MultiSETTER: web server for multiple RNA structure comparison. Sandra Sobierajska Uniwersytet Jagielloński
|
|
- Kamila Rudnicka
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 MultiSETTER: web server for multiple RNA structure comparison Sandra Sobierajska Uniwersytet Jagielloński
2 Wprowadzenie Budowa RNA: - struktura pierwszorzędowa sekwencja nukleotydów w łańcuchu: A, U, G, C - struktura drugorzędowa przestrzenne ukształtowanie cząsteczki - elementy tej struktury mogą być przewidziane za pomocą obliczeń
3 - struktura trzeciorzędowa Struktury 3D RNA są znane jako struktury trzeciorzędowe i formowane z długozasięgowych interakcji pomiędzy odległymi pętlami stabilizowanymi przez kanoniczne lub niekanoniczne par zasad, kationy bądź słabe oddziaływania
4 Cel Duży wpływ struktury trzeciorzędowej i porównanie struktur 3D RNA -> skuteczne narzędzie do badania funkcji RNA i relacji ewolucyjnych Kilka metod ARTS, DIAL, iparts, SARA, SARSA, Rclick, R3Dalign, RASS, FRASS, SETTER, czy R3D-BLAST
5 Ale Żadna z tych metod nie potrafi tego, czego my potrzebujemy, czyli bezpośredniego wielokrotnego dopasowania struktur RNA Tak więc opracowano MultiSETTER!
6 Zalety Można wykryć motywy niekonserwatywne na poziomie sekwencji Może być łatwo sprawdzane wizualnie w celu wykrycia wspólnych motywów -> nie wymagają tak wielu cząsteczek jak MSA Dostępność dla szerokiej publiczności biologów i bioinformatyków Bezpłatny i otwarty dla wszystkich Brak wymagań logowania
7 Zalety cd. Umożliwia wykonanie dopasowania zarówno dla dwóch, jak i więcej struktur oraz porównania między strukturami uzyskanymi z bazy danych PDB lub dostarczonego przez użytkownika Grafika 3D jak i zbiorcze dane statystyczne -> interpretacja
8 Algorytm SETTER SEcondary structure-based TERtiary superposition Podział na fragmenty drugorzędowe struktury GSSU (generalized secondary structure units)
9 Budowa GSSU
10 Algorytm SETTER cd. Nakładanie dwóch struktur Algorytm minimalizacji RMSD w celu uzyskania superpozycji strukturalnej 3 pary punktów: - Dwie poprzez dopasowanie dwóch odpowiednich reszt szyi - Trzecia identyfikowana poprzez dopasowanie każdej możliwej pary nukleotydów pętlowych (wybór najmniejsza liczba punktów)
11 Algorytm SETTER cd. Kolejne porównywanie dwóch struktur poprzez dodatkowe RMSD superpozycji wzajemnych najbliższych sąsiadujących reszt Punktacja : S-distance
12 Algorytm MultiSETTER Heurystyczne podejście dopasowanie progresywne (jak Clustal) Każda para struktur RNA jest dopasowywana przez SETTER, wyniki S-distance powodują powstanie macierzy odległości Drzewo prowadzące jest obliczane przy pomocy metody łączenia sąsiadów (neighbor-joining)
13 Algorytm MultiSETTER Dwie najbliższe sobie struktury -> average structure -> średnia pozycja indywidualnych atomów Dopóki nie dojdziemy do korzenia
14 Paralelizacja 1) Superpozycja struktury par RNA Przetwarzanie wielokrotnych par GSSU (TYLKO ONE!!), niezależnie i każdy z nich przypisany do danej jednostki obliczeniowej 2) Macierz odległości Dla n struktur: n*(n-1)/2 niezależnie
15 Paralelizacja 3) Łączenie RNA Powstawanie przeciętnej struktury może być rozłożone na scalone dopasowanie GSSUs. Takie łączenie może zachodzić niezależnie, czyli równolegle
16 Porównanie dopasowania dwóch struktur do wielokrotnego 1NKW i 1S72 (23 S) 1NKW, 1S72, 2AWB, 2Y11 (23 S) ~3000 reszt każdy 4 rdzeniowy z Hyper-V Intel(R) Core i CP GHz, 16GB RAM, Windows 8.1 Ograniczenie liczby nici od 1-4
17 Wyniki
18 Języki programowania 1) Rdzeń C++ 2) Aplikacja web Python, Model-Template-View (MTV), Django version 1.4 Ze strony serweru: Python Dla klienta: jquery JavaScript version oraz JavaScript molecular viewer JSmol
19 Połączenia Dane o strukturze RNA: baza danych SETTER Relacyjna baza danych MySQL synchronizowana z PDB w każdą środę SETTER = PDB ID, ID łańcuchów, wzory wiązań wodorowych
20 Input
21 Input
22 Output
23
24
25
26 Reasumując Pierwsze dostępne publicznie narzędzie do wielokrotnego dopasowania struktury RNA Wiele dokładnych dopasowań w rozsądnym czasie Wizualizacja w 3D, która może ujawnić relacje strukturalne i funkcjonalne W przyszłości łączyć dopasowania sekwencji i struktur z dużą dokładnością
