Πίνακες αντικατάστασης PAM και BLOSUM και εναλλακτικές προσεγγίσεις
|
|
- Πηρω Βλαχόπουλος
- 8 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 Πίνακες αντικατάστασης PAM και BLOSUM και εναλλακτικές προσεγγίσεις Βασίλης Προμπονάς, PhD Ερευνητικό Εργαστήριο Βιοπληροφορικής Τμήμα Βιολογικών Επιστημών Νέα Παν/πολη, Γραφείο B161 Πανεπιστήμιο Κύπρου Ταχ.Κιβ , Λευκωσία ΚΥΠΡΟΣ τηλ: (εσωτ. 2879)
2 Σύνοψη Συστήματα Βαθμονόμησης Στοιχίσεων και Πίνακες Αντικατάστασης Διαισθητική προσέγγιση Εξελικτικές/Στατιστικές προσεγγίσεις Αποδεκτές Σημειακές Μεταλλαγές και Πίνακες Αντικατάστασης PAM Πίνακες BLOSUM Εναλλακτικές Προσεγγίσεις Συζήτηση...
3 Η σημασία των συστημάτων βαθμονόμησης Η Επιτακτική Ανάγκη ΣΥΓΚΡΙΣΗ ΑΚΟΛΟΥΘΙΩΝ (DNA/RNA/ΠΡΩΤΕΪΝΩΝ) Απαιτεί ΔΗΜΙΟΥΡΓΙΑ (ΒΕΛΤΙΣΤΩΝ) ΣΤΟΙΧΙΣΕΩΝ ΧΡΗΣΗ ΚΑΤΑΛΛΗΛΟΥ ΣΥΣΤΉΜΑΤΟΣ ΒΑΘΜΟΝΟΜΗΣΗΣ (Scoring System) ΠΙΝΑΚΕΣ ΑΝΤΙΚΑΤΑΣΤΑΣΗΣ ΠΟΙΝΕΣ ΕΙΣΑΓΩΓΗΣ ΚΕΝΩΝ
4 Χρήση αθροιστικών συστήματων Για κάθε θέση σε μιά στοίχιση αντιστοιχώ μια βαθμολογία Τι μπορεί να εκφράζει?? Η βαθμολογία της στοίχισης προκύπτει από το άθροισμα των βαθμολογιών Τι γίνεται όμως με τον Έλεγχο Υποθέσεων (Η 0,Η 1 )?? Θα ήθελα να έχω πιθανότητες => ολική πιθανότητα της στοίχισης Βολεύει?
5 Πίνακες Αντικατάστασης (ΠΑ) (aka Substitution/Mutation/Scoring Matrices) Στη γενική περίπτωση (π.χ. DNA): Συνήθως είναι Συμμετρικοί πίνακες (s i,j =s j,i ) Είναι δυνατόν να εκφράζουν μέτρο ΟΜΟΙΟΤΗΤΑΣ ή ΑΠΟΣΤΑΣΗΣ
6 Πως μπορώ να δημιουργήσω ένα (χρήσιμο) ΠΑ? Για Νουκλεοτιδικές Ακολουθίες: Συνήθως απλοί εμπειρικοί πίνακες [προβλήματα??] Δεν υπονοείται κάποιο συγκεκριμμένο εξελικτικό μοντέλο [??] Για Αμινοξικές Ακολουθίες: Ορισμένες μεταλλάξεις αναμένεται να είναι λιγότερο πιθανές [Κ=>R, K=>V??] Δομικές/Φυσικοχημικές/Λειτουργικές πιέσεις [εξελικτικές??] Εξάρτηση από τον τύπο των πρωτεϊνών και την εξελικτική τους συγγένεια Προϊόν ανάλυσης ΠΡΑΓΜΑΤΙΚΩΝ δεδομένων
7 Επιθυμητά χαρακτηριστικά ΠΑ Τα στοιχεία της κύριας διαγωνίου αναμένουμε να έχουν τη μεγαλύτερη τιμή της αντίστοιχης γραμμής/στήλης [ΓΙΑΤΙ??] Θετικά scores για συντηρητικές μεταλλαγές Προκειμένου για τοπικές στοιχίσεις αρνητική αναμενόμενη τιμή score (δείτε παρακάτω) Δυνατότητα διάκρισης σε διάφορες εξελικτικές αποστάσεις
8 Ένας απλός ΠΑ (για νουκλεοτιδικές ακολουθίες) Ο Μοναδιαίος Πίνακας Ταυτοτήτων (Identity Matrix)
9 .. κι άλλοι δυο απλοί ΠΑ Ποια η διαφορά??
