Biopython/C2/Parsing-Data/Kannada

Time	Narration
00:01	ಎಲ್ಲರಿಗೂ ನಮಸ್ಕಾರ. Parsing Data ಕುರಿತ ಈ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ಗೆ ಸುಸ್ವಾಗತ.
00:06	ಈ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ ನಲ್ಲಿ ನಾವು NCBI ಡೇಟಾಬೇಸ್ ವೆಬ್ಸೈಟ್ನಿಂದ FASTA ಮತ್ತುGenBank ಫೈಲ್ಗಳನ್ನು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ಕಲಿಯುವೆವು.
00:14	ಮತ್ತು, ಸೀಕ್ವೆನ್ಸ್ ಇನ್ಪುಟ್ / ಔಟ್ಪುಟ್ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ನ function ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ, ಡೇಟಾ ಫೈಲ್ಗಳನ್ನು Parse ಮಾಡುವುದು.
00:19	ಈ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ನೀವು ಪದವಿಪೂರ್ವ ಜೀವರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರ ಅಥವಾ ಬಯೋಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್,
00:26	ಮತ್ತು ಬೇಸಿಕ್ Python programming ಅನ್ನು ಅರಿತಿರಬೇಕು.
00:30	ಲಿಂಕ್ ನಲ್ಲಿ ಕೊಟ್ಟಿರುವ ಪೈಥಾನ್ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ ಗಳನ್ನು ನೋಡಿ.
00:34	ಈ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ ಅನ್ನು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಲು, ನಾನು Ubuntu OS ನ 14.10 ನೇ ಆವೃತ್ತಿ,
00:40	ಪೈಥಾನ್ ನ 2.7. 8 ನೇ ಆವೃತ್ತಿ,
00:44	Ipython interpreter ನ 2.3.0 ನೇ ಆವೃತ್ತಿ,
00:48	ಬಯೋಪೈಥಾನ್ ನ 1.64 ಆವೃತ್ತಿ, ಮತ್ತು Mozilla Firefox browser ನ 35.0 ನೇ ಆವೃತ್ತಿ, ಇವುಗಳನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸಿದ್ದೇನೆ.
00:56	biology ಯಲ್ಲಿನ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಡಾಟಾವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ FASTA, GenBank, EMBL, Swiss-Prot ಮುಂತಾದ ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಫೈಲ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
01:07	ಡೇಟಾ ಫೈಲ್ಗಳನ್ನು ಡೇಟಾಬೇಸ್ ವೆಬ್ಸೈಟ್ಗಳಿಂದ ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದು.
01:12	ಯಾವುದೇ ವೆಬ್ ಬ್ರೌಸರ್ನಲ್ಲಿ ಕೆಳಗೆ ನೀಡಿದ ವೆಬ್ಸೈಟ್ ಲಿಂಕ್ ಅನ್ನು ತೆರೆಯಿರಿ.
01:17	ಒಂದು ವೆಬ್ ಪೇಜ್ ಓಪನ್ ಆಗುತ್ತದೆ.
01:19	ನಾವು ಮಾನವನ ಇನ್ಸುಲಿನ್ ಜೀನ್ ಗೆ, FASTA ಮತ್ತು GenBank ಫೈಲ್ ಗಳನ್ನು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡೋಣ.
01:25	ಸರ್ಚ್ ಬಾಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ, human insulin ಎಂದು ಟೈಪ್ ಮಾಡಿ, Search ಬಟನ್ ಅನ್ನು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ.
01:31	ವೆಬ್ ಪೇಜ್, ಮಾನವನ ಇನ್ಸುಲಿನ್ ಜೀನ್ ಗೆ, ಅನೇಕ ಫೈಲ್ಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
01:35	ಪ್ರದರ್ಶನಕ್ಕಾಗಿ, ನಾನು Homo sapiens Insulin mRNA ಹೆಸರಿರುವ 4 ಫೈಲ್ಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುತ್ತೇನೆ.
01:43	ನಾನು 500 ಬೇಸ್ ಪೇರ್ ಗಳಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಇರುವ ಫೈಲ್ಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುತ್ತೇನೆ.
01:48	ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು, ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ಚೆಕ್-ಬಾಕ್ಸ್ ಮೇಲೆ ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ.
01:56	ಪುಟದ, ಮೇಲಿನ ಬಲ ಮೂಲೆಯಲ್ಲಿರುವ Send to ಆಪ್ಶನ್ ಗೆ ಕರ್ಸರ್ ಅನ್ನು ತನ್ನಿ.
