SYSTEMS BIOLOGY IN DRUG DISCOVERY

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "SYSTEMS BIOLOGY IN DRUG DISCOVERY"

Transcript

1 SYSTEMS BIOLOGY IN DRUG DISCOVERY ΜΑΘΗΜΑ 9 ου ΕΞΑΜΗΝΟΥ ΕΜΒΙΟΜΗΧΑΝΙΚΗ ΕΜΒΙΟΙΑΤΡΙΚΗ ΟΝΟΜΑ ΦΟΙΤΗΤΗ : ΚΑΡΑΓΙΑΝΝΟΠΟΥΛΟΣ ΦΑΕΘΟΝΤΑΣ ΕΠΙΒΛΕΠΩΝ ΚΑΘΗΓΗΤΗΣ : Λ. ΑΛΕΞΟΠΟΥΛΟΣ 1

2 ΠΙΝΑΚΑΣ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΩΝ Σελ. 1. Εξέλιξη συστημικής βιολογίας 1.1 Η συστημική βιολογία στην αναπαράσταση του κυττάρου Υπολογιστική μοντελοποίηση στη συστημική βιολογία Μέθοδοι συλλογής δεδομένων Λάθη σε πειραματικά δεδομένα Προσομείωση βιολογικών δικτύων με Γκαουσιανά δίκτυα Μπεις (Bayesian Gaussian Models-Networks) 2.1 Εισαγωγή στα δίκτυα Bayes Δίκτυα Bayes (Στατικά-δυναμικά) Υπολογισμός πιθανότητας εμφάνισης γραφήματος G Εφαρμογή γκαουσιανής κατανομής στα δίκτυα Bayes με βάση τα εξαγόμενα αποτελέσματα 3.1 Μαθηματικό μοντέλο ανάλυσης δεδομένων Aξιολόγηση των αποτελεσμάτων που έχουμε βρει και σύγκρισή τους με τα πραγματικά δεδομένα Το σηματοδοτικό μονοπάτι RAF (RAF signaling pathway) Προσομείωση δεδομένων Ανάπτυξη της συστημικής Βιολογίας με σκοπό την εξατομικευμένη φαρμακευτική θεραπεία Βιβλιογραφία 25 2

3 1. Εξέλιξη συστημικής βιολογίας 1.1 Η συστημική βιολογία στην αναπαράσταση του κυττάρου Ο όρος «Συστημική Βιολογία» έχει πολύ βαθύ νόημα. Ουσιαστικά, είναι μια προσπάθεια να αναπαρασταθεί η Βιολογία ως σύστημα και να εφαρμόζεται σε αυτή η πλήρης ισχύς των διαφόρων τεχνικών που αναπτύχθηκαν στη φυσική, τη μηχανική και τις φιλοσοφικές επιστήμες. μοντέλα της βιολογίας συστημάτων μπορεί να χρησιμοποιηθούν για την ανακάλυψη φαρμάκων, ώστε να γίνει βελτιστοποίηση των θεραπειών. Μια σειρά από πολύπλοκες ασθένειες οφείλονται στον αποσυντονισμό του συστήματος, και μπορούν να προκληθούν από ένα συνδυασμό περιβαλλοντικών και εσωτερικών παραγόντων.σε τέτοιες περιπτώσεις, τα κύτταρα θα εξακολουθούν να έχουν φυσιολογικούς φαινοτύπους, ωστόσο η εξασθενημένη σηματοδότηση μεταξύ των κυττάρων μπορεί να είναι επαρκής για να προκαλέσει μια ασθένεια,ακόμη και αν δεν αφήνει σημάδια εντοπισμού αυτής. Η αιτία των ασθενειών αυτών έγκειται στο επίπεδο των συστημάτων. Στις περιπτώσεις των ασθενειών βιολογίας οι θεραπείες απαιτούν ανάπτυξη στρατηγικών για την κατανόηση, την ταξινόμηση και την μοντελοποίηση των αντίστοιχων μηχανισμών καθώς και της δραστηριότητας των κυττάρων. Υπάρχουν τουλάχιστον τρία επίπεδα, όπου οι προσεγγίσεις σε επίπεδο συστήματος μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την ανάπτυξη φαρμάκων: η λήψη του σήματος, οι ενδοκυτταρικές αποκρίσεις, και η ενδοκυτταρική επικοινωνία μεταξύ διαφόρων κυτταρικών τύπων. Ένας ουσιαστικός τρόπος αναπαράστασης ενός βιολογικό συστήματος είναι να το διαιρέσουμε σε λειτουργικές ενότητες. Έχει πρόσφατα αναγνωριστεί ότι ισχυρή μαθηματική αναπαράσταση βιολογικών συστημάτων μπορεί να επιτευχθεί με τη χρησιμοποίηση ενός αριθμός των φιλοσοφικών αρχών ( 1 ). Οποιαδήποτε προσπάθεια να διαμορφωθεί ένα βιολογικό σύστημα αντιμετωπίζει πάντα ένα σημαντικό βαθμό ασάφειας, δεδομένου ότι υπάρχουν πάντα πολλαπλές δυνατότητες για τη μαθηματική αναπαράσταση ενός βιολογικού συστήματος. Η ασάφεια αυτή μπορεί να μειωθεί σημαντικά με την επικέντρωση στον πιο ουσιαστικό πυρήνα βιολογικών διαδικασιών που προσδιορίζονται όταν ένα κύτταρο αναλύεται ως προς τη λειτουργία του και την επιβίωσή του. Προτείνεται μια καθολική προσέγγιση για την ανάπτυξη ενός βιολογικού συστήματος η οποία συνδέει την ενδοκυτταρική με την εξωκυτταρική δραστηριότητα. Μια τέτοια διαδικασία μπορεί να επιτευχθεί με την εφαρμογή μαθηματικών μοντέλων σε μοριακές μονάδες ενός κυττάρου. Έχει καταδειχθεί ότι η συμπεριφορά των μεμονωμένων κυττάρωνοργανισμών καθώς και εκείνη των μεμονωμένων κυττάρων των πολυκύτταρων οργανισμών μπορεί να είναι πολύ πολύπλοκη. Επί του παρόντος, ένας μεγάλος αριθμός μεθοδολογιών έχουν αναπτυχθεί για την ανάλυση πολύπλοκων συστημάτων σε διάφορους τομείς της ανθρώπινης δραστηριότητας. Ένα φιλοσοφικό διάγραμμα για την αναπαράσταση της βιολογίας συστημάτων της κυτταρικής συμπεριφοράς δείχνεται στο ΣΧ. 1. Το διάγραμμα δείχνει μια σειρά από πιθανές αναπαραστάσεις ενός κυττάρου από έναν αριθμό 3

4 γωνιών. Μια ανάπαράσταση, η οποία είναι η πιο εύχρηστη σε επίπεδο βιολογίας, είναι η μορφολογική αναπαράσταση του κυττάρου, το οποίο δείχνει την εσωτερική πρωτεϊνική σύνθεση, καθώς και άλλα "μέρη". Μια άλλη αποτελεσματική αναπαράσταση ενός κυτταρου είναι ο συνδυασμός των λειτουργικών μονάδων προς εξασφάλιση της επιβιωσιμότητά τους. Το επόμενο επίπεδο ανάλυσης συνεπάγεται την ύπαρξη διαδικασιών σηματοδότησης μεταξύ των συνδεδεμένων μερών. Το πλήθος των αναπαραστάσεων φαίνεται στο ΣΧ. 1 και σε πολλές περιπτώσεις έχει ήδη αναπτυχθεί σε διάφορους τομείς της μηχανικής, αλλά δεν αναγνωρίζονται ακόμη επαρκώς στη βιολογία. 1.2 Υπολογιστική μοντελοποίηση στη συστημική βιολογία Οι πρόσφατες πρόοδοι στις πειραματικές τεχνικές της μοριακής βιολογίας έχουν οδηγήσει σε ένα υψηλό ποσοστό παραγωγής ψηφιακών δεδομένων και έχουν τονίσει την ανάγκη για ανεύρεση υπολογιστικών εργαλείων και αλγορίθμων για να βοηθήσουν στην επικύρωση καθώς και τη ανάλυση αυτών. Τα δεδομένα αυτά μπορεί να χρησιμοποιηθούν για την πρόβλεψη νέων δεδομένων και για τη δημιουργία μοντέλων βιολογικών μηχανισμών που εμπλέκουν τη συλλογική λειτουργία χιλιάδων γονιδίων και πρωτεϊνών. Τέτοιες προσπάθειες κρατούν το κλειδί για την επίτευξη του σκοπού της συστημικής βιολογίας, η οποία έχει ως στόχο να επαναπροσδιορίσει το μέλλον της ιατρικής ενσωματώνοντας τη γνώση από πειραματικές και υπολογιστικές προσεγγίσεις. Αυτά τα υπολογιστικά βήματα είναι απαραίτητα για να καταλάβουμε πώς λειτουργούν τα βιολογικά συστήματα πως διατηρούν πολλές χαρακτηριστικές ιδιότητες, όπως η αξιοπιστία, και γιατί ορισμένες 4

5 διαταραχές ή αλληλουχίες διαταραχών της γενετικής έχουν προεκτάσεις που προκαλούν τη νόσο. Ενώ οι πειραματικές προσεγγίσεις και ανακαλύψεις έχουν κυριαρχήσει το χώρο της μοριακής βιολογίας κατά το τελευταίο μισό αιώνα, μόνο κατά την τελευταία δεκαετία, λόγω της διαθεσιμότητας τεράστιων βάσεων δεδομένων, έχουν οδηγήσει στην ανάπτυξη μοντέλων για να εξηγηθούν τα ειδικά βιολογικά φαινόμενα. Έτσι δημιουργούνται υποθέσεις, εξάγονται συμπεράσματα, και προτείνονται περισσότερα πειράματα που με τη σειρά τους βοηθούν στη βελτίωση των μοντέλα. Οι ποσοτικές προσεγγίσεις αυτές έχουν συνδράμει στη προγνωστική μοντελοποίηση, που συχνά συνδέεται με τις φυσικές επιστήμες τη μηχανική και τη βιολογία. Η τεχνολογία των μικροσυστοιχιών (microarray technology) επιτρέπει σε χιλιάδες γονίδια να εκφραστούν σε πολύ υψηλή πυκνότητα, που τα μοτίβα έκφρασης του μελετήθηκαν από την απεικόνιση και την ανάλυση της έντασης της υβριδοποίησης τους.τα microarrays έχουν ανοίξει ένα νέο τρόπο για να μελετηθεί η έκφραση των γονιδίων σε γονιδιακή κλίμακα.σε γενετικό επίπεδο, η προσαρμογή στις περιβαλλοντικές διαταραχές γίνεται δυνατή τροποποιώντας τα επίπεδα έκφρασης των διαφόρων γονιδίων. Οι μελέτες των μικροσυστοιχιών περιλαμβάνουν πειραματικό σχεδιασμό, προεπεξεργασία, εξαγωγή, ταξινόμηση και επικύρωση των δεδομένων. Θα πρέπει να σημειωθεί ότι καθένα από αυτά τα πέντε βήματα έχει τη δική του την πολυπλοκότητά και ότι είναι το επίκεντρο της συνεχιζόμενης έρευνας. Για παράδειγμα, ένα από τα μείζονα θέματα με τα ανεπεξέργαστα δεδομένα των μικροσυστοιχιών είναι ότι καταστρέφονται λόγω του θορύβου. Αυτό έχει οδηγήσει σε ενεργό έρευνα στην περιοχή της αφαίρεσης θορύβου από τα δεδομένα και ανάπτυξη μεθόδων για να αναπαρασταθούν οι τιμές που λείπουν. Υπάρχει ένας αριθμός διαφορετικών τύπων πειραμάτων μικροσυστοιχιών οι οποίες περιλαμβάνουν cdna με βάση ολιγονουκλεοτίδια και μικροσυστοιχίες πρωτεϊνών.τα Microarrays χρησιμοποιούνται επίσης ευρέως για την ανακάλυψη φαρμάκων ώστε να δοκιμαστεί η επίδραση των φαρμάκων με σύγκριση της έκφρασης γονιδίων σε φυσιολογικά κύτταρα σε σύγκριση με κύτταρα που έλαβαν θεραπεία με τα αντίστοιχα φάρμακα. Επίσης είναι ένα ιδιαίτερα σημαντικό εργαλείο για τη μελέτη των θεραπειών για τον καρκίνο, καθώς τα προφίλ έκφρασης του κάθε όγκου τείνουν να είναι διαφορετικά και ως εκ τούτου μπορεί να χρησιμοποιηθεί ως μια μοριακή υπογραφή για την παρακολούθηση της αποτελεσματικότητας της θεραπείας. Η τεχνολογία αυτή έχει επαρκώς εξελιχθεί στην περίπτωση ορισμένων μορφών καρκίνου, επιτρέποντας τα microarrays να χρησιμοποιηθούν για να προβλέψουν το αποτέλεσμα. 1.3 Μέθοδοι συλλογής δεδομένων Η μεγάλη επιδίωξη της βιολογίας συστημάτων έγκειται στη δυνατότητα μοντελοποίησης της τοπολογίας και της δυναμικής των βιομοριακών δικτύων στην κλίμακα του γονιδίου σε συνδυασμό με την ικανότητα να μετρήσει την συνολική έκφραση των γονιδίων και των πρωτεΐνών. Αυτό μπορεί να 5

6 είναι δυνατό μόνο εάν έχουμε πρόσβαση σε αξιόπιστα πειραματικά δεδομένα για τη φύση των δικτύων γονιδιώματος κλίμακας. Όπως είναι γνωστό, ωστόσο, τα περισσότερα πειράματα που αποκαλύπτουν αλληλεπιδράσεις σε αυτή την κλίμακα σε λογικές εργαστηρίου είναι επιρρεπή σε λάθη. Ας συνοψίσουμε πρώτα τις μεθόδους των πιο κοινών εργαστηριακών πειραμάτων που χρησιμοποιούνται για την παραγωγή του δικτύου δεδομένων. Στη yeast to hybrid method (Y2H) εξετάζουμε δύο γονίδια, το γονίδιο που ρυθμίζει την αντιγραφή (transcription gene ) και το γονίδιο το οποίο αντιγράφεται (reporter gene). Το transcription gene αποτελείται από δύο τμήματα, το τμήμα που παράγει την πρωτεΐνη που προσκολλάται (binding domain) στην αλληλουχία ενεργοποίησης του reporter gene (UAS) και το τμήμα (activation domain) που παράγει την πρωτεΐνη που ενεργοποιεί την έκφραση του reporter gene. Όταν τα δύο τμήματα αυτά ενωθούν τότε δίνεται εντολή στο reporter gene να εκφραστεί. Συνεπώς Η ύπαρξη της πρωτεΐνης που παράγεται από το transcription gene υπονοεί την αλληλεπίδραση μεταξύ των πρωτεϊνών Bait-Prey (δόλωμα κυνηγός ) Άλλες μεθόδοι για την ανίχνευση των αλληλεπιδράσεων των πρωτεϊνών είναι: -AP (Affinity purification) εντοπισμός της πρωτεΐνης από ένα μείγμα με βάση ένα συγκεκριμένο αντίσωμα. -TAP (Tandem affinity purification) παραλλαγή της μεθόδου AP αλλά με ανίχνευση της πρωτεΐνης σε δύο στάδια καθαρισμού από αντισώματα. 6

7 Οι μέθοδοι AP/TAP είναι τεχνικές για τη μελέτη αλληλεπιδράσεων πρωτεΐνηςπρωτεΐνης. Περιλαμβάνουν τη δημιουργία μιας υβριδικής πρωτεΐνης (fusion protein) με την επιθυμητή πρωτείνη ΤΑΡ, στο τέλος. Οι υβριδικές πρωτείνες είναι πρωτεΐνες που δημιουργούνται μέσω της ένωσης δύο ή περισσοτέρων γονιδίων τα οποία αρχικά είναι κωδικοποιημένα για ξεχωριστές πρωτεΐνες. Μετάφραση αυτής της πρωτείνης υβρίδιο (fusion protein) έχει ως αποτέλεσμά ένα ενιαίο πολυπεπτίδιο με λειτουργικές ιδιότητες που προέρχονται από κάθε μία από τις αρχικές πρωτεϊνες. Στην αρχική εκδοχή της τεχνικής, η πρωτεΐνη ενδιαφέροντος με την ετικέτα TAP συνδέεται πρώτα σε σφαιρίδια επικαλυμμένα με IgG (αντίσωμα). Εν συνεχεία η πρωτεΐνη TAP διαχωρίζεται με τη βοήθεια ενός ενζύμου, και τελικά ένα διαφορετικό μέρος της πρωτεΐνης TAP δεσμεύεται αναστρέψιμα με σφαιρίδια διαφορετικού τύπου αντισώματος. Αφού η πρωτεΐνη ενδιαφέροντος έχει πλυθεί μέσω δύο στηλών καθαρισμού, μπορεί να εξεταστεί εάν υπάρχουν σε αυτή παράγοντες σύνδεσης. Εάν υπάρχουν παράγοντες σύνδεσης καταλαβαίνουμε πως η πρωτείνη ενδιαφέροντος έχει συνδεθεί με τις πρωτείνες που έχουμε εισάγει στο μίγμα και πως υπάρχει αλληλεπίδραση μεταξύ αυτών. Έχουν προταθεί πολλοί συνδυασμοί διαφορετικών πρωτεινών ανάλογα με την αλληλεπίδραση που επιθυμούμε να ανακαλύψουμε. 7

