Molekyylisystematiikka 1.osa

Koko: px
Aloita esitys sivulta:

Download "Molekyylisystematiikka 1.osa"

Transkriptio

1 Molekyylisystematiikka 1.osa Johdanto Käsitteet Sukulaisuuksien esittäminen eri formaateissa Puut: eri tavat muodostaa puu, algoritmeja, ohjelmistoja, esimerkki Petri Törönen Vanha materiaali: Päivi Onkamo, Jarno Tuimala Konsultaatiosta ISO Kiitos Ari Löytynojalle!

2 Fylogeneettinen analyysi? Päätellään miten toisilleen sukua oleva prot. tai nukleiinihapposekvenssit ovat kehittyneet yhteisestä kantamuodosta evoluutiossa sekä esitetään tämä visuaalisessa muodossa Tavoite löytää kaikki haarautumiskohdat ja määrittää (tarkasti) oksien pituudet Tärkeä osa sekvenssianalyysiä! Tehdään sekä lajien välistä että geenien/proteiinien välisten suhteiden analysoimista

3 Mitä tulee fylogen. analyysiin Perinteinen fylogenetiikka tutki fysiologisia piirteitä, luita Sekvensseihin perustuva fylogenetiikka perustuu proteiini- tai DNA-sekvensseihin Vertaillaan MSA:n tulosta Mitkä sekvenssit muistuttavat toisiaan? Uutena tulokkaana (2000-luku) on eliöiden koko genomien vertailu* Genomisten alueiden muuntelu Yhteisten geenien vertailu Mitkä genomit muistuttavat toisiaan? *

4 Miksi fylogenetiikkaa? Eliöiden luokittelu Tarkempi evoluutio Molekyyliepidemiologia (infektiotutkimus) Voidaan seurata nopeasti muuttuvan organismin kehitystä, esim. virukset Evolutiivisten mekanismien tutkiminen

5 Miksi fylogenetiikkaa? Geenien funktioiden löytäminen Synkronisoitu evoluutio geenien välillä sama funktio (tai interaktio) * Fylog. analyysi voi kertoa, kohdistuuko johonkin tiettyyn geeniin esim. evolutiivista valintapainetta *

6 Geenien funktioiden löytäminen Tuntemattomat geenit harmaita. Geenien naapurustossa esiintyy kahta funktiota (punainen, sininen). Ryhmiä on suoraan vaikea erottaa, mutta puuhun sijoitettuna ryhmät voivat erottua Eisen: Phylogenomics: Improving functional prediction

7 Geenien funktioiden löytäminen: Alfa- ja betaglobuliinit Onko tuntematon alfa vai beta?

8 Fylogenetiikka arkipäivässä Fylogenetiikka oikeussalissa (*): Hammaslääkärin likainen välineistö levitti HIV:iä Syyllisyys todistettiin käyttäen HIV:in evoluutiota apuna Fylogenetiikkaa käytetään DNA:n tunnistuksessa (**) Onko myyty liha, puu tms. lähtöisin suojellusta eliöstä * ** Kiitokset Arille!!

9 Ihmisten evoluutio Phylogenetic tree (above) for 26 representative human populations from Nei and Roychoudhury (1993). The major divisions of human populations are Africans (A), Caucasians (B), Greater Asians (C), Amerindians (D) and Australopapuans (E).

10 Fylogenetiikan ongelmia Muista kuitenkin: useimpien eliöiden genomi on mosaikki vertikaalisesti (normaali periytyminen) ja horisontaalisesti (esim. virussekvenssien insertoituminen) siirtyneistä elementeistä!

11 Fylogenetiikan ongelmia: Homologia Homologia - Analogia Rakenteilla on yhteinen evolutiivinen kantamuoto Ortologia vs. paralogia! (tulee myöhemmin) Analogia Rakenteiden samankaltaisuus, joka johtuu samansuuntaisesta evoluutiosta, ei yhteisestä kantamuodosta Linnun ja lepakon siivet Organismit kuumissa lähteissä, loiset

12 Fylogenetiikan ongelmia: Geeni- ja eliöpuut Geenipuu: puu, joka kuvastaa geenisekvenssien evoluutiota Laji- tai eliöpuu: puu, joka kuvastaa eliöiden evoluutiota (lajiutumista) Nämä eivät välttämättä ole samanlaiset!

13 Fylogenetiikan ongelmat: Miksi eroja geeni- ja eliöpuussa Voimakas evoluutiopaine geeniryhmällä Geenien kopioituminen useammaksi eliössä Kopioituneet geenit voivat erikoistua eri tehtäviin Ortologit ja paralogit Orthology

14 Ortologit ja paralogit Source:

15 Fylogenetiikka: Puun esittäminen

16 Puun osat Glossary of terms used in Phylogeny Reconstruction: Aktiivinen linkki (2014):

17 Puiden esittäminen Unrooted tree Rooted tree Kladogrammit: oksien pituuksilla ei ole merkitystä, ainoastaan haarautumisjärjestyksellä on Fenogrammit: Oksien pituudet kertovat kussakin oksassa tapahtuneen evoluution määrän Suom: Rhea=nandu, tinamou=tinami, ostrich=strutsi, casuar=kasuaari

18

19

20 Fylogenetiikan menetelmät

21 Menetelmät Kytkeytyvät vahvasti sekvenssirinnastuksen menetelmiin: sekvenssien rinnastus, etäisyyksien laskenta Päälle lisätään evoluutiopuun luominen (puun koostamismenetelmä) Usein puun vakautta testataan lisäämällä pieniä muutoksia aineistoon Bootstrapping

22 Menetelmien perusoletukset Evoluution kulkua voidaan kuvata kaksijakoisesti (dikotomisesti) haarautuvalla puulla vaihtoehtona voisi olla verkosto Evoluutio on tapahtunut mahdollisimman yksinkertaisesti = Parsimonia (selitys, joka olettaa vähiten muutoksia on paras) näin ei välttämättä ole

23 Analyysin vaiheet 1. Sekvenssien valinta 2. Menetelmän valinta Evolutiivisen mallin valinta Sekvenssien rinnastaminen Puun koostamismenetelmän valinta Lyhimmän puun etsintä 3. Puun luotettavuuden arviointi (bootstrapping, jackknifing, decay index)

24 1. Sekvenssien valinta Muuttuvat sopivalla nopeudella; Sisältävät tarpeeksi muutoksia, muttei liikaa Liian vähän ei signaalia Liian paljon satunnaisuutta liikaa Käytetään vain ortologisia sekvenssejä jos ollaan kiinnostuneita lajien välisistä suhteista Mieluusti useita sekvenssejä kustakin lajista Pohdi ulkoryhmän käyttöä ja valintaa

