Drzewa filogenetyczne jako matematyczny model relacji pokrewieństwa. dr inż. Damian Bogdanowicz

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Drzewa filogenetyczne jako matematyczny model relacji pokrewieństwa. dr inż. Damian Bogdanowicz"

Transkrypt

1 Drzewa filogenetyczne jako matematyczny model relacji pokrewieństwa dr inż. Damian Bogdanowicz

2 Sprawa R. Schmidt a z Lafayette Podczas rutynowych badań u pielęgniarki Janet Allen stwierdzono obecność wirusa HIV. Brak możliwych źródeł zakażenia. Hipoteza Allen: wirus został wstrzyknięty umyślnie podczas zastrzyku witaminowego wykonanego przez byłego partnera pielęgniarki - lekarza Richard a Schmidt a. Policji udało się zidentyfikować jednego z pacjentów Schmidt a, którego krew mogłaby być źródłem wirusa. 003 Mary S. Gibbs, GNN, Pytanie Czy można obiektywnie zweryfikować prawdopodobieństwo wersji Janet Allen? Problem HIV szybko mutuje proste porównanie materiału genetycznego na ogół nie daje wyniku. Idea Przy porównywaniu materiału należy uwzględnić mechanizmy ewolucji. Jak to zrobić?

3 Nieukorzenione drzewa filogenetyczne Drzewa filogenetyczne obrazują ewolucyjne związki pomiędzy różnymi gatunkami lub organizmami. Węzły wewnętrzne odpowiadają przodkom odpowiednich gatunków. e a c b d Odległość ewolucyjna dzieląca poszczególne węzły. Obecnie istniejące gatunki przedstawiane są jako liście drzewa.

4 czas Drzewa filogenetyczne z korzeniem korzeń 30 mln korzeń mln 7 mln a b c d b c d a Oba drzewa przedstawiają te same relacje pokrewieństwa (mają tą samą topologię).

5 Drzewo życia Czy ludzie są bardziej spokrewnieni z nietoperzami, czy z kangurami? Neal Olander, człowiek, kangur człowiek, nietoperz

6 Drzewa filogenetyczne jak wiele ich jest? Liczba n-listnych drzew nieukorzenionych binarnych: Liczba n-listnych drzew ukorzenionych binarnych: U n (n 5) (n 4)! ( n )! n 1 n e n n R n (n )! ( n 1)! (n 3) n 1 Przykłady: U 8 = U 10 = U R 8 = R 10 = R U Więcej niż szacunkowa liczba atomów w obserwowanym wszechświecie 10 80

7 Źródła informacji Tradycyjne: cechy morfologiczne, np. liczba nóg, kształt dzioba. Obecnie: dane molekularne, np. DNA (RNA) lub sekwencje aminokwasów. DNA (sekwencja liter A, C, T, G): ACTGACTCTGCCCTCA CTAAACTC Rozmiary genomów: Wirus (HIV) Bakteria (Escherichia coli) Muszka owocówka Człowiek (ok. 760MB) Paris japonica

8 Konstrukcja drzew - metody odległościowe Metody odległościowe opierają się na dostarczonej wraz ze zbiorem gatunków macierzy odległości, odzwierciedlającej ich dystans ewolucyjny. Metoda średnich połączeń (ang. Unweighted Pair Group Method with Arithmetic Mean - UPGMA) Metoda przyłączania sąsiada (ang. Neighbor Joining - NJ) Przybliżone (heurystyczne) metody przeszukiwania przestrzeni drzew A GCTTT CGTTAGA B ACTTT TGTTAGA C ACTTT CGAAAGA D ACTTA CGTTTCT E AGATA CGTTTGA Modele ewolucji - określają sposób pomiaru dystansu ewolucyjnego A B C D E A B C D 0 4 E 0 Matematyka i informatyka A B C D E

9 Metoda średnich połączeń (UPGMA) 1 A B C D A B C 0 4 D d {A,B},{C} =(d {A},{C} +d {B},{C} )/= (6 + 6)/ = 6 A B d {A,B},{D} =(d {A},{D} +d {B},{D} )/= (6 + 6)/ = 6 A,B C D A,B C 0 4 D A B C D d {A,B},{C,D} =(d {A},{C} +d {A},{D} +d {B},{C} +d {B},{C} )/4= 6 3 A,B C,D A,B 0 6 C,D A B C D

10 Metoda średnich połączeń - własności 1 A C E D B Test A B C D E A B UPGMA C D 0 5 E A C B D E Założenia hipotezy zegara molekularnego są naruszone W metodzie UPGMA obowiązuje hipoteza zegara molekularnego tzn. ewolucja różnych gatunków zachodzi w tym samym tempie - rzadko spotykane w praktyce. UPGMA odtwarza poprawne drzewo, jeśli wejściowa macierz jest ultrametryczna. Macierz odległości jest ultrametryczna dla dowolnych 3 gatunków najdłuższe dwie odległości je dzielące są sobie równe (tzw. warunek trzech punktów).

11 Metoda przyłączania sąsiada (NJ) B A C 3 E D Test NJ A B C D E A B C D 0 5 E 0 Ewolucja różnych gatunków może zachodzić w różnym tempie. Odtwarza poprawne drzewo, dla addytywnej macierzy odległości. Macierz odległości jest addytywna dla dowolnych 4 gatunków i,j,k,l co najmniej dwie wartości spośród d ij + d kl, d ik + d jl, d il + d jk przyjmują największą wartość (tzw. warunek czterech punktów). Metoda NJ jest bardziej użyteczna niż UPGMA, lecz macierze odległości spotykane w praktyce zazwyczaj nie spełniają warunku addytywności.

