Biopython/C2/Parsing-Data/Bengali

Time	Narration
00:01	Parsing Data এর টিউটোরিয়ালে আপনাদের স্বাগত।
00:06	এখানে শিখব NCBI ডাটাবেস ওয়েবসাইট থেকে FASTA এবং GenBank ফাইল ডাউনলোড করা এবং
00:14	Sequence Input/Output মডিউলে ফাংশন দ্বারা ডেটা ফাইল Parse করা।
00:19	টিউটোরিয়ালটি অনুসরণ করতে স্নাতক স্তরের বায়োকেমিস্ট্রি বা বায়োইনফরমেটিক্স
00:26	এবং মৌলিক Python প্রোগ্রামিং সম্পর্কে জানতে হবে।
00:30	প্রদত্ত লিঙ্কে Python টিউটোরিয়াল দেখুন।
00:34	টিউটোরিয়ালটি রেকর্ড করতে ব্যবহার করছি: উবুন্টু OS সংস্করণ 14.10
00:40	Python সংস্করণ 2.7.8
00:44	Ipython interpretor সংস্করণ 2.3.0
00:48	Biopython সংস্করণ 1.64 এবং Mozilla Firefox ব্রাউজার 35.0.
00:56	বায়োলজিতে বৈজ্ঞানিক তথ্য সাধারণত টেক্সট ফাইল যেমন FASTA, GenBank, Swiss-Prot, EMBL ইত্যাদিতে সংরক্ষিত হয়।
01:07	ডেটা ফাইল ডাটাবেস ওয়েবসাইট থেকে ডাউনলোড করা যাবে।
01:12	যে কোনো ওয়েব ব্রাউজারে নীচের দেওয়া ওয়েবসাইটের লিঙ্কটি খুলুন।
01:17	একটি ওয়েব পৃষ্ঠা খোলে।
01:19	এখন মানুষের insulin gene এর জন্য FASTA এবং GenBank ফাইল ডাউনলোড করি।
01:25	সার্চ বাক্সে লিখুন: human insulin, Search বোতামে ক্লিক করুন।
01:31	ওয়েব পৃষ্ঠা মানুষের insulin gene এর অনেক ফাইল দেখায়।
01:35	প্রদর্শন করতে আমি Homo sapiens Insulin mRNA নামে 4টি ফাইল চয়ন করব।
01:43	আমি 500 এর কম বেস পেয়ার্স রাখা ফাইলগুলি চয়ন করব।
01:48	ডাউনলোডের জন্য ফাইল চয়ন করতে চেক-বাক্সে ক্লিক করুন।
01:56	কার্সার Send to বিকল্পতে নিয়ে যান যা পৃষ্ঠার উপরে ডানদিকে রয়েছে।
02:02	ডাউন অ্যারোর সাথে ছোট চয়নিত বোতামে ক্লিক করুন যা Send To বোতামের পাশে আছে।
02:09	Choose destination এ, File বিকল্পে ক্লিক করুন।
02:13	আপনি এই ফাইল যে কোনো ফাইল ফরম্যাটে সংরক্ষণ করতে পারেন, যা format ড্রপ-ডাউন তালিকা বাক্সে সূচীবদ্ধ।
02:21	প্রদত্ত বিকল্প থেকে FASTA চয়ন করুন।
02:25	তারপর Create File বিকল্পে ক্লিক করুন।
02:29	স্ক্রীনে একটি ডায়ালগ বাক্স দেখায়।
02:32	Open with চয়ন করুন, OK তে লিক করুন।
02:36	টেক্সট এডিটরে একটি ফাইল খোলে।
02:39	ফাইলটি 4টি রেকর্ড দেখায়, কারণ ডাউনলোড করতে আমরা চারটি ফাইল চয়ন করেছি।
02:46	প্রত্যেক রেকর্ডের প্রথম লাইন হল identifier লাইন।
02:50	এটি (>) চিহ্ন দিয়ে শুরু হয়।
02:53	এরপর sequence আসে।
02:56	ফাইলটি হোম ফোল্ডারে sequence.fasta হিসাবে সংরক্ষণ করুন।
03:01	টেক্সট এডিটর বন্ধ করুন।
03:03	পূর্বে চয়নিত একই ফাইলসের জন্য GenBank ফরম্যাটে ফাইল ডাউনলোড করতে উপরের মত ধাপগুলি অনুসরণ করুন।
03:12	file format এ GenBank চয়ন করুন।
03:16	একটি ফাইল বানান। টেক্সট এডিটরের সাথে খুলুন।
03:21	লক্ষ্য করুন GenBank ফরম্যাটে সিকোয়েন্স ফাইলটি FASTA ফাইলের তুলনায় অধিক বৈশিষ্ট্য রাখে।
03:27	ফাইল home ফোল্ডারে sequence.gb হিসাবে সংরক্ষণ করুন। টেক্সট এডিটর বন্ধ করুন।
03:34	প্রদর্শন করতে একক রেকর্ড সহ একটি FASTA ফাইলের প্রয়োজন।
03:39	এর জন্য চেক বাক্সে আবার ক্লিক করে আগের চয়নটি মুছে ফেলুন।
03:48	এখন Human insulin gene complete cds ফাইলটি চয়ন করুন।
03:54	চেক-বক্সে ক্লিক করুন।
03:57	home ফোল্ডারে ফাইল সংরক্ষণ করার আগে দেখানো একই ধাপ অনুসরণ করুন।
04:01	ফাইলটি insulin.fasta হিসাবে সংরক্ষণ করুন।
04:08	এই ফাইলে সংরক্ষিত বায়োলজিকাল ডেটা Biopython লাইব্রেরীর মাধ্যমে এক্সট্র্যাক্ট এবং সংশোধন করা যায়।
04:16	টেক্সট এডিটর বন্ধ করুন।
04:19	ডেটা ফাইল থেকে ডেটা এক্সট্র্যাক্টকে Parsing বলে।
04:23	অধিকতর ফাইল ফরম্যাট SeqIO মডিউলে উপলব্ধ ফাংশন দ্বারা পার্স করা যায়।
04:30	SeqIO মডিউলের অধিকতর ব্যবহৃত ফাংশন হল: parse, read, write এবং convert
04:38	Ctrl, Alt এবং T কী একসাথে টিপে টার্মিনাল খুলুন।
04:44	প্রম্পটে ipython লিখে Ipython শুরু করুন। এন্টার টিপুন।
04:51	এরপর, Bio প্যাকেজ থেকে SeqIO মডিউল ইম্পোর্ট করুন।
04:56	প্রম্পটে লিখুন: from Bio import SeqIO, এন্টার টিপুন।
05:04	আমরা সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ ফাংশন parse দিয়ে শুরু করব।
05:07	প্রদর্শন করতে সেই FASTA ফাইল ব্যবহার করব যা অনেক রেকর্ড রাখে যা ডেটাবেস থেকে আগেই ডাউনলোড করেছি।
05:17	সহজ FASTA পার্সিংয়ের জন্য প্রম্পটে নিম্ন লিখুন।
05:22	এখানে sequence.fasta ফাইলের বিষয় বস্তু পড়তে parse ফাংশন ব্যবহার করছি।
05:30	আউটপুটের জন্য record id, রেকর্ডে উপস্থিত সিকোয়েন্স এবং সিকোয়েন্সের দৈর্ঘ্য প্রিন্ট করে।
05:41	এও লক্ষ্য করুন, সিকোয়েন্স ডেটাকে Sequence record objects হিসাবে পড়তে parse ফাংশন ব্যবহৃত হয়।
05:48	এটি সাধারণ for লুপের জন্য ব্যবহৃত হয়।
05:52	এটি দুটি আর্গুমেন্ট গ্রহণ করতে পারে, প্রথমটি হল ডেটা পড়তে ফাইলের নাম।
05:59	দ্বিতীয়টি ফাইল ফরম্যাট নির্দিষ্ট করে।
06:02	আউটপুট পেতে এন্টার কী দুইবার টিপুন।
06:07	আউটপুটে identifier line এর পরে ফাইলে অন্তর্ভুক্ত সিকোয়েন্স এবং ফাইলে সকল রেকর্ডের জন্য সিকোয়েন্স দৈর্ঘ্যও দেখায়।
06:21	লক্ষ্য করুন যে FASTA ফরম্যাট অক্ষর নির্দিষ্ট করে না।
06:26	তাই আউটপুট এটিকে DNA সিকোয়েন্স হিসাবে নির্দিষ্ট করে না।
06:31	একই ধাপগুলি GenBank ফাইল পার্সিং করতে পুনরাবৃত্তি করা যায়।
06:36	প্রদর্শন করতে GenBank ফাইল ব্যবহার করব যা আগেই ডাটাবেস থেকে ডাউনলোড করেছি।
06:43	কোডের লাইন যা আগে ব্যবহার করেছি তা পেতে আপ অ্যারো কী টিপুন।
06:49	ফাইলের নাম বদলে sequence.gb করুন।
06:53	ফাইল ফরম্যাট বলে genbank করুন।
06:56	বাকি কোড একই থাকে।
06:58	আউটপুট পেতে এন্টার কী দুইবার টিপুন।
07:03	এখানেও আউটপুট ফাইলে সকল রেকর্ডের জন্য record id, sequence এবং সিকোয়েন্স এর দৈর্ঘ্য দেখায়।
07:12	লক্ষ্য করুন GenBank ফরম্যাট সিকোয়েন্সকে DNA সিকোয়েন্সের মত নির্দিষ্ট করে।
07:19	একইভাবে, Swiss-prot এবং EMBL ফাইল উপরের মত একই কোড ব্যবহার করে পার্স করা যায়।
07:27	আপনার ফাইল একক রেকর্ড রাখলে parsing এর জন্য নিম্নোক্ত কোড লিখুন।
07:34	এখানে, আমরা একক রেকর্ড সহ পূর্বে সংরক্ষিত FASTA ফাইল ব্যবহার করব, যা উদাহরণস্বরূপ insulin.fasta.
07:43	লক্ষ্য করুন আমরা parse ফাংশনের বদলে read ফাংশন ব্যবহার করেছি। এন্টার টিপুন।
07:50	আউটপুট insulin.fasta ফাইলের জন্য কন্টেন্ট দেখায়।
07:55	এটি sequence record object এর মত সিকোয়েন্স
07:59	এবং অন্যান্য এট্রিবিউট যেমন GI, accession number এবং description দেখায়।
08:06	আমরা নিম্নের মত এই রেকর্ডের স্বতন্ত্র এট্রিবিউট দেখতে পারেন।
08:11	প্রম্পটে লিখুন: record dot seq এন্টার টিপুন।
08:18	আউটপুট ফাইলে উপস্থিত সিকোয়েন্স দেখায়।
08:22	এই রেকর্ডের জন্য আইডেন্টিফায়ার্স দেখতে লিখুন: record dot id এন্টার টিপুন।
08:29	আউটপুট GI নম্বর এবং এক্সেশন নম্বর ইত্যাদি দেখায়।
08:34	আপনি পছন্দের ডেটা ফাইল parse করতে উপরে বর্ণিত ফাংশন ব্যবহার করতে পারেন।
08:40	এখন, সংক্ষিপ্তকরণ করি।
08:42	এখানে NCBI ডেটাবেস ওয়েবসাইট থেকে FASTA এবং GenBank ফাইল ডাউনলোড করা এবং SeqIO মডিউল থেকে parse এবং read ফাংশন ব্যবহার করা শিখেছি।
08:55	FASTA এবং GenBank ফাইল থেকে ডেটা যেমন record ids, ডিস্ক্রিপশন এবং সিকোয়েন্স এক্সট্র্যাক্ট করা।
09:03	অনুশীলনী হিসাবে-
09:06	NCBI ডেটাবেস থেকে পছন্দের নিউক্লিওটাইড সিকোয়েন্সের জন্য FASTA ফাইল ডাউনলোড করুন।
09:13	সিকোয়েন্সের ফাইল তাদের reverse complements এ বদলান।
09:17	আপনার সম্পন্ন কাজটির কোড নিম্নোক্ত লাইন রাখবে।
09:22	FASTA ফাইল থেকে নিউক্লিওটাইড সিকোয়েন্স লোড করতে parse ফাংশন ব্যবহার করুন।
09:28	এরপর, reverse complement মেথডে নির্মিত সিকোয়েন্স অবজেক্ট দ্বারা রিভার্স কমপ্লিমেন্ট প্রিন্ট করুন।
09:37	এই লিঙ্কে উপলব্ধ ভিডিওটি প্রকল্পকে সারসংক্ষেপে বোঝায়।
09:42	এটি ডাউনলোড করে দেখুন।
09:44	স্পোকেন টিউটোরিয়াল প্রকল্প দল কর্মশালার আয়োজন করে এবং অনলাইন পরীক্ষা পাস করলে প্রশংসাপত্র দেয়।
09:51	অধিক জানতে আমাদের সাথে যোগাযোগ করুন।
09:55	স্পোকেন টিউটোরিয়াল প্রকল্প ভারত সরকারের NMEICT, MHRD দ্বারা সমর্থিত।
10:01	এই বিষয়ে বিস্তারিত তথ্য এই লিঙ্কে প্রাপ্তিসাধ্য।
10:06	আইআইটি বোম্বে থেকে আমি বিদায় নিচ্ছি। অংশগ্রহণের জন্য ধন্যবাদ।

Contributors and Content Editors

Kaushik Datta, Satarupadutta