Genomika Porównawcza. Agnieszka Rakowska Instytut Informatyki i Matematyki Komputerowej Uniwersytet Jagiellooski

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Genomika Porównawcza. Agnieszka Rakowska Instytut Informatyki i Matematyki Komputerowej Uniwersytet Jagiellooski"

Transkrypt

1 Genomika Porównawcza Agnieszka Rakowska Instytut Informatyki i Matematyki Komputerowej Uniwersytet Jagiellooski 1

2 Plan prezentacji 1. Rodzaje i budowa drzew filogenetycznych 2. Metody ukorzeniania drzewa 2. Metody konstrukcji drzew filogenetycznych 3. Programy do budowy drzew filogenetycznych 2

3 Analiza filogenetyczna Molekularne podejście: Zadaniem filogenetyki molekularnej jest zrekonstruowanie związków filogenetycznych między badanymi sekwencjami. Podstawowe założenie w filogenetyce molekularnej: Sekwencje przodka mutują w sekwencje potomków, podobne gatunki są genetycznie blisko spokrewnione. 3

4 Podstawowe elementy drzewa 4

5 Ukorzenione drzewo z osią czasu 5

6 Topologia drzewa Istnieje wiele drzew, które mają taką samą topologię (sposób rozgałęzienia drzewa). Każda forma jest właściwa jeżeli zachowuje topologię. Należy wybrad najbardziej czytelną formę. 6

7 Ukorzenione drzewo Czasem znana jest kolejnośd specjacji, ale nie ich czas, wtedy długości gałęzi nie jest istotna. Przed czytaniem drzewa musimy wiedzied, czy długościom gałęzi nadano sens biologiczny czy nie. Gdy sekwencje ewoluują w różnym tempie, gałęzie C i D będą różnej długości. Najdłuższa gałąź wskazuje gatunek ewoluujący najszybciej. 7

8 Nieukorzenione drzewo Wewnętrzne węzły odpowiadają przodkom obecnych gatunków Największe zmiany zaszły między i oraz A Nie można stwierdzid, które z rozgałęzieo i czy j było pierwsze. 8

9 Nieukorzenione drzewo Nieukorzenione drzewo można ukorzenid, w punkcie B, korzeo umieszczono na gałęzi Bi, natomiast w punkcie C korzeo umieszczono na gałęzi ij. Jak to zrobid? 9

10 Jako ukorzenid drzewo? Przekształcenie drzewa nieukorzenionego w ukorzenione możemy dokonad poprzez: Określenie grupy zewnętrzenej Np. Torbacze dla ssaków łożyskowych Metodę punktu środkowego Umieszczenie korzenia w środku najdłuższej gałęzi drzewa nieukorzenionego 10

11 Określenie grupy zewnętrzenej Należy ustalid grupę zewnętrzną, czyli gatunek, który jako pierwszy oddzielił się od pozostałych. Grupę zewnętrzną ustalamy na podstawie analizy skamielin i wcześniejszych badao filogenetycznych Torbacze- przykład grupy zewnętrznej (najbardziej oddalone w grupie ssaków). 11

12 Metoda punktu środkowego Metode stosujemy, gdy nie znamy grupy zewnętrznej Punkt środkowy jest pośrodku między dwoma najdłuższymi gałęziami 12

13 Budowa drzewa Klad (=grupa monofiletyczna) to grupa wszystkich gatunków wywodzących się od wspólnego przodka Kladem jest C i D Kladem jest B C D Kladem nie jest B C (brakuje D) 13

14 Wybór sekwencji 14

15 Metody konstrukcji drzew Metody odległościowe: Oparte na odległościach pomiędzy sekwencjami Konwertowanie znaków na odległości ewolucyjne Metody oparte na znakach: Oparte bezpośrednio na znakach sekwencji Zliczanie mutacji zgromadzonych w sekwencjach 15

16 Metody konstrukcji drzew Metody odległościowe: Metoda średnich połączeo (Unweighted pair group method with arithemtic mean, UPGMA) Metoda przyłączania sąsiadów (Neighbor- joining, NJ) Metody oparte na znakach: Metoda parsymonii (Parsimony) Metoda największej wiarygodności (Maximum likelihood) 16

17 Hipoteza zegara molekularnego Koncepcja zegara molekularnego (Zuckerlandl i Pauling, 1965) jest to metoda pozwalająca oszacować kolejność i czas oddzielania się różnych linii ewolucyjnych na podstawie liczby mutacji nagromadzonych u poszczególnych współczesnych form. Według hipotezy zegara molekularnego istnieje statystyczna proporcjonalność pomiędzy czasem, który upłynął od ostatniego wspólnego przodka dwóch homologicznych łańcuchów białek, a liczbą aminokwasów różniących się pomiędzy ich sekwencjami. 17

18 Wyznaczenie odległości ewolucyjnych Model Jukesa-Cantora - to najprostszy model ewolucyjny Założenia: 1. Każdy z nukleotydów występuje z jednakową częstością 2. Tempo podstawieo każdego nukleotydu na dowolny inny jest zawsze takie samo d = -0,75 ln( 1-4D / 3 ) d- Odległośd ewolucyjna Jukesa-Cantora D- Odsetek pozycji, w których występują różnice w dopasowaniu dwóch sekwencji 18

19 Wyznaczenie odległości ewolucyjnych Macierz odległości Junksa-Cantora dla wybranych sekwencji rrna 19

20 Algorytm analizy skupisk 1. Połącz najbliższe dwa skupiska w jedno większa skupisko 2. Oblicz odległości między wszystkimi skupiskami 3. Powtarzaj poprzednie kroki dopóki wszystkie gatunki nie zostaną połączone w jedno skupisko 20

21 Metoda średnich połączeo Hipoteza zegara molekularnego (ewolucja wszystkich gatunków zachodzi w tym samym tempie) Wysokośd drzewa to połowa średniej odległości pomiędzy sekwencjami z dwóch skupisk łączonych jako ostatnie Najprostsza metoda Odległośd między skupiskami liczona jest jako średnia z odległości każdej możliwej pary sekwencji Bezpośrednio tworzy korzeo (połączenie dwóch ostatnich skupisk) 21

22 Metoda średnich połączeo Odległośd do korzenia, średnia odległośd między małpami Starego Świata i małpami człekokształtnymi 22

23 Metoda przyłączania sąsiadów 1. Początkowe drzewo ma postad w pełni politomicznej gwiazdy. 2. Losowo wybierana jest para sekwencji i łączona gałęzią z centrum gwiazdy. Liczona jest całkowita długośd gałęzi drzewa. Para jest zwracana do gwiazdy. 3. Powtarzane jest to ze wszystkimi możliwymi kombinacjami par, aż do znalezienia drzewa o najmniejszej całkowitej długości gałęzi. Para sekwencji z tego drzewa sąsiaduje ze sobą w finalnym drzewie. 23

