ترجمه رایگان مقاله با عنوان he biological microprocessor, or how to build a computer with biological parts

ترجمه مقاله با عنوان the biological microprocessor, or how to build a computer with biological part

پشتیبانی : دارد. در صورت هر گونه بروز مشکل با شماره تلفن 09367938018 (مقیمی) یا آی دی تلگرام research_moghimi@ تماس حاصل فرمایید.

قیمت:  رایگان

قسمتی از ترجمه محصول :

چکیده:

علم مربوط به سیستم ها (systemics)، که یک تغییر پارادایم (الگو) انقلابی در تفکر علمی است، دارای کاربردهایی در سیستم های بیولوژی و بیولوژی سنتتیک می باشد، و منجر به شکل گیری ایده ی استفاده از کامپیوترهای سیلیکونی و اصول مهندسی آن ها به عنوان یک برنامه ی کار برای مهندسی یک ماشین مشابه که از بخش های بیولوژیک ساخته شده است، گردیده است. این جا ما این بلوک های ساختمانی و اینکه چگونه آن-ها می توانند برای ایجاد یک سیستم کامپیوتری و یا یک ریزپردازنده ی بیولوژیکی مونتاژ شوند را توصیف می-کنیم. چنین سیستمی دارای بخش های بیولوژیکی می باشد که از یک دستگاه ورودی / خروجی، یک واحد منطق حسابی، و یک واحد کنترل، حافظه و سیم ها ساخته شده است تا این اجزا را به هم متصل کند. یک بیوکامپیوتر می تواند برای پایش و کنترل یک سیستم بیولوژیکی مورد استفاده قرار بگیرد.

مقدمه:

طبیعت و کامپیوترها کلماتی می باشند که برای چیزهای غیرمرتبط مورد استفاده قرار می گیرند. به هر حال، این دیدگاه تغییر کرده است و آغاز تغییر آن از دهه 1940 بوده است یعنی زمانی که یک پارادایم (الگو) علمی انقلابی، یعنی علم سیستم مبتنی بر فلسفه ی آرمانی افلاطونی، محبوبیت خودش را به دست آورده بود.
ریشه های آرمان گرایی فلسفی مبتنی بر علم سیستم ها، به افلاطون بر می گردد. یک بخش مرکزی از کار افلاطون، تئوری او از اشکال می باشد، که تئوری ایده ها نیز نامیده می شود. اشکال، الگوی اولیه می باشد و برنامه کار، لزوم پدیده های مختلف از چیزهای مشابه می باشد. از نظر افلاطون، جهان برتر شامل موضوعات ریاضی، شرایط، و ایده های انتزاعی غیرمادی می باشد. به علاوه، افلاطون در بیان خودش یک مفهومی به نام سیستم را معرفی کرد. یک سیستم، مطابق با بیان افلاطون، یک مدلی برای تفکر در مورد این است که چگونه ساختارهای پیچیده ایجاد می شوند. یک فیلسوف آرمان گرای دیگر، به نان کانت، در سال 1970 در مقاله ی انتقادی خودش از قضاوت، مفهوم خودسازمان دهی را معرفی کرد. مفاهیم آرمان گرایی مبتنی بر علم سیستم-ها، به منظور درک پیچیدگی و مسایل با داده های بزرگ، در علم معاصر دارای اهمیت شده است. بین دهه های 1950 و 1960، 3 کار منتشر شده است: 1948، نوربرت واینر، فرمانشناسی (سیبرنتیک) یا کنترل و ارتباط در حیوانات و دستگاه ها را منتشر کرد. در 1955 ویلیامز روس آشبی، “مقدمه ای بر سیبرنتیک” را منتشر کرد. در 1968، لودوینگ برتالانفی “تئوری سیستم های عمومی: اساس، پیشرفت، کاربردها” را منتشر کرد. برتالانافی، مفهوم سیستم ها را تعریف کرد. سیبرنتیک، سیستم های پیچیده ای را توصیف می کند که دارای یک تعداد بزرگی از بخش های تعاملی و مرتبط می باشند. وینر و آشبی، پیشگام استفاده از ریاضی برای مطالعه ی سیستم ها بودند. این تئوری سیستم ها سپس در سال های آینده پیشرفت کرد. سهم های مهم در این زمینه مربوط به هینز فوئرستر می باشد، او در کار خود روی سیبرنتیک و توضیح سیستم های تنظیمی تمرکز کرده است و او کسی است که در سال 1958 آزمایشگاه کامپیوترهای بیولوژیکی را در دپارتمان مهندسی الکتریک در دانشگاه ایلی نویز تاسیس کرد. کار BCL، تمرکز روی مشابهت ها در سیستم های سیبرنتیک و الکترونیک و به ویژه محاسبات ملهم از بیولوژی بوده است.
سایر سهم های مهم در علم سیستم ها متعلق به کارهای ایلیا پریگوگین، برنده ی جایزه ی نوبل می باشد که روی خودسازمان دهی و مفاهیم تئوری سیستم ها در ترمودینامیک کار کرده بود. به علاوه، کار میشل فیگنبائومز روی تئوری بی نظمی نیز دارای اهمیت می باشد. در حال حاضر، تئوری سیستم ها در علوم زیستی در زمینه هایی مانند سیستم های بیولوژی، و بیولوژی سنتتیک و کاربرد عملی آن ها کاربرد خودش را یافته است. اصطلاح سیستم های بیولوژی توسط برتالانفای در سال 1928 شکل گرفت. بیولوژی سیستم ها روی تعاملات پیچیده در سیستم های بیولوژیک و کاربرد یک چشم انداز جامع تمرکز دارد.
روی هم رفته، این نوع از تفکر منجر به شناسایی ایده هایی فراتر ار پردازش داده ها در طبیعت و همچنین در ماشین هایی مانند کامپیوترهای سیلیکونی شده است.

