Δευτεροταγείς βάσεις δεδομένων (Secondary databases)
|
|
- Σάτυριον Παυλόπουλος
- 6 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 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. Επειδή υπάρχουν πολλές διαφορετικές πρωτοταγείς βάσεις δεδομένων και διαφορετικοί τρόποι ανάλυσης αλληλουχιών από πρωτεΐνες, οι πληροφορίες που είναι αποθηκευμένες σε κάθε δευτεροταγή βάση δεδομένων και καθώς και η οργάνωσή τους είναι διαφορετικές. Η SWISS-PROT αποτελεί τη βάση για πολλές δευτεροταγείς βάσεις δεδομένων.
2 Οι πιο σημαντικές δευτεροταγείς βάσεις δεδομένων είναι οι ακόλουθες: Δευτεροταγής ΒΔ Κύρια πηγή Αποθηκευμένη Πληροφορία PROSITE SWISS-PROT Regular expressions (patterns) Profiles SWISS-PROT Weighted matrices (profiles) PRINTS OWL Aligned motifs (fingerprints) Pfam SWISS-PROT Hidden Markov Models (HMMs) BLOCKS PROSITE/PRINTS Aligned motifs (blocks) IDENTIFY BLOCKS/PRINTS Fuzzy regular expressions (patterns)
3 Ο τύπος πληροφορίας που είναι αποθηκευμένος σε κάθε δευτεροταγή βάση δεδομένων διαφέρει. Οι δευτεροταγείς βάσεις δεδομένων αποθηκεύουν μοτίβα (motifs) (συγκεκριμένοι συνδυασμοί α-ελίκων και β-φύλλων, οι οποίοι παρουσιάζονται επανειλημμένως σε πολλές, ασύνδετες μεταξύ τους, πρωτεΐνες), τα οποία είναι συντηρημένες περιοχές με μικρή διακύμανση μεταξύ των αλληλουχιών και προκύπτουν ως αποτέλεσμα πολλαπλών αντιστοιχιών. Οι συντηρημένες αυτές περιοχές έχουν μήκος αμινοξέα και συνήθως αντιστοιχούν στα πιο σημαντικά στοιχεία που καθορίζουν τη δομή και τη λειτουργικότητα της πρωτεΐνης.
4 Τα μοτίβα χρησιμοποιούνται για τη διάγνωση μελών μιας οικογένειας μέσα από την εφαρμογή μιας σειράς τεχνικών για την ανάλυση αλληλουχιών. Mία άγνωστη αλληλουχία αναζητείται και συγκρίνεται με μία βιβλιοθήκη από τέτοια μοτίβα προκειμένου να προσδιοριστεί εάν περιλαμβάνει ή όχι κάποιο μοτίβο. Στη συνέχεια, και με βάση το μοτίβο αυτό, η αλληλουχία αποδίδεται σε μία γνωστή οικογένεια. Τα μοτίβα motifs (ή blocks, ή segments, ή features), αντανακλούν το βιολογικό ρόλο της πρωτεΐνης, δηλαδή προσδιορίζουν τη δομή ή τη λειτουργία της πρωτεΐνης.
5 Regular expression (pattern) είναι μία σύντομη περιγραφή ενός μοτίβου: το x συμβολίζει ένα οποιοδήποτε αμινοξύ και στις παρενθέσεις είναι τα αμινοξέα που επιτρέπονται σε αυτή τη θέση. Fingerprint (ή αλλιώς υπογραφή - signature) είναι ένα σύνολο από μοτίβα. Όλες οι πληροφορίες για τα αμινοξέα διατηρούνται με την μορφή πινάκων συχνοτήτων. Block είναι ένα fingerprint όπου στον πίνακα συχνοτήτων προστίθεται μία βαθμολόγηση. Profile είναι ένα block που χρησιμοποιεί τις πληροφορίες από όλη την αντιστοίχηση, δηλαδή συμπεριλαμβάνει και τα κενά. Hidden Markov Models είναι μοντέλα πιθανοτήτων που παράγονται από τα profiles.
6 PROSITE Η PROSITE διατηρείται στο Swiss Institute of Bioinformatics. Στην PROSITE, οι οικογένειες των πρωτεϊνών μπορούν να χαρακτηριστούν από το μοναδικό, πιο διατηρημένο μοτίβο το οποίο εντοπίζεται σε μία πολλαπλή αντιστοίχηση γνωστών ομολόγων. Τα μοτίβα αυτά περιέχουν κωδικοποιημένές βιολογικές λειτουργίες κλειδιά: ενεργές περιοχές ενζύμων, θέσεις στις οποίες ο συνδέτης συνδέεται με το υπόστρωμα, κ.λ.π. Με αναζήτηση στην PROSITE μπορεί να προσδιοριστεί η οικογένεια πρωτεϊνών στην οποία ανήκει μία νέα αλληλουχία. Στην PROSITE, τα μοτίβα κωδικοποιούνται σαν regular expressions ή patterns.
