Πολλαπλές στοιχίσεις ακολουθιών (Προοδευτικές μέθοδοι)
|
|
|
- Ἀντιόπη Μεσσηνέζης
- 8 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 Πολλαπλές στοιχίσεις ακολουθιών (Προοδευτικές μέθοδοι) Vasilis Promponas Bioinformatics Research Laboratory Department of Biological Sciences University of Cyprus
2 Σύνοψη Εισαγωγή Πολλαπλή στοίχιση και ΔΠ Βαθμονόμηση Πολλαπλών Στοιχίσεων Μέθοδοι Προοδευτικής Πολλαπλής Στοίχισης Συζήτηση...
3 ΠΟΛΛΑΠΛΗ ΣΤΟΙΧΙΣΗ ΑΚΟΛΟΥΘΙΩΝ Από Υπολογιστική Πλευρά: two strings good, four strings better (Gusfield, 1997) Από Βιολογική Πλευρά One or two homologous sequences whisper a full multiple alignment shouts out loud (Hubbard, Lesk and Tramontano, 1996)
4 Two strings good...
5
6 ... four strings better!!
7
8 42!?
9 45++++
10
11 ΠΟΙΟ ΕΙΝΑΙ ΤΟ ΖΗΤΟΥΜΕΝΟ; ΑΝΤΙΣΤΟΙΧΙΣΗ ΚΑΤΑΛΟΙΠΩΝ (ΣΤΗΝ ΙΔΙΑ ΣΤΗΛΗ) ΠΟΥ ΕΧΟΥΝ ΠΡΟΕΛΘΕΙ ΑΠΟ ΕΝΑ «ΑΡΧΕΓΟΝΟ» ΚΑΤΑΛΟΙΠΟ Αντίστοιχη ΛΕΙΤΟΥΡΓΙΚΗ/ΔΟΜΙΚΗ σημασία Εξελικτική σχέση ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΚΕΝΩΝ ΥΠΟΘΕΤΙΚΟ ΜΟΝΤΕΛΟ ΜΟΡΙΑΚΗΣ ΕΞΕΛΙΞΗΣ (?) ΑΝΤΙΚΕΙΜΕΝΙΚΟ ΚΡΙΤΗΡΙΟ ΠΟΙΟΤΗΤΑΣ?
12 ΒΗΜΑΤΑ ΠΟΥ ΑΠΑΙΤΟΥΝΤΑΙ ΣΥΛΛΟΓΗ ΠΙΘΑΝΩΝ ΟΜΟΛΟΓΩΝ ΑΚΟΛΟΥΘΙΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΣ ΠΟΛΛΑΠΛΗΣ ΣΤΟΙΧΙΣΗΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΚΑΙ ΠΙΘΑΝΗ ΤΡΟΠΟΠΟΙΗΣΗ (EDITING) ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΩΝ
13 ΒΗΜΑΤΑ ΠΟΥ ΑΠΑΙΤΟΥΝΤΑΙ ΣΥΛΛΟΓΗ ΠΙΘΑΝΩΝ ΟΜΟΛΟΓΩΝ ΑΚΟΛΟΥΘΙΩΝ ΠΕΙΡΑΜΑΤΑ ΑΝΑΖΗΤΗΣΗ ΣΕ ΒΑΣΕΙΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΒΙΒΛΙΟΓΑΦΙΑ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΣ ΠΟΛΛΑΠΛΗΣ ΣΤΟΙΧΙΣΗΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΚΑΙ ΠΙΘΑΝΗ ΤΡΟΠΟΠΟΙΗΣΗ (EDITING) ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΩΝ
14 ΒΗΜΑΤΑ ΠΟΥ ΑΠΑΙΤΟΥΝΤΑΙ ΣΥΛΛΟΓΗ ΠΙΘΑΝΩΝ ΟΜΟΛΟΓΩΝ ΑΚΟΛΟΥΘΙΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΣ ΠΟΛΛΑΠΛΗΣ ΣΤΟΙΧΙΣΗΣ ΕΠΙΛΟΓΗ ΚΑΤΑΛΛΗΛΗΣ ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΑΣ ΚΑΙ ΠΑΡΑΜΕΤΡΩΝ ΛΟΓΙΣΜΙΚΟ (WWW, ΤΟΠΙΚΟ) ΕΛΕΓΧΟΣ ΚΑΙ ΠΙΘΑΝΗ ΤΡΟΠΟΠΟΙΗΣΗ (EDITING) ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΩΝ
15 ΒΗΜΑΤΑ ΠΟΥ ΑΠΑΙΤΟΥΝΤΑΙ ΣΥΛΛΟΓΗ ΠΙΘΑΝΩΝ ΟΜΟΛΟΓΩΝ ΑΚΟΛΟΥΘΙΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΣ ΠΟΛΛΑΠΛΗΣ ΣΤΟΙΧΙΣΗΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΚΑΙ ΠΙΘΑΝΗ ΤΡΟΠΟΠΟΙΗΣΗ (EDITING) ΑΝΤΙΠΑΡΑΒΟΛΗ ΜΕ ΠΕΙΡΑΜΑΤΙΚΑ (ή ΑΛΛΑ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΑ ΔΕΔΟΜΕΝΑ) ΜΕ ΤΟ... ΜΑΤΙ!!! ΑΥΤΟΜΑΤΟΠΟΙΗΜΕΝΑ ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΩΝ
16 ΒΗΜΑΤΑ ΠΟΥ ΑΠΑΙΤΟΥΝΤΑΙ ΣΥΛΛΟΓΗ ΠΙΘΑΝΩΝ ΟΜΟΛΟΓΩΝ ΑΚΟΛΟΥΘΙΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΣ ΠΟΛΛΑΠΛΗΣ ΣΤΟΙΧΙΣΗΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΚΑΙ ΠΙΘΑΝΗ ΤΡΟΠΟΠΟΙΗΣΗ (EDITING) ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΩΝ ΕΞΟΔΟΣ ΛΟΓΙΣΜΙΚΟΥ ΧΡΗΣΗ ΕΞΕΙΔΙΚΕΥΜΕΝΟΥ ΛΟΓΙΣΜΙΚΟΥ
17 Υπολογισμός (βέλτιστης?) MSA Τύποι Σύγκρισης Μέτρο Σύγκρισης Αντικειμενικότητα Σημαντικότητα
18 ΕΠΕΚΤΕΙΝΟΝΤΑΙ ΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ ΔΠ; NAI Πολυδιάστατος ΔΠ ΟΧΙ ΑΠΟΔΟΤΙΚΑ!!! ΠΡΑΚΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ ΓΙΑ ΜΙΚΡΟ ΜΟΝΟ ΠΛΗΘΟΣ ΑΚΟΛΟΥΘΙΩΝ ΓΙΑ n ΑΚΟΛΟΥΘΙΕΣ ΜΗΚΟΥΣ L1,L2,,Ln: ΜΝΗΜΗ Ο(L1*L2* *Ln) ΧΡΟΝΟΣ Ο(2n * L1*L2* *Ln) ΑΝΤΙΚΕΙΜΕΝΙΚΟ ΚΡΙΤΗΡΙΟ ΠΟΙΟΤΗΤΑΣ??
19 SUM OF PAIRS (SP) ΧΡΗΣΗ ΠΙΝΑΚΑ ΑΝΤΙΚΑΤΑΣΤΑΣΗΣ (s) Για κάθε στήλη m i :
20 ΕΥΡΙΣΤΙΚΗ ΠΡΟΟΔΕΥΤΙΚΗ ΠΟΛΛΑΠΛΗ ΣΤΟΙΧΙΣΗ (Ι)
21 ΕΥΡΙΣΤΙΚΗ ΠΡΟΟΔΕΥΤΙΚΗ ΠΟΛΛΑΠΛΗ ΣΤΟΙΧΙΣΗ (ΙΙ) Ο ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΣ Feng-Doolittle (Feng and Doolittle, 1987) ΔΙΑΓΩΝΙΟΣ ΠΙΝΑΚΑΣ ΑΠΟΣΤΑΣΕΩΝ (D= - log((sobs-srand)/(smax-srand)) ΔΕΝΤΡΟ-ΟΔΗΓΟΣ (ΔΟ) (αλγόριθμος Fitch-Margoliash, 1967) ΠΡΟΟΔΕΥΤΙΚΗ ΣΤΟΙΧΙΣΗ ΒΑΣΕΙ ΔΟ ΑΚΟΛΟΥΘΙΑ-ΑΚΟΛΟΥΘΙΑ (κλασσικός ΔΠ) ΑΚΟΛΟΥΘΙΑ-ΣΤΟΙΧΙΣΗ (winner takes all) ΣΤΟΙΧΙΣΗ-ΣΤΟΙΧΙΣΗ (winner takes all)
22 Φενγκ! Κάνε λίγο
23 ... και λίγο ακόμα...