27 Dziękuję za uwagę.
Bioinformatyka wykład 8, 27.XI.2012
Bioinformatyka wykład 8, 27.XI.2012 białkowa bioinformatyka strukturalna c.d. krzysztof_pawlowski@sggw.pl 2013-01-21 1 Plan wykładu regiony nieuporządkowane sposoby przedstawienia struktur białkowych powierzchnia
Bardziej szczegółowoBioinformatyka wykład 10
Bioinformatyka wykład 10 21.XII.2010 białkowa bioinformatyka strukturalna, c.d. krzysztof_pawlowski@sggw.pl 2011-01-17 1 Regiony nieuporządkowane disordered regions trudna definicja trudne do przewidzenia
Bardziej szczegółowoRMSD - Ocena jakości wybranych molekularnych struktur przestrzennych
RMSD - Ocena jakości wybranych molekularnych struktur przestrzennych Joanna Wiśniewska Promotor: dr inż. P. Łukasiak Spis treści 1. Zakres pracy magisterskiej 2. Struktura białka 3. Struktura kwasów nukleionowych
Bardziej szczegółowoSpis 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 szczegółowoBioinformatyka Laboratorium, 30h. Michał Bereta
Bioinformatyka Laboratorium, 30h Michał Bereta mbereta@pk.edu.pl www.michalbereta.pl 1 Często dopasować chcemy nie dwie sekwencje ale kilkanaście lub więcej 2 Istnieją dokładne algorytmy, lecz są one niewydajne
Bardziej szczegółowoGenomika 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 szczegółowoGrafy i sieci wybrane zagadnienia wykład 3: modele służące porównywaniu sieci
Grafy i sieci wybrane zagadnienia wykład 3: modele służące porównywaniu sieci prof. dr hab. inż. Marta Kasprzak Instytut Informatyki, Politechnika Poznańska Plan wykładu 1. Sieci jako modele interakcji
Bardziej szczegółowoBIOINFORMATYKA. 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 szczegółowoPODSTAWY 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 szczegółowona podstawie artykułu: Modeling Complex RNA Tertiary Folds with Rosetta Clarence Yu Cheng, Fang-Chieh Chou, Rhiju Das
na podstawie artykułu: Modeling Complex RNA Tertiary Folds with Rosetta Clarence Yu Cheng, Fang-Chieh Chou, Rhiju Das wykonała: Marta Szynczewska bioinformatyka Uniwersytet Jagielloński Struktura I-rzędowa
Bardziej szczegółowoBioinformatyka wykład 3.I.2008
Bioinformatyka wykład 3.I.2008 Białkowa bioinformatyka strukturalna c.d. krzysztof_pawlowski@sggw.pl 2008-01-03 1 Plan wykładu analiza i porównywanie struktur białek. doświadczalne metody badania struktur
Bardziej szczegółowoDopasowanie sekwencji (sequence alignment)
Co to jest alignment? Dopasowanie sekwencji (sequence alignment) Alignment jest sposobem dopasowania struktur pierwszorzędowych DNA, RNA lub białek do zidentyfikowanych regionów w celu określenia podobieństwa;
Bardziej szczegółowoBioinformatyka 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 szczegółowoPODSTAWY 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 szczegółowoBioinformatyka 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 Obecnośd Literatura, materiały i ewolucja molekularna
Bardziej szczegółowoPRZYRÓWNANIE SEKWENCJI
http://theta.edu.pl/ Podstawy Bioinformatyki III PRZYRÓWNANIE SEKWENCJI 1 Sequence alignment - przyrównanie sekwencji Poszukiwanie ciągów znaków (zasad nukleotydowych lub reszt aminokwasowych), które posiadają
Bardziej szczegółowoBioinformatyka Laboratorium, 30h. Michał Bereta
