光學字符識別（OCR）是一種技術，用於將各種類型的文件，如掃描的紙質文件、PDF文件或用數字相機拍攝的圖像，轉換為可編輯和可搜索的資料。
在OCR的第一階段，掃描文本文件的影像。這可能是一張照片或掃描的文件。這個階段的目標是創建文件的數位副本，而不需要手動轉錄。此外，這個數位化過程可能有助於增加材料的持久性，因為它可以減少對脆弱資源的操作。
文件數位化後，OCR軟體將影像分割為單個字符以供識別。這被稱為分割過程。分割將文件分割為行、詞，然後最後分割為單個字符。這個分割是一個複雜的過程，因為涉及到許多因素 - 不同字體、不同文字大小和不同文字對齊方式只是其中的一部分。
進行分割後，OCR演算法使用模式識別來識別每個單獨的字符。對於每個字符，演算法將其與字符形狀的資料庫進行比較。最接近的匹配被選擇為該字符的標識。在功能識別中，一種更先進的OCR形式，演算法不僅考慮形狀，而且也考慮到模式中的線條和曲線。
OCR有許多實際應用 - 從數位化印刷文件，啟用文字到語音服務，自動化資料輸入過程，甚至幫助視障者更好地與文字互動。然而，需要注意的是，OCR過程並不是百分之百準確的，尤其是處理低解析度文件、複雜字體或印刷不佳的文字時更容易出錯。因此，OCR系統的準確性在很大程度上取決於原始文件的質量和所用的OCR軟體的規格。
OCR是現代數據提取和數位化實踐中的關鍵技術。它通過減少手動輸入數據的需求，提供一種可靠且高效的方 法將實體文件轉換為數位格式，從而省去了大量的時間和資源。
光學字符識別（OCR）是一種技術，用於將不同類型的文檔，如掃描的紙質文檔、PDF文件或由數字相機拍攝的圖像，轉換為可以編輯和可搜索的數據。
OCR通過掃描輸入的圖像或文檔，將圖像分割成單個字符，然後將每個字符與使用模式識別或特徵識別的字符形狀數據庫進行比較。
OCR用於各種行業和應用，包括數字化打印文件、啟用文字轉語音服務、自動化數據錄入過程，以及幫助視障用戶更好地與文字互動。
儘管OCR技術已取得了巨大的進步，但它並不是絕對可靠的。準確性可能會因原始文檔的質量和使用的OCR軟件的具體情況而異。
儘管OCR主要用於識別印刷文字，但一些先進的OCR系統也能識別清晰、一致的手寫。然而，通常由於個人寫作風格的多樣性，手寫識別的準確度較低。
是的，許多OCR軟件可以識別多種語言。但是，需要確保你使用的軟件支持特定的語言。
OCR是光學字符識別的縮寫，用於識別印刷的文字，而ICR，或稱為智能字符識別，則較為先進，用於識別手寫的文字。
OCR在處理清晰易讀的字體和標準文字大小上效果最佳。雖然它能識別各種字體和大小，但在處理不常見的字體或極小的文字大小時，其準確性可能會降低。
OCR在處理低分辨率的文件、複雜的字體、打印質量差的文字、手寫，以及字和背景迎合度不足的文件時可能出問題。另外，儘管它可以識別多種語言，但可能無法完美覆蓋所有語言。
是的，OCR可以掃瞄彩色文字和背景，雖然它對高對比度的顏色組合，如黑色文字和白色背景效果更好。如果文字和背景的顏色對比度不足，其準確性可能會降低。
PDB(蛋白質數據庫)影像格式不是像 JPEG 或 PNG 那樣的傳統'影像'格式,而是一種儲存蛋白質、核酸和複合物三維結構資訊的數據格式。PDB 格式是生物資訊學和結構生物學的基石,因為它允許科學家可視化、共享和分析生物大分子的分子結構。PDB 檔案庫由全球蛋白質數據庫(wwPDB)管理,確保 PDB 數據可供全球社區自由公開 使用。
PDB 格式最初於20世紀70年代初開發,以滿足對標準化分子結構表示方法的不斷增長需求。自那時以來,它已經演化以容納更廣泛的分子數據。該格式基於文本,可以被人類讀取,也可以由計算機處理。它由一系列記錄組成,每個記錄以六個字符的行標識符開頭,指定該記錄包含的資訊類型。這些記錄提供了關於結構的詳細描述,包括原子坐標、連接和實驗數據。