02:02	Send to ಬಟನ್ ನ ನಂತರ, ಡೌನ್ ಆರೋ ಇರುವ ಸಣ್ಣ ಸೆಲೆಕ್ಷನ್ ಬಟನ್ ಅನ್ನು ಒತ್ತಿ.
02:09	Choose destination ಹೆಡಿಂಗ್ ನ ಕೆಳಗಿರುವ File ಆಪ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಒತ್ತಿ.
02:13	format ಡ್ರಾಪ್ ಡೌನ್ ಲಿಸ್ಟ್ ಬಾಕ್ಸ್ ನಲ್ಲಿರುವ ಯಾವುದೇ ಫೈಲ್ ಫಾರ್ಮಾಟ್ ನಲ್ಲಿ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು save ಮಾಡಬಹುದು.
02:21	ಅಲ್ಲಿರುವ ಆಯ್ಕೆಗಳಲ್ಲಿ FASTA ಎಂಬುದನ್ನು ಆರಿಸಿ.
02:25	Create file ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಒತ್ತಿ.
02:29	ಸ್ಕ್ರೀನ್ ನ ಮೇಲೆ ಒಂದು ಡೈಲಾಗ್ ಬಾಕ್ಸ್ ಕಾಣುತ್ತದೆ.
02:32	Open with ಅನ್ನು ಆಯ್ಕ್ರ್ ಮಾಡಿ, OK ಬಟನ್ ಅನ್ನು ಒತ್ತಿ.
02:36	text editor ನಲ್ಲಿ ಫೈಲ್ ಒಪನ್ ಆಗುತ್ತದೆ.
02:39	ನಾವು ನಾಲ್ಕು ಫೈಲ್ಗಳನ್ನು ಡೌನ್ ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದ್ದರಿಂದ, ಈ ಫೈಲ್, 4 ರೆಕಾರ್ಡ್ ಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ,
02:46	ಎಲ್ಲ ರೆಕಾರ್ಡ್ ಗಳ ಮೊದಲ ಲೈನ್, ಐಡೆಂಟಿಫೈರ್ ಲೈನ್ ಆಗಿರುತ್ತದೆ.
02:50	ಅದು greater than (>) ಸಿಂಬಲ್ ಇಂದ ಆರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ.
02:53	ಇದರ ನಂತರ sequence ಇರುತ್ತದೆ.
02:56	ಫೈಲ್ ಅನ್ನು home ಫೋಲ್ಡರ್ ನಲ್ಲಿ sequence.fasta ಎಂದು Save ಮಾಡಿ.
03:01	ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಎಡಿಟರ್ ಅನ್ನು ಕ್ಲೋಸ್ ಮಾಡಿ.
03:03	ಮೊದಲು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದ ಫೈಲ್ ಗಳ, GenBank ಫಾರ್ಮಾಟ್ ನಲ್ಲಿರುವ ಫೈಲ್ ಗಳನ್ನು ಡೌನ್ ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ಮೇಲಿನ ಹಂತಗಳನ್ನೇ ಅನುಸರಿಸಿ.
03:12	file format ಅನ್ನು GenBank ಎಂದು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ.
03:16	ಒಂದು ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಕ್ರಿಯೇಟ್ ಮಾಡಿ, ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಎಡಿಟರ್ ನಲ್ಲಿ ಓಪನ್ ಮಾಡಿ.
03:21	GenBank ಫಾರ್ಮಾಟ್ ನಲ್ಲಿರುವ ಸೀಕ್ವೆನ್ಸ್ ಫೈಲ್, FASTA ಫೈಲ್ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಗಮನಿಸಿ.
03:27	ಈ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು, home ಫೋಲ್ಡರ್ ನಲ್ಲಿ sequence.gb ಎಂದು Save ಮಾಡಿ. ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಎಡಿಟರ್ ಅನ್ನು ಕ್ಲೋಸ್ ಮಾಡಿ.
03:34	ಡೆಮಾನ್ಸ್ಟ್ರೇಶನ್ ಗಾಗಿ, ನಮಗೆ ಒಂದು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಇರುವ FASTA ಫೈಲ್ ನ ಅವಶ್ಯಕತೆ ಇದೆ.
03:39	ಇದಕ್ಕಾಗಿ, ಮೊದಲ ಸೆಲೆಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಪುನಃ ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ ಚೆಕ್ ಬಾಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಕ್ಲಿಯರ್ ಮಾಡಿ.
03:48	ಈಗ, Human insulin gene complete cds ಎಂಬ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ.
