Porównywanie i dopasowywanie sekwencji

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Porównywanie i dopasowywanie sekwencji"

Transkrypt

1 Porównywanie i dopasowywanie sekwencji

2 Związek bioinformatyki z ewolucją Wraz ze wzrostem dostępności sekwencji DNA i białek narodziła się nowa dyscyplina nauki ewolucja molekularna Ewolucja molekularna za przedmiot swoich badań uznaje cząsteczki DNA i białek a jej celem jest scharakteryzowanie mechanizmów mutacji i selekcji zachodzących na poziomie sekwencji. W ewolucji molekularnej nacisk kładzie się na porównywanie cząsteczek między różnymi gatunkami, co stanowi przewagę w stosunku do np. genetyki populacyjnej, która zajmuje się badaniem zróżnicowania genetycznego u osobników tego samego gatunku.

3 Filogenetyka to nauka wykorzystującą metody bioinformatyczne do analizy relacji ewolucyjnych na poziomie molekularnym Celem analizy filogenetycznej jest wysuwanie wniosków na temat tych relacji ewolucyjnych lub ich szacowanie. Filogenetyka molekularna obejmuje zestaw metod pozwalających wykorzystać informację zawartą w sekwencjach aminokwasowych lub nukleotydowych w celu odtworzenia historii ewolucyjnej, uwzględniając kolejność specjacji. Historia ewolucyjna odtwarzana dzięki analizie filogenetycznej, jest zwykle przedstawiana w postaci rozgałęziających się diagramów przypominających drzewo i odzwierciedlających przypuszczalne zależności genealogiczne między cząsteczkami lub organizmami.

4 Nic w bioinformatyce nie ma sensu, jeśli rozpatrywane jest w oderwaniu od ewolucji Za umowny początek filogenetyki - badań nad ewolucją molekularną przyjmuje się rok 1965 kiedy to ukazał się artykuł Zuckerkandala i Paulinga demonstrujący tzw. drzewo filogenetyczne skonstruowane w oparciu o sekwencje białek. T. Dobzhansky powiedział kiedyś: Nic w biologii nie ma sensu, jeśli rozpatrywane jest w oderwaniu od ewolucji

5 HOMOLOGIA kluczowe pojęcie, w odniesieniu do ewolucji molekularnej homologia - obecność podobnych własności ze względu na pochodzenie od wspólnego przodka, a rozbieżności między nimi są wynikiem ich różnicowania się w toku ewolucji homologię określamy na podstawie obserwowanych podobieństw homologia jest własnością binarną - nie ma stanów pośrednich homologia jest nieobserwowalna bezpośrednio, gdyż nie jesteśmy w stanie zaobserwować organizmów lub cząsteczek przodka

6 homologia - obecność podobnych własności ze względu na pochodzenie od wspólnego przodka, tj. jeśli związki między nimi są wynikiem ich różnicowania się w toku ewolucji

7 Sekwencje homologiczne mogą być: ortologami jeśli ich ostatni wspólny przodek istniał w momencie specjacji tzn. ortologami nazwywamy np. homologiczne geny w różnych organizmach, które kodują białka pełniące tę samą funkcję i które ewoluują bezpośrednio z pokolenia na pokolenie

8 Występowanie ortologów w różnych organizmów jest wynikiem rozdzielenia się gatunków czyli specjacji

9 Sekwencje homologiczne mogą być też: paralogami jeśli ich ostatni wspólny przodek istniał w momencie duplikacji w tym samym organizmie tzn. paralogami są homologiczne geny w organizmie, które kodują białka o pokrewnych, ale nie identycznych funkcjach Paralogami nazywamy spokrewnione ewolucyjnie sekwencje z jednego organizmu, których linie ewolucyjne rozeszły się w wyniku duplikacji genu.

10

11 Jak możemy zobaczyć ewolucję molekularną: Podstawową i najczęściej stosowana procedurą w bioinformatyce jest porównywanie sekwencji poprzez wyznaczenie dopasowań par sekwencji lub wielu sekwencji jednocześnie Homologię obserwujemy na podstawie podobieństwa sekwencji Podobieństwo sekwencji ustalamy przez ich dopasowanie czyli alignment

12 Wyznaczanie homologii nie jest jedynym celem porównywania i dopasowywania sekwencji Po co porównywać sekwencje: w celu wyznaczenia homologii czyli określenia jak przebiegała ewolucja naszej cząsteczki z ciekawości - by dowiedzieć się czym jest nasza sekwencja i co zawiera w celu określenia jej przypuszczalnej funkcji poznać przybliżoną strukturę (białka) poznać położenie eksonów (DNA), lokalizacja domen funkcyjnych (białka)

13 Rodzaje dopasowań (alignmentów) Pokrycie sekwencji : globalny (wszystkie elementy sekwencji są dopasowane) lokalny (tylko fragmenty sekwencji są dopasowane) Liczba dopasowywanych sekwencji : dwie (Pairwise Sequence Alignment) więcej niż dwie (Multiple Sequence Alignment) Możemy dopasowywać oczywiście sekwencje nukleotydowe aminokwasowe

14 Żeby móc pokazać np. ewolucję molekularną lub określić funkcję nowo poznanego odcinka DNA musimy dopasować sekwencje w dość wysublimowany sposób dopasowanie (alignment) powinno być: liniowym przedstawieniem relacji pomiędzy sekwencjami z uwzględnieniem układu jeden-do-jednego pomiędzy resztami aminokwasowymi lub nukleotydami Specyfika dopasowania umieszczenie insercji i delecji (gaps) tak aby odzwierciedlały prawdziwe wydarzenia ewolucyjne największe wyzwanie algorytmów

