Komputerowa analiza sieci genowych (GRN) Agnieszka Marmołowska Jacek Ławrynowicz Promotor: prof. Krzysztof Giaro.

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
KORELACJA I REGRESJA WIELOWYMIAROWA
Advertisements

WIEDZA I NAWYKI ŻYWIENIOWE KOBIET AKTYWNYCH FIZYCZNIE
Topology of the World Trade Web. Świat jako twór stawiający wysokie wymagania Świat staje się globalną wioską- global village Ogromne znaczenie handlu.
Podczas sprawdzianu badano umiejętności z następujących obszarów:
Algorytm Dijkstry (przykład)
Małgorzata Gozdecka Dominika Rudnicka
WZMACNIACZE PARAMETRY.
Grafika komputerowa Wykład 7 Krzywe na płaszczyźnie
Komunikacja w systemach rozproszonych
Analiza współzależności
Analiza współzależności
WYKŁAD 1. Grafy są wokół nas. Pojęcia wstępne.
Urządzenia sieciowe Topologie sieci Standardy sieci Koniec.
Krzysztof Suchecki wybrana prezentacja z konferencji ECCS'07 w Dreźnie Interacting Random Boolean Networks.
Proces analizy i rozpoznawania
Projekt i opracowanie :
mgr inż. Michał Joachimczak Instytut Oceanologii PAN, Sopot
Praca dyplomowa inżynierska
Dyfrakcja rentgenowska (XRD) w analizie fazowej Wykład 1
Test t-studenta dla pojedynczej próby
SIECI KOMPUTEROWE PIOTR MAJCHER PODSTAWOWE POJĘCIA.
Stopnie swobody operacji jednostkowych
Komputerowa analiza sieci genowych (GRN)
Komputerowa analiza sieci genowych (GRN)
Komputerowa analiza sieci genowych (GRN) Agnieszka Marmołowska Jacek Ławrynowicz Promotor: prof. Krzysztof Giaro.
Komputerowa analiza sieci genowych (GRN) Agnieszka Marmołowska Jacek Ławrynowicz Promotor: prof. Krzysztof Giaro.
Komputerowa analiza sieci genowych (GRN) Agnieszka Marmołowska Promotor: prof. Krzysztof Giaro.
Komputerowa analiza sieci genowych
Analiza sieci genowych Agnieszka Marmołowska Jacek Ławrynowicz.
Komputerowa analiza sieci genowych (GRN) Agnieszka Marmołowska Jacek Ławrynowicz Promotor: prof. Krzysztof Giaro.
Temat: Symulacje komputerowe lotu helikoptera w języku Java
Komputerowa analiza sieci genowych
Temat: Symulacje komputerowe lotu helikoptera w języku Java
Temat: Symulacje komputerowe lotu helikoptera w języku Java
Temat: Symulacje komputerowe lotu helikoptera w języku Java
Temat: Symulacje komputerowe lotu helikoptera w języku Java
Zespół Szkół Mechanicznych w Białymstoku
Funkcje liniowe Wykresy i własności.
Informacje ogólne Zgodnie z Rozporządzeniem Ministra Edukacji Narodowej z dnia 30 kwietnia 2007r w sprawie warunków i sposobie oceniania, klasyfikowania.
TOPOLOGIA SIECI LAN.
The functional organization of mitochondrial genomes in human cells
Przepływy w sieciach. Twierdzenie minimaksowe.
Internet czyli sieć.
Własności funkcji liniowej.
Rozkłady wywodzące się z rozkładu normalnego standardowego
Komputerowe metody przetwarzania obrazów cyfrowych
na podstawie materiału – test z użyciem komputerowo generowanych prób
Graniastosłupy.
Topologie sieci lokalnych.
Temat 5: Symbole graficzne urządzeń sieciowych.
Podstawy statystyki, cz. II
Jacek Wasilewski Politechnika Warszawska Instytut Elektroenergetyki
Pojęcie sterowania przepływem produkcji
1 informatyka +. 2 TYTUŁ: DZIELENIE WIELOMIANÓW - schemat Hornera - AUTORZY: Paweł Królikowski Agnieszka Brzostek.
Drogi i cykle Eulera w grafach nieskierowanych
Składowe szeregu czasowego
Sieć Komputerowa.
Propozycje topologi w pracowni komputerowej Wykonali: Katarzyna Gontarz, Kuba Szeląg, Jan Szymczak i Katarzyna Węgorzewska.
Statystyczna analiza danych
Analiza Sieci Społecznych
Modele sieci społecznych
Fizyka komputerowa 2005 Katarzyna Weron, W sieci.
1 Proces analizy i rozpoznawania. 2 Jak przygotować dwie klasy obiektów?
Zarządzanie Zmianą. Kurs dotyczy przede wszystkim: zrozumienia procesów powodujących zmiany i sposobu, w jaki wpływają one na organizacje, jednostki i.
Klasowanie adresów IP.
wyników sprawdzianu szóstoklasistów z dn R.
Wybór nazwy lub słów kluczowych dla interesującego nas szeregu czasowego. Opcjonalnie – ustawienie innych dostępnych atrybutów szukania.
KORELACJA I REGRESJA WIELOWYMIAROWA
KORELACJA WIELOKROTNA I CZĄSTKOWA
ZDROWE ODŻYWIANIE.
Zapis prezentacji:

Komputerowa analiza sieci genowych (GRN) Agnieszka Marmołowska Jacek Ławrynowicz Promotor: prof. Krzysztof Giaro

Przypomnienie Gene regulatory network – sieć genów komórki, które wpływają na siebie

Selektywność (assortativity) Parametr określający, czy wierzchołki o wysokich stopniach „lubią” łączyć się z ze sobą Różne wzory Różny zakres wartości

Selektywność Ilustracja Brak korelacji A = 0 A = 0.26 A = 0.43 Maksymalna (dla sieci o takim rozkładzie stopni) korelacja A = 0.62

Selektywność Neighbour connectivity Wzór funkcji Funkcja rosnąca – assortative network Funkcja malejąca – disassortative network

Neighbour connectivity Przykład Assortative

Neighbour connectivity Przykład Steel assortative

Neighbour connectivity Przykład Disassortative

Współczynnik selektywności Pearson correlation coefficient Wzór r jest znormalizowane

Współczynnik selektywności Przykład r = 1 r = 0,849

Współczynnik selektywności Przykład r = -0,111 r = -0,714

Współczynnik selektywności Sieci z życia Sieci społeczne – assortative Sieci techniczne/biologiczne – disassortative Dlaczego tak jest?

Współczynnik klasteryzacji Wzór u – wierzchołek k – stopień wierzchołka u e – ilość krawędzi łączących k sąsiadów u C – średni współczynnik klasteryzacji dla wszystkich wierzchołków C(k) – średni współczynnik klasteryzacji dla wierzchołków o stopniu k

Współczynnik klasteryzacji Zbadano: Sieci metabolicznych 43 organizmów Sieci interakcji białek (S. cerevisiae, H. pylori, E. coli, C. elegans) Regulacyjnych sieci genowych (S. Cerevisiae) C(k)~k -1 Wnioski: Pojedyncze moduły składają się z gęsto zgrupowanych wierzchołków o relatywnie niskim stopniu Moduły są połączone przez centralne wierzchołki o wysokim stopniu