بیوانفورماتیک پایتون: باز کردن اسرار تحلیل توالی ژنوم

ظهور فناوری‌های توالی‌یابی با توان عملیاتی بالا، درک ما از زندگی را متحول کرده است. در قلب این انقلاب، توانایی خواندن، تجزیه و تحلیل و تفسیر حجم وسیعی از داده‌های تولید شده توسط توالی‌یابی ژنوم نهفته است. پایتون، با تطبیق‌پذیری، کتابخانه‌های گسترده و دستور زبان ساده‌اش، به عنوان یک نیروگاه در زمینه بیوانفورماتیک، به ویژه برای تجزیه و تحلیل توالی ژنوم، ظاهر شده است. هدف این مقاله ارائه یک مرور کلی جامع از چگونگی توانمندسازی دانشمندان در سراسر جهان توسط پایتون برای ورود به دنیای پیچیده داده‌های ژنومی است.

اهمیت تحلیل توالی ژنوم

تجزیه و تحلیل توالی ژنوم، فرآیند تعیین ترتیب نوکلئوتیدها (آدنین، گوانین، سیتوزین و تیمین – A، G، C، T) در DNA یک ارگانیسم است. این توالی به ظاهر ساده، طرحی برای زندگی در اختیار دارد و همه چیز را از ویژگی‌های فیزیکی یک ارگانیسم گرفته تا استعداد ابتلا به بیماری‌ها و تاریخچه تکاملی آن دیکته می‌کند. درک این توالی‌ها برای موارد زیر حیاتی است:

• درک عملکرد بیولوژیکی: شناسایی ژن‌ها، عناصر تنظیمی و سایر مناطق عملکردی در ژنوم.
• تحقیقات بیماری‌ها: مشخص کردن جهش‌های ژنتیکی مرتبط با بیماری‌ها، هموار کردن راه برای تشخیص و درمان‌های هدفمند.
• زیست‌شناسی تکاملی: ردیابی روابط تکاملی بین گونه‌ها با مقایسه توالی‌های ژنومی آن‌ها.
• کشف دارو: شناسایی اهداف احتمالی دارو و درک مکانیسم‌های مقاومت دارویی.
• کشاورزی و بیوتکنولوژی: بهبود عملکرد محصول، توسعه گیاهان مقاوم به بیماری و افزایش دام.

حجم زیاد و پیچیدگی داده‌های ژنومی، ابزارهای محاسباتی قدرتمند را ضروری می‌کند. اینجاست که پایتون می‌درخشد.

چرا پایتون برای بیوانفورماتیک؟

عوامل متعددی به برجستگی پایتون در بیوانفورماتیک کمک می‌کنند:

• سهولت استفاده و خوانایی: نحوه‌ی واضح پایتون، آن را برای محققان با پیشینه‌های مختلف برنامه‌نویسی در دسترس قرار می‌دهد.
• کتابخانه‌های گسترده: یک اکوسیستم غنی از کتابخانه‌ها که به‌طور خاص برای محاسبات علمی، تجزیه و تحلیل داده‌ها و بیوانفورماتیک طراحی شده است، توسعه را به میزان قابل‌توجهی تسریع می‌کند.
• پشتیبانی بزرگ جامعه: یک جامعه جهانی وسیع و فعال، منابع، آموزش‌ها و فرصت‌های همکاری فراوانی را تضمین می‌کند.
• استقلال از پلتفرم: کد پایتون روی سیستم‌عامل‌های مختلف (ویندوز، macOS، لینوکس) بدون نیاز به تغییر اجرا می‌شود.
• قابلیت‌های ادغام: پایتون به‌طور یکپارچه با سایر زبان‌های برنامه‌نویسی و ابزارهایی که معمولاً در خطوط لوله بیوانفورماتیک استفاده می‌شوند، ادغام می‌شود.

کتابخانه‌های ضروری پایتون برای تجزیه و تحلیل توالی ژنوم

بنیاد قابلیت‌های بیوانفورماتیک پایتون در کتابخانه‌های تخصصی آن نهفته است. در میان مهم‌ترین‌ها، بایوپایتون است.