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 szczegółowoń ż Ą Ł ż ć ż ć ż ć Ś Ż ć ć ż ć ż ż ż Ą ż ż Ź ń Ą ź ń ź ń Ą ż Ń ż ń Ą ń ż ń Ź ć ń ż Ń Ą ż ż ż ć ń ń Ł ż ż ż ń Ź ź Ą ż Ł ż ż ć ń Ś ć Ó ż ć Ś ż ż Ą ń ż ń Ł ż Ż ń Ą Ł ć ż ń ż ń Ż ń ń Ą ż ż Ł ż ż ż ż ć ż Ń
Bardziej szczegółowoTematy prac dyplomowych inżynierskich
inżynierskich Oferujemy możliwość realizowania poniższych tematów w ramach projektu realizowanego ze środków Narodowego Centrum Badań i Rozwoju. Najlepszym umożliwimy realizację pracy dyplomowej w połączeniu
Bardziej szczegółowoBioinformatyka 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 szczegółowoPrzyrównanie 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 szczegółowoKombinatoryczna 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 szczegółowoOcena jakości modeli strukturalnych białek w oparciu o podobieństwo strukturalne i semantyczny opis funkcji w ontologii GO
Ocena jakości modeli strukturalnych białek w oparciu o podobieństwo strukturalne i semantyczny opis funkcji w ontologii GO Bogumil Konopka 1, Jean-Christophe Nebel 2, Malgorzata Kotulska 1 * 1 Politechnika
Bardziej szczegółowoWykład I. Wprowadzenie do baz danych
Wykład I Wprowadzenie do baz danych Trochę historii Pierwsze znane użycie terminu baza danych miało miejsce w listopadzie w 1963 roku. W latach sześcdziesątych XX wieku został opracowany przez Charles
Bardziej szczegółowoWorkingDoc CostControl: Precyzyjna kontrola kosztów wydruku na urządzeniach Grupy Ricoh
WorkingDoc CostControl WorkingDoc CostControl: Precyzyjna kontrola kosztów wydruku na urządzeniach Grupy Ricoh Agenda Omówienie rozwiązania Cechy i zalety WDCC vs. WDCC Lite Rozwiązanie techniczne Administracja/Raporty
Bardziej szczegółowoStatystyczna 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 szczegółowoBioinformatyka wykład 11, 11.I.2011 Białkowa bioinformatyka strukturalna c.d.
Bioinformatyka wykład 11, 11.I.2011 Białkowa bioinformatyka strukturalna c.d. krzysztof_pawlowski@sggw.pl 11.01.11 1 Dopasowanie strukturalne (alignment) odległość: d ij = (x i -x J ) 2 + (y i -y J ) 2
Bardziej szczegółowoW kierunku równoległej implementacji pakietu T-Coffee
W kierunku równoległej implementacji pakietu T-Coffee Adrian Rospondek 1 1 Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informatyki Kierunek Informatyka, Rok V a.rospondek@poczta.fm Streszczenie Artykuł ten prezentuje
Bardziej szczegółowoWstęp do Biologii Obliczeniowej
Wstęp do Biologii Obliczeniowej Zagadnienia na kolokwium Bartek Wilczyński 5. czerwca 2018 Sekwencje DNA i grafy Sekwencje w biologii, DNA, RNA, białka, alfabety, transkrypcja DNA RNA, translacja RNA białko,
Bardziej szczegółowoProgramowanie. programowania. Klasa 3 Lekcja 9 PASCAL & C++
Programowanie Wstęp p do programowania Klasa 3 Lekcja 9 PASCAL & C++ Język programowania Do przedstawiania algorytmów w postaci programów służą języki programowania. Tylko algorytm zapisany w postaci programu
Bardziej szczegółowoPODSTAWY 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 szczegółowoOMNITRACKER Wersja testowa. Szybki przewodnik instalacji
OMNITRACKER Wersja testowa Szybki przewodnik instalacji 1 Krok 1:Rejestracja pobrania (jeżeli nie wykonana dotychczas) Proszę dokonać rejestracji na stronieomninet (www.omnitracker.com) pod Contact. Po
Bardziej szczegółowoFilogeneza: problem konstrukcji grafu (drzewa) zależności pomiędzy gatunkami.
