Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "bioinformatyka" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-6 z 6
Tytuł:
Tabu search for the RNA partial degradation problem
Autorzy:
Rybarczyk, A.
Hertz, A.
Kasprzak, M.
Blazewicz, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/330324.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
RNA degradation
tabu search
bioinformatics
rozkład RNA
algorytm tabu search
bioinformatyka
Opis:
In recent years, a growing interest has been observed in research on RNA (ribonucleic acid), primarily due to the discovery of the role of RNA molecules in biological systems. They not only serve as templates in protein synthesis or as adapters in the translation process, but also influence and are involved in the regulation of gene expression. The RNA degradation process is now heavily studied as a potential source of such riboregulators. In this paper, we consider the so-called RNA partial degradation problem (RNA PDP). By solving this combinatorial problem, one can reconstruct a given RNA molecule, having as input the results of the biochemical analysis of its degradation, which possibly contain errors (false negatives or false positives). From the computational point of view the RNA PDP is strongly NP-hard. Hence, there is a need for developing algorithms that construct good suboptimal solutions. We propose a heuristic approach, in which two tabu search algorithms cooperate, in order to reconstruct an RNA molecule. Computational tests clearly demonstrate that the proposed approach fits well the biological problem and allows to achieve near-optimal results. The algorithm is freely available at http://www.cs.put.poznan.pl/arybarczyk/tabusearch.php.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2017, 27, 2; 401-415
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Algorithm for genetic data analysis – comparison of the frequency of specific mutations in different populations
Algorytm do analizy danych genetycznych – porównanie częstotliwości występowania określonych mutacji wśród różnych populacji
Autorzy:
Marciniak, Anna
Tarczewska, Martyna
Kloska, Sylwester
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2016298.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Politechnika Bydgoska im. Jana i Jędrzeja Śniadeckich. Wydawnictwo PB
Tematy:
Python 3
bioinformatics
vcf files
genomic data
bioinformatyka
pliki vcf
dane genomowe
Opis:
This paper presents a novel algorithm which can be used to analyze genomic data obtained during Next Generation Sequencing (NGS). Due to the interest in the subject among geneticists, it is necessary to develop algorithms and programs which analyze genetic data that will be user-friendly and accessible to people not related to typical bioinformatics. A way of performing comparative analyze, including proper data preprocessing and final data processing is described. Input data for the algorithm are annotated .vcf files. The outcome of presented algorithm is a file with counted percentage of single nucleotide polymorphisms (SNP) in data for every loaded population.
W artykule przedstawiono nowatorski algorytm służący do analizy danych genomowych uzyskanych podczas sekwencjonowania nowej generacji (NGS). Ze względu na zainteresowanie tą tematyką wśród genetyków konieczne jest opracowanie przyjaznych dla użytkownika i dostępnych dla osób niezwiązanych z bioinformatyką algorytmów i programów analizujących dane genetyczne. Opisano sposób przeprowadzania analizy porównawczej, w tym wstępne i końcowe przetwarzanie danych. Dane wejściowe algorytmu to pliki formatu .vcf z adnotacjami. Wynikiem przedstawionego algorytmu jest plik zawierający informacje dotyczące częstości występowania polimorfizmów pojedynczego nukleotydu (ang. single nucleotide polymorphism, SNP) w badanych populacjach.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Telekomunikacja i Elektronika / Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy; 2020, 24; 5-11
1899-0088
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Telekomunikacja i Elektronika / Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Assigning NMR spectra of irregular RNAs by heuristic algorithms
Autorzy:
Szachniuk, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/201820.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
bioinformatics
NMR
tabu search
beam search
RNA structure
bioinformatyka
wyszukiwarka tabu
wyszukiwarka wiązki
struktura RNA
Opis:
Computer-aided analysis and preprocessing of spectral data is a prerequisite for any study of molecular structures by Nuclear Magnetic Resonance (NMR) spectroscopy. The data processing stage usually involves a considerable dedication of time and expert knowledge to cope with peak picking, resonance signal assignment and calculation of structure parameters. A significant part of the latter step is performed in an automated way. However, in peak picking and resonance assignment a multistage manual assistance is still essential. The work presented here is focused on the theoretical modeling and analyzing the assignment problem by applying heuristic approaches to the NMR spectra recorded for RNA structures containing irregular regions.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2015, 63, 1; 329-338
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Gwas data analysis with the use of machine learning algorithms – review
Analiza danych GWAS przy użyciu algorytmów uczenia maszynowego – przegląd literatury
Autorzy:
Kloska, Sylwester Michał
Marciniak, Anna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2016322.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Politechnika Bydgoska im. Jana i Jędrzeja Śniadeckich. Wydawnictwo PB
Tematy:
machine learning
genome-wide association studies
GWAS
artificial intelligence
bioinformatics
uczenie maszynowe
badanie asocjacyjne całego genomu
sztuczna inteligencja
bioinformatyka
Opis:
Machine learning is a part of field concerned with AI. The main goal of machine learning algorithms is to create automatic system that improves itself with the use of its experience (given data) to gain new knowledge. Genome-Wide Association Studies compare whole genomes of different individuals in order to see if any of genetic variants are correlated with a trait. Using ML for GWAS analysis can be beneficial for scientists. It has been proved several times in various ways.