12 Długości krawędzi dla danej topologii Problem Mamy daną addytywną macierz odległości oraz znamy topologię drzewa, jak wyznaczyć długości krawędzi? A B C A a A 0 d AB d AC B 0 d BC C 0 B b c C a + b = d AB a + c = d AC b + c = d BC a = (d AB + d AC d BC )/ b = (d AB + d BC d AC )/ c = (d AC + d BC d AB )/ Ogólnie: n-3 zmiennych, możemy utworzyć n(n-1)/ równań. Dla n = 4: 5 zmiennych, 6 równań.

13 Metody przybliżone Problem Mamy daną macierz odległości (niekoniecznie addytywną) oraz znamy topologię drzewa, jak wyznaczyć długości krawędzi? A B C D A 0 d AB d AC d AD B 0 d BC d BD C 0 d CD D 0 i, j L, i j A B a b T ErrT ( dij dij ) gdzie L zbiór liści w drzewie T, e c d C D Poszukajmy długości krawędzi, tak aby najlepiej pasowały do danej macierzy {d ij }. d T ij odległość między liśćmi i,j w T Err ( d AB a b) ( d AC a e c) ( d AD a e d) ( d BC b e c) ( d BD b e d) ( d CD c d) Jest efektywna metoda!

14 Przeszukiwanie zbioru drzew Wejście: macierz {d ij } Err T T T 1 T 3 ( d i, j L, i j T4 ij d T ij ) Wybieramy drzewo o zadanej topologii i obliczamy długości krawędzi, tak by Err było najmniejsze. Oceniamy otrzymane drzewo używając wybranego kryterium: Metoda najmniejszych kwadratów minimalizacja Err, Metoda minimalnych odległości (Minimum Evolution) minimalizacja sumy długości krawędzi. Przechodzimy do kolejnego drzewa. Przejrzenie wszystkich możliwości (?), dla U nieefektywne! W praktyce stosuje się algorytmy heurystyczne.

15 Metody filogenetyczne w sądzie debiut w USA Lekarz oskarżony o zarażenie wirusem HIV byłej partnerki, poprzez wstrzyknięcie jej krwi chorego pacjenta. HIV - duże tempo ewolucji, wiele szczepów w jednym organizmie. Sekwencje pacjenta Sekwencje poszkodowanej A. Thanukos, Evol Educ Outreach, 010, 3(4): Sekwencje poszkodowanej wewnątrz grupy sekwencji pacjenta - kierunek zakażenia. R. Schmidt a uznano winnym i skazano na 50 lat więzienia. Sekwencje od osób z Lafayette i okolic Michael L. Metzker et al. PNAS 00;99:

16 Jak cofnąć czas? W 1999 r. 6 osób z personelu medycznego, przybyłych do jednego ze szpitali w Libii, zostało oskarżonych o umyślne zakażenie wirusem HIV ponad 400 dzieci. Sekwencje zarażonych dzieci tworzą klaster, co wskazuje na pojedyncze źródło. Ustalono, że wspólny przodek klastra istniał przed przyjazdem medyków. A. Thanukos, Evolution: Education and Outreach, 010, 3(4):563 57

17 Europejska wieża Babel skąd pochodzi j. polski? Problem Gdzie znajduje się pierwotna ojczyzna języka indoeuropejskiego? Teoria pontycko-kaspijska (kurhanowa) na północ od M. Kaspijskiego język powstał ok lat temu, używany przez wojujących koczowników, rozprzestrzenił się w wyniku podbojów części Europy i Azji. Teoria anatolijska w Anatolii, tereny dzisiejszej Turcji język powstał ok lat temu, używany przez rolnicze ludy, rozprzestrzenił się wraz z rozpowszechnieniem się rolnictwa.

18 Zastosowania metod filogenetycznych - lingwistyka Problem Gdzie znajduje się pierwotna ojczyzna języka indoeuropejskiego? Dane Teoria pontycko-kaspijska (kurhanowa) ok lat temu Teoria anatolijska ok lat temu Ponad 6000 grup wyrazów pokrewnych pochodzących z 103 języków. Uwzględniono historyczne daty, np. wyodrębnienie się języka rumuńskiego z łaciny po 70 roku. Polski wszyscy woda matka Angielski all water mother Niemiecki alle wasser mutter Francuski tout eau mère Włoski tutto acqua madre Polski Angielski Niemiecki Francuski Włoski

19 Zastosowania metod filogenetycznych - lingwistyka Problem Gdzie znajduje się pierwotna ojczyzna języka indoeuropejskiego? Teoria pontycko-kaspijska (kurhanowa) ok lat temu Teoria anatolijska ok lat temu Powstanie języka ok lat temu. R. Bouckaert i in., Science, 01, 337(6097):

20 Zastosowania metod filogenetycznych tomografia sieciowa Problem (tomografia sieciowa) Jak poznać strukturę i parametry sieci komputerowej wyłącznie na podstawie pomiarów pośrednich? Parametry połączeń prędkość, jakość połączenia (np. średnia liczba utraconych pakietów), opóźnienie. A A B C D A??? Pomiary A 0 d AB d AC d AD B 0 d BC d BD C 0 d CD D 0 B C D Metody odległościowe B C D Znajomość struktury i parametrów pozwala lepiej monitorować działanie sieci oraz dokonywać optymalizacji dotyczących przydzielania zasobów i funkcjonowania aplikacji sieciowych.