8 1.4.Λάθη σε πειραματικά δεδομένα Τα δεδομένα που προκύπτουν περιέχουν λάθη τόσο θετικά (μεγαλύτερη συγκεντρωση πρωτείνης) όσο και αρνητικά (μικρότερη συγκεντρωση πρωτείνης) σε σύγκριση με την πραγματική πυκνότητα του μείγματος.η αλληλεπίδραση των πρωτεινών in vitro περιέχει απροσδιοριστία και επηρεάζεται από παράγοντες που δεν υφίστανται in vivo. Χαρακτηριστικά: - Υδρόφιλα υπολείμματα στην επιφάνεια τους αυξάνουν την τάση τους να σχηματίσουν τυχαίες ενώσεις - Στην μέθοδο TAP ανιχνεύεται η παρουσία μιας πρωτεΐνης σε ένα μόνο πρωτεϊνικό σύμπλεγμα καθόσον χρησιμοποιούμε ένα συγκεκριμένο αντίσωμα - Επίσης υφίσταται αδυναμία υπολογισμού της περιεκτικότητας πρωτεϊνών που βρίσκονται σε μικρή κλίμακα στο διάλυμα άρα και αρνητικά λάθη Σε οποιοδήποτε δεδομένο οργανισμό, ο πραγματικός αριθμός των αλληλεπιδράσεων πρωτεϊνών αποτελεί άγνωστη παράμετρος και δε μπορεί να υπολογιστεί παρά μόνο να εκτιμηθεί. Με τα υφιστάμενα υπολογιστικά μοντέλα μπορούμε να υπολογίσουμε τα λάθη που προκύπτουν. Σε κάθε πείραμα κάνουμε μια παρατήρηση και έχουμε τρείς άγνωστες ποσότητες (αριθμός πραγματικών αλληλεπιδράσεων πρωτεινών, θετικά λάθη αλληλεπιδράσεις που έγιναν αλλά δεν εντοπίστηκαν, αρνητικά λάθη-αλληλεπιδράσεις που δεν έγιναν αλλά εντοπίστηκαν). Ετσι, με 1 HTP πείραμα, έχουμε 3 άγνωστες παραμέτρους ( συνολικός αριθμός αληθών αλληλεπιδράσεων και 2 ποσοστά σφάλματος ) καθώς και 1 παρατήρηση (αριθμός των παρατηρούμενων αλληλεπιδράσεων ). Με 2 πειράματα έχουμε 5 άγνωστες παραμέτρους ( συνολικός αριθμός των αλληλεπιδράσεων και 4 ποσοστά σφάλματος) ενώ κάνουμε 3 ανεξάρτητες παρατηρήσεις (αριθμός τωναλληλεπιδράσεων που βρέθηκαν από κάθε πείραμα και αριθμός αλληλεπιδράσεων που βρέθηκαν και στα δύο) και με 3 πειράματα έχουμε 7 άγνωστες παραμέτρους και 7 ανεξάρτητες παρατηρήσεις ( 3 αριθμοί αλληλεπιδράσεων που αναφέρθηκαν από κάθε πείραμα, 3 αλληλεπιδράσεις που αναφέρθηκαν από ακριβώς 2 πειράματα και 1 μέτρηση των αλληλεπιδράσεων που αναφέρθηκε και στα 3 πειράματα ). Επιπλέον, έχουμε κάνει την επιπρόσθετη υπόθεση απλούστευσης ότι τα ποσοστά σφάλματος για κάθε πείραμα είναι ανεξάρτητα αλλιώς, υπάρχουν επιπλέον άγνωστες παράμετροι που αντανακλούν εξάρτηση των ποσοστών σφάλματος. Έτσι, σύμφωνα με τις παραδοχές γίνονται, τουλάχιστον 3 ανεξάρτητα πειράματα HTP που απαιτούνται για την εκτίμηση όλων των σχετικών άγνωστων παραμέτρων. 8

9 2.Προσομείωση βιολογικών δικτύων με Γκαουσιανά δίκτυα Μπεις (Bayesian Gaussian Models-Networks) 2.1 Εισαγωγή στα δίκτυα Bayes Στη συστημική βιολογία, υπάρχει αυξημένο ενδιαφέρον για την εκμάθηση των ρυθμιστικών δικτύων και μονοπατιών σηματοδότησης από μεταγονιδιωματικά δεδομένα. Τα δίκτυα Bayes έχουν εφαρμοστεί ευρέως ως ένα δημοφιλές εργαλείο για αυτό το σκοπό. Η δημοτικότητά τους πηγάζει από την δυνατότητα εύρεσης της παραμετροποιημένης πιθανότητας (βαθμολόγηση) της δομής του δικτύου, η οποία χρησιμοποιείται ευρέως στα δίκτυα Bayes. Η βαθμολόγηση αυτή βασίζεται σε μια ολοκλήρωση πάνω στο σύνολο του χώρου των παραμέτρων, η οποία είναι μια πολύ δαπανηρή υπολογιστικά διαδικασία. Για να αποκτήσετε την κλειστή μορφή έκφραση της παραμετροποιημένης πιθανότητας, δύο πιθανολογικά μοντέλα έχουν χρησιμοποιηθεί.: η πολυωνυμική κατανομή Dirichlet που οδηγεί στη βαθμολόγηση BDE και η γραμμική κατανομή Gauss με αρχική κατανομή Wishart πριν, οδηγώντας στη βαθμολόγηση BGE ( 4 ) Οι προσεγγίσεις αυτές περιορίζονται στο ότι απαιτούν τα δεδομένα διακριτοποιημένα ( BDE), ή μπορεί να εντοπίσουν μόνο γραμμικές ρυθμιστικές σχέσεις ( BGE ). Σε αυτό το κεφάλαιο, θα επικεντρωθούμε στη Gaussian βαθμολόγηση BGE. Ένα μοντέλο Bayes έχει ως στόχο να μάθει μόνο τις αλληλεπιδράσεις που μπορεί να βρεθούν στα δίκτυα υψηλής βαθμολόγησης, δηλαδή, επιδιώκει να εξαγάγει μόνο τις αλληλεπιδράσεις ( συνδέσεις άκμών) που έχουν υψηλή οριακή μεταγενέστερη πιθανότητα. Η εξαγωγή των ρυθμιστικών δικτύων και των μονοπατιών είναι σημαντική για την ανακάλυψη και ανάπτυξη φαρμάκων, καθώς τα εξαγόμενα μονοπάτια μπορούν να αποκαλύψουν πώς τα γονίδια ή οι πρωτεΐνες ρυθμίζουν το ένα το άλλο. Δηλαδή, μπορεί να φανεί από το εξαγόμενο μονοπάτι πως αλληλεπιδρούν τα γονίδια μεταξύ τους, και έτσι ποια μπορούν να είναι καλοί υποψηφίοι, για τα στοχευμένα φάρμακα Από την άλλη πλευρά, μπορεί να φανεί ποια γονίδια δεν αλληλεπιδρούν με τα άλλα και δεν έχουν καμία ρυθμιστική επίδραση στα άλλους.τα γονίδια ή οι πρωτεΐνες τα οποία δεν έχουν καμία επίδραση σε άλλα είναι λιγότερο πιθανό να είναι «καλοί» υποψήφιοι των φαρμάκων στόχων. 9

10 2.2 Δίκτυα Bayes (Στατικά-δυναμικά) Τα στατικά δίκτυα Bayes (BNs) είναι ευέλικτα μοντέλα για την αναπαράσταση πιθανοτικών σχέσεων μεταξύ των αλληλεπιδρώντων μεταβλητών (π.χ., γονίδια ή πρωτεΐνες). Σε ποιοτικό επίπεδο, το γράφημα ενός ΒΝ περιγράφει τις σχέσεις μεταξύ των μεταβλητών Χ1,..., XN με τη μορφή υπό όρων σχέσεων εξάρτησης η ανεξαρτησίας. Σε ποσοτικό επίπεδο, οι τοπικές σχέσεις μεταξύ των μεταβλητών περιγράφονται από δεσμευμένες κατανομές πιθανότητας. Τυπικά, ένα BN ορίζεται από ένα γράφημα G, μια οικογένεια από δεσμευμένες κατανομές πιθανότητας, και τις παραμέτρους τους q, που καθορίζουν από κοινού την κοινή πιθανότητας κατανομής μέσω των μεταβλητών P (X1,..., XN G, q). Το γράφημα G της BN αποτελείται από Ν κόμβους, που αντιπροσωπεύουν τις μεταβλητές X1,..., XN, και ένα σύνολο κατευθυνόμενων ακμών που συνδέουν το κόμβους. Το σύνολο των κατευθυνόμενων ακμών υποδεικνύει όρους εξάρτηση μεταξύ των κόμβων. Εάν υπάρχει μια κατευθυνόμενη ακμή από τον κόμβο Xi στον κόμβο Xj, συμβολικά : Xi Xj, τότε ο κόμβος Xi λέγεται γονέας ( κόμβος ) του Xj, και ο Xj ονομάζεται παιδί του κόμβου Χι. Το σύνολο γονέων ( κόμβοι ) ενός κόμβου Xn, συμβολικά PN, ορίζεται ως το σύνολο όλων των πατρικών κόμβων του Xn, που είναι το σύνολο όλων των κόμβων από το οποίο κατευθυνόμενες ακμές κατευθύνονται στο Xn εντός του γραφήματος G. Λέμε ότι ένας κόμβος Xn είναι ορφανός αν έχει άδειοπατρικό σύνολο : pn = { }. Αν ένας κόμβος Xk μπορεί να επιτευχθεί ακολουθώντας μια διαδρομή κατευθυνόμενων ακμών ξεκινώντας από τον κόμβο Xi, τότε ο Xk ονομάζεται απόγονος ( κόμβος ) του Xi και ο Xi λέγεται ένας πρόγονος ( κόμβου) του Xk.Η τοπολογία ενός στατικού δικτύο BN ορίζεται να είναι ένα DAG,δηλαδή, ένα κατευθυνόμενο γράφημα στο οποίο κανένας κόμβος δεν μπορεί να είναι δικός του απόγονος ή πρόγονος. Διαγραμματικά, αυτό σημαίνει ότι δεν υπάρχουν κύκλοι κατευθυνόμενων ακμών (loops ) στα δίκτυα DAGs. 10

11 Για παράδειγμα, στο DAG που φαίνεται στην αριστερή πλευρά του ΣΧ. 1, υπάρχουν πέντε μεταβλητές πεδίου συμβολικά A,..., Ε. Ο κόμβος Α είναι ένας γονέας (κόμβος) και των δύο κόμβωνb και C. Οι κόμβοι Β και C είναι οι κόμβοι του παιδιού τους Α. Δεδομένου ότι υπάρχουνμονοπάτια κατευθυνόμενων ακμών που οδηγούν από τον κόμβο Α προς τον κόμβο Ε, για παράδειγμα:a B D E, ο κόμβος Α είναι ένας πρόγονος (κόμβος) του Ε. Το μητρικό σύνολο του κόμβου Α είναι το κενό σύνολο, το μητρικό σύνολο του D είναι ίσος pd = {B, C}, δεδομένου ότι το γράφημα έχει τα δύο άκρα: B D και C D και δεν υπάρχει καμία άλλη ακμή που να δείχνει προς τον κόμβο D. Η κοινή κατανομή πιθανότητας σε στατική δίκτυα Bayes έχει ως εξής: όπου q = (q1,., qn) είναι ένα διάνυσμα άγνωστων παραμέτρων, και οι γονικοί κόμβοι είναι σύνολα pi που υπονοούνται από το γράφημα G, συμβολικά: pi = pi (G). Έτσι, κάθε DAG συνεπάγεται μια σειρά από όρους εξάρτησης για τα στατικά δίκτυα BNs. Οι σχέσεις αυτές δίνουν μια μοναδική παραγοντική κατανομή πιθανότητας για τη συνολική δεσμευμένη πιθανότητα. Στην παραγοντοποίηση, κάθε κόμβος Xi εξαρτάται μόνο από τους μητρικούς κόμβους pί του, και το παραμετρικό διάνυσμα q αποτελείται από Ν υπο-διανύσματα, έτσι ώστε κάθε υπο-διάνυσμα καθορίζει την τοπική κατανομή πιθανότητας. Για παράδειγμα, η γραφική παράσταση (DAG) που δείχνεται στο αριστερό πλαίσιο του ΣΧ. 1 συνεπάγεται την ακόλουθη πιθανότητα: Περισσότερα από ένα DAG (directed acyclic graphs-κατευθυνόμενα γραφήματα) μπορεί να συνεπάγονται το ίδιο σύνολο των υπό όρους ανεξαρτησιών και αν δύο DAGs εκχωρούν το ίδιο σύνολο υπό όρους ανεξαρτησιών τότε τα DAGs λέγονται ότι είναι ισοδύναμα. Η σχέση της ισοδυναμίας γραφήματος επιβάλλει ένα σύνολο από κλάσεις ισοδυναμίας πάνω στα DAGs. Τα DAGs μέσα σε μια κλάση ισοδυναμίας έχουν το ίδιο μη κατευθυνόμενο γράφημα, αλλά μπορεί να διαφέρουν ως προς την κατεύθυνση ορισμένων από τις ακμές τους. Δύο DAGs είναι ισοδύναμα αν καιμόνο εάν έχουν τον ίδιο σκελετό και το ίδιο σύνολο των ν- δομών.ο σκελετός ενός DAG ορίζεται ως το μη-κατευθυνόμενο γράφημα το οποίο προκύπτει αγνοώντας όλες τις κατευθυνόμενες ακμές. Μια v- δομή υποδηλώνει μια διαμόρφωση Xj Xi Xk δύο κατευθυνόμενων ακμών που συγκλίνουν στον ίδιο κόμβο Xi χωρίς ακμή μεταξύ xj και Xk.Οι κλάσεις ισοδυναμίας των DAGs μπορούν να να αντιπροσωπεύονται μοναδικά με τη χρήση ( ολοκληρώθηκε ), μερικώς κατευθυνόμενων άκυκλων γραφημάτων ( CPDAGs ). Μια CPDAG περιέχει τον ίδιο σκελετό όπως η αρχική DAG, αλλά διαθέτει είτε κατευθυνόμενες είτε μη κατευθυνόμενες ακμές. Μια ακμή Xi Xj υπάρχει υποχρεωτικά σε ένα CPDAG όταν όλοι DAGs αυτής της κατηγορίας ισοδυναμίας περιέχουν αυτή κατευθυνόμενη ακμή, ενώ κάθε αναστρέψιμη ( μη κατευθυνόμενη ) ακμή από το κόμβο Xi στο Xj υποδηλώνει ότι ορισμένοι DAGs στην 11

12 κλάση ισοδυναμίας περιέχουν την κατευθυνόμενη ακμή Xi Xj, ενώ άλλοι περιέχουν την αντίθετα προσανατολισμένη Xi Xj ακμή. Μια κατευθυνόμενη ακμή σε DAG υποχρεούται στην CPDAG να είναι πάλι κατευθυνόμενη εάν συμμετέχει σε v- δομή, αλλιώς μπορεί να είναι αναστρέψιμη. Για παράδειγμα, στην DAG στο αριστερό πλαίσιο του ΣΧ. 1, οι ακμές Β Α και C D είναι υποχρεωτικά κατευθυνόμενοι, γιατί έτσι και αντιστρέψουμε ένα από αυτά τα δύο άκρα θα διαγράψουμε τη v-δομή: B D, C. Το άκρο D E είναι επίσης υποχρεωτικά κατευθυνόμενο, καθώς αντιστροφή του θα δώσει δύο νέες v-δομές, συμβολικά: B D Ε και C D, Ε. Η CPDAG αναπαράσταση του DAG που φαίνεται στην αριστερή πλευρά του ΣΧ. 1 μπορεί να βρεθεί στο δεξιό πίνακα. 2.3 Υπολογισμός πιθανότητας εμφάνισης γραφήματος G Λαμβάνοντας υπόψη ένα σύνολο δεδομένων D, η Gaussian βαθμολόγηση BGE μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να υπολογίσουμε την εκ των υστέρων πιθανότητα P (G D) ενός γραφήματος G, δεδομένου του πίνακα αποτελεσμάτων. Για μεταγενέστερη ανάλυση, υποθέτουμε ότι η μήτρα δεδομένων Dέχει μέγεθος Νxm με τις m στήλες να αντιστοιχούν σε μια ανεξάρτητη υλοποίηση των Ν μεταβλητών Χ1,... XN. Di,j είναι η j-οστή υλοποίηση του κόμβου Xi και Dp είναι η j-οστή υλοποίηση του μητρικού κόμβου του συνόλου pi του Xi. Για την εκ των υστέρων πιθανότητα, έχουμε: ( D ) ( ) Όμως D Z1 ο πληθάριθμος του συνόλου Ω όλων των δυνατών γραφημάτων που σχηματίζονται με τις δεδομένες μεταβλητές. Το Ζ1 μεγαλώνει εκθετικά για n>6 και είναι δύσκολο να υπολογιστεί. Αν έχουμε ομοιόμορφη κατανομή των γραφημάτων στο χώρο Ω τότε η πιθανότητα του κάθε γραφήματος είναι: 1 Z ( N 1 ) Ό ου ο πληθάριθμος των πατρικών κόμβων των γραφημάτων G, Z σταθερά εξαρτάται από κατανομή. Το ( D ) υπολογίζεται κάνοντας παραμετροποίηση στο χώρο των γραφημάτων G ως προς την παράμετρο q. Έτσι έχουμε: D D d D d Όμως όπως αναφέραμε παραπάνω: D D D 12

13 To παραμετρικό διάνυσμα q αποτελείται από τα διανύσματα qi i=1:ν. Επομένως έχουμε: Όμως λόγω της υπόθεσης που έχουμε κάνει ότι κάθε παράμετρος εξαρτάται από το συγκεκριμένο κόμβο και ο κόμβος από το πατρικό του σύνολο έχουμε: Έτσι συνολικά έχουμε : D D D d Και συνολικά η δεσμευμένη πιθανότητα εμφάνισης του γραφήματος G είναι: D Ψ[D ] 1 z Z ( N 1 ) 1 Z Ψ[D ] ( N 1 ) με Ψ[D ] D D d Το Ζ που έχει χρησιμοποιηθεί παραπάνω στην εξίσωση είναι ένας παράγοντας κανονικοποίησης Οι παράγοντες Ψ[D ] εξαρτώνται από το στοχαστικό μοντέλο το οποίο έχουμε χρησιμοποιήσει. Συνήθως χρησιμοποιείται το γραμμικό μοντέλο Gauss με κανονική κατανομή Wilshart (BGe model) η πολυωνυμική κατανομή (Bde model) 13

