Analiza danych pochodzących z sekwencjonowania nowej generacji - przyrównanie do genomu referencyjnego. - część I -

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Analiza danych pochodzących z sekwencjonowania nowej generacji - przyrównanie do genomu referencyjnego. - część I -"

Transkrypt

1 pochodzących z sekwencjonowania nowej generacji - przyrównanie do genomu referencyjnego - część I - Katedra Genetyki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu

2 Plan wykładów część I Wstęp: - Sekwencjonowanie nowej generacji (NGS) - Przyrównanie do genomu referencyjnego - Formaty sekwencji (input) Wybór odpowiedniego środowiska i praca w nim Wizualizacja/ analiza sekwencji część II Wybór programów do: - przyrównywania sekwencji - do wizualizacji przyrównania Formaty sekwencji (output) 2

3 Sekwencjonowanie nowej generacji (NGS) Równoległe sekwencjonowanie wielu bardzo krótkich fragmentów DNA unieruchomionych na podłożu Sekwencjonowanie całych genomów! Efekt bardzo krótkie fragmenty (reads) Relatywnie tanie Relatywnie szybkie Platformy: Ilumina/Solexa, Roche, SOLiD 3

4 Przyrównanie do sekwencji referencyjnej złożenie krótkich fragmentów read ACTGGGGGGGAAAAA GGGAAAAATTTC GGGAACCTTTC CCTTTCTTTGGA reference ACTGGGGGGGAAAAATTTCAAAGGGAACCTTTCTTTGGAGGGTT *Reads podsekwencje genomu referencyjnego 4

5 Sekwencja referencyjna (FASTA) - genom - część genomu - transkryptom 5

6 Krótkie fragmenty sekwencji (FASTQ) SRA FASTQ 6

7 FASTA A Adenozyna C Cytozyna G Guanina T Tymina U Uracyl R G A (puryna) Y T C (pirymidyna) S G C (Silne oddziaływanie) W A T (słabe (ang. Weak) oddziaływanie) B G T C (nie A) (B jest po A) D G A T (nie C) (D jest po C) 7 H A C T (nie G) (H jest po G) V G C A (nie T) (V jest po U) N A G C T (którykolwiek, od ang. any)

8 FASTQ 8

9 Środowisko pracy Linux Dlaczego Linux? Dlaczego serwer? PRZYKŁADOWE KOMENDY: zcat ścieżka/plik.fastq.gz less zcat ścieżka/plik.fastq.gz wc l zcat ścieżka/plik.fastq.gz grep szukane znaki wc l zcat ścieżka/plik.fastq.gz head n > top_10000.fastq zcat ścieżka/plik.fastq.gz bottom n > bottom_10000.fastq 9

10 10

11 Modyfikacja sekwencji: wycinanie adaptorów usuwanie sekwencji o kiepskiej jakości FASTQ FASTA itp... 11

12 FASTQC Kontrola jakości danych (FASTQ, SAM, BAM) Graficzne przedstawienie sekwencji 12

13 Basic statistics 13

14 Per base sequence quality Jakość dla każdej pozycji Mediana Wykres pudełkowy Max/min Średnia Ostrzeżenie niższy kwartyl dla jakiejkolwiek pozycji <10 lub mediana <25 Awaria niższy kwartyl dla jakiejkolwiek pozycji <5 lub mediana <20 14

15 Per sequence quality scores Średnia jakość sekwencji Ostrzeżenie najczęściej obserwowane średnia jakość <27 Awaria najczęściej obserwowane średnia jakość< 20 15

16 Per base sequence content Proporcje zasad azotowych Ostrzeżenie różnica między A i T lub G i C > 10%, w którejkolwiek pozycji Awaria różnica między A i T lub G i C > 20%, w którejkolwiek pozycji 16

17 Per base GC content Odchylenie od średniej wartości dla każdej pozycji Ostrzeżenie odchylenie od średniej wartości GC > 5% Awaria odchylenie od średniej wartości GC > 10% 17

18 Per sequence GC content Ostrzeżenie suma odchyleń od rozkładu normalnego > 15% Awaria suma odchyleń od rozkładu normalnego > 30% 18

19 Per base N content Ostrzeżenie dowolna pozycja pokazuje zawartość N> 5%. Awaria dowolna pozycja pokazuje zawartość N> 20%. 19

20 Sequence Length Distribution Ostrzeżenie sekwencje nie są tej samej długości. Awaria którakolwiek sekwencja ma długość 0 20

21 Sequence Duplication Levels Ostrzeżenie sekwencje nieunikalne >20% Awaria sekwencje nieunikalne >50% 21

22 Overrepresented sequences Ostrzeżenie którakolwiek sekwencja występuje > 0,1% Awaria którakolwiek sekwencja występuje > 1% No overrepresented sequences 22

23 - Koniec części I - 23

Podstawy bioinformatyki sekwencjonowanie nowej generacji. Magda Mielczarek Katedra Genetyki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu

Podstawy bioinformatyki sekwencjonowanie nowej generacji. Magda Mielczarek Katedra Genetyki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu Podstawy bioinformatyki sekwencjonowanie nowej generacji Magda Mielczarek Katedra Genetyki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu Rozwój technologii i przyrost danych Wzrost olbrzymiej ilości i objętości

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 4 ANALIZA DANYCH NGS

PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 4 ANALIZA DANYCH NGS PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 4 ANALIZA DANYCH NGS SEKWENCJONOWANIE GENOMÓW NEXT GENERATION METODA NOWEJ GENERACJI Sekwencjonowanie bardzo krótkich fragmentów 50-700 bp DNA unieruchomione na płytce Szybkie

Bardziej szczegółowo

ANALIZA DANYCH POCHODZĄCYCH Z SEKWENCJONOWANIA NASTĘPNEJ GENERACJI

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

Bardziej szczegółowo

ANALIZA DANYCH POCHODZĄCYCH Z SEKWENCJONOWANIA NASTĘPNEJ GENERACJI

ANALIZA DANYCH POCHODZĄCYCH Z SEKWENCJONOWANIA NASTĘPNEJ GENERACJI ANALIZA DANYCH POCHODZĄCYCH Z SEKWENCJONOWANIA NASTĘPNEJ GENERACJI Joanna Szyda Magdalena Frąszczak Magda Mielczarek WSTĘP 1. Katedra Genetyki 2. Pracownia biostatystyki 3. Projekty NGS 4. Charakterystyka

Bardziej szczegółowo

Sekwencjonowanie Nowej Generacji ang. Next Generation Sequencing. Wykład 6 Część 1 NGS - wstęp Dr Wioleta Drobik-Czwarno

Sekwencjonowanie Nowej Generacji ang. Next Generation Sequencing. Wykład 6 Część 1 NGS - wstęp Dr Wioleta Drobik-Czwarno Sekwencjonowanie Nowej Generacji ang. Next Generation Sequencing Wykład 6 Część 1 NGS - wstęp Dr Wioleta Drobik-Czwarno Macierze tkankowe TMA ang. Tissue microarray Technika opisana w 1987 roku (Wan i

Bardziej szczegółowo

BASH - WPROWADZENIE Bioinformatyka 4

BASH - WPROWADZENIE Bioinformatyka 4 BASH - WPROWADZENIE Bioinformatyka 4 DLACZEGO BASH? Praca na klastrach obliczeniowych Brak GUI Środowisko programistyczne Szybkie przetwarzanie danych Pisanie własnych skryptów W praktyce przetwarzanie

Bardziej szczegółowo

POPULARNE POLECENIA SKRYPTY. Pracownia Informatyczna 2

POPULARNE POLECENIA SKRYPTY. Pracownia Informatyczna 2 SKRYPTY Pracownia Informatyczna 2 PRACOWNIA INFORMATYCZNA 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK PRACOWNIA INFORMATYCZNA 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 2 cal wyświetlenie kalendarza Składnia: cal 2017, cal Polecenie cal

Bardziej szczegółowo

PRACOWNIA INFORMATYCZNA CHARAKTERYSTYKA PRZEDMIOTU BASH - PODSTAWOWE INFORMACJE

PRACOWNIA INFORMATYCZNA CHARAKTERYSTYKA PRZEDMIOTU BASH - PODSTAWOWE INFORMACJE PRACOWNIA INFORMATYCZNA CHARAKTERYSTYKA PRZEDMIOTU BASH - PODSTAWOWE INFORMACJE M.Mielczarek Pracownia Informatyczna 2017/2018 1 PRACOWNIA INFORMATYCZNA PROWADZĄCY: Dr Magda Mielczarek (biolog) Katedra

Bardziej szczegółowo

Outlier to dana (punkt, obiekt, wartośd w zbiorze) znacznie odstająca od reszty. prezentacji punktów odstających jest rysunek poniżej.

Outlier to dana (punkt, obiekt, wartośd w zbiorze) znacznie odstająca od reszty. prezentacji punktów odstających jest rysunek poniżej. Temat: WYKRYWANIE ODCHYLEO W DANYCH Outlier to dana (punkt, obiekt, wartośd w zbiorze) znacznie odstająca od reszty. prezentacji punktów odstających jest rysunek poniżej. Przykładem Box Plot wygodną metodą

Bardziej szczegółowo

CHARAKTERYSTYKA PRZEDMIOTU Pracownia Informatyczna 1 PRACOWNIA INFORMATYCZNA 2018/2019 MAGDA MIELCZAREK 1

CHARAKTERYSTYKA PRZEDMIOTU Pracownia Informatyczna 1 PRACOWNIA INFORMATYCZNA 2018/2019 MAGDA MIELCZAREK 1 CHARAKTERYSTYKA PRZEDMIOTU Pracownia Informatyczna 1 PRACOWNIA INFORMATYCZNA 2018/2019 MAGDA MIELCZAREK 1 PRACOWNIA INFORMATYCZNA PROWADZĄCY: Dr Magda Mielczarek (biolog) Katedra Genetyki, pokój nr 21

Bardziej szczegółowo

Przydatność technologii Sekwencjonowania Nowej Generacji (NGS) w kolekcjach Banków Genów Joanna Noceń Kinga Smolińska Marta Puchta Kierownik tematu:

Przydatność technologii Sekwencjonowania Nowej Generacji (NGS) w kolekcjach Banków Genów Joanna Noceń Kinga Smolińska Marta Puchta Kierownik tematu: Przydatność technologii Sekwencjonowania Nowej Generacji (NGS) w kolekcjach Banków Genów Joanna Noceń Kinga Smolińska Marta Puchta Kierownik tematu: prof. dr hab. Jerzy H. Czembor SEKWENCJONOWANIE I generacji

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 2 SEKWENCJONOWANIE GENOMÓW

PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 2 SEKWENCJONOWANIE GENOMÓW PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 2 SEKWENCJONOWANIE GENOMÓW SEKWENCJONOWANIE GENOMÓW 1. Sekwencjonowanie genomów 2. Automatyzacja sekwencjonowania 3. 1 000 (human) Genomes project 4. 1 000 Bull Genomes project

Bardziej szczegółowo

-> Średnia arytmetyczna (5) (4) ->Kwartyl dolny, mediana, kwartyl górny, moda - analogicznie jak

-> Średnia arytmetyczna (5) (4) ->Kwartyl dolny, mediana, kwartyl górny, moda - analogicznie jak Wzory dla szeregu szczegółowego: Wzory dla szeregu rozdzielczego punktowego: ->Średnia arytmetyczna ważona -> Średnia arytmetyczna (5) ->Średnia harmoniczna (1) ->Średnia harmoniczna (6) (2) ->Średnia

Bardziej szczegółowo

Pracownia Informatyczna I ORGANIZACJA ZAJĘĆ, ZASADY ZALICZENIA

Pracownia Informatyczna I ORGANIZACJA ZAJĘĆ, ZASADY ZALICZENIA Pracownia Informatyczna I ORGANIZACJA ZAJĘĆ, ZASADY ZALICZENIA 1 Organizacja zajęć ½ semestru mgr Magda Mielczarek Katedra Genetyki, pokój nr 14 e-mail: magda.mielczarek@up.wroc.pl tel: 71-320-57-51 Slajdy

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Zakłady Azotowe w Tarnowie-Mościcach S.A. ul. E. Kwiatkowskiego 8 33-101 Tarnów t: +48 14 633 07 81-85 f: +48 14 633 07 18

Zakłady Azotowe w Tarnowie-Mościcach S.A. ul. E. Kwiatkowskiego 8 33-101 Tarnów t: +48 14 633 07 81-85 f: +48 14 633 07 18 1) 2) 3) 4) 5) 6) 7) 8) 9) 10) 11) 12) 13) 14) 15) 16) 17) 18) 19) 20) 21) 22) 23) 24) 25) 26) Zakłady Azotowe 27) 28) 29) 30) 31) 32) Zakłady Azotowe a) b) c) Zakłady Azotowe d) e) f) g) h) i) a)

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BIOINFORMATYKI 3 SEKWENCJONOWANIE GENOMÓW I

PODSTAWY BIOINFORMATYKI 3 SEKWENCJONOWANIE GENOMÓW I PODSTAWY BIOINFORMATYKI 3 SEKWENCJONOWANIE GENOMÓW I PROJEKTY POZNANIA INNYCH GENOMÓW 1 400 2009 2010 1 200 2011 2012 1 000 800 600 400 200 986 1153 1285 914 954 717 759 757 251 254 889 0 23 ukończone

Bardziej szczegółowo

System operacyjny Linux wybrane zagadnienia. Magda Mielczarek Katedra Genetyki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu

System operacyjny Linux wybrane zagadnienia. Magda Mielczarek Katedra Genetyki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu System operacyjny Linux wybrane zagadnienia Magda Mielczarek Katedra Genetyki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu Linux Open Source Stale rozwijany Darmowy (wersje niekomercyjne) Bezpieczny Stabilny

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

PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 3 BIOLOGICZNE BAZY DANYCH (1)

PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 3 BIOLOGICZNE BAZY DANYCH (1) PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 3 BIOLOGICZNE BAZY DANYCH (1) BIOINFORMATYKA HISTORIA 1. 1982 utworzenie bazy danych GenBank (NIH) dane ogólnodostępne sekwencje nukleotydów 2. Wprowadzenie sekwencji z projektu

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 BIOINFORMATYKI WYKŁAD 3 BIOLOGICZNE BAZY DANYCH (2)

PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 3 BIOLOGICZNE BAZY DANYCH (2) PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 3 BIOLOGICZNE BAZY DANYCH (2) BIOINFORMATYKA HISTORIA 1. 1982 utworzenie bazy danych GenBank (NIH) dane ogólnodostępne sekwencje nukleotydów 2. Wprowadzenie sekwencji z projektu

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

Statystyki opisowe i szeregi rozdzielcze

Statystyki opisowe i szeregi rozdzielcze Statystyki opisowe i szeregi rozdzielcze - ćwiczenia ĆWICZENIA Piotr Ciskowski ramka-wąsy przykład 1. krwinki czerwone Stanisz W eksperymencie farmakologicznym analizowano oddziaływanie pewnego preparatu