بایوپایتون: سنگ بنای بیوانفورماتیک پایتون

بایوپایتون مجموعه‌ای منبع‌باز از ابزارهای پایتون برای محاسبات بیولوژیکی است. این ماژول‌ها را فراهم می‌کند:

• دستکاری توالی: خواندن، نوشتن و دستکاری توالی‌های DNA، RNA و پروتئین در قالب‌های استاندارد مختلف (به عنوان مثال، FASTA، FASTQ، GenBank).
• تراز توالی: انجام ترازهای محلی و سراسری برای مقایسه توالی‌ها و شناسایی شباهت‌ها.
• تحلیل فیلوژنتیک: ساخت درختان تکاملی.
• بیوانفورماتیک ساختاری: کار با ساختارهای پروتئینی سه بعدی.
• دسترسی به پایگاه‌های داده بیولوژیکی: تعامل با پایگاه‌های داده آنلاین محبوب مانند NCBI (مرکز ملی اطلاعات بیوتکنولوژی).

کار با توالی‌ها با استفاده از بایوپایتون

بیایید با یک مثال ساده از خواندن یک فایل FASTA توضیح دهیم:

            from Bio import SeqIO

# Assuming you have a FASTA file named 'my_genome.fasta'
for record in SeqIO.parse('my_genome.fasta', 'fasta'):
    print(f'ID: {record.id}')
    print(f'Sequence: {str(record.seq)[:50]}...') # Displaying first 50 characters
    print(f'Length: {len(record.seq)}
')

            

              
                Copy
              
            
          

این قطعه نشان می‌دهد که بایوپایتون چقدر بدون زحمت می‌تواند داده‌های توالی را تجزیه کند. سپس می‌توانید عملیات مختلفی را روی `record.seq` انجام دهید.

تراز توالی با بایوپایتون

تراز توالی برای مقایسه توالی‌ها و استنباط روابط اساسی است. بایوپایتون می‌تواند با ابزارهای تراز محبوب مانند BLAST (ابزار جستجوی تراز محلی پایه) تعامل داشته باشد یا الگوریتم‌ها را مستقیماً پیاده‌سازی کند.

            from Bio import pairwise2
from Bio.Seq import Seq

seq1 = Seq('AGCTAGCTAGCT')
seq2 = Seq('AGTTGCTAG')

# Perform a local alignment (Smith-Waterman algorithm is often used for local alignment)
alignments = pairwise2.align.localms(seq1, seq2, 2, -1, -0.5, -0.1)

for alignment in alignments:
    print(f'{alignment}
')

            

              
                Copy
              
            
          

خروجی، توالی‌های تراز شده را با شکاف‌ها نشان می‌دهد که پایه‌های تطبیق و عدم تطابق را برجسته می‌کند.

NumPy و SciPy: برای محاسبات عددی

برای هر کار محاسباتی علمی، NumPy (Numerical Python) و SciPy (Scientific Python) ضروری هستند. آن‌ها فراهم می‌کنند:

• دستکاری آرایه کارآمد (NumPy).
• مجموعه وسیعی از الگوریتم‌های ریاضی، علمی و مهندسی (SciPy)، از جمله توابع آماری، بهینه‌سازی و پردازش سیگنال، که اغلب در تجزیه و تحلیل‌های پیشرفته بیوانفورماتیک مورد نیاز هستند.

Pandas: برای دستکاری و تجزیه و تحلیل داده‌ها

تجزیه و تحلیل ژنومی اغلب شامل کار با داده‌های جدولی، مانند فایل‌های فراخوانی واریانت (VCF) یا جداول حاشیه‌نویسی است. Pandas DataFrames را ارائه می‌دهد، یک ساختار داده‌ای قدرتمند و انعطاف‌پذیر برای:

• بارگذاری و ذخیره داده‌ها از قالب‌های مختلف (CSV، TSV، Excel).
• پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها.
• اکتشاف و تجزیه و تحلیل داده‌ها.
• ادغام و پیوستن به مجموعه‌های داده.

تصور کنید یک فایل CSV با اطلاعات مربوط به واریانت‌های ژنتیکی در سراسر افراد مختلف در سراسر جهان دارید. Pandas می‌تواند به راحتی این داده‌ها را بارگذاری کند و به شما امکان می‌دهد واریانت‌های خاص را فیلتر کنید، فرکانس‌ها را محاسبه کنید و آزمایش‌های آماری را انجام دهید.