محاسبات طبیعی

محاسبات طبیعی ایده ی مبنی بر تفکر، منجر به ایجاد 3 رویکرد مجزا اما مرتبط شده است. که محاسبات طبیعی نامیده میشوند از جمله، محاسبات ملهم از طبیعت، مدل های کامپیوتری طبیعی، و محاسبه با مواد طبیعی (شکل 1) پردازش داده ها در طبیعت
تمرکز روی جریان اطلاعات می تواند به ما در درک بهتر اینکه چگونه سلول ها و ارگانیسم ها کار می کشند، کمک کند. پردازش داده ها می تواند در طبیعت و در همه سطوح مولکولی و اتمی دیده شود. نمونه های آن شامل ذخیره سازی اطلاعات DNA و کدهای هیستونی می باشد. به علاوه سلول ها هم به صورت درون سلولی (به عنوان مثال، شبکه های رونویسی) و هم در طی ارتباطات سلول به سلول، دارای پتانسیل محاسباتی می باشند. سیستم های سلولی دارای نظمهای بالاتر مانند سیستم ایمنی و سیستم اندوکرینی، سیستم هومئوستازه و سیستم عصبی می توانند به عنوان سیستم های محاسباتی توصیف شوند. قدرتمندترین کامپیوتر بیولوژیکی که ما میشناسیم، مغز انسان می باشد محسابات الهام گرفته از طبیعت تئوری سیستم های عمومی، یک پایه ی مهم برای علم کامپیوتر می باشد. همانطوری که در بالا توصیف شده بود. کار جالبی توسط آزمایشگاه کامپیوتر بیولوژیکی، تحت رهبری مبنر لوئر ستر انجام شده بود. در شرایط عملی، طبیعت برای برنامه ریزی پارادایم هایی مانند ماشین های سلولی، شبکه های طبیعی ساختگی، الگوریتم های انقلابی، بیولوژی انقلابی، برنامه ریزی ژنتیکی، محاسبات شهر شفاف أبي شكل) گروهي، مورد الهام می باشد. هدف مشترک همه ی این مفاهیم، حل مسایل پیچیده می باشد
شکل 1 محاسبات طبیعی، یک ایده ی افلاطونی، یک الگوی اصلی می باشد، برنامه ی کار، لزوم پدیده های مختلف
چیزهای مشابه می باشد. علم سیستمها و بیولوژی سیستم ها از چنین ایده هایی می باشند، که سیستمهای
پردازش داده ها را در طبیعت بر حسب ریاضی و منطق قراردادی توصیف می کنند. ایده های سیستمیک به عنوان یک برنامه ی کار برای محاسبات سیلیکونی مورد استفاده قرار می گیرند ایده های به دست آمده از مشاهدات
طبیعت سیر ملهم از مدل های کامپیوتری طبیعی می باشند ایده های مهدی ماورد کامپیوتر های سیلیکونی مانند بخش های استاندارد، مبدل ها، ورودی های منطقی، دستگاه ورودی خروجی واحد منطق محاسباتی، واحد کنترل، حالله و سیم ها توسط بیولوژیست ها برای ساخت کامیون های دارای بخش های بیولوژیک با مدل
نهایی گشول پر بارشی خانمها در طیت مورد استفاده قرار می گیرنت مدل های کامپیوتری طبیعی مدل شبیه سازی و تقلید از طبیعت در کامپیوتر ها شت تئوری های بیولوژیکی، و فراهم کردن مدل هایی است که بتوانند برای تسهیل کشف سوالوژی مورد استفاده قرار بگیرند. به علاوه این مدل ها می توانند به صورت بالقوه برای طراحی سینه های بیولوژیکی ساختگی با کمک گلیتر مورد استفاده قرار گیرد سیستم های بیولوژی ابزارهای تئوری را برای مثال باری تعاملات پیچیده تر های بیولوژیک درالحه می کنند. اصول طراحی مدل های بیولوژیکی به سال های سیاسی تبدیل شده الت این سال های طراحی کاربرد عملی خودشان را در بیولوژی س تیک و به ویژه در کبوتر های ستونی پیدا کرنولد بخش های مختلف محليات طبیعی به وضوح روی یکدیگر تاتو می گشارات یک پیشرات غیر منتظره در عدل ساری و ست الگوهای طبیعی و ساختارهای ساخت این چه که ت برائل می باشد. یک فراگنال، یک گروهی ا نکل می باشد که الگوهای فضه تطمه و سقم را شرطیت توصید می کند و متفاوت از اشکال هندسی البدی میباشد سایر سیستم های ریاضی، مانند ماشین های سلولی، ملهه از قیمت می باشند و می توانند برای تشقق طبیعت در محبيا silica 1 مورد استفاده قرار بگیرند. مانند برخی فرایندهای بیولوژیکی که رخ می دهند و می توانه توسط آنها شبیه سازی شوند بلند رشد پوسته و الگوها، تعاملات فيروپلاست و وروها یک مدل محاسباتی دیگر از طبیعت، سیستم لبنشر صابر ابا سیستم به میباشد که برای مدل سازی فرایند رشد و
مر گیا، مورد استفاده قرار می گیرد یک مرحله ی مهم تر ابعاد زندگی عمومی اجرا توسط کار و همكارلتي انجام شده است، این گروه، یک مدل محنای سلولی رام سبكل حيث بامزن الي ميکوپلاسما باليوم