21 Dziękuję za uwagę

Genomika Porównawcza. Agnieszka Rakowska Instytut Informatyki i Matematyki Komputerowej Uniwersytet Jagiellooski

Genomika Porównawcza. Agnieszka Rakowska Instytut Informatyki i Matematyki Komputerowej Uniwersytet Jagiellooski Genomika Porównawcza Agnieszka Rakowska Instytut Informatyki i Matematyki Komputerowej Uniwersytet Jagiellooski 1 Plan prezentacji 1. Rodzaje i budowa drzew filogenetycznych 2. Metody ukorzeniania drzewa

Bardziej szczegółowo

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

Bioinformatyka Laboratorium, 30h. Michał Bereta

Bioinformatyka Laboratorium, 30h. Michał Bereta Bioinformatyka Laboratorium, 30h Michał Bereta mbereta@pk.edu.pl www.michalbereta.pl 1 Filogenetyka molekularna wykorzystuje informację zawartą w sekwencjach aminokwasów lub nukleotydów do kontrukcji drzew

Bardziej szczegółowo

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

PODSTAWY BIOINFORMATYKI 6 ANALIZA FILOGENETYCZNA

PODSTAWY 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 szczegółowo

PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 5 ANALIZA FILOGENETYCZNA

PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 5 ANALIZA FILOGENETYCZNA PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 5 ANALIZA FILOGENETYCZNA ANALIZA FILOGENETYCZNA 1. Wstęp - filogenetyka 2. Struktura drzewa filogenetycznego 3. Metody konstrukcji drzewa 4. Etapy konstrukcji drzewa filogenetycznego

Bardziej szczegółowo

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

Filogeneza: problem konstrukcji grafu (drzewa) zależności pomiędzy gatunkami. 181 Filogeneza: problem konstrukcji grafu (drzewa) zależności pomiędzy gatunkami. 3. D T(D) poprzez algorytm łączenia sąsiadów 182 D D* : macierz łącząca sąsiadów n Niech TotDist i = k=1 D i,k Definiujemy

Bardziej szczegółowo

Filogenetyka molekularna. Dr Anna Karnkowska Zakład Filogenetyki Molekularnej i Ewolucji

Filogenetyka 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 szczegółowo

Acknowledgement. Drzewa filogenetyczne

Acknowledgement. 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 szczegółowo

Filogenetyka molekularna I. Krzysztof Spalik

Filogenetyka 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 szczegółowo

Urszula Poziomek, doradca metodyczny w zakresie biologii Materiał dydaktyczny przygotowany na konferencję z cyklu Na miarę Nobla, 14 stycznia 2010 r.

Urszula 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 szczegółowo

Bioinformatyka Laboratorium, 30h. Michał Bereta

Bioinformatyka 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 szczegółowo

ep do obliczeniowej biologii molekularnej (J. Tiuryn, wykĺady nr. 12 i 13; 25 stycznia 2006) 8 Konstrukcja drzew filogenetycznych

ep do obliczeniowej biologii molekularnej (J. Tiuryn, wykĺady nr. 12 i 13; 25 stycznia 2006) 8 Konstrukcja drzew filogenetycznych Wst ep do obliczeniowej biologii molekularnej (J. Tiuryn, wykĺady nr. 2 i 3; 25 stycznia 2006) Spis treści 8 Konstrukcja drzew filogenetycznych 82 8. Metoda UPGMA......................... 82 8.2 Metoda

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

Wszystkie wyniki w postaci ułamków należy podawać z dokładnością do czterech miejsc po przecinku!

Wszystkie 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 szczegółowo

Analizy filogenetyczne

Analizy 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 szczegółowo

klasyfikacja fenetyczna (numeryczna)

klasyfikacja fenetyczna (numeryczna) Teorie klasyfikacji klasyfikacja fenetyczna (numeryczna) systematyka powinna być wolna od wszelkiej teorii (a zwłaszcza od teorii ewolucji) filogeneza jako ciąg zdarzeń jest niepoznawalna opiera się na

Bardziej szczegółowo

Teoria ewolucji. Podstawy wspólne pochodzenie.

Teoria 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 szczegółowo

Hierarchiczna analiza skupień

Hierarchiczna 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 szczegółowo

Teoria ewolucji. Podstawowe pojęcia. Wspólne pochodzenie.

Teoria 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 szczegółowo

Wstęp do Biologii Obliczeniowej

Wstęp do Biologii Obliczeniowej Wstęp do Biologii Obliczeniowej Zagadnienia na kolokwium Bartek Wilczyński 5. czerwca 2018 Sekwencje DNA i grafy Sekwencje w biologii, DNA, RNA, białka, alfabety, transkrypcja DNA RNA, translacja RNA białko,

Bardziej szczegółowo

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

Bioinformatyka Laboratorium, 30h. Michał Bereta mbereta@pk.edu.pl www.michalbereta.pl Bioinformatyka Laboratorium, 30h Michał Bereta mbereta@pk.edu.pl www.michalbereta.pl 1 Filogenetyka molekularna wykorzystuje informację zawartą w sekwencjach aminokwasów lub nukleotydów do kontrukcji drzew

Bardziej szczegółowo

Filogenetyka molekularna I. Krzysztof Spalik Zakład Filogenetyki Molekularnej i Ewolucji

Filogenetyka 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 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

Bioinformatyka Laboratorium, 30h. Michał Bereta

Bioinformatyka Laboratorium, 30h. Michał Bereta Bioinformatyka Laboratorium, 30h Michał Bereta mbereta@pk.edu.pl www.michalbereta.pl 1 Często dopasować chcemy nie dwie sekwencje ale kilkanaście lub więcej 2 Istnieją dokładne algorytmy, lecz są one niewydajne

Bardziej szczegółowo

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

Elementy teorii informacji i kodowania

Elementy teorii informacji i kodowania i kodowania Entropia, nierówność Krafta, kodowanie optymalne Marcin Jenczmyk m.jenczmyk@knm.katowice.pl 17 kwietnia 2015 M. Jenczmyk Spotkanie KNM i kodowania 1 / 20 Niech S = {x 1,..., x q } oznacza alfabet,

Bardziej szczegółowo

Filogenetyka molekularna I

Filogenetyka 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 szczegółowo

46 Olimpiada Biologiczna

46 Olimpiada Biologiczna 46 Olimpiada Biologiczna Pracownia statystyczno-filogenetyczna Łukasz Banasiak i Jakub Baczyński 22 kwietnia 2017 r. Zasady oceniania rozwiązań zadań Zadanie 1 1.1 Kodowanie cech (5 pkt) 0,5 pkt za poprawne

Bardziej szczegółowo

46 Olimpiada Biologiczna

46 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 szczegółowo

voxele o wartości >0 to voxele stopy (kości, mięśnie, skóra), voxele o wartości > 70 to voxele kości.

voxele o wartości >0 to voxele stopy (kości, mięśnie, skóra), voxele o wartości > 70 to voxele kości. Zadanie 1: Stopa Autor: dr Krzysztof Nowiński Zbiór danych stopa.dat (do ściągnięcia stąd: http://www.icm.edu.pl/~bolo/kfnrd2013/know/) zawiera tomogram komputerowy stopy człowieka. Dane są zawarte w kostce

Bardziej szczegółowo

Teoria ewolucji. Podstawowe pojęcia. Wspólne pochodzenie.

Teoria 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 szczegółowo

Mitochondrialna Ewa;

Mitochondrialna 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 szczegółowo

Modelowanie motywów łańcuchami Markowa wyższego rzędu

Modelowanie motywów łańcuchami Markowa wyższego rzędu Modelowanie motywów łańcuchami Markowa wyższego rzędu Uniwersytet Warszawski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki 23 października 2008 roku Plan prezentacji 1 Źródła 2 Motywy i ich znaczenie Łańcuchy

Bardziej szczegółowo

MACIERZE MUTACYJNE W ANALIZIE GENOMÓW czy możliwa jest rekonstrukcja filogenetyczna? Aleksandra Nowicka

MACIERZE MUTACYJNE W ANALIZIE GENOMÓW czy możliwa jest rekonstrukcja filogenetyczna? Aleksandra Nowicka MAIERZE MUTAYJNE W ANALIZIE GENOMÓW czy możliwa jest rekonstrukcja filogenetyczna? Aleksandra Nowicka Zadaniem FILOGENETYKI jest : zrekonstruowanie ewolucyjnej historii wszystkich organizmów odkrycie przodka

Bardziej szczegółowo

Konstrukcja drzew filogenetycznych podstawy teoretyczne.

Konstrukcja 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 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

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

MultiSETTER: web server for multiple RNA structure comparison. Sandra Sobierajska Uniwersytet Jagielloński MultiSETTER: web server for multiple RNA structure comparison Sandra Sobierajska Uniwersytet Jagielloński Wprowadzenie Budowa RNA: - struktura pierwszorzędowa sekwencja nukleotydów w łańcuchu: A, U, G,

Bardziej szczegółowo

Optymalizacja ciągła

Optymalizacja ciągła Optymalizacja ciągła 5. Metoda stochastycznego spadku wzdłuż gradientu Wojciech Kotłowski Instytut Informatyki PP http://www.cs.put.poznan.pl/wkotlowski/ 04.04.2019 1 / 20 Wprowadzenie Minimalizacja różniczkowalnej

Bardziej szczegółowo

Podstawy biologii. Informacja genetyczna. Co to jest ewolucja.

Podstawy 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 szczegółowo

Rycina 1. Zasięg i zagęszczenie łosi (liczba osobników/1000 ha) w Polsce w roku 2010 oraz rozmieszczenie 29 analizowanych populacji łosi.

Rycina 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 szczegółowo

OLIMPIADA MATEMATYCZNA

OLIMPIADA MATEMATYCZNA OLIMPIADA MATEMATYCZNA Na stronie internetowej wwwomgedupl Olimpiady Matematycznej Gimnazjalistów (OMG) ukazały się ciekawe broszury zawierające interesujące zadania wraz z pomysłowymi rozwiązaniami z

Bardziej szczegółowo

PROBLEM: KLASTROWANIE DANYCH I DRZEWA FILOGENETYCZNE METODY:

PROBLEM: KLASTROWANIE DANYCH I DRZEWA FILOGENETYCZNE METODY: G : PROBLEM: KLASTROWANIE DANYCH I DRZEWA FILOGENETYCZNE METODY: MACIERZ EKSPRESJI KLASTROWANIE HIERARCHICZNE KLASTROWANIE K-ŚREDNICH METODA KLIK ODLEGŁOŚCIOWA REKONSTRUKCJA DRZEWA FILOGENETYCZNEGO MACIERZE