Matplotlib و Seaborn: برای تجسم داده‌ها

تجسم داده‌های ژنومی برای درک الگوها و انتقال یافته‌ها حیاتی است. Matplotlib و Seaborn قابلیت‌های گسترده‌ای را برای ایجاد ارائه می‌دهند:

• نمودارهای خطی، نمودارهای پراکندگی، نمودارهای میله‌ای، هیستوگرام‌ها.
• نقشه‌های حرارتی، که به ویژه برای تجسم سطوح بیان ژن یا الگوهای متیلاسیون در نمونه‌های متعدد مفید هستند.
• نمودارهای جعبه‌ای برای مقایسه توزیع داده‌ها.

به عنوان مثال، تجسم توزیع فراوانی واریانت ژن در میان جمعیت‌های جهانی مختلف می‌تواند بینش‌های مهمی را در مورد الگوهای مهاجرت و سازگاری انسان آشکار کند.

وظایف رایج تجزیه و تحلیل توالی ژنوم با پایتون

بیایید برخی از کاربردهای عملی پایتون در تجزیه و تحلیل توالی ژنوم را بررسی کنیم:

1. بازیابی توالی و دستکاری اولیه

دسترسی به توالی‌ها از مخازن عمومی، یک گام رایج است. ماژول `Entrez` بایوپایتون به شما امکان می‌دهد تا پایگاه‌های داده NCBI را جستجو کنید.

            from Bio import Entrez

Entrez.email = 'your.email@example.com' # IMPORTANT: Replace with your email

# Fetching a sequence from GenBank
accession_id = 'NM_000558.4' # Example: Human Hemoglobin Subunit Beta (HBB)

try:
    handle = Entrez.efetch(db='nucleotide', id=accession_id, rettype='fasta', retmode='text')
    sequence_record = SeqIO.read(handle, 'fasta')
    print(f'Successfully retrieved sequence for {sequence_record.id}')
    print(f'Sequence: {str(sequence_record.seq)[:100]}...')
    print(f'Length: {len(sequence_record.seq)}
')
except Exception as e:
    print(f'Error fetching sequence: {e}')

            

              
                Copy
              
            
          

بینش عملی: همیشه هنگام استفاده از ابزارهای Entrez NCBI، آدرس ایمیل خود را تنظیم کنید. این به NCBI کمک می‌کند تا استفاده را ردیابی کند و در صورت وجود مشکل با شما تماس بگیرد. برای بازیابی داده‌های مقیاس بزرگ، استفاده از `efetch` با `retmax` و یک حلقه، یا کاوش سایر API‌های NCBI را در نظر بگیرید.

2. انجام ترازهای توالی

تراز ژنوم‌های تازه توالی‌یابی شده در برابر ژنوم‌های مرجع یا ژن‌های شناخته شده به شناسایی عناصر عملکردی و تغییرات کمک می‌کند.

فراتر از `pairwise2`، می‌توانید از بایوپایتون برای اجرای برنامه‌های تراز خارجی مانند BLAST استفاده کنید یا الگوریتم‌های پیچیده‌تری را پیاده‌سازی کنید.

BLAST با بایوپایتون

اجرای BLAST به صورت محلی یا از طریق خدمات وب NCBI را می‌توان به صورت برنامه‌ریزی شده انجام داد.

            from Bio.Blast import NCBIWWW
from Bio.Blast import Blast

# Define a query sequence (e.g., a gene fragment)
query_sequence = 'ATGCGTACGTACGTACGTACGTACGTACGT'

# Perform a BLAST search against the nt database (nucleotide collection)
print('Running BLAST search...')
result_handle = NCBIWWW.qblast('blastn', 'nt', query_sequence)

print('BLAST search complete. Parsing results...')

# Parse the BLAST results
blast_records = Blast.NCBIXML.parse(result_handle)

for blast_record in blast_records:
    for alignment in blast_record.alignments:
        for hsp in alignment.hsps:
            if hsp.expect < 1e-5: # Filter for significant alignments
                print(f'Subject: {alignment.title}')
                print(f'Score: {hsp.score}')
                print(f'Expect: {hsp.expect}')
                print(f'Alignment Length: {hsp.align_len}
')

print('Done.')