7 Η PROSITE λειτουργεί xρησιμοποιώντας ως pattern ένα ήδη αναγνωρισμένο motif (από multiple alignment), πραγματοποιεί μία αναζήτηση στην SWISS-PROT προκειμένου να αναγνωριστούν οι πρωτεΐνες με παρόμοια motifs, και έπειτα ελέγχει την επίδοση του pattern αναζήτησης: πρέπει να υπάρχουν μόνο σωστές αντιστοιχήσεις (αληθινές θετικές) και καθόλου λανθασμένες αντιστοιχήσεις (λανθασμένες θετικές). Σε περίπτωση που το pattern παράγει πολλές λανθασμένες θετικές, τότε προτιμάται να χρησιμοποιηθεί κάποιο άλλο pattern.
8 Δομή καταχωρήσεων της PROSITE Ένα αρχείο δεδομένων που κατασκευάζεται με παρόμοιο τρόπο όπως στη SWISS-PROT Ένα αρχείο κειμένου. Το αρχείο δεδομένων έχει την ακόλουθη μορφή: ID OPSIN; PATTERN. AC PS00238; DT APR-1990 (CREATED); DEC-2001 (DATA UPDATE); AUG-2004 (INFO UPDATE). DE Visual pigments (opsins) retinal binding site. PA [LIVMFWAC]-[PSGAC]-x(3)-[SAC]-K-[STALIMR]-[GSACPNV]-[STACP]-x(2)-[DENF]- PA [AP]-x(2)-[IY]. NR /RELEASE=44.2,157002; NR /TOTAL=197(196); /POSITIVE=192(191); /UNKNOWN=0(0); /FALSE_POS=5(5); NR /FALSE_NEG=1; /PARTIAL=4; CC /TAXO-RANGE=??E??; /MAX-REPEAT=2; CC /SITE=5,retinal; DR Q9H1Y3, OPN3_HUMAN, T; Q9WUK7, OPN3_MOUSE, T; Q9UHM6, OPN4_HUMAN, T; DR Q9QXZ9, OPN4_MOUSE, T; P22269, OPS1_CALVI, T; P06002, OPS1_DROME, T; DR P28678, OPS1_DROPS, T; Q25157, OPS1_HEMSA, T; P35360, OPS1_LIMPO, T; DR O15973, OPS1_PATYE, T; Q94741, OPS1_SCHGR, T; P08099, OPS2_DROME, T; DR P28679, OPS2_DROPS, T; Q25158, OPS2_HEMSA, T; P35361, OPS2_LIMPO, T; DR O15974, OPS2_PATYE, T; Q26495, OPS2_SCHGR, T; P04950, OPS3_DROME, T; DR P28684, OPSV_CHICK, T; P87368, OPSV_ORYLA, T; P51473, OPSV_XENLA, T; DR O14718, OPSX_HUMAN, T; O35214, OPSX_MOUSE, T; P23820, REIS_TODPA, T; DR P47803, RGR_BOVIN, T; P47804, RGR_HUMAN, T; DR P17645, OPS3_DROVI, P; O18911, OPSG_ODOVI, P; O18914, OPSR_CANFA, P; DR O18912, OPSR_HORSE, P; DR Q9Z2B3, RGR_MOUSE, N; DR Q6MLD2, GUAA_BDEBA, F; Q9CL24, OADB_PASMU, F; P22056, POLS_ONNVG, F; DR Q99NF8, RP17_MOUSE, F; P09009, TERM_BPPRD, F; 3D 1BOJ; 1BOK; 1F88; 1GZM; 1HZX; 1JFP; 1KPN; 1KPW; 1KPX; 1L9H; 1LN6; DO PDOC00211; //
9 ID είναι ένα προσδιοριστικό, ένα ακρώνυμο για την οικογένεια και δείχνει το είδος του διαχωρισμού. PATTERN σημαίνει ότι έχει χρησιμοποιηθεί μία regular expression. AC είναι ένας αριθμός πρόσβασης (accession number). Η γραμμή DE περιέχει περιγραφή της οικογένειας. Η γραμμή PA περιέχει την regular expression. H γραμμή ΝR δίνει τεχνικές λεπτομέρειες και την διαγνωστική αξία του pattern. Έχουν βρεθεί 197 όμοιες αλληλουχίες με 5 λανθασμένες ομοιότητες. Οι γραμμές CC παρέχουν πληροφορίες σχετικά με την ταξινόμηση της οικογένειας, το μέγιστο αριθμό επαναλήψεων του pattern σε μία αναζήτηση, κ.λ.π. Μετά τα σχόλια ακολουθούν οι γραμμές DR με λίστες με αριθμούς πρόσβασης και προσδιοριστικούς κωδικούς της SWISS-PROT, όπου υπάρχει μία ένδειξη αν το pattern είναι πραγματικό (Τ), πιθανό (Ρ), λανθασμένα θετικό (F), ή λανθασμένα αρνητικό (Ν).
10 PRINTS Η PRINTS διατηρείται στο Department of Biochemistry and Molecular Biology του UCL. Η PRINTS στηρίζεται στην αρχή ότι οι περισσότερες οικογένειες πρωτεϊνών χαρακτηρίζονται από πολλαπλά διατηρημένα μοτίβα (multiple reserved motifs), και επομένως πολλές, ή ακόμα και όλες, από αυτές πρέπει να χρησιμοποιηθούν προκειμένου να δημιουργήσουν διαγνωστικά patterns (diagnostic signatures, ή αλλιώς fingerprints) για τα μέλη της κάθε οικογένειας. Στην PRINTS, εάν μία προς αναζήτηση αλληλουχία δεν μπορέσει να ταιριάξει όλα τα μοτίβα σε ένα δεδομένο fingerprint, επιτρέπει το ταίριασμα με τα εναπομείναντα μοτίβα.
