آغاز به کار انجمن علمی بین رشته ای بیوانفورماتیک

انجمن علمی بیوانفورماتیک دانشگاه سیستان و بلوچستان، با نام "نوکلئوبیت" به عنوان مرجع فعالیت‌های آموزشی و پژوهشی در این حوزه بین رشته ای زیست شناسی، علوم کامپیوتر و ریاضیات آغاز به کار کرد.

این انجمن در زمینه انتشار محتواهای آموزشی، برگزاری کارگاه‌های پژوهشی و آموزشی در حوزه کاربرد های علوم کامپیوتر و محاسبات در زیست شناسی، اجرای طرح‌های پژوهشی زیر نظر اعضای برجسته هیئت علمی دانشگاه‌های داخلی و خارجی، ارتباط با صنعت، توانمندسازی برای ورود به بازار کار، حمایت از پایان‌نامه‌های دانشجویی، توسعه دانش در این حوزه و ... فعالیت خواهد کرد.

👨‍💻در کانال انجمن علمی بیوانفورماتیک با ما همراه باشید…

| 🧬🧮💻 @USB_Bioinformatics |

هوش مصنوعی بیولوژیکی:
دانشمندان موفق شده‌اند هوش مصنوعی را با سلول‌های زنده مغز انسان ترکیب کنند! این سیستم‌ها برخلاف مدل‌های سنتی سیلیکونی، قدرت یادگیری تطبیقی، پردازش موازی و مصرف انرژی فوق‌العاده بهینه دارند.

🔴 چالش‌های فنی:

⚙ پایدارسازی سلول‌های مغزی: نورون‌های زنده نیاز به محیطی خاص برای بقا دارند، و حفظ عملکرد آن‌ها در طولانی‌مدت هنوز یک چالش است.
⚙ ارتباط با سیستم‌های دیجیتال: ایجاد یک واسط کارآمد بین نورون‌های زنده و مدارهای سیلیکونی برای پردازش داده‌ها، پیچیده و دشوار است.
⚙ سرعت پردازش: در حالی که مغز انسان در پردازش‌های خاص برتر است، هنوز مشخص نیست که این سیستم‌ها می‌توانند در محاسبات پیچیده با کامپیوترهای مدرن رقابت کنند یا نه.

⚡ نقدها و نگرانی‌ها:

❌ آگاهی و هویت: اگر این سیستم‌ها به سطحی از شناخت برسند، آیا باید برای آن‌ها حقوقی قائل شد؟
❌ اخلاق زیستی: آیا استفاده از سلول‌های زنده مغز انسان در فناوری قابل قبول است؟

منبع:

https://www.newscientist.com/article/2407768-ai-made-from-living-human-brain-cells-performs-speech-recognition/

#هوش_مصنوعی #بیوتکنولوژی #زیست_شناسی #بیوانفورماتیک

سلام به همه‌ی دوستان عزیز و دانشجویان پرتلاش رشته‌ی زیست‌شناسی!
با کمال خوشحالی و افتخار، شما عزیزان را به مراسم معارفه‌ی رشته‌ی زیست‌شناسی دعوت می‌کنیم؛ جایی که قرار است با فضای رشته، برنامه‌های آموزشی، فعالیت‌های علمی و انجمن‌های دانشجویی آشنا شوید و اولین قدم‌های خود را در مسیر جذاب و پرهیجان دنیای زیست‌شناسی بردارید.

این معارفه فرصتیه تا با اساتید گرامی، دانشجویان ترم‌های بالاتر و دوستان جدیدتون آشنا بشید، سوالاتتون رو بپرسید و کمی از تجربه‌ها و مسیر آینده‌ی تحصیلی‌تون بیشتر بدونید.

منتظر حضور گرم و صمیمانه‌ی شما هستیم تا با هم شروعی پرانرژی و خاطره‌انگیز بسازیم.
به جمع خانواده‌ی زیست‌شناسی خوش آمدید!

@genome_usb
@USB_Bioinformatics

🔍 اگر به مدل‌سازی مسیرهای سلولی علاقه داری، این مقاله رو از دست نده!

