Ειδικά Θέματα Βιοπληροφορικής
|
|
- Σίβύλ Αξιώτης
- 8 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 Ειδικά Θέματα Βιοπληροφορικής Παντελής Μπάγκος Αναπληρωτής Καθηγητής Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας Λαμία,
2 Διάλεξη 5 Profile Hidden Markov Models και Transformational Grammars 2
3 Profile HMM Ένα ΗΜΜ με left-to-right αρχιτεκτονική Μπορεί να ειδωθεί σαν επέκταση των profiles Διαθέτει ειδικά states τα οποία δεν έχουν emissions (non-emitting states) Περιγράφουν στατιστικά μια πολλαπλή στοίχιση Προτάθηκαν από τους Hughey and Krogh (1996) 3
4 Γενική αρχιτεκτονική phmm 4
5 Ιδιαιτερότητες Αντίστοιχα ορίζονται οι πιθανότητες γέννησης οι οποίες γεννούν τα σύμβολα σε κάθε κατάσταση. Έτσι υπάρχει και εδώ μια αλληλουχία καταστάσεων η οποία είναι κρυφή και μια αλληλουχία συμβόλων που είναι φανερή, και θεωρούμε ότι παράγεται από την αλληλουχία των καταστάσεων. Οι καταστάσεις σύμπτωσης και εισαγωγής, είναι κανονικές καταστάσεις οι οποίες συνδέονται μέσω των πιθανοτήτων γέννησης με την εμφάνιση συμβόλων. Oι μεν καταστάσεις σύμπτωσης αντιστοιχούν σε στήλες της πολλαπλής στοίχισης οι οποίες στοιχίζονται καλά και άρα αντιστοιχούν σε περιοχή με ομοιότητα, ενώ οι καταστάσεις εισαγωγής, αντιστοιχούν σε περιοχές στις οποίες έχουμε εισαγωγή χαρακτήρων που δεν στοιχίζονται καλά. Οι περιοχές αυτές, οι οποίες δεν υπάρχουν στις υπόλοιπες ακολουθίες, εμφανίζονται ως κενά τα οποία μοντελοποιούνται μέσω των σιωπηρών καταστάσεων απαλοιφής. 5
6 Ιδιαιτερότητες Εκπαίδευση με full Baum-Welch, Simulated annealing ή Viterbi training Για την κατασκευή μπορεί να απαιτείται μια πολλαπλή στοίχιση ή και όχι Στοίχιση της ακολουθίας με το μοντέλο με κλασσικό Viterbi Πολλαπλή στοίχιση μέσω στοίχισης ακολουθιών με το μοντέλο 6
7 7
8 Πλεονεκτήματα Με την εισαγωγή των διαφορετικών καταστάσεων σύμπτωσης και εισαγωγής, γίνεται μια σημαντική τομή σε σχέση με τις κλασσικές μεθόδους στοίχισης, οι οποίες καθώς δεν προϋποθέτουν ένα μοντέλο δεν διαχωρίζουν τις πληροφοριακές θέσεις στην στοίχιση από τις απλές τυχαίες εισαγωγές. Επιπλέον, για πρώτη φορά οι ποινές για την εισαγωγή κενών (gap penalties), δεν τίθενται εκ των προτέρων αλλά εκτιμώνται από τα δεδομένα και αναπαρίστανται με καθαρά πιθανοθεωρητικό τρόπο, αποκλείοντας την υποκειμενική παρέμβαση. Έτσι, με τέτοια μοντέλα, είμαστε σε θέση να πραγματοποιήσουμε ιδιαίτερα ευαίσθητες αναζητήσεις και να εντοπίσουμε απομακρυσμένες ομολογίες (remote homologies), τις οποίες οι παραδοσιακοί αλγόριθμοι στοίχισης δεν θα μπορούσαν να εντοπίσουν. 8
9 Πολλαπλή Στοίχιση 9
10 Χρήσεις Πολλαπλή στοίχιση Κατασκευή χαρακτηριστικών profiles Εντοπισμός remote homologues Αναζητήσεις σε βάσεις δεδομένων 10