24 H Μέθοδος CLUSTAL (Higgins and Sharp, 1988) ΔΙΑΓΩΝΙΟΣ ΠΙΝΑΚΑΣ ΑΠΟΣΤΑΣΕΩΝ (μετατροπή scores-απόσταση: αριθμός διαφορών ανά θέση) ΔΕΝΤΡΟ-ΟΔΗΓΟΣ (ΔΟ) (μέθοδος NJ, Saitou and Nei, 1987) => sequence weighting ΠΡΟΟΔΕΥΤΙΚΗ ΣΤΟΙΧΙΣΗ ΒΑΣΕΙ ΔΟ ΑΚΟΛΟΥΘΙΑ-ΑΚΟΛΟΥΘΙΑ ΑΚΟΛΟΥΘΙΑ-ΣΤΟΙΧΙΣΗ ΣΤΟΙΧΙΣΗ-ΣΤΟΙΧΙΣΗ
25 CLUSTALW ΒΑΣΙΚΑ ΧΑΡΑΚΤΗΡΙΣΤΙΚΑ Profile Alignment Ποινές εισαγωγής κενών Once a gap, Always a gap GOP, GEP Εξαρτώμενες από τη θέση Sequence weighting Δείτε σε λίγο...
26 PROFILE ALIGNMENT
27 ΔΠ και Profile Alignment
28 Ποινές Εισαγωγής Κενών εξαρτώμενες από τη θέση
29 Sequence Weighting
30 ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗ ΑΛΓΟΡΙΘΜΩΝ ΠΡΟΟΔΕΥΤΙΚΗΣ ΣΤΟΙΧIΣΗΣ + ΑΠΟΔΟΤΙΚΟΙ + ΣΧΕΤΙΚΑ ΑΞΙΟΠΙΣΤΟΙ - ΑΝΟΜΟΙΕΣ ΑΚΟΛΟΥΘΙΕΣ ;;;; - GREEDY => ΠΑΓΩΜΕΝΕΣ ΕΠΙΜΕΡΟΥΣ ΣΤΟΙΧΙΣΕΙΣ ΛΥΣΗ 1: ΒΕΛΤΙΩΜΕΝΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ ΠΡΟΟΔΕΥΤΙΚΗΣ ΣΤΟΙΧΙΣΗΣ (T-COFFEE, Notredame, Higgins and Herringa, 2000) ΛΥΣΗ 2: ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ ΒΕΛΤΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗΣ (Barton and Sternberg, 1987; Berger and Manson, 1991; Gotoh, 1993) ΛΥΣΗ 3: Πολλαπλή Στοίχιση με Profile HMMs
31 Συζήτηση... Υλικό, κατά τα γνωστά, στην ιστοσελίδα του μαθήματος...
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
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
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
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
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
Σηµειώσεις Βιοπληροφορικής
Σηµειώσεις Βιοπληροφορικής Πολλαπλή Στοίχιση Ακολουθιών Βασικές Έννοιες Γενίκευση των Αλγορίθµων Στοίχισης Κατά Ζεύγη Προοδευτική Πολλαπλή Στοίχιση CLUSTALW Πρακτικά Ζητήµατα ΒΑΣΙΛΗΣ ΠΡΟΜΠΟΝΑΣ ΑΘΗΝΑ 2004-2005,
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
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
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
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.
Προγνωστικές μέθοδοι με βάση αμινοξικές αλληλουχίες
Προγνωστικές μέθοδοι με βάση αμινοξικές αλληλουχίες Vasilis Promponas Bioinformatics Research Laboratory Department of Biological Sciences University of Cyprus ΣΥΝΟΨΗ Εισαγωγή Πρόγνωση της δομής πρωτεϊνών
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
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
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
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
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
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. 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
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
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
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. 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 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 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
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
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 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
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
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
Βιοπληροφορική. Ενότητα 11: Πολλαπλή Στοίχιση Ακολουθιών, 1ΔΩ. Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ. Θηραίου
Βιοπληροφορική Ενότητα 11: Πολλαπλή Στοίχιση Ακολουθιών, 1ΔΩ Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ. Θηραίου Μαθησιακοί Στόχοι κατανόηση της έννοιας και των εφαρμογών της πολλαπλής στοίχισης ακολουθιών.
ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗ ΕΡΕΥΝΑ ΘΕΩΡΙΑ ΚΑΙ ΕΦΑΡΜΟΓΗ ΤΟΥ ΓΡΑΜΜΙΚΟΥ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΥ ΣΤΗ ΛΗΨΗ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ (1)
ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗ ΕΡΕΥΝΑ ΘΕΩΡΙΑ ΚΑΙ ΕΦΑΡΜΟΓΗ ΤΟΥ ΓΡΑΜΜΙΚΟΥ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΥ ΣΤΗ ΛΗΨΗ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ (1) 1 Προέλευση και ιστορία της Επιχειρησιακής Έρευνας Αλλαγές στις επιχειρήσεις Τέλος του 19ου αιώνα: βιομηχανική
Μία μέθοδος προσομοίωσης ψηφιακών κυκλωμάτων Εξελικτικής Υπολογιστικής
Μία μέθοδος προσομοίωσης ψηφιακών κυκλωμάτων Εξελικτικής Υπολογιστικής Βασισμένο σε μια εργασία των Καζαρλή, Καλόμοιρου, Μαστοροκώστα, Μπαλουκτσή, Καλαϊτζή, Βαλαή, Πετρίδη Εισαγωγή Η Εξελικτική Υπολογιστική
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
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:
Άπληστοι Αλγόριθμοι. ιδάσκοντες: Σ. Ζάχος,. Φωτάκης Επιμέλεια διαφανειών:. Φωτάκης. Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών
Άπληστοι Αλγόριθμοι ιδάσκοντες: Σ. Ζάχος,. Φωτάκης Επιμέλεια διαφανειών:. Φωτάκης Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο Άπληστοι Αλγόριθμοι... για προβλήματα
Άπληστοι Αλγόριθμοι. ιδάσκοντες: Σ. Ζάχος,. Φωτάκης Επιμέλεια διαφανειών:. Φωτάκης. Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών
Άπληστοι Αλγόριθμοι ιδάσκοντες: Σ. Ζάχος,. Φωτάκης Επιμέλεια διαφανειών:. Φωτάκης Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο Άπληστοι Αλγόριθμοι... για προβλήματα
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
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
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 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 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
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
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
Άπληστοι Αλγόριθμοι. Επιμέλεια διαφανειών: Δ. Φωτάκης Τροποποιήσεις: Α. Παγουρτζής. Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών
Άπληστοι Αλγόριθμοι Επιμέλεια διαφανειών: Δ. Φωτάκης Τροποποιήσεις: Α. Παγουρτζής Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο Άπληστοι Αλγόριθμοι... για προβλήματα
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
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
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
Δυναμικός Προγραμματισμός
Δυναμικός Προγραμματισμός Επιμέλεια διαφανειών: Δ. Φωτάκης Τροποποιήσεις: Α. Παγουρτζής Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο Διωνυμικοί Συντελεστές Διωνυμικοί
Αναγνώριση Προτύπων Ι
Αναγνώριση Προτύπων Ι Ενότητα 1: Μέθοδοι Αναγνώρισης Προτύπων Αν. Καθηγητής Δερματάς Ευάγγελος Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Τεχνολογίας Υπολογιστών Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται
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
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
Ποσοτικές Μέθοδοι στη Διοίκηση Επιχειρήσεων ΙΙ Σύνολο- Περιεχόμενο Μαθήματος
Ποσοτικές Μέθοδοι στη Διοίκηση Επιχειρήσεων ΙΙ Σύνολο- Περιεχόμενο Μαθήματος Χιωτίδης Γεώργιος Τμήμα Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης
Μέθοδοι πολυδιάστατης ελαχιστοποίησης
Μέθοδοι πολυδιάστατης ελαχιστοποίησης με παραγώγους Μέθοδοι πολυδιάστατης ελαχιστοποίησης Δ. Γ. Παπαγεωργίου Τμήμα Μηχανικών Επιστήμης Υλικών Πανεπιστήμιο Ιωαννίνων dpapageo@cc.uoi.gr http://pc64.materials.uoi.gr/dpapageo
A sequence alignment algorithm using the transition quantity
1 1 1 MTRAP A sequence alignment algorithm using the transition quantity Toshihide Hara, 1 Keiko Sato 1 and Masanori Ohya 1 We have been developed a sequence alignment algorithm using the transition quantity.
