klasyfikacja fenetyczna (numeryczna)
|
|
- Artur Kubiak
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Teorie klasyfikacji
2 klasyfikacja fenetyczna (numeryczna) systematyka powinna być wolna od wszelkiej teorii (a zwłaszcza od teorii ewolucji) filogeneza jako ciąg zdarzeń jest niepoznawalna opiera się na filozofii nominalistycznej taksony tworzone są wyłącznie na podstawie zaobserwowanego podobieństwa analizowane jest ogólne podobieństwo, maksimum dostępnych cech, niezależnie od ich natury wszystkie cechy mają tą samą wagę
3 klasyfikacja fenetyczna (numeryczna) obliczana jest odległość między gatunkami w dowolnej liczbie wymiarów rezultatem jest dendrogram ilustrujący stosunki podobieństwa fenetycznego - fenogram fenogram nie ma wymiaru historycznego końcowe taksony to tzw. OTU (operational taxonomic units)
4 nowa systematyka Huxley J.S The New Systematics. London gatunek jest złożony z populacji zmienność populacji jest kluczowa dla procesu ewolucyjnego zmienność populacji jest oparta o zmienność genetyczną testowanie wyników morfologicznych w oparciu o dane ogólnobiologiczne
5 nowa nowa systematyka podstawową jednostką systematyki jest populacja zmienność jest zasadniczym elementem istoty i definicji populacji populacje są systemami dynamicznymi, które ewoluują Gatunek można definiować wyłącznie w kategoriach dynamiki, ewolucji, genetyki, zależności wewnątrzpopulacyjnych, a nie w kategoriach stałych struktur morfologicznych
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17 Monofiletyzm grupa monofiletyczna zawiera swój takson macierzysty i wszystkich jego potomków wszyscy członkowie grupy musza posiadać co najmniej jedną cechę apomorficzną
18
19 Parafiletyzm grupa parafiletyczna zawiera swój takson macierzysty i niektóych jego potomków
20
21 Polifiletyzm grupa polifiletyczna zawiera potomków różnych przodków
22
23 plezjomorfia apomorfia morfoklina
24 morfoklina
25 apomorfie synapomorfie plezjomorfie
26 grupa parafiletyczna symplezjomorfie
27 grupy siostrzane dwie monofiletyczne grupy, pochodzące od jednego gatunku macierzystego razem tworzą grupę monofiletyczną wyższej rangi
28 grupy siostrzane A B C taksony kladogramy wspólny przodek B+C wspólny przodek A+B+C
29 Homologia zgodność organu lub części organu u dwóch (lub więcej) gatunków, jeśli możemy przypuszczać, że ta zgodność wynika z odziedziczenia cechy po ich wspólnym przodku
30 Homologia cechy są homologiczne, jeśli występowała u wspólnego przodka
31 Homologia cechy są homologiczne, jeśli odpowiadają różnym etapom tej samej serii przemian
32 Homoplazja występowanie u różnych taksonów podobnych cech nie będących homologiami
33 Konwergencja podobne cechy pojawiają się niezależnie w różnych liniach ewolucyjnych, nie mających wspólnego przodka
34 Paralelizm ta sama cecha pojawia się niezależnie w dwóch (lub więcej) liniach mających bliskiego wspólnego przodka
35 Rewersja w serii przemian cechy, powraca wtórnie stan morfologiczny podobny do stanu wyjściowego
36 Analogia cechy konwergentne spełniają podobne funkcje
37 Analiza cech polega na odtworzeniu serii przemian cech homologicznych (morfoklin)
38 Kryterium embriologiczne rozkład cech pojawiających się w ontogenezie wcześnie jest bardziej ogólny (plezjomorfia) niż cech pojawiających się późno (apomorfia)
39 Kryterium porównania pozagrupowego jeśli istnieje cecha homologiczna spotykana wewnątrz grupy monofiletycznej i również poza tą grupą, to jest ona cechą plezjomorficzną jeśli cecha homologiczna jest spotykana wyłącznie wewnątrz badanej grupy monofiletycznej to jest ona cechą apomorficzną
40 Kryterium porównania wewnątrzgrupowego kryterium złożoności jeśli różne stany cechy mogą być ułożone w serię o wzrastającej złożoności, to jest prawdopodobne, że stan najprostszy jest stanem plezjomorficznym
41 Kryterium porównania wewnątrzgrupowego kryterium korelacji niektóre cechy są ze sobą ściśle powiązane, znajomość polaryzacji jednej morfokliny może ułatwić określenie polaryzacji dla drugiej
42 Kryterium porównania wewnątrzgrupowego kryterium powszechności jeśli pewien stan cechy jest bardzo rozpowszechniony w badanej grupie, a inny jest dużo rzadszy, to stan częstszy jest prawdopodobnie plezjomorficzny
43 Kryterium paleontologiczne stan cechy pojawiający się w serii skamielin najwcześniej jest najbardziej plezjomorficzny
44 Analiza parsymoniczna zgodna z zasadą tzw. brzytwy Ockhama najlepszy jest model filogenezy, który zakłada najmniejszą liczbę zmian ewolucyjnych
45 kladyzm organizmy są szeregowane i klasyfikowane wyłącznie w zależności od współczesności ich wspólnego pochodzenia status kategorii zależy od położenia punktów odgałęzienia na drzewie filogenetycznym klasyfikacja musi być odbiciem genealogii taksony muszą być monofiletyczne
46 kladyzm 1. wszystkie organizmy rozmnażające się wyłącznie płciowo mają tylko jedną historię genealogiczną (filogenezę) 2. cechy są przekazywane dziedzicznie z gatunku macierzystego na gatunki potomne, a więc przynajmniej niektóre z cech noszonych przez te ostatnie stanowią dowód pochodzenia 3. zmiany niektórych cech przodków nadają poszczególnym liniom ich specyficzne właściwości
47 klasyfikacja ewolucyjna klasyfikacja ewolucyjna oparta jest na prostym fakcie, że w przyrodzie występują łatwe do rozgraniczenia grupy taksonomia ewolucyjna wyjaśnia istnienie takich grup
48 gady ptaki ssaki
49 grupa parafiletyczna gady żółwie łuskonośne krokodyle ptaki ssaki
50 gady żółwie łuskonośne krokodyle ptaki autapomorfie
51 Metody molekularne w taksonomii
52 Dwie szkoły w systematyce Tradycyjna Relacje pomiędzy organizmami opisywane są na podstawie cech fenotypowych: morfo-anatomicznych, fizjologicznych, behawioralnych itp... Nowoczesna Relacje pomiędzy organizmami opisywane są na podstawie informacji pozyskanych bezpośrednio lub pośrednio z sekwencji kwasów nukleinowych (lub protein).