گزارش کرده است که شامل همهی اجزا مولکولی آن و تعاملات آن ها می باشد این مدل، بینت های جدیدی را در مورد نرخ های in vivo پیوستگی DNA – پروتئین و یک رابطه ی مسکوی این مدت از همانداری DNA و همانند سازی ارائه می کند. به علاوه مدل های پیش گویی کننده منجر به شکل گیری آزمایش هایی شده است که با المترهای سینتیکی نامشخص و توابع بیولوژیکی را شناسایی می کنند انجام محاسبات با مواد طبیعی ایده های مهندسی فراتر از کامپیوتر های سیلیکونی می تواند به منظور کنترل های سونوریکی برای مهندسی با مواد طبیعی به کار روند این ایده در سال 1960 آغاز شد زمانی که موجبنا کار نظری خودش را منتشر کرد او در کار خودش، با استفاده از یک معادل مداری منطقی، یک آنالیز پایه ای از سیستم های شیمیایی را در محیط in vivo انجام داد. او در مورد ایدهی اتوماسیون مولکولی، تفسیر بیولوژیکی مولکولی تنوری ماشین – های خودکار خود تکثیر شونده، و تفسیر شیمپوفیزیکی اطلاعات در سیستم های بیولوژیکی، بحث کرد. سوجينا شباهت هایی را بین یک آبشار آنزیمی و منطق، مقادير و غلظتها و تعاملات و سیم های مداری ایجاد کرده است.
زمینهای نوظهور بیولوژی سنتتیک، با مفاهیم مهندسی جدید برای سیستم های بیولوژیکی همکاری می کند. پیشرفت بخش های بیولوژیکی استاندارد یک کار مهم در بیولوژی سنتتیک می باشد. یک اصل مهندسی دیگره یعنی سلسله مراتب انتزاعی، با این مساله که چطور بخش های استاندارد، یک سیستم پیچیده را ایجاد می کنند، سروکار دارد. سیستم ها (علم سیستم ها) یک پارادایم مهندسی مهم دیگر می باشد که با پیچیدگی سروکار دارد. یک سیستم، یک مجموعه ای از اجزا تعاملی یا مستقل می باشد که یک مجموعهی یکپارچه را شکل می دهند. خصوصیات مشترک یک سیستم شامل موارد زیر می باشد. اجزا، رفتار، و اتصال درونی. سیستم ها دارای یک ساختار می باشند که توسط اجزا تعریف می شوند. رفتار سیستم ها شامل دادههای ورودی، پردازشی و خروجی میباشد. رفتار می تواند با اصطلاحاتی مانند خودسازماندهی، دینامیک، استاتیک، بی نظمی، جذب کننده ی قوی، انطباق توصیف شود. سیستم ها دارای اتصال درونی می باشند. این به معنی این است که بخش های سیستم دارای روابط عملکردی و ساختاری بین یکدیگر می باشند. بنابراین، نوع تفکر نشان دهنده ی یک حرکت از بیولوژی
مولکولی به بیولوژی فپاسی می باشد. چالش، تعریف انتزاع سلسله مراتبی برای چنین سیستم های پیمانه ای برای
کامپیوترهای زیستی و در نهایت ایجاد عملی چنین سیستم هایی می باشد یک مقالهی تاثیر گذار توسط لئونارد أدلمن در 1994 منتشر شده بود. برای اولین بار، یک کامپیوتر زیستی مبتنی بر DNA، ساخته شد. این سیستم قادر بود که یک مساله پیچیده، ترکیبی و ریاضی و مسایل مسیر جهت دار همیلتونی را حل کند. این مساله، در اصل مشابه با موارد زیر بود. تصور کنید شما تمایل دارید که از 7 شهر که با یک مجموعه ای از جاده ها به هم مرتبط هستند، دیدن کنید. چطور شما می توانید این کار را توسط یکبار توقف در هر شهر انجام دهید؟ راه حل این مساله، یک گراف جهت دار میباشد که در مولکولهای DNA کد می شود. پروتوکل های استاندارد و آنزیم ها برای اجرای عملیات محاسباتی مورد استفاده قرار گرفتند. سایر مقالاتی که از محاسبات DNA برای حل مسائل ریاضی استفاده کرده بودند، نیز دنبال شدند. مقاله ی اساسا زمینه ی کامپیوترهای زیستی را آغاز کرد. بخش های بیولوژیکی به عنوان اجزا سیستم برای کامپیوترهای زیستی یک سیستم، دارای اجزا تعریف شده می باشد. به منظور ایجاد یک سیستم کامپیوتر زیستی، ما نیاز داریم که این اجزا را شناسایی کنیم و آنها را استانداردسازی کنیم. اگر چه کار مهم در مورد بخش استاندارد سازی، در بیولوژی سنتتیک انجام شده است، اما در بخش های بیو کامپیوترها، این کار خیلی ناقص می باشد. بنابراین، ما تلاش خواهیم کرد که آنها را شناسایی و گروه بندی کنیم. چنین بخشهای بیولوژیکی استاندارد که برای محاسبه مناسب هستند، می توانند در امتداد خط دگمای مرکزی زیست شناسی: RNA
، DNA ، پروتئین و سلول ها یافت شوند (جدول 1 تا 4.
جدول 1. بخش های مبتنی بر DNA و کاربرد آنها در محاسبات زیستی، منابع نماینده نیز ارائه شده اند.