🧬 محققان در تازه‌ترین مقاله BMC Bioinformatics یک شبیه‌ساز فوق‌العاده معرفی کرده‌اند: Cell4D
ابزاری که می‌تونه رفتار مولکول‌ها، واکنش‌ها، انتشار، تعاملات غشایی و حتی میکرودومین‌های سلولی رو در یک مدل فضایی–زمانی دقیق بازسازی کنه.

چرا جذابه؟
چون دقیقا همون چیزیه که فاصله بین «داده‌های بی‌انتها» و «درک واقعی از فرایندهای سلولی» رو کم می‌کنه—بدون اینکه نیاز باشه حرفه‌ای برنامه‌نویس باشی!

🌐 اگر به #بیوانفورماتیک، #سیستم‌بیولوژی، یا #مدل‌سازی مولکولی علاقه‌مند هستی، این مقاله می‌تونه دیدت رو نسبت به شبیه‌سازی سلولی کاملاً تغییر بده.

📎 لینک مطالعه مقاله 👇

https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12859-024-05739-0

📌 پیشنهاد نوکلئوبیت: حتماً برای پروژه‌ها و ایده‌های پژوهشی‌تون از این ابزار الهام بگیرین!

🤖🧪 وقتی هوش مصنوعی از دانشمندان ویروس‌شناس جلو می زند!

در یک مطالعه‌ی جنجالی، مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی مثل GPT-4o و Gemini Pro 2.5 در شبیه‌سازی آزمایشگاه‌های ویروسی عملکردی دقیق‌تر و سریع‌تر از بسیاری از ویروس‌شناسان انسانی نشان دادند!

این مدل‌ها توانستند درک بهتری از روندهای آزمایشگاهی، طراحی ویروس و تحلیل داده‌های زیستی نشان بدهند.
درحالی‌که دقت ویروس‌شناس‌ها حدود ۲۲٪ بود، دقت این مدل‌ها به حدود ۴۴٪ رسیدند! 😳

🔍با این حال علاوه بر شگفتی از توانمندی AI در حل مسائل پیچیده زیستی، نگرانی های شدید درباره احتمال سوءاستفاده‌ بیولوژیکی و تهدیدات امنیت زیستی (Biohazard) نیز بیش از پیش مطرح می شود.

لینک مطالعه بیشتر

| 🧬🧮💻 @USB_Bioinformatics |

🤖🔬هوش مصنوعی Evo2 در نقش طراح ژن!

ابزار پیشرفته‌ی Evo2، نسل جدیدی از مدل‌های هوش مصنوعی مولد (Generative AI)، اخیراً توسط پژوهشگران دانشگاه استنفورد، موسسه Arc، و شرکت NVIDIA توسعه یافته و منتشر شده است. این ابزار با هدف تسریع درک زیست‌شناسی مولکولی، طراحی ژن‌های نو، و پیش‌بینی عملکرد آن‌ها طراحی شده است.

این هوش مصنوعی آموزش‌دیده بر مجموعه داده‌ای شامل ژنوم بیش از ۱۵٬۰۰۰ گونه یوکاریوتی (از جمله انسان و گیاه) و تعداد زیادی پروکاریوت میباشد وقابلیت پیش‌بینی ساختار و عملکرد پروتئین‌ها بر اساس DNA را دارا میباشد.

💢کاربردها:
–شناسایی جهش‌های بیماری‌زا یا بی‌ضرر در ژنوم انسانی
–طراحی ژن‌های مهندسی‌شده با عملکرد مشخص
– توسعه روش‌های درمانی بر پایه ژنتیک
– تقویت ابزارهای ویرایش ژن مانند CRISPR

ابزار Evo2 قادر است برهم‌کنش‌های بلندبرد ژنتیکی (بین ژن‌هایی که در فواصل دور از هم روی DNA قرار دارند) را نیز تحلیل و پیش‌بینی کند. قابلیتی که در بسیاری از ابزارهای پیشین وجود نداشت.

لینک متن کامل

| 🧬🧮💻 @USB_Bioinformatics |

💻🧬چرا باید با بیوانفورماتیک آشنا باشیم؟

#بخش_اول

1) زیست‌شناسی امروز بدون داده کامل نیست

حجم عظیمی از داده‌های ژنتیکی و مولکولی تولید می‌شود و تنها با ابزارهای محاسباتی قابل تحلیل هستند. آشنایی با بیوانفورماتیک یعنی فهم بهتر بخش مهمی از علم روز.


