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

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "prof. dr hab. inż. Marta Kasprzak Instytut Informatyki, Politechnika Poznańska"

Transkrypt

1 Bioinformatyka wykła 8: mapowanie prof. r ha. inż. Marta Kasprzak Instytut Informatyki, Politechnika Poznańska Mapowanie Pojęcie mapowanie onosi się o różnych prolemów Trzeci etap skłaania sekwencji genomowej e novo Przypisywanie genów o opowienich miejsc chromosomów na postawie efektów rekominacji Dopasowywanie oczytów z sekwenatora o genomu referencyjnego, tzw. resekwencjonowanie Porównywanie wyników eksperymentalnych la fragmentów wóch genomów, tzw. fingerprinting Dopasowywanie struktur przestrzennych iałek i RNA Inne

2 Mapowanie W trzecim (chronologicznie pierwszym) etapie skłaania sekwencji genomowej należy otworzyć oryginalne uporząkowanie ługich, nakłaających się na sieie fragmentów DNA ez znajomości ich sekwencji. Sekwencje nukleotyowe fragmentów rozpoznawane są niezależnie w procesie sekwencjonowania i asemlacji Dane wejściowe stanowią multiziory ługości fragmentów (w mapowaniu restrykcyjnym, np. w prolemach pojeynczego lu powójnego trawienia) lu wyniki eksperymentu hyryyzacyjnego na ziorach fragmentów i unikalnych próek (markerów) [S. Benzer, Proc. Natl. Aca. Sci. USA 5 (959)] Metoa służąca ientyfikacji topologii zapisu informacji genetycznej akteriofaga. Wynik eksperymentu wskazał na jej linearną strukturę Poona zasaa porząkowania fragmentów stosowana jest oecnie w mapowaniu przez hyryyzację za pomocą unikalnych próek. Bezłęna macierz hyryyzacji może yć reprezentowana poprzez graf interwałowy Grafy interwałowe ozwiercielają relację nakłaania się interwałów w przestrzeni liniowej. Dwa wierzchołki opowiaające interwałom są połączone krawęzią, jeśli interwały przecinają się

3 Mapowanie za pomocą unikalnych próek (ez łęów) W wyniku eksperymentu hyryyzacji łuższych fragmentów DNA o nieznanych sekwencjach z krótkimi unikalnymi prókami otrzymujemy informację o ich zawieraniu fragmenty próki a c fragmenty próki a c W przypaku eksperymentu ez łęów macierz hyryyzacji posiaa w wierszach własność consecutive ones a fragmenty Graf skonstruowany na postawie ezłęnej macierzy hyryyzacji jest grafem interwałowym c próki a c

4 [F. Alizaeh i in., J. Comput. Biol. (995)] Błęy hyryyzacji: chimery, łęy negatywne i pozytywne Macierz hyryyzacji z łęami nie posiaa już własności consecutive ones. Celem jest znalezienie takiego uporząkowania kolumn, la którego licza łęów w macierzy (czyli licza przerw w ciągach jeynek) jest minimalna fragmenty próki a c macierz z łęami fragmenty próki a c rozwiązanie optymalne 7 [F. Alizaeh i in., J. Comput. Biol. (995)] c. Poszukiwanie minimalnej liczy przerw w macierzy opowiaa poszukiwaniu cyklu komiwojażera w grafie (metoa heurystyczna) Wagi krawęzi to oległość Hamminga pomięzy prókami fragmenty próki a c x oległość Hamminga c x a c cykl optymalny ( z ) a x c 8

5 [D. Greenerg i S. Istrail, J. Comput. Biol. (995)] Nagrazanie zgoności zamiast karania niezgoności Wierzchołki reprezentują próki, a krawęzie opisane są liczą fragmentów, które zawierają oie próki. Rozwiązaniem jest cykl Hamiltona o najwyższej waze fragmenty próki a c wagi krawęzi c a 0 c cykl optymalny a c 9 Jeśli próki nie są unikalne w oręie aanego fragmentu genomu, nie można oczekiwać własności consecutive ones macierzy hyryyzacji. W macierzy naal jenej próce opowiaa jena kolumna, tym razem jenak stowarzyszone z nią fragmenty nie muszą wystąpić ook sieie w genomie Zestaw próek hyryyzujących z fragmentem tworzy jego profil (ang. fingerprint). Uszeregowanie fragmentów można otworzyć, opierając się na przypuszczeniu, że im większe jest ich wzajemne nałożenie, tym arziej poone są ich profile (tym większą liczę próek mają wspólną) 0 5

6 [D. Gusfiel, Algorithms on Strings, Trees, an Sequences (997)] Prolem mapowania przez hyryyzację z nieunikalnymi prókami jest truny oliczeniowo, rozwiązany został m.in. heurystyką zachłanną a c 0 0 a c 5 a [D. Gusfiel, Algorithms on Strings, Trees, an Sequences (997)] W kolejnych krokach oierane są w pary i łączone w kontig wa fragmenty o najarziej pasujących profilach a c +5, 6+7, (+5)+, (+5+)+, 0 0 (+5++)+, (6+7)+(+5+++) a c 5 a

7 Innym rozajem mapowania jest poejście ez markerów, z użyciem tylko enzymów restrykcyjnych (np. jenego lu wóch), które trawią aany fragment wuniciowego DNA. Multiziory ługości ocinków wynikowych wystarczają o otworzenia oryginalnego uporząkowania ocinków Wśró kominatorycznych moeli prolemów mapowania restrykcyjnego można wymienić prolem powójnego trawienia, prolem częściowego trawienia, uproszczony prolem częściowego trawienia Prolem mapowania za pomocą wóch enzymów restrykcyjnych prolem powójnego trawienia (ang. oule igest prolem, DDP) Instancja: Multiziory A, B i AB ługości ocinków pochozących z trawienia kopii fragmentu DNA woma enzymami restrykcyjnymi. Rozwiązanie: Mapa miejsc restrykcyjnych w aanym fragmencie, tzn. takie uszeregowanie elementów multizioru AB, które umożliwi pokrycie wskazanych miejsc cięcia poprzez uszeregowanie elementów multiziorów A i B. A B AB 7

8 DDP przykła A = {,, 6}, B = {, 5, 7}, AB = {,,,, } Rozwiązanie: A B AB Prolem ten nawet przy założeniu raku łęów w instancji jest truny oliczeniowo 5 [K. Danna i D. Nathans, Proc. Natl. Aca. Sci. USA 68 (97)] Prolem mapowania za pomocą jenego enzymu restrykcyjnego prolem częściowego trawienia (ang. partial igest prolem, PDP) Instancja: Multiziór A ługości ocinków pochozących z trawienia kopii fragmentu DNA jenym enzymem restrykcyjnym w różnych przeziałach czasowych. Rozwiązanie: Mapa miejsc restrykcyjnych w aanym fragmencie taka, że oległości pomięzy wszystkimi parami miejsc (również końcami fragmentu) pokryją się z multiziorem A. 6 8