11
12 Σε κάθε εγγραφή της PRINTS, στην αρχή του αρχείου, σε κάθε fingerprint αποδίδεται ένας ID κωδικός, π.χ. το fingerprint (ή αλλιώς signature) για το opsins είναι OPSIN. Κάθε εγγραφή έχει ένα μοναδικό AC, το οποίο είναι της μορφής PR00000 (μπορεί να χρησιμοποιηθεί ένα AC της PROSITE), καθώς και μία ένδειξη του αριθμού των μοτίβων στο fingerprint (στην περίπτωση του OPSIN είναι 3). Υπάρχει μία ενότητα με πληροφορίες σχετικά με τη διαγνωστική επίδοση του fingerprint και των μοτίβων που το αποτελούν (για το PS00238, 123 αλληλουχίες ταίριαξαν και τα 3 στοιχεία του fingerprint, ενώ 7 αλληλουχίες ταίριαξαν μόνο 2 μοτίβα). Η επόμενη ενότητα παρουσιάζει όλες τις πρωτεΐνες οι οποίες προσδιορίζονται χρησιμοποιώντας fingerprint όταν το PS00238 αντιστοιχίζεται πολλαπλά στη βάση δεδομένων.
13 Στο Internet Explorer πληκτρολογείστε την διεύθυνση της PROSITE:
14 Για να αναγνωρίσετε τις πρωτεΐνες που σχετίζονται με την οικογένεια πρωτεϊνών OPSIN βασιζόμενη σε μία regular expression ως διαγνωστικό εργαλείο, πληκτρολογήστε Opsin στο πλαίσιο παρακάτω και επιλέξτε Search.
15
16
17 Πατώντας AC PS00238 στην παραπάνω σελίδα, παρουσιάζονται τα αποτελέσματα της αναζήτησης στην PROSITE, τα οποία περιλαμβάνουν όλες τις σχετιζόμενες πρωτεΐνες με το συντηρημένο μοτίβο.
18
19
20
21
22 Επιλέγοντας PDOC00211 στην παραπάνω σελίδα, παρουσιάζεται σε ελεύθερη μορφή κειμένου το αρχείο για την OPSIN.
23
24
25
26
27 Για τον προσδιορισμό των οικογενειών πρωτεϊνών οι οποίες σχετίζονται με την OPSD_SHEEP, στην πρώτη σελίδα της PROSITE πληκτρολογήστε τον κωδικό (AC) που έχει αυτή στη SWISS-PROT (P02700) στο αντίστοιχο πεδίο και επιλέξτε Quick Scan.
28
29
30 Η PROSITE παρέχει όλα τα δυνατά μοτίβα τα οποία σχετίζονται με την αλληλουχία αυτή.
31
32 PRINTS Η PRINTS διατηρείται στο Department of Biochemistry and Molecular Biology του UCL. Η PRINTS στηρίζεται στην αρχή ότι οι περισσότερες οικογένειες πρωτεϊνών χαρακτηρίζονται από πολλαπλά διατηρημένα μοτίβα (multiple reserved motifs), και επομένως πολλές, ή ακόμα και όλες, από αυτές πρέπει να χρησιμοποιηθούν προκειμένου να δημιουργήσουν διαγνωστικά patterns (diagnostic signatures, ή αλλιώς fingerprints) για τα μέλη της κάθε οικογένειας. Στην PRINTS, εάν μία προς αναζήτηση αλληλουχία δεν μπορέσει να ταιριάξει όλα τα μοτίβα σε ένα δεδομένο fingerprint, επιτρέπει το ταίριασμα με τα εναπομείναντα μοτίβα.
33
34
35
36 Σε κάθε εγγραφή της PRINTS, στην αρχή του αρχείου, σε κάθε fingerprint αποδίδεται ένας ID κωδικός, π.χ. το fingerprint (ή αλλιώς signature) για το opsins είναι OPSIN. Κάθε εγγραφή έχει ένα μοναδικό AC, το οποίο είναι της μορφής PR00000 (μπορεί να χρησιμοποιηθεί ένα AC της PROSITE), καθώς και μία ένδειξη του αριθμού των μοτίβων στο fingerprint (στην περίπτωση του OPSIN είναι 3). Υπάρχει μία ενότητα με πληροφορίες σχετικά με τη διαγνωστική επίδοση του fingerprint και των μοτίβων που το αποτελούν (για το PS00238, 123 αλληλουχίες ταίριαξαν και τα 3 στοιχεία του fingerprint, ενώ 7 αλληλουχίες ταίριαξαν μόνο 2 μοτίβα). Η επόμενη ενότητα παρουσιάζει όλες τις πρωτεΐνες οι οποίες προσδιορίζονται χρησιμοποιώντας fingerprint όταν το PS00238 αντιστοιχίζεται πολλαπλά στη βάση δεδομένων.