03:54	ಚೆಕ್ ಬಾಕ್ಸ್ ಮೇಲೆ ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ,
03:57	ಮತ್ತು ಫೈಲ್ ಅನ್ನು home ಫೋಲ್ಡರ್ ನಲ್ಲಿ save ಮಾಡಲು, ಮೊದಲು ತೋರಿಸಿದ ಹಂತಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ.
04:01	ಫೈಲ್ ಅನ್ನು insulin.fasta ಎಂದು save ಮಾಡಿ.
04:08	ಈ ಫೈಲ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿರುವ ಬಯಲಾಜಿಕಲ್ ಡೇಟಾವನ್ನು Biopython ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಮಾರ್ಪಡಿಸಬಹುದು.
04:16	ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಎಡಿಟರ್ ಅನ್ನು ಕ್ಲೋಸ್ ಮಾಡಿ.
04:19	ಡೇಟಾ ಫೈಲ್ಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದನ್ನು Parsing ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
04:23	SeqIO ಮಾಡ್ಯೂಲ್ನಲ್ಲಿ ಇರುವ function ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹೆಚ್ಚಿನ ಫೈಲ್ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ಗಳನ್ನು ಪಾರ್ಸ್ ಮಾಡಬಹುದು.
04:30	SeqIO ಮಾಡ್ಯೂಲ್ನ ಸಾಮಾನ್ಯ ಬಳಕೆಯ ಕಾರ್ಯಗಳು ಹೀಗಿವೆ: parse, read, write ಮತ್ತು convert.
04:38	Ctrl, Alt ಮತ್ತು t ಕೀಗಳನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಒತ್ತುವ ಮೂಲಕ ಟರ್ಮಿನಲ್ ಅನ್ನು ತೆರೆಯಿರಿ.
04:44	ಪ್ರಾಂಪ್ಟಿನಲ್ಲಿ ipython ಅನ್ನು ಟೈಪ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ ipython. Enter ಕೀಯನ್ನು ಒತ್ತಿ.
04:51	ನಂತರ,Bio ಪ್ಯಾಕೇಜ್ನಿಂದ SeqIO ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಅನ್ನು import ಮಾಡಿ.
04:56	ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ನಲ್ಲಿ, from Bio import SeqIO ಎಂದು ಟೈಪ್ ಮಾಡಿ. Enter ಕೀಯನ್ನು ಒತ್ತಿ.
05:04	ನಾವು ಮೊದಲು ಬಹು ಮುಖ್ಯವಾದ parse ಫಂಕ್ಷನ್ ಇಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸೋಣ.
05:07	ಡೆಮಾಸ್ಟ್ರೇಷನ್ ಗಾಗಿ, ನಾವು ಡೇಟಾಬೇಸ್ನಿಂದ ಮೊದಲೇ ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದ ಹಲವಾರು record ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ FASTA ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ.
05:17	ಸರಳ FASTA ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ಗಾಗಿ, ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಪ್ರಾಂಪ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಟೈಪ್ ಮಾಡಿ.
05:22	ಇಲ್ಲಿ, ನಾವು sequence.fasta ಫೈಲ್ ನ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ರೀಡ್ ಮಾಡಲು parse ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ.
05:30	ಔಟ್ಪುಟ್ ಗಾಗಿ, record id ಅನ್ನು, ರೆಕಾರ್ಡ್ನಲ್ಲಿ ಇರುವ sequence ಮತ್ತು sequence ನ ಉದ್ದವನ್ನು print ಮಾಡಿ.
05:41	ಮತ್ತು, ಸೀಕ್ವೆನ್ಸ್ ಡೆಟಾ ವನ್ನು Sequence record objects ಆಗಿ ರೀಡ್ ಮಾಡಲು parse ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ.
05:48	ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಇದು for ಲೂಪ್ ನೊಂದಿಗೆ ಉಪಯೋಗಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ.
05:52	ಇದು 2 argument ಗಳನ್ನು ಅಕ್ಸೆಪ್ಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಮೊದಲನೆಯದು ಡೇಟಾವನ್ನು ರೀಡ್ ಮಾಡಲು ಬೇಕಾದ ಫೈಲ್ ನೇಮ್.
05:59	ಎರಡನೇಯದು ಫೈಲ್ ಫಾರ್ಮಾಟ್ ಅನ್ನು ಹೇಳುತ್ತದೆ.
06:02	ಔಟ್ ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪಡೆಯಲು Enter ಕೀಯನ್ನು ಒತ್ತಿ.
06:07	identifier line, ಫೈಲ್ ನಲ್ಲಿರುವ ಸೀಕ್ವೆನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಫೈಲ್ ನಲ್ಲಿರುವ ಎಲ್ಲ ರೆಕಾರ್ಡ್ ಗಳ ಸೀಕ್ವೆನ್ಸ್ ನ ಉದ್ದ, ಇವುಗಳನ್ನು ಔಟ್ ಪುಟ್ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
06:21	FASTA ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್, ಅಲ್ಫಾಬೆಟ್ ಅನ್ನು ಸ್ಪೆಸಿಫೈ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ.
06:26	ಹಾಗಾಗಿ, ಇದನ್ನು DNA sequence ಎಂದು ಔಟ್ ಪುಟ್ ಸ್ಪೆಸಿಫೈ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ.
06:31	GenBank ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಪಾರ್ಸ್ ಮಾಡಲು ಅದೇ ಹಂತಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಬಹುದು.
06:36	ಡೆಮಾನ್ಸ್ಟ್ರೇಶನ್ ಗಾಗಿ, ನಾವು ಈ ಮೂದಲು ಡೌನ್ ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದ GenBank ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸುತ್ತೇವೆ.
06:43	ನಾವು ಮೊದಲು ಬಳಸಿದ ಕೋಡ್ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು up-arrow ಕೀಯನ್ನು ಒತ್ತಿರಿ.
06:49	ಫೈಲ್ ಹೆಸರನ್ನು sequence.gb ಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಿ.
06:53	ಫೈಲ್ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಅನ್ನು genbank ಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಿ.
06:56	ಉಳಿದ ಕೋಡ್ ಮೊದಲಿನಂತೆಯೇ ಇರುತ್ತದೆ.
06:58	ಔಟ್ ಪುಟ್ ಪಡೆಯಲು Enter ಕೀಯನ್ನು ಎರಡು ಬಾರಿ ಒತ್ತಿ.
07:03	ಇಲ್ಲಿಯೂ, ಔಟ್ಪುಟ್, record id, sequence ಮತ್ತು ಫೈಲ್ ನ ಎಲ್ಲ ರೆಕಾರ್ಡ್ಗಳ sequence ನ ಉದ್ದವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
07:12	GenBank ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್, sequence ಅನ್ನು, DNA sequence ಆಗಿ ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಗಮನಿಸಿ.
07:19	ಅಂತೆಯೇ, Swiss-prot ಮತ್ತು EMBL ಫೈಲ್ಗಳನ್ನು ಮೇಲಿನ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ ಪಾರ್ಸ್ ಮಾಡಬಹುದು.
07:27	ನಿಮ್ಮ ಫೈಲ್, ಒಂದೇ record ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, parsing ಗಾಗಿ ಕೆಳಗಿನ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಟೈಪ್ ಮಾಡಿ.
07:34	ಇಲ್ಲಿ, ನಾವು ಹಿಂದೆ save ಮಾಡಿದ, ಒಂದು record ಇರುವ FASTA ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ insulin.fasta.
07:43	parse ಫಂಕ್ಷನ್ ನ ಬದಲಿಗೆ ನಾವು read ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದೇವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ. Enter ಕೀಯನ್ನು ಒತ್ತಿ.
07:50	ಔಟ್ಪುಟ್, insulin.fasta ಫೈಲ್ ನ ಕಂಟೆಂಟ್ ಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
07:55	ಇದು ಸೀಕ್ವೆನ್ಸ್ ಅನ್ನು sequence record object ಆಗಿ,
07:59	ಮತ್ತು ಇತರ ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಟ್ ಗಳಾದ GI, accession number, description ಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
08:06	ಈ ರೆಕಾರ್ಡ್ ನ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ನಾವು ಕೆಳಗಿನಂತೆ ನೋಡಬಹುದು.
08:11	ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ನಲ್ಲಿ ಹೀಗೆ ಟೈಪ್ ಮಾಡಿ : record dot seq. Enter ಕೀಯನ್ನು ಒತ್ತಿ.
08:18	ಔಟ್ ಪುಟ್, ಫೈಲ್ ನಲ್ಲಿರುವ ಸೀಕ್ವೆನ್ಸ್ ಅನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
08:22	ಈ ರೆಕಾರ್ಡ್ ನ ಐಡೆಂಟಿಫೈರ್ ಗಳನ್ನು ನೋಡಲು, ಹೀಗೆ ಟೈಪ್ ಮಾಡಿ : record dot id . Enter ಕೀಯನ್ನು ಒತ್ತಿ.
