Biopython/C2/Blast/Hindi

Time	Narration
00:01	'Biopython' टूल्स उपयोग करके 'BLAST' पर इस ट्यूटोरियल में आपका स्वागत है।
00:06	इस ट्यूटोरियल में हम सीखेंगे: Biopython टूल्स उपयोग करके 'query sequence' के लिए 'BLAST' रन करना
00:13	और आगे के विश्लेषण के लिए BLAST आउटपुट को 'parse' करना
00:17	इस ट्यूटोरियल के अनुसरण के लिए आपको स्नातक स्तर की बायोकेमिस्ट्री या बायोइन्फॉर्मेटिक्स
00:24	और बुनियादी 'Python' प्रोग्रामिंग के साथ परिचित होना चाहिए।
00:27	दिए गए लिंक पर 'Python' ट्यूटोरियल्स पर जाएँ।
00:31	इस ट्यूटोरियल को रेकॉर्ड करने के लिए मैं उपयोग कर रही हूँ 'Ubuntu' ऑपरेटिंग सिस्टम वर्जन 14.10
00:37	'Python' वर्जन 2.7.8
00:41	'Ipython interpretor' वर्जन 2.3.0
00:46	'Biopython' वर्जन 1.64 और * एक कार्यकारी इन्टरनेट कनेक्शन
00:52	'BLAST' 'Basic Local Alignment Search Tool' का संक्षिप्त रूप है।
00:57	यह 'सीक्वेंस' की जानकारी की तुलना करने के लिए 'algorithm' है।
01:02	प्रोग्राम डेटाबेस के सीक्वेंस की 'nucleotide' या 'protein' सीक्वेंस से तुलना करता है और मैच के सांख्यिकीय महत्व की गणना करता है।
01:14	BLAST को रन करने के दो भिन्न-भिन्न तरीके हैं:
01:17	आपकी मशीन पर लोकल 'BLAST' या NCBI सर्वर्स से इन्टरनेट पर 'BLAST' रन करना
01:24	'Biopython' में 'BLAST' को रन करने के दो स्टेप्स हैं।
01:28	पहला, आपकी 'क्वेरी सीक्वेंस' के लिए 'BLAST' रन करें और कुछ आउटपुट प्राप्त करें।
01:33	दूसरा, आगे के विश्लेषण के लिए 'BLAST' आउटपुट को 'parse' करें।
01:38	हम 'टर्मिनल' खोलेंगे और न्यूक्लोटाइड सीक्वेंस के लिए 'BLAST' रन करेंगे।
01:43	'Ctrl, Alt' और 'T' कीज़ एकसाथ दबाकर टर्मिनल खोलें।
01:48	'prompt' पर टाइप करें: 'ipython' और एंटर दबाएं।
01:52	इस ट्यूटोरियल में मैं दिखाऊंगी कि 'NCBI BLAST' सर्विस उपयोग करके इन्टरनेट पर 'BLAST' को कैसे रन करते हैं।
02:01	प्रॉम्प्ट पर निम्न टाइप करें 'Bio.Blast' पैकेज से 'Import NCBIWWW' मॉड्यूल, एंटर दबाएं।
02:14	आगे इन्टरनेट पर BLAST रन करने के लिए, प्रॉम्प्ट पर निम्न टाइप करें
02:20	हम 'NCBIWWW' मॉड्यूल में 'qblast function' उपयोग करेंगे।
02:25	'qblast function' तीन 'आर्ग्युमेंट्स' लेता है:
02:29	पहला 'आर्ग्युमेंट' 'blast program' सर्च के लिए उपयोग होता है।
02:33	दूसरा, उस डेटाबेस को निर्दिष्ट करना जिसके विरुद्द सर्च करना है।
02:38	तीसरा 'आर्ग्युमेंट' आपका 'क्वेरी सीक्वेंस' है।
02:43	'क्वेरी सीक्वेंस' के लिए इनपुट 'GI' नंबर या 'FASTA' फाइल की फॉर्म में हो सकता है। या यह 'सीक्वेंस रेकॉर्ड ऑब्जेक्ट' भी हो सकता है।
02:53	इस पदर्शन के लिए मैं 'nucleotide sequence' के लिए 'GI नंबर' उपयोग कर रही हूँ।
02:58	'GI नंबर' 'insulin' के 'nucleotide sequence' के लिए है।
03:03	'qblast फंक्शन' अन्य कई विकल्प आर्ग्युमेंट्स भी लेता है।
03:09	ये आर्ग्युमेंट्स भिन्न-भिन्न पैरामीटर्स के समान होते हैं जो आप 'BLAST' वेब पेज पर सेट कर सकते हैं।
03:15	'qblast फंक्शन' 'xml' फॉर्मेट में 'BLAST' परिणामों को रिटर्न करेगा।
03:20	'टर्मिनल' पर वापस आएं।
03:22	हमारा क्वेरी सीक्वेंस 'nucleotide' है या 'protein sequence' है इस आधार पर हमें उपयुक्त 'Blast' प्रोग्राम उपयोग करना है।
03:30	चूँकि हमारी क्वेरी 'nucleotide है हम 'blastn' प्रोग्राम उपयोग करेंगे और 'nt' 'nucleotide' डेटाबेस को दिखाता है।
03:39	इसके बारे में विवरण 'NCBI BLAST' वेबपेज पर उपलब्ध है।
03:45	'blast आउटपुट' 'xml' फाइल की फॉर्म में 'result' नामक वेरिएबल में संचित किया जाता है।
03:51	एंटर दबाएं।
03:53	आपके इन्टरनेट की स्पीड के आधार पर यह 'BLAST' की खोज को पूरा करने के लिए कुछ समय ले सकता है।
03:59	आगे की प्रक्रिया से पहले 'xml' फाइल को डिस्क पर सेव करना ज़रूरी है।
04:05	'xml file' को सेव करने के लिए निम्न लाइनें टाइप करें।
04:09	कोड की ये लाइनें 'home' फोल्डर में 'blast.xml' की तरह खोज के परिणामों को सेव करेंगी।
04:18	अपने 'home' फोल्डर और फाइल पर जाएँ।
04:21	फाइल पर क्लिक करें और फाइल की विषय वस्तु को जाँचें।
04:30	अगर आप 'FASTA' फाइल को 'क्वेरी' की तरह उपयोग करना चाहते हैं, तो इस टेक्स्ट फाइल में प्रदर्शित कोड उपयोग करें।
04:36	अगर आप क्वेरी की तरह एक 'FASTA' फाइल से 'सीक्वेंस रेकॉर्ड ऑब्जेक्ट' उपयोग करना चाहते हैं तो यहाँ वो कोड है।
04:42	'टर्मिनल' पर वापस आएं।
04:44	अगली स्टेप है डेटा 'एक्सट्रैक्ट' करने के लिए फाइल को 'पार्स' करना।
04:48	पार्सिंग में पहली स्टेप है इनपुट के लिए 'xml' फाइल खोलना।
04:53	प्रॉम्प्ट पर निम्न टाइप करें। एंटर दबाएं।
04:57	आगे, 'Bio.Blast' पैकेज से 'NCBIXML' मॉड्यूल को 'इम्पोर्ट' करें।
05:05	एंटर दबाएं।
05:07	'Blast' आउटपुट को 'पार्स' करने के लिए निम्न लाइनें टाइप करें।
05:11	ब्लास्ट रेकॉर्ड वो सारी जानकारी रखता है जो आप 'BLAST' आउटपुट से 'एक्सट्रैक्ट' करना चाहते हैं।
05:18	अब हम अपनी 'ब्लास्ट रिपोर्ट' में सारे 'हिट्स' की कुछ जानकारी प्रिंट करते हैं जो एक विशेष थ्रेशोल्ड से बड़ी है।
05:27	निम्न कोड टाइप करें।
05:30	'मैच' के 'महत्वपूर्ण' होने के लिए अपेक्षित 'स्कोर' 0.01 से कम होना चाहिए।
05:37	प्रत्येक 'hsp' यानि हाई स्कोरिंग पेअर, के लिए हमें 'title, length, hsp score, gaps' और 'expect value' मिलता है।
05:49	हम 'क्वेरी' रखने वाली 'स्ट्रिंग्स', अलाइन किया हुआ डेटाबेस सीक्वेंस और स्ट्रिंग जो मैच और मिसमैच स्थितियों को निदिष्ट करता है, को भी प्रिंट करेंगे।
06:02	आउटपुट के लिए दो बार एंटर की दबाएं।
06:05	आउटपुट देखें।
06:09	प्रत्येक अलाइनमेंट के लिये हमारे पास 'length, score, gaps, e value' और 'strings' हैं।
06:16	आप 'Bio.Blast' पैकेज में उपलब्ध अन्य 'फंक्शन्स' उपयोग करके आवश्यक जानकारी एक्सट्रैक्ट कर सकते हैं।
06:24	हम इस ट्यूटोरियल के अंत में आ गए हैं।
06:26	संक्षेप में
06:27	इस ट्यूटोरियल में हमने सीखा 'GI' नंबर उपयोग करके क्वेरी न्युक्लियोटाइड सीक्वेंस के लिए 'BLAST' फंक्शन रन करना
06:36	और 'Bio.Blast.Record' मॉड्यूल उपयोग करके 'BLAST' आउटपुट को 'पार्स' करना।
06:43	नियत कार्य में अपनी पसंद के 'प्रोटीन' सीक्वेंस के लिए 'BLAST Search' रन करें।
06:50	आउटपुट फाइल को सेव करें और फाइल में निहित डेटा को पार्स करें।
06:55	आपका पूर्ण नियत कार्य इस फाइल में दिखाये गए की तरह कोड की निम्न लाइनें रखना चाहिए।
07:01	कोड देखें। चूँकि हमारी 'क्वेरी' 'प्रोटीन सीक्वेंस' है तो हमने 'blastp' प्रोग्राम और 'nr' जोकि 'BLAST' के लिए नॉन-रिडंडेंट प्रोटीन डेटाबेस है, उपयोग किया है।
07:16	निम्न लिंक पर उपलब्ध वीडियो स्पोकन ट्यूटोरियल प्रॉजेक्ट को सारांशित करता है।
07:20	कृपया इसे डाउनलोड करके देखें।
07:22	स्पोकन ट्यूटोरियल प्रॉजेक्ट टीम कार्यशालाएं चलाती है और ऑनलाइन टेस्ट पास करने वालों को प्रमाणपत्र देती है।
07:30	अधिक जानकारी के लिए हमें लिखें।
07:33	स्पोकन ट्यूटोरियल प्रॉजेक्ट भारत सरकार के MHRD के NMEICT द्वारा निधिबद्ध है।
07:40	इस मिशन पर अधिक जानकारी दिखाए लिंक पर उपलब्ध है।
07:45	आई आई टी बॉम्बे से मैं श्रुति आर्य आपसे विदा लेती हूँ। हमसे जुड़ने के लिए धन्यवाद।

Contributors and Content Editors

Shruti arya