علم سیستم ها و بیولوژی سیستمها از چنین ایده هایی می باشند، که سیستم های پردازش داده ها را در طبیعت بر حسب ریاضی و منطق قراردادی توصیف می کنند. ایده های سیستمیک به عنوان یک برنامه ی کار برای محاسبات سیلیکونی مورد استفاده قرار می گیرند. ایده های به دست آمده از مشاهدات
طبیعت نیز ملهم از مدل های کامپیوتری طبیعی می باشد. ایده های مهندسی ماوراء کامپیوترهای سیلیکونی مانند بخش های استاندارد، مبدلها، ورودی های منطقی، دستگاه ورودی / خروجی، واحد منطق محاسباتی، واحد
کنترل، حافظه، و سیمها) توسط بیولوژیست ها برای ساخت کامپیوترهای دارای بخشهای بیولوژیک، با هدف
نهایی کنترل پردازش داده ها در طبیعت، مورد استفاده قرار می گیرند. مدل های کامپیوتری طبیعی
هدف شبیه سازی و تقلید از طبیعت در کامپیوترها، تست تئوری های بیولوژیکی، و فراهم کردن مدل هایی است که بتوانند برای تسهیل کشف بیولوژی مورد استفاده قرار بگیرند. به علاوه، این مدل ها می توانند به صورت بالقوه برای طراحی سیستم های بیولوژیکی ساختگی با کمک کامپیوتر مورد استفاده قرار بگیرند. سیستم های بیولوژی، ابزارهای تئوری را برای مدل سازی تعاملات پیچیده در سیستم های بیولوژیک فراهم میکنند. اصول طراحی مدارهای بیولوژیکی به مدل های ریاضی تبدیل شده است. این مدل های طراحی، کاربرد عملی خودشان را در بیولوژی سنتتیک و به ویژه در کامپیوترهای سلولی پیدا کرده اند. بخشهای مختلف محاسبات طبیعی به وضوح روی یکدیگر تاثیر می گذارند. یک پیشرفت غیرمنتظره در مدل سازی و سنتز الگوهای طبیعی و ساختارها، شناخت این بود که طبیعت فراکتال می باشد. یک فراکتال، یک گروهی از اشکال می باشد که الگوهای قطعه قطعه و نامنظم را در طبیعت توصیف می کند و متفاوت از اشکال هندسی اقلیدسی میباشد.