08:29	ಔಟ್ ಪುಟ್, GI ನಂಬರ್ ಮತ್ತು ಅಕ್ಸೆಶನ್ ನಂಬರ್ ಮುಂತಾದವುಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
08:34	ಮೇಲೆ ವಿವರಿಸಿದ ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು, ನಿಮ್ಮ ಆಯ್ಕೆಯ ಡಾಟಾ ಫೈಲ್ ಗಳನ್ನು ಪಾರ್ಸ್ ಮಾಡಲು ಬಳಸಬಹುದು.
08:40	ಇಲ್ಲಿಗೆ ನಾವು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸೋಣ.
08:42	ಈ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ ನಲ್ಲಿ ನಾವು ಕಲಿತ ಅಂಶಗಳು : FASTA ಮತ್ತು GenBank ಫೈಲ್ ಗಳನ್ನು NCBI ಡಾಟಾಬೇಸ್ ವೆಬ್ ಸೈಟ್ ನಿಂದ ಡೌನ್ ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು SeqIO ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ನ parse , read ಫಂಕ್ಷನ್ ಗಳನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸುವುದು.
08:55	FASTA ಮತ್ತು GenBank ಫೈಲ್ ಗಳಿಂದ, record id, ವಿವರಣೆ, ಸೀಕ್ವೆನ್ಸ್ ಮುಂತಾದ ಡಾಟಾಗಳನ್ನು ಎಕ್ಸ್ಟ್ರಾಕ್ಟ್ ಮಾಡಲು ಕಲಿತಿದ್ದೇವೆ.
09:03	ಈಗ ಅಸೈನ್ಮೆಂಟ್ ಗಾಗಿ -
09:06	NCBI ಡಾಟಾಬೇಸ್ ನಿಂದ ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯೋಟೈಡ್ ಸೀಕ್ವೆನ್ಸ್ ಗಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಆಯ್ಕೆಯ FASTA ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಡೌನ್ ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ.
09:13	ಈ ಸೀಕ್ವೆನ್ಸ್ ಗಳ ಫೈ ಅನ್ನು ಅದರ ರಿವರ್ಸ್ ಕಾಂಪ್ಲಿಮೆಂಟ್ ಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ.
09:17	ನಿಮ್ಮ ಪೂರ್ಣಗೊಂಡ ಅಸೈನ್ಮೆಂಟ್ , ಈ ಕೆಳಗಿನ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು.
09:22	FASTA ಫೈಲ್ ನಿಂದ ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯೋಟೈಡ್ ಸೀಕ್ವೆನ್ಸ್ ಅನ್ನು load ಮಾಡಲು parse ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸಿ.
09:28	ನಂತರ, ಸೀಕ್ವೆನ್ಸ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ನ reverse complement ಎಂಬ ಬ್ಯುಲ್ಟ್ ಇನ್ ಮೆಥಡ್ ಅನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸಿ, ರಿವರ್ಸ್ ಕಾಂಪ್ಲಿಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಿಂಟ್ ಮಾಡಿ.
09:37	ಈ ಲಿಂಕ್ ನಲ್ಲಿರುವ ವೀಡಿಯೋ ಸ್ಪೋಕನ್ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ ಪ್ರೊಜೆಕ್ಟ್ ಅನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.
09:42	ದಯವಿಟ್ಟು ಇದನ್ನು ಡೌನ್ ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ ನೋಡಿ.
09:44	ಸ್ಪೋಕನ್ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ ಪ್ರೊಜೆಕ್ಟ್ ಟೀಮ್, ಕಾರ್ಯಾಗಾರಗಳನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆನ್ಲೈನ್ ಟೆಸ್ಟ್ ನಲ್ಲಿ ತೇರ್ಗಡೆಯಾದವರಿಗೆ ಸರ್ಟಿಫಿಕೇಟ್ ಕೊಡುತ್ತದೆ.
09:51	ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ, ದಯವಿಟ್ಟು ನಮ್ಮನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ.
09:55	ಸ್ಪೋಕನ್ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ ಪ್ರೊಜೆಕ್ಟ್, ರಾಷ್ಟ್ರಿಯ ಸಾಕ್ಷರತಾ ಮಿಷನ್ ICT, MHRD ಮೂಲಕ ಭಾರತ ಸರ್ಕಾರದಿಂದ ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿದೆ.
10:01	ಈ ಮಿಶನ್ ನ ಬಗೆಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಯು ಇಲ್ಲಿ ಇರುವ ಲಿಂಕ್ ನಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿದೆ.
10:06	ಈ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ ನ ಅನುವಾದಕರು ಚೇತನಾ. ಧನ್ಯವಾದಗಳು.

Contributors and Content Editors

Chetana, Sandhya.np14