181 Filogeneza: problem konstrukcji grafu (drzewa) zależności pomiędzy gatunkami. 3. D T(D) poprzez algorytm łączenia sąsiadów 182 D D* : macierz łącząca sąsiadów n Niech TotDist i = k=1 D i,k Definiujemy
Bardziej szczegółowoOMNITRACKER Wersja testowa. Szybki przewodnik instalacji
OMNITRACKER Wersja testowa Szybki przewodnik instalacji 1 Krok 1:Rejestracja pobrania (jeżeli nie wykonana dotychczas) Proszę dokonać rejestracji na stronieomninet (www.omnitracker.com) pod Contact. Po
Bardziej szczegółowoGenerator 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 szczegółowoBioinformatyka. (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 szczegółowoWymagania techniczne. Sage Symfonia 2.0 i Sage Symfonia Start 2.0 wersje 2019
Wymagania techniczne Sage Symfonia 2.0 i Sage Symfonia Start 2.0 wersje 2019 Wersja krótka Wymagania techniczne Windows Windows 7/8/8.1/10 (x86/x64) Procesor 1GHz kompatybilny z x86 lub x64 (2 rdzenie)
Bardziej szczegółowoAlgorytmy równoległe: ocena efektywności prostych algorytmów dla systemów wielokomputerowych
Algorytmy równoległe: ocena efektywności prostych algorytmów dla systemów wielokomputerowych Rafał Walkowiak Politechnika Poznańska Studia inżynierskie Informatyka 2014/15 Znajdowanie maksimum w zbiorze
Bardziej szczegółowoKlaster obliczeniowy
Warsztaty promocyjne Usług kampusowych PLATON U3 Klaster obliczeniowy czerwiec 2012 Przemysław Trzeciak Centrum Komputerowe Politechniki Łódzkiej Agenda (czas: 20min) 1) Infrastruktura sprzętowa wykorzystana
Bardziej szczegółowoAnaliza porównawcza wybranych własności systemów zarządzania bazami danych
Akademia Górniczo Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie Analiza porównawcza wybranych własności systemów zarządzania bazami danych Mirosław Lach Promotor: Prof. dr hab. inŝ. Antoni Ligęza Kraków
Bardziej szczegółowoPorównanie szeregów czasowych z wykorzystaniem algorytmu DTW
Zlot użytkowników R Porównanie szeregów czasowych z wykorzystaniem algorytmu DTW Paweł Teisseyre Instytut Podstaw Informatyki, Polska Akademia Nauk 21 września 2010 Miary podobieństwa między szeregami
Bardziej szczegółowoJęzyki skryptowe. zasady zaliczania literatura wprowadzenie
zasady zaliczania literatura wprowadzenie Cel przedmiotu: zapoznanie z możliwościami wykorzystania języków skryptowych do obsługi danych zapoznanie z możliwościami wykorzystania języków skryptowych do
Bardziej szczegółowoCustomer Attribution Models. czyli o wykorzystaniu machine learning w domu mediowym.
Customer Attribution Models czyli o wykorzystaniu machine learning w domu mediowym. Proces decyzyjny MAILING SEO SEM DISPLAY RETARGETING PRZEGRANI??? ZWYCIĘZCA!!! Modelowanie atrybucja > Słowo klucz: wpływ
Bardziej szczegółowoWIZUALNA EKSPLORACJA DANYCH I RAPORTOWANIE W SAS VISUAL ANALYTICS ORAZ WSTĘP DO SAS VISUAL STATISTICS
WIZUALNA EKSPLORACJA DANYCH I RAPORTOWANIE W SAS VISUAL ANALYTICS ORAZ WSTĘP DO SAS VISUAL STATISTICS WEBINARIUM, 2016.03.08 Dr Sławomir Strzykowski, Senior Business Solution Manager SAS VISUAL ANALYTICS
Bardziej szczegółowoWymagania techniczne
Wymagania techniczne Sage Symfonia 2.0 Finanse i Księgowość 2017 Sage Symfonia 2.0 Handel 2017 Sage Symfonia 2.0 Kadry i Płace 2017 Sage Symfonia 2.0 Środki Trwałe 2017 Sage Symfonia Start 2.0 Mała Księgowość
Bardziej szczegółowo"Zapisane w genach, czyli Python a tajemnice naszego genomu."