انجام محاسبات با مواد طبیعی
ایده های مهندسی فراتر از کامپیوتر های سیلیکونی می توانند به منظور کنترل سیستم های بیولوزیکی، برای مهندسی با مواد طبیعی به کار روند. این ایده در سال 1960 آغاز شد زمانی که سوجیتا کار نظری خودش را منتشر کرد او در کار خودش، با استفاده از یک معادل مداری منطقی، یک آنالیز پایه ای از سیستم های شیمیایی را در محیط in vivo انجام داد. او در مورد ایدهی اتوماسیون مولکولی، تفسیر بیولوژیکی مولکولی تئوری ماشین۔ های خودکار خود تکثیر شونده، و تفسیر شیمیوفیزیکی اطلاعات در سیستم های بیولوژیکی، بحث کرد. سوجیتا شباهتهایی را بین یک آبشار آنزیمی و منطق، مقادير و غلظتها و تعاملات و سیم های مداری ایجاد کرده است.
زمینهای نوظهور بیولوژی سنتتیک، با مفاهیم مهندسی جدید برای سیستم های بیولوژیکی همکاری می کند. پیشرفت بخشهای بیولوژیکی استاندارد یک کار مهم در بیولوژی سنتتیک می باشد. یک اصل مهندسی دیگر، یعنی سلسله مراتب انتزاعی، با این مساله که چطور بخش های استاندارد، یک سیستم پیچیده را ایجاد می کنند، سروکار دارد. سیستم ها (علم سیستمها) یک پارادایم مهندسی مهم دیگر می باشد که با پیچیدگی سرو کار دارد. یک سیستم، یک مجموعه ای از اجزا تعاملی یا مستقل می باشد که یک مجموعه ی یکپارچه را شکل می دهند. خصوصیات مشترک یک سیستم شامل موارد زیر می باشد: اجزا، رفتار، و اتصال درونی. سیستم ها دارای یک ساختار می باشند که توسط اجزا تعریف می شوند. رفتار سیستم ها شامل دادههای ورودی، پردازشی و خروجی می باشد. رفتار می تواند با اصطلاحاتی مانند خودسازماندهی، دینامیک، استاتیک، بی نظمی، جذب کننده ی قوی، انطباق توصیف شود. سیستم ها دارای اتصال درونی میباشند. این به معنی این است که بخش های سیستم دارای روابط عملکردی و ساختاری بین یکدیگر می باشند. بنابر این، نوع تفکر نشان دهندهی یک حرکت از بیولوژی مولکولی به بیولوژی قیاسی می باشد. چالش، تعریف انتزاع سلسله مراتبی برای چنین سیستم های پیمانه ای برای کامپیوترهای زیستی و در نهایت ایجاد عملی چنین سیستم هایی می باشد. یک مقاله ی تاثیر گذار توسط لئونارد آدلمن در 1994 منتشر شده بود. برای اولین بار، یک کامپیوتر زیستی مبتنی بر DNA، ساخته شد. این سیستم قادر بود که یک مساله پیچیده، ترکیبی و ریاضی و مسایل مسیر جهت دار همیلتونی را حل کند. این مساله، در اصل مشابه با موارد زیر بود: تصور کنید شما تمایل دارید که از 7 شهر که با یک مجموعه ای از جاده ها به هم مرتبط هستند، دیدن کنید. چطور شما میتوانید این کار را توسط یکبار توقف در هر شهر انجام دهید؟ راه حل این مساله، یک گراف جهت دار می باشد که در مولکولهای DNA کد می شود. پروتوکل های استاندارد و آنزیم ها برای اجرای عملیات محاسباتی مورد استفاده قرار گرفتند. سایر مقالاتی که از محاسبات DNA برای حل مسائل ریاضی استفاده کرده بودند، نیز دنبال شدند. مقاله ی آدلمن اساسا زمینه ی کامپیوترهای زیستی را آغاز کرد.