53 Systematyka tradycyjna Zmienność morfologiczna jest pochodną nagromadzonej zmienności genetycznej Markery morfologiczne użyteczne na wyższych poziomach systematycznych Stosowane w zakresie zmian makroewolucyjnych Zmiany mikroewolucyjne domena genetyki populacyjnej (demografii)
54 Systematyka molekularna Pozwala badać relacje filogenetyczne na poziomie wewnątrzgatunkowym i wewnątrzpopulacyjnym Filogeografia Bada filogenezę organizmów na poziomie gatunku i populacji Jest pomostem łączącym genetykę populacji i systematykę
55 Filogeografia Określa zasady i procesy leżące u podstaw geograficznego rozmieszczenia linii genealogicznych organizmów (Avise i in. 1987)
56 genetyczna ZMIENNOŚĆ morfologiczna Tradycyjna systematyka (filogeneza) Genetyka populacyjna (demografia) CZAS
57 genetyczna ZMIENNOŚĆ morfologiczna Systematyka molekularna CZAS Filogeografia
58 Dlaczego markery molekularne? genetyczny charakter danych uniwersalna metodyka praktycznie nieograniczona zmienność
59 Genomy organizmów 0,6 x x 10 9 bp = 18 x Różnorodność genetyczna 3 x 10 9 bp 3 / 100 bp różne różnic genotypów
60 Dlaczego markery molekularne? genetyczny charakter danych uniwersalna metodyka praktycznie nieograniczona zmienność rozróżnienie cech homologicznych i analogicznych uniwersalna linijka w ewolucji molekularnej podstawa mechanistycznego poglądu na ewolucję wyzwanie intelektualne!!!
61 Analiza danych molekularnych ocena dystansu genetycznego topologia dendrogramów hierarchicznego podobieństwa genetycznego analiza wariancji molekularnych (AMOVA) topologia dendrogramów parsymonicznych analiza binarna rozmieszczenia haplotypów
62
63 Rekonstrukcja filogenezy
64 OTU = Operational Taxonomic Units = molekularne jednostki analizy filogenetycznej zewnętrzne węzły na drzewie to współcześnie żyjące OTU wewnętrzne węzły to hipotetyczni przodkowie współczesnych OTU drzewo jest wyskalowane jeśli długości gałęzi odpowiadają liczbie zmian jakie zaszły w toku ewolucji między węzłami warunkiem użyteczności drzew jest brak połączeń między ich gałęziami odtworzenie jest możliwe pod warunkiem bifurkacyjnego rozgałęziania drzew rozgałęzienia multifurkacyjne uniemożliwiają wnioskowanie o pokrewieństwie
65 Wyszukiwanie właściwej (najbardziej prawdopodobnej topologii drzewa) liczba wersji rozgałęzień drzewa ilustrujących pokrewieństwa między taksonami jest ogromna dla N = 10 to od 10 milionów do ponad 30 milionów do wyszukwiania służą skomplikowane algorytmy matematyczne kalkulacja możliwa jedynie przy użyciu komputerów algorytmy wyszukują najbardziej prawdopodobne topologie drzew zgodnie z zadanym kryterium optymalizacji zwykle nie znamy prawdziwej filogenezy dlatego wszelkie prezentowane drzewa są jedynie jej przybliżeniem metody oparte na odległościach (dystansie genetycznym) analiza skupień (UPGMA) metoda łączenia sąsiadów (Neighbor-Joining) metody oparte na stanach cech największej oszczędności (MP = Maximum Parsimony) największej wiarygodności (ML = Maximum Likelihood) analiza Bayesowska (Bayesian analysis)
66 Metody oparte na odległościach wywodzą się od macierzy zawierającej oszacowania dystansów genetycznych między wszystkimi parami OTU uwzględnianymi w analizie macierz dla n OTU zawiera n(n-1)/2 takich odległości
67 UPGMA Unweighted Pair Group Method with Arithmetic Averages Nieważona metoda grupowania par średnimi arytmetycznymi nieważona wszystkie dystanse są tak samo ważne grupowanie par liczą się tylko bifurkacje średnie arytmetyczne odległości pomiędzy kladami są średnimy arytmetycznymi odległości pomiędzy wszystkim członkami obu kladów
68 Neighbor Joining metoda łączenia najbliższych sąsiadów metodologicznie zbliżona do analizy UPGMA modyfikacje macierzy odległości polegają na tym, że długości gałęzi między parami węzłów dopasowywane są na podstawie ich średniej dywergencji czyli odróżnicowania od wszystkich pozostałych węzłów metoda nie zakłada równego tempa ewolucji między gałęziami drzewo wyprodukowane za pomocą algorytmu NJ nie jest ukorzenione drzewo ukorzenić można przez dodanie grupy zewnętrznej lub przez dodanie korzenia w połowie najdłuższej gałęzi łączącej współczesne OTU
69 Metody oparte na stanach cech nie wymagają tworzenia macierzy dystansów genetycznych analizują prawdopodobieństwa przejścia między dyskretnymi stanami cech (literami kodu genetycznego) = prawdopodobieństwo substytucji prawdopodbieństwo tranzycji (A G lub C T) jest większe niż prawdopodobieństwo transwersji (A,G C,T) metody oparte o stanach cech poszukują drzew o topologii będącej wynikiem sumy najbardziej prawdopodobnych zdarzeń (mutacji) dzielących analizowane sekwencje DNA
70 Metoda największej oszczędności (Maximum parsimony) działa zgodnie z zasadą brzytwy Ockhama zakłada że najlepsza topologia to taka, która wymaga najmniejszej możliwej liczby pośrednich kroków mutacyjnych dzielących analizowane sekwencje miarą wiarygodności topologii jest więc jak najmniejsza suma kroków mutacyjnych koniecznych do jej utworzenia w porównaniu do innych uzyskanych topologii może istnieć wiele topologii charakteryzujących się tą samą liczbą kroków mutacyjnych istnieją różne warianty metody parsymonicznej zakładające np. odwracalność lub nieodwracalność mutacji