"Zapisane w genach, czyli Python a tajemnice naszego genomu." Dr Kaja Milanowska Instytut Biologii Molekularnej i Biotechnologii UAM VitaInSilica sp. z o.o. Warszawa, 9 lutego 2015 Dane biomedyczne 1)
Bardziej szczegółowoPodstawy 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 szczegółowoBioinformatyka 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 szczegółowoKonstruowanie drzew filogenetycznych. Magda Mielczarek Katedra Genetyki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu
Konstruowanie drzew filogenetycznych Magda Mielczarek Katedra Genetyki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu Drzewa filogenetyczne ukorzenione i nieukorzenione binarność konstrukcji topologia (sposób rozgałęziana
Bardziej szczegółowoGenerator 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 szczegółowoE: Rekonstrukcja ewolucji. Algorytmy filogenetyczne
E: Rekonstrukcja ewolucji. Algorytmy filogenetyczne Przypominajka: 152 drzewo filogenetyczne to drzewo, którego liśćmi są istniejące gatunki, a węzły wewnętrzne mają stopień większy niż jeden i reprezentują
Bardziej szczegółowoKierunek:Informatyka- - inż., rok I specjalność: Grafika komputerowa i multimedia
:Informatyka- - inż., rok I specjalność: Grafika komputerowa i multimedia Podstawy prawne. 1 15 1 Podstawy ekonomii. 1 15 15 2 Metody uczenia się i studiowania. 1 15 1 Środowisko programisty. 1 30 3 Komputerowy
Bardziej szczegółowoKierunek:Informatyka- - inż., rok I specjalność: Grafika komputerowa
:Informatyka- - inż., rok I specjalność: Grafika komputerowa Metody uczenia się i studiowania. 1 Podstawy prawne. 1 Podstawy ekonomii. 1 Matematyka dyskretna. 1 Wprowadzenie do informatyki. 1 Podstawy
Bardziej szczegółowoBioinformatyka 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 szczegółowoZałożenia monitoringu innowacyjności województwa mazowieckiego
Założenia monitoringu innowacyjności województwa mazowieckiego Wojciech Dziemianowicz prezentacja składa się z materiałów przygotowanych przez firmy GEOPROFIT i ECORYS Polska sp. z o.o. na zlecenie Urzędu
Bardziej szczegółowoMongoDB. wprowadzenie. dr inż. Paweł Boiński, Politechnika Poznańska
MongoDB wprowadzenie dr inż. Paweł Boiński, Politechnika Poznańska Plan Historia Podstawowe pojęcia: Dokument Kolekcja Generowanie identyfikatora Model danych Dokumenty zagnieżdżone Dokumenty z referencjami
Bardziej szczegółowoAlgorytmy równoległe. Rafał Walkowiak Politechnika Poznańska Studia inżynierskie Informatyka 2010
Algorytmy równoległe Rafał Walkowiak Politechnika Poznańska Studia inżynierskie Informatyka Znajdowanie maksimum w zbiorze n liczb węzły - maksimum liczb głębokość = 3 praca = 4++ = 7 (operacji) n - liczność
Bardziej szczegółowoEfekt kształcenia. Wiedza
Efekty dla studiów drugiego stopnia profil ogólnoakademicki na kierunku Informatyka na specjalności Przetwarzanie i analiza danych, na Wydziale Matematyki i Nauk Informacyjnych, gdzie: * Odniesienie oznacza
Bardziej szczegółowoWykład V. Rzut okiem na języki programowania. Studia Podyplomowe INFORMATYKA Podstawy Informatyki
Studia Podyplomowe INFORMATYKA Podstawy Informatyki Wykład V Rzut okiem na języki programowania 1 Kompilacja vs. interpretacja KOMPILACJA Proces, który przetwarza program zapisany w języku programowania,
Bardziej szczegółowoPorównywanie i dopasowywanie sekwencji
Porównywanie i dopasowywanie sekwencji Związek bioinformatyki z ewolucją Wraz ze wzrostem dostępności sekwencji DNA i białek pojawiła się nowa możliwość śledzenia ewolucji na poziomie molekularnym Ewolucja
Bardziej szczegółowoPraca magisterska Jakub Reczycki. Opiekun : dr inż. Jacek Rumiński. Katedra Inżynierii Biomedycznej Wydział ETI Politechnika Gdańska
System gromadzenia, indeksowania i opisu słownikowego norm i rekomendacji Praca magisterska Jakub Reczycki Opiekun : dr inż. Jacek Rumiński Katedra Inżynierii Biomedycznej Wydział ETI Politechnika Gdańska
Bardziej szczegółowoWYMAGANIA EDUKACYJNE. Programowanie Aplikacji Internetowych klasa III
WYMAGANIA EDUKACYJNE Programowanie Aplikacji Internetowych klasa III Dopuszczający Zna historię języka PHP Zna witryny internetowe oferujące darmowe skrypty PHP Potrafi wyświetlad dokument php na lokalnym
Bardziej szczegółowoBioinformatyka. Ocena wiarygodności dopasowania sekwencji.
Bioinformatyka Ocena wiarygodności dopasowania sekwencji www.michalbereta.pl Załóżmy, że mamy dwie sekwencje, które chcemy dopasować i dodatkowo ocenić wiarygodność tego dopasowania. Interesujące nas pytanie
Bardziej szczegółowoKARTA KURSU. Języki hipertekstowe i tworzenie stron WWW. Opis kursu (cele kształcenia) Warunki wstępne. Efekty kształcenia. Nazwa
KARTA KURSU Nazwa Nazwa w j. ang. Języki hipertekstowe i tworzenie stron WWW Hypertext languages and web page design Kod Punktacja ECTS* 4 Koordynator dr inż. Marcin Piekarczyk Zespół dydaktyczny: dr inż.
Bardziej szczegółowoSerwer SSH. Wprowadzenie do serwera SSH Instalacja i konfiguracja Zarządzanie kluczami
Serwer SSH Serwer SSH Wprowadzenie do serwera SSH Instalacja i konfiguracja Zarządzanie kluczami Serwer SSH - Wprowadzenie do serwera SSH Praca na odległość potrzeby w zakresie bezpieczeństwa Identyfikacja
Bardziej szczegółowoZAJĘCIA ORGANIZACYJNE WSTĘP DO BIOINFORMATYKI
ZAJĘCIA ORGANIZACYJNE WSTĘP DO BIOINFORMATYKI Podstawy Bioinformatyki lab 1 PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 1 BIOINFORMATYKA Dr Magda Mielczarek Katedra Genetyki, pokój nr 14 ul. Kożuchowska
Bardziej szczegółowoBIOINFORMATYKA 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 szczegółowoProf. dr hab. Joanna Trylska Rada Naukowa Instytutu Biochemii i Biofizyki Polskiej Akademii Nauk w Warszawie
ul. S. Banacha 2c, 02-097 Warszawa TEL.: + 48 22 55 43 600, FAX: +48 22 55 43 606, E-MAIL: sekretariat@cent.uw.edu.pl www.cent.uw.edu.pl Warszawa, 10 października 2017 Prof. dr hab. Joanna Trylska e-mail:
Bardziej szczegółowoAlgorytmiczne aspekty modelowania i ewaluacji biomolekuł Algorithmic aspects of modeling and evaluation of biomolecules
Algorytmiczne aspekty modelowania i ewaluacji biomolekuł Algorithmic aspects of modeling and evaluation of biomolecules Maciej Antczak Streszczenie Rozprawy Doktorskiej Promotor: dr hab inż. Marta Kasprzak,
Bardziej szczegółowoprof. dr hab. inż. Marta Kasprzak Instytut Informatyki, Politechnika Poznańska Dopasowanie sekwencji
Bioinformatyka wykład 5: dopasowanie sekwencji prof. dr hab. inż. Marta Kasprzak Instytut Informatyk Politechnika Poznańska Dopasowanie sekwencji Badanie podobieństwa sekwencji stanowi podstawę wielu gałęzi
Bardziej szczegółowoTranslacja i proteom komórki
Translacja i proteom komórki 1. Kod genetyczny 2. Budowa rybosomów 3. Inicjacja translacji 4. Elongacja translacji 5. Terminacja translacji 6. Potranslacyjne zmiany polipeptydów 7. Translacja a retikulum
Bardziej szczegółowoPracownia Inżynierii Procesowej
Pracownia Inżynierii Procesowej Aktualizacja oferty styczeń 2016 WŁAŚCICIEL mgr inż. Alicja Wróbel Absolwent Politechniki Opolskiej, Wydziału Zarzadzania i Inżynierii Produkcji Rysunek techniczny 2D 3D
Bardziej szczegółowoUCHWAŁA NR 46/2013. Senatu Akademii Marynarki Wojennej im. Bohaterów Westerplatte z dnia 19 września 2013 roku
UCHWAŁA NR 46/2013 Senatu Akademii Marynarki Wojennej im. Bohaterów Westerplatte z dnia 19 września 2013 roku w sprawie: korekty efektów kształcenia dla kierunku informatyka Na podstawie ustawy z dnia
Bardziej szczegółowoktóra metoda jest najlepsza