37
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
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
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
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:
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
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)
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
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
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
Ο τύπος της βάσης δεδομένων ορίζεται ανάλογα με το επίπεδο της πληροφορίας για τις πρωτεΐνες που έχουν αποθηκευμένο:
Πηγές δεδομένων για πρωτεΐνες Υπάρχει ένα εύρος πηγών πληροφοριών για τις πρωτεΐνες, οι οποίες χωρίζονται ανάλογα με την πληροφορία που παρέχουν, δηλ. τον τύπο δεδομένων των πρωτεϊνών: βάσεις δεδομένων
ΑΣΚΗΣΗ 4η Αναζήτηση οµοιοτήτων σε βάσεις δεδοµένων ακολουθιών
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
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
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.
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
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
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
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
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
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
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
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.
Πρόβλεψη συµπεριφοράς πρωτεϊνών µε χρήση µεθόδων εξόρυξης δεδοµένων
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΗΣ ΚΑΙ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ιπλωµατική Εργασία του Γεράσιµου Χατζηδαµιανού (Α.Ε.Μ.3810)
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
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
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
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
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 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
Ασκήσεις 3& 4. Πρωτεϊνική Αρχιτεκτονική. Πλατφόρμες Πρόβλεψης & Προσομοίωσης 2ταγούς Δομής. Μοριακή Απεικόνιση
Ασκήσεις 3& 4 Πρωτεϊνική Αρχιτεκτονική Πλατφόρμες Πρόβλεψης & Προσομοίωσης 2ταγούς Δομής Μοριακή Απεικόνιση Πρωτεϊνική Αρχιτεκτονική Πρωτεϊνική Αρχιτεκτονική: Η τρισδιάστατη δομή μιας πρωτεΐνης και πως
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
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
Δεντρικά Ευρετήρια. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1
Δεντρικά Ευρετήρια Βάσεις Δεδομένων 2017-2018 1 Δέντρα Αναζήτησης Ένα δέντρο αναζήτησης (search tree) τάξεως p είναι ένα δέντρο τέτοιο ώστε κάθε κόμβος του περιέχει το πολύ p - 1 τιμές αναζήτησης και ρ
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
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
Δεντρικά Ευρετήρια. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1
Δεντρικά Ευρετήρια 1 Δέντρα Αναζήτησης Ένα δέντρο αναζήτησης (search tree) τάξεως p είναι ένα δέντρο τέτοιο ώστε κάθε κόμβος του περιέχει το πολύ p - 1 τιμές αναζήτησης και ρ δείκτες ως εξής P 1 K 1 P
Δεντρικά Ευρετήρια. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1
Δεντρικά Ευρετήρια Ευαγγελία Πιτουρά 1 Δέντρα Αναζήτησης Ένα δέντρο αναζήτησης (search tree) τάξεως p είναι ένα δέντρο τέτοιο ώστε κάθε κόμβος του περιέχει το πολύ p - 1 τιμές αναζήτησης και ρ δείκτες
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
Προγνωστικές μέθοδοι με βάση αλληλουχίες DNA
Προγνωστικές μέθοδοι με βάση αλληλουχίες DNA Vasilis Promponas Bioinformatics Research Laboratory Department of Biological Sciences University of Cyprus ΣΥΝΟΨΗ Εισαγωγή Αλυσίδες Markov και αλληλουχίες
Δεντρικά Ευρετήρια. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1
Δεντρικά Ευρετήρια Βάσεις Δεδομένων 2013-2014 Ευαγγελία Πιτουρά 1 Δέντρα Αναζήτησης Ένα δέντρο αναζήτησης (search tree) τάξεως p είναι ένα δέντρο τέτοιο ώστε κάθε κόμβος του περιέχει το πολύ p - 1 τιμές
Δομή και λειτουργία πρωτεϊνών. Το κύριο δομικό συστατικό των κυττάρων. Το κύριο λειτουργικό μόριο
Δομή και λειτουργία πρωτεϊνών Το κύριο δομικό συστατικό των κυττάρων. Το κύριο λειτουργικό μόριο Πρωτεΐνες Κύριο συστατικό κυττάρου Δομικοί λίθοι αλλά και επιτελεστές λειτουργίας κυττάρου ένζυμα, μεταφορά,
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
Θέματα πριν τις εξετάσεις. Καλό διάβασμα Καλή επιτυχία
Θέματα πριν τις εξετάσεις Καλό διάβασμα Καλή επιτυχία 2013-2014 Θέματα πολλαπλής επιλογής Μετουσίωση είναι το φαινόμενο α. κατά το οποίο συνδέονται δύο αμινοξέα για τον σχηματισμό μιας πρωτεΐνης β. κατά
Ειδικά Θέματα Βιοπληροφορικής
Ειδικά Θέματα Βιοπληροφορικής Παντελής Μπάγκος Αναπληρωτής Καθηγητής Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας Λαμία, 2015 1 The modular nature of proteins SGIRIIVVALYDYEAIHHEDLSFQKGDQMVVLEESGEWWKARSLATRKEGYIPSNYVARV DSLETEEWFFKGISRKDAERQLLAPGNMLGSFMIRDSETTKGSYSLSVRDYDPRQGDTVK
Ευρετήρια. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1
Ευρετήρια Ευαγγελία Πιτουρά 1 τιμή γνωρίσματος Ευρετήρια Ένα ευρετήριο (index) είναι μια βοηθητική δομή αρχείου που κάνει πιο αποδοτική την αναζήτηση μιας εγγραφής σε ένα αρχείο Το ευρετήριο καθορίζεται
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
Εφαρμογή Διαχείρισης Ψηφιακής Πληροφορίας ΟΔΗΓΟΣ ΧΡΗΣΗΣ System Συμβουλευτική Α.Ε
σχετικά με τον έλεγχο της καπνιστικής συνήθειας 1 25 Λογισμικές εφαρμογές καταγραφής και αξιοποίησης πληροφοριών σχετικά με τον έλεγχο της καπνιστικής συνήθειας Λογισμική Εφαρμογή Διαχείρισης Ψηφιακής
Βάσεις δομικών δεδομένων βιολογικών μακρομορίων
Βάσεις δομικών δεδομένων βιολογικών μακρομορίων Vasilis Promponas Bioinformatics Research Laboratory Department of Biological Sciences University of Cyprus Εισαγωγή Βασικές αρχές δομής πρωτεϊνών και νουκλεϊκών
Οδηγίες Καταχώρησης Τεκμηρίου
Οδηγίες Καταχώρησης Τεκμηρίου Αναφορικά με τους τρόπους με τους οποίους μπορείτε να ξεκινήσετε μια νέα υποβολή δείτε το κεφάλαιο 3.2 των Οδηγιών Χρήσης. Στο παρόν εγχειρίδιο περιγράφονται τα βήματα που
Εισαγωγή. 1. Δομή πρωτεϊνών. Βιοπληροφορική ΙΙ «Ανάλυση Δομής Πρωτεϊνών» Παναγούλιας Ιωάννης, MSc,PhD
Εισαγωγή Η κατανόηση των μοριακών μηχανισμών που διέπουν την ζωή απαιτεί την αποκωδικοποίηση των λειτουργιών και της δομής των πρωτεϊνών σε έναν οργανισμό. Δεκάδες χιλιάδες πρωτεΐνες έχουν μελετηθεί τα
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
Πρόγνωση δομής πρωτεϊνών (Μέρος Ι)
Πρόγνωση δομής πρωτεϊνών (Μέρος Ι) Βασίλης Προμπονάς, PhD Ερευνητικό Εργαστήριο Βιοπληροφορικής Τμήμα Βιολογικών Επιστημών Νέα Παν/πολη, Γραφείο B161 Πανεπιστήμιο Κύπρου Ταχ.Κιβ. 20537 1678, Λευκωσία ΚΥΠΡΟΣ
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
ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΑΚΟ ΚΕΝΤΡΟ ΦΥΣΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ Ν. ΜΑΓΝΗΣΙΑΣ ( Ε.Κ.Φ.Ε ) ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΒΙΟΛΟΓΙΑΣ
ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΑΚΟ ΚΕΝΤΡΟ ΦΥΣΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ Ν. ΜΑΓΝΗΣΙΑΣ ( Ε.Κ.Φ.Ε ) ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΒΙΟΛΟΓΙΑΣ Θέμα: ΜΕΤΟΥΣΙΩΣΗ ΠΡΩΤΕΪΝΩΝ (άσκηση 7 του εργαστηριακού οδηγού) Μέσος χρόνος πειράματος: 45 λεπτά Α. ΑΝΑΛΩΣΙΜΑ Εργαλεία
ΜΕΤΑΓΛΩΤΤΙΣΤΕΣ. Στις βασικές έννοιες που σχετίζονται με τη λεξική ανάλυση. Στη δήλωση ορισμό κανονικών εκφράσεων
ΜΕΤΑΓΛΩΤΤΙΣΤΕΣ 2 Ο Εργαστηριακό Μάθημα Λεξική Ανάλυση Σκοπός: Το μάθημα αυτό αναφέρεται: Στις βασικές έννοιες που σχετίζονται με τη λεξική ανάλυση Στη δήλωση ορισμό κανονικών εκφράσεων Θεωρία Πρόλογος
Ευρετήρια. Ευρετήρια. Βάσεις Δεδομένων 2009-2010: Ευρετήρια 1
Ευρετήρια 1 Ευρετήρια Ένα ευρετήριο (index) είναι μια βοηθητική δομή αρχείου που κάνει πιο αποδοτική την αναζήτηση μιας εγγραφής σε ένα αρχείο Το ευρετήριο καθορίζεται (συνήθως) σε ένα γνώρισμα του αρχείου
Διασυνδεδεμένες Δομές. Λίστες. Προγραμματισμός II 1
Διασυνδεδεμένες Δομές Λίστες Προγραμματισμός II 1 lalis@inf.uth.gr Διασυνδεδεμένες δομές Η μνήμη ενός πίνακα δεσμεύεται συνεχόμενα η πρόσβαση στο i-οστό στοιχείο είναι άμεση καθώς η διεύθυνση του είναι
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
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
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
Οδηγίες. Εγκατάσταση Προσωπικού Πιστοποιητικού
Οδηγίες για Εγκατάσταση Προσωπικού Πιστοποιητικού Περιεχόµενα Έκδοση πιστοποιητικού... σελ. 2 ηµιουργία αντιγράφου ασφαλείας. σελ. 5 Εγκατάσταση στο λογαριασµό αλληλογραφίας..σελ. 10 Έκδοση πιστοποιητικού
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
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
ΔΟΜΗ ΚΑΙ ΔΡΑΣΗ ΠΡΩΤΕΙΝΩΝ
ΔΟΜΗ ΚΑΙ ΔΡΑΣΗ ΠΡΩΤΕΙΝΩΝ ΠPΩTEINEΣ Οι πρωτεΐνες παίζουν σημαντικό ρόλο σε όλες σχεδόν τις βιολογικές διεργασίες. H σημασία τους φαίνεται στις παρακάτω περιπτώσεις: 1. Κατάλυση (πχ. ένζυμα) 2. Μεταφορά
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
Ευρετήρια. Ευρετήρια. Βάσεις Δεδομένων : Ευρετήρια 1
Ευρετήρια 1 Ευρετήρια Ένα ευρετήριο (index) είναι μια βοηθητική δομή αρχείου που κάνει πιο αποδοτική την αναζήτηση μιας εγγραφής σε ένα αρχείο Το ευρετήριο καθορίζεται (συνήθως) σε ένα γνώρισμα του αρχείου
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:
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
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
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΒΙΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΒΙΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ BIO 331 - Αρχές και Μέθοδοι Βιοπληροφορικής I Διδάσκων: Βασίλειος Ι. Προμπονάς, Ph.D. Λέκτορας Βιοπληροφορικής ΓΕΝΙΚΕΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΕΣ Διαλέξεις Δευτέρα και Πέμπτη
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
Ι. ΘΕΩΡΙΑ ΠΙΝΑΚΑΣ 2.1: ΣΥΓΚΡΙΤΙΚΟΣ ΠΙΝΑΚΑΣ ΑΝΤΙΓΡΑΦΗΣ-ΜΕΤΑΓΡΑΦΗΣ ΣΤΟΝ ΠΥΡΗΝΑ ΤΩΝ ΕΥΚΑΡΥΩΤΙΚΩΝ ΚΥΤΤΑΡΩΝ
Ι. ΘΕΩΡΙΑ ΠΙΝΑΚΑΣ 2.1: ΣΥΓΚΡΙΤΙΚΟΣ ΠΙΝΑΚΑΣ ΑΝΤΙΓΡΑΦΗΣ-ΜΕΤΑΓΡΑΦΗΣ ΣΤΟΝ ΠΥΡΗΝΑ ΤΩΝ ΕΥΚΑΡΥΩΤΙΚΩΝ ΚΥΤΤΑΡΩΝ ΑΝΤΙΓΡΑΦΗ ΜΕΤΑΓΡΑΦΗ Γίνεται σύνθεση DNA. Γίνεται σύνθεση RNA. Εξασφαλίζεται η διαιώνιση της γενετικής
«ΠΡΩΤΕΪΝΕΣ: ΧΗΜΙΚΗ ΔΟΜΗ ΚΑΙ ΒΙΟΛΟΓΙΚΟΣ ΡΟΛΟΣ»
«ΠΡΩΤΕΪΝΕΣ: ΧΗΜΙΚΗ ΔΟΜΗ ΚΑΙ ΒΙΟΛΟΓΙΚΟΣ ΡΟΛΟΣ» Τι είναι οι πρωτεΐνες; Από τι αποτελούνται; Ποιος είναι ο βιολογικός του ρόλος; Ας ρίξουμε μία ματιά σε όλα αυτά τα ερωτήματα που μας απασχολούν ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1:
Εγχειρίδιο εγγραφής και σύνδεσης χρήστη
Εγχειρίδιο εγγραφής και σύνδεσης χρήστη Μέσω της ηλεκτρονικής πύλης www.step.gov.gr δίνεται η δυνατότητα στους χρήστες να εγγραφούν στην υπηρεσία προσωποποιημένης πληροφόρησης, μέσω της οποίας μπορούν
ΕΓΧΕΙΡΙΔΙΟ ΧΡΗΣΗΣ ΥΠΟΣΥΣΤΗΜΑΤΟΣ ΑΓΡΟΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΙΚΩΝ ΕΝΙΣΧΥΣΕΩΝ. Δράση 1.1, Δράση 1.2, Δράση 2.1, Δράση 1.4, Δράση 2.3, Δράση 4.1, Δράση 4.
