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

Βιοπληροψορική, συσιημική βιολογία και εξατομικευμένη θεραπεία

Βιοπληροψορική, συσιημική βιολογία και εξατομικευμένη θεραπεία Βιοπληροψορική, συσιημική βιολογία και εξατομικευμένη θεραπεία Φραγκίσκος Κολίσης Καθηγητής Βιοτεχνολογίας, Σχολή Χημικών Μηχανικών ΕΜΠ, Διευθυντής Ινστιτούτου Βιολογικών Ερευνών και Βιοτεχνολογίας, EIE

Διαβάστε περισσότερα

Αναγνώριση Προτύπων Ι

Αναγνώριση Προτύπων Ι Αναγνώριση Προτύπων Ι Ενότητα 1: Μέθοδοι Αναγνώρισης Προτύπων Αν. Καθηγητής Δερματάς Ευάγγελος Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Τεχνολογίας Υπολογιστών Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται

Διαβάστε περισσότερα

Εμβιομηχανική Βιοϊατρική Τεχνολογία. 6 o Κεφάλαιο Συστημικη Βιολογια (Systems Biology) Σχολή Μηχανολόγων Μηχανικών ΕΜΠ Αλεξόπουλος Λεωνίδας

Εμβιομηχανική Βιοϊατρική Τεχνολογία. 6 o Κεφάλαιο Συστημικη Βιολογια (Systems Biology) Σχολή Μηχανολόγων Μηχανικών ΕΜΠ Αλεξόπουλος Λεωνίδας Εμβιομηχανική Βιοϊατρική Τεχνολογία 6 o Κεφάλαιο Συστημικη Βιολογια (Systems Biology) Σχολή Μηχανολόγων Μηχανικών ΕΜΠ Αλεξόπουλος Λεωνίδας Άδεια Χρήσης Το παρόν υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative

Διαβάστε περισσότερα

LOGO. Εξόρυξη Δεδομένων. Δειγματοληψία. Πίνακες συνάφειας. Καμπύλες ROC και AUC. Σύγκριση Μεθόδων Εξόρυξης

LOGO. Εξόρυξη Δεδομένων. Δειγματοληψία. Πίνακες συνάφειας. Καμπύλες ROC και AUC. Σύγκριση Μεθόδων Εξόρυξης Εξόρυξη Δεδομένων Δειγματοληψία Πίνακες συνάφειας Καμπύλες ROC και AUC Σύγκριση Μεθόδων Εξόρυξης Πασχάλης Θρήσκος PhD Λάρισα 2016-2017 pthriskos@mnec.gr LOGO Συμπερισματολογία - Τι σημαίνει ; Πληθυσμός

Διαβάστε περισσότερα

ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΣΤΗΝ ΕΝΟΡΓΑΝΗ ΑΝΑΛΥΣΗ

ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΣΤΗΝ ΕΝΟΡΓΑΝΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΣΤΗΝ ΕΝΟΡΓΑΝΗ ΑΝΑΛΥΣΗ Αναλυτική Μέθοδος- Αναλυτικό Πρόβλημα. Ανάλυση, Προσδιορισμός και Μέτρηση. Πρωτόκολλο. Ευαισθησία Μεθόδου. Εκλεκτικότητα. Όριο ανίχνευσης (limit of detection, LOD).

Διαβάστε περισσότερα

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

Πρόγραμμα εξ Αποστάσεως Εκπαίδευσης. E - learning. Εξατομικευμένη Ιατρική Για Ογκολόγους. Οδηγός Σπουδών

Πρόγραμμα εξ Αποστάσεως Εκπαίδευσης. E - learning. Εξατομικευμένη Ιατρική Για Ογκολόγους. Οδηγός Σπουδών Πρόγραμμα εξ Αποστάσεως Εκπαίδευσης E - Learning Εξατομικευμένη Ιατρική Για Ογκολόγους E - learning Οδηγός Σπουδών Το πρόγραμμα εξ αποστάσεως εκπαίδευσης ( e-learning ) του Πανεπιστημίου Πειραιά του Τμήματος

Διαβάστε περισσότερα

ΤΟΠΟΓΡΑΦΙΚΑ ΔΙΚΤΥΑ ΚΑΙ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΙ ΑΝΑΣΚΟΠΗΣΗ ΘΕΩΡΙΑΣ ΣΥΝΟΡΘΩΣΕΩΝ

ΤΟΠΟΓΡΑΦΙΚΑ ΔΙΚΤΥΑ ΚΑΙ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΙ ΑΝΑΣΚΟΠΗΣΗ ΘΕΩΡΙΑΣ ΣΥΝΟΡΘΩΣΕΩΝ ΤΟΠΟΓΡΑΦΙΚΑ ΔΙΚΤΥΑ ΚΑΙ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΙ ΑΝΑΣΚΟΠΗΣΗ ΘΕΩΡΙΑΣ ΣΥΝΟΡΘΩΣΕΩΝ Βασίλης Δ. Ανδριτσάνος Δρ. Αγρονόμος - Τοπογράφος Μηχανικός ΑΠΘ Επίκουρος Καθηγητής ΤΕΙ Αθήνας 3ο εξάμηνο http://eclass.teiath.gr Παρουσιάσεις,

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

Πρόγραμμα εξ Αποστάσεως Εκπαίδευσης E-Learning. Φαρμακογονιδιωματική και Εξατομικευμένη Θεραπεία. E-learning. Οδηγός Σπουδών

Πρόγραμμα εξ Αποστάσεως Εκπαίδευσης E-Learning. Φαρμακογονιδιωματική και Εξατομικευμένη Θεραπεία. E-learning. Οδηγός Σπουδών Πρόγραμμα εξ Αποστάσεως Εκπαίδευσης E-Learning Φαρμακογονιδιωματική και Εξατομικευμένη Θεραπεία E-learning Οδηγός Σπουδών Το πρόγραμμα εξ αποστάσεως εκπαίδευσης ( e-learning ) του Πανεπιστημίου Πειραιά

Διαβάστε περισσότερα

2. ΑΝΑΛΥΣΗ ΣΦΑΛΜΑΤΩΝ

2. ΑΝΑΛΥΣΗ ΣΦΑΛΜΑΤΩΝ 1. ΑΝΑΛΥΣΗ ΣΦΑΛΜΑΤΩΝ 1. Σφάλματα Κάθε μέτρηση ενός φυσικού μεγέθους χαρακτηρίζεται από μία αβεβαιότητα που ονομάζουμε σφάλμα, το οποίο αναγράφεται με τη μορφή Τιμή ± αβεβαιότητα π.χ έστω ότι σε ένα πείραμα

Διαβάστε περισσότερα

1. Πειραματικά Σφάλματα

1. Πειραματικά Σφάλματα . Πειραματικά Σφάλματα Σκοπός της εκτέλεσης ενός πειράματος στη Φυσική είναι ο προσδιορισμός ποσοτικός ή/και ποιοτικός- κάποιων φυσικών μεγεθών που περιγράφουν ένα συγκεκριμένο φαινόμενο. Ο ποιοτικός προσδιορισμός

Διαβάστε περισσότερα

Δειγματοληψία. Πρέπει να γνωρίζουμε πως πήραμε το δείγμα Το πλήθος n ij των παρατηρήσεων σε κάθε κελί είναι τ.μ. με μ ij συμβολίζουμε την μέση τιμή:

Δειγματοληψία. Πρέπει να γνωρίζουμε πως πήραμε το δείγμα Το πλήθος n ij των παρατηρήσεων σε κάθε κελί είναι τ.μ. με μ ij συμβολίζουμε την μέση τιμή: Δειγματοληψία Πρέπει να γνωρίζουμε πως πήραμε το δείγμα Το πλήθος των παρατηρήσεων σε κάθε κελί είναι τ.μ. με μ συμβολίζουμε την μέση τιμή: Επομένως στην δειγματοληψία πινάκων συνάφειας αναφερόμαστε στον

Διαβάστε περισσότερα

iii ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ Πρόλογος

iii ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ Πρόλογος iii ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ Πρόλογος xi 1 Αντικείμενα των Πιθανοτήτων και της Στατιστικής 1 1.1 Πιθανοτικά Πρότυπα και Αντικείμενο των Πιθανοτήτων, 1 1.2 Αντικείμενο της Στατιστικής, 3 1.3 Ο Ρόλος των Πιθανοτήτων

Διαβάστε περισσότερα

Ποσοτικές Μέθοδοι στη Διοίκηση Επιχειρήσεων ΙΙ Σύνολο- Περιεχόμενο Μαθήματος

Ποσοτικές Μέθοδοι στη Διοίκηση Επιχειρήσεων ΙΙ Σύνολο- Περιεχόμενο Μαθήματος Ποσοτικές Μέθοδοι στη Διοίκηση Επιχειρήσεων ΙΙ Σύνολο- Περιεχόμενο Μαθήματος Χιωτίδης Γεώργιος Τμήμα Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης

Διαβάστε περισσότερα

Χημική Τεχνολογία. Ενότητα 1: Στατιστική Επεξεργασία Μετρήσεων. Ευάγγελος Φουντουκίδης Τμήμα Μηχανολόγων Μηχανικών Τ.Ε.

Χημική Τεχνολογία. Ενότητα 1: Στατιστική Επεξεργασία Μετρήσεων. Ευάγγελος Φουντουκίδης Τμήμα Μηχανολόγων Μηχανικών Τ.Ε. ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα Χημική Τεχνολογία Ενότητα 1: Στατιστική Επεξεργασία Μετρήσεων Ευάγγελος Φουντουκίδης Τμήμα Μηχανολόγων Μηχανικών Τ.Ε. Άδειες Χρήσης

Διαβάστε περισσότερα

Βιοπληροφορική και Πολυµέσα. Ειρήνη Αυδίκου Αθήνα

Βιοπληροφορική και Πολυµέσα. Ειρήνη Αυδίκου Αθήνα Βιοπληροφορική και Πολυµέσα Αθήνα 1.2.2009 ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ 1. Πως σχετίζεται µε τα Πολυµέσα 2. Τι είναι η Βιοπληροφορική 3. Χρήσεις 4. Συµπεράσµατα 5. Βιβλιογραφία Βιοπληροφορική και Πολυµέσα 2 1. Τι είναι

Διαβάστε περισσότερα

1 η ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΑΚΗ ΑΣΚΗΣΗ

1 η ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΑΚΗ ΑΣΚΗΣΗ ΑΕΙ ΠΕΙΡΑΙΑ ΤΤ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ Τ.Ε. ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΜΗΧΑΝΙΚΗΣ ΤΩΝ ΡΕΥΣΤΩΝ Σκοπός της άσκησης 1 η ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΑΚΗ ΑΣΚΗΣΗ Σκοπός αυτής της άσκησης είναι η εξοικείωση των σπουδαστών με τα σφάλματα που

Διαβάστε περισσότερα

Γονιδιωματική. G. Patrinos

Γονιδιωματική. G. Patrinos Γονιδιωματική Η μεταγονιδιωματική εποχή... Σημαντικότερα επιτεύγματα POST GENOME ERA Ολοκλήρωση της αποκρυπτογράφησης της αλληλουχίας των γονιδιωμάτων πολλών οργανισμών. Προτύπωση μεθοδολογιών για προσδιορισμό

Διαβάστε περισσότερα

ΓΕΝΕΤΙΚΗ ΜΗΧΑΝΙΚΗ. Η τεχνολογία του ανασυνδυασμένου DNA και οι εφαρμογές της...

ΓΕΝΕΤΙΚΗ ΜΗΧΑΝΙΚΗ. Η τεχνολογία του ανασυνδυασμένου DNA και οι εφαρμογές της... ΓΕΝΕΤΙΚΗ ΜΗΧΑΝΙΚΗ Η τεχνολογία του ανασυνδυασμένου DNA και οι εφαρμογές της... Γενετική Μηχανική o Περιλαμβάνει όλες τις τεχνικές με τις οποίες μπορούμε να επεμβαίνουμε στο γενετικό υλικό των οργανισμών.

Διαβάστε περισσότερα

ΜΟΝΤΕΛΟΠΟΙΗΣΗ ΔΙΑΚΡΙΤΩΝ ΕΝΑΛΛΑΚΤΙΚΩΝ ΣΕ ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΑ ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΥ ΚΑΙ ΣΥΝΘΕΣΗΣ ΔΙΕΡΓΑΣΙΩΝ

ΜΟΝΤΕΛΟΠΟΙΗΣΗ ΔΙΑΚΡΙΤΩΝ ΕΝΑΛΛΑΚΤΙΚΩΝ ΣΕ ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΑ ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΥ ΚΑΙ ΣΥΝΘΕΣΗΣ ΔΙΕΡΓΑΣΙΩΝ ΜΕΡΟΣ ΙΙ ΜΟΝΤΕΛΟΠΟΙΗΣΗ ΔΙΑΚΡΙΤΩΝ ΕΝΑΛΛΑΚΤΙΚΩΝ ΣΕ ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΑ ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΥ ΚΑΙ ΣΥΝΘΕΣΗΣ ΔΙΕΡΓΑΣΙΩΝ 36 ΜΟΝΤΕΛΟΠΟΙΗΣΗ ΔΙΑΚΡΙΤΩΝ ΕΝΑΛΛΑΚΤΙΚΩΝ ΣΕ ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΑ ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΥ ΚΑΙ ΣΥΝΘΕΣΗΣ ΔΙΕΡΓΑΣΙΩΝ Πολλές από τις αποφάσεις

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

Μια από τις σημαντικότερες δυσκολίες που συναντά ο φυσικός στη διάρκεια ενός πειράματος, είναι τα σφάλματα.

Μια από τις σημαντικότερες δυσκολίες που συναντά ο φυσικός στη διάρκεια ενός πειράματος, είναι τα σφάλματα. Εισαγωγή Μετρήσεις-Σφάλματα Πολλές φορές θα έχει τύχει να ακούσουμε τη λέξη πείραμα, είτε στο μάθημα είτε σε κάποια είδηση που αφορά τη Φυσική, τη Χημεία ή τη Βιολογία. Είναι όμως γενικώς παραδεκτό ότι

Διαβάστε περισσότερα

1.4 Λύσεις αντιστρόφων προβλημάτων.

