ΑΣΚΗΣΗ 4η Αναζήτηση οµοιοτήτων σε βάσεις δεδοµένων ακολουθιών
|
|
- Θέκλα Σπυρόπουλος
- 6 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 ΑΣΚΗΣΗ 4η Αναζήτηση οµοιοτήτων σε βάσεις δεδοµένων ακολουθιών ΕΙΣΑΓΩΓΗ Η αναζήτηση οµοιοτήτων σε βάσεις δεδοµένων ακολουθιών (database similarity searching) αποτελεί µια από τις συχνότερα χρησιµοποιούµενες υπολογιστικές τεχνικές στη σύγχρονη βιολογία, καθώς επιτρέπει τη σύγκριση µιας ακολουθίας επερώτησης (query sequence) µε όλες τις αλληλουχίες των βάσεων δεδοµένων (subject sequences) µε στόχο την µελέτη της δοµής, της λειτουργίας και της εξέλιξης των γονιδίων και των πρωτεϊνών. Τα περισσότερα προγράµµατα αναζήτησης οµοιοτήτων στηρίζονται σε τεχνικές στοίχισης ακολουθιών. εδοµένης της εκρηκτικής αύξησης των αλληλουχιών, η στοίχιση της ακολουθίας ενδιαφέροντος µε όλες τις ακολουθίες µιας Β.. µε τη χρήση δυναµικού προγραµµατισµού είναι πρακτικά ανέφικτη. Εποµένως είναι απαραίτητη η ανάπτυξη κατάλληλων τεχνικών για την αποδοτική και ευαίσθητη αναζήτηση στις Β.. ύο από τα δηµοφιλέστερα προγράµµατα αυτής της κατηγορίας είναι το BLAST και το FastA. Σχήµα 1. Αλγόριθµος BLAST. Λέξεις µήκους W µε score µεγαλύτερο ή ίσο µε T επεκτείνονται προς τις δύο κατευθύνσεις, όσο το score παραµένει µεγαλύτερο από S, για τη δηµιουργία των Highscoring Segment Pairs. Ο αλγόριθµος BLAST (σχήµα 1), αποτελείται από τρία βασικά βήµατα. Σε πρώτη φάση, δηµιουργείται µία λίστα µε όλες τις µικρές ακολουθίες (λέξεις - words) µε score οµοιότητας µεγαλύτερο ενός κατωφλίου T κατά τη στοίχισή τους µε την ακολουθία επερώτησης µε τη χρήση 1
2 ενός πίνακα αντικατάστασης. Στη συνέχεια, αναζητούνται οι λέξεις αυτές στις ακολουθίες της Β.. και εκείνες που ταιριάζουν επεκτείνονται σε τοπικές στοιχίσεις χωρίς κενά µεταξύ της ακολουθίας επερώτησης και της ακολουθίας της Β.. Η επέκταση συνεχίζεται όσο το score της ευθυγράµµισης είναι µεγαλύτερο ενός κατωφλίου S. Οι στοιχίσεις µε το µεγαλύτερο score για µια ακολουθία (High-scoring Segment Pairs, HSPs) συνδυάζονται, όπου αυτό είναι εφικτό, σε τοπικές στοιχίσεις. Αν και αρχικά το BLAST αναζητούσε µόνο στοιχίσεις χωρίς κενά (ungapped alignments), νεότερες εκδόσεις του αναζητούν στοιχίσεις µε κενά (gapped alignments). Μία αναζήτηση οµοιοτήτων σε Β.. ακολουθιών µπορεί να δηµιουργήσει εκατοντάδες υποψήφιες στοιχίσεις, κάποιες από τις οποίες ενδέχεται να αφορούν στοιχίσεις µεταξύ µη σχετιζόµενων αλληλουχιών. Το BLAST παρέχει τρεις παραµέτρους για την αξιολόγηση των αποτελεσµάτων: raw scores, bit scores και E-values. Το raw score µιας τοπικής στοίχισης είναι το άθροισµα των scores των HSPs που παράγουν τη στοίχιση. Εξαιτίας διαφορών στους πίνακες αντικατάστασης και τις ποινές για τα κενά, τα raw scores δεν είναι άµεσα συγκρίσιµα. Τα bit scores είναι raw scores που έχουν µετατραπεί από τη λογαριθµική βάση του πίνακα αντικατάστασης στη λογαριθµική βάση του 2. Tο E-value υποδεικνύει τον αριθµό των στοιχίσεων µε score µεγαλύτερο ή ίσο του παρατηρούµενου που αναµένεται να προκύψουν κατά τύχη και αναφέρεται συχνότερα από τις δύο προηγούµενες παραµέτρους στη βιβλιογραφία. Όσο µικρότερο είναι το E-value, τόσο πιο στατιστικά σηµαντική είναι η στοίχιση. Πίνακας 1. Παραλλαγές του BLAST. Πρόγραµµα Υπό εξέταση Βάση Σχόλια ακολουθία εδοµένων BLASTP πρωτεϊνική πρωτεϊνική αναγνώριση κοινών περιοχών µεταξύ πρωτεϊνών / εύρεση σχετιζόµενων ακολουθιών για φυλογενετική ανάλυση BLASTN νουκλεοτιδική νουκλεοτιδική χαρτογράφηση ολιγονουκλεοτιδίων, cdnas και προϊόντων PCR σε ένα γονιδίωµα / σχολιασµός γενοµικού DNA BLASTX νουκλεοτιδική πρωτεϊνική εύρεση γονιδίων που κωδικοποιούν πρωτεϊνες σε γενοµικό DNA / έλεγχος αν ένα cdna αντιστοιχεί σε γνωστή πρωτεΐνη TBLASTN πρωτεϊνική νουκλεοτιδική εύρεση µη σχολιασµένων κωδικοποιουσών περιοχών σε Β.. / χαρτογράφηση πρωτεϊνών σε γενοµικό DNA TBLASTX νουκλεοτιδική νουκλεοτιδική αναζήτηση γονιδίων που δεν έχουν αναγνωριστεί µε τις συµβατικές µεθόδους PSI-BLAST πρωτεϊνική πρωτεϊνική επαναληπτική διαδικασία στοίχισης όπου ένας Position- Specific Scoring Matrix (PSSM) που δηµιουργείται από σηµαντικές ευθυγραµµίσεις στην επανάληψη i χρησιµοποιείται στην επανάληψη i+1 / περισσότερο ευαίσθητο σε ασθενείς αλλά βιολογικά σηµαντικές στοιχίσεις PHI-BLAST πρωτεϊνική πρωτεϊνική χρήση πρωτεϊνικών µοτίβων (π.χ. PROSITE ) για την αύξηση της πιθανότητας εύρεσης βιολογικά σηµαντικών στοιχίσεων 2