24 Metoda przyłączania sąsiadów 4. Para ta jest tymczasowo włączana do gwiazdy, która jest krótsza o jedną gałąź i matryca dystansów liczona jest na nowo. 5. Procedura jest powtarzana tak długo, aż wszyscy sąsiedzi zostaną znalezieni i otrzymamy gotowe drzewo 24

25 Metoda przyłączania sąsiadów 25

26 Metoda przyłączania sąsiadów 26

27 MEGA6 27

28 MEGA6 28

29 Bibliografia 1. Hall G.B Łatwe drzewa filogenetyczne. Poradnik użytkownika. Wydawnictwa Uniwersytetu Warszawskiego. Warszawa 2. Higgs P., Attwood T. K Bioinformatyka i ewolucja molekularna. Wydawnictwo Naukowe PWN. Warszawa 3. Xiong J Podstawy bioinformatyki. Wydawnictwa Uniwersytetu Warszawskiego. Warszawa 4. Rogalla D., Rogalla M Konstrukcja drzew filogenetycznych podstawy teoretyczne 29

30 Dziękuję za uwagę! 30

Filogenetyka molekularna I. Krzysztof Spalik

Filogenetyka molekularna I. Krzysztof Spalik Filogenetyka molekularna I Krzysztof Spalik Literatura Krzysztof Spalik, Marcin Piwczyński (2009), Rekonstrukcja filogenezy i wnioskowanie filogenetyczne w badaniach ewolucyjnych, Kosmos 58(3-4): 485-498

Bardziej szczegółowo

Bioinformatyka Laboratorium, 30h. Michał Bereta mbereta@pk.edu.pl www.michalbereta.pl

Bioinformatyka Laboratorium, 30h. Michał Bereta mbereta@pk.edu.pl www.michalbereta.pl Bioinformatyka Laboratorium, 30h Michał Bereta mbereta@pk.edu.pl www.michalbereta.pl 1 Filogenetyka molekularna wykorzystuje informację zawartą w sekwencjach aminokwasów lub nukleotydów do kontrukcji drzew

Bardziej szczegółowo

klasyfikacja fenetyczna (numeryczna)

klasyfikacja fenetyczna (numeryczna) Teorie klasyfikacji klasyfikacja fenetyczna (numeryczna) systematyka powinna być wolna od wszelkiej teorii (a zwłaszcza od teorii ewolucji) filogeneza jako ciąg zdarzeń jest niepoznawalna opiera się na

Bardziej szczegółowo

Filogenetyka molekularna I. Krzysztof Spalik Zakład Filogenetyki Molekularnej i Ewolucji

Filogenetyka molekularna I. Krzysztof Spalik Zakład Filogenetyki Molekularnej i Ewolucji Filogenetyka molekularna I Krzysztof Spalik Zakład Filogenetyki Molekularnej i Ewolucji 3 Literatura Krzysztof Spalik, Marcin Piwczyński (2009), Rekonstrukcja filogenezy i wnioskowanie filogenetyczne w

Bardziej szczegółowo

Wykład Bioinformatyka 2012-09-24. Bioinformatyka. Wykład 7. E. Banachowicz. Zakład Biofizyki Molekularnej IF UAM. Ewolucyjne podstawy Bioinformatyki

Wykład Bioinformatyka 2012-09-24. Bioinformatyka. Wykład 7. E. Banachowicz. Zakład Biofizyki Molekularnej IF UAM. Ewolucyjne podstawy Bioinformatyki Bioinformatyka Wykład 7 E. Banachowicz Zakład Biofizyki Molekularnej IF UAM http://www.amu.edu.pl/~ewas 1 Plan Bioinformatyka Ewolucyjne podstawy Bioinformatyki Filogenetyka Bioinformatyczne narzędzia

Bardziej szczegółowo

Ewolucja molekularna człowieka okiem bioinformatyka. Justyna Wojtczak Jarosław Jeleniewicz

Ewolucja molekularna człowieka okiem bioinformatyka. Justyna Wojtczak Jarosław Jeleniewicz Ewolucja molekularna człowieka okiem bioinformatyka Justyna Wojtczak Jarosław Jeleniewicz Informatyka w biologii - bioinformatyka Jest to szeroka dziedzina zajmująca się tworzeniem zaawansowanych baz danych,

Bardziej szczegółowo

Spis treści. Przedmowa... XI. Wprowadzenie i biologiczne bazy danych. 1 Wprowadzenie... 3. 2 Wprowadzenie do biologicznych baz danych...

Spis treści. Przedmowa... XI. Wprowadzenie i biologiczne bazy danych. 1 Wprowadzenie... 3. 2 Wprowadzenie do biologicznych baz danych... Przedmowa... XI Część pierwsza Wprowadzenie i biologiczne bazy danych 1 Wprowadzenie... 3 Czym jest bioinformatyka?... 5 Cele... 5 Zakres zainteresowań... 6 Zastosowania... 7 Ograniczenia... 8 Przyszłe

Bardziej szczegółowo

Acknowledgement. Drzewa filogenetyczne

Acknowledgement. Drzewa filogenetyczne Wykład 8 Drzewa Filogenetyczne Lokalizacja genów Some figures from: Acknowledgement M. Zvelebil, J.O. Baum, Introduction to Bioinformatics, Garland Science 2008 Tradycyjne drzewa pokrewieństwa Drzewa oparte

Bardziej szczegółowo

Teoria ewolucji. Podstawowe pojęcia. Wspólne pochodzenie.

Teoria ewolucji. Podstawowe pojęcia. Wspólne pochodzenie. Teoria ewolucji Podstawowe pojęcia. Wspólne pochodzenie. Ewolucja Znaczenie ogólne: zmiany zachodzące stopniowo w czasie W biologii ewolucja biologiczna W astronomii i kosmologii ewolucja gwiazd i wszechświata

Bardziej szczegółowo

Bioinformatyka Laboratorium, 30h. Michał Bereta mbereta@pk.edu.pl www.michalbereta.pl

Bioinformatyka Laboratorium, 30h. Michał Bereta mbereta@pk.edu.pl www.michalbereta.pl Laboratorium, 30h Michał Bereta mbereta@pk.edu.pl www.michalbereta.pl Zasady zaliczenia przedmiotu Kolokwia (3 4 ) Ocena aktywności i przygotowania Obecnośd Literatura, materiały Bioinformatyka i ewolucja

Bardziej szczegółowo

Konstrukcja drzew filogenetycznych podstawy teoretyczne.

Konstrukcja drzew filogenetycznych podstawy teoretyczne. Dorota Rogalla Urszula Rogalla Konstrukcja drzew filogenetycznych podstawy teoretyczne. Streszczenie Wśród wyzwań stojących przed genetyką wymienić można nie tylko kojarzone klasycznie poznawanie struktury

Bardziej szczegółowo

Rycina 1. Zasięg i zagęszczenie łosi (liczba osobników/1000 ha) w Polsce w roku 2010 oraz rozmieszczenie 29 analizowanych populacji łosi.

