Αλγόριθμοι Εύρεσης Ομοιοτήτων Ακολουθιών Μέρος ΙΙΙ: Έλεγχος στατιστικής σημαντικότητας

Σχετικά έγγραφα
Αλγόριθµοι Εύρεσης Οµοιοτήτων Ακολουθιών Μέρος ΙΙΙ: Έλεγχος στατιστικής σηµαντικότητας. Πίνακες αντικατάστασης για σύγκριση ακολουθιών

Πίνακες αντικατάστασης PAM και BLOSUM και εναλλακτικές προσεγγίσεις

Βιοπληροφορική. Ενότητα 9: Αναζήτηση Ομοιοτήτων σε ΒΔ Ακολουθιών - Στατιστική Σημαντικότητα, 1 ΔΩ. Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ.

Πρόγνωση δομής πρωτεϊνών (Μέρος Ι)

Αλγόριθμοι Εύρεσης Ομοιοτήτων Ακολουθιών

ΑΝΑΖΗΤΗΣΗ ΟΜΟΙΟΤΗΤΩΝ ΣΕ ΒΑΣΕΙΣ Ε ΟΜΕΝΩΝ ΑΚΟΛΟΥΘΙΩΝ

ΑΝΑΖΗΤΗΣΗ ΟΜΟΙΟΤΗΤΩΝ ΣΕ ΒΑΣΕΙΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΑΚΟΛΟΥΘΙΩΝ

Σύγκριση και κατηγοριοποίηση πρωτεϊνικών δομών

ΑΣΚΗΣΗ 4η Αναζήτηση οµοιοτήτων σε βάσεις δεδοµένων ακολουθιών

Κατα ζέυγη στοίχιση και στατιστική σημαντικότητα αυτής

Βιοπληροφορική. Ενότητα 8: Αναζήτηση Ομοιοτήτων σε Βάσεις Δεδομένων Ακολουθιών, 2 ΔΩ. Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ.

Περιοχές με ακραία σύσταση / χαμηλή πολυπλοκότητα

Μέθοδοι μελέτης εξέλιξης

Πρόβλημα. Σύνολο γνωστών αλληλουχιών

Σηµειώσεις Βιοπληροφορικής

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΒΙΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ

Βιοπληροφορική. Ενότητα 8: Αναζήτηση Ομοιοτήτων σε Βάσεις Δεδομένων Ακολουθιών, 2 ΔΩ. Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ.

Αλγόριθμοι Εύρεσης Ομοιοτήτων Ακολουθιών Μέρος ΙΙ: Ευριστικές μέθοδοι αναζήτησης σε βάσεις δεδομένων

Πανεπιστήμιο Δυτικής Μακεδονίας. Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής & Τηλεπικοινωνιών. Βιοπληροφορική

Εισαγωγή στους αλγορίθμους Βιοπληροφορικής. Στοίχιση αλληλουχιών

LALING/PLALING :

Σηµειώσεις Βιοπληροφορικής

Αρχιτεκτονική της τρισδιάστατης δομής πρωτεϊνών

Βιοπληροφορική. Ενότητα 5: Στοίχιση ακολουθιών ανά ζεύγη, 2 ΔΩ. Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ. Θηραίου

Βιοπληροφορική. Blast/PSI-Blast 3o εργαστήριο

Βιοπληροφορική. Ενότητα 10: Αναζήτηση Ομοιοτήτων σε ΒΔ Ακολουθιών - Blast, (2/2) 1ΔΩ. Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ.

Σφάλματα Είδη σφαλμάτων

Κεφάλαιο 5 ο : Αλγόριθµοι Σύγκρισης Ακολουθιών Βιολογικών εδοµένων

Βιοπληροφορική. Ενότητα 6: Στοίχιση ακολουθιών ανά ζεύγη Σύστημα βαθμολόγησης, 2 ΔΩ. Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ.

Kruskal-Wallis H

PSI-Blast: τι είναι. Position specific scoring matrices (PSSMs) (Πίνακες αντικατάστασης θέσης)

Βιοπληροφορική Ι. Παντελής Μπάγκος Αναπληρωτής Καθηγητής. Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας Λαμία, 2015

Κεφάλαιο 9 Κατανομές Δειγματοληψίας

ΑΣΚΗΣΗ 3η Στοίχιση ακολουθιών βιολογικών µακροµορίων

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΒΙΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ

Βιοπληροφορική. Ενότητα 6: Στοίχιση ακολουθιών ανά ζεύγη Σύστημα βαθμολόγησης, 2 ΔΩ. Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ.