Bardziej szczegółowo

Analizy wielkoskalowe w badaniach chromatyny

Analizy wielkoskalowe w badaniach chromatyny Analizy wielkoskalowe w badaniach chromatyny Analizy wielkoskalowe wykorzystujące mikromacierze DNA Genotypowanie: zróżnicowane wewnątrz genów RNA Komórka eukariotyczna Ekspresja genów: Które geny? Poziom

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

INFORMATYKA W SELEKCJI

INFORMATYKA W SELEKCJI INFORMATYKA W SELEKCJI INFORMATYKA W SELEKCJI - zagadnienia 1. Dane w pracy hodowlanej praca z dużym zbiorem danych (Excel) 2. Podstawy pracy z relacyjną bazą danych w programie MS Access 3. Systemy statystyczne

Bardziej szczegółowo

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI ROZKŁAD EMPIRYCZNY

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI ROZKŁAD EMPIRYCZNY WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI ROZKŁAD EMPIRYCZNY Liczebności i częstości Liczebność liczba osób/respondentów/badanych, którzy udzielili tej konkretnej odpowiedzi. Podawana w osobach. Częstość odsetek,

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY) STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY) Dla opisania rozkładu badanej zmiennej, korzystamy z pewnych charakterystyk liczbowych. Dzielimy je na cztery grupy.. Określenie przeciętnej wartości

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

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

Typy zmiennych. Zmienne i rekordy. Rodzaje zmiennych. Graficzne reprezentacje danych Statystyki opisowe

Typy zmiennych. Zmienne i rekordy. Rodzaje zmiennych. Graficzne reprezentacje danych Statystyki opisowe Typy zmiennych Graficzne reprezentacje danych Statystyki opisowe Jakościowe charakterystyka przyjmuje kilka możliwych wartości, które definiują klasy Porządkowe: odpowiedzi na pytania w ankiecie ; nigdy,

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie 12. Diagnostyka molekularna. Poszukiwanie SNPs Odczytywanie danych z sekwencjonowania. Prof. dr hab. Roman Zieliński

Ćwiczenie 12. Diagnostyka molekularna. Poszukiwanie SNPs Odczytywanie danych z sekwencjonowania. Prof. dr hab. Roman Zieliński Ćwiczenie 12 Diagnostyka molekularna. Poszukiwanie SNPs Odczytywanie danych z sekwencjonowania Prof. dr hab. Roman Zieliński 1. Diagnostyka molekularna 1.1. Pytania i zagadnienia 1.1.1. Jak definiujemy

Bardziej szczegółowo

Bioinformatyczne bazy danych

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

Bardziej szczegółowo

Bioinformatyka Laboratorium, 30h. Michał Bereta

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Bioinformatyczne bazy danych

Bioinformatyczne bazy danych Bioinformatyczne bazy danych Czym jest bioinformatyka? Bioinformatyka jest nauką integrującą różne dziedziny wiedzy Gruca (2010) http://bioinformaticsonline.com/file/view/4482/bioinformatics-definitions-and-applications

Bardziej szczegółowo

MARKERY MIKROSATELITARNE

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Wydział Inżynierii Produkcji. I Logistyki. Statystyka opisowa. Wykład 3. Dr inż. Adam Deptuła

Wydział Inżynierii Produkcji. I Logistyki. Statystyka opisowa. Wykład 3. Dr inż. Adam Deptuła 12.03.2017 Wydział Inżynierii Produkcji I Logistyki Statystyka opisowa Wykład 3 Dr inż. Adam Deptuła METODY OPISU DANYCH ILOŚCIOWYCH SKALARNYCH Wykresy: diagramy, histogramy, łamane częstości, wykresy

Bardziej szczegółowo

SPRAWDZIAN NR 1 ROBERT KOPERCZAK, ID studenta : k4342

SPRAWDZIAN NR 1 ROBERT KOPERCZAK, ID studenta : k4342 TECHNIKI ANALITYCZNE W BIZNESIE SPRAWDZIAN NR 1 Autor pracy ROBERT KOPERCZAK, ID studenta : k4342 Kraków, 22 Grudnia 2009 2 Spis treści 1 Zadanie 1... 3 1.1 Szereg rozdzielczy wag kobiałek.... 4 1.2 Histogram

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

liczba punktów Wykres 1. Rozkład wyników części I etapu pisemnego dla zawodu technik mechatronik w skali kraju

liczba punktów Wykres 1. Rozkład wyników części I etapu pisemnego dla zawodu technik mechatronik w skali kraju I.1.1. Technik mechatronik 311[5] Do egzaminu zostało zgłoszonych: 235 Przystąpiło łącznie:2 przystąpiło: 191 ETAP PISEMNY ETAP PRAKTYCZNY zdało: 147 (3,) DYPLOM POTWIERDZAJĄCY KWALIFIKACJE ZAWODOWE przystąpiło:

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY) STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY) Praca z danymi zaczyna się od badania rozkładu liczebności (częstości) zmiennych. Rozkład liczebności (częstości) zmiennej to jakie wartości zmienna