2) جزو واحدهای درسی رسمی رشته است

بیوانفورماتیک از سرفصل‌های مصوب رشته زیست‌شناسی محسوب می‌شود و در دوره کارشناسی و کارشناسی ارشد تدریس می‌شود.
یادگیری زودتر آن باعث می‌شود دانشجو هنگام گذراندن واحد درسی مربوطه عملکرد بهتری داشته باشد و مفاهیم را سریع‌تر و عمیق‌تر درک کند.

| 🧬🧮💻 @USB_Bioinformatics |

💻🧬چرا باید با بیوانفورماتیک آشنا باشیم؟

#بخش_دوم

3) پاسخ به پرسش‌هایی که آزمایشگاه به‌تنهایی قادر به حل آن‌ها نیست

تجزیه‌وتحلیل جهش‌ها، پیش‌بینی ساختار پروتئین، شناسایی ژن‌های مرتبط با بیماری و بررسی تکاملی گونه‌ها نمونه‌هایی از مسائلی هستند که بدون روش‌های بیوانفورماتیکی کامل بررسی نمی‌شوند.

4) فرصت‌های شغلی و پژوهشی بیشتر

ترکیب مهارت زیست‌شناسی و تحلیل داده یکی از پرتقاضاترین تخصص‌ها در ایران و جهان است. تسلط بر بیوانفورماتیک مسیر ورود به پروژه‌ها، کارآموزی‌ها و پژوهش‌های پیشرفته را هموار می‌کند.


| 🧬🧮💻 @USB_Bioinformatics |

💻🧬 رشته بیوانفورماتیک؛ مسیر ورود، شرایط ادامه تحصیل و واقعیت‌های بازار کار

#بخش_اول
#معرفی_رشته
#مسیر_ورود

بیوانفورماتیک شاخه‌ای میان‌رشته‌ای در مقطع کارشناسی ارشد و در مرز زیست‌مولکولی، آمار و علوم کامپیوتر است که با استفاده از تحلیل داده‌های زیستی به پژوهش در حوزه‌های ژنومیکس، پروتئومیکس، طراحی دارو و پزشکی شخصی کمک می‌کند. این رشته به مهارت‌محوری بسیار وابسته است و موفقیت در آن بیش از هر چیز به توانایی تحلیل داده و برنامه‌نویسی بستگی دارد.

🎓 مسیر ادامه تحصیل و ورود از طریق کنکور ارشد

1) وزارت علوم
–بیوانفورماتیک به‌صورت مستقیم (رشته ی بیوانفورماتیک) یا از طریق رشته‌های مرتبط مانند ژنتیک، بیوشیمی و بیوفیزیک قابل ورود است.
–سطح رقابت متوسط رو به بالاست.

دانشجو باید پس از ورود مهارت‌هایی مانند Python، R، لینوکس و تحلیل داده را به‌طور جدی دنبال کند، زیرا بسیاری از دانشگاه‌ها این مباحث را به شکل محدود آموزش می‌دهند.

2) وزارت بهداشت
–ورود از طریق رشته اینفورماتیک پزشکی با گرایش‌های مرتبط با بیوانفورماتیک انجام می‌شود.
–ظرفیت محدودتر و رقابت بیشتر است.
–تمرکز بر تحلیل داده‌های زیست‌پزشکی و مباحث کاربردی‌تر است.

| 🧬🧮💻 @USB_Bioinformatics |

🌿 رویکرد ژنومیکس مقایسه‌ای برای بازسازی ساختار کروموزوم‌های اجدادی و مسیرهای تکاملی گیاهان

جدیدترین مقاله منتشر شده در Nature Protocols یک روش پیشرفته و دقیق در حوزه ژنومیکس مقایسه‌ای معرفی می‌کند که به کمک آن می‌توان ساختار کاریوتایپ (نقشه کروموزومی) سلول‌های اجدادی گیاهان را استنباط کرد و مسیرهای تکاملی کروموزوم‌های گیاهی را بازسازی نمود.

این روش بر اساس تحلیل مقایسه‌ای توالی‌های ژنومی گونه‌های مختلف گیاهی انجام می‌شود تا تغییرات ساختاری، مانند جابجایی‌ها، الحاقات یا حذف‌های کروموزومی در طول تاریخ تکامل مشخص شود. با استفاده از این رویکرد، می‌توان مدل‌هایی از نحوه شکل‌گیری و تکامل کروموزوم‌ها ارائه داد که به فهم بهتر فرآیندهای ژنتیکی و تکاملی گیاهان کمک شایانی می‌کند.