Rycina 1. Zasięg i zagęszczenie łosi (liczba osobników/1000 ha) w Polsce w roku 2010 oraz rozmieszczenie 29 analizowanych populacji łosi. Ryciny 193 Rycina 1. Zasięg i zagęszczenie łosi (liczba osobników/1000 ha) w Polsce w roku 2010 oraz rozmieszczenie 29 analizowanych populacji łosi. Na fioletowo zaznaczone zostały populacje (nr 1 14)

Bardziej szczegółowo

ALGORYTMY KONSTRUOWANIA DENDROGRAMÓW STOSOWANYCH PRZY ANALIZIE FILOGENETYCZNEJ MIKROORGANIZMÓW

ALGORYTMY KONSTRUOWANIA DENDROGRAMÓW STOSOWANYCH PRZY ANALIZIE FILOGENETYCZNEJ MIKROORGANIZMÓW ALGORYTMY KONSTRUOWANIA DENDROGRAMÓW STOSOWANYCH PRZY ANALIZIE FILOGENETYCZNEJ MIKROORGANIZMÓW Filip Zdziennicki, Anna Misiewicz Instytut Biotechnologii Przemysłu Rolno-Spożywczego im. prof. Wacława Dąbrowskiego

Bardziej szczegółowo

MSA i analizy filogenetyczne

MSA i analizy filogenetyczne Instytut Informatyki i Matematyki Komputerowej UJ, opracowanie: mgr Ewa Matczyńska, dr Jacek Śmietański MSA i analizy filogenetyczne 1. Dopasowania wielosekwencyjne - wprowadzenie Dopasowanie wielosekwencyjne

Bardziej szczegółowo

Podstawy biologii. Informacja genetyczna. Co to jest ewolucja.

Podstawy biologii. Informacja genetyczna. Co to jest ewolucja. Podstawy biologii Informacja genetyczna. Co to jest ewolucja. Zarys biologii molekularnej genu Podstawowe procesy genetyczne Replikacja powielanie informacji Ekspresja wyrażanie (realizowanie funkcji)

Bardziej szczegółowo

Filogenetyka. Dr inż. Magdalena Święcicka, dr hab. Marcin Filipecki. Katedra Genetyki, Hodowli i Biotechnologii Roślin, SGGW

Filogenetyka. Dr inż. Magdalena Święcicka, dr hab. Marcin Filipecki. Katedra Genetyki, Hodowli i Biotechnologii Roślin, SGGW Filogenetyka Dr inż. Magdalena Święcicka, dr hab. Marcin Filipecki Katedra Genetyki, Hodowli i Biotechnologii Roślin, SGGW Filogenetyka Cel rekonstrukcja historii ewolucji wszystkich organizmów Klasyczne

Bardziej szczegółowo

Urszula Poziomek, doradca metodyczny w zakresie biologii Materiał dydaktyczny przygotowany na konferencję z cyklu Na miarę Nobla, 14 stycznia 2010 r.

Urszula Poziomek, doradca metodyczny w zakresie biologii Materiał dydaktyczny przygotowany na konferencję z cyklu Na miarę Nobla, 14 stycznia 2010 r. Ćwiczenie 1 1 Wstęp Rozważając możliwe powiązania filogenetyczne gatunków, systematyka porównuje dane molekularne. Najskuteczniejszym sposobem badania i weryfikacji różnych hipotez filogenetycznych jest

Bardziej szczegółowo

Wyróżniamy dwa typy zadań projektowych.

Wyróżniamy dwa typy zadań projektowych. Obowiązkowymi do zaliczenia projektu jest realizacja 2-3 zadań programistycznych. Zadania realizowane są w grupach 2-3 osobowych (zależnie od stopnia trudności zadania i liczebności całej klasy laboratoryjnej).

Bardziej szczegółowo

MultiSETTER: web server for multiple RNA structure comparison. Sandra Sobierajska Uniwersytet Jagielloński

MultiSETTER: web server for multiple RNA structure comparison. Sandra Sobierajska Uniwersytet Jagielloński MultiSETTER: web server for multiple RNA structure comparison Sandra Sobierajska Uniwersytet Jagielloński Wprowadzenie Budowa RNA: - struktura pierwszorzędowa sekwencja nukleotydów w łańcuchu: A, U, G,

Bardziej szczegółowo

Porównywanie i dopasowywanie sekwencji

Porównywanie i dopasowywanie sekwencji Porównywanie i dopasowywanie sekwencji Związek bioinformatyki z ewolucją Wraz ze wzrostem dostępności sekwencji DNA i białek narodziła się nowa dyscyplina nauki ewolucja molekularna Ewolucja molekularna

Bardziej szczegółowo

Przyrównanie sekwencji. Magda Mielczarek Katedra Genetyki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu

Przyrównanie sekwencji. Magda Mielczarek Katedra Genetyki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu Przyrównanie sekwencji Magda Mielczarek Katedra Genetyki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu Sequence alignment - przyrównanie sekwencji Poszukiwanie ciągów znaków (zasad nukleotydowych lub reszt aminokwasowych),

Bardziej szczegółowo

Mitochondrialna Ewa;

Mitochondrialna Ewa; Mitochondrialna Ewa; jej sprzymierzeńcy i wrogowie Lien Dybczyńska Zakład genetyki, Uniwersytet Warszawski 01.05.2004 Milion lat temu Ale co dalej??? I wtedy wkracza biologia molekularna Analiza różnic

Bardziej szczegółowo

FILOGENETYKA. Bioinformatyka, wykład. 8 c.d. 0)

FILOGENETYKA. Bioinformatyka, wykład. 8 c.d. 0) FILOGENETYKA Bioinformatyka, wykład 8 c.d. (7.XII.2010) 0) krzysztof_pawlowski@sggw.pl Filogenetyka Cel rekonstrukcja historii ewolucji wszystkich organizmów. Klasyczne podejście: historia ewolucji jest

Bardziej szczegółowo

ep do obliczeniowej biologii molekularnej (J. Tiuryn, wykĺady nr. 12 i 13; 25 stycznia 2006) 8 Konstrukcja drzew filogenetycznych

ep do obliczeniowej biologii molekularnej (J. Tiuryn, wykĺady nr. 12 i 13; 25 stycznia 2006) 8 Konstrukcja drzew filogenetycznych Wst ep do obliczeniowej biologii molekularnej (J. Tiuryn, wykĺady nr. 2 i 3; 25 stycznia 2006) Spis treści 8 Konstrukcja drzew filogenetycznych 82 8. Metoda UPGMA......................... 82 8.2 Metoda

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BIOINFORMATYKI 8 DOPASOWYWANIE SEKWENCJI AMINOKWASÓW

PODSTAWY BIOINFORMATYKI 8 DOPASOWYWANIE SEKWENCJI AMINOKWASÓW PODSTAWY BIOINFORMATYKI 8 DOPASOWYWANIE SEKWENCJI AMINOKWASÓW DOPASOWYWANIE SEKWENCJI 1. Miary podobieństwa sekwencji aminokwasów 2. Zastosowanie programów: CLUSTAL OMEGA BLAST Copyright 2013, Joanna Szyda