14 ΕΦΑΡΜΟΓΗ ΓΚΑΟΥΣΙΑΝΗΣ ΚΑΤΑΝΟΜΗΣ ΣΤΑ ΔΙΚΤΥΑ BAYES ΜΕ ΒΑΣΗ ΤΑ ΕΞΑΓΟΜΕΝΑ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ 3.1 Μαθηματικό μοντέλο ανάλυσης δεδομένων Έστω ότι μας δίνεται ένας πίνακας D με τα δεδομένα που προκύπτουν από τις μεταβλητές του πειράματος Χ 1,Χ 2 Χ Ν : D D ( D D D ) Έτσι ώστε D i,j μας δείχνει τα αποτελέσματα (συγκέντρωση) που προκύπτει από την j φορά εκτέλεσης του πειράματος για την μεταβλητή i και η j στήλη D,j=(D 1,j,.D N,j ) μας δείχνει τα αποτελέσματα (συγκεντρώσεις) που προκύπτουν από την j πραγματοποίηση του πειράματος. Στα μοντέλα Gauss για τα δίκτυα Bayes γίνεται η υπόθεση πως τα αποτελέσματα που προκύπτουν από την εκτέλεση του πειράματος D,j (j=1,2.m) είναι ένα τυχαίο δείγμα από μια πολυμεταβλητή γκαουσιανή κατανομή Ν (μ,σ) με άγνωστο διάνυσμα μέσης τιμής και άγνωστο πίνακα τυπικής απόκλισης Σ. Για την αρχική κοινή κατανομή (joint distribution) του διανύσματος μέσης τιμής μ και του πίνακα ακριβείας W=Σ -1 γίνεται η υπόθεση πως αποτελούν την κανονική κατανομή Wilshart. Έτσι η δεσμευμένη κατανομή του διανύσματος μ δεδομένου του W είναι Ν (μ 0,(υ*W) -1 ) με υ>0 και η δεσμευμένη κατανομή του W είναι μια κατανομή Wishart με α> Ν+1 βαθμούς ελευθερίας και πίνακα συνδιακύμανσης Τ 0, δηλαδή W(a,Τ 0 ). Οι Geiger και ο Heckerman απέδειξαν πως η δεσμευμένη πιθανότητα P(D/G) μπορεί να υπολογιστεί με αδύναμες συνθήκες παραμετρικής ανεξαρτησίας σε κλειστή μορφή ως εξής. Ορίζουμε: D D Όπου D 1 D Είναι το μέσο από τα m παρατηρούμενα διανύσματα και D D D D Είναι ο εμπειρικός πίνακας συνδιακύμανσης που προκύπτει από τα υπολογιζόμενα διανύσματα m πολλαπλασιασμένο με m-1. 14

15 Τα Τ 0, μ 0, α και υ είναι οι υπερπαράμετροι της κανονικής κατανομής Wilshart και πρέπει να καθοριστούν από την αρχή για να γίνει η προσομείωση. Το Τ 0 είναι ένας πίνακας ΝχΝ το μ 0 είναι ένα Νχ1 πίνακας στήλη και τα υ και α είναι βαθμωτοί παράμετροι μίας διάστασης και συνήθως τις ονομάζουμε συνολικούς συντελεστές ακρίβειας. Φαίνεται από την εξίσωση (3) πως ότι οι υπερπαράμετροι Τ 0 και μ 0 αναφέρονται στους όρους και D. Έτσι ο πίνακας Τ 0 και το διάνυσμα στηλη μ 0 αντανακλούν την αρχική πεποίθηση του ερευνητή για τον άγνωστο πίνακα συνδιακύμανσης Σ και το άγνωστο διάνυσμα μ για την κοινή κατανομή των κυρίων μεταβλητών Χ 1,Χ 2 Χ Ν. Εάν η αρχική υπόθεση του ερευνητή είναι πως ο άγνωστος πίνακας συνδιακύμανσης δίνεται από τον αρχικό πίνακα Σ p τότε μπορεί πχ να θέσει σαν αρχικό πίνακα Σ p =Ι ΝxΝ όπου ο πίνακας Ι ΝxΝ είναι ο διαγώνιος πίνακας διαστάσεων Ν και προτείνεται στην περίπτωση αυτή να χρησιμοποιηθεί σαν αρχικός πίνακας Τ 0 ο ακόλουθος: υ 1 υ 1 Με τον ίδιο τρόπο, εάν η αρχική πεποίθηση του ερευνητή είναι πως το άγνωστο διάνυσμα μ μπορεί να δίνεται σε πρώτη φάση από το μ p, όπου μ p =(0,0 0) Τ, τότε θέτουμε μ 0 =μ p. Οι υπερπαράμετροι α και υ αντανακλούν τη βεβαιότητα του ερευνητή για τις αρχικέ εκτιμήσεις που έχουμε κάνει για τις υπερπαραμέτρους Τ 0 και μ 0. Όσο υψηλότερη τιμή έχουν οι συντελεστές α και θ τόσο υψηλότερη είναι η επίδραση των υπερπαραμέτρων Τ 0 και μ 0 στο. Θέτοντας τους αρχικούς παράγοντες ακρίβειας στην μικρότερη τιμή τους δηλαδή θέτοντας α=ν+2 και υ=1 δίνει μια αρχική υπόθεση με μικρή επίδραση στο. Στα γκαουσιανά μοντέλα (BGe models) η δεσμευμένη πιθανότητα δίνεται όπως αναφέρθηκε ανωτέρω από την ακόλουθη σχέση: ( D ) Ψ[D ] D[ ] { } D [ ] { } Στον ανωτέρω τύπο το Χ ι είναι η i μεταβλητή και π i είναι το σύνολο με τους πατρικούς κόμβους της μεταβλητής Χ i στο γράφημα G. D [ ] και D [ ] είναι οι υποπίνακες του πίνακα δεδομένων D που αποτελούνται μόνο από τις γραμμές που αντιστοιχούν στις μεταβλητές των υποσυνόλων S 1 ={X i,π i } και S 2 ={π i }. Τα { } και { } αντιστοιχούν στα γραφήματα για τα υποσυνόλα των μεταβλητων S 1 ={X i,π i } και S 2 ={π i }, δηλαδή στα υπογραφήματα με το μέγιστο αριθμό ακμών. Συνολικά γραφήματα δεν επιβάλλουν κάποια ανεξάρτητη συσχέτιση στις μεταβλητές των υποσυνόλων S 1 ={X i,π i } και S 2 ={X i,π i }. Η δεσμευμένη πιθανότητα για ένα υποσύνολο δεδομένων D D, το οποίο αποτελείται από m εκτελέσεις του Ν διαστάσεως υποσυνόλου { } μπορεί να υπολογιστεί όταν το συνολικό γράφημα G δίνεται, από τον ακόλουθο τύπο: 15

16 D { υ υ } N N Όπου ( ) είναι οι ορίζουσες των υποπινάκων και αποτελούνται μόνο από τις γραμμές και τις στήλες που αντιστοιχούν στις μεταβλητές του υποσυνόλου S. Η ποσότητα έχει αναφερθεί ανωτέρω πως υπολογίζεται και σχετικά με τις ποσότητες N και N έχουμε: N { 1 } Αν και τα περισσότερα διαθέσιμα βιολογικά δίκτυα και τα μονοπάτια δεδομένων είναι παθητικά παρατηρήσιμα (observational data) μερικές φορές οι ερευνητές μπορούν να επέμβουν εξωτερικά και να μεταβάλλουν κάποιες παραμέτρους χρησιμοποιώντας για παράδειγμα ορισμένες ουσίες που απενεργοποιούν η ενεργοποιούν την έκφραση ορισμένων γονιδίων. Τα δεδομένα αυτά είναι αυτά που προκύπτουν με παρεμβολή και ονομάζονται interventional data. Εάν οι παρεμβολές αυτές είναι ιδανικές τότε οι τιμές των ποσοτήτων που προκύπτουν για το σύστημα δεν εξαρτώνται από τις εσωτερικές παραμέτρους του συστήματος αλλά μόνο από τις εξωτερικές συνθήκες τις οποίες επιβάλουμε. Ωστόσο η συγκέντρωση ορισμένων μεταβλητών τις οποίες ελέγχουμε εξωτερικά μπορεί να επηρεάσει τη συγκέντρωση των άλλων μεταβλητών. Έτσι με τον τρόπο αυτό μπορούμε να διαπιστώσουμε την αιτιώδη σχέση μεταξύ των μεταβλητών (directed edges). Κάτω από ικανοποιητικές συνθήκες ένας συνδυασμός από παρατηρούμενα δεδομένα και δεδομένα με παρεμβολή μπορεί να αναλυθούν χρησιμοποιώντας δίκτυα Bayes. Οι τοπικές τιμές των παραγόντων Ψ[D ] στη δεσμευμένη πιθανότητα της σχέσης (4) προκύπτουν για κάθε μεταβλητή Χ i από τα δεδομένα στα οποία δεν είχαμε παρεμβολή. Έτσι ορίζουμε το διάνυσμα στήλη διαστάσεων mx1, Ι το οποίο περιέχει τις τιμές Ι(j) με τον ακόλουθο τρόπο: Ι(j)=i όταν στη μεταβλητή Χ i έγινε παρεμβολή κατά τη j παρατήρηση και έτσι γίνεται αντικατάσταση των δεδομένων στη σχέση (4) με τον ακόλουθο τύπο: ( D ) Ψ[D ] Όπου D ={D i,j,d πi,j / j ε {1,2.m}: I(j) i} και είναι το υποσύνολο των δεδομένων D με συνολικό πλήθος m i m για τις m i φορές που έγινε η μέτρηση στη μεταβλητή Χ i και το σύνολο των πατρικών του κόμβων π i τότε και μόνο τότε όταν δεν είχαμε παρεμβολή στο κόμβο I με Ι(j) i. Οι συγκεντρώσεις οι οποίες θα χρησιμοποιήσουμε για να υπολογίσουμε τις τοπικές τιμές των παραγόντων Ψ[D ] διαφέρουν από κόμβο σε κόμβο. Για παράδειγμα για τον κόμβο Χ i πρέπει να αντικαταστήσουμε τον αρχικό πίνακα D από τον υποπίνακα D(i) ο 16

17 οποίος έχει διαστάσεις Νχm.Ο πίνακας D(i) μπορεί να εξαχθεί από τον πίνακα D αφαιρώντας όλες τις στήλες στις οποίες όπου έχει γίνει παρεμβολή στη μεταβλητή X i. Έτσι πρέπει για i=1 n να αφαιρέσουμε όλες τις στήλες j ε {1,2,m} με Ι(j)=I από τον αρχικό πίνακα D και έτσι προκύπτει ο πίνακας D(i). Εν συνεχεία πρέπι να κατασκευαστούν πίνακες Τ D(i), ένας για κάθε μεταβλητή X i οι οποίες θα υπολογιστούν από τους πίνακες D(i). Έτσι με ανάλογο τρόπο όπως προέκυψαν οι σχέσεις για τις μετρήσεις από παρατήρηση ( observational data ) έχουμε: υ υ D D ( D ) Ψ[D ] D[ ] { } D [ ] { } Και για τις m φορές εκτέλεσης της μέτρησης για τον πληθάριθμο Ν 0 του συνόλου { } έχω : D { υ υ } N N Όπου G F (S) είναι ένα πλήρες γράφημα για το υποσύνολο S των μεταβλητών με πληθάριθμο Ν 0 και τα οποία αποτελούνται μόνο από Ν 0 γραμμές και στήλες που αντιστοιχούν στις μεταβλητές του υποσυνόλου S. 3.2 Aξιολόγηση των αποτελεσμάτων που έχουμε βρει και σύγκρισή τους με τα πραγματικά δεδομένα Έστω G={G 1, G 2 G T } το σύνολο των πιθανών γράφων που παράγονται από τις μεταβλητές Χ 1, Χ 2, Χ Ν.Για να αξιολογήσουμε τη μεταγενέστερη δεσμευμένη πιθανότητα μιας ακμής F η οποία υπάρχει στο διάγραμμα που έχουμε υπολογίσει ότι έχει τη μεγαλύτερη πιθανότητα να είναι το σωστό, ορίζουμε τον ακόλουθο συντελεστή : D 1 Ο συντελεστής αυτός είναι ένας δυαδικός συντελεστής και παίρνει την τιμή 0 όταν η ακμή του τελικού διαγράμματος δεν υφίσταται στο γράφημα G T ενώ παίρνει την τιμή 1 όταν η ακμή αυτή υπάρχει στο γράφημα G T. 17

18 Όταν το τελικό γράφημα είναι γνωστό τότε χρησιμοποιούνται οι καμπύλες ROC (Receiver operator characteristic curves) προκειμένου να αξιολογηθεί το ποσοστό ανακατασκευής του δικτύου. Χρησιμοποιούμε το δείκτη e i,j =1 όταν στο πραγματικό δίκτυο υπάρχει συσχέτιση μεταξύ των κόμβων i και j είτε έχουμε βελάκι με κατεύθυνση είτε όχι (ανάλογα πως θέλουμε να ελέγξουμε το δίκτυο) και e i,j =0 αν δεν υπάρχει συσχέτιση και εν συνεχεία σχηματίζουμε το δείκτη ε(θ) με: ε(θ)={ e i,j D } το οποίο μας δείχνει όλες τις ακμές στο πιο πιθανό γράφημα που προκύπτει πως ξεπερνούν ένα συγκεκριμένο όριο θ. Θεωρώντας ένα δεδομένο όριο θ μπορούμε εν συνεχεία να υπολογίσουμε τον αριθμό των αληθών θετικών (true positive -ΤP), λανθασμένων θετικών (false positive FP) και των λανθασμένων αρνητικών (false negative-fn) συχετίσεων και εν συνεχεία να υπολογίσουμε την ευαισθησία της μέτρησης sensitivity: inverse specificity: Όμως αντί να επιλέξουμε μια συγκεκριμένη τιμή του θ παίρνουμε ένα τυχαίο διάστημα του θ ως όριο και ολοκληρώνουμε και τελικά σχεδιάζουμε τη sensitivity με την inverse specificity σε δύο άξονες. Έτσι προκύπτει η καμπύλη ROC. Ένα ποσοτικό μέγεθος για την καμπύλη ROC έτσι ώστε να γίνει εκτίμηση της ακρίβειας αυτής μπορεί να προκύψει ολοκληρώνοντας και παίρνοντας το εμβαδόν του όγκου που περικλείει. Αυτό είναι γνωστό σαν τιμή AUC και είναι ένα μέτρο της πιστότητας της αναπαράστασης του γραφήματος. Τιμή 1 είναι η μέγιστη και είναι το πάνω όριο όταν υπολογίζουμε επακριβώς το γράφημα G ενώ η ελάχιστη τιμή της είναι 0,5 όπου το γράφημα είναι τελείως τυχαίο. Ένα ακόμα πιο άμεσο και πιο κατανοητό κριτήριο είναι δίνεται από το λόγο αληθών θετικών συσχετίσεων προς λανθασμένων θετικών (TP/FP=5). Αυτό το κριτήριο μας δείχνει ποια είναι η αναλογία μεταξύ αληθών θετικών συσχετίσεων προς λανθασμένων θετικών και συνήθως παίρνουμε σαν κάτω αποδεκτό όριο το 5. 18

19 3.3 Το σηματοδοτικό μονοπάτι RAF (RAF signaling pathway) Το σηματοδοτικό μονοπάτι RAF το οποίο φαίνεται στο ανωτέρω σχήμα είναι ένα βιολογικό σύστημα το οποίο έχει μελετηθεί διεξοδικά και περιγράφει τις διακυτταρικές συσχετίσεις ανάμεσα στα διαφορετικά μόρια που αλληλεπιδρούν για τη μετάδοση του σήματος. Κατά τη διάρκεια μεταφοράς του σήματος στις κυτταρικές πρωτείνες ειδικά ένζυμα ( κινάση) τροποποιούν συγκεκριμένες πρωτείνες στόχους προσθέτοντας σε αυτές φωσφορικές ομάδες. (φωσφορισμός). Αυτό οδηγεί σε λειτουργικές αλλαγές των στόχων έτσι ώστε εν συνεχεία πραγματοποιούνται περαιτέρω χημικές αντιδράσεις στην αλυσίδα μεταφοράς της πληροφορίας. Καθώς οι κινάσες έχει ανακαλυφθεί πως ρυθμίζουν τα κυτταρικά μονοπάτια η απορύθμιση αυτών μπορεί να προκαλέσει ασθένειες ακόμα και καρκίνο. Για το λόγο αυτό μελετήθηκαν τα επίπεδα έκφρασης 11 φωσφορούχων πρωτεινών και φωσφολιπιδίων σε 1200 άτομα με βάση την κυτομετρία (cytometry). Πέραν των στοιχείων που πήραμε με παρατήρηση μετρήθηκαν και τα επίπεδα των 11 μορίων μετά από 9 διαφορετικές διεγέρσεις που έγιναν από άλλα κύτταρα. Συγκεκριμένα οι μετρήσεις των ουσιών στο μίγμα έγιναν 15 λεπτά αφότου έγινε η διέγερση αυτών με τα 9 μόρια. Από τα 9 μόρια που χρησιμοποιήσαμε τα 3 μόρια δεν έχει αποδειχθεί πως προκαλούν κάποια αλλαγή στις συγκεντρώσεις των 11 μορίων. Επίσης τα υπόλοιπα 6 μόρια μπορούν να θεωρηθούν ιδανικά δηλαδή επηρεάζουν μονάχα ένα μόριο από το μονοπάτι RAF όπως έχει μελετηθεί στο παρελθόν και ξέρουμε πολύ αναλυτικά τις επιδράσεις αυτές όπως φαίνονται στον παρακάτω πίνακα Από τα 1200 πειραματικά δεδομένα που συλλέξαμε από τους ασθενείς χρησιμοποιήσαμε μόνο τις 500 τις οποίες τις οργανώσαμε σε 5 ομάδες των 100 δειγμάτων. Επίσης τα δεδομένα που προκύπτουν από την εισαγωγή των εξωτερικών παραγόντων τα οργανώνουμε σε μία ομάδα των 100, m=100 η οποία αποτελείται από 14 μετρήσεις των 6 επιδράσεων και 14 μετρήσεις από τα δείγματα που πήραμε από τους ανθρώπους. Δεδομένου πως το δίκτυο RAF είναι σαφώς καθορισμένο θα χρησιμοποιήσουμε τα ποσοστά που προκύπτουν για να επιβεβαιώσουμε την ορθότητα των δικτύων Bayes. 19

