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

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

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

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 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 szczegółowo

Bioinformatyka wykład 10

Bioinformatyka 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 szczegółowo

RMSD - Ocena jakości wybranych molekularnych struktur przestrzennych

RMSD - 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 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

Bioinformatyka Laboratorium, 30h. Michał Bereta

Bioinformatyka 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 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

Grafy i sieci wybrane zagadnienia wykład 3: modele służące porównywaniu sieci

Grafy 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 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

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

na 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 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 szczegółowo

Bioinformatyka wykład 3.I.2008

Bioinformatyka 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 szczegółowo

Dopasowanie sekwencji (sequence alignment)

Dopasowanie 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 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

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

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 Obecnośd Literatura, materiały i ewolucja molekularna

Bardziej szczegółowo

PRZYRÓWNANIE SEKWENCJI

PRZYRÓWNANIE 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 szczegółowo

Bioinformatyka Laboratorium, 30h. Michał Bereta

Bioinformatyka 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 szczegółowo

ń 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 szczegółowo

Tematy prac dyplomowych inżynierskich

Tematy 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 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

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

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

Ocena 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 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 szczegółowo

Wykład I. Wprowadzenie do baz danych

Wykład 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 szczegółowo

WorkingDoc CostControl: Precyzyjna kontrola kosztów wydruku na urządzeniach Grupy Ricoh

WorkingDoc 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 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

Bioinformatyka wykład 11, 11.I.2011 Białkowa bioinformatyka strukturalna c.d.

Bioinformatyka 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 szczegółowo

W kierunku równoległej implementacji pakietu T-Coffee

W 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 szczegółowo

Wstęp do Biologii Obliczeniowej

Wstęp 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 szczegółowo

Programowanie. programowania. Klasa 3 Lekcja 9 PASCAL & C++

Programowanie. 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 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

OMNITRACKER Wersja testowa. Szybki przewodnik instalacji

OMNITRACKER 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 szczegółowo

Filogeneza: problem konstrukcji grafu (drzewa) zależności pomiędzy gatunkami.

Filogeneza: 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 szczegółowo

OMNITRACKER Wersja testowa. Szybki przewodnik instalacji

OMNITRACKER 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 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

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

Wymagania 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 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 szczegółowo

Algorytmy równoległe: ocena efektywności prostych algorytmów dla systemów wielokomputerowych

Algorytmy 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 szczegółowo

Klaster obliczeniowy

Klaster 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 szczegółowo

Analiza porównawcza wybranych własności systemów zarządzania bazami danych

Analiza 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 szczegółowo

Porównanie szeregów czasowych z wykorzystaniem algorytmu DTW

Porównanie 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 szczegółowo

Języki skryptowe. zasady zaliczania literatura wprowadzenie

Języki 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 szczegółowo

Customer Attribution Models. czyli o wykorzystaniu machine learning w domu mediowym.

Customer 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 szczegółowo

WIZUALNA 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 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 szczegółowo

Wymagania techniczne

Wymagania 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. "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 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

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

Konstruowanie drzew filogenetycznych. Magda Mielczarek Katedra Genetyki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu

Konstruowanie 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 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

E: Rekonstrukcja ewolucji. Algorytmy filogenetyczne

E: 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 szczegółowo

Kierunek:Informatyka- - inż., rok I specjalność: Grafika komputerowa i multimedia

Kierunek: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 szczegółowo

Kierunek:Informatyka- - inż., rok I specjalność: Grafika komputerowa

Kierunek: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 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

Założenia monitoringu innowacyjności województwa mazowieckiego

Założenia 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 szczegółowo

MongoDB. wprowadzenie. dr inż. Paweł Boiński, Politechnika Poznańska

MongoDB. 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 szczegółowo

Algorytmy równoległe. Rafał Walkowiak Politechnika Poznańska Studia inżynierskie Informatyka 2010

Algorytmy 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 szczegółowo

Efekt kształcenia. Wiedza

Efekt 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 szczegółowo

Wykład V. Rzut okiem na języki programowania. Studia Podyplomowe INFORMATYKA Podstawy Informatyki

Wykład 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 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 pojawiła się nowa możliwość śledzenia ewolucji na poziomie molekularnym Ewolucja

Bardziej szczegółowo

Praca magisterska Jakub Reczycki. Opiekun : dr inż. Jacek Rumiński. Katedra Inżynierii Biomedycznej Wydział ETI Politechnika Gdańska

Praca 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 szczegółowo

WYMAGANIA EDUKACYJNE. Programowanie Aplikacji Internetowych klasa III

WYMAGANIA 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 szczegółowo

Bioinformatyka. Ocena wiarygodności dopasowania sekwencji.