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
Ταξινόμηση: Εισαγωγικά. Ταξινόμηση (Sor ng) Αλγόριθμοι Απλής Ταξινόμησης. Βασικά Βήματα των Αλγορίθμων
Ταξινόμηση: Εισαγωγικά Ταξινόμηση (Sor ng) Ορέστης Τελέλης Βασικό πρόβλημα για την Επιστήμη των Υπολογιστών. π.χ. αλφαβητική σειρά, πωλήσεις ανά τιμή, πόλεις με βάση πληθυσμό, Μπορεί να είναι ένα πρώτο
Δυναμικός Προγραμματισμός
Τρίγωνο του Pascal Δυναμικός Προγραμματισμός Διωνυμικοί συντελεστές Διδάσκοντες: Σ. Ζάχος, Δ. Φωτάκης Επιμέλεια διαφανειών: Δ. Φωτάκης Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών Εθνικό Μετσόβιο
υναμικός Προγραμματισμός
υναμικός Προγραμματισμός ιδάσκοντες: Σ. Ζάχος,. Φωτάκης Επιμέλεια διαφανειών:. Φωτάκης Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο ιωνυμικοί Συντελεστές ιωνυμικοί
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
ΑΕΠΠ Ερωτήσεις θεωρίας
ΑΕΠΠ Ερωτήσεις θεωρίας Κεφάλαιο 1 1. Τα δεδομένα μπορούν να παρέχουν πληροφορίες όταν υποβάλλονται σε 2. Το πρόβλημα μεγιστοποίησης των κερδών μιας επιχείρησης είναι πρόβλημα 3. Για την επίλυση ενός προβλήματος
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
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
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
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
ΑΛΓΟΡΙΘΜΙΚΕΣ ΜΕΘΟΔΟΙ ΒΕΛΤΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗΣ
ΑΛΓΟΡΙΘΜΙΚΕΣ ΜΕΘΟΔΟΙ ΒΕΛΤΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗΣ ΚΟΥΛΙΝΑΣ ΓΕΩΡΓΙΟΣ Δρ. Μηχανικός Παραγωγής & Διοίκησης ΔΠΘ ΑΛΓΟΡΙΘΜΙΚΕΣ ΜΕΘΟΔΟΙ ΒΕΛΤΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗΣ o ΔΙΑΛΕΞΕΙΣ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ ΔΕΥΤΕΡΑ 16.00-19.00 (Εργ. Υπ. Μαθ. Τμ. ΜΠΔ) oτρόπος
Μάθημα Επιλογής 8 ου εξαμήνου
EΘNIKO ΜEΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΧΗΜΙΚΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΙΙ: Ανάλυσης, Σχεδιασμού & Ανάπτυξης Διεργασιών & Συστημάτων Υπολογιστικές Μέθοδοι Ανάλυσης και Σχεδιασμού Μάθημα Επιλογής 8 ου εξαμήνου Διδάσκων:
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,
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
Εξωτερική Αναζήτηση. Ιεραρχία Μνήμης Υπολογιστή. Εξωτερική Μνήμη. Εσωτερική Μνήμη. Κρυφή Μνήμη (Cache) Καταχωρητές (Registers) μεγαλύτερη ταχύτητα
Ιεραρχία Μνήμης Υπολογιστή Εξωτερική Μνήμη Εσωτερική Μνήμη Κρυφή Μνήμη (Cache) μεγαλύτερη χωρητικότητα Καταχωρητές (Registers) Κεντρική Μονάδα (CPU) μεγαλύτερη ταχύτητα Πολλές σημαντικές εφαρμογές διαχειρίζονται
Δυναμικός Προγραμματισμός