9 PDP przykła A = {,,,,,,, 5, 6, 6, 7, 8, 9, 0, } Rozwiązanie: Mapowanie metoą częściowego trawienia jest trune w realizacji ze wzglęu na liczę przeprowazanych eksperymentów laoratoryjnych i prolem z oorem właściwego czasu trwania reakcji Prolem przy założeniu raku łęów w instancji jest otwarty z punktu wizenia złożoności oliczeniowej 7 [J. Błażewicz i in., Bioinformatics 7 (00)] Uproszczony prolem częściowego trawienia (ang. simplifie partial igest prolem, SPDP) Instancja: Multiziory A i B ługości ocinków pochozących opowienio z krótkiego i ługiego trawienia kopii fragmentu DNA jenym enzymem restrykcyjnym. Rozwiązanie: Mapa miejsc restrykcyjnych w aanym fragmencie, tzn. takie uszeregowanie elementów multizioru B, które umożliwi pokrycie wskazanych miejsc cięcia poprzez uszeregowanie par elementów z A. A B 8 9

10 SPDP przykła A = {,, 5, 6, 7, 8, 9, 0}, B = {,,,, } Rozwiązanie: A 0 B Prolem przy założeniu raku łęów w instancji jest truny oliczeniowo 9 może yć także rozumiane jako opasowywanie o sieie wóch fragmentów genomu na postawie ich profili cięć enzymami restrykcyjnymi (fingerprinting). Poone fragmenty poane trawieniu tych samych enzymów azą w efekcie poony oraz ługości uzyskanych ocinków Dopasowanie takie może yć uzyskane algorytmem programowania ynamicznego w poony sposó jak w prolemie opasowania wóch sekwencji. Dane o trawieniu zapisuje się w postaci sekwencji naprzemiennie ientyfikatorów enzymów oraz oległości ocinków o znakowanego końca 0 0

11 [M. Waterman i in., Nucleic Acis Res. (98)] Dwa opasowywane profile cięć reprezentowane są przez sekwencje A i B opowienio n i m miejsc restrykcyjnych: A = (r 0, p 0, r, p,, r n+, p n+ ), B = (s 0, q 0, s, q,, s m+, q m+ ), w których r i oraz s i to ientyfikatory enzymów, a p i oraz q i to oległości ocinków o znakowanego końca, przy: r 0 =s 0 =α, p 0 =q 0 =0, r n+ =s m+ =β, p n+ =N, q m+ =M, gzie α i β to końce sekwencji, a N i M to ługości fragmentów Celem algorytmu jest przekształcenie jenego profilu w rugi przy najmniejszym koszcie [M. Waterman i in., Nucleic Acis Res. (98)] c. W rozwiązywanym prolemie opuszczone są wstawienia ąź usunięcia miejsc restrykcyjnych, także zmiana ługości ocinków, natomiast wyklucza się zmianę ientyfikatorów enzymów restrykcyjnych Koszt wstawienia lu usunięcia miejsca związany jest ze zmienną λ, koszt zmiany ługości ocinka ze zmienną μ, gzie μ = w 0 +x w a x to różnica w ługości wyrażona w kp (tysiącach par zasa). Jeśli x jest małe (x Δ), przyjmuje się rak kary za zmianę ługości (μ=0) Przykłaowe wartości z artykułu: Δ = 0,5 kp, λ=, w 0 =w =0,5

12 [M. Waterman i in., Nucleic Acis Res. (98)] c. Algorytm programowania ynamicznego wypełnia talicę oległości D o n+ wierszach i m+ kolumnach D(0,0) = 0, jeśli 0 < i < n+ lu 0 < j < m+: D(i,0) = D(i,m+) = D(0,j) = D(n+,j) =, jeśli r i s j : D(i,j) =, wpp. la 0 < k i, 0 < l j : D(i,j) = min[d(i k,j l) + λ(k+l ) + w 0 +w p i p i-k q j +q j-l ]. Wynik oczytywany jest w D(n+,m+). Złożoność O(n m ) Przykła (wartości p i, q i i Δ w kp) A = (α, 0, E, 8., E, 5., E, 9.0, β,.0) B = (α, 0, E, 7.7, E, 9.5, E,.8, E, 0., β, 5.0) n=, m=, Δ=0.5, λ=, w 0 =w =0.5 i j

13 Przykła c. A = (α, 0, E, 8., E, 5., E, 9.0, β,.0) B = (α, 0, E, 7.7, E, 9.5, E,.8, E, 0., β, 5.0) α E E E β α E E E E β 5 Mapowanie optyczne [D. Schwartz i in., Science 6 (99)] Mapowanie optyczne z użyciem enzymu restrykcyjnego Baana cząsteczka jest oznaczana fluorescencyjnie i usztywniana, reakcja trawienia oserwowana jest po mikroskopem Oraz rejestrowany co 0 sek. umożliwia zaoserwowanie poziału i ustalenie kolejności poszczególnych fragmentów w cząsteczce. Długości fragmentów szacowane są na roze wizualnego porównania ze wzorcem ocena jasności i/lu ługości 6

14 Mapowanie optyczne [D. Schwartz i in., Science 6 (99)] c. 7 Mapowanie optyczne [M. Xiao i in., Nucleic Acis Res. 5 (007)] Mapowanie optyczne w celu zientyfikowania pozycji próek (fingerprinting) Baana cząsteczka jest oznaczana innym arwnikiem niż znacznik, który przyłącza się o cząsteczki w miejscach wcześniej uszkozonych opowiaających próce. Oraz całości analizowany jest po mikroskopem Poejście może służyć także w trzecim etapie skłaania sekwencji genomowej. Ay uzyskać arziej jenoznaczny wynik eksperymentu, można użyć więcej niż jeen rozaj próek 8

15 Mapowanie optyczne [M. Xiao i in., Nucleic Acis Res. 5 (007)] c. Pozycje próek w aanej cząsteczce stan rzeczywisty. Nacięcia okonywane są enzymem rozpoznającym opowieni fragment. 9 Mapowanie optyczne [M. Xiao i in., Nucleic Acis Res. 5 (007)] c. Oraz uliniowionego materiału po eksperymencie (po lewej) oraz wykres uzyskany przez nałożenie wyników la 8 molekuł (po prawej). 0 5

Algorytmy kombinatoryczne w bioinformatyce

Algorytmy kombinatoryczne w bioinformatyce Algorytmy kombinatoryczne w bioinformatyce wykład 2: sekwencjonowanie cz. 1 prof. dr hab. inż. Marta Kasprzak Instytut Informatyki, Politechnika Poznańska Poznawanie sekwencji genomowej Poznawanie sekwencji

Bardziej szczegółowo

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

prof. dr hab. inż. Marta Kasprzak Instytut Informatyki, Politechnika Poznańska Poznawanie sekwencji genomowej Bioinformatyka wykład 2: sekwencjonowanie cz. 1 prof. dr hab. inż. Marta Kasprzak Instytut Informatyki, Politechnika Poznańska Poznawanie sekwencji genomowej Poznawanie sekwencji genomów na trzech poziomach

Bardziej szczegółowo

Wykład 1. Wprowadzenie do teorii grafów

Wykład 1. Wprowadzenie do teorii grafów Wykła 1. Wprowazenie o teorii grafów 1 / 111 Literatura 1 W. Lipski; Kombinatoryka la programistów. 2 T. Cormen, Ch. E. Leiserson, R. L. Rivest; Wprowazenie o algorytmów. 3 K. A. Ross, Ch. R. B. Wright;

Bardziej szczegółowo

Efektywne wyszukiwanie wzorców w systemach automatycznej generacji sygnatur ataków sieciowych

Efektywne wyszukiwanie wzorców w systemach automatycznej generacji sygnatur ataków sieciowych Efektywne wyszukiwanie wzorców w systemach automatycznej generacji sygnatur ataków sieciowych Tomasz Joran Kruk NASK Dział Naukowy Cezary Rzewuski Politechnika Warszawska NASK/ PW Konferencja SECURE 2006,

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

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

Grafy i sieci wybrane zagadnienia wykład 2: modele służące rekonstrukcji sekwencji

Grafy i sieci wybrane zagadnienia wykład 2: modele służące rekonstrukcji sekwencji Grafy i sieci wybrane zagadnienia wykład 2: modele służące rekonstrukcji sekwencji prof. dr hab. inż. Marta Kasprzak Instytut Informatyki, Politechnika Poznańska Plan wykładu. Modele grafowe problemu sekwencjonowania

Bardziej szczegółowo

WYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI STOSOWANEJ I ZARZĄDZANIA

WYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI STOSOWANEJ I ZARZĄDZANIA ELEMENTY TEORII GRAFÓW Literatura: N.Deo Teoria grafów i e zastosowania... PWN (1980) Ross, Wright Matematyka yskretna PWN (199) R.Wilson Wprowazenie o teorii grafów PWN (1999) J.Kulikowski Zarys teorii

Bardziej szczegółowo

Przetarg nieograniczony na zakup specjalistycznej aparatury laboratoryjnej Znak sprawy: DZ-2501/6/17

Przetarg nieograniczony na zakup specjalistycznej aparatury laboratoryjnej Znak sprawy: DZ-2501/6/17 Część nr 2: SEKWENATOR NASTĘPNEJ GENERACJI Z ZESTAWEM DEDYKOWANYCH ODCZYNNIKÓW Określenie przedmiotu zamówienia zgodnie ze Wspólnym Słownikiem Zamówień (CPV): 38500000-0 aparatura kontrolna i badawcza

Bardziej szczegółowo

UNIWESRYTET EKONOMICZNY WE WROCŁAWIU HOSSA ProCAPITAL WYCENA OPCJI. Sebastian Gajęcki WYDZIAŁ NAUK EKONOMICZNYCH

UNIWESRYTET EKONOMICZNY WE WROCŁAWIU HOSSA ProCAPITAL WYCENA OPCJI. Sebastian Gajęcki WYDZIAŁ NAUK EKONOMICZNYCH UNIWESRYTET EKONOMICZNY WE WROCŁAWIU HOSSA ProCAPITAL WYCENA OPCJI Sebastian Gajęcki WYDZIAŁ NAUK EKONOMICZNYCH WPROWADZENIE Opcje są instrumentem pochonym, zatem takim, którego cena zależy o ceny instrumentu

Bardziej szczegółowo

Zadania z badań operacyjnych Przygotowanie do kolokwium pisemnego

Zadania z badań operacyjnych Przygotowanie do kolokwium pisemnego Zaania z baań operacyjnych Przygotowanie o kolokwium pisemnego 1..21 Zaanie 1.1. Dane jest zaanie programowania liniowego: 4x 1 + 3x 2 max 2x 1 + 2x 2 1 x 1 + 2x 2 4 4x 2 8 x 1, x 2 Sprowazić zaanie o

Bardziej szczegółowo

Teoria grafów - Teoria rewersali - Teoria śladów

Teoria grafów - Teoria rewersali - Teoria śladów 17 maja 2012 1 Planarność Wzór Eulera Kryterium Kuratowskiego Algorytmy testujące planarność 2 Genom i jego przekształcenia Grafy złamań Sortowanie przez odwrócenia Inne rodzaje sortowania Algorytmy sortujące

Bardziej szczegółowo

Plan wykładu. Przykład. Przykład 3/19/2011. Przykład zagadnienia transportowego. Optymalizacja w procesach biznesowych Wykład 2 DECYZJA?

Plan wykładu. Przykład. Przykład 3/19/2011. Przykład zagadnienia transportowego. Optymalizacja w procesach biznesowych Wykład 2 DECYZJA? /9/ Zagadnienie transportowe Optymalizacja w procesach biznesowych Wykład --9 Plan wykładu Przykład zagadnienia transportowego Sformułowanie problemu Własności zagadnienia transportowego Metoda potencjałów

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

Dyfrakcja fal elektromagnetycznych na sieciach przestrzennych

Dyfrakcja fal elektromagnetycznych na sieciach przestrzennych FOTON 13, Wiosna 016 43 1nm Dyfrakcja fal elektromagnetycznych na sieciach przestrzennych Jerzy Ginter Wyział Fizyki UW Dyfrakcja fal elektromagnetycznych na przestrzennych strukturach perioycznych jest

Bardziej szczegółowo

Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 7. Prof. dr hab. inż. Jan Magott

Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 7. Prof. dr hab. inż. Jan Magott Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 7 Prof. dr hab. inż. Jan Magott Problemy NP-zupełne Transformacją wielomianową problemu π 2 do problemu π 1 (π 2 π 1 ) jest funkcja f: D π2 D π1 spełniająca

Bardziej szczegółowo

Mapowanie fizyczne genomów -konstrukcja map wyskalowanych w jednostkach fizycznych -najdokładniejszą mapą fizyczną genomu, o największej

Mapowanie fizyczne genomów -konstrukcja map wyskalowanych w jednostkach fizycznych -najdokładniejszą mapą fizyczną genomu, o największej Mapowanie fizyczne genomów -konstrukcja map wyskalowanych w jednostkach fizycznych -najdokładniejszą mapą fizyczną genomu, o największej rozdzielczości jest sekwencja nukleotydowa -mapowanie fizyczne genomu

Bardziej szczegółowo

U L T R A ZAKŁAD BADAŃ MATERIAŁÓW

U L T R A ZAKŁAD BADAŃ MATERIAŁÓW U L T R A ZAKŁAD BADAŃ MATERIAŁÓW Zał 1 instr Nr02/01 str. 53-621 Wrocław, Głogowska 4/55, tel/fax 071 3734188 52-404 Wrocław, Harcerska 42, tel. 071 3643652 www.ultrasonic.home.pl tel. kom. 0 601 710290

Bardziej szczegółowo

DYFRAKCJA NA POJEDYNCZEJ I PODWÓJNEJ SZCZELINIE

DYFRAKCJA NA POJEDYNCZEJ I PODWÓJNEJ SZCZELINIE YFRAKCJA NA POJEYNCZEJ POWÓJNEJ SZCZELNE. Cel ćwiczenia: zapoznanie ze zjawiskiem yfrakcji światła na pojeynczej i powójnej szczelinie. Pomiar ługości fali światła laserowego, oległości mięzy śrokami szczelin

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

Transformacja pośrednia składa się z trzech etapów:

Transformacja pośrednia składa się z trzech etapów: Transformacja pośrednia składa się z trzech etapów: 1. Otrzymanie pożądanego odcinka DNA z materiału genetycznego dawcy 2. Wprowadzenie obcego DNA do wektora 3. Wprowadzenie wektora, niosącego w sobie

Bardziej szczegółowo

Teoria grafów dla małolatów. Andrzej Przemysław Urbański Instytut Informatyki Politechnika Poznańska

Teoria grafów dla małolatów. Andrzej Przemysław Urbański Instytut Informatyki Politechnika Poznańska Teoria grafów dla małolatów Andrzej Przemysław Urbański Instytut Informatyki Politechnika Poznańska Wstęp Matematyka to wiele różnych dyscyplin Bowiem świat jest bardzo skomplikowany wymaga rozważenia

Bardziej szczegółowo

Porównanie algorytmów wyszukiwania najkrótszych ścieżek międz. grafu. Daniel Golubiewski. 22 listopada Instytut Informatyki

Porównanie algorytmów wyszukiwania najkrótszych ścieżek międz. grafu. Daniel Golubiewski. 22 listopada Instytut Informatyki Porównanie algorytmów wyszukiwania najkrótszych ścieżek między wierzchołkami grafu. Instytut Informatyki 22 listopada 2015 Algorytm DFS w głąb Algorytm przejścia/przeszukiwania w głąb (ang. Depth First

Bardziej szczegółowo

Wybrane podstawowe rodzaje algorytmów

Wybrane podstawowe rodzaje algorytmów Wybrane podstawowe rodzaje algorytmów Tomasz Głowacki tglowacki@cs.put.poznan.pl Zajęcia finansowane z projektu "Rozwój i doskonalenie kształcenia na Politechnice Poznańskiej w zakresie technologii informatycznych

Bardziej szczegółowo

WYKŁAD nr Ekstrema funkcji jednej zmiennej o ciągłych pochodnych. xˆ ( ) 0

WYKŁAD nr Ekstrema funkcji jednej zmiennej o ciągłych pochodnych. xˆ ( ) 0 WYKŁAD nr 4. Zaanie programowania nieliniowego ZP. Ekstrema unkcji jenej zmiennej o ciągłych pochonych Przypuśćmy ze punkt jest punktem stacjonarnym unkcji gzie punktem stacjonarnym nazywamy punkt la którego

Bardziej szczegółowo

INSTYTUT INŻYNIERII ŚRODOWISKA ZAKŁAD GEOINŻYNIERII I REKULTYWACJI ĆWICZENIE NR 5

INSTYTUT INŻYNIERII ŚRODOWISKA ZAKŁAD GEOINŻYNIERII I REKULTYWACJI ĆWICZENIE NR 5 INSTYTUT INŻYNIERII ŚRODOWISKA ZAKŁAD GEOINŻYNIERII I REKUTYWACJI aboratorium z mechaniki płynów ĆWICZENIE NR 5 POMIAR WSPÓŁCZYNNIKA STRAT PRZEPŁYWU NA DŁUGOŚCI. ZASTOSOWANIE PRAWA HAGENA POISEU A 1. Cel

Bardziej szczegółowo

Modelowanie i Analiza Danych Przestrzennych

Modelowanie i Analiza Danych Przestrzennych Moelowanie i Analiza anych Przestrzennych Wykła Anrzej Leśniak Katera Geoinformatyki i Informatyki Stosowanej Akaemia Górniczo-utnicza w Krakowie Prawopoobieństwo i błą pomiarowy Jak zastosować rachunek

Bardziej szczegółowo

Wielomiany Hermite a i ich własności

Wielomiany Hermite a i ich własności 3.10.2004 Do. mat. B. Wielomiany Hermite a i ich własności 4 Doatek B Wielomiany Hermite a i ich własności B.1 Definicje Jako postawową efinicję wielomianów Hermite a przyjmiemy wzór Roriguesa n H n (x)

Bardziej szczegółowo

Wykład 5 Dopasowywanie lokalne

Wykład 5 Dopasowywanie lokalne Wykład 5 Dopasowywanie lokalne Dopasowanie par (sekwencji) Dopasowanie globalne C A T W A L K C A T W A L K C O W A R D C X X O X W X A X R X D X Globalne dopasowanie Schemat punktowania (uproszczony)

Bardziej szczegółowo

Przykłady obliczeń złączy na łączniki trzpieniowe obciążone poprzecznie wg PN-B-03150

Przykłady obliczeń złączy na łączniki trzpieniowe obciążone poprzecznie wg PN-B-03150 Politechnika Gańska Wyział Inżynierii Ląowej i Śroowiska Przykłay obliczeń złączy na łączniki trzpieniowe obciążone poprzecznie wg PN-B-03150 Jerzy Bobiński Gańsk, wersja 0.33 (2015) Politechnika Gańska

Bardziej szczegółowo

Mechanika kwantowa ćwiczenia, 2007/2008, Zestaw II

Mechanika kwantowa ćwiczenia, 2007/2008, Zestaw II 1 Dane są następujące operatory: ˆD = x, ˆQ = π 0 x, ŝin = sin( ), ĉos = cos( ), ˆπ = π, ˆ0 = 0, przy czym operatory ˆπ oraz ˆ0 są operatorami mnożenia przez opowienie liczby (a) Wyznacz kwarat oraz owrotność

Bardziej szczegółowo

Metrologia Techniczna

Metrologia Techniczna Zakła Metrologii i Baań Jakości Wrocław, nia Rok i kierunek stuiów Grupa (zień tygonia i gozina rozpoczęcia zajęć) Metrologia Techniczna Ćwiczenie... Imię i nazwisko Imię i nazwisko Imię i nazwisko Błęy