Bioinformatyka. 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 szczegółowo

KARTA KURSU. Języki hipertekstowe i tworzenie stron WWW. Opis kursu (cele kształcenia) Warunki wstępne. Efekty kształcenia. Nazwa

KARTA 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 szczegółowo

Serwer SSH. Wprowadzenie do serwera SSH Instalacja i konfiguracja Zarządzanie kluczami

Serwer 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 szczegółowo

ZAJĘCIA ORGANIZACYJNE WSTĘP DO BIOINFORMATYKI

ZAJĘCIA 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 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

Prof. dr hab. Joanna Trylska Rada Naukowa Instytutu Biochemii i Biofizyki Polskiej Akademii Nauk w Warszawie

Prof. 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 szczegółowo

Algorytmiczne 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 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 szczegółowo

prof. dr hab. inż. Marta Kasprzak Instytut Informatyki, Politechnika Poznańska Dopasowanie sekwencji

prof. 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 szczegółowo

Translacja i proteom komórki

Translacja 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 szczegółowo

Pracownia Inżynierii Procesowej

Pracownia 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 szczegółowo

UCHWAŁA 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 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 szczegółowo

która metoda jest najlepsza

która 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 szczegółowo

2011-11-04. Instalacja SQL Server Konfiguracja SQL Server Logowanie - opcje SQL Server Management Studio. Microsoft Access Oracle Sybase DB2 MySQL

2011-11-04. 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 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

Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. dr inż. Adam Piórkowski. Jakub Osiadacz Marcin Wróbel

Akademia 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 szczegółowo

Automatyzacja Testowania w WEB 2.0

Automatyzacja 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 szczegółowo

Wymagania sprzętowe i systemowe

Wymagania 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 szczegółowo

Analiza biznesowa studium przypadku

Analiza 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 szczegółowo

Procesy 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 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 szczegółowo

Dodatkowo planowane jest przeprowadzenie oceny algorytmów w praktycznym wykorzystaniu przez kilku niezależnych użytkowników ukończonej aplikacji.

Dodatkowo 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 szczegółowo

Technologie 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 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 szczegółowo

SYSTEM HYDROGRAFICZNY RZGW W SZCZECINIE

SYSTEM 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 szczegółowo

TOK STUDIÓW Kierunek: informatyka rok studiów: I studia stacjonarne pierwszego stopnia, rok akademicki 2014/2015. Forma zaliczen ia. egz. lab.

TOK 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 szczegółowo

Przewidywanie struktur białek

Przewidywanie 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 szczegółowo

UCHWAŁA 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 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 szczegółowo

Przewidywanie 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 Przewidywanie struktury kanału białkowego z wykorzystaniem probabilistycznych gramatyk formalnych oraz modelu ciągłego przepływu jonów Witold Dyrka Instytut Inżynierii Biomedycznej i Pomiarowej, Politechnika

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie 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. 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 szczegółowo

Modelowanie motywów łańcuchami Markowa wyższego rzędu

Modelowanie 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 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

Algorytmy równoległe: prezentacja i ocena efektywności prostych algorytmów dla systemów równoległych

Algorytmy 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 szczegółowo

Program MC. Obliczyć radialną funkcję korelacji. Zrobić jej wykres. Odczytać z wykresu wartość radialnej funkcji korelacji w punkcie r=

Program 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 szczegółowo

BIM jako techniczna platforma Zintegrowanej Realizacji Przedsięwzięcia (IPD - Integrated Project Delivery)

BIM 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 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

PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 5 ANALIZA FILOGENETYCZNA

PODSTAWY 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 szczegółowo

Aplikacje webowe z wykorzystaniem Node.js oraz Express

Aplikacje 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 szczegółowo

KONCEPCJA WYKORZYSTANIA TECHNOLOGII APPLET- JAVA W TWORZENIU

KONCEPCJA 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