15 Algorytmy używane do porównywania i dopasowywania sekwencji dot matrix metoda okienkowa programowanie dynamiczne BLAST FASTA metody hierarchiczne wykorzystywane przede wszystkim dla dopasowań wielokrotnych w filogenetyce

16 Zasada algorytmów dynamicznych, które stały się podstawą narzędzi do poszukiwania podobieństwa w bazach danych polega na przesuwaniu jednej sekwencji nad drugą i obliczaniu najlepszego wyniku dopasowania Co jest składową wyniku podobieństwa? Do ogólnego wyniku (współczynnika podobieństwa sekwencji) dodawane są 1. współczynniki podobieństwa poszczególnych punktów porównania sekwencji (czyli np. pary nukleotydów lub aminokwasów) odczytywane z tzw. tablic podobieństwa 2. punktów (zwykle ujemne) wynikających z wstawienia przerwy i jej wydłużania (w jednej lub drugiej sekwencji), które obniżają końcowy wynik

17 Tablice podobieństwa Punktacja podobieństwa na przykładzie porównywania i dopasowywania sekwencji białkowych Wszystkie algorytmy porównujące sekwencje białkowe opierają się na współczynnikach podobieństwa dla wszystkich 210 możliwych par aminokwasów (190 par różnych aminokwasów i 20 identycznych). Pierwsze tablice opierały się właśnie na takim podobieństwie fizykochemicznych właściwości danych aminokwasów. tablice podobieństwa uwzględniają podobny charakter aminokwasów (np. I - L) i te pary mają wyższy współczynnik niż aminokwasy o różnym charakterze.

18 Nowsze generacje tablic podobieństwa (obecnie w powszechnym użyciu) opierają się na obserwowanej częstości substytucji (zmiany jednego aminokwasu na drugi), w zależności od stopnia pokrewieństwa. Oczywiście częstość obserwowanych substytucji odzwierciedla najczęściej podobieństwo właściwości fizyko-chemicznych, ale także bierze pod uwagę mechanizmy ewolucji molekularnej. Najpopularniejszym schematem punktowania jest tablica opracowana przez Margaret O. Dayhoff i współpracowników (1978)

19 Tablice podobieństwa Dayhoff Oparta jest ona na modelu ewolucji białek blisko spokrewnionych - substytucje aminokwasów są wynikiem kolejnych mutacji w obrębie odpowiednich kodonów. Częstość zmian jednego aminokwasu na drugi, obserwowanych w obrębie porównania wielu sekwencji, była dla każdego aminokwasu standaryzowana (przeliczana tak aby była uwzględniona częstość występowania tego aminokwasu we wszystkich sekwencjach bazy danych). Tak otrzymane dane zostały jeszcze skorygowane o prawdopodobieństwo wystąpienia akceptowalnej mutacji w określonym czasie ewolucji - PAM (Percentage of Acceptable point Mutations per 10 8 years) czyli są specyficzne dla określonego dystansu filogenetycznego Co to znaczy? Przy dystansie filogenetycznym określanym jako 256 PAM, podobieństwo sekwencji leży blisko granicy jego wykrycia (ok. 80% aminokwasów zmienionych) Jones i inni (1992), opierając się o dużo nowsze dane uaktualnili tablice Dayhoff i stworzyli tablice PET91. Jako że tablice PET91 obliczane są w podobny sposób jak tablice Dayhoff to analogicznie można je stosować przy różnych dystansach filogenetycznych PAM

20 Zasady poszukiwania podobieństwa sekwencji w bazach danych za pomocą algorytmów dynamicznych Pierwsza podstawowa zasada: Przy przeszukiwaniu baz danych stworzenie precyzyjnego dopasowania dwu sekwencji i wyznaczenie homologii nie jest celem samym w sobie (choć efekt przeszukiwania obserwujemy w postaci serii dopasowań dwu sekwencji pokazanych jako rankigowa lista trafień) - celem jest znalezienie sekwencji podobnych, które mogą (ale nie muszą) być homologiczne, spokrewnione z naszą - badaną,

21 Zasady poszukiwania podobieństwa sekwencji w bazach danych c.d. Drugą podstawową zasadą przeszukiwania bazy danych jest porównanie sekwencji sprawdzanej (kwerendy, zapytania - query sequence) do każdej sekwencji w bazie danych (których jest baaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaardzo duuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuużo Trzecie założenie - większość z sekwencji w bazie jest niepodobnych do sekwencji porównywanej należy więc znaleźć sposób na odrzucenie tych sekwencji Czwarte założenie - przy dopasowywaniu sekwencji nie muszą one być podobnej długości (to jest zaleta programowania dynamicznego)

22 Rodzaje przeszukiwań baz danych w celu znalezienia podobnych sekwencji nukleotydy do nukleotydów- niska czułość ze względu na 4-literowy alfabet i zazwyczaj jest używana jedynie matryca identyczności dobra przy porównywaniu dużych sekwencji genomowych oraz porównaniach wstępnych białko do białek- najlepiej dopracowane duża czułość nukleotydy do białek- zamienia nukleotydy na białko we wszystkich sześciu ramkach odczytu, służy do znajdowania homologicznych białek, dobrze spisuje się w przypadku genomów eukariotycznych Terminologia przy poszukiwaniu podobieństwa w bazach danych query (kwerenda, zapytanie)- sekwencja dla której chcemy znaleźć podobne sekwencje w bazie danych subject - sekwencja znaleziona w bazie (dopasowana do kwerendy, zwykle jest ich wiele)

23 Algorytmy do przeszukiwania baz danych: Jednym z pierwszych był algorytm Smith a i Waterman a (1981) w programie BLITZ, który dołączał do wyniku statystyczną istotność porównania. Dziś w powszechnym użyciu są dwa podstawowe narzędzia (algorytmy): FASTA BLAST Ich wspólnym mianownikiem jest rozpoczęcie wyszukiwania podobieństwa od krótkich odcinków zadanej sekwencji nt lub aa

24 Przybliżenia - algorytm FASTA Pierwszym powszechnie stosowanym programem do przeszukiwania baz stało się narzędzie oparte na algorytmie FASTA, stworzonym przez Pearsona i Lipmana (1985) a jego zasada polega na wyszukiwaniu najistotniejszych przekątnych analizy dot-plot.