która metoda jest najlepsza dr inż. Marek Żabka Instytut Matematyki Wydział Matematyki Stosowanej Politechnika Śląska 20 września 2012r Nowa metoda tworzenia grafiki na stronie internetowej: element,,canvas
Bardziej szczegółowo2011-11-04. Instalacja SQL Server Konfiguracja SQL Server Logowanie - opcje SQL Server Management Studio. Microsoft Access Oracle Sybase DB2 MySQL
Instalacja, konfiguracja Dr inŝ. Dziwiński Piotr Katedra InŜynierii Komputerowej Kontakt: piotr.dziwinski@kik.pcz.pl 2 Instalacja SQL Server Konfiguracja SQL Server Logowanie - opcje SQL Server Management
Bardziej szczegółowoPorównywanie 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 szczegółowoAkademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. dr inż. Adam Piórkowski. Jakub Osiadacz Marcin Wróbel
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie Problem magazynowania i przetwarzania wielkoformatowych map i planów geologicznych. Promotor: dr inż. Adam Piórkowski Autorzy: Jakub Osiadacz
Bardziej szczegółowoAutomatyzacja Testowania w WEB 2.0
Automatyzacja Testowania w WEB 2.0 Wojciech Pająk, Radosław Smilgin XXIV Jesienne Spotkania PTI Wisła, 20-24 października 2008 Agenda Wprowadzenie do automatyzacji testowania Technologie WEB 2.0 Narzędzia
Bardziej szczegółowoWymagania sprzętowe i systemowe
System obsługi sprawozdawczości Wymagania i systemowe wersja 5.13.1 Wrocław 07.2015r. Wszelkie prawa zastrzeżone. Dokument może być reprodukowany lub przechowywany bez ograniczeń tylko w całości. Żadna
Bardziej szczegółowoAnaliza biznesowa studium przypadku
2012 Analiza biznesowa studium przypadku Sławomir Kurowski Nowoczesna Firma S.A. Analiza biznesowa integracji B2B Bydgoszcz, 26 września 2012 Agenda Nowoczesna Firma S.A. historia, działalność, partnerzy
Bardziej szczegółowoProcesy integracji modeli danych do jednolitej struktury WBD. Tadeusz Chrobak, Krystian Kozioł, Artur Krawczyk, Michał Lupa
Procesy integracji modeli danych do jednolitej struktury WBD Tadeusz Chrobak, Krystian Kozioł, Artur Krawczyk, Michał Lupa Koncepcja Wielorozdzielczej Bazy Danych Kluczowe uwarunkowania systemu generalizacji:
Bardziej szczegółowoDodatkowo planowane jest przeprowadzenie oceny algorytmów w praktycznym wykorzystaniu przez kilku niezależnych użytkowników ukończonej aplikacji.
Spis Treści 1. Wprowadzenie... 2 1.1 Wstęp... 2 1.2 Cel pracy... 2 1.3 Zakres pracy... 2 1.4 Użyte technologie... 2 1.4.1 Unity 3D... 3 2. Sztuczna inteligencja w grach komputerowych... 4 2.1 Zadanie sztucznej
Bardziej szczegółowoTechnologie cyfrowe. Artur Kalinowski. Zakład Cząstek i Oddziaływań Fundamentalnych Pasteura 5, pokój 4.15
Technologie cyfrowe Artur Kalinowski Zakład Cząstek i Oddziaływań Fundamentalnych Pasteura 5, pokój 4.15 Artur.Kalinowski@fuw.edu.pl Semestr letni 2014/2015 Zadanie algorytmiczne: wyszukiwanie dane wejściowe:
Bardziej szczegółowoSYSTEM HYDROGRAFICZNY RZGW W SZCZECINIE
SYSTEM HYDROGRAFICZNY RZGW W SZCZECINIE. GROMADZENIE, PRZETWARZANIE ORAZ WIZUALIZACJA CIĄGŁEJ INFORMACJI BATYMETRYCZNEJ RZEKI ODRY KRZYSZTOF IWAN, TOMASZ ZAWADZKI REGIONALNY ZARZĄD GOSPODARKI WODNEJ W
Bardziej szczegółowoTOK STUDIÓW Kierunek: informatyka rok studiów: I studia stacjonarne pierwszego stopnia, rok akademicki 2014/2015. Forma zaliczen ia. egz. lab.