10 Πίνακες Αντικατάστασης (για αμινοξικές ακολουθίες) Δύο κύριες προσεγγίσεις Η οικογένεια των πινάκων PAM Μαρκοβιανό μοντέλο εξέλιξης Φυλογενετικά δέντρα Λογαριθμικοί λόγοι πιθανοφάνειας (log-likelihood ratios) Η οικογένεια των πινάκων BLOSUM Λογαριθμικοί λόγοι πιθανοφάνειας (log-likelihood ratios)
11 Η Οικογένεια των Πινάκων PAM (Dayhoff, Schwartz, and Orcutt, 1978) Βασίζεται σε στοχαστικές Μαρκοβιανές διαδικασίες και στην κατασκευή φυλογενετικών δέντρων για το ταίριασμα με ένα εξελικτικό μοντέλο Υπολογισμός Πίνακα μεταβάσεων μετά από απαρίθμηση αντικαταστάσεων Υπολογισμός Πίνακα Αντικατάστασης (log-odds ratio) Μια Σημειακή Μεταλλαγή λέγεται αποδεκτή όταν έχει τη δυνατότητα να εξαπλωθεί και να επικρατήσει ΚΕΝΤΡΙΚΗ ΙΔΕΑ σε ένα πληθυσμό PAM (Point Accepted Mutations)
12 Έχω ξαναδεί πίνακα μεταβάσεων?? Ναιιιιιιιιιιιιιιιιιιιιιιι! Α a G a a a a C a T To: A G C T A 1-3a a a a From: G a 1-3a a a C a a 1-3a a T a a a 1-3a
13 Το υποκείμενο εξελικτικό μοντέλο: Κάθε θέση σε μια ακολουθία εξελίσσεται με βάση μια ανεξάρτητη (από τη θέση) Μαρκοβιανή διαδικασία Markov Chain 1 Markov Chain 2 Markov Chain 3... M R A Q F A. M K A Q F A. M K A Q F A. M K A Q F T Χρόνος Όλες αυτές οι διαδικασίες έχουν τον ίδιο πίνακα μεταβάσεων P (20x20) Προσδιορισμός από δεδομένα πρωτεϊνικών ακολουθιών
14 Ο Πίνακας μεταβάσεων PAM1 Είναι ο πίνακας μεταβάσεων μιας Μαρκοβιανής διαδικασίας για μια χρονική περίοδο στην οποία αναμένουμε 1% των αμινοξικών καταλοίπων να υποστούν αποδεκτή σημειακή μεταλλαγή Στοίχιση όμοιων πρωτεϊνικών ακολουθιών (>85% id)???? ΓΙΑΤΙ????? ΠΙΝΑΚΑΣ? Ανακατασκευή φυλογενετικού δέντρου και ακολουθιών στους εσωτερικούς κόμβους Απαρίθμηση αντικαταστάσεων Εκτίμηση πιθανοτήτων αντικαταστάσεων
15 PAM1 (pt. II) Πολλαπλές στοιχίσεις χωρίς κενά 71 πρωτεϊνικές οικογένειες Επιλογή καλά διατηρημένων περιοχών (Μόνο) 1572 αντικαταστάσεις Δημιουργία φυλογενετικών δέντρων => Maximum Parsimony Ανακατασκευή αρχαίων ακολουθιών και απαρίθμηση
16 Ο πίνακας απαρίθμησης ACGH DEGH ADIF CEIF ACGH DEGH ADIF CEIF E-C A-D E-D A-C AEGH AEIF I-G H-F
17 ... και το Original...