25 Ulkoryhmän käyttö Ulkoryhmä on evoluutiossa tutkittavasta joukosta kauempana oleva eliö Ulkoryhmän kiinnittymiskohta juuren tutkittavan joukon juuren

26

27 2. Menetelmän valinta Kolme tärkeintä menetelmätyyppiä lähtöaineiston ja puun etsinnän optimaalisuuskriteerin mukaan jaoteltuna: 1. Maksimiparsimonia (minimievoluutio, joka on tarvittu havaittujen sekvenssierojen syntymiseksi) 2. Etäisyys (lasketaan sekvenssien välinen eroavaisuus vain määrällisesti; erojen laatuun ei kiinnitetä huomiota) 3. Maximum likelihood (olettaen jokin tietty evolutiivinen malli, kuinka todennäköinen on mikin mahdollinen puu?) Hyvä review (2012):

28 Menetelmän valinnasta: I Maksimiparsimonia (minimievoluutio) Lähtökohtana MSA joka kertoo mitkä sekvenssien positiot vastaavat toisiaan Jokaista positiota kohti muodostetaan minimievoluutiopuu (minimimäärä muutoksia jotka tarvitaan havaitun variaation aikaansaamiseksi) Lopuksi valitaan puu(t) jotka tuottavat minimievoluution kaikki sekvenssipositiot huomioon ottaen Maksimiparsimonia etsii puun jossa kukin sekvenssi on voinut muuttua toisekseen mahdollisimman pienellä määrällä askelia Käyttää siis evolutiivisia uutuuksia, jotka esiintyvät vähintään kahdessa sekvenssissä tai taksonissa (=synapomorfioita). Synapomorfiat voivat olla esim. yhden emäksen pistemutaatioita Olettaa että peräkkäiset substituutiot samassa kohdassa (homoplasiat) ovat harvinaisia ja tasaisesti jakautuneet eri kohtiin sekvenssiä ja puun oksia

29 PRINCIPLE OF PARSIMONY OR PRINCIPLE OF SIMPLICITY = a criterion for deciding among scientific theories or explanations. One should always choose the simplest explanation of a phenomenon, the one that requires the fewest leaps of logic. Apomorphy: A derived or specialised character. Plesiomorphy: An ancestral or primitive character. Synapomorphy: An apomorphy (derived or specialised character) shared by two or more groups which originated in their last common ancestor. Symplesiomorphy: A character shared by a number of groups, but inherited from ancestors older than the last common ancestor.

30 Parsimonia-puu, step-by-step Lähtökohtana MSA Etsitään (parsimonia)informatiiviset kohdat Muodostetaan mahdolliset puut, joiden perusteella lasketaan tarvittavien muutosten lkm Lopuksi etsitään kaikkien mahdollisten puiden joukosta havaintoaineiston valossa kaikkein lyhin puu

31 Parsimonia-puu, step-by-step Parsimonia-informatiivisia paikkoja ovat ne, joissa esiintyy vähintään kaksi eri merkkiä, joista jokaisen on esiinnyttävä vähintään kahdessa eri sekvenssissä. Esimerkiksi: paikka Sekvenssi 1 A T T C C C Sekvenssi 2 A A T G C C Sekvenssi 3 A A C A C G Sekvenssi 4 A T C A A G

32 Kaikki mahdolliset puut: Puussa 1 on paikan 2 perusteella tapahtunut 2 (tai 3) mutaatiota: T A A T TAI T A T A A T Puussa 2 myös 2 (tai 3) mutaatiota T T T A TAI T T A A A T A T Puussa 3 paikan 2 perusteella 1 mutaatio: T A T A T A

33 Paikka 3 on myöskin parsimonia-informatiivinen, mutta se suosii puuta Sekvenssi1 A T T C C C Sekvenssi2 A A T G C C Sekvenssi3 A A C A C G Sekvenssi4 A T C A A G

34 Paikka 4 ei ole parsimonia-informatiivinen, koska kaikissa puissa tapahtuu ainakin 2 vaihdosta Sekvenssi1 A T T C C C Sekvenssi2 A A T G C C Sekvenssi3 A A C A C G Sekvenssi4 A T C A A G

35 Myöskään paikka 5 ei ole parsimonia-informatiivinen, koska kaikissa kolmessa puussa siinä on tapahtunut vain yksi vaihdos. Paikka 6: puussa 1 tapahtuu yksi vaihdos, puissa 2 ja 3 kaksi vaihdosta. Tulokset kerätään nyt taulukkoon: Vaihdosten lukumäärä Puu1 Puu2 Puu3 Paikka Paikka Paikka Yhteensä: Sekvenssi1 A T T C C C Sekvenssi2 A A T G C C Sekvenssi3 A A C A C G Sekvenssi4 A T C A A G Koska puussa 1 tapahtui vähiten vaihtoja, kun tarkastellaan kaikkia parsimonia-informatiivisia paikkoja yhtä aikaa, niin puu 1 on parsimonisin puu tälle aineistolle.

36 Fylogeneettiseksi puuksi saadaan täten Huom. Tässä jokainen vaihto pisteytettiin samalla arvolla. MPmenetelmässä voidaan käyttää myös pisteytysmatriiseja esim. antamalla vähemmän pisteitä transitioille (C T, T C, A G, tai G A) kuin transversioille. Tällöin vaihtojen määrän lisäksi vaihtojen sisältö vaikuttaa siihen mikä puu edustaa minimievoluutiota.

37 Parsimoniamenetelmä, hyvät ja huonot puolet Plussat: Helppo ymmärtää, ei oleta mitään tiettyä evolutiivista mallia Voidaan osoittaa että löytää varmaasti parhaan puun Hypotetisoi ominaisuuden kehittymisen Miinukset: Voi antaa vääriä tuloksia, jos homoplasiaa paljon Käytetään usein vain filosofisista syistä, menetelmän toimintaa ei ymmärretä hyvin Laskennallisesti raskas; mahdollisten puiden määrä kasvaa eksponentiaalisesti sekvenssien lukumäärän funktiona. Siksi yleisimmin käytetään heuristisia algoritmeja, jotka tuottavat lähes-optimaalisen puun Soveltuu parhaiten tilanteisiin, joissa kaikkien analysoitavien sekvenssiparien väliset eroavaisuudet ovat keskimäärin kohtuullisen pieniä ja samaa luokkaa keskenään (ei yhtäkään muista kovin paljon poikkeavaa sekvenssiä)