Bardziej szczegółowo

Algorytmy równoległe: ocena efektywności prostych algorytmów dla systemów wielokomputerowych

Algorytmy równoległe: ocena efektywności prostych algorytmów dla systemów wielokomputerowych Algorytmy równoległe: ocena efektywności prostych algorytmów dla systemów wielokomputerowych Rafał Walkowiak Politechnika Poznańska Studia inżynierskie Informatyka 2014/15 Znajdowanie maksimum w zbiorze

Bardziej szczegółowo

Budowanie drzewa filogenetycznego

Budowanie 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 szczegółowo

Algorytmy zrandomizowane

Algorytmy zrandomizowane Algorytmy zrandomizowane http://zajecia.jakubw.pl/nai ALGORYTMY ZRANDOMIZOWANE Algorytmy, których działanie uzależnione jest od czynników losowych. Algorytmy typu Monte Carlo: dają (po pewnym czasie) wynik

Bardziej szczegółowo

Wyróżniamy dwa typy zadań projektowych.

Wyróżniamy dwa typy zadań projektowych. Obowiązkowymi do zaliczenia projektu jest realizacja 2-3 zadań programistycznych. Zadania realizowane są w grupach 2-3 osobowych (zależnie od stopnia trudności zadania i liczebności całej klasy laboratoryjnej).

Bardziej szczegółowo

Porównywanie i dopasowywanie sekwencji

Porównywanie i dopasowywanie sekwencji Porównywanie i dopasowywanie sekwencji Związek bioinformatyki z ewolucją Wraz ze wzrostem dostępności sekwencji DNA i białek narodziła się nowa dyscyplina nauki ewolucja molekularna Ewolucja molekularna

Bardziej szczegółowo

Spis 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. 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 szczegółowo

Matura próbna 2014 z matematyki-poziom podstawowy

Matura próbna 2014 z matematyki-poziom podstawowy Matura próbna 2014 z matematyki-poziom podstawowy Klucz odpowiedzi do zadań zamkniętych zad 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 odp A C C C A A B B C B D A 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 C C A B A D C B

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 4 DOPASOWANIE SEKWENCJI

PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 4 DOPASOWANIE SEKWENCJI PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 4 DOPASOWANIE SEKWENCJI DOPASOWANIE SEKWENCJI 1. Dopasowanie sekwencji - definicja 2. Wizualizacja dopasowania sekwencji 3. Miary podobieństwa sekwencji 4. Przykłady programów

Bardziej szczegółowo

Treści zadań Obozu Naukowego OMG

Treści zadań Obozu Naukowego OMG STOWARZYSZENIE NA RZECZ EDUKACJI MATEMATYCZNEJ KOMITET GŁÓWNY OLIMPIADY MATEMATYCZNEJ GIMNAZJALISTÓW Treści zadań Obozu Naukowego OMG Poziom OM 2015 rok SZCZYRK 2015 Pierwsze zawody indywidualne Treści

Bardziej szczegółowo

Metody numeryczne w przykładach

Metody numeryczne w przykładach Metody numeryczne w przykładach Bartosz Ziemkiewicz Wydział Matematyki i Informatyki UMK, Toruń Regionalne Koło Matematyczne 8 kwietnia 2010 r. Bartosz Ziemkiewicz (WMiI UMK) Metody numeryczne w przykładach

Bardziej szczegółowo

MSA i analizy filogenetyczne

MSA i analizy filogenetyczne Instytut Informatyki i Matematyki Komputerowej UJ, opracowanie: mgr Ewa Matczyńska, dr Jacek Śmietański MSA i analizy filogenetyczne 1. Dopasowania wielosekwencyjne - wprowadzenie Dopasowanie wielosekwencyjne

Bardziej szczegółowo

Laboratorium podstaw elektroniki

Laboratorium podstaw elektroniki 150875 Grzegorz Graczyk numer indeksu imie i nazwisko 150889 Anna Janicka numer indeksu imie i nazwisko Grupa: 2 Grupa: 5 kierunek Informatyka semestr 2 rok akademicki 2008/09 Laboratorium podstaw elektroniki

Bardziej szczegółowo

Autor: mgr inż. Agata Joanna Czerniecka. Tytuł: Nowa metoda obliczeniowa porównywania sekwencji białek

Autor: mgr inż. Agata Joanna Czerniecka. Tytuł: Nowa metoda obliczeniowa porównywania sekwencji białek Sosnowiec 10-08-2017 RECENZJA rozprawy na stopień doktora nauk o zdrowiu przygotowana na zlecenie Dziekana Wydziału Nauk o Zdrowiu z Oddziałem Pielęgniarstwa i Instytutem Medycyny Morskiej i Tropikalnej

Bardziej szczegółowo

Algorytm. Krótka historia algorytmów

Algorytm. Krótka historia algorytmów Algorytm znaczenie cybernetyczne Jest to dokładny przepis wykonania w określonym porządku skończonej liczby operacji, pozwalający na rozwiązanie zbliżonych do siebie klas problemów. znaczenie matematyczne

Bardziej szczegółowo

Algorytmy równoległe. Rafał Walkowiak Politechnika Poznańska Studia inżynierskie Informatyka 2010