25 Poszczególne etapy porównywania sekwencji programem FASTA. Początkowy etap polega na identyfikacji wszystkich identycznych odcinków dwóch sekwencji o długości k (k-tuples) i poszukiwaniu tych, które leżą na tej samej przekątnej.

26 FASTA - podsumowanie Oszacowuje istotność statystyczną otrzymanego alignmentu poprzez porównanie dystrybucji punktacji z białkami prawdziwie niehomologicznymi Co może być mylące dla tego algorytmu? niezwykła kompozycja sekwencji sekwencje transbłonowe sekwencje powtarzalne FASTA jest uważany za nieco wolniejszy od drugiego powszechnie używanego programu jakim jest BLAST, ale za to bardziej czuły i bardziej specyficzny (w zależności od ustawionych parametrów).

27 Program sugeruje wybór najlepszej bazy danych oraz formę uzyskania wyniku w zależności od wybranego algorytmu

28 Trafienia uszeregowane w rankig wyników

29

30

31

32 Drugi szeroko używany program do wyszukiwania podobieństw - BLAST Basic Local Alignment Search Tool Znajduje najlepsze lokalne podobieństwa z sekwencją porównywaną

33 Algorytm BLAST BLAST zwiększył znacząco szybkość przeszukiwania baz danych nie zmniejszając jednocześnie w sposób istotny jego czułości poprzez podział query i sekwencji w bazie danych na fragmenty - słowa ("words"), i początkowym wyszukiwaniu podobieństw pomiędzy tymi fragmentami przy zastosowaniu określonej matrycy podstawień. Takie słowa są następnie wydłużane w obie strony i tworzony jest alignment jeśli wynik przekracza określoną wartość progową (threshold)

34 Poszczególne etapy poszukiwania podobieństwa bez przerw programem BLAST. 1. podzielenie query na nakładające się słowa 2. przeszukanie bazy w celu znalezienia słów pokrewnych 3. wydłużenie alignmentu zaczynając od słowa pokrewnego 4. wykonanie lokalnego programowania dynamicznego 5. obliczenie statystyczne wartości wyniku tzw. E-value

35 Wydłużenie zgodnego słowa "najdroższy" obliczeniowo etap BLASTa wydłużenie nie jest prowadzone do momentu gdy wyniki punktacji (score) spadnie do zera lecz do osiągnięcia pewnego minimalnego progu punktacji poniżej którego lepiej (dla BLASTA) jest przerwać dopasowanie (...i np. zacząć w innym miejscu)

36

37

PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 4 DOPASOWANIE SEKWENCJI

PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 4 DOPASOWANIE SEKWENCJI PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 4 DOPASOWANIE SEKWENCJI DOPASOWANIE SEKWENCJI 1. Dopasowanie sekwencji - definicja 2. Wizualizacja dopasowania sekwencji 3. Miary podobieństwa sekwencji 4. Przykłady programów

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

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

Dopasowywanie sekwencji (ang. sequence alignment) Metody dopasowywania sekwencji. Homologia a podobieństwo sekwencji. Rodzaje dopasowania

Dopasowywanie sekwencji (ang. sequence alignment) Metody dopasowywania sekwencji. Homologia a podobieństwo sekwencji. Rodzaje dopasowania Wprowadzenie do Informatyki Biomedycznej Wykład 2: Metody dopasowywania sekwencji Wydział Informatyki PB Dopasowywanie sekwencji (ang. sequence alignment) Dopasowywanie (przyrównywanie) sekwencji polega

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

Bioinformatyka Laboratorium, 30h. Michał Bereta

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

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

Dopasowanie sekwencji Sequence alignment. Bioinformatyka, wykłady 3 i 4 (19, 26.X.2010)

Dopasowanie sekwencji Sequence alignment. Bioinformatyka, wykłady 3 i 4 (19, 26.X.2010) Dopasowanie sekwencji Sequence alignment Bioinformatyka, wykłady 3 i 4 (19, 26.X.2010) krzysztof_pawlowski@sggw.pl terminologia alignment 33000 dopasowanie sekwencji 119 uliniowienie sekwencji 82 uliniowianie

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

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

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

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

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

Genomika Porównawcza. Agnieszka Rakowska Instytut Informatyki i Matematyki Komputerowej Uniwersytet Jagiellooski Genomika Porównawcza Agnieszka Rakowska Instytut Informatyki i Matematyki Komputerowej Uniwersytet Jagiellooski 1 Plan prezentacji 1. Rodzaje i budowa drzew filogenetycznych 2. Metody ukorzeniania drzewa

Bardziej szczegółowo

Analizy filogenetyczne

Analizy filogenetyczne BIOINFORMATYKA edycja 2016 / 2017 wykład 6 Analizy filogenetyczne dr Jacek Śmietański jacek.smietanski@ii.uj.edu.pl http://jaceksmietanski.net Plan wykładu 1. Cele i zastosowania 2. Podstawy ewolucyjne

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

Dopasowanie par sekwencji

Dopasowanie par sekwencji BIOINFORMTYK edycja 2016 / 2017 wykład 3 Dopasowanie par sekwencji dr Jacek Śmietański jacek.smietanski@ii.uj.edu.pl http://jaceksmietanski.net Plan wykładu 1. Idea i cele dopasowania sekwencji 2. Definicje