3 Υπάρχουν διάφορες παραλλαγές του BLAST που χρησιµοποιούνται για τη σύγκριση ακολουθιών DNA ή πρωτεϊνών (Πίνακας 1). Αν επιδιώκεται η στοίχιση αµινοξικών και νουκλεοτιδικών ακολουθιών, οι αλληλουχίες DNA µεταφράζονται από το πρόγραµµα και στα 6 πλαίσια ανάγνωσης και στη συνέχεια συγκρίνονται µε τις ακολουθίες πρωτεϊνών. Όλες οι παραλλαγές του BLAST χρησιµοποιούν βάσεις δεδοµένων εγκατεστηµένες σε server machines, γεγονός που εξαλείφει την ανάγκη εγκατάστασης και ενηµέρωσης τοπικών Β.. Για τις συνήθεις αναζητήσεις, η Β.. nr παρέχει µία περιεκτική συλλογή αµινοξικών και νουκλεοτιδικών αλληλουχιών χωρίς πλεονασµούς (redundancy reduced) µε τη συγχώνευση ταυτόσηµων ακολουθιών. Σχήµα 2. Position-Specific Scoring Matrix (PSSM) Μετά την πολλαπλή στοίχιση των ακολουθιών, γίνεται καταµέτρηση των συχνοτήτων των χαρακτήρων στην κάθε θέση και εφαρµόζονται κατάλληλοι µετασχηµατισµοί για τη δηµιουργία του PSSM. Το PSI-BLAST (Position-Specific Iterated PSI BLAST) είναι ιδιαίτερα χρήσιµο για την αναγνώριση εξελικτικά αποµακρυσµένων πρωτεϊνών, καθώς και νέων µελών µιας πρωτεϊνικής οικογένειας. Αρχικά το PSI-BLAST εκτελεί µία απλή BLASTp αναζήτηση και δηµιουργεί ένα PSSM από τις ακολουθίες µε E-value καλύτερο (χαµηλότερο) του inclusion threshold (τυπικά ίσο µε 0.005). Ακολουθεί δεύτερη αναζήτηση στη Β.. χρησιµοποιώντας το PSSM της πρώτης αναζήτησης και οι νέες ακολουθίες που βρίσκονται µε E-value καλύτερο του κατωφλίου συµµετέχουν στη δηµιουργία ενός νέου PSSM. Η διαδικασία επαναλαµβάνεται όσο βρίσκονται νέες ακολουθίες µε E-value καλύτερο της τιµής κατωφλίου. ΠΕΡΙΓΡΑΦΗ ΤΗΣ ΑΣΚΗΣΗΣ Α. Μεταβείτε στην ιστοσελίδα του BLAST ( και αναζητήστε οµόλογες πρωτεΐνες της Signal recognition particle 54 kda protein (SRP54) του ποντικού (αρχείο P14576_Srp54_mouse.fasta) στον οργανισµό Escherichia coli, χρησιµοποιώντας ως Β.. την swissprot. 1. Ποια από τις παραλλαγές του BLAST θα χρησιµοποιήσετε; 3
4 2. Αναγνωρίστε τα συντηρηµένα domains στην πρωτεΐνη. 3. Για το καλύτερο αποτέλεσµα του BLAST (blast hit): I. Καταγράψτε το όνοµα και τον κωδικό της πρωτεΐνης, το ποσοστό των ταυτόσηµων καταλοίπων, το ποσοστό των κενών, το µήκος της στοίχισης καθώς και το E-value. II. Ανακτήστε την ακολουθία της πρωτεΐνης αυτής και χρησιµοποιήστε την για µία νέα αναζήτηση BLAST, προκειµένου να εντοπίσετε οµόλογες αλληλουχίες στον οργανισµό Mus musculus. Το καλύτερο αποτέλεσµα της νέας αναζήτησης είναι η αρχική ακολουθία SRP54; 4. Σχολιάστε την εξελικτική σχέση µεταξύ των δύο πρωτεϊνών. Β. Αναζητείστε οµόλογες νουκλεοτιδικές ακολουθίες της SRP54 του ποντικού στον οργανισµό Escherichia coli, χρησιµοποιώντας το mrna από το αρχείο X16319_Srp54_mouse.fasta και τη Β.. nr. Συγκρίνετε τα αποτελέσµατα του blastn και του blastx και σχολιάστε. Γ. Αναζητείστε οµόλογες ακολουθίες της P09331_eta_staphyl.fasta χρησιµοποιώντας το PSI- BLAST (4 κύκλους / επαναλήψεις) και τη Β.. swissprot, θέτοντας το Max target sequences ίσο µε 1000 και το Expect threshold ίσο µε Για κάθε επανάληψη ακολουθείστε το σύνδεσµο στο Taxonomy reports και συµπληρώστε τον παρακάτω πίνακα µε το συνολικό αριθµό των οργανισµών, τα hits ανά βασίλειο και το E-value της πρωτεΐνης µε κωδικό P iteration organisms bacteria eukaryota viruses P09331 E-value Ανακτήστε από τα αποτελέσµατα της 4ης επανάληψης του PSI-BLAST τη στοίχιση της πρωτεΐνης µε κωδικό P35031 και καταγράψτε το E-value και το ποσοστό των ταυτόσηµων καταλοίπων. Με ποια αµινοξέα της ακολουθίας επερώτησης (Query sequence) στοιχίζονται τα κατάλοιπα του ενεργού κέντρου της P35031 (Sbjct sequence) (H60, D104 και S196); Προχωρήστε σε µία απλή αναζήτηση BLASTp έναντι της Β.. swissprot χρησιµοποιώντας τις προεπιλεγµένες παραµέτρους. Υπάρχει η πρωτεΐνη µε κωδικό P35031 στα αποτελέσµατά σας; Σχολιάστε. 4
5 ΠΑΡΑΡΤΗΜΑ Σχήµα 3. Παράµετροι BLAST (Ι) Η ακολουθία επερώτησης εισάγεται σε µορφή FASTA, ως κωδικός αριθµός (accession number) ή µε το άνοιγµα ενός αποθηκευµένου αρχείου. Ο χρήστης µπορεί να επιλέξει τη Β.. έναντι της οποίας θα γίνει η αναζήτηση, κάποιον συγκεκριµένο οργανισµό καθώς και το πρόγραµµα BLAST που θα εκτελεστεί. Σχήµα 4. Παράµετροι BLAST (ΙΙ) Επιλογή της τιµής κατωφλίου για το E-value (Expect threshold), του µεγέθους της λέξης (Word size), του πίνακα αντικατάστασης (Matrix) και των ποινών για τα 5
6 κενά (Gap Costs). Εφαρµογή φίλτρου χαµηλής πολυπλοκότητας (Filter) για την εξαίρεση από την ανάλυση περιοχών µε επαναλήψεις, οι οποίες µπορούν να ευθυγραµµιστούν µε τις ακολουθίες επερώτησης τυχαία, χωρίς να έχουν πραγµατική εξελικτική σχέση µε αυτές. Σχήµα 5. Αποτελέσµατα αναζήτησης συντηρηµένων περιοχών (conserved domains) και γραφική αναπαράσταση των καλύτερων στοιχίσεων. Σχήµα 6. Συνοπτική περιγραφή των αποτελεσµάτων 6
7 Σχήµα 7. Στοίχιση BLAST. Η αξιολόγηση µιας στοίχισης γίνεται βάσει του ποσοστού των ταυτόσηµων καταλοίπων (identities), των συντηρητικών αντικαταστάσεων (positives) και των κενών (gaps), βάσει της στατιστικής σηµαντικότητας (expect), αλλά και του µήκους των αλληλουχιών που έχουν ευθυγραµµιστεί. 7
ΑΝΑΖΗΤΗΣΗ ΟΜΟΙΟΤΗΤΩΝ ΣΕ ΒΑΣΕΙΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΑΚΟΛΟΥΘΙΩΝ
ΑΝΑΖΗΤΗΣΗ ΟΜΟΙΟΤΗΤΩΝ ΣΕ ΒΑΣΕΙΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΑΚΟΛΟΥΘΙΩΝ Σελίδα 1 Αναζήτηση ομοιοτήτων Δεδομένα Ακολουθία επερώτησης (query sequence) Ακολουθίες στη Βάση Δεδομένων (subject sequences) Αναζήτηση Μέθοδοι δυναμικού
ΑΝΑΖΗΤΗΣΗ ΟΜΟΙΟΤΗΤΩΝ ΣΕ ΒΑΣΕΙΣ Ε ΟΜΕΝΩΝ ΑΚΟΛΟΥΘΙΩΝ
Αναζήτηση οµοιοτήτων ΑΝΑΖΗΤΗΣΗ ΟΜΟΙΟΤΗΤΩΝ ΣΕ ΒΑΣΕΙΣ Ε ΟΜΕΝΩΝ ΑΚΟΛΟΥΘΙΩΝ Σελίδα 1 εδοµένα Ακολουθία επερώτησης (query sequence) Ακολουθίες στη Βάση εδοµένων (subject sequences) Αναζήτηση Μέθοδοι δυναµικού
Βιοπληροφορική. Ενότητα 10: Αναζήτηση Ομοιοτήτων σε ΒΔ Ακολουθιών - Blast, (1/2) 1ΔΩ. Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ.