Δυναμικός Προγραμματισμός Επιμέλεια διαφανειών: Δ. Φωτάκης Τροποποιήσεις /προσθήκες: Α. Παγουρτζής Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο Διωνυμικοί Συντελεστές
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΚΑΙ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ Ανάπτυξη μιας προσαρμοστικής πολιτικής αντικατάστασης αρχείων, με χρήση
Επιλογές και Κριτήρια Σχεδιασμού ΑΤΔ Ανεξαρτήτως από Γλώσσα Υλοποίησης 24/4/2012
Επιλογές και Κριτήρια Σχεδιασμού ΑΤΔ Ανεξαρτήτως από Γλώσσα Υλοποίησης 24/4/2012 Κύκλος (Ζωής) Λογισμικού (ΑΤΔ) Γενικά Ορισμός ΑΤΔ (Προδιαγραφές) Οργάνωση Δεδομένων Τι κάνει Υλοποίηση Σχεδιασμός (ανεξάρτητος
BMI/CS 776 Lecture #14: Multiple Alignment - MUSCLE. Colin Dewey
BMI/CS 776 Lecture #14: Multiple Alignment - MUSCLE Colin Dewey 2007.03.08 1 Importance of protein multiple alignment Phylogenetic tree estimation Prediction of protein secondary structure Critical residue
Αλληλεπίδραση Ανθρώπου- Υπολογιστή & Ευχρηστία
Αλληλεπίδραση Ανθρώπου- Υπολογιστή & Ευχρηστία Ενότητα 5: H Διαδικασία της Σχεδίασης της Αλληλεπίδρασης Σαπρίκης Ευάγγελος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Γρεβενά) Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΗΣ & ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ Μέθοδοι Στοίχισης Ακολουθιών Σύγκριση Αλγορίθµων Στοίχισης Ακολουθιών σε
Πρόβλημα Αποθήκευση Προγραμμάτων
16 ος ΠΑΝΕΛΛΗΝΙΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 200 ΘΕΜΑ TEΛΙΚΗΣ ΦΑΣΗΣ Πρόβλημα Αποθήκευση Προγραμμάτων Περιγραφή Προβλήματος Μόλις προσληφθήκατε σε μια εταιρεία ανάπτυξης λογισμικού και ο προϊστάμενος σας
Δυναµικός Προγραµµατισµός (ΔΠ)
Δυναµικός Προγραµµατισµός (ΔΠ) Περίληψη Δυναµικός Προγραµµατισµός Αρχή του Βέλτιστου Παραδείγµατα Δυναµικός Προγραµµατισµός ΔΠ (Dynamic Programming DP) Μέθοδος σχεδιασµού αλγορίθµων Είναι µια γενική µεθοδολογία
υναμικός Προγραμματισμός
υναμικός Προγραμματισμός ιδάσκοντες: Σ. Ζάχος,. Φωτάκης Επιμέλεια διαφανειών:. Φωτάκης Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο ιωνυμικοί Συντελεστές ιωνυμικοί
Επιστημονικοί Υπολογισμοί (ή Υπολογιστική Επιστήμη)
Επιστημονικοί Υπολογισμοί (ή Υπολογιστική Επιστήμη) Ασχολoύνται με την κατασκευή μαθηματικών μοντέλων και με τεχνικές ποσοτικής ανάλυσης και τη χρήση υπολογιστών για την ανάλυση και την επίλυση επιστημονικών
Βάσεις δεδομένων χαρτογράφησης γονιδιωμάτων
Βάσεις δεδομένων χαρτογράφησης γονιδιωμάτων Vasilis Promponas Bioinformatics Research Laboratory Department of Biological Sciences University of Cyprus http://en.wikipedia.org/wiki/image:cyprus_topo.png
ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΛΟΓΙΣΜΙΚΟΥ ΓΙΑ ΤΗ ΔΙΕΝΕΡΓΕΙΑ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΩΝ ΜΕΛΕΤΩΝ
ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΛΟΓΙΣΜΙΚΟΥ ΓΙΑ ΤΗ ΔΙΕΝΕΡΓΕΙΑ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΩΝ ΜΕΛΕΤΩΝ ΠΛΟΣΚΑΣ ΝΙΚΟΛΑΟΣ Α.Μ. 123/04 ΕΠΙΒΛΕΠΩΝ: ΣΑΜΑΡΑΣ ΝΙΚΟΛΑΟΣ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗ, ΙΟΥΝΙΟΣ 2007 Περιεχόμενα
υναμικός Προγραμματισμός
υναμικός Προγραμματισμός ημήτρης Φωτάκης Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο ιακριτό Πρόβλημα Σακιδίου ίνονται n αντικείμενα και σακίδιο μεγέθους Β. Αντικείμενο
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
Α Ρ Ι Θ Μ Ο Σ : 6.587 Π Ρ Α Ξ Η Κ Α Τ Α Θ Ε Σ Η Σ Ο Ρ Ω Ν Δ Ι Α Γ Ω Ν Ι Σ Μ Ο Υ
Α Ρ Ι Θ Μ Ο Σ : 6.587 Π Ρ Α Ξ Η Κ Α Τ Α Θ Ε Σ Η Σ Ο Ρ Ω Ν Δ Ι Α Γ Ω Ν Ι Σ Μ Ο Υ Σ τ η ν Π ά τ ρ α σ ή μ ε ρ α σ τ ι ς έ ν τ ε κ α ( 1 1 ) τ ο υ μ ή ν α Α π ρ ι λ ί ο υ η μ έ ρ α Π α ρ α σ κ ε υ ή, τ ο
Σύνθεση Data Path. ιασύνδεσης. Μονάδες. Αριθµό Μονάδων. Τύπο Μονάδων. Unit Selection Unit Binding. λειτουργιών σε. Μονάδες. Αντιστοίχιση µεταβλητών &
Data Path Allocation Σύνθεση Data Path Το DataPath είναι ένα netlist που αποτελείται από τρεις τύπους µονάδων: (α) Λειτουργικές Μονάδες, (β) Μονάδες Αποθήκευσης και (γ) Μονάδες ιασύνδεσης Αριθµό Μονάδων
Άπληστοι Αλγόριθµοι. Αλγόριθµοι & Πολυπλοκότητα (Χειµώνας 2011) Άπληστοι Αλγόριθµοι 1
Άπληστοι Αλγόριθµοι Αλγόριθµοι & Πολυπλοκότητα (Χειµώνας 2011) Άπληστοι Αλγόριθµοι 1 Άπληστοι Αλγόριθµοι... για προβλήµατα βελτιστοποίησης: Λειτουργούν σε βήµατα. Κάθε βήµα κάνει µια αµετάκλητη επιλογή
Διωνυµικοί Συντελεστές. Αλγόριθµοι & Πολυπλοκότητα (Χειµώνας 2011) Δυναµικός Προγραµµατισµός 1
Διωνυµικοί Συντελεστές Αλγόριθµοι & Πολυπλοκότητα (Χειµώνας 2011) Δυναµικός Προγραµµατισµός 1 Διωνυµικοί Συντελεστές Διωνυµικοί συντελεστές Αλγόριθµοι & Πολυπλοκότητα (Χειµώνας 2011) Δυναµικός Προγραµµατισµός
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
Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο Τομέας Υδατικών Πόρων και Περιβάλλοντος. Διαχείριση Υδατικών Πόρων
Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο Τομέας Υδατικών Πόρων και Περιβάλλοντος Διαχείριση Υδατικών Πόρων Βελτιστοποίηση Μέρος b: Συμβατικές Μέθοδοι συνέχεια Σύνοψη προηγούμενου μαθήματος Στόχος βελτιστοποίησης: Εύρεση
ΚΕΦΑΛΑΙΟ 3ο ΤΥΧΑΙΟΙ ΑΡΙΘΜΟΙ ΕΛΕΓΧΟΣ ΤΥΧΑΙΟΤΗΤΑΣ
ΚΕΦΑΛΑΙΟ 3ο ΤΥΧΑΙΟΙ ΑΡΙΘΜΟΙ ΕΛΕΓΧΟΣ ΤΥΧΑΙΟΤΗΤΑΣ 3.1 Τυχαίοι αριθμοί Στην προσομοίωση διακριτών γεγονότων γίνεται χρήση ακολουθίας τυχαίων αριθμών στις περιπτώσεις που απαιτείται η δημιουργία στοχαστικών