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. Materiał genetyczny Materiałem genetycznym są kwasy nukleinowe Materiałem genetycznym organizmów komórkowych jest kwas deoksyrybonukleinowy

Bardziej szczegółowo

dopasowanie sekwencji Porównywanie sekwencji Etapy dopasowywania sekwencji Homologia, podobieństwo i analogia

dopasowanie sekwencji Porównywanie sekwencji Etapy dopasowywania sekwencji Homologia, podobieństwo i analogia Porównywanie sekwencji Homologia, podobieństwo i analogia dopasowanie sekwencji Dopasowanie/porównywanie Uliniowienie Alignment W bioinformatyce, dopasowanie sekwencji jest sposobem dopasowania struktur

Bardziej szczegółowo

Samouczek: Konstruujemy drzewo

Samouczek: Konstruujemy drzewo ROZDZIAŁ 2 Samouczek: Konstruujemy drzewo Po co nam drzewa filogenetyczne? Drzewa filogenetyczne często pojawiają się dzisiaj w pracach z dziedziny biologii molekularnej, które nie mają związku z filogenetyką

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

Generator testów bioinformatyka wer / Strona: 1

Generator testów bioinformatyka wer / Strona: 1 Przedmiot: wyklad monograficzny Nazwa testu: bioinformatyka wer. 1.0.6 Nr testu 10469906 Klasa: 5 IBOS Odpowiedzi zaznaczamy TYLKO w tabeli! 1. Aminokwas jest to związek organiczny zawierający A) grupę

Bardziej szczegółowo

Analizy DNA in silico - czyli czego można szukać i co można znaleźć w sekwencjach nukleotydowych???

Analizy DNA in silico - czyli czego można szukać i co można znaleźć w sekwencjach nukleotydowych??? Analizy DNA in silico - czyli czego można szukać i co można znaleźć w sekwencjach nukleotydowych??? Alfabet kwasów nukleinowych jest stosunkowo ubogi!!! Dla sekwencji DNA (RNA) stosuje się zasadniczo*

Bardziej szczegółowo

Porównywanie sekwencji białkowych

Porównywanie sekwencji białkowych Bioinformatyka -9 Bioinformatyka Wykład 4. E. Banachowicz Zakład Biofizyki Molekularnej http://www.amu.edu.pl/~ewas Porównywanie sekwencji białkowych Wykład 4, Bioinformatyka -9 Porównywanie sekwencji

Bardziej szczegółowo

Statystyczna analiza danych

Statystyczna analiza danych Statystyczna analiza danych ukryte modele Markowa, zastosowania Anna Gambin Instytut Informatyki Uniwersytet Warszawski plan na dziś Ukryte modele Markowa w praktyce modelowania rodzin białek multiuliniowienia

Bardziej szczegółowo

Dopasowanie sekwencji c.d. Sequence alignment. Bioinformatyka, wykład 5 (16.XI.2010) krzysztof_pawlowski@sggw.pl

Dopasowanie sekwencji c.d. Sequence alignment. Bioinformatyka, wykład 5 (16.XI.2010) krzysztof_pawlowski@sggw.pl Dopasowanie sekwencji c.d. Sequence alignment Bioinformatyka, wykład 5 (16.XI.2010) krzysztof_pawlowski@sggw.pl dopasowanie - metody dopasowanie par sekwencji: Macierz punktów - dot matrix, dotplot Programowanie

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

Możliwości współczesnej inżynierii genetycznej w obszarze biotechnologii

Możliwości współczesnej inżynierii genetycznej w obszarze biotechnologii Możliwości współczesnej inżynierii genetycznej w obszarze biotechnologii 1. Technologia rekombinowanego DNA jest podstawą uzyskiwania genetycznie zmodyfikowanych organizmów 2. Medycyna i ochrona zdrowia

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

Ćwiczenia nr 5. Wykorzystanie baz danych i narzędzi analitycznych dostępnych online

Ćwiczenia nr 5. Wykorzystanie baz danych i narzędzi analitycznych dostępnych online Techniki molekularne ćw. 5 1 z 13 Ćwiczenia nr 5. Wykorzystanie baz danych i narzędzi analitycznych dostępnych online I. Zasoby NCBI Strona: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/ stanowi punkt startowy dla eksploracji

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

Konspekt do zajęć z przedmiotu Genetyka dla kierunku Położnictwo dr Anna Skorczyk-Werner Katedra i Zakład Genetyki Medycznej

Konspekt do zajęć z przedmiotu Genetyka dla kierunku Położnictwo dr Anna Skorczyk-Werner Katedra i Zakład Genetyki Medycznej Seminarium 1 część 1 Konspekt do zajęć z przedmiotu Genetyka dla kierunku Położnictwo dr Anna Skorczyk-Werner Katedra i Zakład Genetyki Medycznej Genom człowieka Genomem nazywamy całkowitą ilość DNA jaka

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

Wyszukiwanie podobnych sekwencji w bazach danych. Wyszukiwanie w sekwencji nukleotydów czy aminokwasów? Czułość i selektywność

Wyszukiwanie podobnych sekwencji w bazach danych. Wyszukiwanie w sekwencji nukleotydów czy aminokwasów? Czułość i selektywność Wersja 1.05 Wprowadzenie do Informatyki Biomedycznej Wykład 3: Wyszukiwanie w bazach sekwencji Przewidywanie genów Wydział Informatyki PB Marek Krętowski pokój 206 e-mail: m.kretowski@pb.edu.pl http://aragorn.pb.bialystok.pl/~mkret

Bardziej szczegółowo

Algorytmy kombinatoryczne w bioinformatyce

Algorytmy kombinatoryczne w bioinformatyce lgorytmy kombinatoryczne w bioinformatyce wykład 4: dopasowanie sekwencj poszukiwanie motywów prof. dr hab. inż. Marta Kasprzak Instytut Informatyk Politechnika Poznańska Dopasowanie sekwencji Badanie

Bardziej szczegółowo

Teoria ewolucji. Losy gatunków: specjacja i wymieranie. Podstawy ewolucji molekularnej

Teoria ewolucji. Losy gatunków: specjacja i wymieranie. Podstawy ewolucji molekularnej Teoria ewolucji. Losy gatunków: specjacja i wymieranie. Podstawy ewolucji molekularnej Specjacja } Pojawienie się bariery reprodukcyjnej między populacjami dające początek gatunkom } Specjacja allopatryczna

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

Bioinformatyczne bazy danych

Bioinformatyczne bazy danych Bioinformatyczne bazy danych Czym jest bioinformatyka? Bioinformatyka jest nauką integrującą różne dziedziny wiedzy Gruca (2010) Czym jest bioinformatyka? Bioinformatyka obejmuje technologie wykorzystujące

Bardziej szczegółowo

Bioinformatyka 2 (BT172) Progresywne metody wyznaczania MSA: T-coffee

Bioinformatyka 2 (BT172) Progresywne metody wyznaczania MSA: T-coffee Bioinformatyka 2 (BT172) Wykład 5 Progresywne metody wyznaczania MSA: T-coffee Krzysztof Murzyn 14.XI.2005 PLAN WYKŁADU Ostatnio : definicje, zastosowania MSA, złożoność obliczeniowa algorytmu wyznaczania

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

Motywy i podobieństwo

Motywy i podobieństwo Motywy i podobieństwo Całość funkcja Modularna budowa białek Elementy składowe czyli miejsca wiązania, domeny 1 Motywy Motyw jest opisem określonej części trójwymiarowej struktury zawierającym charakterystyczny

Bardziej szczegółowo

BIOINFORMATYKA. edycja 2016 / wykład 11 RNA. dr Jacek Śmietański

BIOINFORMATYKA. edycja 2016 / wykład 11 RNA. dr Jacek Śmietański BIOINFORMATYKA edycja 2016 / 2017 wykład 11 RNA dr Jacek Śmietański jacek.smietanski@ii.uj.edu.pl http://jaceksmietanski.net Plan wykładu 1. Rola i rodzaje RNA 2. Oddziaływania wewnątrzcząsteczkowe i struktury

Bardziej szczegółowo

Geny i działania na nich

Geny i działania na nich Metody bioinformatyki Geny i działania na nich prof. dr hab. Jan Mulawka Trzy królestwa w biologii Prokaryota organizmy, których komórki nie zawierają jądra, np. bakterie Eukaryota - organizmy, których

Bardziej szczegółowo

Badanie doboru naturalnego na poziomie molekularnym

Badanie doboru naturalnego na poziomie molekularnym Badanie doboru naturalnego na poziomie molekularnym Podstawy ewolucji molekulanej Jak ewoluują sekwencje Zmiany genetyczne w ewolucji Mutacje tworzą nowe allele genów Inwersje zmieniają układ genów na

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

Księgarnia PWN: A.D. Baxevanis, B.F.F. Ouellette Bioinformatyka

Księgarnia PWN: A.D. Baxevanis, B.F.F. Ouellette Bioinformatyka Księgarnia PWN: A.D. Baxevanis, B.F.F. Ouellette Bioinformatyka Słowo wstępne XIII Przedmowa XV 1. Bioinformatyka i Internet Andreas D. Baxevanis 1 1.1. Podstawy Internetu 2 1.2. Połączenie z Internetem

Bardziej szczegółowo

MACIERZE MUTACYJNE W ANALIZIE GENOMÓW czy możliwa jest rekonstrukcja filogenetyczna? Aleksandra Nowicka

MACIERZE MUTACYJNE W ANALIZIE GENOMÓW czy możliwa jest rekonstrukcja filogenetyczna? Aleksandra Nowicka MAIERZE MUTAYJNE W ANALIZIE GENOMÓW czy możliwa jest rekonstrukcja filogenetyczna? Aleksandra Nowicka Zadaniem FILOGENETYKI jest : zrekonstruowanie ewolucyjnej historii wszystkich organizmów odkrycie przodka

Bardziej szczegółowo

Wybrane techniki badania białek -proteomika funkcjonalna

Wybrane techniki badania białek -proteomika funkcjonalna Wybrane techniki badania białek -proteomika funkcjonalna Proteomika: umożliwia badanie zestawu wszystkich (lub prawie wszystkich) białek komórkowych Zalety analizy proteomu w porównaniu z analizą trankryptomu:

Bardziej szczegółowo

Bioinformatyka. Porównywanie sekwencji

Bioinformatyka. Porównywanie sekwencji Bioinformatyka Wykład 5 E. Banachowicz Zakład Biofizyki Molekularnej IF UM 1 http://www.amu.edu.pl/~ewas Porównywanie sekwencji Pierwsze pytanie biologa molekularnego, kiedy odkryje nową sekwencję: zy

Bardziej szczegółowo

Algorytmy genetyczne. Materiały do laboratorium PSI. Studia niestacjonarne

Algorytmy genetyczne. Materiały do laboratorium PSI. Studia niestacjonarne Algorytmy genetyczne Materiały do laboratorium PSI Studia niestacjonarne Podstawowy algorytm genetyczny (PAG) Schemat blokowy algorytmu genetycznego Znaczenia, pochodzących z biologii i genetyki, pojęć

Bardziej szczegółowo

Dopasowanie sekwencji c.d. Sequence alignment. Bioinformatyka, wykład 5 (6.XI.2012) krzysztof_pawlowski@sggw.pl