Δράση 1.1, Δράση 1.2, Δράση 2.1, Δράση 1.4, Δράση 2.3, Δράση 4.1, Δράση 4.2 Δεκέμβριος 2013 ΠΙΝΑΚΑΣ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΩΝ 1 ΓΕΝΙΚΕΣ ΛΕΙΤΟΥΡΓΙΕΣ... 5 1.1 Υποχρεωτικά Πεδία... 5 1.2 Βοηθητική Λίστα Τιμών (drop down
Βιοφυσική. ΦΥΣ 415 Διδάσκων Σ. Σκούρτης (χειμερινό εξάμηνο ) 3 η Διάλεξη
Βιοφυσική ΦΥΣ 415 Διδάσκων Σ. Σκούρτης (χειμερινό εξάμηνο 2009-10) 3 η Διάλεξη Από την προηγούμενη διάλεξη: Οι πρωτεΐνες εκτελούν τις περισσότερες βιολογικές λειτουργίες π.χ Ενζυμική κατάλυση (επιτάχυνση
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
Τεχνολογία Πολυμέσων. Ενότητα # 9: Κωδικοποίηση εντροπίας Διδάσκων: Γεώργιος Ξυλωμένος Τμήμα: Πληροφορικής
Τεχνολογία Πολυμέσων Ενότητα # 9: Κωδικοποίηση εντροπίας Διδάσκων: Γεώργιος Ξυλωμένος Τμήμα: Πληροφορικής Χρηματοδότηση Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό έχει αναπτυχθεί στα πλαίσια του εκπαιδευτικού έργου του
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
Βιολογία Γενικής Παιδείας Β Λυκείου
Απρίλιος Μάιος 12 Βιολογία Γενικής Παιδείας Β Λυκείου Βιολογία Γενικής Παιδείας Β Λυκείου (Ερωτήσεις που παρουσιάζουν ενδιαφέρον) 1. Τι είναι τα βιομόρια και ποια είναι τα βασικά χαρακτηριστικά τους; Βιομόρια
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
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
3.5.4 Μέθοδοι Λήψης Ομαδικών Αποφάσεων
3.5.4 Μέθοδοι Λήψης Ομαδικών Αποφάσεων Οι πιο σύγχρονες μέθοδοι λήψης ομαδικών αποφάσεων είναι η «Τεχνική της Ονομαστικής Ομάδας» (Nominal Group Technique), η «Τεχνική των Δελφών» (Delphi Technique ) και
Πώς μπορεί να ανακαλύψει κάποιος τις δραστηριότητες σας στο διαδίκτυο;
ΠΡΟΣΟΧΗ: Εάν ανησυχείτε μήπως κάποιος άλλος θα μπορούσε να μάθει ότι επισκεφθήκατε αυτήν την ιστοσελίδα, τότε διαβάστε τις πληροφορίες ασφαλείας που ακολουθούν. Πώς μπορεί να ανακαλύψει κάποιος τις δραστηριότητες
Εγχειρίδιο Χρήσης Φορέα Πιστοποίησης
Εγχειρίδιο Χρήσης Φορέα Πιστοποίησης ΕΙΣΟΔΟΣ ΣΤΗΝ ΕΦΑΡΜΟΓΗ Για την είσοδο στην εφαρμογή απαιτείται, 1. Πλοηγός ιστοσελίδων (Internet Explorer, Mozilla Firefox, Google Chrome, Netscape Navigator), 2. Όνομα
BHMATA ΓΙΑ ΑΝΑΒΑΘΜΙΣΗ ΣΤΟ 3S/I.T.P.
BHMATA ΓΙΑ ΑΝΑΒΑΘΜΙΣΗ ΣΤΟ 3S/I.T.P. Πριν την έναρξη της διαδικασίας θα θέλαμε να σας ενημερώσουμε ότι η αναβάθμιση διαφέρει σε κάποιες λεπτομέρειες, ανάλογα με το τύπο της βάσης δεδομένων της κάθε χρήσης.
Εξόρυξη Γνώσης από Βιολογικά εδομένα
Παρουσίαση Διπλωματικής Εργασίας Εξόρυξη Γνώσης από Βιολογικά εδομένα Καρυπίδης Γεώργιος (Μ27/03) Επιβλέπων Καθηγητής: Ιωάννης Βλαχάβας MIS Πανεπιστήμιο Μακεδονίας Φεβρουάριος 2005 Εξόρυξη Γνώσης από Βιολογικά
Διαχείριση Ταξιδιωτικών Πρακτορείων
Διαχείριση Ταξιδιωτικών Πρακτορείων ΠΙΝΑΚΑΣ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΩΝ 1. Διαχείριση Ταξιδιωτικών Πρακτορείων (ΠΟΛ.1221/1995, ΠΟΛ.1071/2002, ΠΟΛ.2859/2000)... 4 1.1. Εισαγωγή Ταξιδιωτικού «Πακέτου»... 6 1.2. Διαχείριση
Τα συγκεντρωτικά ερωτήματα αφορούν στην ομαδοποίηση των δεδομένων και στη. χρήση συναρτήσεων ομαδοποίησης κατά την εκτέλεση ενός ερωτήματος προβολής
Εργαστήριο 8 ο Συγκεντρωτικά ερωτήματα Ερωτήματα διασταύρωσης Ερωτήματα Ενεργειών Συγκεντρωτικά ερωτήματα Τα συγκεντρωτικά ερωτήματα αφορούν στην ομαδοποίηση των δεδομένων και στη χρήση συναρτήσεων ομαδοποίησης
ΟΔΗΓΟΣ ΧΡΗΣΗΣ ΥΠΗΡΕΣΙΑΣ [ΥΠΗΡΕΣΊΑ 7 - ΥΠΗΡΕΣΊΑ
ΟΔΗΓΟΣ ΧΡΗΣΗΣ ΥΠΗΡΕΣΙΑΣ [ΥΠΗΡΕΣΊΑ 7 - ΥΠΗΡΕΣΊΑ ΑΝΑΠΑΡΑΓΩΓΉΣ ΚΑΤ ΑΠΑΊΤΗΣΗ (VIDEO ON DEMAND) ΜΕ ΠΑΡΆΛΛΗΛΗ ΑΡΧΕΙΟΘΈΤΗΣΗ ΤΟΥ ΟΠΤΙΚΟΑΚΟΥΣΤΙΚΟΎ ΥΛΙΚΟΎ] ΓΙΑ ΤΟN ΧΡΗΣΤΗ [13/01/2014] έκδοση: 1.0 1 Περιεχόμενα 1.