20 3.4 Προσομείωση δεδομένων Στις προσομοιώσεις που κάναμε χρησιμοποιήσαμε το Bayes Gauss model το οποίο αναλύθηκε ανωτέρω. Αυτό έγινε σε δύο στάδια στο πρώτo στάδιο αναλύθηκαν τα αποτελέσματα από τα observational data (απλή παρατήρηση) ενώ στο δεύτερο τα δεδομένα από τα interventional data (αποτελέσματα με παρεμβολή) τα δεδομένα αρχικά θεωρήθηκε πως υπακούουν την κατανομή Wilshart και χρησιμοποιήσαμε σα μεταβλητές στα πειράματά μας όπως είχαμε αναφέρει παραπάνω : υ=1, α=ν+2, μ 0 =(0, 0) Τ και Ι 0 = 0.5*Ι ΝxN. Σε ορισμένες παρεμβολές που κάναμε στα μόρια με τις 6 ουσίες τα αποτελέσματα που πήραμε δεν ήταν σύμφωνα με τα προβλεπόμενα. Δηλαδή σε ορισμένα δείγματα τοποθετήσαμε αναστολείς δράσης των ουσιών όμως στα προϊόντα υπήρχε μια ποσότητα της ουσίας. Επίσης σε ορισμένα άλλα πειράματα εισάγαμε ενεργοποιητή στο δείγμα αλλά αυτό δεν οδήγησε σε υψηλές περιεκτικότητες της ουσίας που ενεργοποιείται. Για να το αντιμετωπίσουμε αυτό στα αποτελέσματα που πήραμε θεωρήσαμε μόνο τα δείγματα που είχαν την μικρότερη η τη μεγαλύτερη αντίστοιχα συγκέντρωση. Έτσι προέκυψαν τα ακόλουθα αποτελέσματα: Δεδομένου πως το αρχικό δίκτυο που θέλουμε να προσεγγίσουμε είναι γνωστό τα αποτελέσματα μπορούμε εύκολα να τα διασταυρώσουμε για την ορθότητα της ακρίβειας υπολογίζοντας τους συντελεστές AUC και TF/FP. Στα δίκτυα τα οποία έχουμε υπολογίζουμε δύο συντελεστές ο πρώτος για τα δίκτυα που προκύπτουν με κατευθυνόμενα άκρα (DAG) όσο και τα δίκτυα που προκύπτουν με μη κατευθυνόμενα άκρα (CPDAG). Η γενική αίσθηση που προκύπτει από τα ιστογράμματα που φαίνονται στο ανωτέρω σχήμα είναι πως τα δίκτυα με παρεμβολή (έγχρωμα δίκτυα) εμφανίζουν καλύτερα ποσοστά ανακατασκευής του δικτύου σε σύγκριση με τα δίκτυα με απλή παρατήρηση (ασπρόμαυρα δίκτυα). Επιπρόσθετα από τα ιστογράμματα μπορούμε να εκτιμήσουμε πως η ανακατασκευής των δικτύων με μη κατευθυνόμενα άκρα δίνει καλύτερους συντελεστές AUC και TF/FP σε σύγκριση με τα δίκτυα με κατευθυνόμενα άκρα. Δηλαδή από τα δεδομένα με παρεμβολή υπάρχει πολύ μεγαλύτερη πληροφορία σε σύγκριση με τα δεδομένα με απλή παρατήρηση. Επίσης το να ανακατασκευάσουμε 20

21 το δίκτυο με μη κατευθυνόμενα άκρα είναι πιο εύκολο σε σύγκριση με το να το ανακατασκευάσουμε με κατευθυνόμενα άκρα. Η υψηλότερη ακρίβεια που λαμβάνουμε από τα δεδομένα μας είναι AUC 0,8 και επιτυγχάνεται όταν προσεγγίζουμε το δίκτυο με μη κατευθυνόμενες ακμές από τα δεδομένα με εξωτερική παρεμβολή. Ο συντελεστής αυτός για τα δεδομένα με απλή παρατήρηση είναι μικρότερος από 0,7 που είναι ακόμα μικρότερος από το AUC για την εύρεση των κατευθυνόμενων άκρων από τα δίκτυα με παρεμβολή (AUC=0,71). Επίσης ο μικρότερος συντελεστής AUC,0,63, προκύπτει για τις κατευθυνόμενες ακμές από τα απλά δεδομένα με παρατήρηση. Ενώ οι τιμές του AUC είναι δύσκολο να ερμηνευτούν και να γίνουν κατανοητές από το χρήστη πηγαίνουμε στον άλλο δείκτη (TP FP = 5) δηλαδή πόσες αληθείς ακμές TP παίρνουμε όταν έχουμε ψευδείς ακμές 5. Οι μη κατευθυνόμενες ακμές αυξάνουν μερικώς από 9,6 στα απλά δεδομένα σε 11,2 στα δεδομένα με παρεμβολή. Αντίθετα ο αριθμός των κατευθυνόμενων ακμών αυξάνεται από 3,7 στα απλά δεδομένα σε 7,1 στα δεδομένα με παρεμβολή. Η αύξηση αυτή είναι σημαντική και μεγάλη γιατι βλέπουμε πως ο αριθμός ουσιαστικά δπλασιάζεται. Ωστόςο ακόμα και 7,1 σωστά κατευθυνόμενα άκρα δεν είναι κάποιος εντυπωσιακός αριθμός καθώς για αυτά προκύπτουν 5 λάθος κατευθυνόμενες ακμές. Δεδομένου ότι υπάρχουν 20 αληθώς κατευθυνόμενες ακμές στο μονοπάτι RAF- που φαίνεται στο Σχ. 3, 7.1 αληθώς κατευθυνόμενες ακμές αντιστοιχούν σε ευαισθησία μόνο 35 τοις εκατό. Από την άλλη πλευρά, υπάρχουν 90 ψευδώς θετικά μη κατευθυνόμενες ακμές στο μονοπάτι RAF ώστε οι πέντε λανθασμένες θετικές (FP) αντιστοιχούν σε μια specificity σχεδόν 95 τοις εκατό. Ωστόσο, το παράδειγμα αυτό αποδεικνύει ότι η Μπαεσιανή μεθοδολογία μπορεί να βοηθήσει στην αποσαφήνιση των σχέσεων μεταξύ των ρυθμιστικών πρωτεϊνών με χρήση κυτανομετρίας ροής δεδομένων. Σημειώνουμε ότι έχει γίνει η προσομείωση για μεγαλύτερο δείγμα m = 5400 σημεία επεμβατικών δεδομένων και ότι λαμβάνεται μια πολύ μεγαλύτερη ακρίβεια ανασυγκρότησης του δικτύου. 21

22 4. ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΤΗΣ ΣΥΣΤΗΜΙΚΗΣ ΒΙΟΛΟΓΙΑΣ ΜΕ ΣΚΟΠΟ ΤΗΝ ΕΞΑΤΟΜΙΚΕΥΜΕΝΗ ΦΑΡΜΑΚΕΥΤΙΚΗ ΘΕΡΑΠΕΙΑ Η συστημική βιολογία και η φαρμακογονιδιωματική (pharmacogenomics) αναδύονται και υπόσχονται σε πολλά πεδία την παροχή μια σε βάθος κατανόησης των ασθενειών που θα επιτρέψουν την εξατομικευμένη θεραπεία. Μελέτες Φαρμακογενωμική εξετάζει σε γενετική βάση τις ατομικές διαφοροποιήσεις στην απόκριση σε θεραπείες σε συγκεκριμένα φάρμακα. Ο στόχος της φαρμακογονιδιωματικής είναι να επιτευχθεί εξατομικευμένη θεραπεία με την πρόβλεψη της επιδεκτικότητας σε ασθένειες και την αντίδραση σε φάρμακα και εμβόλια. Τέτοια μελέτη δεν θα πρέπει να περιορίζεται σε μεμονωμένα γονίδια ή σε απλούς πολυμορφισμούς νουκλεοτιδίων (SNPs), καθώς τα γονίδια αλληλεπιδρούν μεταξύ τους. Η βιολογία συστημάτων χρειάζεται να μελετήσει τις αλληλεπιδράσεις μεταξύ των βιολογικών στοιχείων προς την κατανόηση ασθενειών σε επίπεδο συστήματος. Ως μια νέα προσέγγιση στην ανάλυση βιολογικών συστημάτων σε όλα τα επίπεδα των πληροφοριών, η συστημική βιολογία μπορεί να προσφέρει νέες στρατηγικές για την ανακάλυψη φαρμάκων και την ανάπτυξη. Ωστόσο, ένα από τα πιο σημαντικά εμπόδια στην πρακτική της εξατομικευμένης ιατρικής είναι η μετάφραση των επιστημονικών ανακαλύψεων σε καλύτερα θεραπευτικά αποτελέσματα. Ένας κρίσιμος παράγοντας για την επιτυχή μετάφραση είναι η πρόσβαση και η ανάλυση σε ολοκληρωμένα στοιχεία εντός και μεταξύ των λειτουργικών τομέων. Για παράδειγμα, τα περισσότερα από τα δεδομένα κλινικής και βασικής έρευνας είναι σήμερα αποθηκευμένα σε διαφορετικές και ξεχωριστές βάσεις δεδομένων, και είναι αναποτελεσματικό για τους ερευνητές να έχουν πρόσβαση σε αυτά τα δεδομένα. Παρά το γεγονός ότι υπήρξε μια αυξανόμενη ζήτηση για τη διαχείριση των δεδομένων, λίγα εργαλεία είναι διαθέσιμα που ανταποκρίνονται στη ζήτηση. Με την πληθώρα των διαφόρων τεχνολογιών, η εκθετική ανάπτυξη των ιατρικών πληροφοριών ξεπερνά κατά πολύ την ικανότητα μας να την αφομοιώσουμε και να την εφαρμόσουμε στις κλινικές. Ωστόσο, τα παραδοσιακά κλινικά πληροφορίακά συστήματα δεν έχουν εστιαστεί στη διαχείριση της γνώσης ή λειτουργίες υποστήριξης αποφάσεων. Με την ισχυρή ζήτηση για εξατομικευμένη ιατρική με βάση τη συστημική βιολογία και τη φαρμακογονιδιωματική, η ανάγκη για νέα πληροφορική υποστήριξη για τη βελτίωση της επικοινωνίας μεταξύ των βασικών επιστημόνων και νοσοκομειακών γιατρών γίνεται ολοένα και πιο επιτακτική. Η μεταγραφική βιοπληροφορική είναι μια ισχυρή μέθοδος για τη γεφύρωση του χάσματος μεταξύ συστημικής βιολογίας και πρακτικής εξατομικευμένης ιατρικής. Βιοπληροφορική χρησιμοποιεί υπολογιστικές προσεγγίσεις για την επίλυση προβλημάτων και τη βελτίωση της επικοινωνίας, κατανόησης, καθώς και την ανάλυση και τη διαχείριση των βιοϊατρικών πληροφοριών. Όπως ορίζεται από την Αμερικανική Ένωση Ιατρικής Πληροφορικής (AMIA), η μεταφραστική βιοπληροφορική είναι ένανέο πεδίο «βελτιστοποιήσης και μετατροπής των όλο και πιο εκτενών βιοϊατρικών δεδομένων, και δεδομένων γονιδιωματικής κυρίως, σε δυναμική, έξυπνη, προληπτική και συμμετοχική υγεία. Για παράδειγμα, τα πιο δύσκολα και κρίσιμα τμήματα σε κλινικές αξιολογήσεις περιλαμβάνουν αναποτελεσματική διαχείριση των κλινικών ροών εργασίας, αναποτελεσματική επικοινωνία, και η έλλειψη ενός κεντρικού συστήματος διαχείρισης των δεδομένων. Βιοϊατρικές εφαρμογές πληροφορικής στη μεταγραφική ιατρική θα επιτρέψουν την αποτελεσματική διαχείριση των ροών εργασίας σε αμφότερα τα κλινικά και ερευνητικά περιβάλλοντα. Η Μεταγραφική 22

23 βιοπληροφορική θα βελτιώσει την ενσωμάτωση των κλινικών και εργαστηριακών ροών δεδομένων. Εφαρμογές όπως η αρχιτεκτονική ηλεκτρονικού ιατρικού φακέλου θα διευκολύνουν τη κοινοποίηση της πληροφορίας, καθώς και δημιουργία και εφαρμογή προτύπων. Επιπλέον, η μεταγραφική βιοπληροφορική μπορεί να βοηθήσει τη μείωση των κλινικών κινδύνων και την αποτελεσματική χρήση των πόρων υγειονομικής περίθαλψης. Για παράδειγμα, οι πληροφορίες που βασίζονται σε υπολογιστικά συστήματα είναι η πιο οικονομικά αποδοτική και πολλά υποσχόμενη στρατηγική για πρόληψη των δυσμενών θεραπευτικών επιπλοκών. Το πιο σημαντικό στοιχείο της μεταγραφικής βιοπληροφορικής είναι ότι μπορεί να προωθήσει την πρακτική της εξατομικευμένης ιατρικής. Θα εξουσιοδοτούν τους επιστήμονες και κλινικούς ιατρούς να σχεδιάσουν εξατομικευμένες στρατηγικές για να χορηγούν το σωστό φάρμακο με τις σωστές δόσεις στους σωστούς ανθρώπους (βλ.. Εικ. 1). Τέτοιες προσεγγίσεις θα βοηθήσουν να ξεπεραστεί η θεραπευτική αντίσταση καιοι δυσμενείς επιπτώσεις, καθώς και βελτίωση της επικοινωνίας μεταξύ διεπιστημονικών ομάδων. Οι στόχοι αυτοί μπορούν να επιτευχθούν μέσω της παροχής ενοποιητικών μεθόδων που επιτρέπουν μοντέλα πρόβλεψης σε θεραπευτικές αποκρίσεις. Μελέτες πληροφορικής σε συστημική βιολογία μπορούν να επιτρέψουν την προσομοίωση δικτύων αλληλεπιδρώντων συστατικών. Σε συνδυασμό με μελέτες υψηλής απόδοσης, η βιοπληροφορική μπορεί να βοηθήσει στον εντοπισμό του γενετικού προφίλ τόσο του ασθενούς όσο και υποομάδων ασθενών, προκειμένου να αναπτυχθεί η βέλτιστη θεραπεία. Η μεταγραφική βιοπληροφορική έχει ως αποστολή να αντιμετωπίσει τις προκλήσεις στην ανάπτυξη της εξατομικευμένης ιατρικής. Οι προκλήσεις αυτές προέρχονται από δύο πλευρές, η πληροφορική πλευρά και η βιοϊατρική πλευρά, όπως απεικονίζεται στο Σχ. 1. Καθορίζουν το όραμα που οδηγεί στον τρόπο με τον οποίο η μεταγραφική βιοπληροφορική θα μελετηθεί, θα αναπτυχθεί και θα εφαρμοστεί. Από την πλευρά της βιοϊατρικής, η μεταγραφική βιοπληροφορική θα επιτρέψει τον προσδιορισμό των βιολογικών δεικτών των συστημάτων, την κατανόηση των συσχετίσεων γονότυπου-φαινότυπου, και τη μοντελοποίηση συστηματικών αλληλεπιδράσεων. Αυτά δεν μπορούν να επιτευχθούν χωρίς συγκεκριμένη βάση πληροφορικής. Ως εκ τούτου, από την πλευρά της πληροφορικής, η ενσωμάτωση, αποθήκευση και αλίευση των δεδομένων μπορεί να παρέχει υποστήριξη στη λήψη αποφάσεων τόσο για τους ερευνητές όσο και για τους κλινικούς ιατρούς. 23

24 24

25 ΒΙΒΛΙΟΓΡΑΦΙΑ [1] Systems Biology in Drug Discovery and Development Methods and Protocols, Qing Yan PharmTao, Santa Clara, CA, USA [2] Drug Design and Discovery Methods and Protocols, Seetharama D. Satyanarayanajois Department of Basic Pharmaceutical Sciences, College of Pharmacy, University of Louisiana at Monroe, Monroe, LA, USA [3] Ιστοσελίδα 25

Μια ενημέρωση για ασθενείς και παρόχους φροντίδας

Μια ενημέρωση για ασθενείς και παρόχους φροντίδας Μια ενημέρωση για ασθενείς και παρόχους φροντίδας Τι είναι το FoundationOne ; Το FoundationOne είναι μια εξέταση που ανιχνεύει γενωμικές μεταβολές (π.χ. μεταλλάξεις) που είναι γνωστό ότι σχετίζονται με

Διαβάστε περισσότερα

Μεθοδολογίες Αξιοποίησης Δεδομένων

Μεθοδολογίες Αξιοποίησης Δεδομένων Μεθοδολογίες Αξιοποίησης Δεδομένων Βλάχος Σ. Ιωάννης Λέκτορας 407/80, Ιατρικής Σχολής Πανεπιστημίου Αθηνών Εργαστήριο Πειραματικής Χειρουργικής και Χειρουργικής Ερεύνης «Ν.Σ. Σ Χρηστέας» Στάδια Αξιοποίησης