Διάλεξη 1 Βασικές έννοιες

ΠΕΡΙΓΡΑΦΗ ΚΑΙ ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ

Ασκήσεις 1 & 2. Βάσεις Δεδομένων. Εργαλεία Αναζήτησης ClustalW & Blast

Για το δείγμα από την παραγωγή της εταιρείας τροφίμων δίνεται επίσης ότι, = 1.3 και για το δείγμα από το συνεταιρισμό ότι, x

ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΑΚΕΣ ΑΣΚΗΣΕΙΣ

Λίγα λόγια για τους συγγραφείς 16 Πρόλογος 17

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΒΙΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ

Βιοπληροφορική. Ενότητα 10: Αναζήτηση Ομοιοτήτων σε ΒΔ Ακολουθιών - Blast, (1/2) 1ΔΩ. Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ.

ΒΙΟ230 - Εισαγωγή στην Υπολογιστική Βιολογία Πρακτικό Εργαστήριο: Basic Local Alignment Search Tool BLAST

Διαστήματα εμπιστοσύνης, εκτίμηση ακρίβειας μέσης τιμής

HMY 429: Εισαγωγή στην Επεξεργασία Ψηφιακών. Χρόνου (Ι)

ΥΔΡΟΛΟΓΙΑ. Ενότητα 3:Στατιστική και πιθανοτική ανάλυση υδρομετεωρολογικών μεταβλητών- Ασκήσεις. Καθ. Αθανάσιος Λουκάς

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΒΙΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ

Μελέτη και Υλοποίηση Αλγορίθμων για Βιολογικές Εφαρμογές σε MapReduce Περιβάλλον

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ ΓΕΝΙΚΗΣ ΠΑΙΔΕΙΑΣ

Μελέτη του Προτύπου 2D- Potts σε Υπολογιστικό Περιβάλλον MATLAB. Παρουσίαση της Διπλωματικής Εργασίας του Γιάννη Ασσιώτη

Βιοπληροφορική. Πίνακες Αντικατάστασης BLOSUM & Οπτική Σύγκριση Αλληλουχιών. Αλέξανδρος Τζάλλας

Πληθυσμιακή και Εξελικτική Γενετική

Συγκριτική Γονιδιωματική

LOGO. Εξόρυξη Δεδομένων. Δειγματοληψία. Πίνακες συνάφειας. Καμπύλες ROC και AUC. Σύγκριση Μεθόδων Εξόρυξης

Μέθοδοι Φυλογένεσης. Μέθοδοι που βασίζονται σε αποστάσεις UPGMA Κοντινότερης γειτονίας (Neighbor joining) Fitch-Margoliash Ελάχιστης εξέλιξης

Πανεπιστήμιο Δυτικής Μακεδονίας. Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής & Τηλεπικοινωνιών. Βιοπληροφορική. Ενότητα 7: Σύγκριση αλληλουχιών Part II

ΚΑΤΑΝΟΜΈΣ. 8.1 Εισαγωγή. 8.2 Κατανομές Συχνοτήτων (Frequency Distributions) ΚΕΦΑΛΑΙΟ

ΕΠΑΝΑΛΗΨΗ. Σελίδα 1 ΒΙΟΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ. Τ. Θηραίου

Εργαστήριο Μαθηματικών & Στατιστικής 2η Πρόοδος στο Μάθημα Στατιστική 28/01/2011 (Για τα Τμήματα Ε.Τ.Τ. και Γ.Β.) 1ο Θέμα [40] α) στ) 2ο Θέμα [40]

ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ & ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΓΕΝΙΚΗΣ ΠΑΙ ΕΙΑΣ 2010 ΕΚΦΩΝΗΣΕΙΣ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Κεφάλαιο 5 Κριτήρια απόρριψης απόμακρων τιμών

Πιθανοθεωρητικά µοντέλα αναπαράστασης ακολουθιών

Η ΙΣΧΥΣ ΕΝΟΣ ΕΛΕΓΧΟΥ. (Power of a Test) ΚΕΦΑΛΑΙΟ 21

, και για h 0, . Άρα. Α2. Μια συνάρτηση f λέγεται γνησίως αύξουσα σε ένα διάστημα Δ του πεδίου ορισμού της, όταν για οποιαδήποτε σημεία x.

