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

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
KORELACJA I REGRESJA WIELOWYMIAROWA
Advertisements

WIEDZA I NAWYKI ŻYWIENIOWE KOBIET AKTYWNYCH FIZYCZNIE
ANALIZA SIECIOWA PRZEDSIĘWZIĘĆ konstrukcja harmonogramu
Modele oświetlenia Punktowe źródła światła Inne
Modelowanie zależności ekspresji genów
Topology of the World Trade Web. Świat jako twór stawiający wysokie wymagania Świat staje się globalną wioską- global village Ogromne znaczenie handlu.
Przetwarzanie i rozpoznawanie obrazów
WŁASNOŚCI FUNKCJI LINIOWEJ
WYKŁAD 6. Kolorowanie krawędzi
Cyfrowy model powierzchni terenu
Skale pomiarowe – BARDZO WAŻNE
1 mgr inż. Sylwester Laskowski Opiekun Naukowy: prof. dr hab. inż. Andrzej P. Wierzbicki.
Komunikacja w systemach rozproszonych
Analiza współzależności
Analiza współzależności
WYKŁAD 1. Grafy są wokół nas. Pojęcia wstępne.
Inteligencja Obliczeniowa Klasteryzacja i uczenie bez nadzoru.
Krzysztof Suchecki wybrana prezentacja z konferencji ECCS'07 w Dreźnie Interacting Random Boolean Networks.
Drzewa i grafy aktywów na rynkach finansowych
Proces analizy i rozpoznawania
mgr inż. Michał Joachimczak Instytut Oceanologii PAN, Sopot
Dyfrakcja rentgenowska (XRD) w analizie fazowej Wykład 1
Test t-studenta dla pojedynczej próby
ANALIZA KORELACJI LINIOWEJ PEARSONA / REGRESJA LINIOWA
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
Analiza sieci genowych Agnieszka Marmołowska Jacek Ławrynowicz.
Komputerowa analiza sieci genowych (GRN) Agnieszka Marmołowska Jacek Ławrynowicz Promotor: prof. Krzysztof Giaro.
Komputerowa analiza sieci genowych
Zespół Szkół Mechanicznych w Białymstoku
Funkcje liniowe Wykresy i własności.
Marcin Tryka Technologia informacyjna w szkole
The functional organization of mitochondrial genomes in human cells
Przepływy w sieciach. Twierdzenie minimaksowe.
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.
FUNKCJA KWADRATOWA.
Kilka wybranych uzupelnień
Temat 5: Symbole graficzne urządzeń sieciowych.
Podstawy statystyki, cz. II
FUNKCJA KWADRATOWA
FUNKCJE Opracował: Karol Kara.
1 Analiza wyników sprawdzianu ‘2014 Zespół Szkolno-Przedszkolny w Krowiarkach – XI 2014 – XI 2014 Opracował: J. Pierzchała.
Metody analizy współzależności dwóch cech Mieczysław Kowerski
Pojęcie sterowania przepływem produkcji
Komputerowa analiza sieci genowych (GRN) Agnieszka Marmołowska Jacek Ławrynowicz Promotor: prof. Krzysztof Giaro.
Ciepło właściwe Ciepło właściwe informuje o Ilości ciepła jaką trzeba dostarczyć do jednostki masy ciała, aby spowodować przyrost temperatury o jedną.
1 informatyka +. 2 TYTUŁ: DZIELENIE WIELOMIANÓW - schemat Hornera - AUTORZY: Paweł Królikowski Agnieszka Brzostek.
INTERFEJSY URZĄDZEŃ PERYFERYJNYCH
Własności funkcji Opracowała Magdalena Pęska. Dziedzina funkcji: 1 1 X Y -6 6 x   –6,6 
Drogi i cykle Eulera w grafach nieskierowanych
Składowe szeregu czasowego
Propozycje topologi w pracowni komputerowej Wykonali: Katarzyna Gontarz, Kuba Szeląg, Jan Szymczak i Katarzyna Węgorzewska.
Statystyczna analiza danych
Analiza Sieci Społecznych
Modele sieci społecznych
1 Proces analizy i rozpoznawania. 2 Jak przygotować dwie klasy obiektów?
Funkcja kwadratowa Jeżeli a ≠0, to funkcję f określoną wzorem a, b, c - współczynniki liczbowe funkcji kwadratowej nazywamy funkcją kwadratową określoną.
Telekomunikacja Bezprzewodowa (ćwiczenia - zajęcia 10,11)
Wybór nazwy lub słów kluczowych dla interesującego nas szeregu czasowego. Opcjonalnie – ustawienie innych dostępnych atrybutów szukania.
KORELACJA I REGRESJA WIELOWYMIAROWA
Analiza współzależności zjawisk
KORELACJA WIELOKROTNA I CZĄSTKOWA
Zapis prezentacji:

Komputerowa analiza sieci genowych (GRN) Agnieszka Marmołowska 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