            

              
                Copy
              
            
          

دیدگاه جهانی: BLAST یک ابزار اساسی است که توسط محققان در سراسر جهان استفاده می‌شود. درک نحوه خودکارسازی جستجوهای BLAST با پایتون، امکان تجزیه و تحلیل با توان عملیاتی بالا از مجموعه‌های داده ژنومی وسیع را در گونه‌ها و مناطق جغرافیایی مختلف فراهم می‌کند.

3. فراخوانی و حاشیه‌نویسی واریانت

شناسایی تغییرات ژنتیکی (SNPs، indels) در یک جمعیت یا در بین افراد، یک کاربرد مهم توالی‌یابی ژنوم است. ابزارهایی مانند GATK (مجموعه ابزار تجزیه و تحلیل ژنوم) معمولاً استفاده می‌شوند و پایتون می‌تواند این گردش‌های کاری را اسکریپت کند یا خروجی آن‌ها را پردازش کند.

فایل‌های فرمت فراخوانی واریانت (VCF) برای ذخیره اطلاعات واریانت استاندارد هستند. Pandas می‌تواند برای تجزیه و تحلیل داده‌های VCF استفاده شود.

سناریوی مثال: تصور کنید که در حال تجزیه و تحلیل فایل‌های VCF از افراد در قاره‌های مختلف برای شناسایی واریانت‌های ژنتیکی مرتبط با سازگاری با محیط‌های محلی یا مقاومت در برابر بیماری هستید. اسکریپت‌های پایتون می‌توانند فیلتر کردن این واریانت‌ها را بر اساس فرکانس آلل، تأثیر بر ژن‌ها و سایر معیارها خودکار کنند.

پردازش فایل‌های VCF با Pandas

            import pandas as pd

# VCF files can be quite large and complex. This is a simplified illustration.
# You might need specialized libraries like PyVCF for full VCF parsing.

# Assuming a simplified VCF-like structure for demonstration
# In reality, VCF files have specific headers and formats.
vcf_data = {
    'CHROM': ['chr1', 'chr1', 'chr2'],
    'POS': [1000, 2500, 5000],
    'ID': ['.', 'rs12345', '.'],
    'REF': ['A', 'T', 'G'],
    'ALT': ['G', 'C', 'A'],
    'QUAL': [50, 60, 45],
    'FILTER': ['PASS', 'PASS', 'PASS'],
    'INFO': ['DP=10', 'DP=12', 'DP=8'],
    'FORMAT': ['GT', 'GT', 'GT'],
    'SAMPLE1': ['0/1', '1/1', '0/0'],
    'SAMPLE2': ['0/0', '0/1', '1/0']
}
df = pd.DataFrame(vcf_data)
print('Original DataFrame:')
print(df)

# Example: Filter for variants with QUAL score > 50
filtered_df = df[df['QUAL'] > 50]
print('\nVariants with QUAL > 50:')
print(filtered_df)

# Example: Count occurrences of alternative alleles
alt_counts = df['ALT'].value_counts()
print('\nCounts of Alternative Alleles:')
print(alt_counts)

            

              
                Copy
              
            
          

بینش عملی: برای تجزیه کامل VCF، استفاده از کتابخانه‌های اختصاصی مانند `PyVCF` یا `cyvcf2` را در نظر بگیرید که برای فرمت VCF بهینه شده‌اند و ویژگی‌های جامع‌تری را ارائه می‌دهند. با این حال، Pandas برای پس‌پردازش و تجزیه و تحلیل اطلاعات واریانت استخراج شده عالی است.

4. مونتاژ و حاشیه‌نویسی ژنوم

هنگامی که یک ژنوم مرجع در دسترس نیست، محققان توالی‌ها را از روی خوانده‌های کوتاه به توالی‌های پیوسته طولانی‌تر (contigs) مونتاژ می‌کنند و سپس این موارد را حاشیه‌نویسی می‌کنند تا ژن‌ها و سایر ویژگی‌ها را شناسایی کنند. پایتون می‌تواند برای هماهنگ‌سازی این خطوط لوله پیچیده و پردازش خروجی ابزارهای مونتاژ و حاشیه‌نویسی استفاده شود.

اهمیت جهانی: مطالعه ارگانیسم‌های تازه توالی‌یابی شده، که اغلب از اکوسیستم‌های متنوع در سراسر جهان هستند، به شدت به مونتاژ de novo ژنوم متکی است. اسکریپت‌های پایتون می‌توانند اجرای الگوریتم‌های مونتاژ و تجزیه و تحلیل متعاقب contigs حاصل را مدیریت کنند.

5. ژنومیک تطبیقی

مقایسه ژنوم‌ها در گونه‌ها یا افراد می‌تواند بینش‌های تکاملی را آشکار کند، مناطق حفاظت‌شده را شناسایی کند و سازگاری را درک کند. پایتون، همراه با کتابخانه‌هایی برای تراز و دستکاری توالی، برای این کارها ایده‌آل است.

مثال: مقایسه ژنوم یک پاتوژن در مناطق جغرافیایی مختلف برای ردیابی گسترش مقاومت آنتی‌بیوتیکی. پایتون می‌تواند تجزیه و تحلیل تفاوت‌های توالی و شناسایی جهش‌های خاص مسئول مقاومت را تسهیل کند.

ساخت خطوط لوله بیوانفورماتیک با پایتون

پروژه‌های بیوانفورماتیک دنیای واقعی اغلب شامل یک سری مراحل از پیش پردازش داده‌ها تا تجزیه و تحلیل و تجسم هستند. توانایی پایتون در اسکریپت کردن این گردش‌های کاری بسیار ارزشمند است.

ابزارهای مدیریت گردش کار

برای خطوط لوله پیچیده، سیستم‌های مدیریت گردش کار مانند:

• Snakemake: مبتنی بر پایتون، عالی برای تعریف و اجرای گردش‌های کاری بیوانفورماتیک.
• Nextflow: یکی دیگر از انتخاب‌های محبوب، که برای تجزیه و تحلیل داده‌های مقیاس‌پذیر و تکرارپذیر طراحی شده است.

این ابزارها به شما امکان می‌دهند وابستگی‌ها را بین مراحل تجزیه و تحلیل مختلف تعریف کنید، فایل‌های ورودی و خروجی را مدیریت کنید و محاسبات را موازی کنید و آنها را برای مدیریت مجموعه‌های داده ژنومی مقیاس بزرگ که در موسسات تحقیقاتی در سراسر جهان تولید می‌شوند، حیاتی می‌کند.

ظرف‌سازی (Docker، Singularity)

اطمینان از تکرارپذیری در محیط‌های محاسباتی مختلف یک چالش مهم است. فناوری‌های ظرف‌سازی مانند Docker و Singularity، که اغلب با استفاده از اسکریپت‌های پایتون مدیریت و هماهنگ می‌شوند، نرم‌افزار و وابستگی‌های لازم را بسته‌بندی می‌کنند و تضمین می‌کنند که یک تجزیه و تحلیل انجام شده در یک آزمایشگاه را می‌توان در آزمایشگاه دیگری تکرار کرد، صرف نظر از پیکربندی سیستم اساسی.

همکاری جهانی: این تکرارپذیری برای همکاری‌های بین‌المللی حیاتی است، جایی که محققان ممکن است با سیستم‌عامل‌های مختلف، نسخه‌های نرم‌افزاری نصب شده و منابع محاسباتی کار کنند.

چالش‌ها و ملاحظات

در حالی که پایتون قدرتمند است، جنبه‌هایی وجود دارد که باید در نظر گرفت:

• عملکرد: برای کارهای بسیار فشرده، پایتون خالص ممکن است کندتر از زبان‌های کامپایل‌شده مانند C++ یا Fortran باشد. با این حال، بسیاری از کتابخانه‌های اصلی بیوانفورماتیک در این زبان‌های سریعتر نوشته شده‌اند و رابط‌های پایتون را ارائه می‌دهند که این مشکل را کاهش می‌دهد.
• استفاده از حافظه: رسیدگی به مجموعه‌های داده ژنومی عظیم می‌تواند از نظر حافظه فشرده باشد. ساختارهای داده و الگوریتم‌های کارآمد، همراه با مدیریت حافظه با دقت، ضروری هستند.
• منحنی یادگیری: در حالی که پایتون به طور کلی یادگیری آن آسان است، تسلط بر مفاهیم و ابزارهای پیشرفته بیوانفورماتیک، مطالعه اختصاصی را می‌طلبد.
• ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌ها: اندازه بسیار زیاد داده‌های ژنومی، راه‌حل‌های ذخیره‌سازی داده‌ای قوی و استراتژی‌های مدیریت داده‌ای کارآمد را ضروری می‌سازد.