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

PODSTAWY BIOINFORMATYKI 12 MIKROMACIERZE

PODSTAWY BIOINFORMATYKI 12 MIKROMACIERZE PODSTAWY BIOINFORMATYKI 12 MIKROMACIERZE WSTĘP 1. Mikromacierze ekspresyjne tworzenie macierzy przykłady zastosowań 2. Mikromacierze SNP tworzenie macierzy przykłady zastosowań MIKROMACIERZE EKSPRESYJNE

Bardziej szczegółowo

Matematyczne Podstawy Informatyki

Matematyczne Podstawy Informatyki Matematyczne Podstawy Informatyki dr inż. Andrzej Grosser Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska Rok akademicki 03/0 Przeszukiwanie w głąb i wszerz I Przeszukiwanie metodą

Bardziej szczegółowo

Pole temperatury - niestacjonarne (temperatura zależy od położenia elementu ciała oraz czasu) (1.1) (1.2a)

Pole temperatury - niestacjonarne (temperatura zależy od położenia elementu ciała oraz czasu) (1.1) (1.2a) PODSAWY WYMIANY CIEPŁA. Postawowe pojęcia w wymianie ciepła Sposoby transportu ciepła: przewozenie konwekcja - swobona - wymuszona promieniowanie ransport ciepła w ciałach stałych obywa się na roze przewozenia.

Bardziej szczegółowo

Zagadnienie transportowe

Zagadnienie transportowe 9//9 Zagadnienie transportowe Optymalizacja w procesach biznesowych Wykład Plan wykładu Przykład zagadnienia transportowego Sformułowanie problemu Własności zagadnienia transportowego Metoda potencjałów

Bardziej szczegółowo

1. Podstawowe pojęcia w wymianie ciepła

1. Podstawowe pojęcia w wymianie ciepła PODSAWY WYMIANY CIEPŁA. Postawowe pojęcia w wymianie ciepła Sposoby transportu ciepła: przewozenie konwekcja - swobona - wymuszona promieniowanie ransport ciepła w ciałach stałych obywa się na roze przewozenia.

Bardziej szczegółowo

Sekwencjonowanie, przewidywanie genów

Sekwencjonowanie, przewidywanie genów Instytut Informatyki i Matematyki Komputerowej UJ, opracowanie: mgr Ewa Matczyńska, dr Jacek Śmietański Sekwencjonowanie, przewidywanie genów 1. Technologie sekwencjonowania Genomem nazywamy sekwencję

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

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

PREDYKCJA PRZEMIESZCZEŃ PRZY KODOWANIU SEKWENCJI WIELOWIDOKOWYCH Z WYKORZYSTANIEM KODERA SKALOWALNEGO AVC

PREDYKCJA PRZEMIESZCZEŃ PRZY KODOWANIU SEKWENCJI WIELOWIDOKOWYCH Z WYKORZYSTANIEM KODERA SKALOWALNEGO AVC Krzysztof Klimaszewski Politechnika Poznańska, Katera Telekomunikacji Multimeialnej i Mikroelektroniki ul. Polanka 3, 60-965 Poznań kklima@et.put.poznan.pl 2006 Poznańskie Warsztaty Telekomunikacyjne Poznań

Bardziej szczegółowo

TEORIA GRAFÓW I SIECI

TEORIA GRAFÓW I SIECI TEORIA GRAFÓW I SIECI Temat nr : Grafy Berge a dr hab. inż. Zbigniew TARAPATA, prof. WAT e-mail: zbigniew.tarapata@wat.edu.pl http://tarapata.edu.pl tel.: 6-83-95-0, p.5/00 Zakład Badań Operacyjnych i

Bardziej szczegółowo

Metody przeszukiwania

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

Bardziej szczegółowo

Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 5. Prof. dr hab. inż. Jan Magott

Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 5. Prof. dr hab. inż. Jan Magott Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 5 Prof. dr hab. inż. Jan Magott DMT rozwiązuje problem decyzyjny π przy kodowaniu e w co najwyżej wielomianowym czasie, jeśli dla wszystkich łańcuchów wejściowych

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

Ćwiczenia 1 Wirtualne Klonowanie Prowadzący: mgr inż. Joanna Tymeck-Mulik i mgr Lidia Gaffke. Część teoretyczna:

Ćwiczenia 1 Wirtualne Klonowanie Prowadzący: mgr inż. Joanna Tymeck-Mulik i mgr Lidia Gaffke. Część teoretyczna: Uniwersytet Gdański, Wydział Biologii Katedra Biologii Molekularnej Przedmiot: Biologia Molekularna z Biotechnologią Biologia II rok ===============================================================================================

Bardziej szczegółowo

Geometria płaska - matura Przyprostokątne trójkąta prostokątnego mają długości 3 7cm poprowadzona z wierzchołka kąta prostego ma długość: 12

Geometria płaska - matura Przyprostokątne trójkąta prostokątnego mają długości 3 7cm poprowadzona z wierzchołka kąta prostego ma długość: 12 Geometria płaska - matura 010 1. Przyprostokątne trójkąta prostokątnego mają ługości 7cm i 4 7cm. Wysokość poprowazona z wierzchołka kąta prostego ma ługość: 1 5 A. 7cm B. cm C. 8 7cm D. 7 7cm 5 7. Miara

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

Rozwiązania, seria 5.

Rozwiązania, seria 5. Rozwiązania, seria 5. 26 listopada 2012 Zadanie 1. Zbadaj, dla jakich wartości parametru r R wektor (r, r, 1) lin{(2, r, r), (1, 2, 2)} R 3? Rozwiązanie. Załóżmy, że (r, r, 1) lin{(2, r, r), (1, 2, 2)}.