Algorytmy równoległe. Rafał Walkowiak Politechnika Poznańska Studia inżynierskie Informatyka 2010 Algorytmy równoległe Rafał Walkowiak Politechnika Poznańska Studia inżynierskie Informatyka Znajdowanie maksimum w zbiorze n liczb węzły - maksimum liczb głębokość = 3 praca = 4++ = 7 (operacji) n - liczność

Bardziej szczegółowo

Dopasowanie sekwencji (sequence alignment)

Dopasowanie sekwencji (sequence alignment) Co to jest alignment? Dopasowanie sekwencji (sequence alignment) Alignment jest sposobem dopasowania struktur pierwszorzędowych DNA, RNA lub białek do zidentyfikowanych regionów w celu określenia podobieństwa;

Bardziej szczegółowo

Metody optymalizacji dyskretnej w analizie podobieństwa drzew filogenetycznych

Metody optymalizacji dyskretnej w analizie podobieństwa drzew filogenetycznych POLITECHNIKA GDAŃSKA Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Damian Bogdanowicz Metody optymalizacji dyskretnej w analizie podobieństwa drzew filogenetycznych Rozprawa doktorska Promotor: dr

Bardziej szczegółowo

KADD Minimalizacja funkcji

KADD Minimalizacja funkcji Minimalizacja funkcji Poszukiwanie minimum funkcji Foma kwadratowa Metody przybliżania minimum minimalizacja Minimalizacja w n wymiarach Metody poszukiwania minimum Otaczanie minimum Podział obszaru zawierającego

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i struktury danych. Drzewa: BST, kopce. Letnie Warsztaty Matematyczno-Informatyczne

Algorytmy i struktury danych. Drzewa: BST, kopce. Letnie Warsztaty Matematyczno-Informatyczne Algorytmy i struktury danych Drzewa: BST, kopce Letnie Warsztaty Matematyczno-Informatyczne Drzewa: BST, kopce Definicja drzewa Drzewo (ang. tree) to nieskierowany, acykliczny, spójny graf. Drzewo może

Bardziej szczegółowo

VIII Olimpiada Matematyczna Gimnazjalistów

VIII Olimpiada Matematyczna Gimnazjalistów VIII Olimpiada Matematyczna Gimnazjalistów Zawody stopnia pierwszego część testowa www.omg.edu.pl (18 października 01 r.) Rozwiązania zadań testowych 1. Miary α, β, γ kątów pewnego trójkąta spełniają warunek

Bardziej szczegółowo

Wykład 10 Zrandomizowany plan blokowy

Wykład 10 Zrandomizowany plan blokowy Wykład 10 Zrandomizowany plan blokowy Staramy się kontrolować efekty zróżnicowania badanych jednostek eksperymentalnych poprzez zapewnienie ich ``jednorodności wewnątrz każdej grupy zabiegowej. Dzielimy

Bardziej szczegółowo

Zmienność ewolucyjna. Ewolucja molekularna

Zmienność 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 szczegółowo

Algorytmy rozpoznawania obrazów. 11. Analiza skupień. dr inż. Urszula Libal. Politechnika Wrocławska

Algorytmy 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 szczegółowo

Podstawy Informatyki. Wykład 6. Struktury danych

Podstawy Informatyki. Wykład 6. Struktury danych Podstawy Informatyki Wykład 6 Struktury danych Stałe i zmienne Podstawowymi obiektami występującymi w programie są stałe i zmienne. Ich znaczenie jest takie samo jak w matematyce. Stałe i zmienne muszą

Bardziej szczegółowo

DWA ZDANIA O TEORII GRAFÓW. przepływ informacji tylko w kierunku

DWA ZDANIA O TEORII GRAFÓW. przepływ informacji tylko w kierunku DWA ZDANIA O TEORII GRAFÓW Krawędź skierowana Grafy a routing Każdą sieć przedstawić składającego przedstawiają E, inaczej węzłami). komunikacyjną można w postaci grafu G się z węzłów V (które węzły sieci)

Bardziej szczegółowo

Przegląd 4 Aerodynamika, algorytmy genetyczne, duże kroki i dynamika pozycji. Modelowanie fizyczne w animacji komputerowej Maciej Matyka

Przegląd 4 Aerodynamika, algorytmy genetyczne, duże kroki i dynamika pozycji. Modelowanie fizyczne w animacji komputerowej Maciej Matyka Przegląd 4 Aerodynamika, algorytmy genetyczne, duże kroki i dynamika pozycji Modelowanie fizyczne w animacji komputerowej Maciej Matyka Wykład z Modelowania przegląd 4 1. Animation Aerodynamics 2. Algorytmy

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

Historia informacji genetycznej. Jak ewolucja tworzy nową informację (z ma ą dygresją).

Historia informacji genetycznej. Jak ewolucja tworzy nową informację (z ma ą dygresją). Historia informacji genetycznej. Jak ewolucja tworzy nową informację (z ma ą dygresją). Czym jest życie? metabolizm + informacja (replikacja) 2 Cząsteczki organiczne mog y powstać w atmosferze pierwotnej

Bardziej szczegółowo

operacje porównania, a jeśli jest to konieczne ze względu na złe uporządkowanie porównywanych liczb zmieniamy ich kolejność, czyli przestawiamy je.

operacje 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 szczegółowo

Statystyczne Metody Opracowania Wyników Pomiarów

Statystyczne Metody Opracowania Wyników Pomiarów Statystyczne Metody Opracowania Wyników Pomiarów dla studentów Ochrony Środowiska Teresa Jaworska-Gołąb 2017/18 Co czytać [1] H. Szydłowski, Pracownia fizyczna, PWN, Warszawa 1999. [2] A. Zięba, Analiza

Bardziej szczegółowo

WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI DLA KLASY 7SP. V. Obliczenia procentowe. Uczeń: 1) przedstawia część wielkości jako procent tej wielkości;

WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI DLA KLASY 7SP. V. Obliczenia procentowe. Uczeń: 1) przedstawia część wielkości jako procent tej wielkości; WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI DLA KLASY 7SP Liczby. TEMAT Rozwinięcia dziesiętne liczb wymiernych. Zaokrąglanie liczb. Szacowanie wyników. Dodawanie i odejmowanie liczb dodatnich. Mnożenie i dzielenie

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

Algorytm genetyczny (genetic algorithm)-

Algorytm 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 szczegółowo

SCHEMAT ROZWIĄZANIA ZADANIA OPTYMALIZACJI PRZY POMOCY ALGORYTMU GENETYCZNEGO

SCHEMAT 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 szczegółowo

Klasyfikatory: k-nn oraz naiwny Bayesa. Agnieszka Nowak Brzezińska Wykład IV

Klasyfikatory: 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 szczegółowo

Informatyka Stosowana. a b c d a a b c d b b d a c c c a d b d d c b a

Informatyka Stosowana. a b c d a a b c d b b d a c c c a d b d d c b a Działania na zbiorach i ich własności Informatyka Stosowana 1. W dowolnym zbiorze X określamy działanie : a b = b. Pokazać, że jest to działanie łączne. 2. W zbiorze Z określamy działanie : a b = a 2 +

Bardziej szczegółowo

i ruchów użytkownika komputera za i pozycjonujący oczy cyberagenta internetowego na oczach i akcjach użytkownika Promotor: dr Adrian Horzyk

i ruchów użytkownika komputera za i pozycjonujący oczy cyberagenta internetowego na oczach i akcjach użytkownika Promotor: dr Adrian Horzyk System śledzenia oczu, twarzy i ruchów użytkownika komputera za pośrednictwem kamery internetowej i pozycjonujący oczy cyberagenta internetowego na oczach i akcjach użytkownika Mirosław ł Słysz Promotor:

Bardziej szczegółowo

Macierz o wymiarach m n. a 21. a 22. A =

Macierz o wymiarach m n. a 21. a 22. A = Macierze 1 Macierz o wymiarach m n A = a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n a m1 a m2 a mn Mat m n (R) zbiór macierzy m n o współczynnikach rzeczywistych Analogicznie określamy Mat m n (Z), Mat m n (Q) itp 2

Bardziej szczegółowo

Podstawy biologii. Informacja genetyczna. Co to jest ewolucja.

Podstawy 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 szczegółowo

KARTA PRZEDMIOTU. 1. Informacje ogólne. 2. Ogólna charakterystyka przedmiotu. Algorytmy i struktury danych, C3

KARTA PRZEDMIOTU. 1. Informacje ogólne. 2. Ogólna charakterystyka przedmiotu. Algorytmy i struktury danych, C3 KARTA PRZEDMIOTU 1. Informacje ogólne Nazwa przedmiotu i kod (wg planu studiów): Nazwa przedmiotu (j. ang.): Kierunek studiów: Specjalność/specjalizacja: Poziom kształcenia: Profil kształcenia: Forma studiów:

Bardziej szczegółowo

Średnie. Średnie. Kinga Kolczyńska - Przybycień

Średnie. Średnie. Kinga Kolczyńska - Przybycień Czym jest średnia? W wielu zagadnieniach praktycznych, kiedy mamy do czynienia z jakimiś danymi, poszukujemy liczb, które w pewnym sensie charakteryzują te dane. Na przykład kiedy chcielibyśmy sklasyfikować,

Bardziej szczegółowo

Elżbieta Świda Elżbieta Kurczab Marcin Kurczab. Zadania otwarte krótkiej odpowiedzi na dowodzenie na obowiązkowej maturze z matematyki

Elżbieta Świda Elżbieta Kurczab Marcin Kurczab. Zadania otwarte krótkiej odpowiedzi na dowodzenie na obowiązkowej maturze z matematyki Elżbieta Świda Elżbieta Kurczab Marcin Kurczab Zadania otwarte krótkiej odpowiedzi na dowodzenie na obowiązkowej maturze z matematyki Zadanie Trójkąt ABC jest trójkątem prostokątnym. Z punktu M, należącego

Bardziej szczegółowo

MATEMATYKA I SEMESTR ALK (PwZ) 1. Sumy i sumy podwójne : Σ i ΣΣ

MATEMATYKA I SEMESTR ALK (PwZ) 1. Sumy i sumy podwójne : Σ i ΣΣ MATEMATYKA I SEMESTR ALK (PwZ). Sumy i sumy podwójne : Σ i ΣΣ.. OKREŚLENIE Ciąg liczbowy = Dowolna funkcja przypisująca liczby rzeczywiste pierwszym n (ciąg skończony), albo wszystkim (ciąg nieskończony)

Bardziej szczegółowo

MATEMATYKA Z PLUSEM DLA KLASY VII W KONTEKŚCIE WYMAGAŃ PODSTAWY PROGRAMOWEJ. programowej dla klas IV-VI. programowej dla klas IV-VI.