38 Parsimoniamenetelmä, hyvät ja huonot puolet (2012) LÄHDE: Plussat: Simplicity and intuitive appeal The only framework appropriate for some data (such as SINES and LINES) Miinukset: Assumptions are implicit and poorly understood Lack of a model makes it nearly impossible to incorporate our knowledge of sequence evolution Branch lengths are substantially underestimated when substitution rates are high Maximum parsimony may suffer from long-branch attraction

39 Yhteenveto (osa 1) Fylogenetiikka tutkii eliöiden sukulaissuhteita Mahdollistaa proteiinien funktion ja tautien leviämisen tutkimisen Tulokset esitetään puiden muodossa Input ohjelmiin on MSA josta luodaan puu Parsimonia on yksinkertaisimpia menetelmiä puun luontiin

13.11. Tulosten arviointi. tulosten arviointi. voimmeko luottaa saamiimme tuloksiin?

13.11. Tulosten arviointi. tulosten arviointi. voimmeko luottaa saamiimme tuloksiin? 13.11. tulosten arviointi Tulosten arviointi voimmeko luottaa saamiimme tuloksiin? onko osa saaduista tuloksista sattumanvaraisia? mitkä OSAT puusta ovat luotettavimpia? 1 KONSENSUSDIAGRAMMI Useita yhtä

Lisätiedot

Molekyylisystematiikka, 2. osa

Molekyylisystematiikka, 2. osa Molekyylisystematiikka, 2. osa Parsimoniamenetelmä, hyvät ja huonot puolet Plussat: Helppo ymmärtää, ei oleta mitään tiettyä evolutiivista mallia Voidaan osoittaa että löytää varmaasti parhaan puun Hypotetisoi

Lisätiedot

Metsägenetiikan sovellukset: Metsägenetiikan haasteet: geenit, geenivarat ja metsänjalostus

Metsägenetiikan sovellukset: Metsägenetiikan haasteet: geenit, geenivarat ja metsänjalostus Katri Kärkkäinen Matti Haapanen Metsägenetiikan sovellukset: Metsägenetiikan haasteet: geenit, geenivarat ja metsänjalostus Katri Kärkkäinen ja Matti Haapanen Metsäntutkimuslaitos Vantaan tutkimuskeskus

Lisätiedot

Fylogeneettiset puut. Fylogeneettiset puut. UPGMA: esimerkki 2/2 UPGMA

Fylogeneettiset puut. Fylogeneettiset puut. UPGMA: esimerkki 2/2 UPGMA ylogeneettiset puut ylogeneettisen puun rakentaminen koostuu seuraavista vaiheista ) atan valinta (sekvenssi,piirredata) ) Sekvenssien linjaus 3) Puun rakentamismenetelmän/menetelmien valinta: - etäisyysmenetelmät

Lisätiedot

Algoritmit lyhyiden sekvenssien rinnastamiseen referenssigenomia vasten. Krista Longi

Algoritmit lyhyiden sekvenssien rinnastamiseen referenssigenomia vasten. Krista Longi Algoritmit lyhyiden sekvenssien rinnastamiseen referenssigenomia vasten. Krista Longi 19.05.2014 DNA:n sekvensointi DNA:n pilkotaan lyhyiksi mallipalasiksi, templaateiksi, joiden emäsjärjestys selvitetään.

Lisätiedot

Ryhmät & uudet mahdollisuudet

Ryhmät & uudet mahdollisuudet www.terrasolid.com Ryhmät & uudet mahdollisuudet Arttu Soininen 22.08.2017 Uudet mahdollisuudet ryhmien avulla Parempi maanpinnan yläpuolisten kohteiden luokittelu Maanpäällisten kohteiden luokittelu toimii

Lisätiedot

Evoluutiovoimat. Mikä on mutaation, valinnan ja sattuman merkitys evoluutiossa?

Evoluutiovoimat. Mikä on mutaation, valinnan ja sattuman merkitys evoluutiossa? Evoluutiovoimat Mikä on mutaation, valinnan ja sattuman merkitys evoluutiossa? -sattuman sysäily: populaatiokoon vaikutus -valinta: positiivinen, tasapainottava ja negatiivinen -mutaatiot: neutraalien,

Lisätiedot

Evoluutio. BI Elämä ja evoluutio Leena Kangas-Järviluoma

Evoluutio. BI Elämä ja evoluutio Leena Kangas-Järviluoma Evoluutio BI Elämä ja evoluutio Leena Kangas-Järviluoma 1 Evoluutio lajinkehitystä, jossa eliölajit muuttuvat ja niistä voi kehittyä uusia lajeja on jatkunut elämän synnystä saakka, sillä ei ole päämäärää

Lisätiedot

HARJOITUS- PAKETTI A

HARJOITUS- PAKETTI A Logistiikka A35A00310 Tuotantotalouden perusteet HARJOITUS- PAKETTI A (6 pistettä) TUTA 19 Luento 3.Ennustaminen County General 1 piste The number of heart surgeries performed at County General Hospital

Lisätiedot

Results on the new polydrug use questions in the Finnish TDI data

Results on the new polydrug use questions in the Finnish TDI data Results on the new polydrug use questions in the Finnish TDI data Multi-drug use, polydrug use and problematic polydrug use Martta Forsell, Finnish Focal Point 28/09/2015 Martta Forsell 1 28/09/2015 Esityksen

Lisätiedot

Algoritmit 2. Luento 11 Ti Timo Männikkö

Algoritmit 2. Luento 11 Ti Timo Männikkö Algoritmit 2 Luento 11 Ti 24.4.2018 Timo Männikkö Luento 11 Rajoitehaku Kapsäkkiongelma Kauppamatkustajan ongelma Paikallinen etsintä Lyhin virittävä puu Vaihtoalgoritmit Algoritmit 2 Kevät 2018 Luento

Lisätiedot

Capacity Utilization

Capacity Utilization Capacity Utilization Tim Schöneberg 28th November Agenda Introduction Fixed and variable input ressources Technical capacity utilization Price based capacity utilization measure Long run and short run

Lisätiedot

Miten fylogenioita voidaan käyttää hyväksi eliökunnan historian tutkimisessa?