一個典型的 PDB 檔案以標頭部分開頭,其中包含有關蛋白質或核酸結構的元資料。此部分包含TITLE記錄(給出結構的簡要描述)、COMPND記錄(列出化學成分)和SOURCE記錄(描述生物分子的來源)等。標頭還包括AUTHOR記錄(列出確定結構的人員名稱)和JOURNAL記錄(提供結構首次描述的文獻引用)。
在標頭之後,PDB檔案包含宏分子主要序列資訊的SEQRES記錄。這些記錄列出了分子鏈中出現的殘基(蛋白質的氨基酸,核酸的核苷酸)序列。這些資訊對於理解分子序列與其三維結構之間的關係至關重要。
ATOM記錄無疑是PDB檔案中最重要的部分,因為它們包含了分子中每個原子的坐標。每個ATOM記錄包括原子序號、原子名稱、殘基名稱、鏈標識符、殘基序號以及原子的x、y和z笛卡爾坐標(以埃為單位)。ATOM記錄允許重建分子的三維結構,這可以使用PyMOL、Chimera或VMD等專門軟體進行可視化。
除了ATOM記錄外,還有HETATM記錄用於非標準殘基或配體(如金屬離子、水分子或與蛋白質或核酸結合的其他小分子)的原子。這些記錄的格式與ATOM記錄類似,但被區分以facilitated 識別結構中的非巨大分子成分。
連接資訊在CONECT記錄中提供,這些記錄列出了原子之間的鍵合。這些記錄並非強制性的,因為大多數分子可視化和分析軟體都可以根據原子之間的距離推斷連接性。然而,它們對於定義不尋常的鍵合或具有金 屬配位複合物的結構至關重要,因為從原子坐標單獨無法確定鍵合。
PDB格式還包括用於指定二級結構元素(如α-螺旋和β-折疊)的記錄。HELIX和SHEET記錄確定了這些結構,並提供了它們在序列中的位置資訊。這些資訊有助於理解大分子的摺疊模式,對於比較研究和建模至關重要。
用於確定結構的實驗數據和方法也記錄在PDB檔案中。EXPDTA記錄描述了實驗技術(如X射線晶體學、NMR光譜學),而REMARK記錄可包含關於結構的各種註釋和說明,包括數據採集、分辨率和精修統計等詳細資訊。
END記錄標誌著PDB檔案的結尾。值得注意的是,雖然PDB格式被廣泛使用,但由於其歷史悠久和固定欄寬格式,在處理擁有大量原子或需要更高精度的現代結構時可能會出現問題。為了解決這些限制,一種名為mmCIF(大分子晶體學資訊檔案)的更新格式已被開發,它提供了一個更靈活和可擴展的框架來表示大分子結構。
儘管開發了mmCIF格式,但PDB格式仍然很受歡迎,因為它簡單,而且有大量的軟體工具支持它。研究人員通常根據需求和所使用的工具在PDB和mmCIF格式之間進行轉換。PDB格式的持久性證明了它在結構生物學領域的基礎性作用,以及它以相對簡單的方式傳達複雜結構資訊的有效性。
為了處理PDB檔案,科學家們使用各種計算工具。分子可視化軟體允許用戶載入PDB檔案並以三維方式查看結構,旋轉、放大和縮小,並應用不同的渲染樣式以更好地理解原子的空間排列。這些工具還通常提供其他功能,如測量距離、角度和二面角、模擬分子動力學,以及分析結構內部或與潛在配體的相互作用。
PDB格式在計算生物學和藥物發現中也發揮了關鍵作用。來自PDB檔案的結構資訊用於同源建模,即使用相關蛋白質的已知結構來預測感興趣蛋白質的結構。在基於結構的藥物設計 中,目標蛋白質的PDB檔案用於篩選和優化潛在的藥物化合物,然後在實驗室中合成和測試這些化合物。
PDB格式的影響超出了個別研究項目。蛋白質數據庫本身是一個庫,目前包含超過150,000個結構,隨著新結構的確定和存放而不斷增長。這個數據庫是教育的寶貴資源,允許學生探索和學習生物大分子的結構。它也作為結構生物學在過去幾十年中取得進展的歷史記錄。
總之,PDB影像格式是結構生物學領域的關鍵工具,提供了一種存儲、共享和分析生物大分子三維結構的方法。雖然它有一些限制,但其廣泛的採用和豐富的工具生態系統確保它將在可預見的未來繼續發揮關鍵作用。隨著結構生物學領域的不斷發展,PDB格式很可能會被像mmCIF這樣更先進的格式所補充,但它作為現代結構生物學基礎的遺產將會永續。
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