Bardziej szczegółowo

ROZDZIAŁ 5. Renty życiowe

ROZDZIAŁ 5. Renty życiowe ROZDZIAŁ 5 Renty życiowe Rentą życiową nazywamy ciąg płatności który ustaje w chwili śmierci pewnej osoby (zwykle ubezpieczonego) Mówiąc o rencie życiowej nie zaznaczamy czy osoba której przyszły czas

Bardziej szczegółowo

Matematyczne Podstawy Informatyki

Matematyczne Podstawy Informatyki Matematyczne Podstawy Informatyki dr inż. Andrzej Grosser Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska Rok akademicki 2013/2014 Twierdzenie 2.1 Niech G będzie grafem prostym

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

Programowanie dynamiczne cz. 2

Programowanie dynamiczne cz. 2 Programowanie dynamiczne cz. 2 Wykład 7 16 kwietnia 2019 (Wykład 7) Programowanie dynamiczne cz. 2 16 kwietnia 2019 1 / 19 Outline 1 Mnożenie ciągu macierzy Konstruowanie optymalnego rozwiązania 2 Podstawy

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

Matematyczne Podstawy Informatyki

Matematyczne Podstawy Informatyki Matematyczne Podstawy Informatyki dr inż. Andrzej Grosser Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska Rok akademicki 2013/2014 Informacje podstawowe 1. Konsultacje: pokój

Bardziej szczegółowo

Opracowanie prof. J. Domsta 1

Opracowanie prof. J. Domsta 1 Opracowanie prof. J. Domsta 1 Algorytm FLEURY'ego: Twierdzenie 6.5 G-graf eulerowski. Wtedy cykl Eulera otrzymujemy nastepująco: a) Start w dowolnym wierzchołku b) Krawędzie w dowolnej kolejności po przebyciu

Bardziej szczegółowo

Pole temperatury - niestacjonarne (temperatura zależy od położenia elementu ciała oraz czasu)

Pole temperatury - niestacjonarne (temperatura zależy od położenia elementu ciała oraz czasu) PODSAWY WYMIANY CIEPŁA. Postawowe pojęcia w wymianie ciepła Sposoby transportu ciepła: przewozenie konwekcja - swobona - wymuszona promieniowanie ransport ciepła w ciałach stałych obywa się na roze przewozenia.

Bardziej szczegółowo

Wyznaczanie optymalnej trasy problem komiwojażera

Wyznaczanie optymalnej trasy problem komiwojażera Wyznaczanie optymalnej trasy problem komiwojażera Optymalizacja w podejmowaniu decyzji Opracowała: mgr inż. Natalia Malinowska Wrocław, dn. 28.03.2017 Wydział Elektroniki Politechnika Wrocławska Plan prezentacji

Bardziej szczegółowo

Wykorzystanie algorytmów mrówkowych w dynamicznym problem

Wykorzystanie algorytmów mrówkowych w dynamicznym problem Wykorzystanie algorytmów mrówkowych w dynamicznym problemie marszrutyzacji Promotor: dr inż. Aneta Poniszewska-Marańda Współpromotor: mgr inż. Łukasz Chomątek 14 czerwca 2013 Przedmiot i cele pracy dyplomowej

Bardziej szczegółowo

Algorytmy kombinatoryczne w bioinformatyce

Algorytmy kombinatoryczne w bioinformatyce lgorytmy kombinatoryczne w bioinformatyce wykład 7: drzewa filogenetyczne prof. dr hab. inż. Marta Kasprzak Instytut Informatyki, Politechnika Poznańska rzewa filogenetyczne rzewa filogenetyczne odzwierciedlają

Bardziej szczegółowo

Pole temperatury - niestacjonarne (temperatura zależy od położenia elementu ciała oraz czasu)

Pole temperatury - niestacjonarne (temperatura zależy od położenia elementu ciała oraz czasu) PODSAWY WYMIANY CIEPŁA. Postawowe pojęcia w wymianie ciepła Sposoby transportu ciepła: przewozenie konwekcja - swobona - wymuszona promieniowanie ransport ciepła w ciałach stałych obywa się na roze przewozenia.

Bardziej szczegółowo

Projekt oprogramowania dla systemu wieloparametrycznego tworzonego na Wydziale Fizyki Politechniki Warszawskiej

Projekt oprogramowania dla systemu wieloparametrycznego tworzonego na Wydziale Fizyki Politechniki Warszawskiej Jacek Szlachciak Projekt oprogramowania la systemu wieloparametrycznego tworzonego na Wyziale Fizyki Politechniki Warszawskiej Spis treści 1 Wstęp... 3 2 Określenie wymagań na system i specyfikacja istotnych

Bardziej szczegółowo

G. Wybrane elementy teorii grafów

G. Wybrane elementy teorii grafów Dorota Miszczyńska, Marek Miszczyński KBO UŁ Wybrane elementy teorii grafów 1 G. Wybrane elementy teorii grafów Grafy są stosowane współcześnie w różnych działach nauki i techniki. Za pomocą grafów znakomicie

Bardziej szczegółowo

Równoległy algorytm wyznaczania bloków dla cyklicznego problemu przepływowego z przezbrojeniami

Równoległy algorytm wyznaczania bloków dla cyklicznego problemu przepływowego z przezbrojeniami Równoległy algorytm wyznaczania bloków dla cyklicznego problemu przepływowego z przezbrojeniami dr inż. Mariusz Uchroński Wrocławskie Centrum Sieciowo-Superkomputerowe Agenda Cykliczny problem przepływowy

Bardziej szczegółowo

SYSTEM DO POMIARU STRUMIENIA OBJĘTOŚCI WODY ZA POMOCĄ ZWĘŻKI

SYSTEM DO POMIARU STRUMIENIA OBJĘTOŚCI WODY ZA POMOCĄ ZWĘŻKI Postawy Metrologii i Technik Eksperymentu Laboratorium SYSTEM DO POMIARU STRUMIENIA OBJĘTOŚI WODY ZA POMOĄ ZWĘŻKI Instrukcja o ćwiczenia nr 6 Zakła Miernictwa i Ochrony Atmosfery Wrocław, listopa 2010

Bardziej szczegółowo

Metody odczytu kolejności nukleotydów - sekwencjonowania DNA

Metody odczytu kolejności nukleotydów - sekwencjonowania DNA Metody odczytu kolejności nukleotydów - sekwencjonowania DNA 1. Metoda chemicznej degradacji DNA (metoda Maxama i Gilberta 1977) 2. Metoda terminacji syntezy łańcucha DNA - klasyczna metoda Sangera (Sanger

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

Wykład 10 Grafy, algorytmy grafowe

Wykład 10 Grafy, algorytmy grafowe . Typy złożoności obliczeniowej Wykład Grafy, algorytmy grafowe Typ złożoności oznaczenie n Jedna operacja trwa µs 5 logarytmiczna lgn. s. s.7 s liniowa n. s.5 s. s Logarytmicznoliniowa nlgn. s.8 s.4 s

Bardziej szczegółowo

Oznaczenie polimorfizmu genetycznego cytochromu CYP2D6: wykrywanie liczby kopii genu

Oznaczenie polimorfizmu genetycznego cytochromu CYP2D6: wykrywanie liczby kopii genu Ćwiczenie 4 Oznaczenie polimorfizmu genetycznego cytochromu CYP2D6: wykrywanie liczby kopii genu Wstęp CYP2D6 kodowany przez gen występujący w co najmniej w 78 allelicznych formach związanych ze zmniejszoną

Bardziej szczegółowo

Literatura. 1) Pojęcia: złożoność czasowa, rząd funkcji. Aby wyznaczyć pesymistyczną złożoność czasową algorytmu należy:

Literatura. 1) Pojęcia: złożoność czasowa, rząd funkcji. Aby wyznaczyć pesymistyczną złożoność czasową algorytmu należy: Temat: Powtórzenie wiadomości z PODSTAW INFORMATYKI I: Pojęcia: złożoność czasowa algorytmu, rząd funkcji kosztu. Algorytmy. Metody programistyczne. Struktury danych. Literatura. A. V. Aho, J.E. Hopcroft,

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

Metody badania polimorfizmu/mutacji DNA. Aleksandra Sałagacka Pracownia Diagnostyki Molekularnej i Farmakogenomiki Uniwersytet Medyczny w Łodzi

Metody badania polimorfizmu/mutacji DNA. Aleksandra Sałagacka Pracownia Diagnostyki Molekularnej i Farmakogenomiki Uniwersytet Medyczny w Łodzi Metody badania polimorfizmu/mutacji DNA Aleksandra Sałagacka Pracownia Diagnostyki Molekularnej i Farmakogenomiki Uniwersytet Medyczny w Łodzi Mutacja Mutacja (łac. mutatio zmiana) - zmiana materialnego

Bardziej szczegółowo

EGZAMIN - Wersja A. ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH Lisek89 opracowanie kartki od Pani dr E. Koszelew

EGZAMIN - Wersja A. ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH Lisek89 opracowanie kartki od Pani dr E. Koszelew 1. ( pkt) Dany jest algorytm, który dla dowolnej liczby naturalnej n, powinien wyznaczyd sumę kolejnych liczb naturalnych mniejszych od n. Wynik algorytmu jest zapisany w zmiennej suma. Algorytm i=1; suma=0;

Bardziej szczegółowo

Sekwencjonowanie Nowej Generacji ang. Next Generation Sequencing

Sekwencjonowanie Nowej Generacji ang. Next Generation Sequencing Sekwencjonowanie Nowej Generacji ang. Next Generation Sequencing Wykład 7 Etapy analizy NGS Dr Wioleta Drobik-Czwarno Etapy analizy NGS Kontrola jakości surowych danych (format fastq) Jakość odczytów,

Bardziej szczegółowo

PROGRAMOWANIE KWADRATOWE

PROGRAMOWANIE KWADRATOWE PROGRAMOWANIE KWADRATOWE Programowanie kwadratowe Zadanie programowania kwadratowego: Funkcja celu lub/i co najmniej jedno z ograniczeń jest funkcją kwadratową. 2 Programowanie kwadratowe Nie ma uniwersalnej

Bardziej szczegółowo

KO OF Szczecin:

KO OF Szczecin: XXXI OLIMPIADA FIZYCZNA (1981/198) Stopień III, zaanie teoretyczne T Źróło: Nazwa zaania: Działy: Słowa kluczowe: Komitet Główny Olimpiay Fizycznej; Anrzej Kotlicki; Anrzej Naolny: Fizyka w Szkole, nr

Bardziej szczegółowo

Przykłady problemów optymalizacyjnych

Przykłady problemów optymalizacyjnych Przykłady problemów optymalizacyjnych NAJKRÓTSZA ŚCIEŻKA W zadanym grafie G = (V, A) wyznacz najkrótsza ścieżkę od wierzchołka s do wierzchołka t. 2 7 5 5 3 9 5 s 8 3 1 t 2 2 5 5 1 5 4 Przykłady problemów

Bardziej szczegółowo

Oznaczenie polimorfizmu genetycznego cytochromu CYP2D6: wykrywanie liczby kopii genu

Oznaczenie polimorfizmu genetycznego cytochromu CYP2D6: wykrywanie liczby kopii genu Ćwiczenie 4 Oznaczenie polimorfizmu genetycznego cytochromu CYP2D6: wykrywanie liczby kopii genu Wstęp CYP2D6 kodowany przez gen występujący w co najmniej w 78 allelicznych formach związanych ze zmniejszoną

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

6. Identyfikacja wielowymiarowych systemów statycznych metodanajmniejszychkwadratów

6. Identyfikacja wielowymiarowych systemów statycznych metodanajmniejszychkwadratów 6. Identyfikacja wielowymiarowych systemów statycznych metodanajmniejszychkwadratów . Przedmiot identyfikacji System () x (2) x * a z y ( s ) x y = F (x,z)=f(x,z,a ),gdziex = F () znane, a nieznane x ()

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM 7: Problem komiwojażera (TSP) cz. 2

LABORATORIUM 7: Problem komiwojażera (TSP) cz. 2 Instytut Mechaniki i Inżynierii Obliczeniowej Wydział Mechaniczny Technologiczny, Politechnika Śląska www.imio.polsl.pl OBLICZENIA EWOLUCYJNE LABORATORIUM 7: Problem komiwojażera (TSP) cz. 2 opracował:

Bardziej szczegółowo

POMIAR WSPÓŁCZYNNIKA PRZEWODNOŚCI CIEPLNEJ ALUMINIUM

POMIAR WSPÓŁCZYNNIKA PRZEWODNOŚCI CIEPLNEJ ALUMINIUM POMIAR WSPÓŁCZYNNIKA PRZEWODNOŚCI CIEPLNEJ ALUMINIUM I. Cel ćwiczenia: pomiar współczynnika przewoności cieplnej aluminium. II. Przyrząy: III. Literatura: zestaw oświaczalny złożony z izolowanego aluminiowego

Bardziej szczegółowo

ALGEBRA LINIOWA. Wykład 2. Analityka gospodarcza, sem. 1. Wydział Zarządzania i Ekonomii Politechnika Gdańska

ALGEBRA LINIOWA. Wykład 2. Analityka gospodarcza, sem. 1. Wydział Zarządzania i Ekonomii Politechnika Gdańska ALGEBRA LINIOWA Wykład 2 Analityka gospodarcza, sem 1 Wydział Zarządzania i Ekonomii Politechnika Gdańska dr inż Natalia Jarzębkowska, CNMiKnO semzimowy 2018/2019 2/17 Macierze Niech M = {1, 2,, m} i N

Bardziej szczegółowo

Algorytm dyskretnego PSO z przeszukiwaniem lokalnym w problemie dynamicznej wersji TSP

Algorytm dyskretnego PSO z przeszukiwaniem lokalnym w problemie dynamicznej wersji TSP Algorytm dyskretnego PSO z przeszukiwaniem lokalnym w problemie dynamicznej wersji TSP Łukasz Strąk lukasz.strak@gmail.com Uniwersytet Śląski, Instytut Informatyki, Będzińska 39, 41-205 Sosnowiec 9 grudnia

Bardziej szczegółowo

Algorytmika Problemów Trudnych

Algorytmika Problemów Trudnych Algorytmika Problemów Trudnych Wykład 9 Tomasz Krawczyk krawczyk@tcs.uj.edu.pl Kraków, semestr letni 2016/17 plan wykładu Algorytmy aproksymacyjne: Pojęcie algorytmu aproksymacyjnego i współczynnika aproksymowalności.

Bardziej szczegółowo

Projektowanie Systemów Elektromechanicznych. Wykład 3 Przekładnie

Projektowanie Systemów Elektromechanicznych. Wykład 3 Przekładnie Projektowanie Systemów Elektromechanicznych Wykła 3 Przekłanie Zębate: Proste; Złożone; Ślimakowe; Planetarne. Cięgnowe: Pasowe; Łańcuchowe; Linowe. Przekłanie Przekłanie Hyrauliczne: Hyrostatyczne; Hyrokinetyczne

Bardziej szczegółowo

POLITECHNIKA OPOLSKA WYDZIAŁ MECHANICZNY Katedra Technologii Maszyn i Automatyzacji Produkcji POMIAR ZARYSÓW O ZŁOŻONYCH KSZTAŁTACH

POLITECHNIKA OPOLSKA WYDZIAŁ MECHANICZNY Katedra Technologii Maszyn i Automatyzacji Produkcji POMIAR ZARYSÓW O ZŁOŻONYCH KSZTAŁTACH POLITECNIKA OPOLSKA WYDZIAŁ MECANICZNY Katera Technologii Maszyn i Automatyzacji Proukcji Ćwiczenie nr 6 TEMAT: POMIA ZAYSÓW O ZŁOŻONYC KSZTAŁTAC ZADANIA DO WYKONANIA:. stosując metoę pomiaru pośreniego

Bardziej szczegółowo

PROBLEM: SEKWENCJONOWANIE DNA METODA: ALGORYTMY GRAFOWE

PROBLEM: SEKWENCJONOWANIE DNA METODA: ALGORYTMY GRAFOWE F : PROBLEM: SEKWENCJONOWANIE DNA METODA: ALGORYTMY GRAFOWE I. Grafy i genetyka II. Sekwencjonowanie DNA III. Macierze DNA IV. Sekwencjonowanie przez hybrydyzacje DNA V. Sekwencjonowanie i identyfikacja

Bardziej szczegółowo

Przybliżone algorytmy analizy ekspresji genów.

Przybliżone algorytmy analizy ekspresji genów. Przybliżone algorytmy analizy ekspresji genów. Opracowanie i implementacja algorytmu analizy danych uzyskanych z eksperymentu biologicznego. 20.06.04 Seminarium - SKISR 1 Wstęp. Dane wejściowe dla programu

Bardziej szczegółowo

Przewidywanie miejsc wiązania nukleosomów w genomie drożdży

Przewidywanie miejsc wiązania nukleosomów w genomie drożdży w genomie drożdży Aleksander Jankowski Uniwersytet Warszawski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki 8 października 2009 Promotorzy: Jerzy Tiuryn Uniwersytet Warszawski Shyam Prabhakar Genome Institute

Bardziej szczegółowo

Działanie algorytmu oparte jest na minimalizacji funkcji celu jako suma funkcji kosztu ( ) oraz funkcji heurystycznej ( ).

Działanie algorytmu oparte jest na minimalizacji funkcji celu jako suma funkcji kosztu ( ) oraz funkcji heurystycznej ( ). Algorytm A* Opracowanie: Joanna Raczyńska 1.Wstęp Algorytm A* jest heurystycznym algorytmem służącym do znajdowania najkrótszej ścieżki w grafie. Jest to algorytm zupełny i optymalny, co oznacza, że zawsze

Bardziej szczegółowo

Postać Jordana macierzy

Postać Jordana macierzy Rozdział 8 Postać Jordana macierzy Niech F = R lub F = C Macierz J r λ) F r r postaci λ 1 0 0 0 λ 1 J r λ) = 0 λ 1 0 0 λ gdzie λ F nazywamy klatką Jordana stopnia r Oczywiście J 1 λ) = [λ Definicja 81

Bardziej szczegółowo

Document: Exercise*02*-*manual /11/ :31---page1of8 INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA NR 2

Document: Exercise*02*-*manual /11/ :31---page1of8 INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA NR 2 Document: Exercise*02*-*manual ---2014/11/12 ---8:31---page1of8 PRZEDMIOT TEMAT KATEDRA MECHANIKI STOSOWANEJ Wydział Mechaniczny POLITECHNIKA LUBELSKA INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA NR 2 Wybrane zagadnienia z

Bardziej szczegółowo

Inżynieria Genetyczna ćw. 3

Inżynieria Genetyczna ćw. 3 Materiały do ćwiczeń z przedmiotu Genetyka z inżynierią genetyczną D - blok Inżynieria Genetyczna ćw. 3 Instytut Genetyki i Biotechnologii, Wydział Biologii, Uniwersytet Warszawski, rok akad. 2018/2019

Bardziej szczegółowo

Wyznaczanie stałej Kerra

Wyznaczanie stałej Kerra Ćwiczenie Nr 557:. Literatura; Wyznaczanie stałej Kerra 1. Ćwiczenia laboratoryjne z fizyki. Cz praca zbiorowa po reakcją. Kruk i J. Typka. Wyawnictwo Uczelniane PS. Szczecin 007.. Problemy teoretyczne:

Bardziej szczegółowo

Sekwencjonowanie Nowej Generacji ang. Next Generation Sequencing

Sekwencjonowanie Nowej Generacji ang. Next Generation Sequencing Sekwencjonowanie Nowej Generacji ang. Next Generation Sequencing Wykład 7 Etapy analizy NGS Dr Wioleta Drobik-Czwarno Etapy analizy NGS Kontrola jakości surowych danych (format fastq) Jakość odczytów,

Bardziej szczegółowo

Porównanie czasów działania algorytmów sortowania przez wstawianie i scalanie

Porównanie czasów działania algorytmów sortowania przez wstawianie i scalanie Więcej o sprawności algorytmów Porównanie czasów działania algorytmów sortowania przez wstawianie i scalanie Załóżmy, że możemy wykonać dane zadanie przy użyciu dwóch algorytmów: jednego o złożoności czasowej

Bardziej szczegółowo

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania KOMPUTEROWE SYSTEMY STEROWANIA I WSPOMAGANIA DECYZJI Rozproszone programowanie produkcji z wykorzystaniem

Bardziej szczegółowo

Konstrukcja i wymiary wybranych gwintów znormalizowanych

Konstrukcja i wymiary wybranych gwintów znormalizowanych Rozział 4 Konstrukcja i wymiary wybranych gwintów znormalizowanych Kazimierz Łyczko 4.1. y metryczne 4.1.1. y metryczne ISO ogólnego przeznaczenia zwykłe i robnozwojne y metryczne ISO ogólnego przeznaczenia

Bardziej szczegółowo