MATEMATYKA Z PLUSEM DLA KLASY VII W KONTEKŚCIE WYMAGAŃ PODSTAWY PROGRAMOWEJ. programowej dla klas IV-VI. programowej dla klas IV-VI. MATEMATYKA Z PLUSEM DLA KLASY VII W KONTEKŚCIE WYMAGAŃ PODSTAWY PROGRAMOWEJ TEMAT LICZBA GODZIN LEKCYJNYCH WYMAGANIA SZCZEGÓŁOWE Z PODSTAWY PROGRAMOWEJ UWAGI. LICZBY I DZIAŁANIA 6 h Liczby. Rozwinięcia

Bardziej szczegółowo

Wykład Bioinformatyka 2012-09-24. Bioinformatyka. Wykład 7. E. Banachowicz. Zakład Biofizyki Molekularnej IF UAM. Ewolucyjne podstawy Bioinformatyki

Wykład 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 szczegółowo

Matematyka Dyskretna - zadania

Matematyka Dyskretna - zadania zad. 1. Chcemy zdefiniować rekurencyjnie zbiór Z wszystkich trójkątów równoramiennych ABC, gdzie współrzędne wierzchołków będą liczbami całkowitymi, wierzchołek A zawsze będzie leżeć w początku układu

Bardziej szczegółowo

TEORETYCZNE PODSTAWY INFORMATYKI

TEORETYCZNE PODSTAWY INFORMATYKI 1 TEORETYCZNE PODSTAWY INFORMATYKI WFAiS UJ, Informatyka Stosowana I rok studiów, I stopień Wykład 14c 2 Definicje indukcyjne Twierdzenia dowodzone przez indukcje Definicje indukcyjne Definicja drzewa

Bardziej szczegółowo

Przykładowy zestaw zadań nr 2 z matematyki Odpowiedzi i schemat punktowania poziom rozszerzony

Przykładowy zestaw zadań nr 2 z matematyki Odpowiedzi i schemat punktowania poziom rozszerzony ODPOWIEDZI I SCHEMAT PUNKTOWANIA ZESTAW NR POZIOM ROZSZERZONY Nr zadania Nr czynności Etapy rozwiązania zadania Liczba punktów Uwagi... Wprowadzenie oznaczeń: x, x, y poszukiwane liczby i zapisanie równania:

Bardziej szczegółowo

Bukiety matematyczne dla szkoły podstawowej http://www.mat.uni.torun.pl/~kolka/

Bukiety matematyczne dla szkoły podstawowej http://www.mat.uni.torun.pl/~kolka/ Bukiety matematyczne dla szkoły podstawowej http://www.mat.uni.torun.pl/~kolka/ 12 IX rok 2003/2004 Bukiet 1 O pewnych liczbach A, B i C wiadomo, że: A + B = 32, B + C = 40, C + A = 26. 1. Ile wynosi A

Bardziej szczegółowo

Programowanie liniowe metoda sympleks

Programowanie liniowe metoda sympleks Programowanie liniowe metoda sympleks Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2009 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, 2009 1 / 13

Bardziej szczegółowo

Zakażenia wywołane przez paciorkowce z grupy A. Informacje dla pacjentów

Zakażenia wywołane przez paciorkowce z grupy A. Informacje dla pacjentów Zakażenia wywołane przez paciorkowce z grupy A. Informacje dla pacjentów Health Protection Scotland Co to są zakażenia wywołane przez paciorkowce z grupy A? Paciorkowce z grupy A (ang. Group A Streptococcus,

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

VII Olimpiada Matematyczna Gimnazjalistów

VII Olimpiada Matematyczna Gimnazjalistów VII Olimpiada Matematyczna Gimnazjalistów Zawody stopnia pierwszego część testowa, test próbny www.omg.edu.pl (wrzesień 2011 r.) Rozwiązania zadań testowych 1. Liczba krawędzi pewnego ostrosłupa jest o

Bardziej szczegółowo

KLASA I LO Poziom podstawowy (styczeń) Treści nauczania wymagania szczegółowe:

KLASA I LO Poziom podstawowy (styczeń) Treści nauczania wymagania szczegółowe: KLASA I LO Poziom podstawowy (styczeń) Treści nauczania wymagania szczegółowe: ZAKRES PODSTAWOWY 7. Planimetria. Uczeń: 1) rozpoznaje trójkąty podobne i wykorzystuje (także w kontekstach praktycznych)

Bardziej szczegółowo

XIV Olimpiada Matematyczna Juniorów

XIV Olimpiada Matematyczna Juniorów XIV Olimpiada Matematyczna Juniorów Zawody stopnia pierwszego część testowa (27 września 2018 r.) Rozwiązania zadań testowych 1. W sklepie U Bronka cena spodni była równa cenie sukienki. Cenę spodni najpierw

Bardziej szczegółowo

Fakt 3.(zastosowanie różniczki do obliczeń przybliżonych) Przy czym błąd, jaki popełniamy zastępując przyrost funkcji

Fakt 3.(zastosowanie różniczki do obliczeń przybliżonych) Przy czym błąd, jaki popełniamy zastępując przyrost funkcji Wykład 5 De.5 (różniczka unkcji Niech unkcja ma pochodną w punkcie. Różniczką unkcji w punkcie nazywamy unkcję d zmiennej określoną wzorem. Fakt 3.(zastosowanie różniczki do obliczeń przybliżonych Jeżeli

Bardziej szczegółowo