قسمتی از مقاله انگلیسی:

Abstract

Systemics, a revolutionary paradigm shift in scientific thinking, with applications in systems biology, and synthetic biology, have led to the idea of using silicon computers and their engineering principles as a blueprint for the engineering of a similar machine made from biological parts. Here we describe these building blocks and how they can be assembled to a general purpose computer system, a biological microprocessor. Such a system consists of biological parts building an input / output device, an arithmetic logic unit, a control unit, memory, and wires (busses) to interconnect these components. A biocomputer can be used to monitor and control a biological system.

Introduction

Nature and computers are words that used to mean unrelated things. However, this view changed, starting in the 1940s, when a revolutionary scientific paradigm, systemics based on platonic idealistic philosophy, gained popularity [1] [2] [3]. The roots of philosophical idealism based systemics goes back to Plato. A centerpiece of Plato’s (428/7 to 348/7 BC) work is his theory of forms, also called theory of ideas [2]. Forms are archetypes, blueprints, the essences of the various phenomena of the same thing. The superior world consists, due to Plato, of mathematical objects, terms and non-materialistic abstract ideas. Moreover, Plato introduced in his dialogue Philebus a concept called System [4]. A system is according to Plato a model for thinking about how complex structures are developed. Another idealistic philosopher, Kant, introduced, in 1790, in his Critique of Judgment the concept of self-organizing [5]. Idealistic concepts based systemics have become important in contemporary science in order to understand complexity and big data problems. Between the 1950s and 60s three groundbreaking works were published: 1948, Norbert Wiener publishes “Cybernetics or Control and communication in the animal and machine” [1]. In 1955 William Ross Ashby’s “Introduction to cybernetics” came out [6]. 1968, Ludwig Bertalanffy published “General System theory: Foundations, Development, Applications” [7]. Bertalanaffy defined the concept of systems. Cybernetics explains complex systems that exist of a large number of interacting and interrelated parts. Wiener and Ashby pioneered the use of mathematics to study systems. This systems theory was further developed in the following years. Important contributions to the field are by Heinz Foerster, whose work focused on cybernetics, the exploration of regulatory systems, and who founded in 1958 the Biological Computer Lab (BCL) at the Department of Electrical Engineering at the University of Illinois [8]. The work of the BCL was focused on the similarities in cybernetic systems and electronics and especially biology inspired computing [9]. Other important contributions to systemics are by the Nobel-prize winning work of Ilya Prigogine on self-organization and his systems theory concepts in thermodynamics [10]. Furthermore: Mitchell Feigenbaums work on Chaos theory [11]. Contemporary application finds systems theory in bioscience in fields such as systems biology, and its practical application synthetic biology [12]. The term systems biology was created by Bertalanffy in 1928 [13]. Systems biology focuses on complex interactions in biological systems by applying a holistic perspective [12]. Altogether, this kind of thinking has led to the identification of ideas behind data processing in nature, but also in machines, such as silicon computers.