Βιοπληροφορική Ενότητα 10: Αναζήτηση Ομοιοτήτων σε ΒΔ Ακολουθιών - Blast, (1/2) 1ΔΩ Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ. Θηραίου Μαθησιακοί Στόχοι Αναφορά στις παραλλαγές του BLAST. Εξοικείωση με τη
ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΑΚΕΣ ΑΣΚΗΣΕΙΣ
ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΑΚΕΣ ΑΣΚΗΣΕΙΣ ΒΙΟΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ Σελίδα 1 Αναζήτηση πληροφορίας σε βιολογικές ΒΔ Αναζήτηση δεδομένων στην UniProt Καταγράψτε το μήκος της αμινοξικής ακολουθίας (Sequence length), τη λειτουργία (Function)
Βιοπληροφορική. Blast/PSI-Blast 3o εργαστήριο
Βιοπληροφορική Blast/PSI-Blast 3o εργαστήριο Αναζήτηση οµόλογων ακολουθιών σε βάσεις δεδοµένων (i) Οµόλογες ακολουθίες πιθανόν να έχουν παρόµοιες λειτουργίες. Ακολουθία επερώτησης (query sequence) Υποκείµενες
ΑΣΚΗΣΗ 3η Στοίχιση ακολουθιών βιολογικών µακροµορίων
ΑΣΚΗΣΗ 3η Στοίχιση ακολουθιών βιολογικών µακροµορίων ΕΙΣΑΓΩΓΗ Ένας από τους πρωταρχικούς στόχους της σύγκρισης των ακολουθιών δύο µακροµορίων είναι η εκτίµηση της οµοιότητάς τους και η εξαγωγή συµπερασµάτων
PSI-Blast: τι είναι. Position specific scoring matrices (PSSMs) (Πίνακες αντικατάστασης θέσης)
PSI-Blast PSI-Blast PSI-Blast: τι είναι PSI-Blast: Position-specific iterated Blast Position specific scoring matrices (PSSMs) (Πίνακες αντικατάστασης θέσης) Altschul et al., 1997 http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc146917/pdf/253389.pdf
Πρόβλημα. Σύνολο γνωστών αλληλουχιών
BLAST Πρόβλημα Άγνωστη αλληλουχία Σύνολο γνωστών αλληλουχιών Η χρήση ενός υπολογιστή κι ενός αλγόριθμου είναι απαραίτητη για την ανακάλυψη της σχέσης μιας αλληλουχίας με τις γνωστές υπάρχουσες Τί είναι
ΒΙΟ230 - Εισαγωγή στην Υπολογιστική Βιολογία Πρακτικό Εργαστήριο: Basic Local Alignment Search Tool BLAST
ΒΙΟ230 - Εισαγωγή στην Υπολογιστική Βιολογία Πρακτικό Εργαστήριο: Basic Local Alignment Search Tool BLAST Στέλλα Ταμανά, Βασίλης Προμπονάς Λευκωσία 2016-2018 Περίληψη (Overview) Κατά τη διάρκεια αυτού
Κεφάλαιο 5 ο : Αλγόριθµοι Σύγκρισης Ακολουθιών Βιολογικών εδοµένων
Κεφάλαιο 5 ο : Αλγόριθµοι Σύγκρισης Ακολουθιών Βιολογικών εδοµένων Σε αυτό το κεφάλαιο παρουσιάζουµε 2 βασικούς αλγορίθµους σύγκρισης ακολουθιών Βιολογικών εδοµένων τους BLAST & FASTA. Οι δυο αλγόριθµοι
Βιοπληροφορική. Ενότητα 8: Αναζήτηση Ομοιοτήτων σε Βάσεις Δεδομένων Ακολουθιών, 2 ΔΩ. Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ.
Βιοπληροφορική Ενότητα 8: Αναζήτηση Ομοιοτήτων σε Βάσεις Δεδομένων Ακολουθιών, 2 ΔΩ Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ. Θηραίου Μαθησιακοί Στόχοι Κατανόηση της αναγκαιότητας των ευριστικών αλγορίθμων
Πανεπιστήμιο Δυτικής Μακεδονίας. Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής & Τηλεπικοινωνιών. Βιοπληροφορική
Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής & Τηλεπικοινωνιών Βιοπληροφορική Ενότητα 12: Αναζήτηση ομοιοτήτων έναντι βάσεων δεδομένων με τη χρήση ευρετικών αλγορίθμων Αν. καθηγητής Αγγελίδης Παντελής e-mail: paggelidis@uowm.gr
Βιοπληροφορική. Ενότητα 8: Αναζήτηση Ομοιοτήτων σε Βάσεις Δεδομένων Ακολουθιών, 2 ΔΩ. Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ.
Βιοπληροφορική Ενότητα 8: Αναζήτηση Ομοιοτήτων σε Βάσεις Δεδομένων Ακολουθιών, 2 ΔΩ Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ. Θηραίου Μαθησιακοί Στόχοι Κατανόηση της αναγκαιότητας των ευριστικών αλγορίθμων
LALING/PLALING :
1. Άρθρα- δημοσιεύσεις Scopus DBLP Pubmed Google Scholar 2. Αναζήτηση νουκλεοτιδίου- πρωτεΐνης Entrez : http://www.ncbi.nlm.nih.gov/nuccore/ Uniprot (πρωτεΐνης): http://www.uniprot.org/ Blast : http://blast.ncbi.nlm.nih.gov/blast.cgi
Αλγόριθμοι Εύρεσης Ομοιοτήτων Ακολουθιών Μέρος ΙΙ: Ευριστικές μέθοδοι αναζήτησης σε βάσεις δεδομένων
Αλγόριθμοι Εύρεσης Ομοιοτήτων Ακολουθιών Μέρος ΙΙ: Ευριστικές μέθοδοι αναζήτησης σε βάσεις δεδομένων Vasilis Promponas Bioinformatics Research Laboratory Department of Biological Sciences University of
Κατα ζέυγη στοίχιση και στατιστική σημαντικότητα αυτής
ΒΙΟΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΙΙ Κατα ζέυγη στοίχιση και στατιστική σημαντικότητα αυτής Παντελής Μπάγκος 1 Διάλεξη 2 Αναζήτηση ομοιότητας και κατά ζεύγη στοίχιση ακολουθιών 2 Κατά ζεύγη στοίχιση ακολουθιών Από τα πιο
Βιοπληροφορική. Ενότητα 9: Αναζήτηση Ομοιοτήτων σε ΒΔ Ακολουθιών - Στατιστική Σημαντικότητα, 1 ΔΩ. Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ.