Miten fylogenioita voidaan käyttää hyväksi eliökunnan historian tutkimisessa? Miten fylogenioita voidaan käyttää hyväksi eliökunnan historian tutkimisessa? -fylogeneettisen puun käsite -fylogenioiden tavalliset rakennusmenetelmät (parsimonia, UPGMA, neighbor joining, maximum likelihood)

Lisätiedot

Johdatus graafiteoriaan

Johdatus graafiteoriaan Johdatus graafiteoriaan Syksy 2017 Lauri Hella Tampereen yliopisto Luonnontieteiden tiedekunta 126 Luku 3 Puut 3.1 Puu 3.2 Virittävä puu 3.3 Virittävän puun konstruointi 3.4 Minimaalinen virittävä puu

Lisätiedot

Evoluutiopuu. Aluksi. Avainsanat: biomatematiikka, päättely, kombinatoriikka, verkot. Luokkataso: 6.-9. luokka, lukio

Evoluutiopuu. Aluksi. Avainsanat: biomatematiikka, päättely, kombinatoriikka, verkot. Luokkataso: 6.-9. luokka, lukio Evoluutiopuu Avainsanat: biomatematiikka, päättely, kombinatoriikka, verkot Luokkataso: 6.-9. luokka, lukio Välineet: loogiset palat, paperia, kyniä Kuvaus: Tehtävässä tutkitaan bakteerien evoluutiota.

Lisätiedot

811312A Tietorakenteet ja algoritmit 2015-2016. V Verkkojen algoritmeja Osa 2 : Kruskalin ja Dijkstran algoritmit

811312A Tietorakenteet ja algoritmit 2015-2016. V Verkkojen algoritmeja Osa 2 : Kruskalin ja Dijkstran algoritmit 811312A Tietorakenteet ja algoritmit 2015-2016 V Verkkojen algoritmeja Osa 2 : Kruskalin ja Dijkstran algoritmit Sisältö 1. Johdanto 2. Leveyshaku 3. Syvyyshaku 4. Kruskalin algoritmi 5. Dijkstran algoritmi

Lisätiedot

Laskennallinen menetelmä puun biomassan ja oksien kokojakauman määrittämiseen laserkeilausdatasta

Laskennallinen menetelmä puun biomassan ja oksien kokojakauman määrittämiseen laserkeilausdatasta Laskennallinen menetelmä puun biomassan ja oksien kokojakauman määrittämiseen laserkeilausdatasta Pasi Raumonen, Mikko Kaasalainen ja Markku Åkerblom Tampereen teknillinen ylipisto, Matematiikan laitos

Lisätiedot

1. SIT. The handler and dog stop with the dog sitting at heel. When the dog is sitting, the handler cues the dog to heel forward.

1. SIT. The handler and dog stop with the dog sitting at heel. When the dog is sitting, the handler cues the dog to heel forward. START START SIT 1. SIT. The handler and dog stop with the dog sitting at heel. When the dog is sitting, the handler cues the dog to heel forward. This is a static exercise. SIT STAND 2. SIT STAND. The

Lisätiedot

Evoluutio ja luominen. Mian tekemä esitys Jannen esittämänä

Evoluutio ja luominen. Mian tekemä esitys Jannen esittämänä Evoluutio ja luominen Mian tekemä esitys Jannen esittämänä Väite: tiedemiehet ovat todistaneet evoluutioteorian todeksi Evoluutioteorialla tässä tarkoitan teoriaa, jonka mukaan kaikki elollinen on kehittynyt

Lisätiedot

S Laskennallinen systeemibiologia

S Laskennallinen systeemibiologia S-114.2510 Laskennallinen systeemibiologia 3. Harjoitus 1. Koska tilanne on Hardy-Weinbergin tasapainossa luonnonvalintaa lukuunottamatta, saadaan alleeleista muodostuvien eri tsygoottien genotyyppifrekvenssit

Lisätiedot

Proteiinien kontaktiresidyjen ennustaminen. Tuomo Hartonen Teoreettisen fysiikan syventävien opintojen seminaari

Proteiinien kontaktiresidyjen ennustaminen. Tuomo Hartonen Teoreettisen fysiikan syventävien opintojen seminaari Proteiinien kontaktiresidyjen ennustaminen Tuomo Hartonen Teoreettisen fysiikan syventävien opintojen seminaari 13.12.12 Terminologiaa Aminohappo = proteiinien rakennuspalikka, luonto käyttää 20 erilaista

Lisätiedot

Algoritmit 2. Luento 12 Ke Timo Männikkö

Algoritmit 2. Luento 12 Ke Timo Männikkö Algoritmit 2 Luento 12 Ke 26.4.2017 Timo Männikkö Luento 12 Rajoitehaku Kauppamatkustajan ongelma Lyhin virittävä puu Paikallinen etsintä Vaihtoalgoritmit Geneettiset algoritmit Simuloitu jäähdytys Algoritmit

Lisätiedot

Algoritmit 2. Luento 7 Ti Timo Männikkö

Algoritmit 2. Luento 7 Ti Timo Männikkö Algoritmit 2 Luento 7 Ti 4.4.2017 Timo Männikkö Luento 7 Joukot Joukko-operaatioita Joukkojen esitystapoja Alkiovieraat osajoukot Toteutus puurakenteena Algoritmit 2 Kevät 2017 Luento 7 Ti 4.4.2017 2/26

Lisätiedot

A274101 TIETORAKENTEET JA ALGORITMIT

A274101 TIETORAKENTEET JA ALGORITMIT A274101 TIETORAKENTEET JA ALGORITMIT PUURAKENTEET, BINÄÄRIPUU, TASAPAINOTETUT PUUT MIKÄ ON PUUTIETORAKENNE? Esim. Viereinen kuva esittää erästä puuta. Tietojenkäsittelytieteessä puut kasvavat alaspäin.

Lisätiedot

AVL-puut. eräs tapa tasapainottaa binäärihakupuu siten, että korkeus on O(log n) kun puussa on n avainta

AVL-puut. eräs tapa tasapainottaa binäärihakupuu siten, että korkeus on O(log n) kun puussa on n avainta AVL-puut eräs tapa tasapainottaa binäärihakupuu siten, että korkeus on O(log n) kun puussa on n avainta pohjana jo esitetyt binäärihakupuiden operaatiot tasapainotus vie pahimmillaan lisäajan lisäys- ja

Lisätiedot

Counting quantities 1-3

Counting quantities 1-3 Counting quantities 1-3 Lukumäärien 1 3 laskeminen 1. Rastita Tick (X) (X) the kummassa box that has laatikossa more on balls enemmän in it. palloja. X. Rastita Tick (X) (X) the kummassa box that has laatikossa

Lisätiedot

T Luonnollisten kielten tilastollinen käsittely

T Luonnollisten kielten tilastollinen käsittely T-61.281 Luonnollisten kielten tilastollinen käsittely Vastaukset 3, ti 11.2.2003, 16:15-18:00 Kollokaatiot, Versio 1.1 1. Lasketaan ensin tulokset sanaparille valkoinen, talo käsin: Frekvenssimenetelmä:

Lisätiedot

Efficiency change over time

Efficiency change over time Efficiency change over time Heikki Tikanmäki Optimointiopin seminaari 14.11.2007 Contents Introduction (11.1) Window analysis (11.2) Example, application, analysis Malmquist index (11.3) Dealing with panel

Lisätiedot

Helsingin yliopisto/tktl Kyselykielet, s 2006 Optimointi Harri Laine 1. Kyselyn optimointi. Kyselyn optimointi

Helsingin yliopisto/tktl Kyselykielet, s 2006 Optimointi Harri Laine 1. Kyselyn optimointi. Kyselyn optimointi Miksi optimoidaan Relaatiotietokannan kyselyt esitetään käytännössä SQLkielellä. Kieli määrittää halutun tuloksen, ei sitä miten tulos muodostetaan (deklaratiivinen kyselykieli) Tietokannan käsittelyoperaatiot

Lisätiedot

DNA sukututkimuksen tukena

DNA sukututkimuksen tukena Järvenpää 12,2,2019 Teuvo Ikonen teuvo.ikonen@welho.com DNA sukututkimuksen tukena DNA sukututkimuksessa (Peter Sjölund: Släktforska med DNA) tiesitkö, että olet kävelevä sukukirja? on kuin lukisit kirjaa

Lisätiedot

DBN Mitä sillä tekee? Dynaamisten Bayes-verkkojen määrittely aikasarja-analyysissä Janne Toivola jtoivola@iki.fi

DBN Mitä sillä tekee? Dynaamisten Bayes-verkkojen määrittely aikasarja-analyysissä Janne Toivola jtoivola@iki.fi DBN Mitä sillä tekee? Dynaamisten Bayes-verkkojen määrittely aikasarja-analyysissä Janne Toivola jtoivola@iki.fi Historiaa Bayesin kaavan hyödyntäminen BN-ohjelmistoja ollut ennenkin Tanskalaisten Hugin

Lisätiedot

Datatähti 2019 loppu

Datatähti 2019 loppu Datatähti 2019 loppu task type time limit memory limit A Summa standard 1.00 s 512 MB B Bittijono standard 1.00 s 512 MB C Auringonlasku standard 1.00 s 512 MB D Binääripuu standard 1.00 s 512 MB E Funktio

Lisätiedot

Pinot, jonot, yleisemmin sekvenssit: kokoelma peräkkäisiä alkioita (lineaarinen järjestys) Yleisempi tilanne: alkioiden hierarkia

Pinot, jonot, yleisemmin sekvenssit: kokoelma peräkkäisiä alkioita (lineaarinen järjestys) Yleisempi tilanne: alkioiden hierarkia Pinot, jonot, yleisemmin sekvenssit: kokoelma peräkkäisiä alkioita (lineaarinen järjestys) Yleisempi tilanne: alkioiden hierarkia Kukin alkio (viite) talletettuna solmuun (node) vastaa paikan käsitettä

Lisätiedot

Perinnöllisyyden perusteita

Perinnöllisyyden perusteita Perinnöllisyyden perusteita Eero Lukkari Tämä artikkeli kertoo perinnöllisyyden perusmekanismeista johdantona muille jalostus- ja terveysaiheisille artikkeleille. Koirien, kuten muidenkin eliöiden, perimä

Lisätiedot

OULUN YLIOPISTO, BIOLOGIAN LAITOS Puututkimus

OULUN YLIOPISTO, BIOLOGIAN LAITOS Puututkimus OULUN YLIOPISTO, BIOLOGIAN LAITOS Puututkimus Puu on yksilö, lajinsa edustaja, eliöyhteisönsä jäsen, esteettinen näky ja paljon muuta. Tässä harjoituksessa lähestytään puuta monipuolisesti ja harjoitellaan

Lisätiedot

Valuation of Asian Quanto- Basket Options

Valuation of Asian Quanto- Basket Options Valuation of Asian Quanto- Basket Options (Final Presentation) 21.11.2011 Thesis Instructor and Supervisor: Prof. Ahti Salo Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston avoimilla verkkosivuilla. Muilta

Lisätiedot

58131 Tietorakenteet (kevät 2009) Harjoitus 6, ratkaisuja (Antti Laaksonen)

58131 Tietorakenteet (kevät 2009) Harjoitus 6, ratkaisuja (Antti Laaksonen) 58131 Tietorakenteet (kevät 2009) Harjoitus 6, ratkaisuja (Antti Laaksonen) 1. Avaimet 1, 2, 3 ja 4 mahtuvat samaan lehtisolmuun. Tässä tapauksessa puussa on vain yksi solmu, joka on samaan aikaan juurisolmu

Lisätiedot

Tarua vai totta: sähkön vähittäismarkkina ei toimi? 11.2.2015 Satu Viljainen Professori, sähkömarkkinat

Tarua vai totta: sähkön vähittäismarkkina ei toimi? 11.2.2015 Satu Viljainen Professori, sähkömarkkinat Tarua vai totta: sähkön vähittäismarkkina ei toimi? 11.2.2015 Satu Viljainen Professori, sähkömarkkinat Esityksen sisältö: 1. EU:n energiapolitiikka on se, joka ei toimi 2. Mihin perustuu väite, etteivät

Lisätiedot

Fenomenografia. Hypermedian jatko-opintoseminaari Päivi Mikkonen

Fenomenografia. Hypermedian jatko-opintoseminaari Päivi Mikkonen Fenomenografia Hypermedian jatko-opintoseminaari 12.12.2008 Päivi Mikkonen Mitä on fenomenografia? Historiaa Saksalainen filosofi Ulrich Sonnemann oli ensimmäinen joka käytti sanaa fenomenografia vuonna

Lisätiedot

Königsbergin sillat. Königsberg 1700-luvulla. Leonhard Euler ( )

Königsbergin sillat. Königsberg 1700-luvulla. Leonhard Euler ( ) Königsbergin sillat 1700-luvun Königsbergin (nykyisen Kaliningradin) läpi virtasi joki, jonka ylitti seitsemän siltaa. Sanotaan, että kaupungin asukkaat yrittivät löytää reittiä, joka lähtisi heidän kotoaan,

Lisätiedot

Läpimurto ms-taudin hoidossa?