1.4 Λύσεις αντιστρόφων προβλημάτων. .4 Λύσεις αντιστρόφων προβλημάτων. Ο τρόπος παρουσίασης της λύσης ενός αντίστροφου προβλήµατος µπορεί να διαφέρει ανάλογα µε τη «φιλοσοφία» επίλυσης που ακολουθείται και τη δυνατότητα παροχής πρόσθετης

Διαβάστε περισσότερα

Ελεγχος, Αξιοπιστία και Διασφάλιση Ποιότητας Λογισµικού Πολυπλοκότητα

Ελεγχος, Αξιοπιστία και Διασφάλιση Ποιότητας Λογισµικού Πολυπλοκότητα Ελεγχος, Αξιοπιστία και Διασφάλιση Ποιότητας Λογισµικού Πολυπλοκότητα Τµήµα Διοίκησης Επιχειρήσεων Τει Δυτικής Ελλάδας Μεσολόγγι Δρ. Α. Στεφανή Διάλεξη 5 2 Εγκυροποίηση Λογισµικού Εγκυροποίηση Λογισµικού

Διαβάστε περισσότερα

Εισαγωγή στην Ιατρική Πληροφορική

Εισαγωγή στην Ιατρική Πληροφορική Εισαγωγή στην Ιατρική Πληροφορική ρ. Παναγιώτης. Μπαµίδης Λέκτορας Ιατρικής Πληροφορικής Θεµατικές ενότητες Ι.Π. Εισαγωγή Εννοιες πληροφορικών συστηµάτων υγείας Ηλεκτρονικός φάκελος ασθενούς Ηλεκτρονικός

Διαβάστε περισσότερα

Οι Εξελικτικοί Αλγόριθμοι (ΕΑ) είναι καθολικοί στοχαστικοί αλγόριθμοι βελτιστοποίησης, εμπνευσμένοι από τις βασικές αρχές της φυσικής εξέλιξης.

Οι Εξελικτικοί Αλγόριθμοι (ΕΑ) είναι καθολικοί στοχαστικοί αλγόριθμοι βελτιστοποίησης, εμπνευσμένοι από τις βασικές αρχές της φυσικής εξέλιξης. Οι Εξελικτικοί Αλγόριθμοι (ΕΑ) είναι καθολικοί στοχαστικοί αλγόριθμοι βελτιστοποίησης, εμπνευσμένοι από τις βασικές αρχές της φυσικής εξέλιξης. Ένα από τα γνωστότερα παραδείγματα των ΕΑ είναι ο Γενετικός

Διαβάστε περισσότερα

Μέρος Β /Στατιστική. Μέρος Β. Στατιστική. Γεωπονικό Πανεπιστήμιο Αθηνών Εργαστήριο Μαθηματικών&Στατιστικής/Γ. Παπαδόπουλος (www.aua.

Μέρος Β /Στατιστική. Μέρος Β. Στατιστική. Γεωπονικό Πανεπιστήμιο Αθηνών Εργαστήριο Μαθηματικών&Στατιστικής/Γ. Παπαδόπουλος (www.aua. Μέρος Β /Στατιστική Μέρος Β Στατιστική Γεωπονικό Πανεπιστήμιο Αθηνών Εργαστήριο Μαθηματικών&Στατιστικής/Γ. Παπαδόπουλος (www.aua.gr/gpapadopoulos) Από τις Πιθανότητες στη Στατιστική Στα προηγούμενα, στο

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

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

Τεχνικές Μείωσης Διαστάσεων. Ειδικά θέματα ψηφιακής επεξεργασίας σήματος και εικόνας Σ. Φωτόπουλος- Α. Μακεδόνας

Τεχνικές Μείωσης Διαστάσεων. Ειδικά θέματα ψηφιακής επεξεργασίας σήματος και εικόνας Σ. Φωτόπουλος- Α. Μακεδόνας Τεχνικές Μείωσης Διαστάσεων Ειδικά θέματα ψηφιακής επεξεργασίας σήματος και εικόνας Σ. Φωτόπουλος- Α. Μακεδόνας 1 Εισαγωγή Το μεγαλύτερο μέρος των δεδομένων που καλούμαστε να επεξεργαστούμε είναι πολυδιάστατα.

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ

ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ο Κεφάλαιο: Στατιστική ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΚΑΙ ΟΡΙΣΜΟΙ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ Πληθυσμός: Λέγεται ένα σύνολο στοιχείων που θέλουμε να εξετάσουμε με ένα ή περισσότερα χαρακτηριστικά. Μεταβλητές X: Ονομάζονται

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ακαδ. Έτος 06-07 Διδάσκων: Βασίλης ΚΟΥΤΡΑΣ Επικ. Καθηγητής v.koutra@fme.aegea.gr Τηλ: 7035468 Θα μελετήσουμε

Διαβάστε περισσότερα

x 2,, x Ν τον οποίον το αποτέλεσμα επηρεάζεται από

x 2,, x Ν τον οποίον το αποτέλεσμα επηρεάζεται από Στη θεωρία, θεωρία και πείραμα είναι τα ΘΕΩΡΙΑ ΣΦΑΛΜΑΤΩΝ... υπό ισχυρή συμπίεση ίδια αλλά στο πείραμα είναι διαφορετικά, A.Ensten Οι παρακάτω σημειώσεις περιέχουν τα βασικά σημεία που πρέπει να γνωρίζει

Διαβάστε περισσότερα

ΗΥ562 Προχωρημένα Θέματα Βάσεων Δεδομένων Efficient Query Evaluation over Temporally Correlated Probabilistic Streams

ΗΥ562 Προχωρημένα Θέματα Βάσεων Δεδομένων Efficient Query Evaluation over Temporally Correlated Probabilistic Streams ΗΥ562 Προχωρημένα Θέματα Βάσεων Δεδομένων Efficient Query Evaluation over Temporally Correlated Probabilistic Streams Αλέκα Σεληνιωτάκη Ηράκλειο, 26/06/12 aseliniotaki@csd.uoc.gr ΑΜ: 703 1. Περίληψη Συνεισφοράς

Διαβάστε περισσότερα

Β Γραφικές παραστάσεις - Πρώτο γράφημα Σχεδιάζοντας το μήκος της σανίδας συναρτήσει των φάσεων της σελήνης μπορείτε να δείτε αν υπάρχει κάποιος συσχετισμός μεταξύ των μεγεθών. Ο συνήθης τρόπος γραφικής

Διαβάστε περισσότερα

Στατιστική, Άσκηση 2. (Κανονική κατανομή)

Στατιστική, Άσκηση 2. (Κανονική κατανομή) Στατιστική, Άσκηση 2 (Κανονική κατανομή) Στον πίνακα που ακολουθεί δίνονται οι μέσες παροχές όπως προέκυψαν από μετρήσεις πεδίου σε μια διατομή ενός ποταμού. Ζητείται: 1. Να αποδειχθεί ότι το δείγμα προσαρμόζεται

Διαβάστε περισσότερα

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ. ΠΡΟΛΟΓΟΣ... vii ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ... ix ΓΕΝΙΚΗ ΒΙΒΛΙΟΓΡΑΦΙΑ... xv. Κεφάλαιο 1 ΓΕΝΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΑΠΟ ΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ. ΠΡΟΛΟΓΟΣ... vii ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ... ix ΓΕΝΙΚΗ ΒΙΒΛΙΟΓΡΑΦΙΑ... xv. Κεφάλαιο 1 ΓΕΝΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΑΠΟ ΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΠΡΟΛΟΓΟΣ... vii ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ... ix ΓΕΝΙΚΗ ΒΙΒΛΙΟΓΡΑΦΙΑ... xv Κεφάλαιο 1 ΓΕΝΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΑΠΟ ΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ 1.1 Πίνακες, κατανομές, ιστογράμματα... 1 1.2 Πυκνότητα πιθανότητας, καμπύλη συχνοτήτων... 5 1.3

Διαβάστε περισσότερα

ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗ ΕΡΕΥΝΑ ΠΕΡΣΕΦΟΝΗ ΠΟΛΥΧΡΟΝΙΔΟΥ ΤΜΗΜΑ ΛΟΓΙΣΤΙΚΗΣ ΤΕ

ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗ ΕΡΕΥΝΑ ΠΕΡΣΕΦΟΝΗ ΠΟΛΥΧΡΟΝΙΔΟΥ ΤΜΗΜΑ ΛΟΓΙΣΤΙΚΗΣ ΤΕ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗ ΕΡΕΥΝΑ ΠΕΡΣΕΦΟΝΗ ΠΟΛΥΧΡΟΝΙΔΟΥ ΤΜΗΜΑ ΛΟΓΙΣΤΙΚΗΣ ΤΕ 1 Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative Commons. Για εκπαιδευτικό υλικό, όπως εικόνες, που υπόκειται