مزیت مهم این پروتکل، امکان بررسی دقیق‌تر اجداد ژنتیکی و شناسایی تحولات پیچیده در ساختار ژنومی گیاهان است که می‌تواند در زمینه‌های متنوعی مانند کشاورزی، اصلاح نژاد و حفاظت از گونه‌ها کاربرد داشته باشد.

لینک مقاله کامل

| 🧬🧮💻 @USB_Bioinformatics |

💻🧬چرا باید با بیوانفورماتیک آشنا باشیم؟

#بخش_سوم

5) درک بهتر مفاهیم تخصصی در سال‌های بعد

آشنایی با بیوانفورماتیک باعث می‌شود فهم درس‌هایی مانند ژنومیک، تکامل، بیوشیمی پیشرفته، ژنتیک مولکولی و بیولوژی ساختاری بسیار ساده‌تر و عمیق‌تر شود.


6) هماهنگی با آینده علم

پزشکی شخصی، ژن‌درمانی، داروسازی محاسباتی و کاربردهای هوش مصنوعی در زیست‌شناسی همگی به بیوانفورماتیک وابسته‌اند. یادگیری آن یعنی حرکت هم‌گام با آینده علم.


| 🧬🧮💻 @USB_Bioinformatics |

✂️🧬 فاکتورهای پردازش پیش ‌mRNA چگونه هماهنگی بین برش هم‌زمان با رونویسی و پس از پایان رونویسی را کنترل می‌کنند؟

در یک مطالعه جدید روی گیاه Arabidopsis، با استفاده از توالی‌یابی RNA تازه‌سنتزشده در مقیاس تک‌مولکولی و تحلیل‌های بیوانفورماتیکیِ –تحلیل داده‌های توالی‌یابی RNA تک‌مولکولی (single-molecule nascent RNA sequencing) و مدلسازی مسیرهای پردازشی و نقشه‌برداری هماهنگی بین دو فرایند– نقش 14 موتانت مختلف فاکتورهای پردازش پیش‌mRNA بررسی شد.

🔍 نتایج کلیدی:
• کمپلکس‌های CPSF و CstF هر دو فرآیند برش و پایان رونویسی را تقویت می‌کنند.
• فاکتور هایPAPS1 و AtXRN3 بیشتر روی پایان رونویسی اثر دارند.
• پروتئین‌های BORDER پایان رونویسی را تسهیل و برش را مهار می‌کنند.
• فسفاتاز SSU72 فقط پایان رونویسی را بهینه می‌کند.


📌 این یافته‌ها نشان می‌دهند که هماهنگی بین برش و پایان رونویسی توسط فاکتورهای مختلف، با نقش‌های متنوع و پیچیده انجام می‌شود و اهمیت بیوانفورماتیک را بیش از پیش اثبات میکند.


لینک مقاله کامل

| 🧬🧮💻 @USB_Bioinformatics |

وبینار کشف دارو: نانو‌دلیوری عروقی با استفاده از تروپیسم و تارگتینگ

📅 ۱۲ دسامبر ۲۰۲۵ – ساعت ۱۸:۳۰ به وقت ایران
🔗 لینک اطلاعات و ثبت‌نام رایگان:
لینک شرکت در وبینار

🎫 شرکت در وبینار رایگان است

در این جلسه، دکتر ولادیمیر موزیکانتوف آخرین پیشرفت‌ها و چالش‌های مرتبط با دارورسانی هدفمند، بیومتریال‌ها، نانومدیسین، سیستم‌های دارورسانی (DDS)، دلیوری داخل‌سلولی و بیوتراپیوتیکس را با نگاهی مکانیکی و کاربردی بررسی می‌کند.