Läpimurto ms-taudin hoidossa? Läpimurto ms-taudin hoidossa? Läpimurto ms-taudin hoidossa? Kansainvälisen tutkijaryhmän kliiniset kokeet uudella lääkkeellä antoivat lupaavia tuloksia sekä aaltoilevan- että ensisijaisesti etenevän ms-taudin

Lisätiedot

Virkaanastujaisesitelmä Anneli Hoikkala. Evoluutotutkimus: ekologiaa ja molekyyligenetiikkaa

Virkaanastujaisesitelmä Anneli Hoikkala. Evoluutotutkimus: ekologiaa ja molekyyligenetiikkaa Virkaanastujaisesitelmä 26.10.2003 Anneli Hoikkala Evoluutotutkimus: ekologiaa ja molekyyligenetiikkaa Evoluutiotutkimus on ollut kauan hyvin kiistelty tieteen ala. Evoluutioteoria on tuonut uudenlaisen

Lisätiedot

KASVIKUNTA kl 2016

KASVIKUNTA kl 2016 526128 KASVIKUNTA kl 2016 Luennot klo 10-12 salissa 6602 11.4. Ma johdanto kasvikuntaan 12.4. Ti Chlorophyta 14.4. To Streptophyta 15.4. Pe vanhimmat alkiolliset kasvit 18.4. Ma maksasammalet 19.4. Ti

Lisätiedot

Tietorakenteet, laskuharjoitus 7, ratkaisuja

Tietorakenteet, laskuharjoitus 7, ratkaisuja Tietorakenteet, laskuharjoitus, ratkaisuja. Seuraava kuvasarja näyttää B + -puun muutokset lisäysten jälkeen. Avaimet ja 5 mahtuvat lehtisolmuihin, joten niiden lisäys ei muuta puun rakennetta. Avain 9

Lisätiedot

Capacity utilization

Capacity utilization Mat-2.4142 Seminar on optimization Capacity utilization 12.12.2007 Contents Summary of chapter 14 Related DEA-solver models Illustrative examples Measure of technical capacity utilization Price-based measure

Lisätiedot

Algoritmit 2. Luento 13 Ti Timo Männikkö

Algoritmit 2. Luento 13 Ti Timo Männikkö Algoritmit 2 Luento 13 Ti 30.4.2019 Timo Männikkö Luento 13 Simuloitu jäähdytys Merkkijonon sovitus Horspoolin algoritmi Ositus ja rekursio Rekursion toteutus Algoritmit 2 Kevät 2019 Luento 13 Ti 30.4.2019

Lisätiedot

MALE ADULT FIBROBLAST LINE (82-6hTERT)

MALE ADULT FIBROBLAST LINE (82-6hTERT) Double-stranded methylation patterns of a 104-bp L1 promoter in DNAs from male and female fibroblasts, male leukocytes and female lymphoblastoid cells using hairpin-bisulfite PCR. Fifteen L1 sequences

Lisätiedot

Sekvenssien rinnastus. Rinnastus: helppoa tai vaikeaa

Sekvenssien rinnastus. Rinnastus: helppoa tai vaikeaa Sekvenssien rinnastus Rinnastus: helppoa tai vaikeaa Kaksi tai useampia (DNA tai proteiini) sekvenssejä: miten samankaltaisia sekvenssit ovat missä sekvenssikohdissa samankaltaisuutta esiintyy Kattava

Lisätiedot

On instrument costs in decentralized macroeconomic decision making (Helsingin Kauppakorkeakoulun julkaisuja ; D-31)

On instrument costs in decentralized macroeconomic decision making (Helsingin Kauppakorkeakoulun julkaisuja ; D-31) On instrument costs in decentralized macroeconomic decision making (Helsingin Kauppakorkeakoulun julkaisuja ; D-31) Juha Kahkonen Click here if your download doesn"t start automatically On instrument costs

Lisätiedot

58131 Tietorakenteet ja algoritmit (syksy 2015) Toinen välikoe, malliratkaisut

58131 Tietorakenteet ja algoritmit (syksy 2015) Toinen välikoe, malliratkaisut Tietorakenteet ja algoritmit (syksy 0) Toinen välikoe, malliratkaisut. (a) Alussa puu näyttää tältä: Lisätään 4: 4 Tasapaino rikkoutuu solmussa. Tehdään kaksoiskierto ensin oikealle solmusta ja sitten

Lisätiedot

Akateemiset fraasit Tekstiosa

Akateemiset fraasit Tekstiosa - Väitteen hyväksyminen Broadly speaking, I agree with because Samaa mieltä jostakin näkökulmasta One is very much inclined to agree with because Samaa mieltä jostakin näkökulmasta Yleisesti ottaen olen

Lisätiedot

811312A Tietorakenteet ja algoritmit 2015-2016. I Johdanto

811312A Tietorakenteet ja algoritmit 2015-2016. I Johdanto 811312A Tietorakenteet ja algoritmit 2015-2016 I Johdanto Sisältö 1. Algoritmeista ja tietorakenteista 2. Algoritmien analyysistä 811312A TRA, Johdanto 2 I.1. Algoritmeista ja tietorakenteista I.1.1. Algoritmien

Lisätiedot

T Luonnollisen kielen tilastollinen käsittely Vastaukset 3, ti , 8:30-10:00 Kollokaatiot, Versio 1.1

T Luonnollisen kielen tilastollinen käsittely Vastaukset 3, ti , 8:30-10:00 Kollokaatiot, Versio 1.1 T-61.281 Luonnollisen kielen tilastollinen käsittely Vastaukset 3, ti 10.2.2004, 8:30-10:00 Kollokaatiot, Versio 1.1 1. Lasketaan ensin tulokset sanaparille valkoinen, talo käsin: Frekvenssimenetelmä:

Lisätiedot

Avainsanojen poimiminen Eeva Ahonen

Avainsanojen poimiminen Eeva Ahonen Avainsanojen poimiminen 5.10.2004 Eeva Ahonen Sisältö Avainsanat Menetelmät C4.5 päätöspuut GenEx algoritmi Bayes malli Testit Tulokset Avainsanat Tiivistä tietoa dokumentin sisällöstä ihmislukijalle hakukoneelle

Lisätiedot

Naudan perinnöllisen monimuotoisuuden tutkimus

Naudan perinnöllisen monimuotoisuuden tutkimus Naudan perinnöllisen monimuotoisuuden tutkimus Terhi Iso-Touru 25.5.2012 Emeritusprofessori Kalle Maijalan 85-vuotisjuhlaseminaari Naudan domestikaatio eli kesyttäminen yli 45 kiloa painavia kasvinsyöjälajeja

Lisätiedot

Avainsanat: BI5 III Biotekniikan sovelluksia 9. Perimä ja terveys.