کلمات کلیدی : دانلود رایگان ترجمه مقاله فناوری اطلاعات ، دانلود رایگان ترجمه مقاله کامپیوتر ، دانلود رایگان مقالات انگلیسی مهندسی کامپیوتر، دانلود رایگان مقالات انگلیسی فناوری اطلاعات، دانلود مقاله فنی مهندسی؛ ترجمه؛ دانلود مقاله رشته IT؛ترجمه مقاله؛ ترجمه حرفه ای؛ ترجمه متن؛ ترجمه متون ارزان؛ ترجمه متن رایگان؛ ترجمه مقاله رشته کامپیوتر؛ ترجمه مقاله رایگان؛ ترجمه مقاله ارزان؛ ترجمه مقاله با قیمت کم؛ ترجمه مقاله رشته نرم افزار رایگان؛ خرید مقاله نرم افزار با ترجمه؛ خرید مقاله با ترجمه؛ خرید مقالات رشته نرم افزار؛ خرید مقاله؛ ترجمه ارزان قیمت؛ قبول سفارشات ترجمه مقاله؛ قبول سفارشات ارزان مقاله، دانلود مقاله با ترجمه ، دانلود رایگان مقاله با ترجمه؛ دانلود رایگان مقاله انگلیسی با ترجمه فارسی؛ دانلود رایگان مقاله انگلیسی با ترجمه فارسی رشته نرم افزار؛ ترجمه فوری؛ ترجمه فوری رشته نرم افزار؛ ترجمه تخصصی متون و مقالات انگلیسی؛ترجمه تخصصی مقاله و متون فارسی به انگلیسی ؛ ترجمه مقاله انگلیسی؛ ترجمه رایگان مقاله انگلیسی؛ دانلود مقاله با عنوان؛ دانلود ترجمه مقاله با عنوان؛ ترجمه ارزان , ترجمه دانشجویی , ترجمه تخصصی

  1. احمدی :
    09 مه 18

    سلام. من یه مقاله ترجمه شده در زمینه مشکل مفصل می خوام.
    میشه به ایمیلم ترجمه مقاله رو بفرستید؟

    • research-moghimi :
      10 مه 18

      با سلام و وقت بخیر
      ارسال شد

  2. صفدری :
    09 مه 18

    اقا من یه مقاله دانلود کردم ولی ترجمش کیفیتش پایینه.
    تکلیف من چیه؟

    • research-moghimi :
      10 مه 18

      یک پیامک به شماره 09367938018 بدهید. با شما تماس گرفته می شود. در صورت اثبات حقانیت صحبت های شما وجه شما عودت داده می شود.

  3. هیراد :
    09 مه 18

    مقاله در زمینه موزیک ندارید ظاهرا.
    لطفا ترجمه مقاله رایگان بزارید

    • research-moghimi :
      10 مه 18

      با سلام
      تیم ترجمه یار در حال گسترش ترجمه مقالات هم رایگان هم غیر رایگان می باشد. از حضور و توجه شما متشکریم

error: شما فقط اجازه مطالعه دارید
قیمت می خواهید؟ ما ارزانترین قیمت را ارائه می کنیم. کافیست فایل خود را یا از طریق منوی خدمات ترجمه => ثبت سفارش ترجمه ارسال کنید یا برای ما به آدرس research.moghimi@gmail.com ایمیل کنید یا در تلگرام و واتس آپ و حتی ایمو با شماره تلفن 09367938018 ارتباط بگیرید و ارزانترین قیمت ترجمه را از ما بخواهید
+