Διαβάστε περισσότερα

Ανάλυση Δεδομένων με χρήση του Στατιστικού Πακέτου R

Ανάλυση Δεδομένων με χρήση του Στατιστικού Πακέτου R Ανάλυση Δεδομένων με χρήση του Στατιστικού Πακέτου R, Επίκουρος Καθηγητής, Τομέας Μαθηματικών, Σχολή Εφαρμοσμένων Μαθηματικών και Φυσικών Επιστημών, Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Περιεχόμενα Εισαγωγή στο

Διαβάστε περισσότερα

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 8 ο...2 I. Εφαρµογές της βιοτεχνολογίας στην ιατρική...2 ΕΡΩΤΗΣΕΙΣ ΠΟΛΛΑΠΛΗΣ ΕΠΙΛΟΓΗΣ...7 ΝΑ ΣΥΜΠΛΗΡΩΣΕΤΕ ΤΑ ΚΕΝΑ ΜΕ ΤΗΝ ΚΑΤΑΛΛΗΛΗ ΛΕΞΗ...

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 8 ο...2 I. Εφαρµογές της βιοτεχνολογίας στην ιατρική...2 ΕΡΩΤΗΣΕΙΣ ΠΟΛΛΑΠΛΗΣ ΕΠΙΛΟΓΗΣ...7 ΝΑ ΣΥΜΠΛΗΡΩΣΕΤΕ ΤΑ ΚΕΝΑ ΜΕ ΤΗΝ ΚΑΤΑΛΛΗΛΗ ΛΕΞΗ... ΚΕΦΑΛΑΙΟ 8 ο ΚΕΦΑΛΑΙΟ 8 ο...2 I. Εφαρµογές της βιοτεχνολογίας στην ιατρική...2 ΕΡΩΤΗΣΕΙΣ ΠΟΛΛΑΠΛΗΣ ΕΠΙΛΟΓΗΣ...7 ΝΑ ΣΥΜΠΛΗΡΩΣΕΤΕ ΤΑ ΚΕΝΑ ΜΕ ΤΗΝ ΚΑΤΑΛΛΗΛΗ ΛΕΞΗ...10 1 ΚΕΦΑΛΑΙΟ 8 ο I. Εφαρµογές της βιοτεχνολογίας

Διαβάστε περισσότερα

ΑΕΠΠ Ερωτήσεις θεωρίας

ΑΕΠΠ Ερωτήσεις θεωρίας ΑΕΠΠ Ερωτήσεις θεωρίας Κεφάλαιο 1 1. Τα δεδομένα μπορούν να παρέχουν πληροφορίες όταν υποβάλλονται σε 2. Το πρόβλημα μεγιστοποίησης των κερδών μιας επιχείρησης είναι πρόβλημα 3. Για την επίλυση ενός προβλήματος

Διαβάστε περισσότερα

Ανάλυση Διασποράς Ανάλυση Διασποράς διακύμανση κατά παράγοντες διακύμανση σφάλματος Παράδειγμα 1: Ισομεγέθη δείγματα

Ανάλυση Διασποράς Ανάλυση Διασποράς διακύμανση κατά παράγοντες διακύμανση σφάλματος Παράδειγμα 1: Ισομεγέθη δείγματα Ανάλυση Διασποράς Έστω ότι μας δίνονται δείγματα που προέρχονται από άγνωστους πληθυσμούς. Πόσο διαφέρουν οι μέσες τιμές τους; Με άλλα λόγια: πόσο πιθανό είναι να προέρχονται από πληθυσμούς με την ίδια

Διαβάστε περισσότερα

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΒΙΟΛΟΓΙΑ

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΒΙΟΛΟΓΙΑ Εξάμηνο Υ/Ε Ώρες Θεωρίας Ώρες Ασκήσης Διδακτικές μονάδες ECTS A Υ 3 3 4 6 Διδάσκουσα Μ. Αλεξίου Χατζάκη, Επίκ. Καθηγήτρια Γεν. Βιολογίας. Aντικειμενικοί στόχοι του μαθήματος Οι στόχοι

Διαβάστε περισσότερα

ΒΙΟΛΟΓΙΑ Γ ΛΥΚΕΙΟΥ, ΘΕΤΙΚΗΣ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ

ΒΙΟΛΟΓΙΑ Γ ΛΥΚΕΙΟΥ, ΘΕΤΙΚΗΣ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ ΕΙΚΟΝΑ 2.4 ΣΤΑΔΙΑ ΜΕΤΑΦΡΑΣΗΣ σ ε λ ί δ α 1 ΕΙΚΟΝΑ 4.2β ΕΡΩΤΗΣΕΙΣ 1. Να συμπληρώσετε τα κενά πλαίσια της εικόνας με την κατάλληλη λέξη ή φράση 2. Να γράψετε τον προσανατολισμό της μετακίνησης του ριβοσώματος

Διαβάστε περισσότερα

ΕΡΩΤΗΣΕΙΣ 4 Ο, 7 Ο, 8 Ο, 9 Ο ΚΕΦΑΛΑΙΩΝ

ΕΡΩΤΗΣΕΙΣ 4 Ο, 7 Ο, 8 Ο, 9 Ο ΚΕΦΑΛΑΙΩΝ ΕΡΩΤΗΣΕΙΣ 4 Ο, 7 Ο, 8 Ο, 9 Ο ΚΕΦΑΛΑΙΩΝ 1. Η μεταφορά ανθρώπινου γονιδίου σε βακτήριο δίνει διαφορετικό προϊόν μεταγραφής και μετάφρασης, ενώ σε μύκητες μεταγράφεται κανονικά αλλά το προϊόν μετάφρασης εμφανίζει

Διαβάστε περισσότερα

f x g x f x g x, x του πεδίου ορισμού της; Μονάδες 4 είναι οι παρατηρήσεις μιας ποσοτικής μεταβλητής Χ ενός δείγματος μεγέθους ν και w

f x g x f x g x, x του πεδίου ορισμού της; Μονάδες 4 είναι οι παρατηρήσεις μιας ποσοτικής μεταβλητής Χ ενός δείγματος μεγέθους ν και w ΠΑΝΕΛΛΑΔΙΚΕΣ ΕΞΕΤΑΣΕΙΣ Γ ΤΑΞΗΣ ΗΜΕΡΗΣΙΟΥ ΓΕΝΙΚΟΥ ΛΥΚΕΙΟΥ ΚΑΙ ΕΠΑΛ (ΟΜΑΔΑ Β ) ΤΕΤΑΡΤΗ 0 ΜΑΪΟΥ 015 ΕΞΕΤΑΖΟΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑ: ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ ΚΑΙ ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΓΕΝΙΚΗΣ ΠΑΙΔΕΙΑΣ ΘΕΜΑ Α Α1 Αν οι συναρτήσεις f,g

Διαβάστε περισσότερα

Σχεδιασμός και Διεξαγωγή Πειραμάτων

Σχεδιασμός και Διεξαγωγή Πειραμάτων Σχεδιασμός και Διεξαγωγή Πειραμάτων Πρώτο στάδιο: λειτουργικοί ορισμοί της ανεξάρτητης και της εξαρτημένης μεταβλητής Επιλογή της ανεξάρτητης μεταβλητής Επιλέγουμε μια ανεξάρτητη μεταβλητή (ΑΜ), την οποία