Διαβάστε περισσότερα

Συσχέτιση μεταξύ δύο συνόλων δεδομένων

Συσχέτιση μεταξύ δύο συνόλων δεδομένων Διαγράμματα διασποράς (scattergrams) Συσχέτιση μεταξύ δύο συνόλων δεδομένων Η οπτική απεικόνιση δύο συνόλων δεδομένων μπορεί να αποκαλύψει με παραστατικό τρόπο πιθανές τάσεις και μεταξύ τους συσχετίσεις,

Διαβάστε περισσότερα

Δασική Γενετική Εισαγωγή: Βασικές έννοιες

Δασική Γενετική Εισαγωγή: Βασικές έννοιες Δασική Γενετική Εισαγωγή: Βασικές έννοιες Χειμερινό εξάμηνο 2014-2015 Γενετική Πειραματική επιστήμη της κληρονομικότητας Προέκυψε από την ανάγκη κατανόησης της κληρονόμησης οικονομικά σημαντικών χαρακτηριστικών

Διαβάστε περισσότερα

ΟΜΑΔΑ Λ. Αναστασίου Κωνσταντίνος Δεληγιάννη Ισαβέλλα Ζωγοπούλου Άννα Κουκάκης Γιώργος Σταθάκη Αρετιάννα

ΟΜΑΔΑ Λ. Αναστασίου Κωνσταντίνος Δεληγιάννη Ισαβέλλα Ζωγοπούλου Άννα Κουκάκης Γιώργος Σταθάκη Αρετιάννα ΟΜΑΔΑ Λ Αναστασίου Κωνσταντίνος Δεληγιάννη Ισαβέλλα Ζωγοπούλου Άννα Κουκάκης Γιώργος Σταθάκη Αρετιάννα ΒΙΟΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ Τι είναι η βιοπληροφορική; Αποκαλείται ο επιστημονικός κλάδος ο οποίος προέκυψε από

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΑΚΑ ΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΑ ΚΟΛΛΙΝΤΖΑ. Ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής. Συντάκτης: Δημήτριος Κρέτσης

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΑΚΑ ΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΑ ΚΟΛΛΙΝΤΖΑ. Ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής. Συντάκτης: Δημήτριος Κρέτσης ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΑΚΑ ΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΑ ΚΟΛΛΙΝΤΖΑ Ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής Συντάκτης: Δημήτριος Κρέτσης 1. Ο κλάδος της περιγραφικής Στατιστικής: α. Ασχολείται με την επεξεργασία των δεδομένων και την ανάλυση

Διαβάστε περισσότερα

ΕΚΠ 413 / ΕΚΠ 606 Αυτόνοµοι (Ροµ οτικοί) Πράκτορες

ΕΚΠ 413 / ΕΚΠ 606 Αυτόνοµοι (Ροµ οτικοί) Πράκτορες ΕΚΠ 413 / ΕΚΠ 606 Αυτόνοµοι (Ροµ οτικοί) Πράκτορες Πιθανοτική Συλλογιστική Τµήµα Ηλεκτρονικών Μηχανικών και Μηχανικών Υ ολογιστών Πολυτεχνείο Κρήτης Ε ανάληψη Αβεβαιότητα πεποιθήσεων πράκτορας θεωρίας

Διαβάστε περισσότερα

ΕΞΕΤΑΖΟΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑ ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΘΕΤΙΚΗΣ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ Γ ΛΥΚΕΙΟΥ

ΕΞΕΤΑΖΟΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑ ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΘΕΤΙΚΗΣ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ Γ ΛΥΚΕΙΟΥ ΕΞΕΤΑΖΟΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑ ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΘΕΤΙΚΗΣ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ Γ ΛΥΚΕΙΟΥ ΘΕΜΑ Α Να γράψετε στο τετράδιό σας τον αριθμό καθεμιάς από τις παρακάτω ημιτελείς προτάσεις Α1 έως Α5 και δίπλα το γράμμα που αντιστοιχεί στη λέξη

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΩΝ ΚΑΙ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΑΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΠΡΟΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥΔΩΝ ΜΑΘΗΜΑ: ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ ΛΟΓΙΣΜΙΚΟΥ ΔΙΑΔΙΚΑΣΙΕΣ ΠΑΡΑΓΩΓΗΣ ΛΟΓΙΣΜΙΚΟΥ Διδάσκων: Γ. Χαραλαμπίδης,

Διαβάστε περισσότερα

ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ Ο.Ε.Φ.Ε. 2004 ΘΕΜΑΤΑ ΒΙΟΛΟΓΙΑΣ Γ ΛΥΚΕΙΟΥ ΘΕΤΙΚΗΣ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ

ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ Ο.Ε.Φ.Ε. 2004 ΘΕΜΑΤΑ ΒΙΟΛΟΓΙΑΣ Γ ΛΥΚΕΙΟΥ ΘΕΤΙΚΗΣ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ Ο.Ε.Φ.Ε. 2004 ΘΕΜΑ 1 Ο Α. Να επιλέξετε την ορθή πρόταση: ΘΕΜΑΤΑ ΒΙΟΛΟΓΙΑΣ Γ ΛΥΚΕΙΟΥ ΘΕΤΙΚΗΣ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ 1. Το κωδικόνιο του mrna που κωδικοποιεί το αµινοξύ µεθειονίνη είναι α. 5 GUA

Διαβάστε περισσότερα

ΒΙΟΛΟΓΙΑ: Η επιστήμη της ζωής

ΒΙΟΛΟΓΙΑ: Η επιστήμη της ζωής Τμήμα Βιολογικών Επιστημών http://www.ucy.ac.cy/goto/biosci/el-gr/home.aspx ΒΙΟΛΟΓΙΑ: Η επιστήμη της ζωής Μελετά ό,τι έχει σχέση με τους ζωντανούς οργανισμούς στον πλανήτη μας, από το μικροσκοπικό επίπεδο

Διαβάστε περισσότερα

2. Επιστημονικές προτεραιότητες και υποστηρικτικές-ενισχυτικές δράσεις

2. Επιστημονικές προτεραιότητες και υποστηρικτικές-ενισχυτικές δράσεις Περίληψη 1. Ιστορικό και σκοπός της ερευνητικής στρατηγικής Οι Νευροεκφυλιστικές Νόσοι (ND) είναι σε μεγάλο βαθμό ανίατες καταστάσεις που εξασθενούν τον ασθενή και συνδέονται στενά με την ηλικία. Μεταξύ

Διαβάστε περισσότερα

ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΘΕΤΙΚΗΣ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ Γ ΛΥΚΕΙΟΥ

ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΘΕΤΙΚΗΣ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ Γ ΛΥΚΕΙΟΥ ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΘΕΤΙΚΗΣ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ Γ ΛΥΚΕΙΟΥ ΘΕΜΑ 1ο Να γράψετε στο τετράδιο σας τον αριθμό καθεμιάς από τις παρακάτω ημιτελείς προτάσεις 1 έως 5 και δίπλα το γράμμα που αντιστοιχεί στη φράση που συμπληρώνει

Διαβάστε περισσότερα

Κλινικές Μελέτες. Αναπληρώτρια Καθηγήτρια Ιατρικής Σχολής Πανεπιστημίου Αθηνών

Κλινικές Μελέτες. Αναπληρώτρια Καθηγήτρια Ιατρικής Σχολής Πανεπιστημίου Αθηνών Κλινικές Μελέτες Δέσποινα Ν. Περρέα Αναπληρώτρια Καθηγήτρια Ιατρικής Σχολής Πανεπιστημίου Αθηνών Διευθύντρια Εργαστηρίου Πειραματικής Χειρουργικής και Χειρουργικής Ερεύνης «Ν.Σ. Χρηστέας» Κλινικές Μελέτες

Διαβάστε περισσότερα

Δομές Δεδομένων (Data Structures)

Δομές Δεδομένων (Data Structures) Δομές Δεδομένων (Data Structures) Ανάλυση - Απόδοση Αλγορίθμων Έλεγχος Αλγορίθμων. Απόδοση Προγραμμάτων. Χωρική/Χρονική Πολυπλοκότητα. Ασυμπτωτικός Συμβολισμός. Παραδείγματα. Αλγόριθμοι: Βασικές Έννοιες

Διαβάστε περισσότερα

ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ Γ ΛΥΚΕΙΟΥ

ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ Γ ΛΥΚΕΙΟΥ ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ Γ ΛΥΚΕΙΟΥ ΙΑΓΩΝΙΣΜΑ Θέµα 1 ο 1. Τα άτοµα που είναι ετερόζυγα για τη β-θαλασσαιµία: α. Εµφανίζουν ήπια αναιµία β. Έχουν ευαισθησία στην ελονοσία γ. Συνθέτουν µεγάλη ποσότητα HbF δ.

Διαβάστε περισσότερα

Η συστημική προσέγγιση στην ψυχοθεραπεία

Η συστημική προσέγγιση στην ψυχοθεραπεία Ελευθερία Μαντέλου Ψυχολόγος Ψυχοθεραπεύτρια Η συστημική προσέγγιση στην ψυχοθεραπεία Τα τελευταία χρόνια, οι ειδικοί της οικογενειακής θεραπείας παροτρύνουν τους θεραπευτές του κλάδου να χρησιμοποιούν

Διαβάστε περισσότερα

Oικονομικές και Mαθηματικές Eφαρμογές

Oικονομικές και Mαθηματικές Eφαρμογές Το πακέτο ΕXCEL: Oικονομικές και Mαθηματικές Eφαρμογές Eπιμέλεια των σημειώσεων και διδασκαλία: Ευαγγελία Χαλιώτη* Θέματα ανάλυσης: - Συναρτήσεις / Γραφικές απεικονίσεις - Πράξεις πινάκων - Συστήματα εξισώσεων

Διαβάστε περισσότερα

ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ Γ ΛΥΚΕΙΟΥ 16-2-2014 ΘΕΜΑ 1 ο Α. Να βάλετε σε κύκλο το γράμμα που αντιστοιχεί στη σωστή απάντηση. (Μονάδες 25)

ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ Γ ΛΥΚΕΙΟΥ 16-2-2014 ΘΕΜΑ 1 ο Α. Να βάλετε σε κύκλο το γράμμα που αντιστοιχεί στη σωστή απάντηση. (Μονάδες 25) ΤΣΙΜΙΣΚΗ &ΚΑΡΟΛΟΥ ΝΤΗΛ ΓΩΝΙΑ THΛ: 270727 222594 ΑΡΤΑΚΗΣ 12 - Κ. ΤΟΥΜΠΑ THΛ: 919113 949422 ΕΠΩΝΥΜΟ:... ΟΝΟΜΑ:... ΤΜΗΜΑ:... ΗΜΕΡΟΜΗΝΙΑ:... ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ Γ ΛΥΚΕΙΟΥ 16-2-2014 ΘΕΜΑ 1 ο Α. Να βάλετε σε

Διαβάστε περισσότερα

Παραγωγή, απομόνωση και καθαρισμός της φαρμακευτικής πρωτεΐνης.

Παραγωγή, απομόνωση και καθαρισμός της φαρμακευτικής πρωτεΐνης. ΑΠΟΛΥΤΗΡΙΕΣ ΕΞΕΤΑΣΕΙΣ Γ ΤΑΞΗΣ ΗΜΕΡΗΣΙΟΥ ΕΝΙΑΙΟΥ ΛΥΚΕΙΟΥ ΤΡΙΤΗ 1 ΙΟΥΝΙΟΥ 2004 ΕΞΕΤΑΖΟΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑ: ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΘΕΤΙΚΗΣ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ 1 ΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ ΘΕΜΑ 1o 1. δ 2. β 3. β 4. γ 5. δ ΘΕΜΑ 2o 1. Σχολικό βιβλίο, σελ.

Διαβάστε περισσότερα

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 18. 18 Μηχανική Μάθηση

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 18. 18 Μηχανική Μάθηση ΚΕΦΑΛΑΙΟ 18 18 Μηχανική Μάθηση Ένα φυσικό ή τεχνητό σύστηµα επεξεργασίας πληροφορίας συµπεριλαµβανοµένων εκείνων µε δυνατότητες αντίληψης, µάθησης, συλλογισµού, λήψης απόφασης, επικοινωνίας και δράσης

Διαβάστε περισσότερα

329 Στατιστικής Οικονομικού Παν. Αθήνας

329 Στατιστικής Οικονομικού Παν. Αθήνας 329 Στατιστικής Οικονομικού Παν. Αθήνας Σκοπός Το Τμήμα σκοπό έχει να αναδείξει επιστήμονες ικανούς να σχεδιάζουν, να αναλύουν και να επεξεργάζονται στατιστικές καθώς επίσης και να δημιουργούν προγράμματα

Διαβάστε περισσότερα

ΣΧΕΔΙΟ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ: ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ ΣΤ ΔΗΜΟΤΙΚΟΥ «ΤΑ ΚΛΑΣΜΑΤΑ»

ΣΧΕΔΙΟ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ: ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ ΣΤ ΔΗΜΟΤΙΚΟΥ «ΤΑ ΚΛΑΣΜΑΤΑ» ΣΧΕΔΙΟ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ: ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ ΣΤ ΔΗΜΟΤΙΚΟΥ «ΤΑ ΚΛΑΣΜΑΤΑ» Νικόλαος Μπαλκίζας 1. ΕΙΣΑΓΩΓΗ Σκοπός του σχεδίου μαθήματος είναι να μάθουν όλοι οι μαθητές της τάξης τις έννοιες της ισοδυναμίας των κλασμάτων,

Διαβάστε περισσότερα

ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΟ ΑΛΓΟΡΙΘΜΩΝ ΒΟΗΘΟΣ: ΒΑΓΓΕΛΗΣ ΔΟΥΡΟΣ

ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΟ ΑΛΓΟΡΙΘΜΩΝ ΒΟΗΘΟΣ: ΒΑΓΓΕΛΗΣ ΔΟΥΡΟΣ 1 ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΟ ΑΛΓΟΡΙΘΜΩΝ ΒΟΗΘΟΣ: ΒΑΓΓΕΛΗΣ ΔΟΥΡΟΣ Φροντιστήριο #2: Πολυωνυμικοί Αλγόριθμοι, Εισαγωγή στα Γραφήματα, Αναζήτηση κατά Βάθος, Τοπολογική Ταξινόμηση

Διαβάστε περισσότερα

ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ. Διατάξεις Ημιαγωγών. Ηλ. Αιθ. 013. Αριθμητικές Μέθοδοι Διαφορικών Εξισώσεων Ηλ. Αιθ. 013

ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ. Διατάξεις Ημιαγωγών. Ηλ. Αιθ. 013. Αριθμητικές Μέθοδοι Διαφορικών Εξισώσεων Ηλ. Αιθ. 013 ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ & ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ Ακαδημαϊκό Έτος 2014-2015 Περίοδος Φεβρουαρίου 2015 ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ ΗΜΕΡΟΜΗΝΙΑ ΩΡΑ 1ο-2ο ΕΞΑΜΗΝΟ 3ο-4ο ΕΞΑΜΗΝΟ 5ο-6ο

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΕΠΛ 450 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΒΙΟΛΟΓΙΑ. Παύλος Αντωνίου

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΕΠΛ 450 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΒΙΟΛΟΓΙΑ. Παύλος Αντωνίου ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΕΠΛ 450 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΒΙΟΛΟΓΙΑ Παύλος Αντωνίου Με μια ματιά: Εισαγωγή στη Βιολογία Ευθυγράμμιση Ακολουθιών Αναζήτηση ομοίων ακολουθιών από βάσεις δεδομενων Φυλογενετική πρόβλεψη Πρόβλεψη

Διαβάστε περισσότερα

ΑΡΧΗ 1ΗΣ ΣΕΛΙΔΑΣ Γ ΗΜΕΡΗΣΙΩΝ

ΑΡΧΗ 1ΗΣ ΣΕΛΙΔΑΣ Γ ΗΜΕΡΗΣΙΩΝ ΑΡΧΗ 1ΗΣ ΣΕΛΙΔΑΣ Γ ΗΜΕΡΗΣΙΩΝ ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΕΣ ΠΑΝΕΛΛΑΔΙΚΕΣ ΕΞΕΤΑΣΕΙΣ Γ ΤΑΞΗΣ ΗΜΕΡΗΣΙΟΥ ΓΕΝΙΚΟΥ ΛΥΚΕΙΟΥ ΠΕΜΠΤΗ 11 ΙΟΥΝΙΟΥ 2015 ΕΞΕΤΑΖΟΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑ: ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΘΕΤΙΚΗΣ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ ΣΥΝΟΛΟ ΣΕΛΙΔΩΝ: ΠΕΝΤΕ (5) ΘΕΜΑ

Διαβάστε περισσότερα

Λόγοι έκδοσης γνώμης για τον χαρακτηρισμό φαρμακευτικού προϊόντος ως ορφανού

Λόγοι έκδοσης γνώμης για τον χαρακτηρισμό φαρμακευτικού προϊόντος ως ορφανού Παράρτημα 1 Λόγοι έκδοσης γνώμης για τον χαρακτηρισμό φαρμακευτικού προϊόντος ως ορφανού Η Επιτροπή Ορφανών Φαρμάκων (COMP), έχοντας εξετάσει την αίτηση, κατέληξε στα ακόλουθα: Σύμφωνα με το άρθρο 3 παράγραφος

Διαβάστε περισσότερα

Α) Αν η διάμεσος δ του δείγματος Α είναι αρνητική, να βρεθεί το εύρος R του δείγματος.