Βιοπληροφορική Ενότητα 9: Αναζήτηση Ομοιοτήτων σε ΒΔ Ακολουθιών - Στατιστική Σημαντικότητα, 1 ΔΩ Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ. Θηραίου Μαθησιακοί Στόχοι Παρουσίαση των εφαρμογών της αναζήτησης
ΕΠΑΝΑΛΗΨΗ. Σελίδα 1 ΒΙΟΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ. Τ. Θηραίου
ΕΠΑΝΑΛΗΨΗ Σελίδα 1 τεχνική σύγκρισης ακολουθιών υπολογισµός ενός µέτρου οµοιότητας αναζήτηση ομολογίας S-S match S1 HFCGGSLINEQWVVSAGHC HFCG S NE AGHC S2 HFCGASIYNENYA-TAGHC gap mismatch Σελίδα 2 ολική
Εισαγωγή στους αλγορίθμους Βιοπληροφορικής. Στοίχιση αλληλουχιών
Στοίχιση αλληλουχιών Σύνοψη Καθολική στοίχιση Μήτρες βαθμολόγησης Τοπική στοίχιση Στοίχιση με ποινές εισαγωγής κενών Από την LCS στη στοίχιση: αλλαγές στη βαθμολόγηση Το πρόβλημα της Μεγαλύτερης Κοινής
Μέθοδοι μελέτης εξέλιξης
H διερεύνηση της μοριακής βάσης της εξέλιξης βασίζεται σε μεγάλο βαθμό στη διευκρίνιση της διαδικασίας με την οποία μετασχηματίσθηκαν στη διάρκεια της εξέλιξης πρωτεϊνες, άλλα μόρια και βιοχημικές πορείες
Περιοχές με ακραία σύσταση / χαμηλή πολυπλοκότητα
Περιοχές με ακραία σύσταση / χαμηλή πολυπλοκότητα Vasilis Promponas Bioinformatics Research Laboratory Department of Biological Sciences University of Cyprus Σύνοψη Βασικές έννοιες XNU SEG LCRs και αναζητήσεις
ΠΟΛΛΑΠΛΗ ΣΤΟΙΧΙΣΗ ΑΚΟΛΟΥΘΙΩΝ I
ΠΟΛΛΑΠΛΗ ΣΤΟΙΧΙΣΗ ΑΚΟΛΟΥΘΙΩΝ I Σελίδα 1 Πολλαπλή στοίχιση αποκαλύπτει συντηρημένες περιοχές αντιστοίχιση καταλοίπων με κριτήρια ομοιότητας σε επίπεδο δομής εξέλιξης λειτουργίας ακολουθίας Σελίδα 2 Πολλαπλή
ΦΥΣΙΚΗ ΑΝΘΡΩΠΟΛΟΓΙΑ. Πρωτεύοντα ΙΙΙ Χρήση µοριακών δεδοµένων
ΦΥΣΙΚΗ ΑΝΘΡΩΠΟΛΟΓΙΑ Πρωτεύοντα ΙΙΙ Χρήση µοριακών δεδοµένων Φυλογένεση Η φυλογένεσης αφορά την ανεύρεση των συνδετικών εκείνων κρίκων που συνδέουν τα διάφορα είδη µεταξύ τους εξελικτικά, σε µονοφυλετικές
Στοίχιση ακολουθιών κατά ζεύγη (Pairwise alignment) Blast
Στοίχιση ακολουθιών κατά ζεύγη (Pairwise alignment) & Blast Στοίχιση κατά ζεύγη Αντιστοίχιση των νουκλεοτιδίων/αµινοξέων δυο ακολουθιών, ώστε να εντοπιστούν οι οµοιότητες και οι διαφορές τους. Χρησιµοποιείται
Βιοπληροφορική. Ενότητα 6: Στοίχιση ακολουθιών ανά ζεύγη Σύστημα βαθμολόγησης, 2 ΔΩ. Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ.
Βιοπληροφορική Ενότητα 6: Στοίχιση ακολουθιών ανά ζεύγη Σύστημα βαθμολόγησης, 2 ΔΩ Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ. Θηραίου Μαθησιακοί Στόχοι Κατανόηση της σημασίας του συστήματος βαθμολόγησης
Βιοπληροφορική. Ενότητα 13: Μοντέλα Πολλαπλής Στοίχισης (1/2), 1.5ΔΩ. Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ. Θηραίου
Βιοπληροφορική Ενότητα 13: Μοντέλα Πολλαπλής Στοίχισης (1/2), 1.5ΔΩ Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ. Θηραίου Μαθησιακοί Στόχοι παρουσίαση των μοντέλων πολλαπλής στοίχισης. κατανόηση των εφαρμογών
Βιοπληροφορική Ι (ΜΕΡΟΣ Α) Βιοπληροφορική Ανάλυση Γονιδιωμάτων. Εισαγωγή στης Βιολογικές Βάσεις Δεδομένων
Βιοπληροφορική Ι (ΜΕΡΟΣ Α) Βιοπληροφορική Ανάλυση Γονιδιωμάτων Εισαγωγή στης Βιολογικές Βάσεις Δεδομένων Η επιστήμη της Βιολογίας έχει μετατραπεί τα τελευταία χρόνια σε μια υπερπλούσια σε πληροφορίες επιστήμη.
Βιοπληροφορική. Ενότητα 10: Αναζήτηση Ομοιοτήτων σε ΒΔ Ακολουθιών - Blast, (2/2) 1ΔΩ. Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ.
Βιοπληροφορική Ενότητα 10: Αναζήτηση Ομοιοτήτων σε ΒΔ Ακολουθιών - Blast, (2/2) 1ΔΩ Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ. Θηραίου Μαθησιακοί Στόχοι Αναφορά στις παραλλαγές του BLAST. Εξοικείωση με τη
Βιοπληροφορική. Ενότητα 5: Στοίχιση ακολουθιών ανά ζεύγη, 2 ΔΩ. Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ. Θηραίου
Βιοπληροφορική Ενότητα 5: Στοίχιση ακολουθιών ανά ζεύγη, 2 ΔΩ Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ. Θηραίου Μαθησιακοί Στόχοι Κατανόηση της συσχέτισης ομολογίας ομοιότητας. Παρουσίαση των πληροφοριών
BIOTECH - GO. Μία συνδυασμένη μέθοδος εκπαίδευσης στη Βιοπληροφορική - Το μέσο των μικρομεσαίων επιχειρήσεων για τις βιοτεχνολογικές καινοτομίες
BIOTECH - GO Μία συνδυασμένη μέθοδος εκπαίδευσης στη Βιοπληροφορική - Το μέσο των μικρομεσαίων επιχειρήσεων για τις βιοτεχνολογικές καινοτομίες Η πληροφορία είναι η γνώση και η Σημερινή οικονομία είναι
Συγκριτική Γονιδιωματική
ΒΙΟΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΙΙ Συγκριτική Γονιδιωματική Παντελής Μπάγκος 1 2 Μέθοδοι Ανάλυσης Μέθοδοι βασισμένες στην ομοιότητα ακολουθιών Τοπική ομοιότητα Ολική ομοιότητα Προγνωστικές μέθοδοι Δευτεροταγής δομή Διαμεμβρανικά
Ασκήσεις 1 & 2. Βάσεις Δεδομένων. Εργαλεία Αναζήτησης ClustalW & Blast
Ασκήσεις 1 & 2 Βάσεις Δεδομένων Εργαλεία Αναζήτησης ClustalW & Blast Μοριακή Προσομοίωση Εισαγωγή: Δομική Βάση Βιολογικών Φαινομένων Η αξιοποίηση του πλήθους των δομικών στοιχείων για την εξαγωγή βιολογικά
Πίνακες αντικατάστασης PAM και BLOSUM και εναλλακτικές προσεγγίσεις
Πίνακες αντικατάστασης PAM και BLOSUM και εναλλακτικές προσεγγίσεις Βασίλης Προμπονάς, PhD Ερευνητικό Εργαστήριο Βιοπληροφορικής Τμήμα Βιολογικών Επιστημών Νέα Παν/πολη, Γραφείο B161 Πανεπιστήμιο Κύπρου
ΣΤΟΙΧΙΣΗ ΑΚΟΛΟΥΘΙΩΝ ΑΝΑ ΖΕΥΓΗ
ΣΤΟΙΧΙΣΗ ΑΚΟΛΟΥΘΙΩΝ ΑΝΑ ΖΕΥΓΗ Σελίδα 1 Ομολογία Σελίδα 2 Ομολογία Ομολογία κοινή εξελικτική καταγωγή Ορθόλογα γονίδια ειδογένεση συνήθως, ίδια βιολογική λειτουργία Παράλογα γονίδια γονιδιακός διπλασιασμός
Αλγόριθμοι Εύρεσης Ομοιοτήτων Ακολουθιών Μέρος ΙΙΙ: Έλεγχος στατιστικής σημαντικότητας
Αλγόριθμοι Εύρεσης Ομοιοτήτων Ακολουθιών Μέρος ΙΙΙ: Έλεγχος στατιστικής σημαντικότητας Βασίλης Προμπονάς, PhD Ερευνητικό Εργαστήριο Βιοπληροφορικής Τμήμα Βιολογικών Επιστημών Νέα Παν/πολη, Γραφείο B161
Βιοπληροφορική. Ενότητα 6: Στοίχιση ακολουθιών ανά ζεύγη Σύστημα βαθμολόγησης, 2 ΔΩ. Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ.