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BIOINFORMATYKI

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

Bardziej szczegółowo

Przeglądarki genomowe

Przeglądarki genomowe Przeglądarki genomowe Popularne typy danych w nowoczesnych naukach biologicznych obejmują: sekwencje genomu sekwencje transkryptomu sekwencje proteomu epigenom adnotacje: geny, eksony, introny, izoformy,

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

Z-LOGN1-006 Statystyka Statistics

Z-LOGN1-006 Statystyka Statistics KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Z-LOGN-006 Statystyka Statistics Obowiązuje od roku akademickiego 0/0 A. USYTUOWANIE MODUŁU W SYSTEMIE STUDIÓW Kierunek

Bardziej szczegółowo

BIOLOGICZNE BAZY DANYCH GENOMY I ICH ADNOTACJE. Pracownia Informatyczna 2

BIOLOGICZNE BAZY DANYCH GENOMY I ICH ADNOTACJE. Pracownia Informatyczna 2 BIOLOGICZNE BAZY DANYCH GENOMY I ICH ADNOTACJE Pracownia Informatyczna 2 WYBRANE BIOLOGICZNE BAZY DANYCH GENOMY I ICH ADNOTACJE NCBI Ensembl UCSC NATIONAL CENTER FOR BIOTECHNOLOGY INFORMATION NCBI Utworzone

Bardziej szczegółowo

Z-ZIPN1-004 Statystyka. Zarządzanie i Inżynieria Produkcji I stopień Ogólnoakademicki Niestacjonarne Wszystkie Katedra Matematyki dr Zdzisław Piasta

Z-ZIPN1-004 Statystyka. Zarządzanie i Inżynieria Produkcji I stopień Ogólnoakademicki Niestacjonarne Wszystkie Katedra Matematyki dr Zdzisław Piasta KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Z-ZIPN-004 Statystyka Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Statistics Obowiązuje od roku akademickiego 0/04 A. USYTUOWANIE MODUŁU W SYSTEMIE STUDIÓW

Bardziej szczegółowo

PAKIETY STATYSTYCZNE

PAKIETY STATYSTYCZNE 1. Wykład wstępny PAKIETY STATYSTYCZNE 2. SAS, wprowadzenie - środowisko Windows, Linux 3. SAS, elementy analizy danych edycja danych 4. SAS, elementy analizy danych regresja liniowa, regresja nieliniowa

Bardziej szczegółowo

BASH - LINIA POLECEŃ. Bioinformatyka 2018/2019

BASH - LINIA POLECEŃ. Bioinformatyka 2018/2019 BASH - LINIA POLECEŃ Bioinformatyka 2018/2019 PODSTAWOWE DEFINICJE Linux system operacyjny, które oferuje kompletne środowisko programistyczne Powłoka interfejs wiersza poleceń zapewniający komunikację

Bardziej szczegółowo

AVARUS Benchmark cen zakupu

AVARUS Benchmark cen zakupu AVARUS Benchmark cen zakupu Porównywarka cen podstawowych produktów i usług zakupywanych przez szpitale Raport dla: Szpital Przykładowy Warszawa, 3 kwiecień 2014 Niniejszy raport został przygotowany przez

Bardziej szczegółowo

Porównaj płace pracowników obu zakładów, dokonując kompleksowej analizy struktury. Zastanów się, w którym zakładzie jest korzystniej pracować?

Porównaj płace pracowników obu zakładów, dokonując kompleksowej analizy struktury. Zastanów się, w którym zakładzie jest korzystniej pracować? 1 Zadanie 1.1 W dwóch zakładach produkcyjnych Złomex I i Złomex II, należących do tego samego przedsiębiorstwa Złomowanie na zawołanie w ostatnim miesiącu następująco kształtowały się wynagrodzenia pracowników.

Bardziej szczegółowo

Generowanie ciągów pseudolosowych o zadanych rozkładach przykładowy raport

Generowanie ciągów pseudolosowych o zadanych rozkładach przykładowy raport Generowanie ciągów pseudolosowych o zadanych rozkładach przykładowy raport Michał Krzemiński Streszczenie Projekt dotyczy metod generowania oraz badania własności statystycznych ciągów liczb pseudolosowych.

Bardziej szczegółowo

PRACOWNIA INFORMATYCZNA BASH - PODSTAWOWE INFORMACJE

PRACOWNIA INFORMATYCZNA BASH - PODSTAWOWE INFORMACJE PRACOWNIA INFORMATYCZNA BASH - PODSTAWOWE INFORMACJE Magda Mielczarek Pracownia Informatyczna 2015/2016 1 Podstawowe definicje Linux system operacyjny, które oferuje kompletne środowisko programistyczne

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

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

WSTĘP DO BIOINFORMATYKI Konspekt wykładu - wiosna 2018/19

WSTĘP DO BIOINFORMATYKI Konspekt wykładu - wiosna 2018/19 WSTĘP DO BIOINFORMATYKI Konspekt wykładu - wiosna 2018/19 Witold Dyrka 14 marca 2019 1 Wprowadzenie 1.1 Definicje bioinformatyki Według polskiej Wikipedii [1], Bioinformatyka interdyscyplinarna dziedzina