71 Metoda największej wiarygodności (Maximum Likelihood) zakłada określony model ewolucji sekwencji DNA w oparciu o dane empiryczne częstość tranzycji/transwersji lub określonych mutacji wyliczone ze zbioru sekwencji częstości te opisywane są matematycznie tworzenie matematycznego modelu procesu ewolucyjnego skutkującego obserwowaną zmiennością w zestawie analizowanych danych topologia drzewa konstruowana jest w taki sposób aby uwiarygodniała z jak największym prawdopodobieństwem zakładany model ewolucyjny (obserwowany rozkład zmienności danych) tworzonych jest wiele topologii drzew i wyliczane są prawdopodobieństwa wystąpienia zakładanego modelu ewolucji przy danej topologii topologia, dzięki której prawdopodobieństwo wystąpienia danego modelu jest najbliższe 1 zostaje wybierana jaka prawdziwa
72 Rzetelność uzyskanej topologii wynikiem analizy jest zwykle jedno lub wiele równocennych topologii na ile prawdopodobne jest, że dana topologia w najlepszy sposób obrazuje filogenezę sekwencji? do oceny tego prawdopodobieństwa służy metoda samopróbkowania bootstrap metoda ta symuluje powtarzanie zbierania danych w celu oszacowania rzetelności drzewa
73
74 Dziękuję bardzo
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 szczegółowoPODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 5 ANALIZA FILOGENETYCZNA
PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 5 ANALIZA FILOGENETYCZNA ANALIZA FILOGENETYCZNA 1. Wstęp - filogenetyka 2. Struktura drzewa filogenetycznego 3. Metody konstrukcji drzewa 4. Etapy konstrukcji drzewa filogenetycznego
Bardziej szczegółowoKonstruowanie drzew filogenetycznych. Magda Mielczarek Katedra Genetyki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu
Konstruowanie drzew filogenetycznych Magda Mielczarek Katedra Genetyki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu Drzewa filogenetyczne ukorzenione i nieukorzenione binarność konstrukcji topologia (sposób rozgałęziana
Bardziej szczegółowoPODSTAWY BIOINFORMATYKI 6 ANALIZA FILOGENETYCZNA
PODSTAWY BIOINFORMATYKI 6 ANALIZA FILOGENETYCZNA ANALIZA FILOGENETYCZNA 1. Wstęp - filogenetyka 2. Struktura drzewa filogenetycznego 3. Metody konstrukcji drzewa - przykłady 4. Etapy konstrukcji drzewa
Bardziej szczegółowoFilogenetyka molekularna. Dr Anna Karnkowska Zakład Filogenetyki Molekularnej i Ewolucji
Filogenetyka molekularna Dr Anna Karnkowska Zakład Filogenetyki Molekularnej i Ewolucji Co to jest filogeneza? Filogeneza=drzewo filogenetyczne=drzewo rodowe=drzewo to rozgałęziający się diagram, który
Bardziej szczegółowoFilogenetyka molekularna I. Krzysztof Spalik
Filogenetyka molekularna I Krzysztof Spalik Literatura Krzysztof Spalik, Marcin Piwczyński (2009), Rekonstrukcja filogenezy i wnioskowanie filogenetyczne w badaniach ewolucyjnych, Kosmos 58(3-4): 485-498
Bardziej szczegółowoBioinformatyka Laboratorium, 30h. Michał Bereta
Bioinformatyka Laboratorium, 30h Michał Bereta mbereta@pk.edu.pl www.michalbereta.pl 1 Filogenetyka molekularna wykorzystuje informację zawartą w sekwencjach aminokwasów lub nukleotydów do kontrukcji drzew
Bardziej szczegółowoFilogenetyka molekularna I. Krzysztof Spalik Zakład Filogenetyki Molekularnej i Ewolucji
Filogenetyka molekularna I Krzysztof Spalik Zakład Filogenetyki Molekularnej i Ewolucji 3 Literatura Krzysztof Spalik, Marcin Piwczyński (2009), Rekonstrukcja filogenezy i wnioskowanie filogenetyczne w
Bardziej szczegółowoFilogenetyka molekularna I
2 Literatura Krzysztof Spalik, Marcin Piwczyński (2009), Rekonstrukcja filogenezy i wnioskowanie filogenetyczne w badaniach ewolucyjnych, Kosmos 58(3-4): 485-498 Filogenetyka molekularna I John C. Avise
Bardziej szczegółowoAcknowledgement. Drzewa filogenetyczne
Wykład 8 Drzewa Filogenetyczne Lokalizacja genów Some figures from: Acknowledgement M. Zvelebil, J.O. Baum, Introduction to Bioinformatics, Garland Science 2008 Tradycyjne drzewa pokrewieństwa Drzewa oparte
Bardziej szczegółowoBioinformatyka Laboratorium, 30h. Michał Bereta
Bioinformatyka Laboratorium, 30h Michał Bereta mbereta@pk.edu.pl www.michalbereta.pl 1 Często dopasować chcemy nie dwie sekwencje ale kilkanaście lub więcej 2 Istnieją dokładne algorytmy, lecz są one niewydajne
Bardziej szczegółowoAnalizy filogenetyczne
BIOINFORMATYKA edycja 2016 / 2017 wykład 6 Analizy filogenetyczne dr Jacek Śmietański jacek.smietanski@ii.uj.edu.pl http://jaceksmietanski.net Plan wykładu 1. Cele i zastosowania 2. Podstawy ewolucyjne
Bardziej szczegółowoTeoria ewolucji. Podstawy wspólne pochodzenie.
Teoria ewolucji. Podstawy wspólne pochodzenie. Ewolucja biologiczna } Znaczenie ogólne: } proces zmian informacji genetycznej (częstości i rodzaju alleli), } które to zmiany są przekazywane z pokolenia
Bardziej szczegółowoTeoria ewolucji. Podstawowe pojęcia. Wspólne pochodzenie.
Teoria ewolucji Podstawowe pojęcia. Wspólne pochodzenie. Informacje Kontakt: Paweł Golik Instytut Genetyki i Biotechnologii, Pawińskiego 5A pgolik@igib.uw.edu.pl Informacje, materiały: http://www.igib.uw.edu.pl/
Bardziej szczegółowoTeoria ewolucji. Podstawowe pojęcia. Wspólne pochodzenie.
Teoria ewolucji Podstawowe pojęcia. Wspólne pochodzenie. Ewolucja Znaczenie ogólne: zmiany zachodzące stopniowo w czasie W biologii ewolucja biologiczna W astronomii i kosmologii ewolucja gwiazd i wszechświata
Bardziej szczegółowoRycina 1. Zasięg i zagęszczenie łosi (liczba osobników/1000 ha) w Polsce w roku 2010 oraz rozmieszczenie 29 analizowanych populacji łosi.