Προγραμματισμός I (Θ)
Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Κεντρικής Μακεδονίας - Σέρρες Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής Προγραμματισμός I (Θ) Δρ. Δημήτρης Βαρσάμης Επίκουρος Καθηγητής Οκτώβριος 2017 Δρ. Δημήτρης Βαρσάμης Οκτώβριος
Δομές Δεδομένων και Αλγόριθμοι. Λουκάς Γεωργιάδης
Δομές Δεδομένων και Αλγόριθμοι Λουκάς Γεωργιάδης loukas@cs.uoi.gr www.cs.uoi.gr/~loukas Στόχοι Μαθήματος Η σχεδίαση και ανάλυση αλγορίθμων και δομών δεδομένων αποτελεί σημαντικό τμήμα της πληροφορικής.
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
ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΑΝΑΛΥΣΗ ΑΛΓΟΡΙΘΜΩΝ
ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΑΝΑΛΥΣΗ ΑΛΓΟΡΙΘΜΩΝ Ενότητα 3: Ασυμπτωτικός συμβολισμός Μαρία Σατρατζέμη Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative Commons.
Περιεχόμενα. Ανάλυση προβλήματος. Δομή ακολουθίας. Δομή επιλογής. Δομή επανάληψης. Απαντήσεις. 1. Η έννοια πρόβλημα Επίλυση προβλημάτων...
Περιεχόμενα Ανάλυση προβλήματος 1. Η έννοια πρόβλημα...13 2. Επίλυση προβλημάτων...17 Δομή ακολουθίας 3. Βασικές έννοιες αλγορίθμων...27 4. Εισαγωγή στην ψευδογλώσσα...31 5. Οι πρώτοι μου αλγόριθμοι...54
Σύνοψη Προηγούμενου. Πίνακες (Arrays) Πίνακες (Arrays): Βασικές Λειτουργίες. Πίνακες (Arrays) Ορέστης Τελέλης
Σύνοψη Προηγούμενου Πίνακες (Arrays Ορέστης Τελέλης telelis@unipi.gr Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων, Πανεπιστήμιο Πειραιώς Διαδικαστικά θέματα. Aντικείμενο Μαθήματος. Aντικείμενα, Κλάσεις, Μέθοδοι, Μεταβλητές.
Σκοπός του μαθήματος
Σκοπός του μαθήματος Στο μάθημα αυτό γίνεται εφαρμογή, με τη βοήθεια του υπολογιστή και τη χρήση του στατιστικού προγράμματος S.P.S.S., της στατιστικής θεωρίας που αναπτύχθηκε στα μαθήματα «Εισαγωγή στη
Ηλεκτρονικοί Υπολογιστές IV
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΙΩΑΝΝΙΝΩΝ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Ηλεκτρονικοί Υπολογιστές IV Τυχαίοι αριθμοί - ψευδοτυχαίοι αριθμοί Διδάσκων: Επίκουρος Καθηγητής Αθανάσιος Σταυρακούδης Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό
Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο Τομέας Υδατικών Πόρων και Περιβάλλοντος. Τεχνολογία Συστημάτων Υδατικών Πόρων
Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο Τομέας Υδατικών Πόρων και Περιβάλλοντος Τεχνολογία Συστημάτων Υδατικών Πόρων Βελτιστοποίηση Μέρος b: Συμβατικές Μέθοδοι συνέχεια Σύνοψη προηγούμενου μαθήματος Στόχος βελτιστοποίησης: