SakNgoi

[2011.06879] NLMEModeling: A Wolfram Mathematica Package for Nonlinear Mixed Effects Modeling of Dynamical Systems (arxiv.org)

Nonlinear Mixed Effects Modeling of Deterministic and Stochastic Dynamical Systems in Wolfram Mathematica – ScienceDirect

NLMEModeling – Fraunhofer-Chalmers Centre

ปรสิตหนอนพยาธิเป็นสัตว์ไม่มีกระดูกสันหลังที่ดำรงชีวิตอยู่ในร่ายกายคนและสัตว์ด้วยการดูดเลือดหรือแย่งสารอาหารจากร่างกายโฮสต์ทำให้เกิดพยาธิสภาพและโรคที่เกิดจากการติดเชื้อพยาธิเหล่านี้ จากลักษณะสัณฐานภายนอก สามารถจัดจำแนกได้เป็นพยาธิตัวกลม (nematodes) พยาธิตัวตืด (cestodes) และพยาธิใบไม้ (trematodes) ปัจจุบันมีการประเมินทางคณิตศาสตร์คาดว่าพยาธิในโลกนี้มีจำนวนกว่า 300,000 ชนิด โดยมีเพียงประมาณ 10% เท่านั้นที่ได้รับการระบุชนิดเรียบร้อยแล้ว แต่ในความเป็นจริงโลกกำลังเผชิญการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศรวมทั้งปัจจัยทางสิ่งแวดล้อมซึ่งนอกจากจะส่งผลต่อการสูญพันธุ์ของสัตว์รวมทั้งพยาธิแล้วแล้วยังส่งผล ต่อกระบวนการทางวิวัฒนาการที่รวดเร็วขึ้นด้วย โดยมีรายงานสถานะสปีชีส์คลุมเครือ (cryptic species) อยู่กว่า 2-3 ชนิดต่อชนิดของพยาธิ ซึ่งนักวิจัยมักพบประเด็นปัญหาในการจัดแบ่งขอบเขตความเป็นสปีชีส์อยู่เนืองๆ เนื่องจากยากที่จะระบุชนิดจากลักษณะสัณฐานภายนอกซึ่งมีความคล้ายคลึงกันและคลุมเครือ การวิเคราะห์จำเป็นต้องใช้เครื่องบ่งชี้ทางพันธุกรรม (molecular genetic marker) ที่เหมาะสม ซึ่งมีอยู่กว่า 10 ชนิดในปัจจุบัน และมักจะสร้างความสับสนในการเลือกใช้และตัดสินขอบเขตความเป็นสปีชีส์จากค่าระยะห่างทางพันธุกรรม ปัญหาที่มักเกิดขึ้นคือ ค่าเท่าใดจึงจะเรียกได้ว่ายังคงเป็นสปีชีส์เดียวกัน ค่าเท่าใดอยู่ในยังขอบเขตของสปีชีส์คลุมเครือ หรือค่าเท่าใดสามารถระบุได้ว่าอยู่ต่างจีนัส

แอปพลิเคชัน ABIapp นี้พัฒนาขึ้นสำหรับผู้ที่ต้องการตัวช่วยในการจำแนกชนิดของปรสิตหนอนพยาธิ โดยใช้ฐานข้อมูลพันธุกรรม (GenBank sequence database) ของเชื้อปรสิตหนอนพยาธิก่อโรคทั้งหมดที่เป็นปัจจุบันเพื่อกำหนดค่าขอบเขตของระดับชั้นทางอนุกรมวิธานตั้งแต่ระดับสปีชีส์ (species) ถึงอันดับ (order) โดยใช้ machine learning algorithm ใช้งานง่ายเพียงผู้ใช้มีค่าระยะห่างทางพันธุกรรมของเครื่องหมายพันธุกรรมระดับโมเลกุล (molecular genetic marker) ที่มักใช้ในการจัดจำแนกสปีชีส์ของเชื้อปรสิตหนอนพยาธิ (18S rRNA, 28S rRNA, ITS1, ITS2, COI, COII, cytB, ND1, 12S rRNA และ 16S rRNA) และกรอกข้อมูลดังกล่าว แอปพลิเคชันจะบอกถึงสถานะทางอนุกรมวิธานของตัวอย่างพร้อมแนะนำทางเลือกในกรณีที่เครื่องบ่งชี้ทางพันธุกรรมที่ใช้ยังไม่เหมาะสม

ผู้สนใจสามารถทดลองใช้ ABIapp ได้ทาง ABI App (shinyapps.io) โดยจะมีคู่มือการใช้งานทั้งเวอร์ชั่นไทยและอังกฤษ

ผลจากการรัน wolfram benchmark ของ Mathematica 13 บน Dell xps 9730 ปรากฏ​ว่า Mathematica ​13 เร็วกว่า 12 ครับ