Α) Αν η διάμεσος δ του δείγματος Α είναι αρνητική, να βρεθεί το εύρος R του δείγματος. ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ Γ ΛΥΚΕΙΟΥ ΓΕΝΙΚΗΣ ΣΥΛΛΟΓΗ ΑΣΚΗΣΕΩΝ ου ΚΕΦΑΛΑΙΟΥ Άσκηση 1 (Προτάθηκε από Χρήστο Κανάβη) Έστω CV 0.4 όπου CV ο συντελεστής μεταβολής, και η τυπική απόκλιση s = 0. ενός δείγματος που έχει την ίδια

Διαβάστε περισσότερα

Πρότυπο Πειραματικό Γυμνάσιο Πανεπιστημίου Πατρών. Αθανασία Μπαλωμένου ΠΕ03 Βασιλική Ρήγα ΠΕ03 Λαμπρινή Βουτσινά ΠΕ04.01

Πρότυπο Πειραματικό Γυμνάσιο Πανεπιστημίου Πατρών. Αθανασία Μπαλωμένου ΠΕ03 Βασιλική Ρήγα ΠΕ03 Λαμπρινή Βουτσινά ΠΕ04.01 Πρότυπο Πειραματικό Γυμνάσιο Πανεπιστημίου Πατρών Αθανασία Μπαλωμένου ΠΕ03 Βασιλική Ρήγα ΠΕ03 Λαμπρινή Βουτσινά ΠΕ04.01 Τα ερωτήματα που προκύπτουν από την εισαγωγή της Φυσικής στην Α γυμνασίου είναι :

Διαβάστε περισσότερα

Οι ιδιότητες των αερίων και καταστατικές εξισώσεις. Θεόδωρος Λαζαρίδης Σημειώσεις για τις παραδόσεις του μαθήματος Φυσικοχημεία Ι

Οι ιδιότητες των αερίων και καταστατικές εξισώσεις. Θεόδωρος Λαζαρίδης Σημειώσεις για τις παραδόσεις του μαθήματος Φυσικοχημεία Ι Οι ιδιότητες των αερίων και καταστατικές εξισώσεις Θεόδωρος Λαζαρίδης Σημειώσεις για τις παραδόσεις του μαθήματος Φυσικοχημεία Ι Τι είναι αέριο; Λέμε ότι μία ουσία βρίσκεται στην αέρια κατάσταση όταν αυθόρμητα

Διαβάστε περισσότερα

Υπερπροσαρμογή (Overfitting) (1)

Υπερπροσαρμογή (Overfitting) (1) Αλγόριθμος C4.5 Αποφυγή υπερπροσαρμογής (overfitting) Reduced error pruning Rule post-pruning Χειρισμός χαρακτηριστικών συνεχών τιμών Επιλογή κατάλληλης μετρικής για την επιλογή των χαρακτηριστικών διάσπασης

Διαβάστε περισσότερα

Βιολογία Γ Γενικού Λυκείου Θετικής κατεύθυνσης. Κεφάλαιο 1α Το Γενετικό Υλικό

Βιολογία Γ Γενικού Λυκείου Θετικής κατεύθυνσης. Κεφάλαιο 1α Το Γενετικό Υλικό Βιολογία Γ Γενικού Λυκείου Θετικής κατεύθυνσης Κεφάλαιο 1α Το Γενετικό Υλικό Το DNA είναι το γενετικό υλικό Αρχικά οι επιστήμονες θεωρούσαν ότι οι πρωτεΐνες αποτελούσαν το γενετικό υλικό των οργανισμών.

Διαβάστε περισσότερα

Εισαγωγή στις Ηλεκτρικές Μετρήσεις

Εισαγωγή στις Ηλεκτρικές Μετρήσεις Εισαγωγή στις Ηλεκτρικές Μετρήσεις Σφάλματα Μετρήσεων Συμβατικά όργανα μετρήσεων Χαρακτηριστικά μεγέθη οργάνων Παλμογράφος Λέκτορας Σοφία Τσεκερίδου 1 Σφάλματα μετρήσεων Επιτυχημένη μέτρηση Σωστή εκλογή

Διαβάστε περισσότερα

Ατομική μονάδα μάζας (amu) ορίζεται ως το 1/12 της μάζας του ατόμου του άνθρακα 12 6 C.

Ατομική μονάδα μάζας (amu) ορίζεται ως το 1/12 της μάζας του ατόμου του άνθρακα 12 6 C. 4.1 Βασικές έννοιες Ατομική μονάδα μάζας (amu) ορίζεται ως το 1/12 της μάζας του ατόμου του άνθρακα 12 6 C. Σχετική ατομική μάζα ή ατομικό βάρος λέγεται ο αριθμός που δείχνει πόσες φορές είναι μεγαλύτερη

Διαβάστε περισσότερα

ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ. Τι είναι αλγόριθμος

ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ. Τι είναι αλγόριθμος ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ Στο σηµείωµα αυτό αρχικά εξηγείται η έννοια αλγόριθµος και παραθέτονται τα σπουδαιότερα κριτήρια που πρέπει να πληρεί κάθε αλγόριθµος. Στη συνέχεια, η σπουδαιότητα των αλγορίθµων συνδυάζεται

Διαβάστε περισσότερα

Πανελλαδικές εξετάσεις Γ Τάξης Ημερήσιου Γενικού Λυκείου Βιολογία Θετικής Κατεύθυνσης Τετάρτη 4 Ιουνίου 2014

Πανελλαδικές εξετάσεις Γ Τάξης Ημερήσιου Γενικού Λυκείου Βιολογία Θετικής Κατεύθυνσης Τετάρτη 4 Ιουνίου 2014 Πανελλαδικές εξετάσεις Γ Τάξης Ημερήσιου Γενικού Λυκείου Βιολογία Θετικής Κατεύθυνσης Τετάρτη 4 Ιουνίου 2014 ΘΕΜΑ Α Α1.δ Α2.γ Α3.β Α4.γ Α5.β ΘΕΜΑ Β Β1. 4,2,1,6,3,5 Β2. α. DNA πολυμεράση β. πριμόσωμα γ.

Διαβάστε περισσότερα

Δύο κύριοι τρόποι παρουσίασης δεδομένων. Παράδειγμα

Δύο κύριοι τρόποι παρουσίασης δεδομένων. Παράδειγμα Δύο κύριοι τρόποι παρουσίασης δεδομένων Παράδειγμα Με πίνακες Με διαγράμματα Ονομαστικά δεδομένα Εδώ τα περιγραφικά μέτρα (μέσος, διάμεσος κλπ ) δεν έχουν νόημα Πήραμε ένα δείγμα από 25 άτομα και τα ρωτήσαμε

Διαβάστε περισσότερα

Αλγόριθμοι και Πολυπλοκότητα

Αλγόριθμοι και Πολυπλοκότητα Αλγόριθμοι και Πολυπλοκότητα Ροή Δικτύου Δημήτρης Μιχαήλ Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεματικής Χαροκόπειο Πανεπιστήμιο Μοντελοποίηση Δικτύων Μεταφοράς Τα γραφήματα χρησιμοποιούνται συχνά για την μοντελοποίηση

Διαβάστε περισσότερα

Σημειώσεις για το μάθημα ΙΑΤΡΙΚΑ ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΑ Α. ΚΑΝΑΠΙΤΣΑΣ Ε. ΠΑΠΑΓΕΩΡΓΙΟΥ

Σημειώσεις για το μάθημα ΙΑΤΡΙΚΑ ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΑ Α. ΚΑΝΑΠΙΤΣΑΣ Ε. ΠΑΠΑΓΕΩΡΓΙΟΥ Σημειώσεις για το μάθημα ΙΑΤΡΙΚΑ ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΑ Α. ΚΑΝΑΠΙΤΣΑΣ Ε. ΠΑΠΑΓΕΩΡΓΙΟΥ ΒΙΒΛΙΟΓΡΑΦΙΑ 1. Ελπινίκη Παπαγεωργίου Σημειώσεις Παρουσίαση : Μελέτη της απαγωγής βιοϊατρικού σήματος, εφαρμογή σε θεραπευτικά

Διαβάστε περισσότερα

Εργαστηριακή Διάγνωση της HIV λοίμωξης. Δρ. Μαρία Κοτσιανοπούλου Βιολόγος Υπεύθυνη Εργαστηριού Κέντρου Αναφοράς AIDS, ΕΣΔΥ

Εργαστηριακή Διάγνωση της HIV λοίμωξης. Δρ. Μαρία Κοτσιανοπούλου Βιολόγος Υπεύθυνη Εργαστηριού Κέντρου Αναφοράς AIDS, ΕΣΔΥ Εργαστηριακή Διάγνωση της HIV λοίμωξης Δρ. Μαρία Κοτσιανοπούλου Βιολόγος Υπεύθυνη Εργαστηριού Κέντρου Αναφοράς AIDS, ΕΣΔΥ Διάγνωση της HIV λοίμωξης Από το 1985 και μέχρι σήμερα η διαγνωστική διαδικασία

Διαβάστε περισσότερα

Εισαγωγή: ΑυτοοργΑνωση, AνΑδυση και ΠολυΠλοκοτητΑ κεφάλαιο 1: ΜοριΑκη BιολογιΑ και EΠιστηΜΕσ τησ ΠληροφοριΑσ

Εισαγωγή: ΑυτοοργΑνωση, AνΑδυση και ΠολυΠλοκοτητΑ κεφάλαιο 1: ΜοριΑκη BιολογιΑ και EΠιστηΜΕσ τησ ΠληροφοριΑσ Περιεχόμενα Περιεχόμενα Εισαγωγή: Αυτοοργάνωση, Aνάδυση και Πολυπλοκότητα... 15 Πώς μπορούν τα πράγματα να αυτοοργανώνονται;... 15 Προσπάθεια να δοθεί ένας προκαταρκτικός ορισμός της αυτοοργάνωσης...18

Διαβάστε περισσότερα

ΠΡΟΓΝΩΣΤΙΚA ΣΥΣTHΜΑΤΑ

ΠΡΟΓΝΩΣΤΙΚA ΣΥΣTHΜΑΤΑ ΠΡΟΓΝΩΣΤΙΚA ΣΥΣTHΜΑΤΑ Ιωάννα Τζουλάκη Κώστας Τσιλίδης Ιωαννίδης: κεφάλαιο 2 Guyatt: κεφάλαιο 18 ΕΠΙςΤΗΜΟΝΙΚΗ ΙΑΤΡΙΚΗ Επιστήμη (θεωρία) Πράξη (φροντίδα υγείας) Γνωστικό μέρος Αιτιό-γνωση Διά-γνωση Πρό-γνωση

Διαβάστε περισσότερα

ΟΚΙΜΑΣΙΕΣ χ 2 (CHI-SQUARE)

ΟΚΙΜΑΣΙΕΣ χ 2 (CHI-SQUARE) ΔΟΚΙΜΑΣΙΕΣ χ (CI-SQUARE) ΟΚΙΜΑΣΙΕΣ χ (CI-SQUARE). Εισαγωγή Οι στατιστικές δοκιμασίες που μελετήσαμε μέχρι τώρα ονομάζονται παραμετρικές (paramtrc) διότι χαρακτηρίζονται από υποθέσεις σχετικές είτε για

Διαβάστε περισσότερα

Καταστατική εξίσωση ιδανικών αερίων

Καταστατική εξίσωση ιδανικών αερίων Καταστατική εξίσωση ιδανικών αερίων 21-1. Από τι εξαρτάται η συμπεριφορά των αερίων; Η συμπεριφορά των αερίων είναι περισσότερο απλή και ομοιόμορφη από τη συμπεριφορά των υγρών και των στερεών. Σε αντίθεση

Διαβάστε περισσότερα

Σχεδιαστής Ιστοσελίδων

Σχεδιαστής Ιστοσελίδων Σχεδιαστής Ιστοσελίδων 1. Περιγραφή Ρόλου Τίτλος Προφίλ Σχεδιαστής Ιστοσελίδων Γνωστό και ως Συνοπτική Ένας σχεδιαστής ιστοσελίδων κατασκευάζει και ενημερώνει ιστοσελίδες ως προς τη σχεδίαση και τη διαμόρφωση

Διαβάστε περισσότερα

Γενικά. Τί είναι ο κληρονομικός καρκίνος; κληρονομικός και σποραδικός καρκίνος. Κληρονομικός καρκίνος - Site Ε.Ο.Π.Ε. - Μ.Σ.

Γενικά. Τί είναι ο κληρονομικός καρκίνος; κληρονομικός και σποραδικός καρκίνος. Κληρονομικός καρκίνος - Site Ε.Ο.Π.Ε. - Μ.Σ. 1 Γενικά Ο καρκίνος προκαλείται από αλλαγές στα υλικά του σώματος μας που ονομάζονται «γονίδια». Πρόκειται για τις μονάδες πληροφοριών σε κάθε κύτταρο του σώματός μας. Τα γονίδια υπαγορεύουν στπν οργανισμό

Διαβάστε περισσότερα

Σύγχρονες μεθοδολογίες μοριακής βιολογίας και γενετικής στη γυναικολογία

Σύγχρονες μεθοδολογίες μοριακής βιολογίας και γενετικής στη γυναικολογία ΣΥΓΧΡΟΝΕΣ ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΕΣ ΜΟΡΙΑΚΗΣ ΒΙΟΛΟΓΙΑΣ - ΓΕΝΕΤΙΚΗΣ Σύγχρονες μεθοδολογίες μοριακής βιολογίας και γενετικής στη γυναικολογία ΠΑΠΑΝΙΚΟΛΑΟΥ ΕΛΕΝΗ, Ph.D. Λέκτορας Εργαστήριο Βιολογίας, Ιατρική Σχολή Αθηνών

Διαβάστε περισσότερα

ΦΑΡΜΑΚΩΝ WORKSHOP ΣΧΕ ΙΑΣΜΟΥ

ΦΑΡΜΑΚΩΝ WORKSHOP ΣΧΕ ΙΑΣΜΟΥ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟΣΧΕ ΙΑΣΜΟΥ ΣΧΕ ΙΑΣΜΟΥ ΦΑΡΜΑΚΩΝ ΕΘΝΙΚΟ Ι ΡΥΜΑ ΕΡΕΥΝΩΝ ΙΝΣΤΙΤΟΥΤΟ ΟΡΓΑΝΙΚΗΣ & ΦΑΡΜΑΚΕΥΤΙΚΗΣ ΧΗΜΕΙΑΣ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΜΟΡΙΑΚΗΣ ΑΝΑΛΥΣΗΣ WORKSHOP ΣΧΕ ΙΑΣΜΟΥ ΦΑΡΜΑΚΩΝ Βασικές στρατηγικές Στο σχεδιασµό νέων

Διαβάστε περισσότερα

Π Α Ν Ε Λ Λ Η Ν Ι Ε Σ 2 0 1 5 Μ Α Θ Η Μ Α Τ Ι Κ Α K A I Σ Τ Ο Ι Χ Ε Ι Α Σ Τ Α Τ Ι Σ Τ Ι Κ Η

Π Α Ν Ε Λ Λ Η Ν Ι Ε Σ 2 0 1 5 Μ Α Θ Η Μ Α Τ Ι Κ Α K A I Σ Τ Ο Ι Χ Ε Ι Α Σ Τ Α Τ Ι Σ Τ Ι Κ Η Π Α Ν Ε Λ Λ Η Ν Ι Ε Σ 0 Μ Α Θ Η Μ Α Τ Ι Κ Α K A I Σ Τ Ο Ι Χ Ε Ι Α Σ Τ Α Τ Ι Σ Τ Ι Κ Η Ε π ι μ ε λ ε ι α : Τ α κ η ς Τ σ α κ α λ α κ ο ς o ΘΕΜΑ Π α ν ε λ λ α δ ι κ ε ς Ε ξ ε τ α σ ε ι ς ( 0 ) A. Aν οι συναρτησεις

Διαβάστε περισσότερα

Έλεγχοι. Τη συγκέντρωση του φαρμάκου σε δείγμα ιστού ή βιολογικού υγρού

Έλεγχοι. Τη συγκέντρωση του φαρμάκου σε δείγμα ιστού ή βιολογικού υγρού Έλεγχοι Τη συγκέντρωση του φαρμάκου σε δείγμα ιστού ή βιολογικού υγρού Το ρυθμό απελευθέρωσης του φαρμάκου από το σκεύασμα Έλεγχο ταυτότητας και καθαρότητας της πρώτης ύλης και των εκδόχων( βάση προδιαγραφών)

Διαβάστε περισσότερα

ΑΡΧΗ 1ΗΣ ΣΕΛΙ ΑΣ Γ ΗΜΕΡΗΣΙΩΝ

ΑΡΧΗ 1ΗΣ ΣΕΛΙ ΑΣ Γ ΗΜΕΡΗΣΙΩΝ ΑΡΧΗ 1ΗΣ ΣΕΛΙ ΑΣ Γ ΗΜΕΡΗΣΙΩΝ ΠΑΝΕΛΛΑΔΙΚΕΣ ΕΞΕΤΑΣΕΙΣ Γ ΤΑΞΗΣ ΗΜΕΡΗΣΙΟΥ ΓΕΝΙΚΟΥ ΛΥΚΕΙΟΥ ΚΑΙ ΕΠΑΛ (ΟΜΑΔΑ Β ) TETAPTH 4 IOYNIOY 2014 - ΕΞΕΤΑΖΟΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑ: ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΘΕΤΙΚΗΣ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ ΣΥΝΟΛΟ ΣΕΛΙΔΩΝ: ΠΕΝΤΕ

Διαβάστε περισσότερα

Θεωρία - Εφαρμογές ΓΕΝΕΤΙΚΗ ΒΕΛΤΙΩΣΗ ΦΥΤΩΝ - ΜΟΡΙΑΚΟΙ ΔΕΙΚΤΕΣ 1

Θεωρία - Εφαρμογές ΓΕΝΕΤΙΚΗ ΒΕΛΤΙΩΣΗ ΦΥΤΩΝ - ΜΟΡΙΑΚΟΙ ΔΕΙΚΤΕΣ 1 ΜΟΡΙΑΚΟΙ ΔΕΙΚΤΕΣ Θεωρία - Εφαρμογές ΓΕΝΕΤΙΚΗ ΒΕΛΤΙΩΣΗ ΦΥΤΩΝ - ΜΟΡΙΑΚΟΙ ΔΕΙΚΤΕΣ 1 ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΟΥΣ ΜΟΡΙΑΚΟΥΣ Έπιλογή με βάση: ΔΕΙΚΤΕΣ Φαινοτυπικοί δείκτες Γενετικοί δείκτες Μοριακοί δείκτες (Πρωτεϊνικοί &

Διαβάστε περισσότερα

ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΘΕΤΙΚΗΣ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ

ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΘΕΤΙΚΗΣ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ ΘΕΜΑ Α ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΘΕΤΙΚΗΣ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ Να γράψετε στο τετράδιό σας τον αριθμό καθεμιάς από τις παρακάτω ημιτελείς προτάσεις Α1 έως Α5 και δίπλα το γράμμα που αντιστοιχεί στη λέξη ή τη φράση, η οποία συμπληρώνει

Διαβάστε περισσότερα

Proteomics and Genomics for Drug Discovery / Personalized Medicine

Proteomics and Genomics for Drug Discovery / Personalized Medicine ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΕΡΓΑΣΙΑ 9ου ΕΞΑΜΗΝΟΥ ΓΙΑ ΤΟ ΜΑΘΗΜΑ ΕΜΒΙΟΜΗΧΑΝΙΚΗ ΚΑΙ ΒΙΟΙΑΤΡΙΚΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ Proteomics and Genomics for Drug Discovery / Personalized Medicine ΕΠΙΜΕΛΗΤΕΣ: ΚΑΤΡΑΝΑΣ ΓΕΩΡΓΙΟΣ (Α.Μ.