Σελίδα 2
Περιεχόμενα Ασφαλής Πλοήγηση... 3 Internet Cookies... 3 Τι είναι τα cookies του internet;... 3 Πως μπορώ να αποκλείσω τα cookies;... 3 Ιδιωτική Περιήγηση... 9 Tι δεν αποθηκεύει η Ιδιωτική Περιήγηση;...
Μελέτη και Υλοποίηση Αλγορίθμων για Βιολογικές Εφαρμογές σε MapReduce Περιβάλλον
Μελέτη και Υλοποίηση Αλγορίθμων για Βιολογικές Εφαρμογές σε MapReduce Περιβάλλον Δανάη Κούτρα Eργαστήριο Συστημάτων Βάσεων Γνώσεων και Δεδομένων Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο Θέματα Σκοπός της διπλωματικής
ΠΑΝΕΛΛΗΝΙΕΣ ΕΞΕΤΑΣΕΙΣ Γ ΤΑΞΗΣ ΗΜΕΡΗΣΙΟΥ ΓΕΝΙΚΟΥ ΛΥΚΕΙΟΥ ΚΑΙ ΕΠΑΛ (ΟΜΑΔΑ Β ) ΤΕΤΑΡΤΗ 18 ΜΑΪΟΥ 2011 ΕΞΕΤΑΖΟΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑ: ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΘΕΤΙΚΗΣ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ
ΠΑΝΕΛΛΗΝΙΕΣ ΕΞΕΤΑΣΕΙΣ Γ ΤΑΞΗΣ ΗΜΕΡΗΣΙΟΥ ΓΕΝΙΚΟΥ ΛΥΚΕΙΟΥ ΚΑΙ ΕΠΑΛ (ΟΜΑΔΑ Β ) ΤΕΤΑΡΤΗ 18 ΜΑΪΟΥ 2011 ΕΞΕΤΑΖΟΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑ: ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΘΕΤΙΚΗΣ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ ΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ ΘΕΜΑ Α Α1. α Α2. δ Α3. γ Α4. β Α5. Β ΘΕΜΑ Β
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
Ερευνητικό Αποθετήριο ΤΕΙ Ηπείρου. Οδηγίες κατάθεσης δημοσίευσης στο σύστημα Ερευνητικού Αποθετηρίου CRIS
Ερευνητικό Αποθετήριο ΤΕΙ Ηπείρου Οδηγίες κατάθεσης δημοσίευσης στο σύστημα Ερευνητικού Αποθετηρίου CRIS 2014 1. Είσοδος στο σύστημα 1. Ανοίγουμε ένα γνωστό φυλλομετρητή (browser) όπως Mozilla Firefox,
Αντιστοίχιση ΚΑΔ και Αυτόματη Αποστολή Αρχείου νέων ΚΑΔ
Αντιστοίχιση ΚΑΔ και Αυτόματη Αποστολή Αρχείου νέων ΚΑΔ 1. Μετάβαση στο menu Αρχείο για έναρξη της λειτουργίας Αντιστοίχισης Κ.Α.Δ. Για την αντιστοίχιση των Κ.Α.Δ. του 1997 με τους Κ.Α.Δ. του 2008 πρέπει
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ, ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ, ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΕΠΛ 422: ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΠΟΛΥΜΕΣΩΝ Ακαδηµαϊκό Έτος 2004 2005, Χειµερινό Εξάµηνο Φροντιστηριακή Άσκηση 3: Εντροπία, κωδικοποίηση Quadtree 1. Εντροπία 22 Σεπτεµβρίου 2004
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
Τα δεδοµένα συνήθως αποθηκεύονται σε αρχεία στο δίσκο Για να επεξεργαστούµε τα δεδοµένα θα πρέπει αυτά να βρίσκονται στη
Ευρετήρια 1 Αρχεία Τα δεδοµένα συνήθως αποθηκεύονται σε αρχεία στο δίσκο Για να επεξεργαστούµε τα δεδοµένα θα πρέπει αυτά να βρίσκονται στη µνήµη. Η µεταφορά δεδοµένων από το δίσκο στη µνήµη και από τη
Αναλυτικός οδηγός της ενημέρωσης των Windows 8.1
Αναλυτικός οδηγός της ενημέρωσης των Windows 8.1 Εγκατάσταση και ενημέρωση των Windows 8.1 Ενημερώστε το BIOS, εφαρμογές, προγράμματα οδήγησης και εκτελέστε το Windows Update Επιλέξτε τον τύπο εγκατάστασης
Πανεπιστήμιο Δυτικής Μακεδονίας. Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής & Τηλεπικοινωνιών. Βιοπληροφορική. Ενότητα 1: Εισαγωγή στη Βιοπληροφορική
Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής & Τηλεπικοινωνιών Βιοπληροφορική Ενότητα 1: Εισαγωγή στη Βιοπληροφορική Αν. καθηγητής Αγγελίδης Παντελής e-mail: paggelidis@uowm.gr ΕΕΔΙΠ Μπέλλου Σοφία e-mail: sbellou@uowm.gr