Dopasowanie sekwencji c.d. Sequence alignment. Bioinformatyka, wykład 5 (6.XI.2012) krzysztof_pawlowski@sggw.pl Dopasowanie sekwencji c.d. Sequence alignment Bioinformatyka, wykład 5 (6.XI.2012) krzysztof_pawlowski@sggw.pl Dopasowanie sekwencji - znaczenie Podobieństwo porównywanych sekwencji (similarity) może świadczyć

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

października 2013: Elementarz biologii molekularnej. Wykład nr 2 BIOINFORMATYKA rok II

października 2013: Elementarz biologii molekularnej. Wykład nr 2 BIOINFORMATYKA rok II 10 października 2013: Elementarz biologii molekularnej www.bioalgorithms.info Wykład nr 2 BIOINFORMATYKA rok II Komórka: strukturalna i funkcjonalne jednostka organizmu żywego Jądro komórkowe: chroniona

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

Podstawy biologiczne - komórki. Podstawy biologiczne - cząsteczki. Model komórki eukariotycznej. Wprowadzenie do Informatyki Biomedycznej

Podstawy biologiczne - komórki. Podstawy biologiczne - cząsteczki. Model komórki eukariotycznej. Wprowadzenie do Informatyki Biomedycznej Wprowadzenie do Informatyki Biomedycznej Wykład 1: Podstawy bioinformatyki Wydział Informatyki PB Podstawy biologiczne - komórki Wszystkie organizmy zbudowane są z komórek komórka jest skomplikowanym systemem

Bardziej szczegółowo

Algorytmy genetyczne. Materiały do laboratorium PSI. Studia stacjonarne i niestacjonarne

Algorytmy genetyczne. Materiały do laboratorium PSI. Studia stacjonarne i niestacjonarne Algorytmy genetyczne Materiały do laboratorium PSI Studia stacjonarne i niestacjonarne Podstawowy algorytm genetyczny (PAG) Schemat blokowy algorytmu genetycznego Znaczenia, pochodzących z biologii i genetyki,

Bardziej szczegółowo

Ewolucja informacji genetycznej

Ewolucja informacji genetycznej 1 Ewolucja informacji genetycznej Czym jest życie? metabolizm + informacja (replikacja) Cząsteczki organiczne mog y powstać w atmosferze pierwotnej Ziemi Oparin, Haldane Miller, 1953 Co by o najpierw?

Bardziej szczegółowo

Bioinformatyka II Modelowanie struktury białek

Bioinformatyka II Modelowanie struktury białek Bioinformatyka II Modelowanie struktury białek 1. Który spośród wymienionych szablonów wybierzesz do modelowania dla każdego z podanych przypadków? Dlaczego? Struktura krystaliczną czy NMR (to samo białko,

Bardziej szczegółowo

Scenariusz lekcji przyrody/biologii (2 jednostki lekcyjne)

Scenariusz lekcji przyrody/biologii (2 jednostki lekcyjne) Joanna Wieczorek Scenariusz lekcji przyrody/biologii (2 jednostki lekcyjne) Strona 1 Temat: Budowa i funkcje kwasów nukleinowych Cel ogólny lekcji: Poznanie budowy i funkcji: DNA i RNA Cele szczegółowe:

Bardziej szczegółowo

Porównywanie sekwencji białek i kwasów nukleinowych

Porównywanie sekwencji białek i kwasów nukleinowych Porównywanie sekwencji białek i kwasów nukleinowych Krzysztof Lewiński 1. Podobieństwo i jego miara Wprawdzie podobieństwo jest pojęciem często używanym w życiu codziennym ale nie oznacza to, że możemy

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

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

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

Spokrewnienie prawdopodobieństwo, że dwa losowe geny od dwóch osobników są genami IBD. IBD = identical by descent, geny identycznego pochodzenia

Spokrewnienie prawdopodobieństwo, że dwa losowe geny od dwóch osobników są genami IBD. IBD = identical by descent, geny identycznego pochodzenia prawdopodobieństwo, że dwa losowe geny od dwóch osobników są genami ID. Relationship Relatedness Kinship Fraternity ID = identical by descent, geny identycznego pochodzenia jest miarą względną. Przyjmuje

Bardziej szczegółowo

Bioinformatyka II Modelowanie struktury białek

Bioinformatyka II Modelowanie struktury białek Bioinformatyka II Modelowanie struktury białek 1. Który spośród wymienionych szablonów wybierzesz do modelowania? Dlaczego? Struktura krystaliczną czy NMR (to samo białko, ta sama rozdzielczość)? Strukturę

Bardziej szczegółowo

Algorytmy genetyczne. Paweł Cieśla. 8 stycznia 2009

Algorytmy genetyczne. Paweł Cieśla. 8 stycznia 2009 Algorytmy genetyczne Paweł Cieśla 8 stycznia 2009 Genetyka - nauka o dziedziczeniu cech pomiędzy pokoleniami. Geny są czynnikami, które decydują o wyglądzie, zachowaniu, rozmnażaniu każdego żywego organizmu.