Βιοπληροφορική Ενότητα 6: Στοίχιση ακολουθιών ανά ζεύγη Σύστημα βαθμολόγησης, 2 ΔΩ Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ. Θηραίου Μαθησιακοί Στόχοι Κατανόηση της σημασίας του συστήματος βαθμολόγησης
Στοίχιση κατά ζεύγη. Στοίχιση ακολουθιών κατά ζεύγη (Pairwise alignment)
Στοίχιση ακολουθιών κατά ζεύγη (Pairwise alignment) Στοίχιση κατά ζεύγη: Τι είναι Αντιστοίχιση των νουκλεοτιδίων/αµινοξέων δυο ακολουθιών, ώστε να εντοπιστούν οι οµοιότητες και οι διαφορές τους. Χρησιµοποιείται
Βιοπληροφορική Ι. Παντελής Μπάγκος Αναπληρωτής Καθηγητής. Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας Λαμία, 2015
Βιοπληροφορική Ι Παντελής Μπάγκος Αναπληρωτής Καθηγητής Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας Λαμία, 2015 1 Στοίχιση αλληλουχιών 2 Τρόποι μελέτης των ακολουθιών Global information Η ακολουθία αναπαρίσταται από ένα διάνυσμα
Ειδικά Θέματα Βιοπληροφορικής
Ειδικά Θέματα Βιοπληροφορικής Παντελής Μπάγκος Αναπληρωτής Καθηγητής Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας Λαμία, 2015 1 Διάλεξη 5 Profile Hidden Markov Models και Transformational Grammars 2 Profile HMM Ένα ΗΜΜ με left-to-right
Κατά ζεύγη στοίχιση ακολουθιών Πολλαπλή στοίχιση ακολουθιών Patterns. Δρ. Μαργαρίτα Θεοδωροπούλου
Κατά ζεύγη στοίχιση ακολουθιών Πολλαπλή στοίχιση ακολουθιών Patterns Δρ. Μαργαρίτα Θεοδωροπούλου Από τα πιο σημαντικά προβλήματα στην Υπολογιστική Βιολογία Ιδιαίτερα πλούσια βιβλιογραφία για πάνω από 30
Βιοπληροφορική Ι. Παντελής Μπάγκος. Παν/µιο Στερεάς Ελλάδας
Βιοπληροφορική Ι Παντελής Μπάγκος Παν/µιο Στερεάς Ελλάδας Λαµία 2006 1 Βιοπληροφορική Ι Εισαγωγή: Ορισµός της Βιοπληροφορικής, Υποδιαιρέσεις της Βιοπληροφορικής, Τα είδη των δεδοµένων στη Βιοπληροφορική.
Μάθημα 16 ο ΒΙΟΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ
Μάθημα 16 ο ΒΙΟΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ Περιεχόμενα Παρουσίασης Βιολογικό υπόβαθρο Το κεντρικό αξίωμα Σύνοψη της Βιοπληροφορικής Ερευνητικές περιοχές Πηγές πληροφοριών Τι είναι η Βιοπληροφορική Βιο Πληροφορική μοριακή
ΑΝΟΙΧΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΙΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΒΙΟΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ. Ενότητα 1 η : Εισαγωγή. Ηλίας Καππάς Τμήμα Βιολογίας
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΧΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΙΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ ΒΙΟΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ Ενότητα 1 η : Εισαγωγή Ηλίας Καππάς Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative Commons.
Πολλαπλή στοίχιση multiple sequence alignment (MSA)
Πολλαπλή στοίχιση multiple sequence alignment (MSA) MSA: Τι είναι Στοίχιση για 3 ή περισσότερες ακολουθίες. Αποκαλύπτονται οι συντηρηµένες περιοχές µεταξύ των ακολουθιών µιας οικογένειας. Χρειάζεται για:
ΑΣΚΗΣΗ 2η Αναζήτηση πληροφορίας σε βιολογικές βάσεις δεδοµένων
ΑΣΚΗΣΗ 2η Αναζήτηση πληροφορίας σε βιολογικές βάσεις δεδοµένων ΕΙΣΑΓΩΓΗ Μια βιολογική βάση δεδοµένων (ΒΒ ) χρησιµοποιείται για την οργάνωση, αποθήκευση, επεξεργασία, αναζήτηση και ανάκτηση της βιολογικής
της φοιτήτριας του Τµήµατος Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Τεχνολογίας Υπολογιστών της Πολυτεχνικής Σχολής του Πανεπιστηµίου Πατρών
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΤΟΜΕΑΣ: ΤΗΛΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΕΝΣΥΡΜΑΤΗΣ ΤΗΛΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΑΣ ιπλωµατική Εργασία της φοιτήτριας
ΜΕΛΕΤΗ ΤΟΥ ΓΟΝΙΔΙΩΜΑΤΟΣ
ΜΕΛΕΤΗ ΤΟΥ ΓΟΝΙΔΙΩΜΑΤΟΣ Σελίδα 1 Μελέτη του γονιδιώματος Ποια είναι τα γονίδια και που βρίσκονται; Ποιοι μηχανισμοί ρυθμίζουν την έκφραση κάθε γονιδίου; Σε τι επίπεδα εκφράζονται τα γονίδια υπό διαφορετικές
Μέθοδοι Φυλογένεσης. Μέθοδοι που βασίζονται σε αποστάσεις UPGMA Κοντινότερης γειτονίας (Neighbor joining) Fitch-Margoliash Ελάχιστης εξέλιξης
Μέθοδοι Φυλογένεσης Μέθοδοι που βασίζονται σε αποστάσεις UPGMA Κοντινότερης γειτονίας (Neighbor joining) Fitch-Margoliash Ελάχιστης εξέλιξης Μέθοδοι που βασίζονται σε χαρακτήρες Μέγιστη φειδωλότητα (Maximum
Βιοπληροφορική. Πίνακες Αντικατάστασης BLOSUM & Οπτική Σύγκριση Αλληλουχιών. Αλέξανδρος Τζάλλας
Βιοπληροφορική Πίνακες Αντικατάστασης BLOSUM & Οπτική Σύγκριση Αλληλουχιών Αλέξανδρος Τζάλλας e-mail: tzallas@teiep.gr ΤΕΙ Ηπείρου Σχολή Τεχνολογικών Εφαρμογών Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής ΤΕ Copyright
Αλγόριθµοι Εύρεσης Οµοιοτήτων Ακολουθιών Μέρος ΙΙΙ: Έλεγχος στατιστικής σηµαντικότητας. Πίνακες αντικατάστασης για σύγκριση ακολουθιών
Αλγόριθµοι Εύρεσης Οµοιοτήτων Ακολουθιών Μέρος ΙΙΙ: Έλεγχος στατιστικής σηµαντικότητας Πίνακες αντικατάστασης για σύγκριση ακολουθιών Vasilis Promponas Bioinformatics Research Laboratory Department of
ΒΙΟΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΙΙ. Δυναμικός Προγραμματισμός. Παντελής Μπάγκος
ΒΙΟΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΙΙ Δυναμικός Προγραμματισμός Παντελής Μπάγκος Δυναμικός Προγραμματισμός Στοίχιση (τοπική-ολική) RNA secondary structure prediction Διαμεμβρανικά τμήματα Hidden Markov Models Άλλες εφαρμογές
Εφαρμοσμένη Βιοτεχνολογία Εργαστηριακή Άσκηση Εισαγωγή στην Βιοπληροφορική
Εφαρμοσμένη Βιοτεχνολογία Εργαστηριακή Άσκηση Εισαγωγή στην Βιοπληροφορική Δραστηριότητες 1. Εύρεση γονιδίων/πρωτεϊνών από βάσεις δεδομένων 2. Ευθυγράμμιση και σύγκριση γονιδίων/πρωτεϊνών 3. Δημιουργία
Μέθοδοι Προσπέλασης για την Επεξεργασία Μεγάλων Βιολογικών Βάσεων Δεδομένων. Ανδρουλάκης Ανδρέας
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΣΤΕΡΕΑΣ ΕΛΛΑΔΑΣ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΜΕ ΕΦΑΡΜΟΓΕΣ ΣΤΗ ΒΙΟΙΑΤΡΙΚΗ Μέθοδοι Προσπέλασης για την Επεξεργασία Μεγάλων Βιολογικών Βάσεων Δεδομένων Ανδρουλάκης Ανδρέας ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ Υπεύθυνος Βασιλακόπουλος