Avainsanat: BI5 III Biotekniikan sovelluksia 9. Perimä ja terveys. Avainsanat: mutaatio Monitekijäinen sairaus Kromosomisairaus Sukupuu Suomalainen tautiperintö Geeniterapia Suora geeninsiirto Epäsuora geeninsiirto Kantasolut Totipotentti Pluripotentti Multipotentti Kudospankki

Lisätiedot

FETAL FIBROBLASTS, PASSAGE 10

FETAL FIBROBLASTS, PASSAGE 10 Double-stranded methylation patterns of a 104-bp L1 promoter in DNAs from fetal fibroblast passages 10, 14, 17, and 22 using barcoded hairpinbisulfite PCR. Fifteen L1 sequences were analyzed for passages

Lisätiedot

Integrointialgoritmit molekyylidynamiikassa

Integrointialgoritmit molekyylidynamiikassa Integrointialgoritmit molekyylidynamiikassa Markus Ovaska 28.11.2008 Esitelmän kulku MD-simulaatiot yleisesti Integrointialgoritmit: mitä integroidaan ja miten? Esimerkkejä eri algoritmeista Hyvän algoritmin

Lisätiedot

Business Opening. Arvoisa Herra Presidentti Very formal, recipient has a special title that must be used in place of their name

Business Opening. Arvoisa Herra Presidentti Very formal, recipient has a special title that must be used in place of their name - Opening Finnish Norwegian Arvoisa Herra Presidentti Very formal, recipient has a special title that must be used in place of their name Hyvä Herra, Formal, male recipient, name unknown Hyvä Rouva Formal,

Lisätiedot

Männyn laaturajojen integrointi runkokäyrän ennustamisessa. Laura Koskela Tampereen yliopisto 9.6.2003

Männyn laaturajojen integrointi runkokäyrän ennustamisessa. Laura Koskela Tampereen yliopisto 9.6.2003 Männyn laaturajojen integrointi runkokäyrän ennustamisessa Laura Koskela Tampereen yliopisto 9.6.2003 Johdantoa Pohjoismaisen käytännön mukaan rungot katkaistaan tukeiksi jo metsässä. Katkonnan ohjauksessa

Lisätiedot

Neuroverkkojen soveltaminen vakuutusdatojen luokitteluun

Neuroverkkojen soveltaminen vakuutusdatojen luokitteluun Neuroverkkojen soveltaminen vakuutusdatojen luokitteluun Sami Hokuni 12 Syyskuuta, 2012 1/ 54 Sami Hokuni Neuroverkkojen soveltaminen vakuutusdatojen luokitteluun Turun Yliopisto. Gradu tehty 2012 kevään

Lisätiedot

Basic Flute Technique

Basic Flute Technique Herbert Lindholm Basic Flute Technique Peruskuviot huilulle op. 26 Helin & Sons, Helsinki Basic Flute Technique Foreword This book has the same goal as a teacher should have; to make himself unnecessary.

Lisätiedot

Oma nimesi Tehtävä (5)

Oma nimesi Tehtävä (5) Oma nimesi Tehtävä 3.1 1 (5) Taulukot ja niiden laatiminen Tilastotaulukko on perinteinen ja monikäyttöisin tapa järjestää numeerinen havaintoaineisto tiiviiseen ja helposti omaksuttavaan muotoon. Tilastoissa

Lisätiedot

Luku 7. Verkkoalgoritmit. 7.1 Määritelmiä

Luku 7. Verkkoalgoritmit. 7.1 Määritelmiä Luku 7 Verkkoalgoritmit Verkot soveltuvat monenlaisten ohjelmointiongelmien mallintamiseen. Tyypillinen esimerkki verkosta on tieverkosto, jonka rakenne muistuttaa luonnostaan verkkoa. Joskus taas verkko

Lisätiedot

Johdanto peliteoriaan Kirja kpl. 2

Johdanto peliteoriaan Kirja kpl. 2 Aalto-yliopiston TKK Mat-2.4142 K2010 Esitelmä 1 Ilkka Leppänen 1 Johdanto peliteoriaan Kirja kpl. 2 Ilkka Leppänen 20.1.2010 Aalto-yliopiston TKK Mat-2.4142 K2010 Esitelmä 1 Ilkka Leppänen 2 Aiheet Laajennettu

Lisätiedot

Tehtävät Lukuun 15. Symbioosi 1. Tehtävä 1. Eliökunnan kehitys - vedestä maalle siirtyminen

Tehtävät Lukuun 15. Symbioosi 1. Tehtävä 1. Eliökunnan kehitys - vedestä maalle siirtyminen Tehtävät Lukuun 15. Tehtävä 1. Eliökunnan kehitys - vedestä maalle siirtyminen Eliöiden kehittyminen vesielämään sopeutuneista eliöistä maalla eläviin kasveihin ja eläimiin vaati monia muutoksia niiden

Lisätiedot

Meripihka. Trilobiitti. 1. Fossiilit. Hominidin kallo. Kivettynyt metsä. Ramses Suuri. Jäätynyt mammutti. Jäämies

Meripihka. Trilobiitti. 1. Fossiilit. Hominidin kallo. Kivettynyt metsä. Ramses Suuri. Jäätynyt mammutti. Jäämies Meripihka 1. Fossiilit Trilobiitti Hominidin kallo Ramses Suuri Kivettynyt metsä Jäämies Jäätynyt mammutti Fossiili = aiemmalta geologiselta kaudelta peräisin oleva eliön jäänne (sanakirjan mukaan myös

Lisätiedot

Algoritmit 1. Luento 7 Ti Timo Männikkö

Algoritmit 1. Luento 7 Ti Timo Männikkö Algoritmit 1 Luento 7 Ti 31.1.2017 Timo Männikkö Luento 7 Järjestetty binääripuu Binääripuiden termejä Binääripuiden operaatiot Solmun haku, lisäys, poisto Algoritmit 1 Kevät 2017 Luento 7 Ti 31.1.2017

Lisätiedot

Joonas Haapala Ohjaaja: DI Heikki Puustinen Valvoja: Prof. Kai Virtanen

Joonas Haapala Ohjaaja: DI Heikki Puustinen Valvoja: Prof. Kai Virtanen Hävittäjälentokoneen reitin suunnittelussa käytettävän dynaamisen ja monitavoitteisen verkko-optimointitehtävän ratkaiseminen A*-algoritmilla (valmiin työn esittely) Joonas Haapala 8.6.2015 Ohjaaja: DI

Lisätiedot

58131 Tietorakenteet ja algoritmit (kevät 2016) Ensimmäinen välikoe, malliratkaisut

58131 Tietorakenteet ja algoritmit (kevät 2016) Ensimmäinen välikoe, malliratkaisut 58131 Tietorakenteet ja algoritmit (kevät 2016) Ensimmäinen välikoe, malliratkaisut 1. Palautetaan vielä mieleen O-notaation määritelmä. Olkoon f ja g funktioita luonnollisilta luvuilta positiivisille

Lisätiedot

Puumenetelmät. Topi Sikanen. S ysteemianalyysin. Laboratorio Aalto-yliopiston teknillinen korkeakoulu