Διαβάστε περισσότερα

Τμήμα Μηχανολόγων Μηχανικών Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ Η/Υ. Βήματα προς τη δημιουργία εκτελέσιμου κώδικα

Τμήμα Μηχανολόγων Μηχανικών Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ Η/Υ. Βήματα προς τη δημιουργία εκτελέσιμου κώδικα Τμήμα Μηχανολόγων Μηχανικών Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ Η/Υ Βήματα προς τη δημιουργία εκτελέσιμου κώδικα Ιωάννης Λυχναρόπουλος Μαθηματικός, MSc, PhD Βήματα προς τη δημιουργία εκτελέσιμου κώδικα

Διαβάστε περισσότερα

ΜΕΤΑ-ΑΝΑΛΥΣΗ (Meta-Analysis)

ΜΕΤΑ-ΑΝΑΛΥΣΗ (Meta-Analysis) ΚΕΦΑΛΑΙΟ 23 ΜΕΤΑ-ΑΝΑΛΥΣΗ (Meta-Analysis) ΕΙΣΑΓΩΓΗ Έχοντας παρουσιάσει τις βασικές έννοιες των ελέγχων υποθέσεων, θα ήταν, ίσως, χρήσιμο να αναφερθούμε σε μια άλλη περιοχή στατιστικής συμπερασματολογίας

Διαβάστε περισσότερα

ΟΜΟΣΠΟΝ ΙΑ ΕΚΠΑΙ ΕΥΤΙΚΩΝ ΦΡΟΝΤΙΣΤΩΝ ΕΛΛΑ ΟΣ (Ο.Ε.Φ.Ε.) ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ 2014

ΟΜΟΣΠΟΝ ΙΑ ΕΚΠΑΙ ΕΥΤΙΚΩΝ ΦΡΟΝΤΙΣΤΩΝ ΕΛΛΑ ΟΣ (Ο.Ε.Φ.Ε.) ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ 2014 ΤΑΞΗ: ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗ: ΜΑΘΗΜΑ: Γ ΓΕΝΙΚΟΥ ΛΥΚΕΙΟΥ ΘΕΤΙΚΗ ΒΙΟΛΟΓΙΑ Ηµεροµηνία: Παρασκευή 25 Απριλίου 2014 ιάρκεια Εξέτασης: 3 ώρες ΕΚΦΩΝΗΣΕΙΣ ΘΕΜΑ Α Να γράψετε στο τετράδιό σας τον αριθµό καθεµιάς από τις παρακάτω

Διαβάστε περισσότερα

Ο Παλμογράφος στη Διδασκαλία της Τριγωνομετρίας. Εφαρμογές της Τριγωνομετρίας σε πραγματικά προβλήματα και ενδιαφέρουσες επεκτάσεις

Ο Παλμογράφος στη Διδασκαλία της Τριγωνομετρίας. Εφαρμογές της Τριγωνομετρίας σε πραγματικά προβλήματα και ενδιαφέρουσες επεκτάσεις Ο Παλμογράφος στη Διδασκαλία της Τριγωνομετρίας Εφαρμογές της Τριγωνομετρίας σε πραγματικά προβλήματα και ενδιαφέρουσες επεκτάσεις Περίληψη Τριγωνομετρικές Συναρτήσεις Κυματική Παλμογράφος STEM Εφαρμογές

Διαβάστε περισσότερα

Μετρολογικές Διατάξεις Μέτρησης Θερμοκρασίας. 4.1. Μετρολογικός Ενισχυτής τάσεων θερμοζεύγους Κ και η δοκιμή (testing).

Μετρολογικές Διατάξεις Μέτρησης Θερμοκρασίας. 4.1. Μετρολογικός Ενισχυτής τάσεων θερμοζεύγους Κ και η δοκιμή (testing). Κεφάλαιο 4 Μετρολογικές Διατάξεις Μέτρησης Θερμοκρασίας. 4.1. Μετρολογικός Ενισχυτής τάσεων θερμοζεύγους Κ και η δοκιμή (testing). Οι ενδείξεις (τάσεις εξόδου) των θερμοζευγών τύπου Κ είναι δύσκολο να

Διαβάστε περισσότερα

Εργαλεία Μοριακής Γενετικής

Εργαλεία Μοριακής Γενετικής Εργαλεία Μοριακής Γενετικής Αρχές Μοριακής κλωνοποίησης Τα περιοριστικά ένζυμα: αναγνωρίζουν αλληλουχίες (θέσεις περιορισμού). 2 τύποι ενζύμων: -Τύπος I = Κόβουν κοντά στη θέση περιορισμού -σπάνια χρησιμοποιούνται.

Διαβάστε περισσότερα

Α2. Το αντικωδικόνιο είναι τριπλέτα νουκλεοτιδίων του α. mrna β. snrna γ. trna δ. rrna Μονάδες 5

Α2. Το αντικωδικόνιο είναι τριπλέτα νουκλεοτιδίων του α. mrna β. snrna γ. trna δ. rrna Μονάδες 5 ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ ΘΕΜΑ Α Να γράψετε στο τετράδιό σας τον αριθμό καθεμιάς από τις παρακάτω ημιτελείς προτάσεις Α1 έως Α5 και δίπλα στο γράμμα που αντιστοιχεί στη λέξη ή στη φράση, η οποία συμπληρώνει

Διαβάστε περισσότερα

Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό διατίθεται με του όρους χρήσης Creative Commons (CC) Αναφορά Δημιουργού Μη Εμπορική Χρήση Όχι Παράγωγα Έργα.

Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό διατίθεται με του όρους χρήσης Creative Commons (CC) Αναφορά Δημιουργού Μη Εμπορική Χρήση Όχι Παράγωγα Έργα. 2 Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό διατίθεται με του όρους χρήσης Creative Commons (CC) Αναφορά Δημιουργού Μη Εμπορική Χρήση Όχι Παράγωγα Έργα. Για εκπαιδευτικό υλικό, όπως εικόνες, διαγράμματα,

Διαβάστε περισσότερα

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 3ο ΤΥΧΑΙΟΙ ΑΡΙΘΜΟΙ ΕΛΕΓΧΟΣ ΤΥΧΑΙΟΤΗΤΑΣ

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 3ο ΤΥΧΑΙΟΙ ΑΡΙΘΜΟΙ ΕΛΕΓΧΟΣ ΤΥΧΑΙΟΤΗΤΑΣ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 3ο ΤΥΧΑΙΟΙ ΑΡΙΘΜΟΙ ΕΛΕΓΧΟΣ ΤΥΧΑΙΟΤΗΤΑΣ 3.1 Τυχαίοι αριθμοί Στην προσομοίωση διακριτών γεγονότων γίνεται χρήση ακολουθίας τυχαίων αριθμών στις περιπτώσεις που απαιτείται η δημιουργία στοχαστικών

Διαβάστε περισσότερα

University of Cyprus Biomedical Imaging and Applied Optics. ΗΜΥ 370 Εισαγωγή στη Βιοϊατρική Μηχανική. Υπολογιστική Βιολογία και Βιοπληροφορική

University of Cyprus Biomedical Imaging and Applied Optics. ΗΜΥ 370 Εισαγωγή στη Βιοϊατρική Μηχανική. Υπολογιστική Βιολογία και Βιοπληροφορική University of Cyprus Biomedical Imaging and Applied Optics ΗΜΥ 370 Εισαγωγή στη Βιοϊατρική Μηχανική Υπολογιστική Βιολογία και Βιοπληροφορική Ορισμοί Ορισμοί του National Institutes of Health (NIH), USA

Διαβάστε περισσότερα

2.6.2 Φυσικές σταθερές των χημικών ουσιών

2.6.2 Φυσικές σταθερές των χημικών ουσιών 1 2.6.2 Φυσικές σταθερές των χημικών ουσιών Ερωτήσεις θεωρίας με απαντήσεις 6-2-1. Ποιες χημικές ουσίες λέγονται καθαρές ή καθορισμένες; Τα χημικά στοιχεία και οι χημικές ενώσεις. 6-2-2. Ποια είναι τα

Διαβάστε περισσότερα

ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ. 6.1 ΓΡΑΜΜΙΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ (Επαναλήψεις-Συμπληρώσεις)

ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ. 6.1 ΓΡΑΜΜΙΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ (Επαναλήψεις-Συμπληρώσεις) 6 ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ 6.1 ΓΡΑΜΜΙΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ (Επαναλήψεις-Συμπληρώσεις) Η εξίσωση αx βy γ Στο Γυμνάσιο διαπιστώσαμε με την βοήθεια παραδειγμάτων ότι η εξίσωση αx βy γ, με α 0 ή β 0, που λέγεται γραμμική εξίσωση,

Διαβάστε περισσότερα

2 ΟΥ και 7 ΟΥ ΚΕΦΑΛΑΙΟΥ

2 ΟΥ και 7 ΟΥ ΚΕΦΑΛΑΙΟΥ ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΕΠΙΜΕΛΕΙΑ: ΜΑΡΙΑ Σ. ΖΙΩΓΑ ΚΑΘΗΓΗΤΡΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΘΕΩΡΙΑ 2 ΟΥ και 7 ΟΥ ΚΕΦΑΛΑΙΟΥ ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΑΛΓΟΡΙΘΜΩΝ και ΔΟΜΗ ΑΚΟΛΟΥΘΙΑΣ 2.1 Να δοθεί ο ορισμός

Διαβάστε περισσότερα

1. Πότε χρησιμοποιούμε την δομή επανάληψης; Ποιες είναι οι διάφορες εντολές (μορφές) της;

1. Πότε χρησιμοποιούμε την δομή επανάληψης; Ποιες είναι οι διάφορες εντολές (μορφές) της; 1. Πότε χρησιμοποιούμε την δομή επανάληψης; Ποιες είναι οι διάφορες (μορφές) της; Η δομή επανάληψης χρησιμοποιείται όταν μια σειρά εντολών πρέπει να εκτελεστεί σε ένα σύνολο περιπτώσεων, που έχουν κάτι

Διαβάστε περισσότερα

Μετάδοση Πολυμεσικών Υπηρεσιών Ψηφιακή Τηλεόραση

Μετάδοση Πολυμεσικών Υπηρεσιών Ψηφιακή Τηλεόραση Χειμερινό Εξάμηνο 2013-2014 Μετάδοση Πολυμεσικών Υπηρεσιών Ψηφιακή Τηλεόραση 5 η Παρουσίαση : Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας Διδάσκων: Γιάννης Ντόκας Σύνθεση Χρωμάτων Αφαιρετική Παραγωγή Χρώματος Χρωματικά

Διαβάστε περισσότερα

ΕΙΣΑΓΩΓΗ. Βασικές έννοιες

ΕΙΣΑΓΩΓΗ. Βασικές έννοιες ΕΙΣΑΓΩΓΗ Βασικές έννοιες Σε ένα ερωτηματολόγιο έχουμε ένα σύνολο ερωτήσεων. Μπορούμε να πούμε ότι σε κάθε ερώτηση αντιστοιχεί μία μεταβλητή. Αν θεωρήσουμε μια ερώτηση, τα άτομα δίνουν κάποιες απαντήσεις

Διαβάστε περισσότερα

γ ρ α π τ ή ε ξ έ τ α σ η σ τ ο μ ά θ η μ α ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΘΕΤΙΚΗΣ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ

γ ρ α π τ ή ε ξ έ τ α σ η σ τ ο μ ά θ η μ α ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΘΕΤΙΚΗΣ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ γ ρ α π τ ή ε ξ έ τ α σ η σ τ ο μ ά θ η μ α ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΘΕΤΙΚΗΣ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ Γ ' ΛΥΚΕΙΟΥ Τάξη: Γ Λυκείου Τμήμα: Βαθμός: Ονοματεπώνυμο: Καθηγητές: Θ Ε Μ Α A 1. Να επιλέξετε τη σωστή απάντηση: Α1. Το γονίδιο

Διαβάστε περισσότερα

ΑΡΧΗ 1ΗΣ ΣΕΛΙ ΑΣ ΤΑΞΗ

ΑΡΧΗ 1ΗΣ ΣΕΛΙ ΑΣ ΤΑΞΗ ΑΡΧΗ 1ΗΣ ΣΕΛΙ ΑΣ ΑΠΟΛΥΤΗΡΙΕΣ ΕΞΕΤΑΣΕΙΣ Σ ΕΣΠΕΡΙΝΟΥ ΕΝΙΑΙΟΥ ΛΥΚΕΙΟΥ ΠΑΡΑΣΚΕΥΗ 2 ΙΟΥΝΙΟΥ 2006 ΕΞΕΤΑΖΟΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑ ΘΕΤΙΚΗΣ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ: ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΣΥΝΟΛΟ ΣΕΛΙ ΩΝ: ΠΕΝΤΕ (5) ΘΕΜΑ 1ο Α. Για τις ημιτελείς προτάσεις

Διαβάστε περισσότερα

(αδρές αποικίες) Θέρμανση (λείες αποικίες) ζωντανά ποντίκια ζωντανά ποντίκια νεκρά ποντίκια

(αδρές αποικίες) Θέρμανση (λείες αποικίες) ζωντανά ποντίκια ζωντανά ποντίκια νεκρά ποντίκια Το DNA είναι το γενετικό υλικό 1. Πείραμα Griffith (1928) Βακτήριο πνευμονιόκοκκου (Diplococcus pneumoniae) Χωρίς κάλυμμα Με κάλυμμα (αδρές αποικίες) Θέρμανση (λείες αποικίες) ζωντανά ποντίκια ζωντανά

Διαβάστε περισσότερα

ΕΠΙΣΤΗΜΟΝΙΚΟΙ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΙ: Μια ενδιαφέρουσα σταδιοδρομία

ΕΠΙΣΤΗΜΟΝΙΚΟΙ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΙ: Μια ενδιαφέρουσα σταδιοδρομία ΕΠΙΣΤΗΜΟΝΙΚΟΙ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΙ: Μια ενδιαφέρουσα σταδιοδρομία N. Μισυρλής (e-mail: nmis@di.uoa.gr) Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεπικοινωνιών Πανεπιστήμιο Αθηνών Parallel Scientific Computing Laboratory (PSCL)

Διαβάστε περισσότερα

ΔΟΜΗ ΚΑΙ ΛΕΙΤΟΥΡΓΙΑ ΠΛΑΣΜΑΤΙΚΗΣ ΜΕΜΒΡΑΝΗΣ. Πετρολιάγκης Σταμάτης Τμήμα Γ4

ΔΟΜΗ ΚΑΙ ΛΕΙΤΟΥΡΓΙΑ ΠΛΑΣΜΑΤΙΚΗΣ ΜΕΜΒΡΑΝΗΣ. Πετρολιάγκης Σταμάτης Τμήμα Γ4 ΔΟΜΗ ΚΑΙ ΛΕΙΤΟΥΡΓΙΑ ΠΛΑΣΜΑΤΙΚΗΣ ΜΕΜΒΡΑΝΗΣ Πετρολιάγκης Σταμάτης Τμήμα Γ4 ΕΝΝΟΙΑ ΤΗΣ ΠΛΑΣΜΑΤΙΚΗΣ ΜΕΜΒΡΑΝΗΣ Η κυτταρική μεμβράνη ή πλασματική μεμβράνη είναι η εξωτερική μεμβράνη που περιβάλλει το κύτταρο

Διαβάστε περισσότερα

http://kesyp.didefth.gr/ 1

http://kesyp.didefth.gr/ 1 248_Τµήµα Εφαρµοσµένων Μαθηµατικών Πανεπιστήµιο Κρήτης, Ηράκλειο Προπτυχιακό Πρόγραµµα Σκοπός του Τµήµατος Εφαρµοσµένων Μαθηµατικών είναι η εκαπαίδευση επιστηµόνων ικανών όχι µόνο να υπηρετήσουν και να

Διαβάστε περισσότερα

ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΞΕΤΑΣΤΙΚΗΣ ΕΑΡΙΝΩΝ ΕΞΑΜΗΝΩΝ & ΕΠΙ ΠΤΥΧΙΩ ΕΞΕΤΑΣΤΙΚΗΣ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΟΥ ΕΤΟΥΣ 2014-15 (ΟΡΘΗ ΕΠΑΝΑΛΗΨΗ 1 )

ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΞΕΤΑΣΤΙΚΗΣ ΕΑΡΙΝΩΝ ΕΞΑΜΗΝΩΝ & ΕΠΙ ΠΤΥΧΙΩ ΕΞΕΤΑΣΤΙΚΗΣ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΟΥ ΕΤΟΥΣ 2014-15 (ΟΡΘΗ ΕΠΑΝΑΛΗΨΗ 1 ) ΠΑΡΑΣΚΕΥΗ 19/6/2015 ΠΕΜΠΤΗ 18/6/2015 ΤΕΤΑΡΤΗ 17/6/2015 ΤΡΙΤΗ 16/6/2015 ΔΕΥΤΕΡΑ 15/6/2015 ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΩΝ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ ΚΑΙ ΦΥΣΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΞΕΤΑΣΤΙΚΗΣ ΕΑΡΙΝΩΝ ΕΞΑΜΗΝΩΝ

Διαβάστε περισσότερα

ΑΔΑΜΑΝΤΙΑ Κ. ΣΠΑΝΑΚΑ Σύντομες Προδιαγραφές Συγγραφής Εκπαιδευτικού Υλικού εξ αποστάσεως εκπαίδευσης: Σημεία Προσοχής ΠΛΣ

ΑΔΑΜΑΝΤΙΑ Κ. ΣΠΑΝΑΚΑ Σύντομες Προδιαγραφές Συγγραφής Εκπαιδευτικού Υλικού εξ αποστάσεως εκπαίδευσης: Σημεία Προσοχής ΠΛΣ ΑΔΑΜΑΝΤΙΑ Κ. ΣΠΑΝΑΚΑ Σύντομες Προδιαγραφές Συγγραφής Εκπαιδευτικού Υλικού εξ αποστάσεως εκπαίδευσης: Σημεία Προσοχής ΠΛΣ Πρόκληση ο σχεδιασμός κι η ανάπτυξη εξ αποστάσεως εκπαιδευτικού υλικού. Ζητούμενο

Διαβάστε περισσότερα

Β. ΚΑΜΙΝΕΛΛΗΣ ΒΙΟΛΟΓΙΑ. Είναι η επιστήμη που μελετά τους ζωντανούς οργανισμούς. (Αποτελούνται από ένα ή περισσότερα κύτταρα).