Γραπτή Εξέταση Περιόδου Φεβρουαρίου 2011 για τα Τμήματα Ε.Τ.Τ. και Γ.Β. στη Στατιστική 25/02/2011

Περιγραφική Ανάλυση ποσοτικών μεταβλητών

Γ. Πειραματισμός - Βιομετρία

Αναγνώριση Προτύπων Ι

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 4ο ΔΕΙΓΜΑΤΟΛΗΨΙΑ ΑΠΟ ΣΥΝΕΧΕΙΣ ΚΑΙ ΔΙΑΚΡΙΤΕΣ ΚΑΤΑΝΟΜΕΣ

ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ. 1 ο ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΑ. ΘΕΜΑ 1 ο Δίνεται η συνάρτηση f x. Ι. Το πεδίο ορισμού της f είναι:., 1 υ -1, B. 1, Γ. -1,., 1.

Πανεπιστήμιο Δυτικής Μακεδονίας. Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής & Τηλεπικοινωνιών. Βιοπληροφορική

Μπεϋζιανή Στατιστική και MCMC Μέρος 2 ο : MCMC

Πειραματική Ρευστοδυναμική. Σφάλματα και Αβεβαιότητα Μετρήσεων

Σ ΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΚΑΙ ΕΡΜΗΝΕΙΑ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΩΝ

Στατιστική, Άσκηση 2. (Κανονική κατανομή)

Γραπτή Εξέταση Περιόδου Φεβρουαρίου 2013 στη Στατιστική

ΣΤΟΧΑΣΤΙΚΗ ΠΡΟΣΟΜΟΙΩΣΗ ΤΗΣ ΧΩΡΙΚΗΣ ΔΟΜΗΣ ΤΗΣ ΒΡΟΧΗΣ. Παρουσίαση διπλωματικής εργασίας Αθανάσιος Πασχάλης Επιβλέπων καθηγητής: Δημήτρης Κουτσογιάννης

Έλεγχος Υποθέσεων. Δρ. Αθανάσιος Δαγούμας, Επ. Καθηγητής Οικονομικής της Ενέργειας & των Φυσικών Πόρων, Πανεπιστήμιο Πειραιώς

Ποσοτικές Μέθοδοι., Εισηγητής: Ν.Κυρίτσης, MBA, Ph.D. Candidate,,

Άσκηση 7. Προσομοίωση 3D Δομών Βιομορίων μέσω. Ομολογίας & Threading

Στατιστική είναι το σύνολο των μεθόδων και θεωριών που εφαρμόζονται σε αριθμητικά δεδομένα προκειμένου να ληφθεί κάποια απόφαση σε συνθήκες

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ ΚΑΙ ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΓΕΝΙΚΗΣ ΠΑΙΔΕΙΑΣ Γ ΛΥΚΕΙΟΥ

Κεφάλαιο 9. Έλεγχοι υποθέσεων

ΤΟΠΟΓΡΑΦΙΚΑ ΔΙΚΤΥΑ ΚΑΙ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΙ ΑΝΑΣΚΟΠΗΣΗ ΘΕΩΡΙΑΣ ΣΥΝΟΡΘΩΣΕΩΝ

Κεφάλαιο 15 Έλεγχοι χ-τετράγωνο

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Πολλαπλές στοιχίσεις ακολουθιών (Προοδευτικές μέθοδοι)

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΕΡΩΤΗΣΕΙΣ ΓΙΑ ΤΟ ΜΑΘΗΜΑ ΤΟΠΟΓΡΑΦΙΚΑ ΔΙΚΤΥΑ ΚΑΙ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΙ 5 ο εξάμηνο

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΒΙΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ

ΣΥΜΒΟΛΗ ΣΤΗ ΜΕΛΕΤΗ ΤΩΝ ΠΑΡΑΓΟΝΤΩΝ ΠΟΥ ΔΙΑΦΟΡΟΠΟΙΟΥΝ ΤΗΝ ΕΠΙΔΟΣΗ ΤΩΝ ΜΑΘΗΤΩΝ ΣΤΗΝ ΠΡΩΤΟΒΑΘΜΙΑ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗ

Δειγματοληψία στην εκπαιδευτική έρευνα. Είδη δειγματοληψίας

Διμεταβλητές κατανομές πιθανοτήτων

α) t-test µε ίσες διακυµάνσεις β) ανάλυση διακύµανσης µε έναν παράγοντα Έλεγχος t δύο δειγμάτων με υποτιθέμενες ίσες διακυμάνσεις

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΒΙΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ

Transcript:

Αλγόριθμοι Εύρεσης Ομοιοτήτων Ακολουθιών Μέρος ΙΙΙ: Έλεγχος στατιστικής σημαντικότητας Βασίλης Προμπονάς, PhD Ερευνητικό Εργαστήριο Βιοπληροφορικής Τμήμα Βιολογικών Επιστημών Νέα Παν/πολη, Γραφείο B161 Πανεπιστήμιο Κύπρου Ταχ.Κιβ. 20537 1678, Λευκωσία ΚΥΠΡΟΣ τηλ: 00357-22892879 (εσωτ. 2879) email: vprobon@ucy.ac.cy, vprobon@biol.uoa.gr

Σύνοψη Το πρόβλημα... Απλοϊκή προσέγγιση Στατιστική προσέγγιση η εξίσωση Karlin-Altschul Συζήτηση...

Το πρόβλημα... α) >P01922 HBA_HUMAN >P02023 HBB_HUMAN GSAQVKGHGKKVADALTNAVAHVDDMPNALSALSDLHAHKL G+ +VK HGKKV A ++ +AH+D++ + LS+LH KL GNPKVKAHGKKVLGAFSDGLAHLDNLKGTFATLSELHCDKL Score 101 β) >P01922 HBA_HUMAN GSAQVKGHGKKVADALTNA-----VAHVDDMPNALSALSDLHAHKL + +++ H KV + A V V L L +H K >P02240 LGB2_LUPLU NNPELQAHAGKVFKLVYEAAIQLQVTGVVVTDATLKNLGSVHVSKG γ) >P01922 HBA_HUMAN GSAQVKGHGKKVADALT----NAVAHVDDMPNALSALSD----LHAHKL G G V D+LT H D+ A +AL D AH+ >P91253 GTS7_CAEEL ------GSGYLVGDSLTFVDLLVAQHTADLLAANAALLDEFPQFKAHQE 17 32

BIO 650: Ειδικά Θέματα Βιοπληροφορικής, 14/02/2008

Στατιστική Σημαντικότητα (Τυπική Προσέγγιση) Σύγκριση του score της πραγματικής στοίχισης με αυτά τυχαίων στοιχίσεων Δημιουργία δείγματος τυχαίων scores Υπολογισμός Μέσης Τιμής και Τυπικής Απόκλισης Υπολογισμός της Απόκλισης του score της στοίχισης από τη Μέση Τιμή: Z = (s-s mean )/sd Z < 3 SD => improbable 3 SD < Z < 5 SD => marginal 5 SD < Z < 10 SD => probable Z > 10 SD => certain (???)

Αλλά είναι «προσέγγιση» BIO 650: Ειδικά Θέματα Βιοπληροφορικής, 14/02/2008

Η κατανομή των Ακραίων Τιμών (Gumbel, 1958) Η πιθανότητα να προκύψει στοίχιση με score > s Aναμενόμενη τιμή (Expect value)

... και λίγο στατιστική ακολουθιών Έστω το αλφάβητο : Α={α 1,α 2,..,α r } Πρωτεΐνες: r=20 DNA/RNA: r=4 και μια τυχαία αλληλουχία S=s 1 s 2...s m η οποία έχει προκύψει με τυχαία δειγματοληψία του Α με κατανομή πιθανοτήτων P={p 1,p 2,..,p r }

Η εξίσωση Karlin-Altschul (Karlin, S. and S. F. Altschul, 1990) n: μήκος βάσης δεδομένων mn: μέγεθος χώρου αναζήτησης λs: κανονικοποιημένο score K: σταθερά Κ,λ εξαρτώνται από το σύστημα βαθμονόμησης ΤΙ ΕΚΦΡΑΖΕΙ ΤΟ E?