Διαβάστε περισσότερα

Σφάλματα Είδη σφαλμάτων

Σφάλματα Είδη σφαλμάτων Σφάλματα Σφάλματα Κάθε μέτρηση ενός φυσικού μεγέθους χαρακτηρίζεται από μία αβεβαιότητα που ονομάζουμε σφάλμα, το οποίο αναγράφεται με τη μορφή Τιμή ± αβεβαιότητα π.χ έστω ότι σε ένα πείραμα μετράμε την

Διαβάστε περισσότερα

ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗ ΕΡΕΥΝΑ ΘΕΩΡΙΑ ΚΑΙ ΕΦΑΡΜΟΓΗ ΤΟΥ ΓΡΑΜΜΙΚΟΥ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΥ ΣΤΗ ΛΗΨΗ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ (1)

ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗ ΕΡΕΥΝΑ ΘΕΩΡΙΑ ΚΑΙ ΕΦΑΡΜΟΓΗ ΤΟΥ ΓΡΑΜΜΙΚΟΥ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΥ ΣΤΗ ΛΗΨΗ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ (1) ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗ ΕΡΕΥΝΑ ΘΕΩΡΙΑ ΚΑΙ ΕΦΑΡΜΟΓΗ ΤΟΥ ΓΡΑΜΜΙΚΟΥ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΥ ΣΤΗ ΛΗΨΗ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ (1) 1 Προέλευση και ιστορία της Επιχειρησιακής Έρευνας Αλλαγές στις επιχειρήσεις Τέλος του 19ου αιώνα: βιομηχανική

Διαβάστε περισσότερα

5. (Λειτουργικά) Δομικά Διαγράμματα

5. (Λειτουργικά) Δομικά Διαγράμματα 5. (Λειτουργικά) Δομικά Διαγράμματα Γενικά, ένα λειτουργικό δομικό διάγραμμα έχει συγκεκριμένη δομή που περιλαμβάνει: Τις δομικές μονάδες (λειτουργικά τμήματα ή βαθμίδες) που συμβολίζουν συγκεκριμένες

Διαβάστε περισσότερα

Σύντομη Περιγραφή Συνολικής Προόδου Φυσικού Αντικειμένου από την έναρξη του έργου μέχρι τις 30/06/2015

Σύντομη Περιγραφή Συνολικής Προόδου Φυσικού Αντικειμένου από την έναρξη του έργου μέχρι τις 30/06/2015 Σύντομη Περιγραφή Συνολικής Προόδου Φυσικού Αντικειμένου από την έναρξη του έργου μέχρι τις 30/06/2015 Δ1: Συντονισμός του έργου. Προκηρύξεις και επιλογή εξωτερικών επιστημονικών συνεργατών. Ολοκλήρωση

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

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 5. Κύκλος Ζωής Εφαρμογών ΕΝΟΤΗΤΑ 2. Εφαρμογές Πληροφορικής. Διδακτικές ενότητες 5.1 Πρόβλημα και υπολογιστής 5.2 Ανάπτυξη εφαρμογών

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 5. Κύκλος Ζωής Εφαρμογών ΕΝΟΤΗΤΑ 2. Εφαρμογές Πληροφορικής. Διδακτικές ενότητες 5.1 Πρόβλημα και υπολογιστής 5.2 Ανάπτυξη εφαρμογών 44 Διδακτικές ενότητες 5.1 Πρόβλημα και υπολογιστής 5.2 Ανάπτυξη εφαρμογών Διδακτικοί στόχοι Σκοπός του κεφαλαίου είναι οι μαθητές να κατανοήσουν τα βήματα που ακολουθούνται κατά την ανάπτυξη μιας εφαρμογής.

Διαβάστε περισσότερα

ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΕΣ ΠΑΝΕΛΛΑΔΙΚΕΣ ΕΞΕΤΑΣΕΙΣ Δ ΤΑΞΗΣ ΕΣΠΕΡΙΝΟΥ ΓΕΝΙΚΟΥ ΛΥΚΕΙΟΥ ΔΕΥΤΕΡΑ 23 ΙΟΥΝΙΟΥ 2014 ΕΞΕΤΑΖΟΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑ: ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ ΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ

ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΕΣ ΠΑΝΕΛΛΑΔΙΚΕΣ ΕΞΕΤΑΣΕΙΣ Δ ΤΑΞΗΣ ΕΣΠΕΡΙΝΟΥ ΓΕΝΙΚΟΥ ΛΥΚΕΙΟΥ ΔΕΥΤΕΡΑ 23 ΙΟΥΝΙΟΥ 2014 ΕΞΕΤΑΖΟΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑ: ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ ΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ 1 ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΕΣ ΠΑΝΕΛΛΑΔΙΚΕΣ ΕΞΕΤΑΣΕΙΣ Δ ΤΑΞΗΣ ΕΣΠΕΡΙΝΟΥ ΓΕΝΙΚΟΥ ΛΥΚΕΙΟΥ ΔΕΥΤΕΡΑ 23 ΙΟΥΝΙΟΥ 2014 ΕΞΕΤΑΖΟΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑ: ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ ΘΕΜΑ Α Α1. γ Α2. β Α3. γ Α4. δ Α5. α ΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ ΘΕΜΑ Β Β1. Σχολικό

Διαβάστε περισσότερα

ΘΕΩΡΗΤΙΚΗ ΑΣΚΗΣΗ Σφάλµατα και στατιστική επεξεργασία πειραµατικών µετρήσεων

ΘΕΩΡΗΤΙΚΗ ΑΣΚΗΣΗ Σφάλµατα και στατιστική επεξεργασία πειραµατικών µετρήσεων ΘΕ1 ΘΕΩΡΗΤΙΚΗ ΑΣΚΗΣΗ Σφάλµατα και στατιστική επεξεργασία πειραµατικών µετρήσεων 1. Σκοπός Πρόκειται για θεωρητική άσκηση που σκοπό έχει την περιληπτική αναφορά σε θεµατολογίες όπως : σφάλµατα, στατιστική

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

Ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής - Κεφάλαιο 2. Α1. Ο αλγόριθμος είναι απαραίτητος μόνο για την επίλυση προβλημάτων πληροφορικής

Ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής - Κεφάλαιο 2. Α1. Ο αλγόριθμος είναι απαραίτητος μόνο για την επίλυση προβλημάτων πληροφορικής Ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής - Κεφάλαιο 2 Α1. Ο αλγόριθμος είναι απαραίτητος μόνο για την επίλυση προβλημάτων πληροφορικής Α2. Ο αλγόριθμος αποτελείται από ένα πεπερασμένο σύνολο εντολών Α3. Ο αλγόριθμος

Διαβάστε περισσότερα

Λειτουργία και Απόδοση του Πρότυπου Ανιχνευτή ΝΕΣΤΩΡ

Λειτουργία και Απόδοση του Πρότυπου Ανιχνευτή ΝΕΣΤΩΡ 12 Λειτουργία και Απόδοση του Πρότυπου Ανιχνευτή ΝΕΣΤΩΡ Εισαγωγή Στο παρόν Κεφάλαιο περιγράφεται η λειτουργία και απόδοση του πρότυπου ανιχνευτή ΝΕΣΤΩΡ κατά τη λειτουργία του στη βαθιά θάλασσα. Συγκεκριμένα

Διαβάστε περισσότερα

Επιµέλεια Θοδωρής Πιερράτος

Επιµέλεια Θοδωρής Πιερράτος εδοµένα οµές δεδοµένων και αλγόριθµοι Τα δεδοµένα είναι ακατέργαστα γεγονότα. Η συλλογή των ακατέργαστων δεδοµένων και ο συσχετισµός τους δίνει ως αποτέλεσµα την πληροφορία. Η µέτρηση, η κωδικοποίηση,