Β. ΚΑΜΙΝΕΛΛΗΣ ΒΙΟΛΟΓΙΑ. Είναι η επιστήμη που μελετά τους ζωντανούς οργανισμούς. (Αποτελούνται από ένα ή περισσότερα κύτταρα). ΒΙΟΛΟΓΙΑ Είναι η επιστήμη που μελετά τους ζωντανούς οργανισμούς. (Αποτελούνται από ένα ή περισσότερα κύτταρα). Είδη οργανισμών Υπάρχουν δύο είδη οργανισμών: 1. Οι μονοκύτταροι, που ονομάζονται μικροοργανισμοί

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΛΟΠΟΝΝΗΣΟΥ ΣΧΟΛΗ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ και ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ. ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ και ΤΗΛΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ ΟΔΗΓΟΣ ΜΕΤΑΒΑΤΙΚΩΝ ΔΙΑΤΑΞΕΩΝ 2014 2015

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΛΟΠΟΝΝΗΣΟΥ ΣΧΟΛΗ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ και ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ. ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ και ΤΗΛΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ ΟΔΗΓΟΣ ΜΕΤΑΒΑΤΙΚΩΝ ΔΙΑΤΑΞΕΩΝ 2014 2015 ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΛΟΠΟΝΝΗΣΟΥ ΣΧΟΛΗ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ και ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ και ΤΗΛΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ ΟΔΗΓΟΣ ΜΕΤΑΒΑΤΙΚΩΝ ΔΙΑΤΑΞΕΩΝ 2014 2015 Επιτροπή προπτυχιακών σπουδών: Κ. Βασιλάκης Κ. Γιαννόπουλος

Διαβάστε περισσότερα

ΛΥΣΗ ΤΗΣ ΑΣΚΗΣΗΣ ΕΠΑΝΑΛΗΨΗΣ

ΛΥΣΗ ΤΗΣ ΑΣΚΗΣΗΣ ΕΠΑΝΑΛΗΨΗΣ ΛΥΣΗ ΤΗΣ ΑΣΚΗΣΗΣ ΕΠΑΝΑΛΗΨΗΣ 1. Ο γενετικός κώδικας είναι ένας κώδικας αντιστοίχισης των κωδικονίων του mrna με αμινοξέα στην πολυπεπτιδική αλυσίδα. Σύμφωνα με αυτόν η 3 μετάφραση όλων των mrna αρχίζει

Διαβάστε περισσότερα

Ανάλυση της επίδοσης μαθητών βιολογίας με θέμα ερώτηση πειραματικής μελέτης για την ολυμπιάδα φυσικών επιστημών Ευρωπαϊκής Ένωσης (EUSO)

Ανάλυση της επίδοσης μαθητών βιολογίας με θέμα ερώτηση πειραματικής μελέτης για την ολυμπιάδα φυσικών επιστημών Ευρωπαϊκής Ένωσης (EUSO) Ανάλυση της επίδοσης μαθητών βιολογίας με θέμα ερώτηση πειραματικής μελέτης για την ολυμπιάδα φυσικών επιστημών Ευρωπαϊκής Ένωσης (EUSO) Φάνης Κωνσταντίνος Φυλακτίδης Μάριος Ινστ. Νευρολογίας & Γενετικής

Διαβάστε περισσότερα

Η ζητούμενη σειρά έχει ως εξής: αδενίνη < νουκλεοτίδιο < νουκλεόσωμα < γονίδιο < χρωματίδα < χρωμόσωμα < γονιδίωμα.

Η ζητούμενη σειρά έχει ως εξής: αδενίνη < νουκλεοτίδιο < νουκλεόσωμα < γονίδιο < χρωματίδα < χρωμόσωμα < γονιδίωμα. ΚΕΦ. 1 ο ΕΡΩΤΗΣΕΙΣ ΚΡΙΣΕΩΣ 1. Να κατατάξετε σε σειρά αυξανόμενου μεγέθους τις παρακάτω έννοιες που σχετίζονται με το γενετικό υλικό των οργανισμών: νουκλεόσωμα, χρωμόσωμα, αδενίνη, νουκλεοτίδιο, γονίδιο

Διαβάστε περισσότερα

Ενδεικτικές ασκήσεις ΔΙΠ 50

Ενδεικτικές ασκήσεις ΔΙΠ 50 Ενδεικτικές ασκήσεις ΔΙΠ 50 Άσκηση 1 (άσκηση 1 1 ης εργασίας 2009-10) Σε ένα ράφι μιας βιβλιοθήκης τοποθετούνται με τυχαία σειρά 11 διαφορετικά βιβλία τεσσάρων θεματικών ενοτήτων. Πιο συγκεκριμένα, υπάρχουν

Διαβάστε περισσότερα

ΕΡΓΑΛΕΙΑ ΧΡΟΝΙΚΟΥ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΥ

ΕΡΓΑΛΕΙΑ ΧΡΟΝΙΚΟΥ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΥ ΕΡΓΑΛΕΙΑ ΧΡΟΝΙΚΟΥ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΥ Δρ. Βασιλική Καζάνα Αναπλ. Καθηγήτρια ΤΕΙ Καβάλας, Τμήμα Δασοπονίας & Διαχείρισης Φυσικού Περιβάλλοντος Δράμας Εργαστήριο Δασικής Διαχειριστικής Τηλ. & Φαξ: 25210 60435

Διαβάστε περισσότερα

ΚΕΦΑΛΑΙΟ II ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ 1. ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ ΚΑΤΑ ΕΝΑ ΚΡΙΤΗΡΙΟ 2. ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ ΚΑΤΑ ΔΥΟ ΚΡΙΤΗΡΙΑ

ΚΕΦΑΛΑΙΟ II ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ 1. ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ ΚΑΤΑ ΕΝΑ ΚΡΙΤΗΡΙΟ 2. ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ ΚΑΤΑ ΔΥΟ ΚΡΙΤΗΡΙΑ ΚΕΦΑΛΑΙΟ II ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ ΕΝΟΤΗΤΕΣ 1. ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ ΚΑΤΑ ΕΝΑ ΚΡΙΤΗΡΙΟ. ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ ΚΑΤΑ ΔΥΟ ΚΡΙΤΗΡΙΑ 1. ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ ΚΑΤΑ ΕΝΑ ΚΡΙΤΗΡΙΟ (One-Way Analyss of Varance) Η ανάλυση

Διαβάστε περισσότερα

ΚΑΙΝΟΤΟΜΕΣ ΛΥΣΕΙΣ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗΣ ΚΑΙ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΟΔΗΓΟΣ E-LEARNING

ΚΑΙΝΟΤΟΜΕΣ ΛΥΣΕΙΣ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗΣ ΚΑΙ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΟΔΗΓΟΣ E-LEARNING ΚΑΙΝΟΤΟΜΕΣ ΛΥΣΕΙΣ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗΣ ΚΑΙ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΑΘΗΝΑ 2014 1 1. Τι είναι το e-learning; Το e-learning, η ηλεκτρονική μάθηση, είναι μια διαδικασία μάθησης και ταυτόχρονα μια μεθοδολογία εξ αποστάσεως εκπαίδευσης

Διαβάστε περισσότερα

8. Σύνθεση και ανάλυση δυνάμεων

8. Σύνθεση και ανάλυση δυνάμεων 8. Σύνθεση και ανάλυση δυνάμεων Βασική θεωρία Σύνθεση δυνάμεων Συνισταμένη Σύνθεση δυνάμεων είναι η διαδικασία με την οποία προσπαθούμε να προσδιορίσουμε τη δύναμη εκείνη που προκαλεί τα ίδια αποτελέσματα

Διαβάστε περισσότερα

ΚΡΙΣΙΜΑ ΣΗΜΕΙΑ ΕΛΕΓΧΟΥ ΚΑΙ ΕΠΕΜΒΑΣΕΙΣ ΣΤΗ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΤΩΝ ΑΓΕΛΑΔΟΤΡΟΦΙΚΩΝ ΜΟΝΑΔΩΝ

ΚΡΙΣΙΜΑ ΣΗΜΕΙΑ ΕΛΕΓΧΟΥ ΚΑΙ ΕΠΕΜΒΑΣΕΙΣ ΣΤΗ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΤΩΝ ΑΓΕΛΑΔΟΤΡΟΦΙΚΩΝ ΜΟΝΑΔΩΝ ΕΝΩΣΗ ΦΥΛΗΣ ΧΟΛΣΤΑΙΝ ΕΛΛΑΔΑΣ Γεωτεχνική Υπηρεσία και Υπηρεσία Πληροφορικών Συστημάτων ΚΡΙΣΙΜΑ ΣΗΜΕΙΑ ΕΛΕΓΧΟΥ ΚΑΙ ΕΠΕΜΒΑΣΕΙΣ ΣΤΗ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΤΩΝ ΑΓΕΛΑΔΟΤΡΟΦΙΚΩΝ ΜΟΝΑΔΩΝ ΕΙΣΑΓΩΓΗ Η παρούσα οικονομική κατάσταση

Διαβάστε περισσότερα

ΔΙΔΑΣΚΑΛΙΑ ΤΗΣ ΕΝΝΟΙΑΣ ΤΟΥ ΟΡΙΟΥ ΣΥΝΑΡΤΗΣΗΣ

ΔΙΔΑΣΚΑΛΙΑ ΤΗΣ ΕΝΝΟΙΑΣ ΤΟΥ ΟΡΙΟΥ ΣΥΝΑΡΤΗΣΗΣ ΕΠΙΜΟΡΦΩΣΗ ΤΩΝ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΩΝ ΓΙΑ ΤΗΝ ΑΞΙΟΠΟΙΗΣΗ ΚΑΙ ΕΦΑΡΜΟΓΗ ΤΩΝ ΤΠΕ ΣΤΗ ΔΙΔΑΚΤΙΚΗ ΠΡΑΞΗ ΔΙΔΑΣΚΑΛΙΑ ΤΗΣ ΕΝΝΟΙΑΣ ΤΟΥ ΟΡΙΟΥ ΣΥΝΑΡΤΗΣΗΣ ΟΡΙΟ ΣΥΝΑΡΤΗΣΗΣ ΕΞ ΑΡΙΣΤΕΡΩΝ ΚΑΙ ΕΚ ΔΕΞΙΩΝ ΣΥΓΓΡΑΦΕΑΣ: ΚΟΥΤΙΔΗΣ ΙΩΑΝΝΗΣ

Διαβάστε περισσότερα

Υποθετικές προτάσεις και λογική αλήθεια

Υποθετικές προτάσεις και λογική αλήθεια Υποθετικές προτάσεις και λογική αλήθεια Δρ. Παναγιώτης Λ. Θεοδωρόπουλος Σχολικός Σύμβουλος κλάδου ΠΕ03 www.p-theodoropoulos.gr Περίληψη Στην εργασία αυτή επιχειρείται μια ερμηνεία της λογικής αλήθειας

Διαβάστε περισσότερα

Γενικά Στοιχεία Ηλεκτρονικού Υπολογιστή

Γενικά Στοιχεία Ηλεκτρονικού Υπολογιστή Γενικά Στοιχεία Ηλεκτρονικού Υπολογιστή 1. Ηλεκτρονικός Υπολογιστής Ο Ηλεκτρονικός Υπολογιστής είναι μια συσκευή, μεγάλη ή μικρή, που επεξεργάζεται δεδομένα και εκτελεί την εργασία του σύμφωνα με τα παρακάτω

Διαβάστε περισσότερα

Εικονικό πείραμα Φυσικής Α Γυμνασίου: Γράφημα μάζας επιμήκυνσης ελατηρίου

Εικονικό πείραμα Φυσικής Α Γυμνασίου: Γράφημα μάζας επιμήκυνσης ελατηρίου Εικονικό πείραμα Φυσικής Α Γυμνασίου: Γράφημα μάζας επιμήκυνσης ελατηρίου Μπλέκας Μιχάλης 1, Μυρωδικός Α. 2, Πουταχίδης Γ. 2, Σιδεράς Γ. 2 1 Καθηγητής Φυσικής, Πρότυπο Πειραματικό Γυμνάσιο Πανεπιστημίου

Διαβάστε περισσότερα

ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗ ΕΡΕΥΝΑ

ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗ ΕΡΕΥΝΑ ΤΜΗΜΑ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ ΣΕΠΤΕΜΒΡΙΟΣ 2008 ΤΟΜΕΑΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ, ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΩΝ & ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗΣ ΕΡΕΥΝΑΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗ ΕΡΕΥΝΑ ΘΕΜΑ 1 ο Σε μία γειτονιά, η ζήτηση ψωμιού η οποία ανέρχεται σε 1400 φραντζόλες ημερησίως,

Διαβάστε περισσότερα

Τεύχος 6 ο - Άρθρο 2 α

Τεύχος 6 ο - Άρθρο 2 α Τεύχος 6 ο - Άρθρο 2 α ΚΑΘΟΔΗΓΗΤΙΚΗ ΠΡΟΣΠΑΘΕΙΑ ΤΟΥ ΕΘΝΙΚΟΥ ΙΝΣΤΙΤΟΥΤΟΥ ΓΙΑ ΤΗ ΓΗΡΑΝΣΗ ΚΑΙ ΤΗΣ ΕΤΑΙΡΕΙΑΣ ΝΟΣΟΥ ALZHEIMER ΓΙΑ ΝΑ ΕΚΣΥΓΧΡΟΝΙΣΘΟΥΝ ΤΑ ΔΙΑΓΝΩΣΤΙΚΑ ΚΡΙΤΗΡΙΑ ΓΙΑ ΤΗΝ ΝΟΣΟ ALZHEIMER Μετάφραση:

Διαβάστε περισσότερα

ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ

ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ Στασίνου 36, Γραφ. 102, Στρόβολος 2003 Λευκωσία, Κύπρος Τηλ: 22378101- Φαξ:22379122 cms@cms.org.cy, www.cms.org.cy ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ Η Κυπριακή Μαθηματική Εταιρεία

Διαβάστε περισσότερα

ΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ. Επιμέλεια: Ομάδα Βιολόγων της Ώθησης

ΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ. Επιμέλεια: Ομάδα Βιολόγων της Ώθησης ΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ Επιμέλεια: Ομάδα Βιολόγων της Ώθησης 1 Παρασκευή, 22 Μα ου 2015 Γ ΛΥΚΕΙΟΥ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΘΕΜΑ Α A1. Οι περιοχές του DNA που μεταφράζονται σε αμινοξέα ονομάζονται α. εσώνια β. εξώνια γ.

Διαβάστε περισσότερα

γραπτή εξέταση στo μάθημα ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΘΕΤΙΚΗΣ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ

γραπτή εξέταση στo μάθημα ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΘΕΤΙΚΗΣ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ γραπτή εξέταση στo μάθημα ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΘΕΤΙΚΗΣ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ Γ ' ΛΥΚΕΙΟΥ Τάξη: Γ Λυκείου Τμήμα: Βαθμός: Ονοματεπώνυμο: Καθηγητές: ΠΑΣΣΙΑ Α. Θ Ε Μ Α A 1. Να επιλέξετε τη σωστή απάντηση: Α1. Κάθε μεταφορικό RNA

Διαβάστε περισσότερα

ΕΠΛ 003.3: ΕΠΙΣΤΗΜΗ ΤΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΚΑΙ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ. Για οικονομολόγους

ΕΠΛ 003.3: ΕΠΙΣΤΗΜΗ ΤΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΚΑΙ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ. Για οικονομολόγους ΕΠΛ 003.3: ΕΠΙΣΤΗΜΗ ΤΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΚΑΙ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ Για οικονομολόγους Στόχοι 1 Να εξετάσουμε γιατί η Πληροφορική είναι χρήσιμη στην οικονομική επιστήμη. Να μάθουμε πώς χρησιμοποιείται η Πληροφορική

Διαβάστε περισσότερα