مباحث اصلی وبینار
⭐️ بیوتراپیوتیکس به‌عنوان یک کلاس دارویی جدید:
دقت کاتالیتیک، توان زیستی بالا و چالش‌های دلیوری در گردش خون.
⭐️ چالش‌ها و گلوگاه‌های دلیوری:
نیازهای تارگتینگ در مقیاس نانو، رسانش داخل‌سلولی (سیتوزول در برابر هسته)، و موانع توزیع زیستی و پاکسازی.
⭐️ تارگتینگ آگاهانه در برابر تروپیسم تصادفی:
مقایسه تارگتینگ مبتنی بر لیگاند با «هومینگ اتفاقی»؛ مزایا، محدودیت‌ها و نقاط هم‌افزایی.
⭐️ فهم مکانیزم‌ها از طریق طراحی DDS:
این‌که چگونه ردیابی، مدل‌سازی و اصلاح کنترل‌شده نانوحامل‌ها به طراحی منطقی دلیوری عروقی کمک می‌کند.

| 🧬🧮💻 @USB_Bioinformatics |

💻🧬 رشته بیوانفورماتیک؛ مسیر ورود، شرایط ادامه تحصیل و واقعیت‌های بازار کار

#بخش_دوم
#بازار_کار

💼 بازار کار بیوانفورماتیک
برای این رشته فرصت‌های شغلی وجود دارد، اما وابسته به توانایی‌های فنی و پروژه‌ای فرد است.

حوزه‌های فعال شامل آنالیز داده‌های ژنوم و سرطان، طراحی دارو، بیوانفورماتیک پزشکی، استارتاپ‌های بایوتک و واحدهای تحقیق‌وتوسعه است.

درآمد معمولاً متوسط تا خوب است؛ اما برای رسیدن به جایگاه پایدار نیازمند تجربه، پروژه عملی و مهارت‌های محاسباتی قوی هستید.


✈️در خارج از کشور
بازار کار بیوانفورماتیک بسیار گسترده و تخصص‌محور است (به‌ویژه آمریکا و اروپا).


🔧مهارت‌هایی که برای این رشته ضروری است

–برنامه‌نویسی: Python، R

–کار با لینوکس و محیط‌های محاسباتی

–آمار کاربردی و تحلیل داده

–مبانی ژنومیکس، NGS و زیست مولکولی

–ابزارهای بیوانفورماتیک: BLAST، MAFFT، PyMOL، IQ-TREE، ColabFold و…


| 🧬🧮💻 @USB_Bioinformatics |

🤖🫀 دستاوردی تازه در تشخیص سریع بیماری‌ قلبی | مدل هوشمندی که فشار خون شریانی را با دقت بی‌نظیر پیش‌بینی می‌کند.

پژوهشگران اخیراً به موفقیتی مهم در حوزه قلب و عروق دست یافته‌اند: توسعه یک چارچوب پیشرفته‌ یادگیری ماشین که می‌تواند با کمترین داده و بیشترین سرعت، وضعیت جریان خون در شریان‌های کرونری را تحلیل کند؛ آن هم با دقتی در حد اندازه‌گیری‌های آزمایشگاهی!

بیماری عروق کرونری به دلیل تنگی رگ‌ها، جریان خون قلب را کاهش می‌دهد و تشخیص سریع آن حیاتی است. روش‌های رایج شبیه‌سازی جریان خون (CFD) اگرچه دقیق‌اند، اما به داده‌های فراوان و شرایط پیچیده نیاز دارند.

اینجاست که فناوری جدید وارد می‌شود: یک مدل هوشمند که محدودیت‌های روش‌های قدیمی را برطرف کرده و نیاز به داده‌های in vivo را به‌طور چشمگیری کاهش می‌دهد.

دقت پیش‌بینی فشار شریانی با اختلافی تنها ۱٫۲ ± ۳٫۵ میلی‌متر جیوه نسبت به اندازه‌گیری‌های واقعی؛ رقمی که نشان‌دهنده دقت بسیار بالا و پایداری مدل است.

لینک مقاله کامل

| 🧬🧮💻 @USB_Bioinformatics |

به احترام ذهن‌هایی که پرسش را بر سکوت ترجیح می‌دهند، و آینده‌ای که در ذهن دانشجو متولد می‌شود...🌱

روز دانشجو گرامی باد🎈

| 🧬🧮💻 @USB_Bioinformatics |

✂️🧬 جهش بزرگ در ویرایش ژنوم | وقتی هوش مصنوعی CRISPR را وارد عصر جدید می‌کند

فناوری CRISPR–Cas که زمانی با سادگی و دقت خیره‌کننده‌اش انقلابی در ویرایش ژنوم ایجاد کرد، امروز با کمک هوش مصنوعی وارد مرحله‌ای کاملاً تازه شده است. ابزارهای پیشرفته‌ CRISPR—از نوکلئازها تا ویرایشگرهای باز، امکان تغییرات ژنتیکی دقیق را فراهم می‌کنند، اما هنوز چالش‌هایی مثل تفاوت نتایج ویرایش در سلول‌های مختلف و خطر خطاهای off-target وجود دارد.