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ. Βιοπληροφορική. Ενότητα 2 η : Ανάλυση ακολουθίας Ηλίας Καππάς Τμήμα Βιολογίας
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Ενότητα 2 η : Ανάλυση ακολουθίας Ηλίας Καππάς Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative Commons. Για
ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΒΙΟΧΗΜΕΙΑΣ ΚΑΙ ΒΙΟΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΤΣΙΜΠΙΔΗΣ ΜΙΧΑΗΛ ΛΑΡΙΣΑ 2016 1 T-RECs: Ένα εργαλείο για γρήγορο και μεγάλης κλίμακας εντοπισμό ανασυνδυασμών ανάμεσα
Χρήσεις Η/Υ και Βάσεις Βιολογικών Δεδομένων : ΒΙΟ109 [8] Βάσεις Δεδομένων Γονιδιωματικής
Χρήσεις Η/Υ και Βάσεις Βιολογικών Δεδομένων : ΒΙΟ109 [8] Βάσεις Δεδομένων Γονιδιωματικής Στόχοι του μαθήματος Στο συγκεκριμένο μάθημα θα συζητηθούν θέματα σχετικά με τις κυριότερες βάσεις δεδομένων γονιδιωματικής,
Βιοπληροφορική. Ενότητα 20: Υπολογιστικός Προσδιορισμός Δομής (2/3), 1 ΔΩ. Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ. Θηραίου
Βιοπληροφορική Ενότητα 20: Υπολογιστικός Προσδιορισμός Δομής (2/3), 1 ΔΩ Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ. Θηραίου Μαθησιακοί Στόχοι κατανόηση της μεθόδου προτυποποίησης πρωτεϊνών με ομολογία. παρουσίαση
Πανεπιστήμιο Δυτικής Μακεδονίας. Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής & Τηλεπικοινωνιών. Βιοπληροφορική
Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής & Τηλεπικοινωνιών Βιοπληροφορική Ενότητα 5: Πίνακες αντικατάστασης BLOSUM και οπτική σύγκριση αλληλουχιών Αν. καθηγητής Αγγελίδης Παντελής e-mail: paggelidis@uowm.gr ΕΕΔΙΠ
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
Γονιδιωματική Συγκριτική γονιδιωματική[4] Τμήμα Γεωπονίας, Ιχθυολογίας και Υδάτινου Περιβάλλοντος. Μεζίτη Αλεξάνδρα
Γονιδιωματική Συγκριτική γονιδιωματική[4] Τμήμα Γεωπονίας, Ιχθυολογίας και Υδάτινου Περιβάλλοντος Μεζίτη Αλεξάνδρα Μέγεθος και οργάνωση γονιδιωμάτων Μελετάμε τα γονιδιώματα για να καταλάβουμε πως λειτουργεί
ΔΕΥΤΕΡΟΓΕΝΕΙΣ ΒΑΣΕΙΣ ΠΡΩΤΕΪΝΙΚΩΝ. Δρ. Μαργαρίτα Θεοδωροπούλου
ΔΕΥΤΕΡΟΓΕΝΕΙΣ ΒΑΣΕΙΣ ΠΡΩΤΕΪΝΙΚΩΝ Δρ. Μαργαρίτα Θεοδωροπούλου Βάσεις δεδομένων οικογενειών Οι πρωτεΐνες αποτελούνται από μία ή περισσότερες διακριτές λειτουργικές περιοχές (domains), οι οποίες πολλές
Βιοπληροφορική. Εισαγωγή. Αλέξανδρος Τζάλλας Σχολή Τεχνολογικών Εφαρμογών Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής ΤΕ.
Βιοπληροφορική Αλέξανδρος Τζάλλας e-mail: tzallas@teiep.gr ΤΕΙ Ηπείρου Σχολή Τεχνολογικών Εφαρμογών Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής ΤΕ Περιεχόμενα Διάλεξης Βιολογικό υπόβαθρο Το κεντρικό αξίωμα Σύνοψη της
Εξερευνώντας την Εξέλιξη Κεφάλαιο 7
Εξερευνώντας την Εξέλιξη Κεφάλαιο 7 Εξερευνώντας την Εξέλιξη Σχέση μεταξύ αλληλουχίας αμινοξέων, δομής και λειτουργίας πρωτεϊνών Καταγωγή από έναν κοινό πρόγονο Εξελικτική Συγγένεια/Προέλευση Δύο ομάδες
Πολλαπλές στοιχίσεις ακολουθιών (Προοδευτικές μέθοδοι)
Πολλαπλές στοιχίσεις ακολουθιών (Προοδευτικές μέθοδοι) Vasilis Promponas Bioinformatics Research Laboratory Department of Biological Sciences University of Cyprus Σύνοψη Εισαγωγή Πολλαπλή στοίχιση και
Φυλογένεση. 5o εργαστήριο
Φυλογένεση 5o εργαστήριο Φυλογένεση οργανισµών Δείχνει την εξελικτική πορεία µιας οµάδας οργανισµών. Οι κόµβοι (nodes) στο δένδρο απεικονίζουν γεγονότα ειδογένεσης. H φυλογένεση µπορεί να γίνει από µια
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΒΙΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΒΙΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ (ΒΙΟ 003) Εισαγωγή στη Βιοπληροφορική Διδάσκοντες: Χρήστος Ουζούνης, Βασίλειος Ι. Προµπονάς ΓΕΝΙΚΕΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΕΣ Διαλέξεις Τρίτη και Παρασκευή 10:30 12:00,
Αριστοτέλειο Πανεπιστήμιο Θεσσαλονίκης
Αριστοτέλειο Πανεπιστήμιο Θεσσαλονίκης Πολυτεχνική Σχολή Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών Εργαστήριο Επεξεργασίας Πληροφορίας και Υπολογισμών Διπλωματική εργασία Μεθοδολογία σύγκρισης
Ειδικά Θέματα Βιοπληροφορικής
Ειδικά Θέματα Βιοπληροφορικής Παντελής Μπάγκος Αναπληρωτής Καθηγητής Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας Λαμία, 2015 1 Πολλαπλή στοίχιση ακολουθιών και φυλογενετικά δέντρα 2 Πολλαπλή στοίχιση Αναφέρεται στην ταυτόχρονη
Αλληλοεπικαλυπτόμενα επιστημονικά πεδία Υπολογιστικής Βιολογίας
Αλληλοεπικαλυπτόμενα επιστημονικά πεδία Υπολογιστικής Βιολογίας Βάσεις Δεδομένων, Αποθετήρια γνώσεων και αλγόριθμων Red rectangles are true matching of identical residue-pairs and green rectangles represent
ΚεφάΠαιο 4 ΤεχνοΠογία ίου ανασυνουασμένου DNA
ΚεφάΠαιο 4 ΤεχνοΠογία ίου ανασυνουασμένου DNA 1. Γιατί οι περιοριστικές ενδονουκλεάσες και οι φορείς κλωνοποίησης είναι απαραίτητα εργαλεία για τη Γενετική Μηχανική; Οι περιοριστικές ενδονουκλεάσες είναι
Αλγόριθμοι Εύρεσης Ομοιοτήτων Ακολουθιών
Αλγόριθμοι Εύρεσης Ομοιοτήτων Ακολουθιών Μέρος Ι: Στοιχίσεις ακολουθιών κατά ζεύγη Βασίλης Προμπονάς, PhD Ερευνητικό Εργαστήριο Βιοπληροφορικής Τμήμα Βιολογικών Επιστημών Νέα Παν/πολη, Γραφείο B161 Πανεπιστήμιο
Πανεπιστήμιο Δυτικής Μακεδονίας. Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής & Τηλεπικοινωνιών. Βιοπληροφορική. Ενότητα 7: Σύγκριση αλληλουχιών Part II
Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής & Τηλεπικοινωνιών Βιοπληροφορική Ενότητα 7: Σύγκριση αλληλουχιών Part II Αν. καθηγητής Αγγελίδης Παντελής e-mail: paggelidis@uowm.gr ΕΕΔΙΠ Μπέλλου Σοφία e-mail: sbellou@uowm.gr
Μεθοδολογία Ασκήσεων ΚΕΦ. 2ο
Μεθοδολογία Ασκήσεων ΚΕΦ. 2ο 1. Ασκήσεις με βάση το μηχανισμό αντιγραφής του DΝΑ. Το DΝΑ αντιγράφεται με ημισυντηρητικό τρόπο. Η κατεύθυνση της αντιγραφής είναι πάντα 5 3. Στο αρχικό μόριο δεν περιέχονται