Lp TOK TUDIÓW rok studiów: I studia stacjonarne pierwszego stopnia, rok akademicki 2014/2015 w ć w ko n lab EC T 1 Podstawy prawno-etyczne 15 1 x 2 Podstawy ekonomii 15 1 x 3 Repetytorium z matematyki
Bardziej szczegółowoPrzewidywanie struktur białek
Łukasz Ołdziejewski Wydział Chemii UW Przewidywanie struktur białek czyli droga do projektowania indywidualnych leków Sprawozdanie studenckie 2007/2008 1 Indywidualność jednostki KaŜdy człowiek jest indywidualnym
Bardziej szczegółowoUCHWAŁA NR 60/2013 Senatu Akademii Marynarki Wojennej im. Bohaterów Westerplatte z dnia 21 listopada 2013 roku
UCHWAŁA NR 60/2013 Senatu Akademii Marynarki Wojennej im. Bohaterów Westerplatte z dnia 21 listopada 2013 roku w sprawie: korekty efektów kształcenia dla kierunku informatyka Na podstawie ustawy z dnia
Bardziej szczegółowoPrzewidywanie struktury kanału białkowego z wykorzystaniem probabilistycznych gramatyk formalnych oraz modelu ciągłego przepływu jonów
Przewidywanie struktury kanału białkowego z wykorzystaniem probabilistycznych gramatyk formalnych oraz modelu ciągłego przepływu jonów Witold Dyrka Instytut Inżynierii Biomedycznej i Pomiarowej, Politechnika
Bardziej szczegółowoĆwiczenie 5/6. Informacja genetyczna i geny u różnych grup organizmów. Porównywanie sekwencji nukleotydowych w bazie NCBI z wykorzystaniem BLAST.
Ćwiczenie 5/6 Informacja genetyczna i geny u różnych grup organizmów. Porównywanie sekwencji nukleotydowych w bazie NCBI z wykorzystaniem BLAST. Prof. dr hab. Roman Zieliński 1. Informacja genetyczna u
Bardziej szczegółowoModelowanie motywów łańcuchami Markowa wyższego rzędu
Modelowanie motywów łańcuchami Markowa wyższego rzędu Uniwersytet Warszawski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki 23 października 2008 roku Plan prezentacji 1 Źródła 2 Motywy i ich znaczenie Łańcuchy
Bardziej szczegółowoPodstawy 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 szczegółowoAlgorytmy równoległe: prezentacja i ocena efektywności prostych algorytmów dla systemów równoległych
Algorytmy równoległe: prezentacja i ocena efektywności prostych algorytmów dla systemów równoległych Rafał Walkowiak Politechnika Poznańska Studia inżynierskie Informatyka 2018/19 Problem: znajdowanie
Bardziej szczegółowoProgram MC. Obliczyć radialną funkcję korelacji. Zrobić jej wykres. Odczytać z wykresu wartość radialnej funkcji korelacji w punkcie r=
Program MC Napisać program symulujący twarde kule w zespole kanonicznym. Dla N > 100 twardych kul. Gęstość liczbowa 0.1 < N/V < 0.4. Zrobić obliczenia dla 2,3 różnych wartości gęstości. Obliczyć radialną
Bardziej szczegółowoBIM jako techniczna platforma Zintegrowanej Realizacji Przedsięwzięcia (IPD - Integrated Project Delivery)
BIM jako techniczna platforma Zintegrowanej Realizacji Przedsięwzięcia (IPD - Integrated Project Delivery) Dr inż. Michał Juszczyk Politechnika Krakowska Wydział Inżynierii Lądowej Zakład Technologii i
Bardziej szczegółowoStochastyczna 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 szczegółowoPODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 5 ANALIZA FILOGENETYCZNA
PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 5 ANALIZA FILOGENETYCZNA ANALIZA FILOGENETYCZNA 1. Wstęp - filogenetyka 2. Struktura drzewa filogenetycznego 3. Metody konstrukcji drzewa 4. Etapy konstrukcji drzewa filogenetycznego
Bardziej szczegółowoAplikacje webowe z wykorzystaniem Node.js oraz Express
Aplikacje webowe z wykorzystaniem Node.js oraz Express Adresaci szkolenia: Kurs przeznaczony jest dla programistów pragnących tworzyć skalowalne aplikacje z wykorzystaniem Node.js. Parametry szkolenia:
Bardziej szczegółowoKONCEPCJA WYKORZYSTANIA TECHNOLOGII APPLET- JAVA W TWORZENIU
KONCEPCJA WYKORZYSTANIA TECHNOLOGII APPLET- JAVA W TWORZENIU TORINGU PRZEMIESZCZA I ICH WIZUALIZACJI NA MAPIE CYFROWEJ 05-130 Zegrze, ul. Warszawska 22A Appletu przy projektowaniu i tworzeniu systemu Applet-
Bardziej szczegółowo