18 Σχετική μεταλλαξιμότητα και πίνακας μεταβάσεων Σχετική Μεταλλαξιμότητα: Για κάθε τύπο αμινοξικού καταλοίπου Χ, εκτιμώ την πιθανότητα αντικατάστασής του από οποιοδήποτε κατάλοιπο Πίνακας Μεταβάσεων
19 ... και το Λάμδα? Παράγοντας Στάθμισης Τι σταθμίζει? Επιλογή τιμής λ ώστε 1% των καταλοίπων να παθαίνουν PAM => PAM1 Η αντίστοιχη εξελικτική απόσταση: 1-PAM
20 Υπολογισμός λ για 1-ΡΑΜ Έστω ότι μελετούμε μια θέση μιας ακολουθίας και A n είναι το κατάλοιπο τη χρονική στιγμή n Η πιθανότητα αλλαγής του μετά από χρόνο 1PAM είναι όπου F j η παρατηρούμενη συχνότητα του καταλοίπου τύπου j
21 Υπολογισμός λ για 1-ΡΑΜ (pt II)
22 BIO 650: Ειδικά Θέματα Βιοπληροφορικής, 18/02/2008
23 Κατασκευή ΠΑ ΡΑΜ1 Έστω οι ακολουθίες α=α 1 α 2...α m και β=β 1 β 2...β m Η βαθμονόμηση της στοίχισής τους αντιστοιχεί με τον έλεγχο δύο αλληλοαποκλειόμενων υποθέσεων Η 0 : οι α, β ΔΕΝ ΕΧΟΥΝ εξελικτική σχέση [τυχαία στοίχιση] Η 1 : οι α, β ΕΧΟΥΝ κοινό πρόγονο [οι α, β εξαρτώνται μέσω της Μαρκοβιανής διαδικασίας] Για τη στοίχισή τους με βάση την υπόθεση Η 0 : α 1 α 2...α m β 1 β 2...β m
24 Κατασκευή ΠΑ ΡΑΜ1 (pt II) Με βάση την υπόθεση Η 1 : Επιθυμούμε το score να αντικατοπτρίζει την πιθανότητα εξελικτικής σχέσης. Λογική επιλογή του λόγου:
25 ΡΑΜ250??
26 Πίνακες BLOSUM BLOcks SUbstitution Matrices Δε γίνεται καμιά αναφορά σε εξελικτικό μοντέλο Στατιστική ανάλυση συντηρημένων Blocks χωρίς κενά από σχετιζόμενες πρωτεϊνικές οικογένειες Υπολογισμός συχνοτήτων στόχων/υποβάθρου log-likelihood ratios Πατέντα!!!
27 BLOSUM62
28 Τα νούμερα των BLOSUM Ομαδοποίηση όμοιων ακολουθιών Κατώφλι ομοιότητας x% => BLOSUMx Σταθμισμένη συνεισφορά
29 PAM vs BLOSUM BLOSUM: σημαντικά μεγαλύτερος όγκος δεδομένων [min F = 2369] PAM1 [ακριβής] ~ PAMn [προσεγγιστικά] BLOSUM1-BLOSUM100 [ακριβής] BLOSUM BLOSUM62... BLOSUM10... PAM1... PAM PAM250...
30 Οι ΠΑ από μια άλλη σκοπιά
31 Πληροφοριακό περιεχόμενο ΠΑ Σχετική εντροπία
32 Συζήτηση...
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
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
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 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
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 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
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
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
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
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
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
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
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
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
Σύγκριση και κατηγοριοποίηση πρωτεϊνικών δομών
Σύγκριση και κατηγοριοποίηση πρωτεϊνικών δομών Βασίλης Προμπονάς, PhD Ερευνητικό Εργαστήριο Βιοπληροφορικής Τμήμα Βιολογικών Επιστημών Νέα Παν/πολη, Γραφείο B161 Πανεπιστήμιο Κύπρου Ταχ.Κιβ. 20537 1678,
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 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
Σηµειώσεις Βιοπληροφορικής
Σηµειώσεις Βιοπληροφορικής Εισαγωγή Ακολουθίες Πρωτεϊνών και DNA Μέθοδοι εύρεσης οµοιοτήτων σε ακολουθίες Υπολογιστικές και Βιολογικές Προσεγγίσεις, (Μαθηµατικά) Βέλτιστες Στοιχίσεις, Αλγόριθµοι υναµικού
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
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
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
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
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
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
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
Βιοπληροφορική. Ενότητα 16: Μεθοδολογίες (Ανα-) Κατασκευής, 2 ΔΩ. Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ. Θηραίου
Βιοπληροφορική Ενότητα 16: Μεθοδολογίες (Ανα-) Κατασκευής, 2 ΔΩ Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ. Θηραίου Μαθησιακοί Στόχοι Επεξήγηση των μεθόδων (ανα-)κατασκευής φυλογενετικών δέντρων. Παρουσίαση
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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,
Στοίχιση Ακολουθιών. Μέθοδοι σύγκρισης ακολουθιών. Είδος στοίχισης. match. gap. mismatch
Οµολογία ΣΤΟΙΧΙΣΗ ΑΚΟΛΟΥΘΙΩΝ ΑΝΑ ΖΕΥΓΗ Σελίδα 1 Σελίδα 2 Οµολογία Οµολογία Οµολογία κοινή εξελικτική καταγωγή Ορθόλογα γονίδια ειδογένεση συνήθως, ίδια βιολογική λειτουργία Παράλογα γονίδια γονιδιακός
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
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. 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
Αρχιτεκτονική της τρισδιάστατης δομής πρωτεϊνών
Αρχιτεκτονική της τρισδιάστατης δομής πρωτεϊνών Βασίλης Προμπονάς, PhD Ερευνητικό Εργαστήριο Βιοπληροφορικής Τμήμα Βιολογικών Επιστημών Νέα Παν/πολη, Γραφείο B161 Πανεπιστήμιο Κύπρου Ταχ.Κιβ. 20537 1678,
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
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
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
Κεφάλαιο 4 ο : Αλγόριθµοι προσεγγιστικής εύρεσης προτύπου και στοίχισης συµβολοσειρών.
Κεφάλαιο 4 ο : Αλγόριθµοι προσεγγιστικής εύρεσης προτύπου και στοίχισης. Στα πλαίσια αυτού του κεφαλαίου παρουσιάζουµε τους βασικούς αλγορίθµους προσεγγιστικής εύρεσης προτύπου και στοίχισης. Όπως ήδη
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
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)
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΒΙΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΒΙΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ (ΒΙΟ 650) Ειδικά Θέματα Βιοπληροφορικής Διδάσκων: Βασίλειος Ι. Προμπονάς, Ph.D. Επίκουρος Καθηγητής Βιοπληροφορικής ΓΕΝΙΚΕΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΕΣ Διαλέξεις Δευτέρα
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
Στοίχιση ανά ζεύγη Εισαγωγή
2 Στοίχιση ανά ζεύγη 2.1. Εισαγωγή Η πιο απλή ανάλυση που μπορεί να γίνει σε επίπεδο αλληλουχιών είναι να διερευνηθεί αν δύο αλληλουχίες «σχετίζονται» 1. Συνήθως αυτό το κάνουμε πρώτα «στοιχίζοντας» 2
Λήψη αποφάσεων υπό αβεβαιότητα
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΤΕΧΝΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΑ Λήψη αποφάσεων υπό αβεβαιότητα ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ Διαχείριση
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
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
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
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΗΣ & ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ Μέθοδοι Στοίχισης Ακολουθιών Σύγκριση Αλγορίθµων Στοίχισης Ακολουθιών σε
Λήψη αποφάσεων υπό αβεβαιότητα
Διαχείριση Αβεβαιότητας Λήψη αποφάσεων υπό αβεβαιότητα Όταν έχω να αντιμετωπίσω ένα πρόβλημα λήψης αποφάσεων υπό αβεβαιότητα, μπορώ να ακολουθήσω τις ακόλουθες στρατηγικές: 1. Η λάθος προσέγγιση: «Βελτιστοποίηση
Βιοπληροφορική. Ενότητα 7: Στοίχιση ακολουθιών ανά ζεύγη Τεχνικές Στοίχισης Ακολουθιών,(2/2) 2 ΔΩ. Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ.
Βιοπληροφορική Ενότητα 7: Στοίχιση ακολουθιών ανά ζεύγη Τεχνικές Στοίχισης Ακολουθιών,(2/2) 2 ΔΩ Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ. Θηραίου Μαθησιακοί Στόχοι Παρουσίαση της μεθόδου κατασκευής και
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:
ΦΥΛΟΓΕΝΕΤΙΚ Α ΔΕΝΤΡΑ
ΦΥΛΟΓΕΝΕΤΙΚΑ ΔΕΝΤΡΑ Χαρακτηριστική πτυχή της ζωής είναι η απεριόριστη ποικιλότητα της. Δεν υπάρχουν δύο ίδια άτομα σε έναν πληθυσμό, δύο ίδιοι πληθυσμοί σε ένα είδος, δύο ίδια είδη, κ. ο. κ. Παντού, υπάρχει
ΜΕΛΕΤΗ ΜΕ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΑ ΕΡΓΑΛΕΙΑ ΤΗΣ ΑΝΘΡΩΠΙΝΗΣ ΠΡΩΤΕΪΝΗΣ GEMININB
ΣΧΟΛΗ ΙΑΤΡΙΚΗΣ ΤΜΗΜΑ ΒΙΟΛΟΓΙΑΣ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΖΩΗΣ ΜΕΛΕΤΗ ΜΕ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΑ ΕΡΓΑΛΕΙΑ ΤΗΣ ΑΝΘΡΩΠΙΝΗΣ ΠΡΩΤΕΪΝΗΣ GEMININB ΔΡΙΤΣΟΠΟΥΛΟΥ ΕΛΕΝΗ Α.Μ. 1003 ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ 2
Βιοπληροφορική Ι. Παντελής Μπάγκος Αναπληρωτής Καθηγητής. Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας Λαμία, 2015
Βιοπληροφορική Ι Παντελής Μπάγκος Αναπληρωτής Καθηγητής Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας Λαμία, 2015 1 Φυλογενετικές σχέσεις Χρησιμοποιούνται οι ομοιότητες και οι διαφορές των μελετούμενων οργανισμών Τα χαρακτηριστικά
Μέθοδος μέγιστης πιθανοφάνειας
Αν x =,,, παρατηρήσεις των Χ =,,,, τότε έχουμε διαθέσιμο ένα δείγμα Χ={Χ, =,,,} της κατανομής F μεγέθους με από κοινού σκ της Χ f x f x Ορισμός : Θεωρούμε ένα τυχαίο δείγμα Χ=(Χ, Χ,, Χ ) από πληθυσμό το
Περιεχόμενα. 1. Ειδικές συναρτήσεις. 2. Μιγαδικές Συναρτήσεις. 3. Η Έννοια του Τελεστή. Κεφάλαιο - Ενότητα
Περιεχόμενα Κεφάλαιο - Ενότητα σελ 1. Ειδικές συναρτήσεις 1.0 Εισαγωγή 1.1 Εξίσωση του Laplace Συστήματα συντεταγμένων 1.2 Συνάρτηση δ του Dirac 1.3 Συνάρτηση του Heaviside 1.4 Οι συναρτήσεις Β, Γ και
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
Κεφάλαιο 4. Σύγκριση Αλληλουχιών. Στοιχίσεις και Ταχείες Αναζητήσεις
Σύγκριση Αλληλουχιών. Στοιχίσεις και Ταχείες Αναζητήσεις Σύνοψη Έχοντας εξετάσει ακροθιγώς το πρόβλημα της αναζήτησης ομοιοτήτων μεταξύ αλληλουχιών στο επίπεδο των ολιγονουκλεοτιδικών μοτίβων, στο συγκεκριμένο
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
Kruskal-Wallis H... 176
Περιεχόμενα KΕΦΑΛΑΙΟ 1: Περιγραφή, παρουσίαση και σύνοψη δεδομένων................. 15 1.1 Τύποι μεταβλητών..................................................... 16 1.2 Κλίμακες μέτρησης....................................................
