Analiza sieci genowych Agnieszka Marmołowska Jacek Ławrynowicz.

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Niezawodności sieci telekomunikacyjnych
Advertisements

TRADYCYJNE METODY PLANOWANIA I ORGANIZACJI PROCESÓW PRODUKCYJNYCH
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.
HERD BEHAVIOR AND AGGREGATE FLUCTUATIONS IN FINANCIAL MARKETS Rama Cont & Jean-Philipe Bouchaud. Macroeconomic Dynamics, 4, 2000, Cambridge University.
Grafy spełniające nierówność Γ(G) < IR(G)
Grafy o średnicy 2 i dowolnej liczbie dominowania
Literatura podstawowa
Programowanie sieciowe
Wykład 6 Najkrótsza ścieżka w grafie z jednym źródłem
Algorytm Dijkstry (przykład)
Małgorzata Gozdecka Dominika Rudnicka
GENOMIKA FUNKCJONALNA U ROŚLIN
ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH
RNA i transkrypcja u eukariontów
Stochastyczne modele gier ewolucyjnych Jacek Miękisz Instytut Matematyki Stosowanej i Mechaniki Uniwersytet Warszawski.
WPROWADZENIE DO SIECI I INTERSIECI
WYKŁAD 7. Spójność i rozpięte drzewa
WĘDRÓWKI PO GRAFACH Obchody Eulera Cykle Hamiltona.
WYKŁAD 8. Siła spójności A,B – dowolne podzbiory V(G)
GRAFY PLANARNE To grafy, które można narysować na płaszczyźnie tak, by krawędzie nie przecinały się (poza swoimi końcami). Na przykład K_4, ale nie K_5.
Co UML może zrobić dla Twojego projektu?
Co nas interesuje? Czy w danym fragmencie DNA jest jakiś gen?
Błądzenie przypadkowe i procesy transportu w sieciach złożonych
Krzysztof Suchecki wybrana prezentacja z konferencji ECCS'07 w Dreźnie Interacting Random Boolean Networks.
Życiorys mgr inż. Damian Bogdanowicz Katedra Algorytmów i Modelowania Systemów. WETI PG Urodzony: r. Wykształcenie: studium doktoranckie,
LEKCJA 2 URZĄDZENIA SIECIOWE
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
Komputerowa analiza sieci genowych (GRN) Agnieszka Marmołowska Jacek Ławrynowicz Promotor: prof. Krzysztof Giaro.
Komputerowa analiza sieci genowych
Algorytmy genetyczne.
Estymacja przedziałowa i korzystanie z tablic rozkładów statystycznych
WYKŁAD 7. Spójność i rozpięte drzewa Graf jest spójny, gdy dla każdego podziału V na dwa rozłączne podzbiory A i B istnieje krawędź z A do B. Definicja.
Minimalne drzewa rozpinające
Przepływy w sieciach. Twierdzenie minimaksowe.
Epidemie w sieciach złożonych
SKIEROWANE Marek Bil Krzysztof Fitrzyk Krzysztof Godek.
Graniastosłupy.
Sieci bayesowskie Wykonali: Mateusz Kaflowski Michał Grabarczyk.
Topologie sieci lokalnych.
TWORZYMY OKRĄG Z PŁASZCZYZNY STOŻKOWEJ TWORZYMY OKRĄG Z PŁASZCZYZNY STOŻKOWEJ.
Wady rozwojowe.
Komórki i ich różnicowanie
Treści multimedialne - kodowanie, przetwarzanie, prezentacja Odtwarzanie treści multimedialnych Andrzej Majkowski informatyka +
Regulacja ekspresji genu
OLIGONUKLEOTYDY ANTYSENSOWNE (ASO)
Miejsca fosforylacji in vivo laminy Dm z D. melanogaster
Systemy operacyjne i sieci komputerowe
Komputerowa analiza sieci genowych (GRN) Agnieszka Marmołowska Jacek Ławrynowicz Promotor: prof. Krzysztof Giaro.
Obliczanie wartości sygnałów w deterministycznych i stochastycznych modelach ścieżek sygnałowych Paweł Lachor, Institute of Informatics, Silesian University.
Drogi i cykle Eulera w grafach nieskierowanych
Literatura podstawowa
Analiza Sieci Społecznych
Modele sieci społecznych
Analiza sieci społecznych
2.22. Procesy i zasady kodowania informacji genetycznej
Fizyka komputerowa 2005 Katarzyna Weron, W sieci.
Zagadnienia transportowe Katedra Ekonomiki i Funkcjonowania Przedsiębiorstw Transportowych.
1.22. Odczytywanie informacji genetycznej – przepis na białko
Model matematyczny przydziału częstotliwości w sieciach komórkowych
Elementy analizy sieciowej
Algorytm Dijkstry Podano graf Zdefiniowano jego listę sąsiedztwa 1 2 3
Macierzowe systemy kodowania konstytucji cząsteczki
Trójkąt Pascala a geny kumulatywne - biomatematyka
Własności asymptotyczne ciągów zmiennych losowych
Zapis prezentacji:

Analiza sieci genowych Agnieszka Marmołowska Jacek Ławrynowicz

Sieć genowa Zbiór segmentów DNA komórki, które oddziałują ze sobą i innymi elementami komórki. Pokazuje w jakim stopniu geny są transkrybowane na mRNA. Ogólnie mRNA tworzą białka.

Sieć genowa - funkcje białka Białka strukturalne – budowa komórki Enzym – np. trawienne Czynnik transkrypcyjny – aktywuje inny gen – łącząc się z promotorem zapoczątkowuje produkcję innego białka.

Sieć genowa jako graf Węzły – zbiór segmentów DNA (węzeł lub porty) Krawędzie – połączenie segmentów DNA czynnikiem transmisyjnym Populacje, zbiory populacji

Parametry sieci Omawiane parametry mają znaczenie w różnych sieciach (www, sieci społeczne...) Interesują nas własności sieci genowych

Rozkład stopni wierzchołków Wzór Outgoing distribution Ingoing distribution

Średnica Ścieżka charakterystyczna Najkrótsza ścieżka między parą wierzchołków - Średnica - Ścieżka charakterystyczna - Dla sieci genowych Przykład: 1000 genów, 4000 połączeń – ścieżka charakterystyczna = 3.3

Degree Centrality Wzór Przykład: 21% białek o było ważnych, 62% białek o było ważnych Związek między degree centrality a ważnością białek nie jest prosty

Closeness Centrality Wzór Przykład: wierzchołki o najwyższej wartości closeness centrality odpowiadają za komunikację komórka- komórka

Betweeness Centrality Wzór gdzie: - ilość ścieżek między u i v - ilość ścieżek między u i v przechodzących przez w Przykład: średnia wartość C b dla ważnych protein jest o około 80% wyższa niż dla protein nieważnych. Istnieje związek między betweenes i degree centrality.

Bibliografia Mason, O. & Verwoerd, M. Graph theory and networks in biology. Systems Biology, IET 1, (2007)