Uczenie maszynowe jest dziedziną nauki związaną ze sztuczną inteligencją. Głównym celem algorytmów uczenia maszynowego jest stworzenie automatycznego systemu, który poprawia się dzięki wykorzystaniu swojego doświadczenia (danych) w celu zdobycia nowej wiedzy. Badania asocjacyjne całego genomu (GWAS) porównują całe genomy różnych osobników, aby sprawdzić, czy którykolwiek z wariantów genetycznych jest skorelowany z cechą. Wykorzystanie ML do analizy GWAS może być korzystne dla naukowców. Zostało to udowodnione na różne sposoby.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Telekomunikacja i Elektronika / Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy; 2019, 23; 23-32
1899-0088
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Telekomunikacja i Elektronika / Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Models of computational intelligence in bioinformatics
Autorzy:
Pedrycz, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333235.pdf
Data publikacji:
2003
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
obliczenia granularne
logika
bioinformatyka
granulki informacji
zbiory rozmyte
zbiory przybliżone
granular computing
logics
bioinformatics
information granules
fuzzy sets
rough sets
Opis:
Computational Intelligence has emerged as a synergistic environment of Granular Computing (including fuzzy sets, rough sets, interval analysis), neural networks and evolutionary optimisation. This symbiotic framework addresses the needs of system modelling with regard to its transparency, accuracy and user friendliness. This becomes of paramount interest in various modelling in bioinformatics especially when we are concerned with decision-making processes. The objective of this study is to elaborate on the two essential features of CI that is Granular Computing and the resulting aspects of logic-oriented processing and its transparency. As the name stipulates, Granular Computing is concerned with processing carried out at a level of coherent conceptual entities - information granules. Such granules are viewed as inherently conceptual entities formed at some level of abstraction whose processing is rooted in the language of logic (especially, many valued or fuzzy logic). The logic facet of processing is cast in the realm of fuzzy logic and fuzzy sets that construct a consistent processing background necessary for operating on information granules. Several main categories of logic processing units (logic neurons) are discussed that support aggregative (and-like and or-like operators) and referential logic mechanisms (dominance, inclusion, and matching). We show how the logic neurons contribute to high functional transparency of granular processing, help capture prior domain knowledge and give rise to a diversity of the resulting models.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2003, 5; IP13-23
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie potencjału mikrobiomu środowiskowego w kryminalistyce
Harnessing the potential of the environmental microbiome in forensic science
Autorzy:
Jagiełło, Agata
Woźniak, Anna
Szczerba, Błażej
Płoski, Rafał
Rydzanicz, Małgorzata
Pollak, Agnieszka
Frolova, Alina
Kowalski, Michał
Łabaj, Paweł
Ossowski, Andrzej
Branicki, Wojciech
Herda, Kinga
Marszałek, Kamila
Zbieć-Piekarska, Renata
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/23050939.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Centralne Laboratorium Kryminalistyczne Policji
Tematy:
mikrobiom
gleba
kryminalistyka
metagenomika
analizy metataksonomiczne
sekwencjonowanie
MPS
bioinformatyka
projekt NCBiR
microbiome
soil
forensics
metagenomics
metataxonomic analysis
MPS sequencing
bioinformatics
NCBiR project
Opis:
Konsorcjum naukowe pod przewodnictwem Centralnego Laboratorium Kryminalistycznego Policji podjęło się opracowania metody analizy DNA mikrobiomu gleby, która znajdzie zastosowanie w badaniach kryminalistycznych. Celem projektu o akronimie SMAFT (Soil Microbiome Analysis Forensic Tool, http://smaft.eu/), finansowanego przez Narodowe Centrum Badań i Rozwoju (DOB-BIO10/03/01/2019), jest stworzenie nowego narzędzia umożliwiającego powiązanie śladu w postaci próbki gleby z określoną lokalizacją geograficzną. W pierwszej części artykułu przybliżono pojęcie mikrobiomu oraz przedstawiono możliwości wykorzystania analiz DNA mikrobiomu w kryminalistyce. W jego drugiej części szczegółowo opisano etapy realizowanego projektu, począwszy od zbierania próbek gleby z różnych miejsc Polski w czterech porach roku i izolacji z nich DNA mikrobiomów, poprzez oparte na technologii MPS (ang. Massively Parallel Sequencing) sekwencjonowanie izolatów oraz opracowanie testu genetycznego zawierającego zestaw markerów metagenomicznych pozwalających na skuteczną indywidualizację próbek gleby, aż po stworzenie systemu informatycznego umożliwiającego analizę i interpretację otrzymanych wyników, który obejmuje bazę danych profili DNA mikrobiomów gleb pochodzących z różnych miejsc Polski.
A scientific consortium led by the Central Forensic Laboratory of the Police has undertaken to develop a method for DNA analysis of the soil microbiome to be used in forensic investigations. The aim of the project entitled Soil Microbiome Analysis Forensic Tool – SMAFT (http://smaft.eu/), financed by the National Center for Research and Development (DOB-BIO10/03/01/2019), is to develop a new tool that enables the association of a trace in the form of a soil sample with a specific geographical location. The first part of the paper introduces the concept of the microbiome and presents the possibilities of using microbiome DNA analysis in forensic science. In the second part, the stages of the SMAFT project are described in detail, beginning from the collection of soil samples from different sites in Poland across all seasons and isolation of microbiome DNA through massively parallel sequencing (MPS) technology-based analysis of isolates and the development of a genetic test containing a set of metagenomic markers allowing for effective individualization of soil samples, up to the creation of an IT system enabling analysis and interpretation of the obtained results, which includes a database of soil microbiome DNA profiles from various locations in Poland.
Źródło:
Problemy Kryminalistyki; 2021, 312; 25-31(pol), 61-67(eng)
0552-2153
Pojawia się w:
Problemy Kryminalistyki
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-6 z 6

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies