وكيل الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات الحيوية باستخدام Biopython

جدول المحتويات

بناء وكيل ذكاء اصطناعي متطور لتحليل التسلسلات البيولوجية باستخدام Biopython

هذا البرنامج التعليمي يوضح كيفية بناء وكيل ذكاء اصطناعي متقدم وسهل الاستخدام لتحليل البيانات الحيوية، باستخدام مكتبة Biopython ومكتبات بايثون الشائعة، مصمم للعمل بسلاسة على Google Colab. من خلال دمج استرجاع التسلسلات، والتحليل الجزيئي، والتصور، ومحاذاة التسلسلات المتعددة، وبناء شجرة النشوء والتطور، وبحث النماذج في فئة واحدة مُبسطة، يوفر البرنامج التعليمي نهجًا عمليًا لاستكشاف الطيف الكامل لتحليل التسلسلات البيولوجية.

مميزات البرنامج التعليمي:

سهولة الاستخدام: يعمل بسلاسة على Google Colab بدون الحاجة لإعدادات مسبقة.
تحليل شامل: يغطي مجموعة واسعة من التحليلات، بما في ذلك استرجاع التسلسلات، والتحليل الجزيئي، والتصور، ومحاذاة التسلسلات المتعددة، وبناء شجرة النشوء والتطور، وبحث النماذج.
أمثلة جاهزة: يبدأ بمتتاليات عينات مدمجة مثل بروتين سبايك لفيروس SARS-CoV-2، وسلائف الأنسولين البشري، و rRNA 16S الخاص بـ E. coli.
استرجاع تسلسلات مخصصة: يسمح باسترجاع تسلسلات مخصصة مباشرة من NCBI.
أدوات تصور مدمجة: يستخدم Plotly و Matplotlib لعرض النتائج بشكل مرئي.

الخطوات العملية:

1. تثبيت المكتبات اللازمة:

قبل البدء، يجب تثبيت المكتبات اللازمة باستخدام الأمر التالي في Google Colab:

pip install biopython pandas numpy matplotlib seaborn plotly requests beautifulsoup4 scipy scikit-learn networkx
!apt-get update
!apt-get install -y clustalw

ثم قم باستيراد المكتبات اللازمة:

import os
import requests
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
from Bio import SeqIO, Entrez, Align, Phylo
from Bio.Seq import Seq
from Bio.SeqRecord import SeqRecord
from Bio.SeqUtils import gc_fraction, molecular_weight
from Bio.SeqUtils.ProtParam import ProteinAnalysis
from Bio.Blast import NCBIWWW, NCBIXML
from Bio.Phylo.TreeConstruction import DistanceCalculator, DistanceTreeConstructor
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
Entrez.email = "your_email@example.com"

2. تعريف وكيل BioPython AIAgent:

يتم تعريف وكيل BioPython AIAgent كفئة في بايثون، والتي تحتوي على مجموعة من الدوال لأداء مختلف عمليات التحليل:

class BioPythonAIAgent:
    # ... (كود الكلاس كما هو في النص الأصلي) ...

3. استخدام الوكيل:

بعد تعريف وكيل BioPython AIAgent، يمكن استخدامه لأداء مختلف عمليات التحليل، مثل:

استرجاع التسلسلات: باستخدام دالة fetch_sequence_from_ncbi.
تحليل التسلسلات: باستخدام دالة analyze_sequence.
تصور النتائج: باستخدام دوال مثل visualize_composition و visualize_tree.
محاذاة التسلسلات المتعددة: باستخدام دالة perform_multiple_sequence_alignment.
بناء شجرة النشوء والتطور: باستخدام دالة create_phylogenetic_tree.
بحث النماذج: باستخدام دالة motif_search.
تحليل استخدام الكودون: باستخدام دالة codon_usage_analysis.
تحليل محتوى GC بنوافذ متحركة: باستخدام دالة gc_content_window.
مقارنة متعددة التسلسلات: باستخدام دالة comparative_analysis.

4. مثال على الاستخدام:

agent = BioPythonAIAgent()
sample_seqs = agent.create_sample_sequences()
# ... (باقي الكود كما هو في النص الأصلي) ...

الخاتمة:

يوفر هذا البرنامج التعليمي نهجًا عمليًا لبناء وكيل ذكاء اصطناعي قوي لتحليل البيانات الحيوية باستخدام Biopython. يُمكن هذا الوكيل المستخدمين من إجراء تحليلات شاملة على التسلسلات البيولوجية، من التحليلات الأساسية إلى التحليلات المتقدمة، مع إمكانية تصور النتائج بشكل مرئي وسهل الفهم. يُعد هذا النهج مفيدًا للباحثين والطلاب على حد سواء في مجالات علم الأحياء الحاسوبي والبيولوجيا الجزيئية.