Bardziej szczegółowo

FILOGENETYKA. Bioinformatyka, wykład 7 (24.XI.200..XI.2008)

FILOGENETYKA. Bioinformatyka, wykład 7 (24.XI.200..XI.2008) FILOGENETYKA Bioinformatyka, wykład 7 (24.XI.200.XI.2008) krzysztof_pawlowski@sggw.pl Filogenetyka Cel rekonstrukcja historii ewolucji wszystkich organizmów. Klasyczne podejście: historia ewolucji jest

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BIOINFORMATYKI

PODSTAWY BIOINFORMATYKI PODSTAWY BIOINFORMATYKI Prowadzący: JOANNA SZYDA ADRIAN DROśDś WSTĘP 1. Katedra Genetyki badania bioinformatyczne 2. Tematyka przedmiotu 3. Charakterystyka wykładów 4. Charakterystyka ćwiczeń 5. Informacje

Bardziej szczegółowo

Hierarchiczna analiza skupień

Hierarchiczna analiza skupień Hierarchiczna analiza skupień Cel analizy Analiza skupień ma na celu wykrycie w zbiorze obserwacji klastrów, czyli rozłącznych podzbiorów obserwacji, wewnątrz których obserwacje są sobie w jakimś określonym

Bardziej szczegółowo

Krzysztof Spalik 1, Marcin Piwczyński 2

Krzysztof Spalik 1, Marcin Piwczyński 2 Tom 58 2009 Numer 3 4 (284 285) Strony 485 498 Krzysztof Spalik 1, Marcin Piwczyński 2 1 Zakład Systematyki i Geografii Roślin Instytut Botaniki Uniwersytet Warszawski Aleje Ujazdowskie 4, 00-478 Warszawa

Bardziej szczegółowo

Ewolucjonizm NEODARWINIZM. Dr Jacek Francikowski Uniwersyteckie Towarzystwo Naukowe Uniwersytet Śląski w Katowicach

Ewolucjonizm NEODARWINIZM. Dr Jacek Francikowski Uniwersyteckie Towarzystwo Naukowe Uniwersytet Śląski w Katowicach Ewolucjonizm NEODARWINIZM Dr Jacek Francikowski Uniwersyteckie Towarzystwo Naukowe Uniwersytet Śląski w Katowicach Główne paradygmaty biologii Wspólne początki życia Komórka jako podstawowo jednostka funkcjonalna

Bardziej szczegółowo

Kierunek i poziom studiów: Biologia, poziom drugi Sylabus modułu: Filogenetyka i taksonomia roślin i zwierząt dla EKOP

Kierunek i poziom studiów: Biologia, poziom drugi Sylabus modułu: Filogenetyka i taksonomia roślin i zwierząt dla EKOP Uniwersytet Śląski w Katowicach str. 1 Kierunek i poziom studiów: Biologia, poziom drugi Sylabus modułu: Filogenetyka i taksonomia roślin i zwierząt dla EKOP kod modułu: 2BL_12 1. Informacje ogólne koordynator

Bardziej szczegółowo

Stochastyczna dynamika z opóźnieniem czasowym w grach ewolucyjnych oraz modelach ekspresji i regulacji genów

Stochastyczna dynamika z opóźnieniem czasowym w grach ewolucyjnych oraz modelach ekspresji i regulacji genów Stochastyczna dynamika z opóźnieniem czasowym w grach ewolucyjnych oraz modelach ekspresji i regulacji genów Jacek Miękisz Instytut Matematyki Stosowanej i Mechaniki Uniwersytet Warszawski Warszawa 14

Bardziej szczegółowo

Testy nieparametryczne

Testy nieparametryczne Testy nieparametryczne Testy nieparametryczne możemy stosować, gdy nie są spełnione założenia wymagane dla testów parametrycznych. Stosujemy je również, gdy dane można uporządkować według określonych kryteriów

Bardziej szczegółowo

Recenzja rozprawy doktorskiej. mgr Marcina Jana Kamińskiego. pt. Grupa rodzajowa Ectateus (Coleoptera: Tenebrionidae) filogeneza i klasyfikacja.

Recenzja rozprawy doktorskiej. mgr Marcina Jana Kamińskiego. pt. Grupa rodzajowa Ectateus (Coleoptera: Tenebrionidae) filogeneza i klasyfikacja. Dr hab. Grzegorz Paśnik Instytut Systematyki i Ewolucji Zwierząt Polska Akademia Nauk ul. Sławkowska 17, 31-016 Kraków Recenzja rozprawy doktorskiej mgr Marcina Jana Kamińskiego pt. Grupa rodzajowa Ectateus

Bardziej szczegółowo

Sortowanie. Bartman Jacek Algorytmy i struktury

Sortowanie. Bartman Jacek Algorytmy i struktury Sortowanie Bartman Jacek jbartman@univ.rzeszow.pl Algorytmy i struktury danych Sortowanie przez proste wstawianie przykład 41 56 17 39 88 24 03 72 41 56 17 39 88 24 03 72 17 41 56 39 88 24 03 72 17 39

Bardziej szczegółowo

Historia informacji genetycznej. Jak ewolucja tworzy nową informację (z ma ą dygresją).

Historia informacji genetycznej. Jak ewolucja tworzy nową informację (z ma ą dygresją). Historia informacji genetycznej. Jak ewolucja tworzy nową informację (z ma ą dygresją). Czym jest życie? metabolizm + informacja (replikacja) 2 Cząsteczki organiczne mog y powstać w atmosferze pierwotnej

Bardziej szczegółowo

CLUSTERING. Metody grupowania danych

CLUSTERING. Metody grupowania danych CLUSTERING Metody grupowania danych Plan wykładu Wprowadzenie Dziedziny zastosowania Co to jest problem klastrowania? Problem wyszukiwania optymalnych klastrów Metody generowania: k centroidów (k - means

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i struktury danych

Algorytmy i struktury danych Algorytmy i struktury danych Zaawansowane algorytmy sortowania Witold Marańda maranda@dmcs.p.lodz.pl 1 Sortowanie za pomocą malejących przyrostów metoda Shella Metoda jest rozwinięciem metody sortowania

Bardziej szczegółowo

Programowanie genetyczne, gra SNAKE

Programowanie genetyczne, gra SNAKE STUDENCKA PRACOWNIA ALGORYTMÓW EWOLUCYJNYCH Tomasz Kupczyk, Tomasz Urbański Programowanie genetyczne, gra SNAKE II UWr Wrocław 2009 Spis treści 1. Wstęp 3 1.1. Ogólny opis.....................................