Bardziej szczegółowo

Laboratorium nr Wyznaczyć podstawowe statystyki (średnia, mediana, IQR, min, max) dla próby:

Laboratorium nr Wyznaczyć podstawowe statystyki (średnia, mediana, IQR, min, max) dla próby: Laboratorium nr 1 CZĘŚĆ I : STATYSTYKA OPISOWA : 1. Wyznaczyć podstawowe statystyki (średnia, mediana, IQR, min, max) dla próby: 6,9,1,2,5,2,6,2,1,0,1,4,5,6,3,7,3,2,2,3,8,5,3,4,8,0,8,0,5,1,6,4,8,0,3,2

Bardziej szczegółowo

PAKIETY STATYSTYCZNE

PAKIETY STATYSTYCZNE 1. Wykład wstępny PAKIETY STATYSTYCZNE 2. SAS, wprowadzenie - środowisko Windows, Linux 3. SAS, elementy analizy danych edycja danych 4. SAS, elementy analizy danych regresja liniowa, regresja nieliniowa

Bardziej szczegółowo

2.Wstępna analiza danych c.d.- wykład z 5.03.2006 Populacja i próba

2.Wstępna analiza danych c.d.- wykład z 5.03.2006 Populacja i próba 2.Wstępna analiza danych c.d.- wykład z 5.03.2006 Populacja i próba Populacja- zbiorowość skończona lub nieskończona, w stosunku do której mają być formułowane wnioski. Próba- skończony podzbiór populacji

Bardziej szczegółowo

MIARY KLASYCZNE Miary opisujące rozkład badanej cechy w zbiorowości, które obliczamy na podstawie wszystkich zaobserwowanych wartości cechy

MIARY KLASYCZNE Miary opisujące rozkład badanej cechy w zbiorowości, które obliczamy na podstawie wszystkich zaobserwowanych wartości cechy MIARY POŁOŻENIA Opisują średni lub typowy poziom wartości cechy. Określają tą wartość cechy, wokół której skupiają się wszystkie pozostałe wartości badanej cechy. Wśród nich można wyróżnić miary tendencji

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Scenariusz lekcji przyrody/biologii (2 jednostki lekcyjne)

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

Bardziej szczegółowo

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

DHPLC. Denaturing high performance liquid chromatography. Wiktoria Stańczyk Zofia Kołeczko

DHPLC. Denaturing high performance liquid chromatography. Wiktoria Stańczyk Zofia Kołeczko DHPLC Denaturing high performance liquid chromatography Wiktoria Stańczyk Zofia Kołeczko Mini-słowniczek SNP (Single Nucleotide Polymorphism) - zmienność sekwencji DNA; HET - analiza heterodupleksów; HPLC

Bardziej szczegółowo

Dane mikromacierzowe. Mateusz Markowicz Marta Stańska

Dane mikromacierzowe. Mateusz Markowicz Marta Stańska Dane mikromacierzowe Mateusz Markowicz Marta Stańska Mikromacierz Mikromacierz DNA (ang. DNA microarray) to szklana lub plastikowa płytka (o maksymalnych wymiarach 2,5 cm x 7,5 cm) z naniesionymi w regularnych

Bardziej szczegółowo

I.1.1. Technik informatyk 312[01]

I.1.1. Technik informatyk 312[01] I.1.1. Technik informatyk 312[1] Do egzaminu zostało zgłoszonych: 13 884 Przystąpiło łącznie: 1 168 przystąpiło: 1 58 ETAP PISEMNY ETAP PRAKTYCZNY zdało: 6 975 (69,3%) DYPLOM POTWIERDZAJĄCY KWALIFIKACJE

Bardziej szczegółowo

1. System analizy danych NGS z paneli genów

1. System analizy danych NGS z paneli genów 1. System analizy danych NGS z paneli genów (programistyczny) Sekwenator to instrument odczytujący sekwencję DNA w kilku-kilkudziesieciu probkach na raz. Instrument zapisuje na dysku dane w skompresowanych

Bardziej szczegółowo

SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA

SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA 2015-2021 1.1. PODSTAWOWE INFORMACJE O PRZEDMIOCIE/MODULE Nazwa przedmiotu/ modułu Techniki biologii molekularnej Kod przedmiotu/ modułu* Wydział (nazwa jednostki prowadzącej

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

Pomiary urodzeń według płci noworodka i województwa.podział na miasto i wieś.