11 Πολλαπλή στοίχιση a=caefddh b=cdaefpddh Viterbi a = CAEFDDH Pa=m 0 m 1 m 2 m 3 m 4 d 5 d 6 m 7 m 8 m 9 m 10 b = CDAEFPDDH Pb=m 0 m 1 i 1 m 2 m 3 m 4 d 5 m 6 m 7 m 8 m 9 m 10 C A E F D D H m 0 m 1 m 2 m 3 m 4 d 5 d 6 m 7 m 8 m 9 m 10 C D A E F P D D H m 0 m 1 i 1 m 2 m 3 m 4 d 5 m 6 m 7 m 8 m 9 m 10 11
12 Γενικά CAEFTPAVH CKETTPADH CAETPDDH CAEFDDH CDAEFPDDH Viterbi m 0 m 1 m 2 m 3 m 4 m 5 m 6 m 7 m 8 m 9 m 10 m 0 m 1 m 2 m 3 m 4 m 5 m 6 m 7 m 8 m 9 m 10 m 0 m 1 m 2 m 3 d 4 m 5 m 6 m 7 m 8 m 9 m 10 m 0 m 1 m 2 m 3 m 4 d 5 d 6 m 7 m 8 m 9 m 10 m 0 m 1 i 1 m 2 m 3 m 4 d 5 m 6 m 7 m 8 m 9 m 10 C-AEFTPAVH C-KETTPADH C-AE-TPDDH C-AEF--DDH CDAEF-PDDH 12
13 Διαδικασία Μια ακολουθία για την οποία υπάρχουν πειραματικές ενδείξεις για την λειτουργία ή τη δομή της Αναζήτηση σε βάσεις δεδομένων (BLAST, PSI- BLAST) Συλλογή ομολόγων, επιλογή ξεσκαρτάρισμα κλπ Πολλαπλή στοίχιση (μπορεί και τροποποίηση αυτής με το χέρι) Προγνώσεις (Secondary structure, TM κλπ) Κατασκευή ΗΜΜ, αξιολόγηση του Αναζήτηση εκ νέου σε βάσεις δεδομένων 13
14 14
15 15
16 Διαθέσιμα πακέτα HMMER ( HMMpro ( SAM ( tml) PFTOOLS ( [PROSITE PATTERNS] 16
17 HMMER GNU license Ανανεώνεται συνεχώς Τρέχει σε όλες τις πλατφόρμες Ποικιλία εργαλείων Ευέλικτη αρχιτεκτονική 17
18 HMMER 18
19 Ρουτίνες του HMMER hmmbuild: Πρόγραμμα με χρήση του οποίου, ξεκινώντας από μια αρχική πολλαπλή στοίχιση, κατασκευάζεται ένα μοντέλο ΗΜΜ το οποίο να την περιγράφει. hmmalign: Πρόγραμμα με το οποίο μια σειρά ακολουθιών οι οποίες προέρχονται από ένα ΗΜΜ, στοιχίζονται σε μια πολλαπλή στοίχιση. Η πολλαπλή στοίχιση, επιτυγχάνεται μέσω διαδοχικών στοιχίσεων των ακολουθιών με το μοντέλο. hmmsearch: Πρόγραμμα το οποίο, πραγματοποιεί αναζητήσεις ενός μοντέλου ΗΜΜ έναντι μιας βάσης ακολουθιών πρωτεϊνών. phmmer: Πρόγραμμα το οποίο πραγματοποιεί αναζήτηση μια πρωτεϊνικής αλληλουχίας έναντι μιας βάσης δεδομένων πρωτεϊνών (ανάλογο με το BLASTP) jackhmmer: Πρόγραμμα το οποίο πραγματοποιεί επαναληπτικές αναζητήσεις μια πρωτεϊνικής αλληλουχίας έναντι μιας βάσης δεδομένων πρωτεϊνών (ανάλογο με το PSI-BLAST) 19
20 Ρουτίνες του HMMER hmmscan: Πρόγραμμα με το οποίο πραγματοποιούνται αναζητήσεις μιας η περισσότερων ακολουθιών έναντι μιας βάσης δεδομένων από μοντέλα ΗΜΜ. Πρέπει να τονιστεί εδώ, ότι αν έχουμε μια ακολουθία και ένα ΗΜΜ, τα δυο παραπάνω προγράμματα επιστρέφουν ακριβώς το ίδιο αποτέλεσμα. Αν διαφέρουν, είτε οι ακολουθίες είτε τα μοντέλα, τότε δίνουν άλλο αποτέλεσμα, λόγω του διαφορετικού τρόπου υπολογισμού της στατιστικής σημαντικότητας. nhmmer: Πρόγραμμα που πραγματοποιεί αναζήτηση μιας ακολουθίας DNA, μιας στοίχισης ή ενός phmm, έναντι μιας βάσης ακολουθιών DNA. (ανάλογο με το BLASTN) nhmmscan: Πρόγραμμα που πραγματοποιεί αναζήτηση μιας ακολουθίας DNA έναντι μιας βάσης δεδομένων από DNA profile HMΜ. hmmconvert: Πρόγραμμα που μετατρέπει μοντέλα ΗΜΜ από και προς τη μορφή του HMMER3. hmmemit: Πρόγραμμα, με το οποίο εκπέμπεται η καλύτερη (ανάλογα με τον ορισμό) ακολουθία η οποία θα μπορούσε να παραχθεί από το μοντέλο. hmmpress: Μετατρέπει μια βάση δεδομένων HMM σε δυαδικό κώδικα για το hmmscan. hmmstat: δείχνει συνοπτικά στατιστικά για μια βάση δεδομένων ΗΜΜ. 20
21 21
22 διαδικασία χαρακτηρισμού μιας πρωτεϊνικής οικογένειας Στην αρχή, ξεκινάμε με μια ακολουθία για την οποία υπάρχουν πειραματικές ενδείξεις για τη λειτουργία ή τη δομή της Γίνεται αναζήτηση σε βάσεις δεδομένων (BLAST, PSI-BLAST ή πλέον, με το HMMER) Συλλογή ομολόγων, επιλογή και ξεσκαρτάρισμα Γίνεται μια πολλαπλή στοίχιση (μπορεί και τροποποίηση αυτής με το χέρι) Ανάλογα με την περίπτωση, πραγματοποιούνται προγνώσεις (δευτεροταγούς δομής, διαμεμβρανικών τμημάτων ή οποιουδήποτε άλλου χρήσιμου χαρακτηριστικού) Γίνεται κατασκευή ΗΜΜ και αξιολόγηση του (HMMER) Αναζήτηση εκ νέου σε βάσεις δεδομένων, μέχρι να μην προκύπτουν νέα μέλη της οικογένειας. 22
23 ΗΜΜpro Commercial Software Παραθυρικό interface 23
24 SAM 24
Μηχανική μάθηση (Machine Learning)
Μηχανική μάθηση (Machine Learning) Μηχανική Μάθηση The field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed Arthur Samuel (1959) "A computer program is said to learn
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
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 Ι. Παντελής Μπάγκος Αναπληρωτής Καθηγητής. Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας Λαμία, 2015
Βιοπληροφορική Ι Παντελής Μπάγκος Αναπληρωτής Καθηγητής Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας Λαμία, 2015 1 Διάλεξη 4 Hidden Markov Models (HMMs) 2 Μαρκοβιανά μοντέλα εξάρτησης Η πιθανότητα εμφάνισης ενός νουκλεοτιδίου
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
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 13: Μοντέλα Πολλαπλής Στοίχισης (1/2), 1.5ΔΩ. Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ. Θηραίου
Βιοπληροφορική Ενότητα 13: Μοντέλα Πολλαπλής Στοίχισης (1/2), 1.5ΔΩ Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ. Θηραίου Μαθησιακοί Στόχοι παρουσίαση των μοντέλων πολλαπλής στοίχισης. κατανόηση των εφαρμογών
Βιοπληροφορική. 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
ΔΕΥΤΕΡΟΓΕΝΕΙΣ ΒΑΣΕΙΣ ΠΡΩΤΕΪΝΙΚΩΝ. Δρ. Μαργαρίτα Θεοδωροπούλου
ΔΕΥΤΕΡΟΓΕΝΕΙΣ ΒΑΣΕΙΣ ΠΡΩΤΕΪΝΙΚΩΝ Δρ. Μαργαρίτα Θεοδωροπούλου Βάσεις δεδομένων οικογενειών Οι πρωτεΐνες αποτελούνται από μία ή περισσότερες διακριτές λειτουργικές περιοχές (domains), οι οποίες πολλές
Βιοπληροφορική. Ενότητα 10: Αναζήτηση Ομοιοτήτων σε ΒΔ Ακολουθιών - Blast, (1/2) 1ΔΩ. Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ.
Βιοπληροφορική Ενότητα 10: Αναζήτηση Ομοιοτήτων σε ΒΔ Ακολουθιών - Blast, (1/2) 1ΔΩ Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ. Θηραίου Μαθησιακοί Στόχοι Αναφορά στις παραλλαγές του BLAST. Εξοικείωση με τη
ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΑΚΕΣ ΑΣΚΗΣΕΙΣ
ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΑΚΕΣ ΑΣΚΗΣΕΙΣ ΒΙΟΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ Σελίδα 1 Αναζήτηση πληροφορίας σε βιολογικές ΒΔ Αναζήτηση δεδομένων στην UniProt Καταγράψτε το μήκος της αμινοξικής ακολουθίας (Sequence length), τη λειτουργία (Function)
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
Μ.Δ.Ε. ''ΒΙΟΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ''
Η ΒΙΟΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΣΤΗ ΜΕΛΕΤΗ & ΠΡΟΣΤΑΣΙΑ ΤΗΣ ΒΙΟΠΟΙΚΙΛΟΤΗΤΑΣ (16:00-19:00) Αίθουσα Πανταζή 29/10/2012 Επιστημονική ονομασία και ταξινόμηση, περιγραφή ειδών Αναπλ. Καθ. Αναστάσιος Λεγάκις 5/11/2012 Κατανομή
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΙΑΣ ΣΧΟΛΗ ΘΕΤΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΔΙΑΤΜΗΜΑΤΙΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ «ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΚΑΙ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΒΙΟΙΑΤΡΙΚΗ»
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΙΑΣ ΣΧΟΛΗ ΘΕΤΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΔΙΑΤΜΗΜΑΤΙΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ «ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΚΑΙ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΒΙΟΙΑΤΡΙΚΗ» Hidden Markov Model (HMM) και επεκτάσεις τους στην Βιοπληροφορική Hidden
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
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
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
Μ.Δ.Ε. ''ΒΙΟΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ''
ΑΡΧΕΣ & ΜΕΘΟΔΟΙ ΒΙΟΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ (16:00-19:00) 17/10/2005 Εισαγωγή (Ι) 24/10/2005 Εισαγωγή (ΙΙ) 31/10/2005 Βάσεις Δεδομένων Ζωή Λίτου 7/11/2005 14/11/2005 21/11/2005 28/11/2005 5/12/2005 12/12/2005 19/12/2005
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 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
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
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
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
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
Βιοπληροφορική. Ενότητα 19: Υπολογιστικός Προσδιορισμός Δομής (1/3), 2 ΔΩ. Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ. Θηραίου
Βιοπληροφορική Ενότητα 19: Υπολογιστικός Προσδιορισμός Δομής (1/3), 2 ΔΩ Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ. Θηραίου Μαθησιακοί Στόχοι κατανόηση της αναγκαιότητας και των εφαρμογών της υπολογιστικής
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
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:
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
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
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 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.
Δευτεροταγείς βάσεις δεδομένων (Secondary databases)
Δευτεροταγείς βάσεις δεδομένων (Secondary databases) Οι δευτεροταγείς (pattern) βάσεις δεδομένων (ΒΔ) περιέχουν τα αποτελέσματα από τις αναλύσεις των αλληλουχιών που βρίσκονται στις πρωτοταγείς πηγές πληροφόρησης.
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
Κεφάλαιο 5 ο : Αλγόριθµοι Σύγκρισης Ακολουθιών Βιολογικών εδοµένων
Κεφάλαιο 5 ο : Αλγόριθµοι Σύγκρισης Ακολουθιών Βιολογικών εδοµένων Σε αυτό το κεφάλαιο παρουσιάζουµε 2 βασικούς αλγορίθµους σύγκρισης ακολουθιών Βιολογικών εδοµένων τους BLAST & FASTA. Οι δυο αλγόριθµοι
Βιοπληροφορική. Ενότητα 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
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
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
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
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
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
Πολλαπλές στοιχίσεις ακολουθιών (Προοδευτικές μέθοδοι)
Πολλαπλές στοιχίσεις ακολουθιών (Προοδευτικές μέθοδοι) Vasilis Promponas Bioinformatics Research Laboratory Department of Biological Sciences University of Cyprus Σύνοψη Εισαγωγή Πολλαπλή στοίχιση και
ΑΡΧΕΣ ΒΙΟΛΟΓΙΚΗΣ ΜΗΧΑΝΙΚΗΣ
ΑΡΧΕΣ ΒΙΟΛΟΓΙΚΗΣ ΜΗΧΑΝΙΚΗΣ Εργαστήριο Βιοπληροφορικής 7 ο εξάμηνο Σχολή Μηχανολόγων Μηχανικών ΕΜΠ Διδάσκων: Λεωνίδας Αλεξόπουλος Fritz Kahn (1888 1968) 1 Περιεχόμενα Ομοιότητα πρωτεϊνών Σύγκριση αλληλουχιών
Βιοπληροφορική. Παντελής Γ. Μπάγκος. Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας
2015 Βιοπληροφορική Παντελής Γ. Μπάγκος Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας Αφιερωμένο στην Κωνσταντίνα, την Φωτεινή και τον Γιώργο Πίνακας περιεχομένων Πρόλογος...1 Κεφάλαιο 1: Εισαγωγή στη Βιοπληροφορική...7
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
ΔΟΜΗ ΠΡΩΤΕΪΝΩΝ II. Σελίδα 1 ΒΙΟΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ. Τ. Θηραίου
ΔΟΜΗ ΠΡΩΤΕΪΝΩΝ II Σελίδα 1 Υπολογιστικός Προσδιορισμός Δομής πειραματικός προσδιορισμός δομών κρυσταλλογραφία ακτίνων X πυρηνικός μαγνητικός συντονισμός (NMR) χρόνος / κόστος / περιορισμοί sequence - structure
Βιοπληροφορική. Μαργαρίτα Θεοδωροπούλου. Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας, Λαμία 2016
Βιοπληροφορική Μαργαρίτα Θεοδωροπούλου Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας, Λαμία 2016 Βιοπληροφορική Εισαγωγή στη Μοριακή Βιολογία, Γενωμική και Βιοπληροφορική. Βάσεις Βιολογικών Δεδομένων. Ακολουθίες Πρωτεϊνών και
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
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
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
Θέµα 3: Dynamic Time Warping (DTW). Hidden Markov Models (HMM).
Θέµα 3: Dynamic Time Warping (DTW). Hidden Markov Models (HMM). Άσκηση 1: Αναγνώριση οµιλίας µε χρήση τεχνικών Dynamic Time Warping. Ο σκοπός της παρούσας άσκησης είναι να βοηθήσει τους φοιτητές να κατανοήσουν
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
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
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
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. 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
Ανάλυση αλγορίθμων. Χρόνος εκτέλεσης: Αναμενόμενη περίπτωση. - απαιτεί γνώση της κατανομής εισόδου
Ανάλυση αλγορίθμων Παράμετροι απόδοσης ενός αλγόριθμου: Χρόνος εκτέλεσης Απαιτούμενοι πόροι, π.χ. μνήμη, επικοινωνία (π.χ. σε κατανεμημένα συστήματα) Προσπάθεια υλοποίησης Ανάλυση της απόδοσης Θεωρητική
Αρχές Δοµικής Βιοπληροφορικής Πρωτεϊνών
Αρχές Δοµικής Βιοπληροφορικής Πρωτεϊνών (σε
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
ΑΠΑΝΤΗΣΗ ΤΗΣ ΣΥΝΔΥΑΣΤΙΚΗΣ ΑΣΚΗΣΗΣ
ΑΠΑΝΤΗΣΗ ΤΗΣ ΣΥΝΔΥΑΣΤΙΚΗΣ ΑΣΚΗΣΗΣ 1. Το γενεαλογικό δένδρο είναι η διαγραμματική απεικόνιση των μελών μιας οικογένειας για πολλές γενιές, στην οποία αναπαριστώνται οι γάμοι, η σειρά των γεννήσεων, το φύλο
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΙΑΣ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΙΑΣ ΣΧΟΛΗ ΘΕΤΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΜΕ ΕΦΑΡΜΟΓΕΣ ΣΤΗ ΒΙΟΙΑΤΡΙΚΗ Αλγόριθµοι εκπαίδευσης για Hidden Markov Models Ιωάννης Μηντσόπουλος ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ Υπεύθυνοι Παντελεήµων
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
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
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
ΥΣ02 Τεχνητή Νοημοσύνη Χειμερινό Εξάμηνο
ΥΣ02 Τεχνητή Νοημοσύνη Χειμερινό Εξάμηνο 2014-2015 Πρώτη Σειρά Ασκήσεων (Υποχρεωτική, 25% του συνολικού βαθμού στο μάθημα) Ημερομηνία Ανακοίνωσης: 22/10/2014 Ημερομηνία Παράδοσης: Μέχρι 14/11/2014 23:59
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
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
Ειδικά Θέματα Βιοπληροφορικής
Ειδικά Θέματα Βιοπληροφορικής Παντελής Μπάγκος Αναπληρωτής Καθηγητής Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας Λαμία, 2015 1 The modular nature of proteins SGIRIIVVALYDYEAIHHEDLSFQKGDQMVVLEESGEWWKARSLATRKEGYIPSNYVARV DSLETEEWFFKGISRKDAERQLLAPGNMLGSFMIRDSETTKGSYSLSVRDYDPRQGDTVK
Πιθανοτικός Συμπερασμός: Πού βρίσκομαι στο πλέγμα; [ΠΛΗ 513] Αυτόνομοι πράκτορες - Project Εξαμήνου ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΚΡΗΤΗΣ
Πιθανοτικός Συμπερασμός: Πού βρίσκομαι στο πλέγμα; [ΠΛΗ 513] Αυτόνομοι πράκτορες - Project Εξαμήνου Γεωργαρά Αθηνά (A.M. 2011030065) ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΚΡΗΤΗΣ ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ & ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ
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 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
Έλεγχος Υποθέσεων. Δρ. Αθανάσιος Δαγούμας, Επ. Καθηγητής Οικονομικής της Ενέργειας & των Φυσικών Πόρων, Πανεπιστήμιο Πειραιώς
Δρ. Αθανάσιος Δαγούμας, Επ. Καθηγητής Οικονομικής της Ενέργειας & των Φυσικών Πόρων, Πανεπιστήμιο Πειραιώς Η μηδενική υπόθεση είναι ένας ισχυρισμός σχετικά με την τιμή μιας πληθυσμιακής παραμέτρου. Είναι
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΒΙΟΧΗΜΕΙΑΣ ΚΑΙ ΒΙΟΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΒΙΟΧΗΜΕΙΑΣ ΚΑΙ ΒΙΟΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ Ανίχνευση μικροβιακών t-rna συνθετασών με μεθόδους Βιοπληροφορικής Διπλωματική Εργασία Χαλιώτη Ανάργυρου Λάρισα 2012 1 ΤΡΙΜΕΛΗΣ ΕΞΕΤΑΣΤΙΚΗ ΕΠΙΤΡΟΠΗ:
Μελετάμε την περίπτωση όπου αποθηκεύουμε ένα (δυναμικό) σύνολο στοιχειών. Ένα στοιχείο γράφεται ως, όπου κάθε.
Ψηφιακά Δένδρα Μελετάμε την περίπτωση όπου αποθηκεύουμε ένα (δυναμικό) σύνολο στοιχειών τα οποία είναι ακολουθίες συμβάλλων από ένα πεπερασμένο αλφάβητο Ένα στοιχείο γράφεται ως, όπου κάθε. Μπορούμε να
Κεφάλαιο 3 Πολυπλεξία
Κεφάλαιο 3 Πολυπλεξία Μάθημα 3.1: Μάθημα 3.2: Μάθημα 3.3: Πολυπλεξία επιμερισμού συχνότητας χρόνου Συγκριτική αξιολόγηση τεχνικών πολυπλεξίας Στατιστική πολυπλεξία Μετάδοση Δεδομένων Δίκτυα Υπολογιστών
Βιοπληροφορική II. Παντελής Μπάγκος Αναπληρωτής Καθηγητής. Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας Λαμία, 2015
Βιοπληροφορική II Παντελής Μπάγκος Αναπληρωτής Καθηγητής Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας Λαμία, 2015 Μικροσυστοιχίες Γυάλινο πλακίδιο που αποτελείται από συγκεκριμένες αλληλουχίες οι οποίες είναι ειδικές για συγκεκριμένα
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
Τι προσφέρει το NCBI. Πληκτρολογούμε:
PUBMED 1 Τι προσφέρει το NCBI Πληκτρολογούμε: http://www.ncbi.nlm.nih.gov Τι προσφέρει το NCBI Η Entrez είναι ένα εργαλείο για crosssearching βάσεων δεδομένων και περιέχει, μεταξύ άλλων: Επιστημονικά
Θεωρία Λήψης Αποφάσεων
Θεωρία Λήψης Αποφάσεων Ενότητα 6: Αλγόριθμοι Τοπικής Αναζήτησης Μπεληγιάννης Γρηγόριος Σχολή Οργάνωσης και Διοίκησης Επιχειρήσεων Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων Αγροτικών Προϊόντων & Τροφίμων (Δ.Ε.Α.Π.Τ.)
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,
Διδάσκων: Κωνσταντίνος Κώστα
Διάλεξη Ε4: Επανάληψη Στην ενότητα αυτή θα μελετηθούν τα εξής επιμέρους θέματα: Εισαγωγή σε δενδρικές δομές δεδομένων, Δυαδικά Δένδρα Αναζήτησης Ισοζυγισμένα Δένδρα & 2-3 Δένδρα Διδάσκων: Κωνσταντίνος
Θεωρία - Εφαρμογές ΓΕΝΕΤΙΚΗ ΒΕΛΤΙΩΣΗ ΦΥΤΩΝ - ΜΟΡΙΑΚΟΙ ΔΕΙΚΤΕΣ 1
ΜΟΡΙΑΚΟΙ ΔΕΙΚΤΕΣ Θεωρία - Εφαρμογές ΓΕΝΕΤΙΚΗ ΒΕΛΤΙΩΣΗ ΦΥΤΩΝ - ΜΟΡΙΑΚΟΙ ΔΕΙΚΤΕΣ 1 ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΟΥΣ ΜΟΡΙΑΚΟΥΣ Έπιλογή με βάση: ΔΕΙΚΤΕΣ Φαινοτυπικοί δείκτες Γενετικοί δείκτες Μοριακοί δείκτες (Πρωτεϊνικοί &
Τμήμα Μηχανικών Η/Υ και Πληροφορικής
Τμήμα Μηχανικών Η/Υ και Πληροφορικής Εργαστήριο Επεξεργασίας Σημάτων και Τηλεπικοινωνιών Ασύρματες και Κινητές Επικοινωνίες Κωδικοποίηση καναλιού Τι θα δούμε στο μάθημα Σύντομη εισαγωγή Γραμμικοί κώδικες
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
ΓΛΩΣΣΙΚΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ. Μάθημα 2 ο : Βασικές έννοιες. Γεώργιος Πετάσης. Ακαδημαϊκό Έτος:
ΓΛΩΣΣΙΚΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ Μάθημα 2 ο : Βασικές έννοιες Γεώργιος Πετάσης Ακαδημαϊκό Έτος: 2012 2013 ΤMHMA MHXANIKΩΝ Η/Υ & ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ, Πανεπιστήμιο Πατρών, 2012 2013 Γλωσσική Τεχνολογία, Μάθημα 2 ο, Βασικές
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
ιαµέριση - Partitioning
ιαµέριση - Partitioning ιαµέριση ιαµέριση είναι η διαµοίραση αντικειµένων σε οµάδες µε στόχο την βελτιστοποίηση κάποιας συνάρτησης. Στην σύνθεση η διαµέριση χρησιµοποιείται ως εξής: Οµαδοποίηση µεταβλητών
Επικοινωνία Ανθρώπου Υπολογιστή. Β2. Αναγνώριση ομιλίας
Επικοινωνία Ανθρώπου Υπολογιστή Β2. Αναγνώριση ομιλίας (2016-17) Ίων Ανδρουτσόπουλος http://www.aueb.gr/users/ion/ Οι διαφάνειες αυτές βασίζονται στην ύλη του βιβλίου Speech and Language Processing των
Εργασία στο µάθηµα Ανάλυση εδοµένων
Μεταπτυχιακό Υπολογιστικής Φυσικής Εργασία στο µάθηµα Ανάλυση εδοµένων ηµήτρης Κουγιουµτζής E-mail: dkugiu@auth.gr 30 Ιανουαρίου 2018 Οδηγίες : Σχετικά µε την παράδοση της εργασίας ϑα πρέπει : Το κείµενο
METROPOLIS. Ένα περιβάλλον σχεδιασμού για ετερογενή συστήματα
METROPOLIS Ένα περιβάλλον σχεδιασμού για ετερογενή συστήματα Ενσωματωμένα συστήματα Ορίζονται ως ηλεκτρονικά συστήματα τα οποία χρησιμοποιούν υπολογιστές και ηλεκτρονικά υποσυστήματα για να εκτελέσουν