?

Ιδιότητες της εξίσωσης Κ-Α Παραδοχές: Τοπικές Στοιχίσεις ΧΩΡΙΣ κενά Οι ακολουθίες είναι ανεξάρτητες και προϊόντα της ίδιας κατανομής (iid variables) Έχουν ΑΠΕΙΡΟ μήκος Υπάρχει τουλάχιστον μια θετική τιμή ταιριάσματος δυο καταλοίπων Η αναμενόμενη τιμή ταιριάσματος καταλοίπων είναι αρνητική Κ: κανονίζει γειτονικές στοιχίσεις (τυπικά Κ~0.1) Η τιμή Ε ελαττώνεται ΕΚΘΕΤΙΚΑ με το S Η τιμή Ε αυξάνεται ΓΡΑΜΜΙΚΑ με το mn

Στοιχίσεις με κενά Δεν καλύπτονται από την εξίσωση Κ-Α!! Αναλυτικά δεν μπορώ να υπολογίσω Κ, λ Εξάρτηση από τιμές ποινής κενών Εμπειρικός υπολογισμός Στοιχίσεις τυχαίων ακολουθιών Καταγραφή χαρακτηριστικών HSPs (scores, συχνότητες υποβάθρου, μήκη) Υπολογισμός Κ, λ με βάση το πλησιέστερο σύστημα βαθμονόμησης (χωρίς κενά) Προσομοιώσεις έδειξαν ότι η προσέγγιση δεν είναι και άσχημη (~EVD)

Στοιχίσεις με κενά (μέρος Β) From Ian Korf, Mark Yandell & Joseph Bedelle, 2004

Διορθώσεις σχετικά με τα μήκη Χώρος αναζήτησης mn Υποθέτει 1. είναι δυνατόν να βρω HSPs σε όλο το μήκος των ακολουθιών με την ίδια πιθανότητα [ΓΙΑΤΙ ΟΧΙ??] 2. η βάση δεδομένων είναι ΜΙΑ ακολουθία [ΓΙΑΤΙ??] ΛΥΣΗ Κ-Α Υπολογισμός του ~μήκους ενός HSP (expected HSP length) l=ln(kmn)/h Επομένως, ο χώρος αναζήτησης είναι μικρότερος m'n'=(m-l)(n-dbsize*l) BIO 650: Ειδικά Θέματα Βιοπληροφορικής, 14/02/2008

Βαθμολογίες και μήκος HSP Ορίζουμε: Οπότε:

Αξιολόγηση με βάση E-values Η τιμή κατωφλίου στατιστικής σημαντικότητας εξαρτάται από τον τύπο των συμπερασμάτων στα οποία θέλουμε να καταλήξουμε Κατάλληλη επιλογή συστήματος βαθμονόμησης [NEXT LECTURE!!] Έλεγχος στοιχίσεων και αξιοποίηση κάθε άλλης διαθέσιμης πληροφορίας Δύο Απλοί Κανόνες (???) Τύπος Ακολουθίας Νουκλεοτιδική Αμινοξική E-value <10-6 <10-3 Ταυτότητα Καταλοίπων >70% >25% BIO 650: Ειδικά Θέματα Βιοπληροφορικής, 14/02/2008

Αξιολόγηση με βάση E-values (II) Η εμφάνιση της ομοιότητας σε επαρκές μήκος των ακολουθιών (π.χ. 80 κατάλοιπα, που αντιστοιχούν σε συνήθη μήκη δομικών και λειτουργικών περιοχών) Η ύπαρξη σημαντικού ποσοστού ταυτόσημων καταλοίπων (π.χ. ταυτότητα 30% συνεπάγεται, συνήθως, παρόμοιο δίπλωμα) στην περιοχή της στοίχισης Η ταυτόχρονη εμφάνιση χαρακτηριστικών δομικών-λειτουργικών μοτίβων Η ταύτιση καταλοίπων τα οποία είναι γνωστό πειραματικά ότι είναι σημαντικά για τη δομήλειτουργία

Συζήτηση...