Bardziej szczegółowo

RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH

RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH Piotr Konieczka Katedra Chemii Analitycznej Wydział Chemiczny Politechnika Gdańska Równoważność metod??? 2 Zgodność wyników analitycznych otrzymanych z wykorzystaniem porównywanych

Bardziej szczegółowo

KORELACJE I REGRESJA LINIOWA

KORELACJE I REGRESJA LINIOWA KORELACJE I REGRESJA LINIOWA Korelacje i regresja liniowa Analiza korelacji: Badanie, czy pomiędzy dwoma zmiennymi istnieje zależność Obie analizy się wzajemnie przeplatają Analiza regresji: Opisanie modelem

Bardziej szczegółowo

Wykład 10 2008-04-30. Bioinformatyka. Wykład 9. E. Banachowicz. Zakład Biofizyki Molekularnej IF UAM

Wykład 10 2008-04-30. Bioinformatyka. Wykład 9. E. Banachowicz. Zakład Biofizyki Molekularnej IF UAM Bioinformatyka Wykład 9 E. Banachowicz Zakład Biofizyki Molekularnej IF UAM http://www.amu.edu.pl/~ewas 1 Konsekwencje zestawieo wielu sekwencji - rodziny białkowe, domeny, motywy i wzorce 2 Bioinformatyka,

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

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

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

Co można odczytać z sekwencji nukleotydowej? Bioinformatyka na przykładzie ryb akwariowych. Piotr Łapa 1

Co można odczytać z sekwencji nukleotydowej? Bioinformatyka na przykładzie ryb akwariowych. Piotr Łapa 1 Co można odczytać z sekwencji nukleotydowej? Bioinformatyka na przykładzie ryb akwariowych Piotr Łapa 1 1 Towarzystwo Naukowe Branży Zoologicznej Animalian Wiek XX był okresem dynamicznego postępu techniki

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie. DNA i białka. W uproszczeniu: program działania żywego organizmu zapisany jest w nici DNA i wykonuje się na maszynie białkowej.

Wprowadzenie. DNA i białka. W uproszczeniu: program działania żywego organizmu zapisany jest w nici DNA i wykonuje się na maszynie białkowej. Wprowadzenie DNA i białka W uproszczeniu: program działania żywego organizmu zapisany jest w nici DNA i wykonuje się na maszynie białkowej. Białka: łańcuchy złożone z aminokwasów (kilkadziesiąt kilkadziesiąt

Bardziej szczegółowo

Jaki koń jest nie każdy widzi - genomika populacji polskich ras koni

Jaki koń jest nie każdy widzi - genomika populacji polskich ras koni Jaki koń jest nie każdy widzi - genomika populacji polskich ras koni Gurgul A., Jasielczuk I., Semik-Gurgul E., Pawlina-Tyszko K., Szmatoła T., Bugno-Poniewierska M. Instytut Zootechniki PIB Zakład Biologii

Bardziej szczegółowo

ANALIZA DANYCH POCHODZĄCYCH Z SEKWENCJONOWANIA NASTĘPNEJ GENERACJI

ANALIZA DANYCH POCHODZĄCYCH Z SEKWENCJONOWANIA NASTĘPNEJ GENERACJI ANALIZA DANYCH POCHODZĄCYCH Z SEKWENCJONOWANIA NASTĘPNEJ GENERACJI JOANNA SZYDA MAGDALENA FRĄSZCZAK MAGDA MIELCZAREK WSTĘP 1. Katedra Genetyki 2. Pracownia biostatystyki 3. Projekty NGS 4. Charakterystyka

Bardziej szczegółowo

Mutacje jako źródło różnorodności wewnątrzgatunkowej

Mutacje jako źródło różnorodności wewnątrzgatunkowej Mutacje jako źródło różnorodności wewnątrzgatunkowej Zajęcia terenowe: Zajęcia w klasie: Poziom nauczania oraz odniesienie do podstawy programowej: Liceum IV etap edukacyjny zakres rozszerzony: Różnorodność

Bardziej szczegółowo

BUDOWA I FUNKCJA GENOMU LUDZKIEGO

BUDOWA I FUNKCJA GENOMU LUDZKIEGO BUDOWA I FUNKCJA GENOMU LUDZKIEGO Magdalena Mayer Katedra i Zakład Genetyki Medycznej UM w Poznaniu 1. Projekt poznania genomu człowieka: Cele programu: - skonstruowanie szczegółowych map fizycznych i

Bardziej szczegółowo

Pamiętając o komplementarności zasad azotowych, dopisz sekwencję nukleotydów brakującej nici DNA. A C C G T G C C A A T C G A...

Pamiętając o komplementarności zasad azotowych, dopisz sekwencję nukleotydów brakującej nici DNA. A C C G T G C C A A T C G A... 1. Zadanie (0 2 p. ) Porównaj mitozę i mejozę, wpisując do tabeli podane określenia oraz cyfry. ta sama co w komórce macierzystej, o połowę mniejsza niż w komórce macierzystej, gamety, komórki budujące

Bardziej szczegółowo

wykład dla studentów II roku biotechnologii Andrzej Wierzbicki

wykład dla studentów II roku biotechnologii Andrzej Wierzbicki Genetyka ogólna wykład dla studentów II roku biotechnologii Andrzej Wierzbicki Uniwersytet Warszawski Wydział Biologii andw@ibb.waw.pl http://arete.ibb.waw.pl/private/genetyka/ Choroby genetyczne o złożonym

Bardziej szczegółowo

MARKERY MIKROSATELITARNE

MARKERY MIKROSATELITARNE MARKERY MIKROSATELITARNE Badania laboratoryjne prowadzone w Katedrze Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierząt SGGW w ramach monitoringu genetycznego wykorzystują analizę genetyczną markerów mikrosatelitarnych.

Bardziej szczegółowo

Dr. habil. Anna Salek International Bio-Consulting 1 Germany

Dr. habil. Anna Salek International Bio-Consulting 1 Germany 1 2 3 Drożdże są najprostszymi Eukariontami 4 Eucaryota Procaryota 5 6 Informacja genetyczna dla każdej komórki drożdży jest identyczna A zatem każda komórka koduje w DNA wszystkie swoje substancje 7 Przy

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

Podstawy biologii. Informacja genetyczna. Co to jest ewolucja.