نکات عملی برای بیوانفورماتیک‌دانان جهانی

• به‌روز بمانید: حوزه بیوانفورماتیک و کتابخانه‌های پایتون به سرعت در حال تکامل هستند. به‌طور منظم به‌روزرسانی‌ها و ابزارهای جدید را بررسی کنید.
• منبع باز را بپذیرید: از ثروت ابزارها و مجموعه‌های داده منبع باز موجود استفاده کنید. در صورت امکان به جامعه بازگردانید.
• بر تکرارپذیری تمرکز کنید: از کنترل نسخه (مانند Git) استفاده کنید، کد خود را کاملاً مستند کنید و از ظرف‌سازی استفاده کنید.
• به طور موثر همکاری کنید: از پلتفرم‌های ارتباطی و مخازن مشترک برای کار با همکاران بین‌المللی استفاده کنید. مناطق زمانی و سبک‌های ارتباطی فرهنگی مختلف را درک کنید.
• فرمت‌های داده را درک کنید: در فرمت‌های فایل استاندارد بیوانفورماتیک (FASTA، FASTQ، BAM، VCF، BED، GFF) مهارت داشته باشید.
• رایانش ابری: برای تجزیه و تحلیل‌های مقیاس بزرگ، پلتفرم‌های ابری (AWS، Google Cloud، Azure) را در نظر بگیرید که منابع محاسباتی و ذخیره‌سازی مقیاس‌پذیر را ارائه می‌دهند، که از هر کجای دنیا قابل دسترسی است.

آینده پایتون در تجزیه و تحلیل توالی ژنوم

آینده پایتون در بیوانفورماتیک روشن است. همانطور که فناوری‌های توالی‌یابی به پیشرفت خود ادامه می‌دهند و حتی مجموعه‌های داده بزرگ‌تری تولید می‌کنند، تقاضا برای ابزارهای تجزیه و تحلیل کارآمد، انعطاف‌پذیر و در دسترس تنها افزایش خواهد یافت. ما می‌توانیم انتظار داشته باشیم که ببینیم:

• کتابخانه‌های تخصصی‌تر: توسعه کتابخانه‌های پایتون جدید برای حوزه‌های نوظهور مانند ژنومیک تک‌سلولی، تجزیه و تحلیل توالی خوانش‌های بلند و اپی‌ژنومیک.
• ادغام با یادگیری ماشینی: ادغام عمیق‌تر با چارچوب‌های یادگیری ماشینی (به عنوان مثال، TensorFlow، PyTorch) برای مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده، تشخیص الگو و بینش‌های بیولوژیکی پیچیده.
• عملکرد پیشرفته: بهینه‌سازی مداوم کتابخانه‌های موجود و توسعه کتابخانه‌های جدید که از پردازش موازی و شتاب سخت‌افزاری استفاده می‌کنند.
• دموکراتیزه‌کردن ژنومیک: سهولت استفاده از پایتون به کاهش مانع ورود برای محققان در سطح جهانی ادامه خواهد داد و به صداهای متنوع‌تری امکان می‌دهد در تحقیقات ژنومی مشارکت کنند.

نتیجه‌گیری

پایتون موقعیت خود را به عنوان یک ابزار ضروری برای تجزیه و تحلیل توالی ژنوم تثبیت کرده است. اکوسیستم غنی از کتابخانه‌های آن، همراه با دسترسی و تطبیق‌پذیری آن، دانشمندان را در سراسر جهان قادر می‌سازد تا به سؤالات پیچیده بیولوژیکی بپردازند، اکتشافات را تسریع کنند و درک خود را از زندگی پیش ببرند. چه یک بیوانفورماتیک‌دان باتجربه باشید و چه تازه شروع به کار کرده‌اید، تسلط بر پایتون برای تجزیه و تحلیل توالی ژنوم، دنیایی از امکانات را در این زمینه پویا و همیشه در حال تکامل، به روی شما باز می‌کند.

با مهار قدرت پایتون، محققان در سراسر جهان می‌توانند در پیشرفت‌های پیشگامانه در پزشکی، کشاورزی و زیست‌شناسی تکاملی مشارکت کنند و در نهایت آینده‌ای سالم‌تر و پایدارتر را برای همه شکل دهند.