Pomiary urodzeń według płci noworodka i województwa.podział na miasto i wieś. Pomiary urodzeń według płci noworodka i województwa.podział na miasto i wieś. Województwo Urodzenia według płci noworodka i województwa. ; Rok 2008; POLSKA Ogółem Miasta Wieś Pozamałżeńskie- Miasta Pozamałżeńskie-

Bardziej szczegółowo

Miary zmienności STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 6 marca 2018

Miary zmienności STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 6 marca 2018 STATYSTYKA OPISOWA Dr Alina Gleska Instytut Matematyki WE PP 6 marca 2018 1 MIARY ZMIENNOŚCI (inaczej: rozproszenia, rozrzutu, zróżnicowania, dyspersji) informuja o zróżnicowaniu jednostek zbiorowości

Bardziej szczegółowo

PL 217144 B1. Sposób amplifikacji DNA w łańcuchowej reakcji polimerazy za pomocą starterów specyficznych dla genu receptora 2-adrenergicznego

PL 217144 B1. Sposób amplifikacji DNA w łańcuchowej reakcji polimerazy za pomocą starterów specyficznych dla genu receptora 2-adrenergicznego PL 217144 B1 RZECZPOSPOLITA POLSKA (12) OPIS PATENTOWY (19) PL (11) 217144 (13) B1 Urząd Patentowy Rzeczypospolitej Polskiej (21) Numer zgłoszenia: 391926 (22) Data zgłoszenia: 23.07.2010 (51) Int.Cl.

Bardziej szczegółowo

Bash - wprowadzenie. Bash - wprowadzenie 1/39

Bash - wprowadzenie. Bash - wprowadzenie 1/39 Bash - wprowadzenie Bash - wprowadzenie 1/39 Bash - wprowadzenie 2/39 Czym jest bash? Rysunek : Zadanie powłoki to ukrycie wywołań systemowych Bash - wprowadzenie 3/39 Czym jest bash? Przykład polecenia:

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

PAKIETY STATYSTYCZNE 5. SAS wprowadzenie - środowisko Windows

PAKIETY STATYSTYCZNE 5. SAS wprowadzenie - środowisko Windows PAKIETY STATYSTYCZNE 1. Wykład wstępny 2. Statistica wprowadzenie 3. Statistica elementy analizy danych 4. Statistica wykresy 5. SAS wprowadzenie - środowisko Windows 6. SAS wprowadzenie - środowisko Linux

Bardziej szczegółowo

Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych.

Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych. Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych. Statystyka zajmuje się prawidłowościami zaistniałych zdarzeń. Teoria prawdopodobieństwa dotyczy przewidywania, jak często mogą zajść

Bardziej szczegółowo

SPRAWOZDANIE Z EGZAMINU GIMNAZJALNEGO PRZEPROWADZONEGO W SZKOŁACH DLA DOROSŁYCH W STYCZNIU 2017 ROKU OKRĘGOWA KOMISJA EGZAMINACYJNA W WARSZAWIE

SPRAWOZDANIE Z EGZAMINU GIMNAZJALNEGO PRZEPROWADZONEGO W SZKOŁACH DLA DOROSŁYCH W STYCZNIU 2017 ROKU OKRĘGOWA KOMISJA EGZAMINACYJNA W WARSZAWIE SPRAWOZDANIE Z EGZAMINU GIMNAZJALNEGO PRZEPROWADZONEGO W SZKOŁACH DLA DOROSŁYCH W STYCZNIU 0 ROKU OKRĘGOWA KOMISJA EGZAMINACYJNA W WARSZAWIE 00- WARSZAWA, Plac Europejski tel. 0, fax 0 http:// www.oke.waw.pl

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna i ekonometria

Statystyka matematyczna i ekonometria Statystyka matematyczna i ekonometria prof. dr hab. inż. Jacek Mercik B4 pok. 55 jacek.mercik@pwr.wroc.pl (tylko z konta studenckiego z serwera PWr) Konsultacje, kontakt itp. Strona WWW Elementy wykładu.

Bardziej szczegółowo

ENZYMY RESTRYKCYJNE ENZYMY RESTRYKCYJNE CZYM RÓŻNIĄ SIĘ POSZCZEGÓLNE ENZYMY? nazewnictwo: EcoRV

ENZYMY RESTRYKCYJNE ENZYMY RESTRYKCYJNE CZYM RÓŻNIĄ SIĘ POSZCZEGÓLNE ENZYMY? nazewnictwo: EcoRV ENZYMY RESTRYKCYJNE Enzymy z klasy endonukleaz (hydrolaz), wykazujące powinowactwo do specyficznych fragmentów dwuniciowych cząsteczek DNA i hydrolizujące wiązania fosfodiestrowe w obu niciach Naturalnie

Bardziej szczegółowo

Zmienność. środa, 23 listopada 11

Zmienność.  środa, 23 listopada 11 Zmienność http://ggoralski.com Zmienność Zmienność - rodzaje Zmienność obserwuje się zarówno między poszczególnymi osobnikami jak i między populacjami. Różnice te mogą mieć jednak różne podłoże. Mogą one

Bardziej szczegółowo

Najbardziej Wiarygodny, Nieinwazyjny Test Prenatalny wykonywany w Polsce Test NIFTY : tylko mała próbka krwi ciężarnej

Najbardziej Wiarygodny, Nieinwazyjny Test Prenatalny wykonywany w Polsce Test NIFTY : tylko mała próbka krwi ciężarnej Najbardziej Wiarygodny, Nieinwazyjny Test Prenatalny wykonywany w Polsce Test NIFTY : To nieinwazyjny, genetyczny test prenatalny nowej generacji, który określa ryzyko trisomii chromosomów 21, 18 i 13

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

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

I.1.1. Technik elektronik 311[07]

I.1.1. Technik elektronik 311[07] I.1.1. Technik elektronik 311[7] Do egzaminu zostało zgłoszonych: 11 8 Przystąpiło łącznie: 1 58 przystąpiło: 1 7 przystąpiło: ETAP PISEMNY ETAP PRAKTYCZNY zdało: 4 324 (42,9%) zdało: DYPLOM POTWIERDZAJĄCY

Bardziej szczegółowo

GENETYKA POPULACJI. Ćwiczenia 5 Biologia I MGR

GENETYKA POPULACJI. Ćwiczenia 5 Biologia I MGR GENETYKA POPULACJI Ćwiczenia 5 Biologia I MGR WSPÓŁCZESNA GENETYKA POPULACJI CÓRKA TRZECH MATEK TRZY MATKI trzy rewolucje dotyczące teorii i technologii 1) Rewolucja koncepcyjna: wyłoniona z teorii koalescencji,

Bardziej szczegółowo

SYSTEMY INFORMATYCZNE WSPOMAGAJĄCE HODOWLĘ MAGDALENA FRĄSZCZAK

SYSTEMY INFORMATYCZNE WSPOMAGAJĄCE HODOWLĘ MAGDALENA FRĄSZCZAK SYSTEMY INFORMATYCZNE WSPOMAGAJĄCE HODOWLĘ Prowadzący: JOANNA SZYDA MAGDALENA FRĄSZCZAK WSTĘP 1. Systemy informatyczne w hodowli -??? 2. Katedra Genetyki 3. Pracownia biostatystyki - wykorzystanie narzędzi

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BIOINFORMATYKI ORGANIZACJA ZAJĘĆ BIOINFORMATYKA PRZETWARZANIE I ANALIZA DANYCH

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

Bardziej szczegółowo

Laboratorium 3 - statystyka opisowa

Laboratorium 3 - statystyka opisowa dla szeregu rozdzielczego Laboratorium 3 - statystyka opisowa Agnieszka Mensfelt 11 lutego 2019 dla szeregu rozdzielczego Statystyka opisowa dla szeregu rozdzielczego Przykład wyniki maratonu Wyniki 18.

Bardziej szczegółowo

Analizy wariancji ANOVA (analysis of variance)

Analizy wariancji ANOVA (analysis of variance) ANOVA Analizy wariancji ANOVA (analysis of variance) jest to metoda równoczesnego badania istotności różnic między wieloma średnimi z prób pochodzących z wielu populacji (grup). Model jednoczynnikowy analiza

Bardziej szczegółowo

I Krajowy Zjazd Szkoleniowy PTORLChGiSz

I Krajowy Zjazd Szkoleniowy PTORLChGiSz ul. Bytkowska 1B,40-955 Katowice, POLSKA tel.: +48 / 32 / 25 98 399, fax: +48 / 32 / 25 98 398 email: altasoft@altasoft.pl www.altasoft.pl I Krajowy Zjazd Szkoleniowy PTORLChGiSz 17-19.11.2011 Podsumowanie

Bardziej szczegółowo

1 n. s x x x x. Podstawowe miary rozproszenia: Wariancja z populacji: Czasem stosuje się też inny wzór na wariancję z próby, tak policzy Excel:

1 n. s x x x x. Podstawowe miary rozproszenia: Wariancja z populacji: Czasem stosuje się też inny wzór na wariancję z próby, tak policzy Excel: Wariancja z populacji: Podstawowe miary rozproszenia: 1 1 s x x x x k 2 2 k 2 2 i i n i1 n i1 Czasem stosuje się też inny wzór na wariancję z próby, tak policzy Excel: 1 k 2 s xi x n 1 i1 2 Przykład 38,

Bardziej szczegółowo

Skrypt Bioinformatyka DRAFT Strona 67

Skrypt Bioinformatyka DRAFT Strona 67 Spis treści 5 Budowa kwasów nukleinowych... 68 5.1 Nukleotydy... 68 5.2 Łaocuch polinukleotydowy... 71 5.3 Nić komplementarna... 71 6 Centralny dogmat Biologii Molekularnej... 74 7 Przepływ informacji

Bardziej szczegółowo

Ekologia molekularna. wykład 11

Ekologia molekularna. wykład 11 Ekologia molekularna wykład 11 Sekwencjonowanie nowej generacji NGS = next generation sequencing = high throughput sequencing = massive pararell sequencing =... Różne techniki i platformy Illumina (MiSeq,

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do Pakietu R dla kierunku Zootechnika. Dr Magda Mielczarek Katedra Genetyki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu

Wprowadzenie do Pakietu R dla kierunku Zootechnika. Dr Magda Mielczarek Katedra Genetyki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu Wprowadzenie do Pakietu R dla kierunku Zootechnika Dr Magda Mielczarek Katedra Genetyki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu Instalacja Pakietu R www.r-project.org wybór źródła wybór systemu operacyjnego:

Bardziej szczegółowo