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΒΙΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΒΙΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ (ΒΙΟ 650) Ειδικά Θέματα Βιοπληροφορικής Διδάσκων: Βασίλειος Ι. Προμπονάς, Ph.D. Λέκτορας Βιοπληροφορικής ΓΕΝΙΚΕΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΕΣ Διαλέξεις Δευτέρα και Πέμπτη
Σηµειώσεις Βιοπληροφορικής
Σηµειώσεις Βιοπληροφορικής Αναζήτηση Οµοιοτήτων σε Βάσεις εδοµένων Ακολουθιών Βάσεις εδοµένων Βιολογικών Ακολουθιών - Πρακτικά Ζητήµατα Προσεγγιστικοί Ευριστικοί Αλγόριθµοι Στατιστική Σηµαντικότητα Εφαρµογές
ΑΡΧΕΣ ΒΙΟΛΟΓΙΚΗΣ ΜΗΧΑΝΙΚΗΣ
ΑΡΧΕΣ ΒΙΟΛΟΓΙΚΗΣ ΜΗΧΑΝΙΚΗΣ Εργαστήριο Βιοπληροφορικής 7 ο εξάμηνο Σχολή Μηχανολόγων Μηχανικών ΕΜΠ Διδάσκων: Λεωνίδας Αλεξόπουλος Fritz Kahn (1888 1968) 1 Περιεχόμενα Ομοιότητα πρωτεϊνών Σύγκριση αλληλουχιών
Βιοπληροφορική. Βάσεις Δεδοµένων 1ο εργαστήριο. Γρηγόρης Αµούτζιας
Βιοπληροφορική Βάσεις Δεδοµένων 1ο εργαστήριο Γρηγόρης Αµούτζιας Χρησιµοποιούνται για: Oργάνωση Αποθήκευση Επεξεργασία Αναζήτηση/επαναπόκτηση της βιολογικής πληροφορίας Βάσεις Δεδοµένων: Εισαγωγή Βάσεις
Βιοπληροφορική. Ενότητα 14: Μοντέλα Πολλαπλής Στοίχισης (2/2), 1.5ΔΩ. Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ. Θηραίου
Βιοπληροφορική Ενότητα 14: Μοντέλα Πολλαπλής Στοίχισης (2/2), 1.5ΔΩ Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ. Θηραίου Μαθησιακοί Στόχοι παρουσίαση των μοντέλων πολλαπλής στοίχισης. κατανόηση των εφαρμογών
Λειτουργική γονιδιωµατική. 6ο εργαστήριο
Λειτουργική γονιδιωµατική 6ο εργαστήριο Λειτουργική γονιδιωµατική Προσπαθεί να κατανοήσει τις λειτουργίες των βιολογικών µορίων, σε επίπεδο ολόκληρου του γονιδιώµατος. Γίνονται µετρήσεις για το σύνολο
ΑΣΚΗΣΕΙΣ ΣΤΟ ΔΕΥΤΕΡΟ ΚΕΦΑΛΑΙΟ ΒΙΟΛΟΓΙΑΣ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ
1) Τμήμα μορίου βακτηριακού DNA έχει την ακόλουθη αλληλουχία βάσεων: 3 TACTGGAATGGTCGCCCCTGCATT 5 a. Ποια είναι η αλληλουχία του συμπληρωματικού κλώνου και ποιος είναι ο προσανατολισμός της. b. Ποιο είναι
ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ. Βιοπληροφορική. Ενότητα 3 η : Πολλαπλή ευθυγράμμιση. Σ. Γκέλης Τμήμα Βιολογίας
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Ενότητα 3 η : Πολλαπλή ευθυγράμμιση Σ. Γκέλης Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative Commons. Για
Δευτεροταγείς βάσεις δεδομένων (Secondary databases)
Δευτεροταγείς βάσεις δεδομένων (Secondary databases) Οι δευτεροταγείς (pattern) βάσεις δεδομένων (ΒΔ) περιέχουν τα αποτελέσματα από τις αναλύσεις των αλληλουχιών που βρίσκονται στις πρωτοταγείς πηγές πληροφόρησης.
ΒΙΟ Αρχές και Μέθοδοι Βιοπληροφορικής Ι
Π Κ Τ Β Ε Ε Ε Β Β Ι. Π, PHD P.O. BOX 20537, 1678 Λ, Κ email: vprobon@ucy.ac.cy, web: http://troodos.biol.ucy.ac.cy ΒΙΟ 331 - Αρχές και Μέθοδοι Βιοπληροφορικής Ι Θέματα εργασιών και αρχικές οδηγίες, 16
Chalkou I. C. [PROJECT] Ανάθεση εργασιών.
Πληροφορική της Υγείας 2014 Chalkou I. C. [PROJECT] Ανάθεση εργασιών. Περιεχόμενα 1. Ομάδα Γ... 3 1.1 Σαψάκη Δ. - Σαψάκη Π.... 3 1.2 Βλάχου - Γεωργοπούλου... 3 1.3 Μπέρτσου - Τσάμη... 4 1.4 Καραγιάννη
Πιθανοθεωρητικά µοντέλα αναπαράστασης ακολουθιών
Πιθανοθεωρητικά µοντέλα αναπαράστασης ακολουθιών Vasilis Promponas Bioinformatics Research Laboratory Department of Biological Sciences University of Cyprus ΣΥΝΟΨΗ Εισαγωγή Αλυσίδες Markov και αλληλουχίες
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΒΙΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΒΙΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ (ΒΙΟ 003) Εισαγωγή στη Βιοπληροφορική Διδάσκων: Βασίλειος Ι. Προμπονάς, Ph.D. Λέκτορας Βιοπληροφορικής ΓΕΝΙΚΕΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΕΣ Διαλέξεις Φροντιστήριο Τρίτη και
ΚΡΙΤΗΡΙΟ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΣΤΗ: ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΠΡΟΣΑΝΑΤΟΛΙΣΜΟΥ ΕΞΕΤΑΣΤΕΑ ΥΛΗ: ΚΕΦΑΛΑΙΑ 1, 2, 4, 5
ΚΡΙΤΗΡΙΟ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΣΤΗ: ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΠΡΟΣΑΝΑΤΟΛΙΣΜΟΥ ΕΞΕΤΑΣΤΕΑ ΥΛΗ: ΚΕΦΑΛΑΙΑ 1, 2, 4, 5 ΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΟ: ΚΟΡΥΦΑΙΟ ΗΜΕΡΟΜΗΝΙΑ: ΟΝΟΜΑΤΕΠΩΝΥΜΟ ΕΞΕΤΑΖΟΜΕΝΟΥ:. ΣΥΝΟΛΟ ΣΕΛΙΔΩΝ: ΠΕΝΤΕ (5) ΘΕΜΑ 1 ο Στις ερωτήσεις Α
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΒΙΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΒΙΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ BIO 230 Εισαγωγή στην Υπολογιστική Βιολογία Διδάσκων: Βασίλειος Ι. Προμπονάς, Ph.D. Επίκουρος Καθηγητής Βιοπληροφορικής ΓΕΝΙΚΕΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΕΣ Διαλέξεις Δευτέρα
ΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ. ΘΕΜΑ Α Α1. β Α2. γ Α3. δ Α4. γ Α5. β
ΘΕΜΑ Α Α1. β Α2. γ Α3. δ Α4. γ Α5. β 1 ΕΙΣΑΓΩΓΙΚΕΣ ΕΞΕΤΑΣΕΙΣ ΤΕΚΝΩΝ ΕΛΛΗΝΩΝ ΤΟΥ ΕΞΩΤΕΡΙΚΟΥ ΚΑΙ ΤΕΚΝΩΝ ΕΛΛΗΝΩΝ ΥΠΑΛΛΗΛΩΝ ΣΤΟ ΕΞΩΤΕΡΙΚΟ ΤΕΤΑΡΤΗ 10 ΣΕΠΤΕΜΒΡΙΟΥ 2014 ΕΞΕΤΑΖΟΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑ ΘΕΤΙΚΗΣ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ:
Άσκηση 7. Προσομοίωση 3D Δομών Βιομορίων μέσω. Ομολογίας & Threading
Άσκηση 7 Προσομοίωση 3D Δομών Βιομορίων μέσω Ομολογίας & Threading Προσομοίωση 2ταγούς δομής πρωτεϊνών Δευτεροταγής Δομή: Η 2ταγής δομή των πρωτεϊνών είναι σταθερή τοπική διαμόρφωση της πολυπεπτιδικής
ΗΥ240: οµές εδοµένων Χειµερινό Εξάµηνο Ακαδηµαϊκό Έτος Παναγιώτα Φατούρου. Προγραµµατιστική Εργασία 3 ο Μέρος
Πανεπιστήµιο Κρήτης, Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών 6 εκεµβρίου 2008 ΗΥ240: οµές εδοµένων Χειµερινό Εξάµηνο Ακαδηµαϊκό Έτος 2008-09 Παναγιώτα Φατούρου Προγραµµατιστική Εργασία 3 ο Μέρος Ηµεροµηνία Παράδοσης:
Βιοπληροφορική. Ενότητα 7: Στοίχιση ακολουθιών ανά ζεύγη Τεχνικές Στοίχισης Ακολουθιών, (1/2) 1ΔΩ. Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ.
Βιοπληροφορική Ενότητα 7: Στοίχιση ακολουθιών ανά ζεύγη Τεχνικές Στοίχισης Ακολουθιών, (1/2) 1ΔΩ Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ. Θηραίου Μαθησιακοί Στόχοι Παρουσίαση της μεθόδου κατασκευής και
Πανεπιστήμιο Πειραιώς Τμήμα Πληροφορικής Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών «Πληροφορική»
Πανεπιστήμιο Πειραιώς Τμήμα Πληροφορικής Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών «Πληροφορική» Μεταπτυχιακή Διατριβή Τίτλος Διατριβής Ονοματεπώνυμο Φοιτητή Πατρώνυμο Αριθμός Μητρώου Επιβλέπων ΑΝΑΓΝΩΡΙΣΗ ΜΟΡΙΑΚΩΝ
Ερώτημα 1. Μας δίνεται μια συλλογή από k ακολοθίες, k >=2 και αναζητούμε το πρότυπο Ρ, μεγέθους n.
Πρώτο Σύνολο Ασκήσεων 2014-2015 Κατερίνα Ποντζόλκοβα, 5405 Αθανασία Ζαχαριά, 5295 Ερώτημα 1 Μας δίνεται μια συλλογή από k ακολοθίες, k >=2 και αναζητούμε το πρότυπο Ρ, μεγέθους n. Ο αλγόριθμος εύρεσης
ΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ. ΘΕΜΑ Α A1. β Α2. γ Α3. γ Α4. α Α5. δ
ΘΕΜΑ Α A1. β Α2. γ Α3. γ Α4. α Α5. δ ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΕΣ ΠΑΝΕΛΛΑΔΙΚΕΣ ΕΞΕΤΑΣΕΙΣ Γ ΤΑΞΗΣ ΗΜΕΡΗΣΙΟΥ ΓΕΝΙΚΟΥ ΛΥΚΕΙΟΥ ΚΑΙ ΕΠΑΛ (ΟΜΑΔΑ Β ) ΤΕΤΑΡΤΗ 15 ΙΟΥΝΙΟΥ 2016 ΕΞΕΤΑΖΟΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑ: ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΠΡΟΣΑΝΑΤΟΛΙΣΜΟΥ (ΝΕΟ
ΑΣΚΗΣΗ. Δημιουργία Ευρετηρίων Συλλογής Κειμένων
Γλωσσική Τεχνολογία Ακαδημαϊκό Έτος 2011-2012 Ημερομηνία Παράδοσης: Στην εξέταση του μαθήματος ΑΣΚΗΣΗ Δημιουργία Ευρετηρίων Συλλογής Κειμένων Σκοπός της άσκησης είναι η υλοποίηση ενός συστήματος επεξεργασίας
ΑΣΚΗΣΗ: ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΣ ΕΚΚΙΝΗΤΩΝ ΕΥΡΕΣΗ ΘΕΣΕΩΝ ΠΕΡΙΟΡΙΣΜΟΥ
ΑΣΚΗΣΗ: ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΣ ΕΚΚΙΝΗΤΩΝ ΕΥΡΕΣΗ ΘΕΣΕΩΝ ΠΕΡΙΟΡΙΣΜΟΥ ΑΣΚΗΣΗ: ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΣ ΕΚΚΙΝΗΤΩΝ ΕΥΡΕΣΗ ΘΕΣΕΩΝ ΠΕΡΙΟΡΙΣΜΟΥ Σκοπός της άσκησης Η εξοικείωση με τη βάση δεδομένων NCBI. Ο σχεδιασμός ειδικών εκκινητών με
Δοµή και ιδιότητες του DNA. 09/04/ Μοριακή Βιολογία Κεφ. 1 Καθηγητής Δρ. Κ. Ε. Βοργιάς
Δοµή και ιδιότητες του DNA 09/04/2014 1 09/04/2014 2 Τόσο τα νεκρά (µε θερµική επεξεργασία) βακτήρια S όσο και τα ζωντανά βακτήρια R δεν µπορούν να θανατώσουν ποντικούς. Όµως, η ταυτόχρονη µόλυνση µε αυτά
ΠΑΝΕΛΛΑΔΙΚΕΣ ΕΞΕΤΑΣΕΙΣ Γ ΤΑΞΗΣ ΗΜΕΡΗΣΙΟΥ ΓΕΝΙΚΟΥ ΛΥΚΕΙΟΥ ΤΡΙΤΗ 18 ΙΟΥΝΙΟΥ 2019 ΕΞΕΤΑΖΟΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑ: ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΠΡΟΣΑΝΑΤΟΛΙΣΜΟΥ ΕΝΔΕΙΚΤΙΚΕΣ ΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ
ΠΑΝΕΛΛΑΔΙΚΕΣ ΕΞΕΤΑΣΕΙΣ Γ ΤΑΞΗΣ ΗΜΕΡΗΣΙΟΥ ΓΕΝΙΚΟΥ ΛΥΚΕΙΟΥ ΤΡΙΤΗ 18 ΙΟΥΝΙΟΥ 2019 ΕΞΕΤΑΖΟΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑ: ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΠΡΟΣΑΝΑΤΟΛΙΣΜΟΥ ΕΝΔΕΙΚΤΙΚΕΣ ΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ ΘΕΜΑ Α Α1 α Α2 β Α3 γ Α4 γ Α5 β ΘΕΜΑ Β Β1. 1 ζ 2 στ 3
ΑΣΚΗΣΗ 1η Αναζήτηση πληροφορίας σε Βιβλιογραφικές Βάσεις εδοµένων
ΑΣΚΗΣΗ 1η Αναζήτηση πληροφορίας σε Βιβλιογραφικές Βάσεις εδοµένων ΕΙΣΑΓΩΓΗ Η αναζήτηση και µελέτη της επιστηµονικής βιβλιογραφίας αποτελεί βασική προϋπόθεση για την επίλυση ερευνητικών προβληµάτων. Η βιβλιογραφική