Ryciny 193 Rycina 1. Zasięg i zagęszczenie łosi (liczba osobników/1000 ha) w Polsce w roku 2010 oraz rozmieszczenie 29 analizowanych populacji łosi. Na fioletowo zaznaczone zostały populacje (nr 1 14)
Bardziej szczegółowoHierarchiczna analiza skupień
Hierarchiczna analiza skupień Cel analizy Analiza skupień ma na celu wykrycie w zbiorze obserwacji klastrów, czyli rozłącznych podzbiorów obserwacji, wewnątrz których obserwacje są sobie w jakimś określonym
Bardziej szczegółowoFilogeneza: problem konstrukcji grafu (drzewa) zależności pomiędzy gatunkami.
181 Filogeneza: problem konstrukcji grafu (drzewa) zależności pomiędzy gatunkami. 3. D T(D) poprzez algorytm łączenia sąsiadów 182 D D* : macierz łącząca sąsiadów n Niech TotDist i = k=1 D i,k Definiujemy
Bardziej szczegółowoRecenzja rozprawy doktorskiej. mgr Marcina Jana Kamińskiego. pt. Grupa rodzajowa Ectateus (Coleoptera: Tenebrionidae) filogeneza i klasyfikacja.
Dr hab. Grzegorz Paśnik Instytut Systematyki i Ewolucji Zwierząt Polska Akademia Nauk ul. Sławkowska 17, 31-016 Kraków Recenzja rozprawy doktorskiej mgr Marcina Jana Kamińskiego pt. Grupa rodzajowa Ectateus
Bardziej szczegółowoOgraniczenia środowiskowe nie budzą wielu kontrowersji, co nie znaczy że rozumiemy do końca proces powstawania adaptacji fizjologicznych.
1 Ograniczenia środowiskowe nie budzą wielu kontrowersji, co nie znaczy że rozumiemy do końca proces powstawania adaptacji fizjologicznych. Wiadomo, że ściśle powiązane z zagadnieniem interakcji kompetencje
Bardziej szczegółowoKonstrukcja drzew filogenetycznych podstawy teoretyczne.
Dorota Rogalla Urszula Rogalla Konstrukcja drzew filogenetycznych podstawy teoretyczne. Streszczenie Wśród wyzwań stojących przed genetyką wymienić można nie tylko kojarzone klasycznie poznawanie struktury
Bardziej szczegółowoWykład Bioinformatyka 2012-09-24. Bioinformatyka. Wykład 7. E. Banachowicz. Zakład Biofizyki Molekularnej IF UAM. Ewolucyjne podstawy Bioinformatyki
Bioinformatyka Wykład 7 E. Banachowicz Zakład Biofizyki Molekularnej IF UAM http://www.amu.edu.pl/~ewas 1 Plan Bioinformatyka Ewolucyjne podstawy Bioinformatyki Filogenetyka Bioinformatyczne narzędzia
Bardziej szczegółowoplezjomorfie: podobieństwa dziedziczone po dalszych przodkach (c. atawistyczna)
Podobieństwa pomiędzy organizmami - cechy homologiczne: podobieństwa wynikające z dziedziczenia - apomorfie: podobieństwa dziedziczone po najbliższym przodku lub pojawiająca się de novo (c. ewolucyjnie
Bardziej szczegółowoBioinformatyka Laboratorium, 30h. Michał Bereta
Bioinformatyka Laboratorium, 30h Michał Bereta mbereta@pk.edu.pl www.michalbereta.pl 1 Metoda NJ (przyłączania sąsiadów) umożliwia tworzenie drzewa addytywnego: odległości ewolucyjne między sekwencjami
Bardziej szczegółowoEwolucjonizm NEODARWINIZM. Dr Jacek Francikowski Uniwersyteckie Towarzystwo Naukowe Uniwersytet Śląski w Katowicach
Ewolucjonizm NEODARWINIZM Dr Jacek Francikowski Uniwersyteckie Towarzystwo Naukowe Uniwersytet Śląski w Katowicach Główne paradygmaty biologii Wspólne początki życia Komórka jako podstawowo jednostka funkcjonalna
Bardziej szczegółowoUrszula Poziomek, doradca metodyczny w zakresie biologii Materiał dydaktyczny przygotowany na konferencję z cyklu Na miarę Nobla, 14 stycznia 2010 r.
Ćwiczenie 1 1 Wstęp Rozważając możliwe powiązania filogenetyczne gatunków, systematyka porównuje dane molekularne. Najskuteczniejszym sposobem badania i weryfikacji różnych hipotez filogenetycznych jest
Bardziej szczegółowoFILOGENEZA A KLADYSTYKA
1996, 45 (4): 763-768 Towarzystwo " 1 ^ " 1\ /T PL ISSN 0023-4249 i S S S S X V v - / 0 1 V l v y 0 M ie c z y s a w W o ls a n Instytut Paleobiologii PAN al. Żwirki i Wigury 93, 02-089 Warszawa FILOGENEZA
Bardziej szczegółowoDopasowanie sekwencji (sequence alignment)
Co to jest alignment? Dopasowanie sekwencji (sequence alignment) Alignment jest sposobem dopasowania struktur pierwszorzędowych DNA, RNA lub białek do zidentyfikowanych regionów w celu określenia podobieństwa;
Bardziej szczegółowoPodstawy biologii. Informacja genetyczna. Co to jest ewolucja.
Podstawy biologii Informacja genetyczna. Co to jest ewolucja. Materiał genetyczny Materiałem genetycznym są kwasy nukleinowe Materiałem genetycznym organizmów komórkowych jest kwas deoksyrybonukleinowy
Bardziej szczegółowoMitochondrialna Ewa;
Mitochondrialna Ewa; jej sprzymierzeńcy i wrogowie Lien Dybczyńska Zakład genetyki, Uniwersytet Warszawski 01.05.2004 Milion lat temu Ale co dalej??? I wtedy wkracza biologia molekularna Analiza różnic
Bardziej szczegółowoKARTA KURSU. Podstawy taksonomii. Dr hab. Mieczysław Mazur, prof. UP
Kierunek, stopień, tok studiów, rok akademicki, semestr Biologia, 1 stopień, stacjonarne, 2017/2018, sem. 1 KARTA KURSU Nazwa Nazwa w j. ang. Podstawy taksonomii Principles of taxonomy Koordynator Dr hab.
Bardziej szczegółowoKierunek i poziom studiów: Biologia, poziom drugi Sylabus modułu: Filogenetyka i taksonomia roślin i zwierząt dla EKOP
Uniwersytet Śląski w Katowicach str. 1 Kierunek i poziom studiów: Biologia, poziom drugi Sylabus modułu: Filogenetyka i taksonomia roślin i zwierząt dla EKOP kod modułu: 2BL_12 1. Informacje ogólne koordynator
Bardziej szczegółowoWszystkie wyniki w postaci ułamków należy podawać z dokładnością do czterech miejsc po przecinku!
Pracownia statystyczno-filogenetyczna Liczba punktów (wypełnia KGOB) / 30 PESEL Imię i nazwisko Grupa Nr Czas: 90 min. Łączna liczba punktów do zdobycia: 30 Czerwona Niebieska Zielona Żółta Zaznacz znakiem
Bardziej szczegółowoPorównywanie i dopasowywanie sekwencji
Porównywanie i dopasowywanie sekwencji Związek bioinformatyki z ewolucją Wraz ze wzrostem dostępności sekwencji DNA i białek pojawiła się nowa możliwość śledzenia ewolucji na poziomie molekularnym Ewolucja
Bardziej szczegółowoSpis treści. Przedmowa... XI. Wprowadzenie i biologiczne bazy danych. 1 Wprowadzenie... 3. 2 Wprowadzenie do biologicznych baz danych...
Przedmowa... XI Część pierwsza Wprowadzenie i biologiczne bazy danych 1 Wprowadzenie... 3 Czym jest bioinformatyka?... 5 Cele... 5 Zakres zainteresowań... 6 Zastosowania... 7 Ograniczenia... 8 Przyszłe
Bardziej szczegółowoWstęp do Biologii Obliczeniowej
Wstęp do Biologii Obliczeniowej Zagadnienia na kolokwium Bartek Wilczyński 5. czerwca 2018 Sekwencje DNA i grafy Sekwencje w biologii, DNA, RNA, białka, alfabety, transkrypcja DNA RNA, translacja RNA białko,
Bardziej szczegółowoPODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 4 DOPASOWANIE SEKWENCJI
PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 4 DOPASOWANIE SEKWENCJI DOPASOWANIE SEKWENCJI 1. Dopasowanie sekwencji - definicja 2. Wizualizacja dopasowania sekwencji 3. Miary podobieństwa sekwencji 4. Przykłady programów
Bardziej szczegółowoTaksonomia numeryczna co to jest?
dr Ireneusz R. Moraczewski Zakład Systematyki i Geografii Roślin UW Al. Ujazdowskie 4, 00-478 Warszawa e-mail: moraczew@biol.uw.edu.pl Taksonomia numeryczna co to jest? To dziedzina formalna, leżąca na
Bardziej szczegółowoPODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 4 DOPASOWANIE SEKWENCJI
PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 4 DOPASOWANIE SEKWENCJI DOPASOWANIE SEKWENCJI 1. Dopasowanie sekwencji - definicja 2. Wizualizacja dopasowania sekwencji 3. Miary podobieństwa sekwencji 4. Przykłady programów
Bardziej szczegółowoBudowanie drzewa filogenetycznego
Szkoła Festiwalu Nauki 134567 Wojciech Grajkowski Szkoła Festiwalu Nauki, ul. Ks. Trojdena 4, 02-109 Warszawa www.sfn.edu.pl sfn@iimcb.gov.pl Budowanie drzewa filogenetycznego Cel Ćwiczenie polega na budowaniu
Bardziej szczegółowoALGORYTMY KONSTRUOWANIA DENDROGRAMÓW STOSOWANYCH PRZY ANALIZIE FILOGENETYCZNEJ MIKROORGANIZMÓW
ALGORYTMY KONSTRUOWANIA DENDROGRAMÓW STOSOWANYCH PRZY ANALIZIE FILOGENETYCZNEJ MIKROORGANIZMÓW Filip Zdziennicki, Anna Misiewicz Instytut Biotechnologii Przemysłu Rolno-Spożywczego im. prof. Wacława Dąbrowskiego
Bardziej szczegółowoDrzewa filogenetyczne jako matematyczny model relacji pokrewieństwa. dr inż. Damian Bogdanowicz
Drzewa filogenetyczne jako matematyczny model relacji pokrewieństwa dr inż. Damian Bogdanowicz Sprawa R. Schmidt a z Lafayette Podczas rutynowych badań u pielęgniarki Janet Allen stwierdzono obecność wirusa
Bardziej szczegółowoE: Rekonstrukcja ewolucji. Algorytmy filogenetyczne
E: Rekonstrukcja ewolucji. Algorytmy filogenetyczne Przypominajka: 152 drzewo filogenetyczne to drzewo, którego liśćmi są istniejące gatunki, a węzły wewnętrzne mają stopień większy niż jeden i reprezentują
Bardziej szczegółowoSzczegółowy opis wszystkich sprawdzanych czynności wraz z poziomem ich wykonania zawiera poniższa tabela.
Analiza wyników egzaminu gimnazjalnego w części matematyczno-przyrodniczej z zakresu przedmiotów przyrodniczych przeprowadzonego w roku szkolnym 2012/2013 Arkusz egzaminacyjny z przedmiotów przyrodniczych
Bardziej szczegółowożycia na Ziemi dr Joanna Piątkowska
Różnorodność życia na Ziemi dr Joanna Piątkowska tkowska-małecka Cechy istoty żywej Autoreplikacja zdolność do reprodukcji (samoodtwarzania) Autoregulacja zdolność do podtrzymywania wewnętrznych reakcji
Bardziej szczegółowoZmienność. 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 szczegółowoALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH
1 ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH WFAiS UJ, Informatyka Stosowana II stopień studiów 2 Wnioskowanie statystyczne dla zmiennych numerycznych Porównywanie dwóch średnich Boot-strapping Analiza
Bardziej szczegółowoAlgorytm genetyczny (genetic algorithm)-
Optymalizacja W praktyce inżynierskiej często zachodzi potrzeba znalezienia parametrów, dla których system/urządzenie będzie działać w sposób optymalny. Klasyczne podejście do optymalizacji: sformułowanie
Bardziej szczegółowoTeoria ewolucji. Losy gatunków: specjacja i wymieranie. Podstawy ewolucji molekularnej
Teoria ewolucji. Losy gatunków: specjacja i wymieranie. Podstawy ewolucji molekularnej Specjacja } Pojawienie się bariery reprodukcyjnej między populacjami dające początek gatunkom } Specjacja allopatryczna
Bardziej szczegółowoAlgorytmy rozpoznawania obrazów. 11. Analiza skupień. dr inż. Urszula Libal. Politechnika Wrocławska
Algorytmy rozpoznawania obrazów 11. Analiza skupień dr inż. Urszula Libal Politechnika Wrocławska 2015 1 1. Analiza skupień Określenia: analiza skupień (cluster analysis), klasteryzacja (clustering), klasyfikacja
Bardziej szczegółowoMetody statystyczne wykorzystywane do oceny zróżnicowania kolekcji genowych roślin. Henryk Bujak
Metody statystyczne wykorzystywane do oceny zróżnicowania kolekcji genowych roślin Henryk Bujak e-mail: h.bujak@ihar.edu.pl Ocena różnorodności fenotypowej Różnorodność fenotypowa kolekcji roślinnych zasobów
Bardziej szczegółowoBIOLOGIA EGZAMIN KLASYFIKACYJNY 2015/16. KLASA III Gimnazjum. Imię:... Nazwisko:... Data:...
BIOLOGIA EGZAMIN KLASYFIKACYJNY 2015/16 KLASA III Gimnazjum Imię:... Nazwisko:... Data:... 1. Ponumeruj poziomy organizacji materiału genetycznego, rozpoczynając od poziomu najniższego: - chromatyna -
Bardziej szczegółowoSpis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar... 1. Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16
Spis treści Przedmowa.......................... XI Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar................. 1 1.1. Wielkości fizyczne i pozafizyczne.................. 1 1.2. Spójne układy miar. Układ SI i jego
Bardziej szczegółowoSpokrewnienie prawdopodobieństwo, że dwa losowe geny od dwóch osobników są genami IBD. IBD = identical by descent, geny identycznego pochodzenia
prawdopodobieństwo, że dwa losowe geny od dwóch osobników są genami ID. Relationship Relatedness Kinship Fraternity ID = identical by descent, geny identycznego pochodzenia jest miarą względną. Przyjmuje
Bardziej szczegółowoPodstawy biologii. Informacja genetyczna. Co to jest ewolucja.
Podstawy biologii Informacja genetyczna. Co to jest ewolucja. Zarys biologii molekularnej genu Podstawowe procesy genetyczne Replikacja powielanie informacji Ekspresja wyrażanie (realizowanie funkcji)
Bardziej szczegółowoEkologia wyk. 1. wiedza z zakresu zarówno matematyki, biologii, fizyki, chemii, rozumienia modeli matematycznych
Ekologia wyk. 1 wiedza z zakresu zarówno matematyki, biologii, fizyki, chemii, rozumienia modeli matematycznych Ochrona środowiska Ekologia jako dziedzina nauki jest nauką o zależnościach decydujących
Bardziej szczegółowoPodstawy teorii ewolucji. Informacja i ewolucja
Podstawy teorii ewolucji Informacja i ewolucja Podręczniki 2 Dla zainteresowanych http://wps.prenhall.com/esm_freeman_evol_4/ 3 Informacje Kontakt: Paweł Golik Instytut Genetyki i Biotechnologii, Pawińskiego
Bardziej szczegółowoBiologia medyczna, materiały dla studentów
Jaka tam ewolucja. Zanim trafię na jednego myślącego, muszę stoczyć bitwę zdziewięcioma orangutanami Carlos Ruis Zafon Wierzbownica drobnokwiatowa Fitosterole, garbniki, flawonoidy Właściwości przeciwzapalne,
Bardziej szczegółowoPDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version http://www.fineprint.com
Analiza korelacji i regresji KORELACJA zależność liniowa Obserwujemy parę cech ilościowych (X,Y). Doświadczenie jest tak pomyślane, aby obserwowane pary cech X i Y (tzn i ta para x i i y i dla różnych
Bardziej szczegółowoOcena wartości hodowlanej. Dr Agnieszka Suchecka
Ocena wartości hodowlanej Dr Agnieszka Suchecka Wartość hodowlana genetycznie uwarunkowane możliwości zwierzęcia do ujawnienia określonej produkcyjności oraz zdolność przekazywania ich potomstwu (wartość
Bardziej szczegółowoI. Genetyka. Dział programu Lp. Temat konieczny podstawowy rozszerzający
I. Genetyka 1. Czym jest genetyka? wymienia cechy gatunkowe i indywidualne podanych organizmów wyjaśnia, że jego podobieństwo do rodziców jest wynikiem dziedziczenia cech definiuje pojęcia genetyka oraz
Bardziej szczegółowoFilogenetyka. Dr Marek D. Koter, dr hab. Marcin Filipecki. Katedra Genetyki, Hodowli i Biotechnologii Roślin, SGGW
Filogenetyka Dr Marek D. Koter, dr hab. Marcin Filipecki Katedra Genetyki, Hodowli i Biotechnologii Roślin, SGGW 1 Twórcy teorii ewolucji Charles Darwin Jean Baptiste de Lamarck Podróż HMS Beagle 2 i zbrodniczy
Bardziej szczegółowoTeoria ewolucji. Ślady wspólnego pochodzenia. Dobór sztuczny i naturalny.
Teoria ewolucji. Ślady wspólnego pochodzenia. Dobór sztuczny i naturalny. Dowody wspierające wspólne pochodzenie Skamieniałości Homologia Cechy szczątkowe Hierarchiczna klasyfikacja Zgodność drzew dla
Bardziej szczegółowoZmienność ewolucyjna. Ewolucja molekularna
Zmienność ewolucyjna Ewolucja molekularna Mechanizmy ewolucji Generujące zmienność mutacje rearanżacje genomu horyzontalny transfer genów! Działające na warianty wytworzone przez zmienność dobór naturalny
Bardziej szczegółowoRóżnorodność życia na Ziemi
Różnorodność życia na Ziemi dr Joanna Piątkowska-Małecka Cechy istoty żywej Autoreplikacja zdolność do reprodukcji (samoodtwarzania) Autoregulacja zdolność do podtrzymywania wewnętrznych reakcji chemicznych
Bardziej szczegółowoPolimorfizm genu mitochondrialnej polimerazy gamma (pol γ) w populacjach ludzkich Europy
Polimorfizm genu mitochondrialnej polimerazy gamma (pol γ) w populacjach ludzkich Europy Praca wykonana pod kierunkiem dr hab. Tomasza Grzybowskiego w Katedrze Medycyny Sądowej w Zakładzie Genetyki Molekularnej
Bardziej szczegółowoFilogenetyka. Dr inż. Magdalena Święcicka, dr hab. Marcin Filipecki. Katedra Genetyki, Hodowli i Biotechnologii Roślin, SGGW
Filogenetyka Dr inż. Magdalena Święcicka, dr hab. Marcin Filipecki Katedra Genetyki, Hodowli i Biotechnologii Roślin, SGGW Filogenetyka Cel rekonstrukcja historii ewolucji wszystkich organizmów Klasyczne
Bardziej szczegółowoAlgorytmy genetyczne
Algorytmy genetyczne Motto: Zamiast pracowicie poszukiwać najlepszego rozwiązania problemu informatycznego lepiej pozwolić, żeby komputer sam sobie to rozwiązanie wyhodował! Algorytmy genetyczne służą
Bardziej szczegółowoMechanizmy zmienności ewolucyjnej. Podstawy ewolucji molekularnej.
Mechanizmy zmienności ewolucyjnej Podstawy ewolucji molekularnej. Mechanizmy ewolucji } Generujące zmienność } mutacje } rearanżacje genomu } horyzontalny transfer genów } Działające na warianty wytworzone
Bardziej szczegółowoALGORYTMY GENETYCZNE (wykład + ćwiczenia)
ALGORYTMY GENETYCZNE (wykład + ćwiczenia) Prof. dr hab. Krzysztof Dems Treści programowe: 1. Metody rozwiązywania problemów matematycznych i informatycznych.. Elementarny algorytm genetyczny: definicja
Bardziej szczegółowoPorównywanie i dopasowywanie sekwencji
Porównywanie i dopasowywanie sekwencji Związek bioinformatyki z ewolucją Wraz ze wzrostem dostępności sekwencji DNA i białek narodziła się nowa dyscyplina nauki ewolucja molekularna Ewolucja molekularna
Bardziej szczegółowoStatystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl
Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyczna teoria korelacji i regresji (1) Jest to dział statystyki zajmujący
Bardziej szczegółowoWspólne pochodzenie. Ślady ewolucji.
Wspólne pochodzenie Ślady ewolucji. Wspólne pochodzenie Wspólni przodkowie Dla wszystkich organizmów na Ziemi można odnaleźć wspólnego przodka przeszłość Wspólny przodek Drzewo i klasyfikacja hierarchiczna
Bardziej szczegółowoData Mining Wykład 9. Analiza skupień (grupowanie) Grupowanie hierarchiczne O-Cluster. Plan wykładu. Sformułowanie problemu
Data Mining Wykład 9 Analiza skupień (grupowanie) Grupowanie hierarchiczne O-Cluster Plan wykładu Wprowadzanie Definicja problemu Klasyfikacja metod grupowania Grupowanie hierarchiczne Sformułowanie problemu
Bardziej szczegółowoNaCoBeZu klasa 8 Dział Temat nacobezu programu I. Genetyka 1. Czym jest genetyka? 2. Nośnik informacji genetycznej DNA 3. Podziały komórkowe
NaCoBeZu klasa 8 Dział programu Temat nacobezu I. Genetyka 1. Czym jest genetyka? wymieniam zakres badao genetyki rozróżniam cechy dziedziczne i niedziedziczne wskazuję cechy indywidualne i gatunkowe omawiam
Bardziej szczegółowoEGZAMIN W KLASIE TRZECIEJ GIMNAZJUM W ROKU SZKOLNYM 2017/2018 CZĘŚĆ 2. PRZEDMIOTY PRZYRODNICZE
EGZAMIN W KLASIE TRZEIEJ GIMNAZJUM W ROKU SZKOLNYM 2017/2018 ZĘŚĆ 2. PRZEDMIOTY PRZYRODNIZE ZASADY OENIANIA ROZWIĄZAŃ ZADAŃ ARKUSZE: GM-PX1, GM-P2, GM-P4, GM-P7 KWIEIEŃ 2018 Zadanie 1. (0 1) III. Poszukiwanie,
Bardziej szczegółowoBioinformatyka 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 szczegółowo46 Olimpiada Biologiczna
46 Olimpiada Biologiczna Pracownia statystyczno-filogenetyczna Łukasz Banasiak i Jakub Baczyński 22 kwietnia 2017 r. Statystyka i filogenetyka / 30 Liczba punktów (wypełnia KGOB) PESEL Imię i nazwisko
Bardziej szczegółowoPodstawy biologii. Informacja, struktura i metabolizm.
