارد، محدودیت تنها قدرت محاسباتی سیستم شماست.
    • پایگاه‌های داده سفارشی: امکان ایجاد و استفاده از پایگاه‌های داده BLAST از توالی‌های دلخواه شما.

    معایب:

    • پیش‌نیازها: نیاز به نصب و تنظیم ابزارهای BLAST+ به صورت مستقل.
    • منابع محاسباتی: بار محاسباتی (CPU، RAM، فضای دیسک) بر روی سیستم محلی شما است.
    • مدیریت پایگاه داده: شما مسئول ساخت و نگهداری پایگاه‌های داده BLAST خود هستید.
    • پیچیدگی بیشتر: پیکربندی و اجرای آن نسبت به BLAST آنلاین کمی پیچیده‌تر است.

    ماژول `Bio.Blast.Applications`

    این ماژول کلاس‌هایی را فراهم می‌کند که به شما امکان می‌دهند خطوط فرمان ابزارهای BLAST+ را به صورت برنامه‌ریزی شده (programmatically) بسازید و اجرا کنید. برای هر برنامه BLAST (مثلاً `blastn`, `blastp`), یک کلاس متناظر مانند `NcbiBlastnCommandline` یا `NcbiBlastpCommandline` وجود دارد. همچنین برای `makeblastdb` کلاس `MakeBlastDbCommandline` وجود دارد.

    ۱. ایجاد پایگاه داده محلی با `makeblastdb` از طریق Biopython

    قبل از اجرای هر جستجوی BLAST محلی، باید پایگاه داده‌ای از توالی‌های هدف ایجاد کنید. این کار با استفاده از ابزار `makeblastdb` انجام می‌شود. `Bio.Blast.Applications.MakeBlastDbCommandline` به شما کمک می‌کند تا خط فرمان این ابزار را بسازید.

    پارامترهای کلیدی `MakeBlastDbCommandline`:

    • `input_file`: فایل ورودی حاوی توالی‌ها (معمولاً در فرمت FASTA). این پارامتر الزامی است.
    • `dbtype`: نوع پایگاه داده، `’nucl’` برای نوکلئوتید یا `’prot’` برای پروتئین. این پارامتر الزامی است.
    • `out`: نام فایل‌های خروجی پایگاه داده. اگر مشخص نشود، از نام فایل ورودی استفاده می‌کند.
    • `title`: عنوان پایگاه داده (یک رشته توصیفی).
    • `parse_seqids`: اگر True باشد، شناسه‌های توالی (sequence IDs) را از سربرگ FASTA تجزیه می‌کند.
    • `logfile`: مسیر فایل برای ذخیره لاگ‌های `makeblastdb`.

    مثال عملی: ساخت پایگاه داده نوکلئوتیدی

    ابتدا، یک فایل FASTA فرضی برای ساخت پایگاه داده ایجاد می‌کنیم:


    
# فایل توالی‌های پایگاه داده (db_sequences.fasta)
    
# توالی‌های DNA فرضی
    
db_fasta_content = """
    
>seq1_genomic_fragment
    
ATGCGGTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGC
    
TAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTA
    
GCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGC
    
TAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTA
    
>seq2_gene_variant
    
ATGCGGTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGC
    
TAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTA
    
GCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGC
    
TAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTA
    
CGTAGGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAG
    
CTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCT
    
AGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAG
    
CTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCT
    
AGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAG
    
CTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCT
    
AGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAG
    
CTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCT
    
AGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAG
    
CTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCT
    
AGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAG
    
CTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCT
    
AGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAG
    
CTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCT
    
AGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAG
    
CTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCT
    
AGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAG
    
CTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCT
    
AGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAG
    
CTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCT
    
AGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAG
    
CTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCT
    
AGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAG
    
CTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCT
    
AGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAG
    
CTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCT
    
AGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAG
    
CTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCT
    
AGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAG
    
CTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCT
    
AGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAG
    
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CTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCT
    
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CTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCT
    
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CTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCT
    
AGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAG
    
CTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCT
    
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CTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCT
    
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CTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCT
    
AGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAG
    
CTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCT
    
AGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAG
    
CTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCT
    
AGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAG
    
CTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCT
    
AGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAG
    
CTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCT
    
AGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAG
    
CTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCT
    
AGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAG
    
CTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCT
    
AGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAG
    
CTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCT
    
AGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAG
    
CTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCT
    
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CTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCT
    
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CTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCT
    
AGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAG
    
CTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCT
    
AGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAG
    
CTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCT
    
AGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAG
    
CTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCT
    
AGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAG
    
CTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCT
    
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CTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCT
    
AGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAG
    
CTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCT
    
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CTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCT
    
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CTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCT
    
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