Bardziej szczegółowo

Bioinformatyka. (wykład monograficzny) wykład 5. E. Banachowicz. Zakład Biofizyki Molekularnej IF UAM

Bioinformatyka. (wykład monograficzny) wykład 5. E. Banachowicz. Zakład Biofizyki Molekularnej IF UAM Bioinformatyka (wykład monograficzny) wykład 5. E. Banachowicz Zakład Biofizyki Molekularnej IF UM http://www.amu.edu.pl/~ewas lgorytmy macierze punktowe (DotPlot) programowanie dynamiczne metody heurystyczne

Bardziej szczegółowo

Generator testów Bioinformatyka wer / 0 Strona: 1

Generator testów Bioinformatyka wer / 0 Strona: 1 Przedmiot: Nazwa przedmiotu Nazwa testu: Bioinformatyka wer. 1.0.6 Nr testu 0 Klasa: V zaoczne WNB UZ Odpowiedzi zaznaczamy TYLKO w tabeli! 1. Analiza porównawcza białek zwykle zaczyna się na badaniach

Bardziej szczegółowo

Generowanie i optymalizacja harmonogramu za pomoca

Generowanie i optymalizacja harmonogramu za pomoca Generowanie i optymalizacja harmonogramu za pomoca na przykładzie generatora planu zajęć Matematyka Stosowana i Informatyka Stosowana Wydział Fizyki Technicznej i Matematyki Stosowanej Politechnika Gdańska

Bardziej szczegółowo

EGZAMIN DYPLOMOWY, część II, 23.09.2008 Biomatematyka

EGZAMIN DYPLOMOWY, część II, 23.09.2008 Biomatematyka Biomatematyka W 200-elementowej próbie losowej z diploidalnej populacji wystąpiło 89 osobników genotypu AA, 57 osobników genotypu Aa oraz 54 osobników genotypu aa. Na podstawie tych danych (a) dokonaj

Bardziej szczegółowo

FILOGENETYKA. Bioinformatyka,, wykład 7 (29.XI.2007)

FILOGENETYKA. Bioinformatyka,, wykład 7 (29.XI.2007) FILOGENETYKA Bioinformatyka,, wykład 7 (29.XI.2007) krzysztof_pawlowski@sggw.pl Filogenetyka Cel rekonstrukcja historii ewolucji wszystkich organizmów. Klasyczne podejście: historia ewolucji jest odtwarzana

Bardziej szczegółowo

SCHEMAT ROZWIĄZANIA ZADANIA OPTYMALIZACJI PRZY POMOCY ALGORYTMU GENETYCZNEGO

SCHEMAT ROZWIĄZANIA ZADANIA OPTYMALIZACJI PRZY POMOCY ALGORYTMU GENETYCZNEGO SCHEMAT ROZWIĄZANIA ZADANIA OPTYMALIZACJI PRZY POMOCY ALGORYTMU GENETYCZNEGO. Rzeczywistość (istniejąca lub projektowana).. Model fizyczny. 3. Model matematyczny (optymalizacyjny): a. Zmienne projektowania

Bardziej szczegółowo

Metody optymalizacji dyskretnej w analizie podobieństwa drzew filogenetycznych

Metody optymalizacji dyskretnej w analizie podobieństwa drzew filogenetycznych POLITECHNIKA GDAŃSKA Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Damian Bogdanowicz Metody optymalizacji dyskretnej w analizie podobieństwa drzew filogenetycznych Rozprawa doktorska Promotor: dr

Bardziej szczegółowo

Metody przeszukiwania

Metody przeszukiwania Metody przeszukiwania Co to jest przeszukiwanie Przeszukiwanie polega na odnajdywaniu rozwiązania w dyskretnej przestrzeni rozwiązao. Zwykle przeszukiwanie polega na znalezieniu określonego rozwiązania

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia nr 4. Programy komputerowe stosowane do analizy danych molekularnych

Ćwiczenia nr 4. Programy komputerowe stosowane do analizy danych molekularnych Techniki molekularne ćw. 4 1 z 6 Ćwiczenia nr 4. Programy komputerowe stosowane do analizy danych molekularnych Istnieje ogromna liczba programów służących do analizy danych molekularnych. Wiele z nich

Bardziej szczegółowo

Generator testów 1.3.1 Bioinformatyka_zdalne wer. 1.0.13 / 0 Strona: 1

Generator testów 1.3.1 Bioinformatyka_zdalne wer. 1.0.13 / 0 Strona: 1 Przedmiot: Bioinformatyka Nazwa testu: Bioinformatyka_zdalne wer. 1.0.13 Nr testu 0 Klasa: WNB UZ Odpowiedzi zaznaczamy TYLKO w tabeli! 1. Model Markowa substytucji aminokwasów w mutagenezie białek zakłada...

Bardziej szczegółowo

ALGORYTMY GENETYCZNE ćwiczenia

ALGORYTMY GENETYCZNE ćwiczenia ćwiczenia Wykorzystaj algorytmy genetyczne do wyznaczenia minimum globalnego funkcji testowej: 1. Wylosuj dwuwymiarową tablicę 100x2 liczb 8-bitowych z zakresu [-100; +100] reprezentujących inicjalną populację

Bardziej szczegółowo

Teoria ewolucji. Ślady wspólnego pochodzenia. Dobór sztuczny i naturalny.

Teoria ewolucji. Ślady wspólnego pochodzenia. Dobór sztuczny i naturalny. Teoria ewolucji Ślady wspólnego pochodzenia. Dobór sztuczny i naturalny. Pseudogeny } Cechy szczątkowe w genomie } Geny, które utraciły funkcję, ale zachowały ślad struktury } Np. u człowieka wiele genów

Bardziej szczegółowo

Badania Operacyjne Ćwiczenia nr 5 (Materiały)

Badania Operacyjne Ćwiczenia nr 5 (Materiały) ZADANIE 1 Zakład produkuje trzy rodzaje papieru: standardowy do kserokopiarek i drukarek laserowych (S), fotograficzny (F) oraz nabłyszczany do drukarek atramentowych (N). Każdy z rodzajów papieru wymaga

Bardziej szczegółowo

BIOINFORMATYKA BIOLOGICZNE BAZY DANYCH

BIOINFORMATYKA BIOLOGICZNE BAZY DANYCH http://theta.edu.pl/ Podstawy Bioinformatyki II BIOINFORMATYKA BIOLOGICZNE BAZY DANYCH 1 Czym jest bioinformatyka? 2 Bioinformatyka Bioinformatyka jest interdyscyplinarną dziedziną nauki obejmującą wykorzystanie

Bardziej szczegółowo

Ocena wartości hodowlanej. Dr Agnieszka Suchecka

Ocena wartości hodowlanej. Dr Agnieszka Suchecka Ocena wartości hodowlanej Dr Agnieszka Suchecka Wartość hodowlana genetycznie uwarunkowane możliwości zwierzęcia do ujawnienia określonej produkcyjności oraz zdolność przekazywania ich potomstwu (wartość