Διαβάστε περισσότερα

Μελέτες Διαγνωστικής Ακρίβειας

Μελέτες Διαγνωστικής Ακρίβειας Clinical Research & Evidence-Based Medicine Unit Aristotle University of Thessaloniki Μελέτες Διαγνωστικής Ακρίβειας Πασχάλης Πάσχος MD, MSc Γαστρεντερολόγος Μονάδα Κλινικής Έρευνας και Τεκμηριωμένης Ιατρικής

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

ΠΑΝΕΛΛΑΔΙΚΕΣ ΕΞΕΤΑΣΕΙΣ Γ ΤΑΞΗΣ ΗΜΕΡΗΣΙΟΥ ΓΕΝΙΚΟΥ ΛΥΚΕΙΟΥ ΠΡΟΤΕΙΝΟΜΕΝΕΣ ΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ ΘΕΜΑΤΩΝ

ΠΑΝΕΛΛΑΔΙΚΕΣ ΕΞΕΤΑΣΕΙΣ Γ ΤΑΞΗΣ ΗΜΕΡΗΣΙΟΥ ΓΕΝΙΚΟΥ ΛΥΚΕΙΟΥ ΠΡΟΤΕΙΝΟΜΕΝΕΣ ΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ ΘΕΜΑΤΩΝ ΠΑΝΕΛΛΑΔΙΚΕΣ ΕΞΕΤΑΣΕΙΣ Γ ΤΑΞΗΣ ΗΜΕΡΗΣΙΟΥ ΓΕΝΙΚΟΥ ΛΥΚΕΙΟΥ ΗΜΕΡΟΜΗΝΙΑ ΕΞΕΤΑΣΗΣ: ΕΞΕΤΑΖΟΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑ: 16 / 06 / 2017 ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΠΡΟΣΑΝΑΤΟΛΙΣΜΟΥ ΘΕΤΙΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΠΡΟΤΕΙΝΟΜΕΝΕΣ ΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ ΘΕΜΑΤΩΝ Θέμα Α Α1: δ Α2:

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

Πρόλογος... xv. Κεφάλαιο 1. Εισαγωγικές Έννοιες... 1

Πρόλογος... xv. Κεφάλαιο 1. Εισαγωγικές Έννοιες... 1 Πρόλογος... xv Κεφάλαιο 1. Εισαγωγικές Έννοιες... 1 1.1.Ιστορική Αναδρομή... 1 1.2.Βασικές Έννοιες... 5 1.3.Πλαίσιο ειγματοληψίας (Sampling Frame)... 9 1.4.Κατηγορίες Ιατρικών Μελετών.... 11 1.4.1.Πειραµατικές

Διαβάστε περισσότερα

Βιοτεχνολογία Φυτών. Μοριακοί Δείκτες (Εισαγωγή στη Μοριακή Βιολογία)

Βιοτεχνολογία Φυτών. Μοριακοί Δείκτες (Εισαγωγή στη Μοριακή Βιολογία) Βιοτεχνολογία Φυτών ΔΠΘ / Τμήμα Αγροτικής Ανάπτυξης ΠΜΣ Αειφορικά Συστήματα Παραγωγής και Περιβάλλον στη Γεωργία Μοριακοί Δείκτες (Εισαγωγή στη Μοριακή Βιολογία) Αριστοτέλης Χ. Παπαγεωργίου Εργαστήριο

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

Υπολογιστικό Πρόβληµα

Υπολογιστικό Πρόβληµα Υπολογιστικό Πρόβληµα Μετασχηµατισµός δεδοµένων εισόδου σε δεδοµένα εξόδου. Δοµή δεδοµένων εισόδου (έγκυρο στιγµιότυπο). Δοµή και ιδιότητες δεδοµένων εξόδου (απάντηση ή λύση). Τυπικά: διµελής σχέση στις

Διαβάστε περισσότερα

Παιδαγωγικές δραστηριότητες μοντελοποίησης με χρήση ανοικτών υπολογιστικών περιβαλλόντων

Παιδαγωγικές δραστηριότητες μοντελοποίησης με χρήση ανοικτών υπολογιστικών περιβαλλόντων Παιδαγωγικές δραστηριότητες μοντελοποίησης με χρήση ανοικτών υπολογιστικών περιβαλλόντων Βασίλης Κόμης, Επίκουρος Καθηγητής Ερευνητική Ομάδα «ΤΠΕ στην Εκπαίδευση» Τμήμα Επιστημών της Εκπαίδευσης και της

Διαβάστε περισσότερα

ΜΕΘΟΔΟΣ ΕΛΑΧΙΣΤΩΝ ΤΕΤΡΑΓΩΝΩΝ

ΜΕΘΟΔΟΣ ΕΛΑΧΙΣΤΩΝ ΤΕΤΡΑΓΩΝΩΝ ΜΕΘΟΔΟΣ ΕΛΑΧΙΣΤΩΝ ΤΕΤΡΑΓΩΝΩΝ ΧΑΡΑΞΗ ΓΡΑΦΙΚΗΣ ΠΑΡΑΣΤΑΣΗΣ Δημήτρης Στεφανάκης Η Μέθοδος των Ελαχίστων Τετραγώνων (ΜΕΤ) χρησιμοποιείται για την κατασκευή της γραφικής παράστασης που περιγράφει ένα φαινόμενο,

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΛΛΗΝΙΕ 2017 ΑΠΑΝΣΗΕΙ ΣΟ ΜΑΘΗΜΑ ΣΗ ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΠΡΟΑΝΑΣΟΛΙΜΟΤ

ΠΑΝΕΛΛΗΝΙΕ 2017 ΑΠΑΝΣΗΕΙ ΣΟ ΜΑΘΗΜΑ ΣΗ ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΠΡΟΑΝΑΣΟΛΙΜΟΤ ΠΑΝΕΛΛΗΝΙΕ 2017 ΑΠΑΝΣΗΕΙ ΣΟ ΜΑΘΗΜΑ ΣΗ ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΠΡΟΑΝΑΣΟΛΙΜΟΤ 16/06/2017 ΕΠΙΜΕΛΕΙΑ: ΑΝΔΡΙΑΝΗ ΠΑΡΑΧΗ ΘΕΜΑ Α A1. Δ Α2. Δ Α3. Β Α4. Γ Α5.Α ΘΕΜΑ Β Β1) I A II E III Σ IV Β V Ζ VI Γ VII Δ Β2) ε προκαρυωτικό γιατί

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

Γ. Πειραματισμός Βιομετρία

Γ. Πειραματισμός Βιομετρία Γενικά Πειραματικό σχέδιο και ANOVA Η βασική διαφορά μεταξύ των πειραματικών σχεδίων είναι ο τρόπος με τον οποίο ταξινομούνται ή κατατάσσονται οι πειραματικές μονάδες (πειραματικά τεμάχια) Σε όλα τα σχέδια

Διαβάστε περισσότερα

ΙΑ ΟΧΙΚΕΣ ΒΕΛΤΙΩΣΕΙΣ

ΙΑ ΟΧΙΚΕΣ ΒΕΛΤΙΩΣΕΙΣ Tel.: +30 2310998051, Αριστοτέλειο Πανεπιστήμιο Θεσσαλονίκης Σχολή Θετικών Επιστημών Τμήμα Φυσικής 541 24 Θεσσαλονίκη Καθηγητής Γεώργιος Θεοδώρου Ιστοσελίδα: http://users.auth.gr/theodoru ΙΑ ΟΧΙΚΕΣ ΒΕΛΤΙΩΣΕΙΣ

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

Κύρια σημεία. Η έννοια του μοντέλου. Έρευνα στην εφαρμοσμένη Στατιστική. ΈρευναστηΜαθηματικήΣτατιστική. Αντικείμενο της Μαθηματικής Στατιστικής

Κύρια σημεία. Η έννοια του μοντέλου. Έρευνα στην εφαρμοσμένη Στατιστική. ΈρευναστηΜαθηματικήΣτατιστική. Αντικείμενο της Μαθηματικής Στατιστικής Κύρια σημεία Ερευνητική Μεθοδολογία και Μαθηματική Στατιστική Απόστολος Μπουρνέτας Τμήμα Μαθηματικών ΕΚΠΑ Αναζήτηση ερευνητικού θέματος Εισαγωγή στην έρευνα Ολοκλήρωση ερευνητικής εργασίας Ο ρόλος των

Διαβάστε περισσότερα

27-Ιαν-2009 ΗΜΥ 429. 2. (ι) Βασική στατιστική (ιι) Μετατροπές: αναλογικό-σεψηφιακό και ψηφιακό-σε-αναλογικό

27-Ιαν-2009 ΗΜΥ 429. 2. (ι) Βασική στατιστική (ιι) Μετατροπές: αναλογικό-σεψηφιακό και ψηφιακό-σε-αναλογικό ΗΜΥ 429 2. (ι) Βασική στατιστική (ιι) Μετατροπές: αναλογικό-σεψηφιακό και ψηφιακό-σε-αναλογικό 1 (i) Βασική στατιστική 2 Στατιστική Vs Πιθανότητες Στατιστική: επιτρέπει μέτρηση και αναγνώριση θορύβου και

Διαβάστε περισσότερα

Ανάλυση διακύμανσης (Μέρος 1 ο ) 17/3/2017

Ανάλυση διακύμανσης (Μέρος 1 ο ) 17/3/2017 Ανάλυση διακύμανσης (Μέρος 1 ο ) 17/3/2017 2 Γιατί ανάλυση διακύμανσης; (1) Ας θεωρήσουμε k πληθυσμούς με μέσες τιμές μ 1, μ 2,, μ k, αντίστοιχα Πως μπορούμε να συγκρίνουμε τις μέσες τιμές k πληθυσμών

Διαβάστε περισσότερα

Ανάπτυξη & Σχεδίαση Λογισμικού (ΗΥ420)

Ανάπτυξη & Σχεδίαση Λογισμικού (ΗΥ420) Ανάπτυξη & Σχεδίαση Λογισμικού (ΗΥ420) Διάλεξη 8: Σχεδίαση Συστήματος Σχεδίαση Συστήματος 2 Διεργασία μετατροπής του προβλήματος σε λύση. Από το Τί στο Πώς. Σχέδιο: Λεπτομερής περιγραφή της λύσης. Λύση:

Διαβάστε περισσότερα

Είδη Μεταβλητών Κλίμακα Μέτρησης Οι τεχνικές της Περιγραφικής στατιστικής ανάλογα με την κλίμακα μέτρησης Οι τελεστές Π και Σ

Είδη Μεταβλητών Κλίμακα Μέτρησης Οι τεχνικές της Περιγραφικής στατιστικής ανάλογα με την κλίμακα μέτρησης Οι τελεστές Π και Σ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1 Εισαγωγικές Έννοιες 19 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 Η Μεταβλητότητα Η Στατιστική Ανάλυση Η Στατιστική και οι Εφαρμοσμένες Επιστήμες Στατιστικός Πληθυσμός και Δείγμα Το στατιστικό

Διαβάστε περισσότερα

Ποσοτικές Μέθοδοι στη Διοίκηση Επιχειρήσεων Ι Σύνολο- Περιεχόμενο Μαθήματος

Ποσοτικές Μέθοδοι στη Διοίκηση Επιχειρήσεων Ι Σύνολο- Περιεχόμενο Μαθήματος Ποσοτικές Μέθοδοι στη Διοίκηση Επιχειρήσεων Ι Σύνολο- Περιεχόμενο Μαθήματος Χιωτίδης Γεώργιος Τμήμα Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης

Διαβάστε περισσότερα

Μεθοδολογίες παρεµβολής σε DTM.

Μεθοδολογίες παρεµβολής σε DTM. Μάθηµα : Αλγοριθµικές Βάσεις στη Γεωπληροφορική ιδάσκων : Συµεών Κατσουγιαννόπουλος Μεθοδολογίες παρεµβολής σε DTM.. Μέθοδοι παρεµβολής. Η παρεµβολή σε ψηφιακό µοντέλο εδάφους (DTM) είναι η διαδικασία

Διαβάστε περισσότερα

ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ. Εφαρμοσμένος & Υπολογιστικός Ηλεκτρομαγνητισμός Ηλ. Αιθ. 012, 013. Στοχαστικά Συστήματα & Επικοινωνίες Ηλ. Αμφ.

ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ. Εφαρμοσμένος & Υπολογιστικός Ηλεκτρομαγνητισμός Ηλ. Αιθ. 012, 013. Στοχαστικά Συστήματα & Επικοινωνίες Ηλ. Αμφ. ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ & ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ Ακαδημαϊκό Έτος 2014-2015 Περίοδος Ιουνίου 2015 ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ ΗΜΕΡΟΜΗΝΙΑ ΩΡΑ 1ο-2ο ΕΞΑΜΗΝΟ 3ο-4ο ΕΞΑΜΗΝΟ 5ο-6ο ΕΞΑΜΗΝΟ

Διαβάστε περισσότερα

Στατιστική είναι το σύνολο των μεθόδων και θεωριών που εφαρμόζονται σε αριθμητικά δεδομένα προκειμένου να ληφθεί κάποια απόφαση σε συνθήκες

Στατιστική είναι το σύνολο των μεθόδων και θεωριών που εφαρμόζονται σε αριθμητικά δεδομένα προκειμένου να ληφθεί κάποια απόφαση σε συνθήκες Ορισμός Στατιστική είναι το σύνολο των μεθόδων και θεωριών που εφαρμόζονται σε αριθμητικά δεδομένα προκειμένου να ληφθεί κάποια απόφαση σε συνθήκες αβεβαιότητας. Βασικές έννοιες Η μελέτη ενός πληθυσμού

Διαβάστε περισσότερα

Πανελλήνιες Εξετάσεις Ημερήσιων Γενικών Λυκείων. Εξεταζόμενο Μάθημα: Βιολογία Θετικής Κατεύθυνσης, Ημ/νία: 04 Ιουνίου 2014. Απαντήσεις Θεμάτων

Πανελλήνιες Εξετάσεις Ημερήσιων Γενικών Λυκείων. Εξεταζόμενο Μάθημα: Βιολογία Θετικής Κατεύθυνσης, Ημ/νία: 04 Ιουνίου 2014. Απαντήσεις Θεμάτων Πανελλήνιες Εξετάσεις Ημερήσιων Γενικών Λυκείων Εξεταζόμενο Μάθημα: Βιολογία Θετικής Κατεύθυνσης, Ημ/νία: 04 Ιουνίου 2014 Απαντήσεις Θεμάτων ΘΕΜΑ Α A1. Τα πλασμίδια είναι: δ. κυκλικά δίκλωνα μόρια DNA

Διαβάστε περισσότερα

Για το δείγμα από την παραγωγή της εταιρείας τροφίμων δίνεται επίσης ότι, = 1.3 και για το δείγμα από το συνεταιρισμό ότι, x

Για το δείγμα από την παραγωγή της εταιρείας τροφίμων δίνεται επίσης ότι, = 1.3 και για το δείγμα από το συνεταιρισμό ότι, x Εργαστήριο Μαθηματικών & Στατιστικής η Πρόοδος στο Μάθημα Στατιστική // (Για τα Τμήματα Ε.Τ.Τ. και Γ.Β.) ο Θέμα [] Επιλέξαμε φακελάκια (της μισής ουγκιάς) που περιέχουν σταφίδες από την παραγωγή μιας εταιρείας

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο 5 Κριτήρια απόρριψης απόμακρων τιμών

Κεφάλαιο 5 Κριτήρια απόρριψης απόμακρων τιμών Κεφάλαιο 5 Κριτήρια απόρριψης απόμακρων τιμών Σύνοψη Στο κεφάλαιο αυτό παρουσιάζονται δύο κριτήρια απόρριψης απομακρυσμένων από τη μέση τιμή πειραματικών μετρήσεων ενός φυσικού μεγέθους και συγκεκριμένα

Διαβάστε περισσότερα

Εφαρμογές Προσομοίωσης

Εφαρμογές Προσομοίωσης Εφαρμογές Προσομοίωσης H προσομοίωση (simulation) ως τεχνική μίμησης της συμπεριφοράς ενός συστήματος από ένα άλλο σύστημα, καταλαμβάνει περίοπτη θέση στα πλαίσια των εκπαιδευτικών εφαρμογών των ΤΠΕ. Μπορούμε

Διαβάστε περισσότερα

Είδη Μεταβλητών. κλίµακα µέτρησης

Είδη Μεταβλητών. κλίµακα µέτρησης ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ Κεφάλαιο 1 Εισαγωγικές Έννοιες 19 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 Η Μεταβλητότητα Η Στατιστική Ανάλυση Η Στατιστική και οι Εφαρµοσµένες Επιστήµες Στατιστικός Πληθυσµός και Δείγµα Το στατιστικό

Διαβάστε περισσότερα

ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΠΟΛΙΤΙΚΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΥΔΡΑΥΛΙΚΗΣ ΚΑΙ ΤΕΧΝΙΚΗΣ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΟΣ

ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΠΟΛΙΤΙΚΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΥΔΡΑΥΛΙΚΗΣ ΚΑΙ ΤΕΧΝΙΚΗΣ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΟΣ ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΠΟΛΙΤΙΚΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΥΔΡΑΥΛΙΚΗΣ ΚΑΙ ΤΕΧΝΙΚΗΣ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΟΣ ΕΥΑΓΓΕΛΙΑΣ Π. ΛΟΥΚΟΓΕΩΡΓΑΚΗ Διπλωματούχου Πολιτικού Μηχανικού ΟΛΟΚΛΗΡΩΜΕΝΟ

Διαβάστε περισσότερα

Εισαγωγή στη Γενετική και στη Γονιδιωματική Τι είναι η κληρονομικότητα, και πώς μεταβιβάζεται η πληροφορία από γενιά σε γενιά;

Εισαγωγή στη Γενετική και στη Γονιδιωματική Τι είναι η κληρονομικότητα, και πώς μεταβιβάζεται η πληροφορία από γενιά σε γενιά; ΒΙΟΛΟΓΙΚΗ ΑΝΘΡΩΠΟΛΟΓΙΑ 12 26/10/2016 Κεφάλαιο 3 Α μέρος Εισαγωγή στη Γενετική και στη Γονιδιωματική Τι είναι η κληρονομικότητα, και πώς μεταβιβάζεται η πληροφορία από γενιά σε γενιά; Ποια είναι η δομή

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

Η ΑΝΑΓΚΗ ΓΙΑ ΠΟΣΟΤΙΚΟΠΟΙΗΣΗ ΣΤΗΝ ΕΝΟΡΓΑΝΗ ΑΝΑΛΥΣΗ

Η ΑΝΑΓΚΗ ΓΙΑ ΠΟΣΟΤΙΚΟΠΟΙΗΣΗ ΣΤΗΝ ΕΝΟΡΓΑΝΗ ΑΝΑΛΥΣΗ Η ΑΝΑΓΚΗ ΓΙΑ ΠΟΣΟΤΙΚΟΠΟΙΗΣΗ ΣΤΗΝ ΕΝΟΡΓΑΝΗ ΑΝΑΛΥΣΗ Οι Ενόργανες Μέθοδοι Ανάλυσης είναι σχετικές μέθοδοι και σχεδόν στο σύνολο τους παρέχουν την αριθμητική τιμή μιας φυσικής ή φυσικοχημικής ιδιότητας, η

Διαβάστε περισσότερα

Oδοί και μηχανισμοί ευκαρυωτικής μεταγωγής σήματος

Oδοί και μηχανισμοί ευκαρυωτικής μεταγωγής σήματος MOPIAKH BIOΛOΓIA ΦAPMAKEYTIKHΣ ΔIAΛEΞΕΙΣ 10-12 Oδοί και μηχανισμοί ευκαρυωτικής μεταγωγής σήματος (Πως γίνονται αντιληπτά τα μηνύματα και πως δίδονται οι απαντήσεις) Δρ. Xρήστος Παναγιωτίδης, Tµήµα Φαρµακευτικής

Διαβάστε περισσότερα

ΒΙΟΛΟΓΙΑ Γ ΛΥΚΕΙΟΥ_ ΘΕΤΙΚΗΣ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ

ΒΙΟΛΟΓΙΑ Γ ΛΥΚΕΙΟΥ_ ΘΕΤΙΚΗΣ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ ΕΙΚΟΝΑ_1.1 In vivo πειράματα απόδειξης της έννοιας του μετασχηματισμού και in vitro απόδειξη ότι το DNA είναι αυτό που προκαλεί το μετασχηματισμό. ΕΡΩΤΗΣΕΙΣ 1. Γιατί πιστεύετε ότι θανατώνονται τα βακτήρια

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ακαδ. Έτος 06-07 Διδάσκων: Βασίλης ΚΟΥΤΡΑΣ Λέκτορας v.koutras@fme.aegea.gr Τηλ: 7035468 Εκτίμηση Διαστήματος

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο 5. Το Συμπτωτικό Πολυώνυμο

Κεφάλαιο 5. Το Συμπτωτικό Πολυώνυμο Κεφάλαιο 5. Το Συμπτωτικό Πολυώνυμο Σύνοψη Στο κεφάλαιο αυτό παρουσιάζεται η ιδέα του συμπτωτικού πολυωνύμου, του πολυωνύμου, δηλαδή, που είναι του μικρότερου δυνατού βαθμού και που, για συγκεκριμένες,

Διαβάστε περισσότερα

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΛΕΙΤΟΥΡΓΙΩΝ. Διοίκηση και Προγραμματισμός Έργων

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΛΕΙΤΟΥΡΓΙΩΝ. Διοίκηση και Προγραμματισμός Έργων ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΛΕΙΤΟΥΡΓΙΩΝ Διοίκηση και Προγραμματισμός Έργων ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ 1. Βασικές έννοιες 2. Ανάλυση του έργου και διαμόρφωση του δικτύου 3. Επίλυση δικτύου 1 1. Βασικές έννοιες Με τον όρο έργο, εκτός από

Διαβάστε περισσότερα

Γραφική Λύση & Πρότυπη Μορφή Μαθηματικού Μοντέλου

Γραφική Λύση & Πρότυπη Μορφή Μαθηματικού Μοντέλου ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ Επιχειρησιακή Έρευνα Γραφική Λύση & Πρότυπη Μορφή Μαθηματικού Μοντέλου Η παρουσίαση προετοιμάστηκε από τον Ν.Α. Παναγιώτου Περιεχόμενα Παρουσίασης 1. Προϋποθέσεις Εφαρμογής

Διαβάστε περισσότερα