اینجاست که AI وارد عمل می‌شود

هوش مصنوعی با تحلیل حجم عظیمی از داده‌های آزمایشی می‌تواند طراحی RNA راهنما را دقیق‌تر کند، احتمال ویرایش‌های ناخواسته را پیش‌بینی کند، راندمان ویرایش را بالا ببرد و حتی نسخه‌های جدید و مهندسی‌شده‌ای از سیستم‌های CRISPR خلق کند.

این همکاری قدرتمند میان CRISPR و AI، مسیر توسعه‌ی درمان‌های ژنی شخصی‌سازی‌شده، ایمن‌تر و دقیق‌تر را هموار می‌کند و دروازه‌ای به‌سوی نسل بعدی پزشکی هوشمند می‌گشاید.

لینک مقاله کامل

| 🧬🧮💻 @USB_Bioinformatics |

آشنایی با 10 سایت مهم در زمینه بیوانفورماتیک

#معرفی_سایت
#بخش_اول

1. PubMed

یکی از بنیادی‌ترین و معتبرترین ابزارها در دنیای علوم زیستی و بیوانفورماتیک PubMed است؛ ابزاری که تقریباً هر پژوهش علمی، پایان‌نامه، مقاله یا پروژه تحقیقاتی از آن آغاز می‌شود. PubMed توسط «کتابخانه ملی پزشکی آمریکا (NLM)» مدیریت می‌شود و مجموعه‌ای عظیم از مقالات معتبر حوزه‌های پزشکی، زیست‌شناسی، ژنتیک، بیوانفورماتیک، بیوتکنولوژی و زمینه‌های مرتبط را در خود جای داده است. این پایگاه داده در حال حاضر بیش از ۳۵ میلیون رکورد علمی را پوشش می‌دهد و هر روز به‌روزرسانی می‌شود.

پابمد (PubMed) فقط یک موتور جستجو نیست؛ بلکه یک سیستم هوشمند تحلیل و طبقه‌بندی اطلاعات است.

یکی از قدرت‌های PubMed، اتصال مستقیم آن به سایر پایگاه‌های داده های زیستی است. هنگام مشاهده یک مقاله، معمولاً لینک‌هایی به ژن‌ها، پروتئین‌ها، ساختارها یا داده‌های بیان ژنی ارائه می‌شود. این اتصال باعث می‌شود PubMed به نقطه شروع مناسبی برای تحلیل‌های بیوانفورماتیکی تبدیل شود؛ چراکه کاربر می‌تواند از مرور مقالات علمی مستقیماً به پایگاه‌های تخصصی داده برود و اطلاعات دقیق‌تر را استخراج کند.

پابمد (PubMed) همچنین ابزارهای فیلترگذاری پیشرفته‌ای ارائه می‌دهد که به پژوهشگر اجازه می‌دهد جستجو را به‌صورت مرحله‌به‌مرحله محدود و دقیق کند. فیلترهایی مانند نوع مقاله (مرور، تحقیق اصلی، کارآزمایی بالینی، داده‌های ژنومی)، سال انتشار، گونه مورد مطالعه یا دسترسی آزاد (Free full text) کمک می‌کنند تا کاربر در میان انبوه داده‌ها دقیقاً به دنبال همان چیزی برسد که نیاز دارد.

به‌طور کلی، PubMed یکی از ضروری‌ترین ابزارهایی است که هر دانشجوی زیست‌شناسی، پژوهشگر بیوتکنولوژی و متخصص بیوانفورماتیک باید نحوه کار با آن را به‌خوبی بداند. آشنایی با PubMed نه‌تنها کیفیت مطالعات علمی را افزایش می‌دهد، بلکه سرعت و دقت پژوهش را نیز به‌طور چشمگیری بهبود می‌بخشد.

| 🧬🧮💻 @USB_Bioinformatics |