Podstawy biologii. Informacja genetyczna. Co to jest ewolucja. Podstawy biologii Informacja genetyczna. Co to jest ewolucja. Historia } Selekcja w hodowli zwierząt, co najmniej 10 000 lat temu } Sztuczne zapłodnienie (np. drzewa daktylowe) 1000 lat temu } Podobne

Bardziej szczegółowo

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. Rodzaje Mutacji

Bioinformatyka. Rodzaje Mutacji Bioinformatyka (wykład monograficzny) wykład 3. E. Banachowicz Zakład Biofizyki Molekularnej IF UAM http://www.amu.edu.pl/~ewas Rodzaje Mutacji zmienność sekwencji (sequence variation) mutacje polimorfizm

Bardziej szczegółowo

Wstęp. Jak programować w DNA? Idea oraz przykład. Problem FSAT charakterystyka i rozwiązanie za pomocą DNA. Jak w ogólności rozwiązywać problemy

Wstęp. Jak programować w DNA? Idea oraz przykład. Problem FSAT charakterystyka i rozwiązanie za pomocą DNA. Jak w ogólności rozwiązywać problemy Ariel Zakrzewski Wstęp. Jak programować w DNA? Idea oraz przykład. Problem FSAT charakterystyka i rozwiązanie za pomocą DNA. Jak w ogólności rozwiązywać problemy matematyczne z użyciem DNA? Gdzie są problemy?

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

Algorytmy genetyczne

Algorytmy genetyczne 9 listopada 2010 y ewolucyjne - zbiór metod optymalizacji inspirowanych analogiami biologicznymi (ewolucja naturalna). Pojęcia odwzorowujące naturalne zjawiska: Osobnik Populacja Genotyp Fenotyp Gen Chromosom

Bardziej szczegółowo

Nowoczesne systemy ekspresji genów

Nowoczesne systemy ekspresji genów Nowoczesne systemy ekspresji genów Ekspresja genów w organizmach żywych GEN - pojęcia podstawowe promotor sekwencja kodująca RNA terminator gen Gen - odcinek DNA zawierający zakodowaną informację wystarczającą

Bardziej szczegółowo

Aproksymacja funkcji a regresja symboliczna

Aproksymacja funkcji a regresja symboliczna Aproksymacja funkcji a regresja symboliczna Problem aproksymacji funkcji polega na tym, że funkcję F(x), znaną lub określoną tablicą wartości, należy zastąpić inną funkcją, f(x), zwaną funkcją aproksymującą

Bardziej szczegółowo

GENETYKA POPULACJI. Ćwiczenia 1 Biologia I MGR /

GENETYKA POPULACJI. Ćwiczenia 1 Biologia I MGR / GENETYKA POPULACJI Ćwiczenia 1 Biologia I MGR 1 ZAGADNIENIA struktura genetyczna populacji obliczanie frekwencji genotypów obliczanie frekwencji alleli przewidywanie struktury następnego pokolenia przy

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

Kombinatoryczna analiza widm 2D-NOESY w spektroskopii Magnetycznego Rezonansu Jądrowego cząsteczek RNA. Marta Szachniuk

Kombinatoryczna analiza widm 2D-NOESY w spektroskopii Magnetycznego Rezonansu Jądrowego cząsteczek RNA. Marta Szachniuk Kombinatoryczna analiza widm 2D-NOESY w spektroskopii Magnetycznego Rezonansu Jądrowego cząsteczek RNA Marta Szachniuk Plan prezentacji Wprowadzenie do tematyki badań Teoretyczny model problemu Złożoność

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

Optymalizacja optymalizacji

Optymalizacja optymalizacji 7 maja 2008 Wstęp Optymalizacja lokalna Optymalizacja globalna Algorytmy genetyczne Badane czasteczki Wykorzystane oprogramowanie (Algorytm genetyczny) 2 Sieć neuronowa Pochodne met-enkefaliny Optymalizacja

Bardziej szczegółowo

wykład dla studentów II roku biotechnologii Andrzej Wierzbicki

wykład dla studentów II roku biotechnologii Andrzej Wierzbicki Genetyka ogólna wykład dla studentów II roku biotechnologii Andrzej Wierzbicki Uniwersytet Warszawski Wydział Biologii andw@ibb.waw.pl http://arete.ibb.waw.pl/private/genetyka/ Wykład 4 Jak działają geny?

Bardziej szczegółowo

Co to jest transkryptom? A. Świercz ANALIZA DANYCH WYSOKOPRZEPUSTOWYCH 2

Co to jest transkryptom? A. Świercz ANALIZA DANYCH WYSOKOPRZEPUSTOWYCH 2 ALEKSANDRA ŚWIERCZ Co to jest transkryptom? A. Świercz ANALIZA DANYCH WYSOKOPRZEPUSTOWYCH 2 Ekspresja genów http://genome.wellcome.ac.uk/doc_wtd020757.html A. Świercz ANALIZA DANYCH WYSOKOPRZEPUSTOWYCH

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

ZARZĄDZANIE POPULACJAMI ZWIERZĄT

ZARZĄDZANIE POPULACJAMI ZWIERZĄT ZARZĄDZANIE POPULACJAMI ZWIERZĄT Ćwiczenia 1 mgr Magda Kaczmarek-Okrój magda_kaczmarek_okroj@sggw.pl 1 ZAGADNIENIA struktura genetyczna populacji obliczanie frekwencji genotypów obliczanie frekwencji alleli

Bardziej szczegółowo

Wykład 14 Biosynteza białek

Wykład 14 Biosynteza białek BIOCHEMIA Kierunek: Technologia Żywności i Żywienie Człowieka semestr III Wykład 14 Biosynteza białek WYDZIAŁ NAUK O ŻYWNOŚCI I RYBACTWA CENTRUM BIOIMMOBILIZACJI I INNOWACYJNYCH MATERIAŁÓW OPAKOWANIOWYCH

Bardziej szczegółowo