مشخصه‌یابی
مشخصه‌یابی، زمانی که در علم مواد استفاده می شود به یک فرایند عمومی و وسیع که در آن ساختار مواد و خواص آنها مورد بحث اندازه گیری قرار میگیرد برمی‌گردد. یک فرایند اساسی در رشته علم مواد است و بدون هیچ گونه درک علمی از مهندسی مواد می تواند تعیین شود. مفهمومِ این کلمه (مشخصه یابی) معمولاً تغییر می‌کند، برخی از تعاریفِ محدود به این بخش(مشخصه یابی) از تکنیک‌هایی استفاده می‌کنند که ساختار میکروسکوپی و خواص مواد را مطالعه می‌کنند در حالیکه تعریف دیگر از این مورد برمی‌گردد به هر فرایند آنالیز مواد شامل روش‌های ماکروسکوپیک مثل آزمون های مکانیکی آنالیزهای حرارتی و محاسبه دانسیته. مقیاس این ساختارهای مورد بررسی قرار گرفته در مشخصه یابی مواد بازه هایی از انگستروم، مثل تصویر برداری از یک اتم و پیوند های شیمیایی، تا سانتی متر مثل تصویربرداری از ساختار های دانه درشت در فلزات را شامل می شود. در حالیکه تعداد زیادی از روشهای مشخصه یابی همچون میکروسکوپ نوری ساده در طول قرن ها استفاده می شدند، روش های نوین در حال گسترش هستند. به طور خاص ظهور میکروسکوپ الکترونی و طیف سنجی جرمی یونی ثانویه در قرن بیستم موجب انقلابی در این زمینه بود که اجازه تصویربرداری و آنالیز ساختارها و ترکیبات را در مقیاس های بسیار کوچکتری نسبت به آنچه در گذشته قابل انجام بود را می داد و منجر به افزایش قابل توجه در فهم این مرحله که چرا مواد خواص و رفتار متفاوتی نشان می دهند شد. اخیراً میکروسکوپ فشاری اتمی افزایش چشمگیری در رزولوشن های بالاتر ممکن برای آنالیزهای نمونه‌های مشخص در ۳۰ ساله اخیر را داشت.. روش میکروسکوپی یک گروه است مشخصه های مشخصه یابی ایست که یک نقشه از سطح و لایه ساختار زیر سطح ماده را کاوش می‌کند.این روش ها می‌توانند از فوتون ها، الکترون ها، یون ها و یا جستوگرهای با پایه فیزیکی برای جمع آوردی داده در رابطه با ساختار نمونه های در یک بازه‌ی طولیِ مقایس ها استفاده کنند. برخی نمونه‌های مرسوم از ابزار میکروسکوپی شامل موارد زیر میشوند:
هم‌ترازسازی چند توالی
موتیف یابی یا تحلیل پروفایل، روش یافتن توالی‌های موتیف در MSA‌های کلی است که هم روشی برای تولید MSA‌های بهتری و هم وسیله‌ای برای و هم وسیله‌ای برای تولید ماتریس نمره دهی برای جستجوی موتیف‌های مشابه در سایر توالی هاست. در تحلیل پروفایل استاندارد، برای هر کاراکتر ممکن و هم پرش درایه‌ای در ماتریس اختصاص داده می‌شود. از طرف دیگر، همترازسازی‌های الگویابی آماری، می‌توانند به جای یافتن مشتقات MSA موتیف‌هایی که پیشرو هستند را بیابند. در مواقعی که مجموعهٔ درخواستی صرفاً شامل تعداد کمی توالی یا توالی‌های به شدت به هم وابسته هست، سودونات اضافه می‌کنند تا توزیعی که در ماتریس نمره دهی وجود دارد نرمال شود. تحلیل بلاک روشی برای موتیف یابی است که موتیف‌ها را محدود به نواحی بدون پرش در همترازسازی می‌کند. بلاک‌ها می‌توانند از روی MSA تولید شوند یا از روی توالی‌های همتراز نشده‌استخراج شوند. تطابق الگوی آماری هم توسط الگوریتم ماکزیمم سازی انتظار و هم توسط نمونه برداری گیبز پیاده‌سازی شده‌است. یکی از معروف‌ترین ابزارهای موتیف یابی MEME می‌باشد که از ماکزیمم سازی انتظار و مدل مارکوف‌های مخفی استفاده می‌کند تا موتیف‌هایی را تولید کند که از آن پس به همراه MAST که در مجموعهٔ MEME/MAST موجود است برای ابزارهای جستجو استفاده شود. استفاده از روش‌های اکتشافی برای همترازسازی چند توالی به این معنی است که برای هر مجموعهٔ دلخواه از پروتئین‌ها همیشه این شانس وجود دارد که همترازسازی با خطا همراه باشد. ناظران همترازسازی چند توالی این امکان را فراهم کرده‌اند که همترازسازی‌ها به صورت شهودی و بصری قابل بازبینی باشند. علاوه بر این برخی این قابلیت را فراهم کرده‌اند که بتوان خطاها را (معمولاً خطاهای کوچک و جرئی) را اصلاح کرد. همترازسازی چند توالی می‌تواند در ساخت درخت فیلوژنتیک استفاده شود. به دو دلیل این کار امکانپذیر است. دلیل اول اینکه نواحی کارکردی که در توالی‌های تفسیر شده شناخته شده هستند می‌توانند برای همترازسازی توالی‌های تفسیر نشده به کار گرفته شوند. دلیل دیگر این است که نواحی حفظ شده‌ای که می‌دانیم از لحاظ کاکردی مهم هستند را می‌توان یافت. بنابراین این امکان فراهم می‌شود که همترازسازی چند توالی برای تحلیل و یافتن روابط تکاملی بین توالی‌ها استفاده شود. جهش‌های نقطه‌ای و درج و حذف‌ها می‌توانند معلوم شوند. شاخه‌بندی هم ترازسازی درختی تعمیم یافته فیلوژنتیک نرم افزار همترازسازی توالی ناظران همترازسازی چند توالی همترازسازی ساختاری