Bardziej szczegółowo

Algorytmy genetyczne w optymalizacji

Algorytmy genetyczne w optymalizacji Algorytmy genetyczne w optymalizacji Literatura 1. David E. Goldberg, Algorytmy genetyczne i ich zastosowania, WNT, Warszawa 1998; 2. Zbigniew Michalewicz, Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy

Bardziej szczegółowo

Podstawy teorii ewolucji. Informacja i ewolucja

Podstawy teorii ewolucji. Informacja i ewolucja Podstawy teorii ewolucji Informacja i ewolucja Podręczniki Dla zainteresowanych http://wps.prenhall.com/esm_freeman_evol_4/ Informacje Kontakt: Paweł Golik Instytut Genetyki i Biotechnologii, Pawińskiego

Bardziej szczegółowo

Algorytm genetyczny (genetic algorithm)-

Algorytm genetyczny (genetic algorithm)- Optymalizacja W praktyce inżynierskiej często zachodzi potrzeba znalezienia parametrów, dla których system/urządzenie będzie działać w sposób optymalny. Klasyczne podejście do optymalizacji: sformułowanie

Bardziej szczegółowo

EGZAMIN MAGISTERSKI, 25.06.2009 Biomatematyka

EGZAMIN MAGISTERSKI, 25.06.2009 Biomatematyka Biomatematyka 80...... Zadanie 1. (8 punktów) Rozpatrzmy prawo Hardy ego Weinberga dla loci związanej z chromosomem X o dwóch allelach A 1 i A 2. Załóżmy, że początkowa częstość allelu A 2 u kobiet jest

Bardziej szczegółowo

Wyznaczanie strategii w grach

Wyznaczanie strategii w grach Wyznaczanie strategii w grach Dariusz Banasiak Katedra Informatyki Technicznej W4/K9 Politechnika Wrocławska Definicja gry Teoria gier i konstruowane na jej podstawie programy stanowią jeden z głównych

Bardziej szczegółowo

Ogólne wiadomości o drzewach

Ogólne wiadomości o drzewach Ogólne wiadomości o drzewach Algorytmy i struktury danych Wykład 4. Rok akademicki: 2010/2011 Drzewo jako struktura danych Drzewo kolekcja elementów pozostających w zależności hierarchicznej, posiadająca

Bardziej szczegółowo

Podstawy bioinformatyki - biologiczne bazy danych

Podstawy bioinformatyki - biologiczne bazy danych Podstawy bioinformatyki - biologiczne bazy danych Czym jest bioinformatyka? Bioinformatyka Bioinformatyka jest interdyscyplinarną dziedziną nauki obejmującą wykorzystanie metod obliczeniowych do badania

Bardziej szczegółowo

Ewolucja człowieka. Ślady w ziemi i ślady w genach

Ewolucja człowieka. Ślady w ziemi i ślady w genach Ewolucja człowieka Ślady w ziemi i ślady w genach 1 Złożone zagadki } } Odnaleziono wiele skamieniałości naczelnych, różne gatunki w tym samym czasie Trudno ustalić relacje między nimi } Przodkowie, czy

Bardziej szczegółowo

Technologie informacyjne (5) Zdzisław Szyjewski

Technologie informacyjne (5) Zdzisław Szyjewski Technologie informacyjne (5) Zdzisław Szyjewski Technologie informacyjne Technologie pracy z komputerem Funkcje systemu operacyjnego Przykłady systemów operacyjnych Zarządzanie pamięcią Zarządzanie danymi

Bardziej szczegółowo

ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH

ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH 1 ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH WFAiS UJ, Informatyka Stosowana II stopień studiów 2 Wnioskowanie statystyczne dla zmiennych numerycznych Porównywanie dwóch średnich Boot-strapping Analiza

Bardziej szczegółowo

9. Metody dydaktyczne 10. Podstawowe informacje i zaliczone kursy z genetyki i biologii molekularnej oraz dobra znajom angielskiego.

9. Metody dydaktyczne 10. Podstawowe informacje i zaliczone kursy z genetyki i biologii molekularnej oraz dobra znajom angielskiego. Lp. Opis sylabusu 1. Nazwa przedmiotu Bioinformatyka i genomika 3. Kod przedmiotu BioGenom1 5. - - 6. Typ przedmiotu 7. Rok studiów, semestr Studia II stopnia, semestr I 8. 9. Metody dydaktyczne 10. Podstawowe

Bardziej szczegółowo

Data Mining Wykład 9. Analiza skupień (grupowanie) Grupowanie hierarchiczne O-Cluster. Plan wykładu. Sformułowanie problemu

Data Mining Wykład 9. Analiza skupień (grupowanie) Grupowanie hierarchiczne O-Cluster. Plan wykładu. Sformułowanie problemu Data Mining Wykład 9 Analiza skupień (grupowanie) Grupowanie hierarchiczne O-Cluster Plan wykładu Wprowadzanie Definicja problemu Klasyfikacja metod grupowania Grupowanie hierarchiczne Sformułowanie problemu

Bardziej szczegółowo

BIOLOGICZNE BAZY DANYCH SYLABUS

BIOLOGICZNE BAZY DANYCH SYLABUS BIOLOGICZNE BAZY DANYCH SYLABUS Elementy składowe sylabusu Nazwa jednostki prowadzącej kierunek Nazwa kierunku studiów Poziom kształcenia Profil studiów Forma studiów Kod Język Rodzaj Rok studiów /semestr

Bardziej szczegółowo

Programowanie genetyczne - gra SNAKE

Programowanie genetyczne - gra SNAKE PRACOWNIA Z ALGORYTMÓW EWOLUCYJNYCH Tomasz Kupczyk, Tomasz Urbański Programowanie genetyczne - gra SNAKE II UWr Wrocław 2009 Spis treści 1. Wstęp 3 1.1. Ogólny opis.....................................

Bardziej szczegółowo

Programowanie obiektowe

Programowanie obiektowe Programowanie obiektowe Sieci powiązań Paweł Daniluk Wydział Fizyki Jesień 2015 P. Daniluk (Wydział Fizyki) PO w. IX Jesień 2015 1 / 21 Sieci powiązań Można (bardzo zgrubnie) wyróżnić dwa rodzaje powiązań

Bardziej szczegółowo

SCENARIUSZ PROJEKTU EDUKACYJNEGO NR 1/I

SCENARIUSZ PROJEKTU EDUKACYJNEGO NR 1/I SCENARIUSZ PROJEKTU EDUKACYJNEGO NR 1/I Klasa pierwsza Temat dnia Inwentaryzacja drzew i krzewów w otoczeniu szkoły Obszary - edukacja polonistyczna edukacyjne - edukacja przyrodnicza - edukacja matematyczna

Bardziej szczegółowo

Programowanie w języku C++ Agnieszka Nowak Brzezińska Laboratorium nr 2

Programowanie w języku C++ Agnieszka Nowak Brzezińska Laboratorium nr 2 Programowanie w języku C++ Agnieszka Nowak Brzezińska Laboratorium nr 2 1 program Kontynuujemy program który wczytuje dystans i ilości paliwa zużytego na trasie, ale z kontrolą danych. A więc jeśli coś