Podstawy biologii Informacja, struktura i metabolizm. Informacje Kontakt: Paweł Golik Instytut Genetyki i Biotechnologii, Pawińskiego 5A pgolik@igib.uw.edu.pl Informacje, materiały: http://www.igib.uw.edu.pl/
Bardziej szczegółowoGENETYKA 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 szczegółowoAgnieszka Nowak Brzezińska Wykład III
Agnieszka Nowak Brzezińska Wykład III Naiwny klasyfikator bayesowski jest prostym probabilistycznym klasyfikatorem. Zakłada się wzajemną niezależność zmiennych niezależnych (tu naiwność) Bardziej opisowe
Bardziej szczegółowoPrzyrównanie sekwencji. Magda Mielczarek Katedra Genetyki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu
Przyrównanie sekwencji Magda Mielczarek Katedra Genetyki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu Sequence alignment - przyrównanie sekwencji Poszukiwanie ciągów znaków (zasad nukleotydowych lub reszt aminokwasowych),
Bardziej szczegółowoEGZAMIN W KLASIE TRZECIEJ GIMNAZJUM W ROKU SZKOLNYM 2017/2018 CZĘŚĆ 2. PRZEDMIOTY PRZYRODNICZE ZASADY OCENIANIA ROZWIĄZAŃ ZADAŃ ARKUSZE: GM-P5
EGZAMIN W KLASIE TRZEIEJ GIMNAZJUM W ROKU SZKOLNYM 2017/2018 ZĘŚĆ 2. PRZEDMIOTY PRZYRODNIZE ZASADY OENIANIA ROZWIĄZAŃ ZADAŃ ARKUSZE: GM-P5 KWIEIEŃ 2018 Zadanie 1. (0 1) III. Poszukiwanie, wykorzystanie
Bardziej szczegółowoAlgorytmy ewolucyjne - algorytmy genetyczne. I. Karcz-Dulęba
Algorytmy ewolucyjne - algorytmy genetyczne I. Karcz-Dulęba Algorytmy klasyczne a algorytmy ewolucyjne Przeszukiwanie przestrzeni przez jeden punkt bazowy Przeszukiwanie przestrzeni przez zbiór punktów
Bardziej szczegółowoSekwencjonowanie nowej generacji i rozwój programów selekcyjnych w akwakulturze ryb łososiowatych
Sekwencjonowanie nowej generacji i rozwój programów selekcyjnych w akwakulturze ryb łososiowatych Konrad Ocalewicz Zakład Biologii i Ekologii Morza, Instytut Oceanografii, Wydział Oceanografii i Geografii,
Bardziej szczegółowoJak powstają nowe gatunki. Katarzyna Gontek
Jak powstają nowe gatunki Katarzyna Gontek Powstawanie gatunków (specjacja) to proces biologiczny, w wyniku którego powstają nowe gatunki organizmów. Zachodzi na skutek wytworzenia się bariery rozrodczej
Bardziej szczegółowoElementy modelowania matematycznego
Elementy modelowania matematycznego Modelowanie algorytmów klasyfikujących. Podejście probabilistyczne. Naiwny klasyfikator bayesowski. Modelowanie danych metodą najbliższych sąsiadów. Jakub Wróblewski
Bardziej szczegółowoAlgorytmy genetyczne. Materiały do laboratorium PSI. Studia stacjonarne i niestacjonarne
Algorytmy genetyczne Materiały do laboratorium PSI Studia stacjonarne i niestacjonarne Podstawowy algorytm genetyczny (PAG) Schemat blokowy algorytmu genetycznego Znaczenia, pochodzących z biologii i genetyki,
Bardziej szczegółowoMetody probabilistyczne klasyfikatory bayesowskie
Konwersatorium Matematyczne Metody Ekonomii narzędzia matematyczne w eksploracji danych First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit Metody probabilistyczne klasyfikatory bayesowskie Wykład 8 Marcin
Bardziej szczegółowooperacje porównania, a jeśli jest to konieczne ze względu na złe uporządkowanie porównywanych liczb zmieniamy ich kolejność, czyli przestawiamy je.
Problem porządkowania zwanego również sortowaniem jest jednym z najważniejszych i najpopularniejszych zagadnień informatycznych. Dane: Liczba naturalna n i ciąg n liczb x 1, x 2,, x n. Wynik: Uporządkowanie
Bardziej szczegółowoAlgorytm Genetyczny. zastosowanie do procesów rozmieszczenia stacji raportujących w sieciach komórkowych
Algorytm Genetyczny zastosowanie do procesów rozmieszczenia stacji raportujących w sieciach komórkowych Dlaczego Algorytmy Inspirowane Naturą? Rozwój nowych technologii: złożone problemy obliczeniowe w
Bardziej szczegółowoGENETYCZNE PODSTAWY ZMIENNOŚCI ORGANIZMÓW ZASADY DZIEDZICZENIA CECH PODSTAWY GENETYKI POPULACYJNEJ
GENETYCZNE PODSTAWY ZMIENNOŚCI ORGANIZMÓW ZASADY DZIEDZICZENIA CECH PODSTAWY GENETYKI POPULACYJNEJ ZMIENNOŚĆ - występowanie dziedzicznych i niedziedzicznych różnic między osobnikami należącymi do tej samej
Bardziej szczegółowoCECHY ILOŚCIOWE PARAMETRY GENETYCZNE
CECHY ILOŚCIOWE PARAMETRY GENETYCZNE Zarządzanie populacjami zwierząt, ćwiczenia V Dr Wioleta Drobik Rodzaje cech Jakościowe o prostym dziedziczeniu uwarunkowane zwykle przez kilka genów Słaba podatność
Bardziej szczegółowoSCHEMAT ROZWIĄZANIA ZADANIA OPTYMALIZACJI PRZY POMOCY ALGORYTMU GENETYCZNEGO
SCHEMAT ROZWIĄZANIA ZADANIA OPTYMALIZACJI PRZY POMOCY ALGORYTMU GENETYCZNEGO. Rzeczywistość (istniejąca lub projektowana).. Model fizyczny. 3. Model matematyczny (optymalizacyjny): a. Zmienne projektowania
Bardziej szczegółowoAgnieszka Nowak Brzezińska Wykład III
Agnieszka Nowak Brzezińska Wykład III Naiwny klasyfikator bayesowski jest prostym probabilistycznym klasyfikatorem. Zakłada się wzajemną niezależność zmiennych niezależnych (tu naiwność) Bardziej opisowe
Bardziej szczegółowoAlgorytmy genetyczne. Materiały do laboratorium PSI. Studia niestacjonarne
Algorytmy genetyczne Materiały do laboratorium PSI Studia niestacjonarne Podstawowy algorytm genetyczny (PAG) Schemat blokowy algorytmu genetycznego Znaczenia, pochodzących z biologii i genetyki, pojęć
Bardziej szczegółowoKlasyfikatory: k-nn oraz naiwny Bayesa. Agnieszka Nowak Brzezińska Wykład IV
Klasyfikatory: k-nn oraz naiwny Bayesa Agnieszka Nowak Brzezińska Wykład IV Naiwny klasyfikator Bayesa Naiwny klasyfikator bayesowski jest prostym probabilistycznym klasyfikatorem. Zakłada się wzajemną
Bardziej szczegółowoZastosowanie analizy kladystycznej do rekonstrukcji filogenezy hominidów
Przegląd Antropologiczny tom 56, z. 1-2. s. 139-149, Poznań 1993 Zastosowanie analizy kladystycznej do rekonstrukcji filogenezy hominidów Katarzyna A. Kaszycka Abstract RECONSTRUCTION OF HOMINID PHYLOGENY
Bardziej szczegółowoAgnieszka Nowak Brzezińska
Agnieszka Nowak Brzezińska jeden z algorytmów regresji nieparametrycznej używanych w statystyce do prognozowania wartości pewnej zmiennej losowej. Może również byd używany do klasyfikacji. - Założenia
Bardziej szczegółowoKrzysztof Spalik 1, Marcin Piwczyński 2
Tom 58 2009 Numer 3 4 (284 285) Strony 485 498 Krzysztof Spalik 1, Marcin Piwczyński 2 1 Zakład Systematyki i Geografii Roślin Instytut Botaniki Uniwersytet Warszawski Aleje Ujazdowskie 4, 00-478 Warszawa
Bardziej szczegółowo