Βιοπληροφορική. Ενότητα 12: Μέθοδοι Πολλαπλής Στοίχισης, 2 ΔΩ. Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ. Θηραίου
Βιοπληροφορική Ενότητα 12: Μέθοδοι Πολλαπλής Στοίχισης, 2 ΔΩ Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ. Θηραίου Μαθησιακοί Στόχοι Κατανόηση των μεθόδων πολλαπλής στοίχισης. Ανάδειξη των πλεονεκτημάτων και
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
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
Μέτρα της οργάνωσης και της ποιότητας για τον Self-Organizing Hidden Markov Model Map (SOHMMM)
Μέτρα της οργάνωσης και της ποιότητας για τον Self-Organizing Hidden Markov Model Map (SOHMMM) Γενική περιγραφή του SOHMMM Ένα υβριδικό νευρωνικό δίκτυο, σύζευξη δύο πολύ επιτυχημένων μοντέλων: -Self-Organizing
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
Πανεπιστήμιο Δυτικής Μακεδονίας. Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής & Τηλεπικοινωνιών. Βιοπληροφορική. Ενότητα 10: Κατασκευή φυλογενετικών δέντρων
Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής & Τηλεπικοινωνιών Βιοπληροφορική Ενότητα 10: Κατασκευή φυλογενετικών δέντρων Αν. καθηγητής Αγγελίδης Παντελής e-mail: paggelidis@uowm.gr ΕΕΔΙΠ Μπέλλου Σοφία e-mail: sbellou@uowm.gr
Περιεχόμενα. σελ. Πρόλογος 1 ης Έκδοσης... ix Πρόλογος 2 ης Έκδοσης... xi Εισαγωγή... xiii
Περιεχόμενα Πρόλογος 1 ης Έκδοσης... ix Πρόλογος 2 ης Έκδοσης... xi Εισαγωγή... xiii 1. Ειδικές συναρτήσεις 1.0 Εισαγωγή... 1 1.1 Εξίσωση του Laplace Συστήματα συντεταγμένων... 2 1.2 Συνάρτηση δ του Dirac...
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
Ανάκληση Πληποφοπίαρ. Διδάζκων Δημήηριος Καηζαρός
Ανάκληση Πληποφοπίαρ Διδάζκων Δημήηριος Καηζαρός Διάλεξη 18η: 17/05/2017 1 Η μέθοδος BrowseRank 2 Εισαγωγή Η page importance, που αναπαριστά την αξία μιας σελίδας του Web, είναι παράγων-κλειδί για την
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
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
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
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
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
ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΜΕΡΟΣ ΠΡΩΤΟ: ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΕΣ 11 ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1 ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΑΣ 13
ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΜΕΡΟΣ ΠΡΩΤΟ: ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΕΣ 11 ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1 ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΑΣ 13 ΚΕΦΑΛΑΙΟ 2 ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΑΣ 20 2.1 Αβεβαιότητα, Τυχαία Διαδικασία, και Συναφείς Έννοιες 20 2.1.1 Αβεβαιότητα
ΠΙΝΑΚΑΣ ΕΠΙΛΑΧΟΝΤΩΝ ΗΜΕΡΟΜΗΝΙΑ ΑΙΤΗΣΗΣ
ΠΙΝΑΚΑΣ Α/Α ΠΕΡΙΦΕΡΕΙΑΚΗ ΕΝΟΤΗΤΑ ΡΑΜΑΣ 20320120083053 203201/01/2012/21280 17/05/2012 10:14:10 656314268 70 10 60 1 ΠΕΡΙΦΕΡΕΙΑΚΗ ΕΝΟΤΗΤΑ ΡΑΜΑΣ 10110520088368 101105/01/2012/142 17/05/2012 10:22:11 656315940
ΣΤΟΧΑΣΤΙΚΕΣ ΔΙΕΡΓΑΣΙΕΣ & ΒΕΛΤΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗ
ΣΤΟΧΑΣΤΙΚΕΣ ΔΙΕΡΓΑΣΙΕΣ & ΒΕΛΤΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗ Αίθουσα 005 - Νέα Κτίρια ΣΗΜΜΥ Ε.Μ.Π. Μοντέλα Στατιστικής Μηχανικής, Κινητικότητα & Ισορροπία Αλυσίδες Markov: Καταστάσεις, Εξισώσεις Μεταβάσεων καθ. Βασίλης Μάγκλαρης
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
ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ. Βιοπληροφορική. Ενότητα 5 η : Φυλογενετική ανάλυση 2. Ηλίας Καππάς Τμήμα Βιολογίας
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Ενότητα 5 η : Φυλογενετική ανάλυση 2 Ηλίας Καππάς Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative Commons.
ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΤΕΧΝΙΚΩΝ ΕΡΓΩΝ
ΤΕΙ ΛΑΡΙΣΑΣ- ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΚΑΙ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗΣ ΕΡΓΩΝ (ΔΔΕ) ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥΔΩΝ (MASTER) ΣΤΗΝ «ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΚΑΙ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΕΡΓΩΝ ΚΑΙ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΩΝ» ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΤΕΧΝΙΚΩΝ ΕΡΓΩΝ Αντικατάσταση Μηχανημάτων
Αποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων:
Αποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων: Oμαδοποίηση: Μέρος Α http://delab.csd.auth.gr/~gounaris/courses/dwdm/ gounaris/courses/dwdm/ Ευχαριστίες Οι διαφάνειες του μαθήματος σε γενικές γραμμές ακολουθούν
Προβλήματα Ελάχιστου Κόστους Ροής σε Δίκτυο. Δίκτυα Ροής Ελάχιστου Κόστους (Minimum Cost Flow Networks)
Προβλήματα Ελάχιστου Κόστους Ροής σε Δίκτυο Ορισμοί Παραδείγματα Δικτυακή Simplex (προβλήματα με και χωρίς φραγμούς). Δίκτυα Ροής Ελάχιστου Κόστους (Minimum ost Flow Networks) Ένα δίκτυο μεταφόρτωσης αποτελείται
Πολλαπλή στοίχιση Φυλογένεση
Πολλαπλή στοίχιση Φυλογένεση MSA: Τι είναι Στοίχιση για 3 ή περισσότερες ακολουθίες. Αποκαλύπτονται οι συντηρηµένες περιοχές µεταξύ των ακολουθιών µιας οικογένειας. Χρειάζεται για: Δηµιουργία profiles/motifs
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
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
Κεφάλαιο 4 Πολλαπλή Στοίχιση Ακολουθιών
Κεφάλαιο 4 Πολλαπλή Στοίχιση Ακολουθιών Σύνοψη Η πολλαπλή στοίχιση είναι μια διαδικασία με κεντρική σημασία στη σύγχρονη βιοπληροφορική. Πολλαπλές στοιχίσεις χρησιμοποιούνται για να εντοπιστούν τα συντηρημένα
Λήψη αποφάσεων υπό αβεβαιότητα. Παίγνια Αποφάσεων 9 ο Εξάμηνο
Λήψη αποφάσεων υπό αβεβαιότητα Παίγνια Αποφάσεων 9 ο Εξάμηνο Επιχειρηματική Αβεβαιότητα Αβεβαιότητα είναι, η περίπτωση η οποία τα ενδεχόμενα μελλοντικά γεγονότα είναι αόριστα και αδύνατον να υπολογιστούν
Βιοπληροφορική. Πίνακες Αντικατάστασης & Οπτική Σύγκριση Αλληλουχιών. Αλέξανδρος Τζάλλας
Βιοπληροφορική Πίνακες Αντικατάστασης & Οπτική Σύγκριση Αλληλουχιών Αλέξανδρος Τζάλλας e-mail: tzallas@teiep.gr ΤΕΙ Ηπείρου Σχολή Τεχνολογικών Εφαρμογών Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής ΤΕ Copyright Πανεπιστήμιο
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
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
Κληρονομικότητα ποσοτικών ιδιοτήτων
Κληρονομικότητα ποσοτικών ιδιοτήτων Γενετική διακύμανση σ G (genetic variance) Εξάρτηση της σ G από γονιδιακές συχνότητες και βαθμό κυριαρχίας Φαινοτυπική διακύμανση σ P (phenotypic variance) Ομοιότητα