Bardziej szczegółowo

Polimorfizm genu mitochondrialnej polimerazy gamma (pol γ) w populacjach ludzkich Europy

Polimorfizm genu mitochondrialnej polimerazy gamma (pol γ) w populacjach ludzkich Europy Polimorfizm genu mitochondrialnej polimerazy gamma (pol γ) w populacjach ludzkich Europy Praca wykonana pod kierunkiem dr hab. Tomasza Grzybowskiego w Katedrze Medycyny Sądowej w Zakładzie Genetyki Molekularnej

Bardziej szczegółowo

Parazytologia W6. Dabert Wstęp do parazytologii ewolucyjnej Teoria analizy ko filogenetycznej

Parazytologia W6. Dabert Wstęp do parazytologii ewolucyjnej Teoria analizy ko filogenetycznej Dabert Wstęp do parazytologii ewolucyjnej Teoria analizy ko filogenetycznej Parazytologia W6 Rodzaje interakcji Z punktu widzenia osobników dowolnego gatunku większość innych gatunków, z którymi osobniki

Bardziej szczegółowo

Problem straŝaka w drzewach. Agnieszka Skorupka Matematyka Stosowana FTiMS

Problem straŝaka w drzewach. Agnieszka Skorupka Matematyka Stosowana FTiMS Problem straŝaka w drzewach Agnieszka Skorupka Matematyka Stosowana FTiMS Problem StraŜaka: Co to jest? Problem StraŜaka: Co to jest? Problem StraŜaka: Co to jest? Problem StraŜaka: Co to jest? Problem

Bardziej szczegółowo

Łyżwy - omówienie zadania

Łyżwy - omówienie zadania Komisja Regulaminowa XVI Olimpiady Informatycznej 1 UMK Toruń 12 luty 2009 1 Niniejsza prezentacja zawiera materiały dostarczone przez Komitet Główny Olimpiady Informatycznej. Treść zadania Wejście Wyjście

Bardziej szczegółowo

Def. Kod jednoznacznie definiowalny Def. Kod przedrostkowy Def. Kod optymalny. Przykłady kodów. Kody optymalne

Def. Kod jednoznacznie definiowalny Def. Kod przedrostkowy Def. Kod optymalny. Przykłady kodów. Kody optymalne Załóżmy, że mamy źródło S, które generuje symbole ze zbioru S={x, x 2,..., x N } z prawdopodobieństwem P={p, p 2,..., p N }, symbolom tym odpowiadają kody P={c, c 2,..., c N }. fektywność danego sposobu

Bardziej szczegółowo

KONSEKWENCJE PŁCIOWOŚCI (dlaczego osobniki są podobne?)

KONSEKWENCJE PŁCIOWOŚCI (dlaczego osobniki są podobne?) Wstęp do biologii 6. KONSEKWENCJE PŁCIOWOŚCI (dlaczego osobniki są podobne?) Jerzy Dzik Instytut Paleobiologii PAN Instytut Zoologii UW 2016 PŁEĆ OGRANICZA bioróżnorodność horyzontalny przepływ i rekombinacja

Bardziej szczegółowo

EGZAMIN DYPLOMOWY, część II, Biomatematyka

EGZAMIN DYPLOMOWY, część II, Biomatematyka Biomatematyka Niech X n oznacza proporcję pozycji w nici DNA, które po n replikacjach są obsadzone takimi samymi nukleotydami, jak w chwili początkowej, tak więc X 0 = 1. Zakładamy, że w każdej replikacji

Bardziej szczegółowo

Podstawy teorii ewolucji. Informacja i ewolucja

Podstawy teorii ewolucji. Informacja i ewolucja Podstawy teorii ewolucji Informacja i ewolucja Informacje Kontakt: Paweł Golik Instytut Genetyki i Biotechnologii, Pawińskiego 5A pgolik@igib.uw.edu.pl Informacje, materiały: http://www.igib.uw.edu.pl/

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BIOINFORMATYKI ORGANIZACJA ZAJĘĆ BIOINFORMATYKA PRZETWARZANIE I ANALIZA DANYCH

PODSTAWY BIOINFORMATYKI ORGANIZACJA ZAJĘĆ BIOINFORMATYKA PRZETWARZANIE I ANALIZA DANYCH PODSTAWY BIOINFORMATYKI ORGANIZACJA ZAJĘĆ BIOINFORMATYKA PRZETWARZANIE I ANALIZA DANYCH Magda Mielczarek Podstawy Bioinformatyki 1 Organizacja zajęć mgr Magda Mielczarek Katedra Genetyki, pokój nr 14 magda.mielczarek@up.wroc.pl

Bardziej szczegółowo

Wstęp do sieci neuronowych, wykład 12 Łańcuchy Markowa

Wstęp do sieci neuronowych, wykład 12 Łańcuchy Markowa Wstęp do sieci neuronowych, wykład 12 Łańcuchy Markowa M. Czoków, J. Piersa 2012-01-10 1 Łańcucha Markowa 2 Istnienie Szukanie stanu stacjonarnego 3 1 Łańcucha Markowa 2 Istnienie Szukanie stanu stacjonarnego

Bardziej szczegółowo

Księgarnia PWN: Paul G. Higgs, Teresa K. Attwood - Bioinformatyka i ewolucja molekularna

Księgarnia PWN: Paul G. Higgs, Teresa K. Attwood - Bioinformatyka i ewolucja molekularna Księgarnia PWN: Paul G. Higgs, Teresa K. Attwood - Bioinformatyka i ewolucja molekularna Przedmowa...................................................... 1 1. Rewolucja informatyczna w naukach biomedycznych...........................

Bardziej szczegółowo

Algorytmy genetyczne. Dariusz Banasiak. Katedra Informatyki Technicznej Wydział Elektroniki

Algorytmy genetyczne. Dariusz Banasiak. Katedra Informatyki Technicznej Wydział Elektroniki Dariusz Banasiak Katedra Informatyki Technicznej Wydział Elektroniki Obliczenia ewolucyjne (EC evolutionary computing) lub algorytmy ewolucyjne (EA evolutionary algorithms) to ogólne określenia używane

Bardziej szczegółowo

Informatyka w medycynie Punkt widzenia kardiologa

Informatyka w medycynie Punkt widzenia kardiologa Informatyka w medycynie Punkt widzenia kardiologa Lech Poloński Mariusz Gąsior Informatyka medyczna Dział informatyki zajmujący się jej zastosowaniem w ochronie zdrowia (medycynie) Stymulacja rozwoju informatyki

Bardziej szczegółowo

Projektowanie rozmieszczenia stanowisk roboczych

Projektowanie rozmieszczenia stanowisk roboczych Projektowanie rozmieszczenia stanowisk roboczych Metoda trójkątów Schmigalli Metoda trójkątów Schmigalli Dane wejściowe: - liczba rozmieszczonych stanowisk - macierz powiązań transportowych Metoda trójkątów

Bardziej szczegółowo

Teoria ewolucji. Ślady wspólnego pochodzenia. Dobór sztuczny i naturalny.

Teoria ewolucji. Ślady wspólnego pochodzenia. Dobór sztuczny i naturalny. Teoria ewolucji. Ślady wspólnego pochodzenia. Dobór sztuczny i naturalny. Dowody wspierające wspólne pochodzenie Skamieniałości Homologia Cechy szczątkowe Hierarchiczna klasyfikacja Zgodność drzew dla

Bardziej szczegółowo

Podstawy programowania 2. Temat: Drzewa binarne. Przygotował: mgr inż. Tomasz Michno

Podstawy programowania 2. Temat: Drzewa binarne. Przygotował: mgr inż. Tomasz Michno Instrukcja laboratoryjna 5 Podstawy programowania 2 Temat: Drzewa binarne Przygotował: mgr inż. Tomasz Michno 1 Wstęp teoretyczny Drzewa są jedną z częściej wykorzystywanych struktur danych. Reprezentują

Bardziej szczegółowo

Rozwiązywanie układów równań liniowych metody dokładne Materiały pomocnicze do ćwiczeń z metod numerycznych

Rozwiązywanie układów równań liniowych metody dokładne Materiały pomocnicze do ćwiczeń z metod numerycznych Rozwiązywanie układów równań liniowych metody dokładne Materiały pomocnicze do ćwiczeń z metod numerycznych Piotr Modliński Wydział Geodezji i Kartografii PW 13 stycznia 2012 P. Modliński, GiK PW Rozw.

Bardziej szczegółowo

Jest to dziedzina biologiczna wywodząca się z biotechnologii. Bioinformatyka

Jest to dziedzina biologiczna wywodząca się z biotechnologii. Bioinformatyka Wstęp do obsługi biologicznych baz danych i analizy porównawczej białek i genów Katedra Fizjologii i Biotechnologii Roślin Pok. 113 CB jan.jastrzebski@uwm.edu.pl bioinformatyka@gmail.com www.ebiology.net

Bardziej szczegółowo

Algorytmy genetyczne w interpolacji wielomianowej

Algorytmy genetyczne w interpolacji wielomianowej Algorytmy genetyczne w interpolacji wielomianowej (seminarium robocze) Seminarium Metod Inteligencji Obliczeniowej Warszawa 22 II 2006 mgr inż. Marcin Borkowski Plan: Przypomnienie algorytmu niszowego

Bardziej szczegółowo

Sortowanie. LABORKA Piotr Ciskowski

Sortowanie. LABORKA Piotr Ciskowski Sortowanie LABORKA Piotr Ciskowski main Zaimplementuj metody sortowania przedstawione w następnych zadaniach Dla każdej metody osobna funkcja Nagłówek funkcji wg uznania ale wszystkie razem powinny być

Bardziej szczegółowo

Budowanie drzewa filogenetycznego

Budowanie drzewa filogenetycznego Szkoła Festiwalu Nauki 134567 Wojciech Grajkowski Szkoła Festiwalu Nauki, ul. Ks. Trojdena 4, 02-109 Warszawa www.sfn.edu.pl sfn@iimcb.gov.pl Budowanie drzewa filogenetycznego Cel Ćwiczenie polega na budowaniu

Bardziej szczegółowo

Algorytmy genetyczne

Algorytmy genetyczne Algorytmy genetyczne Motto: Zamiast pracowicie poszukiwać najlepszego rozwiązania problemu informatycznego lepiej pozwolić, żeby komputer sam sobie to rozwiązanie wyhodował! Algorytmy genetyczne służą

Bardziej szczegółowo

Klasyfikacja. Indeks Gini Zysk informacyjny. Eksploracja danych. Klasyfikacja wykład 2

Klasyfikacja. Indeks Gini Zysk informacyjny. Eksploracja danych. Klasyfikacja wykład 2 Klasyfikacja Indeks Gini Zysk informacyjny Klasyfikacja wykład 2 Kontynuujemy prezentacje metod klasyfikacji. Na wykładzie zostaną przedstawione dwa podstawowe algorytmy klasyfikacji oparte o indukcję

Bardziej szczegółowo

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar... 1. Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar... 1. Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16 Spis treści Przedmowa.......................... XI Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar................. 1 1.1. Wielkości fizyczne i pozafizyczne.................. 1 1.2. Spójne układy miar. Układ SI i jego

Bardziej szczegółowo

Przyrównywanie sekwencji

Przyrównywanie sekwencji Instytut Informatyki i Matematyki Komputerowej UJ, opracowanie: mgr Ewa Matczyńska, dr Jacek Śmietański Przyrównywanie sekwencji 1. Porównywanie sekwencji wprowadzenie Sekwencje porównujemy po to, aby

Bardziej szczegółowo

Wspólne pochodzenie. Ślady ewolucji.

Wspólne pochodzenie. Ślady ewolucji. Wspólne pochodzenie Ślady ewolucji. Pseudogeny Cechy szczątkowe w genomie Geny, które utraciły funkcję, ale zachowały ślad struktury Np. u człowieka wiele genów receptorów węchowych Pojawiają się wtedy,

Bardziej szczegółowo

RENTA POLITYCZNA I EKONOMICZNA A DOCHÓD PRODUCENTA ROLNEGO. Agnieszka Bezat-Jarzębowska Włodzimierz Rembisz

RENTA POLITYCZNA I EKONOMICZNA A DOCHÓD PRODUCENTA ROLNEGO. Agnieszka Bezat-Jarzębowska Włodzimierz Rembisz ENTA POLITYCZNA I EKONOMICZNA A DOCHÓD PODUCENTA OLNEGO Agnieszka Bezat-Jarzębowska Włodzimierz embisz Ciechocinek, grudzień 2012 Struktura Dochód jako funkcja celu producenta rolnego enta ekonomiczna

Bardziej szczegółowo

Temat: Algorytm kompresji plików metodą Huffmana

Temat: Algorytm kompresji plików metodą Huffmana Temat: Algorytm kompresji plików metodą Huffmana. Wymagania dotyczące kompresji danych Przez M oznaczmy zbiór wszystkich możliwych symboli występujących w pliku (alfabet pliku). Przykład M = 2, gdy plik

Bardziej szczegółowo

51. Wykorzystywanie sumy, iloczynu i różnicy zdarzeń do obliczania prawdopodobieństw zdarzeń.

51. Wykorzystywanie sumy, iloczynu i różnicy zdarzeń do obliczania prawdopodobieństw zdarzeń. Matematyka lekcja 5 5. Wykorzystywanie sumy, iloczynu i różnicy zdarzeń do obliczania prawdopodobieństw zdarzeń. I. rzypomnij sobie:. Jak rysujemy drzewo stochastyczne i przy jego pomocy obliczamy prawdopodobieństwo

Bardziej szczegółowo