Puumenetelmät. Topi Sikanen. S ysteemianalyysin. Laboratorio Aalto-yliopiston teknillinen korkeakoulu Puumenetelmät Topi Sikanen Puumenetelmät Periaate: Hajota ja hallitse Jaetaan havaintoavaruus alueisiin. Sovitetaan kuhunkin alueeseen yksinkertainen malli (esim. vakio) Tarkastellaan kolmea mallia Luokittelu-

Lisätiedot

Trichoderma reesein geenisäätelyverkoston ennustaminen Oskari Vinko

Trichoderma reesein geenisäätelyverkoston ennustaminen Oskari Vinko Trichoderma reesein geenisäätelyverkoston ennustaminen Oskari Vinko 04.11.2013 Ohjaaja: Merja Oja Valvoja: Harri Ehtamo Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston avoimilla verkkosivuilla. Muilta

Lisätiedot

On instrument costs in decentralized macroeconomic decision making (Helsingin Kauppakorkeakoulun julkaisuja ; D-31)

On instrument costs in decentralized macroeconomic decision making (Helsingin Kauppakorkeakoulun julkaisuja ; D-31) On instrument costs in decentralized macroeconomic decision making (Helsingin Kauppakorkeakoulun julkaisuja ; D-31) Juha Kahkonen Click here if your download doesn"t start automatically On instrument costs

Lisätiedot

805324A (805679S) Aikasarja-analyysi Harjoitus 3 (2016)

805324A (805679S) Aikasarja-analyysi Harjoitus 3 (2016) 805324A (805679S) Aikasarja-analyysi Harjoitus 3 (2016) Tavoitteet (teoria): Hallita multinormaalijakauman määritelmä. Ymmärtää likelihood-funktion ja todennäköisyystiheysfunktion ero. Oppia kirjoittamaan

Lisätiedot

Stabiloivat synkronoijat ja nimeäminen

Stabiloivat synkronoijat ja nimeäminen Stabiloivat synkronoijat ja nimeäminen Mikko Ajoviita 2.11.2007 Synkronoija Synkronoija on algoritmi, joka muuntaa synkronoidun algoritmin siten, että se voidaan suorittaa synkronoimattomassa järjestelmässä.

Lisätiedot

Esimerkkitehtäviä, A-osa

Esimerkkitehtäviä, A-osa Esimerkkitehtäviä, A-osa MAB1, harjaantuu käyttämään matematiikkaa jokapäiväisen elämän ongelmien ratkaisemisessa Jussi myy torilla marjoja. Erään asiakkaan ostokset maksavat 8,65e. Asiakas antaa Jussille

Lisätiedot

Malliratkaisut Demot

Malliratkaisut Demot Malliratkaisut Demot 4 3.4.017 Tehtävä 1 Tarkastellaan harjoituksen 1 nopeimman reitin ongelmaa ja etsitään sille lyhin virittävä puu käyttämällä kahta eri algoritmia. a) (Primin algoritmi) Lähtemällä

Lisätiedot

BDD (behavior-driven development) suunnittelumenetelmän käyttö open source projektissa, case: SpecFlow/.NET.

BDD (behavior-driven development) suunnittelumenetelmän käyttö open source projektissa, case: SpecFlow/.NET. BDD (behavior-driven development) suunnittelumenetelmän käyttö open source projektissa, case: SpecFlow/.NET. Pekka Ollikainen Open Source Microsoft CodePlex bio Verkkosivustovastaava Suomen Sarjakuvaseura

Lisätiedot

Infrastruktuurin asemoituminen kansalliseen ja kansainväliseen kenttään Outi Ala-Honkola Tiedeasiantuntija

Infrastruktuurin asemoituminen kansalliseen ja kansainväliseen kenttään Outi Ala-Honkola Tiedeasiantuntija Infrastruktuurin asemoituminen kansalliseen ja kansainväliseen kenttään Outi Ala-Honkola Tiedeasiantuntija 1 Asemoitumisen kuvaus Hakemukset parantuneet viime vuodesta, mutta paneeli toivoi edelleen asemoitumisen

Lisätiedot

Oppijan saama palaute määrää oppimisen tyypin

Oppijan saama palaute määrää oppimisen tyypin 281 5. KONEOPPIMINEN Älykäs agentti voi joutua oppimaan mm. seuraavia seikkoja: Kuvaus nykytilan ehdoilta suoraan toiminnolle Maailman relevanttien ominaisuuksien päätteleminen havaintojonoista Maailman

Lisätiedot

Kombinatorinen optimointi

Kombinatorinen optimointi Kombinatorinen optimointi Sallittujen pisteiden lukumäärä on äärellinen Periaatteessa ratkaisu löydetään käymällä läpi kaikki pisteet Käytännössä lukumäärä on niin suuri, että tämä on mahdotonta Usein

Lisätiedot

Biologia. Pakolliset kurssit. 1. Eliömaailma (BI1)

Biologia. Pakolliset kurssit. 1. Eliömaailma (BI1) Biologia Pakolliset kurssit 1. Eliömaailma (BI1) tuntee elämän tunnusmerkit ja perusedellytykset sekä tietää, miten elämän ilmiöitä tutkitaan ymmärtää, mitä luonnon monimuotoisuus biosysteemien eri tasoilla

Lisätiedot

Makrojen mystinen maailma lyhyt oppimäärä

Makrojen mystinen maailma lyhyt oppimäärä Makrojen mystinen maailma lyhyt oppimäärä Makrot osana SAS-teknologiaa Yleiskuva Jouni Javanainen Aureolis lyhyesti Aureolis on jatkuvia Business Intelligence -palveluita tuottava asiantuntijaorganisaatio

Lisätiedot

Network to Get Work. Tehtäviä opiskelijoille Assignments for students. www.laurea.fi

Network to Get Work. Tehtäviä opiskelijoille Assignments for students. www.laurea.fi Network to Get Work Tehtäviä opiskelijoille Assignments for students www.laurea.fi Ohje henkilöstölle Instructions for Staff Seuraavassa on esitetty joukko tehtäviä, joista voit valita opiskelijaryhmällesi

Lisätiedot

III Perinnöllisyystieteen perusteita

III Perinnöllisyystieteen perusteita Perinnöllisyystieteen perusteita III Perinnöllisyystieteen perusteita 15. Populaatiogenetiikka ja evoluutio 1. Avainsanat 2. Evoluutio muuttaa geenipoolia 3. Mihin valinta kohdistuu? 4. Yksilön muuntelua

Lisätiedot

Yhtäläisyydet selkärankaisten aivoissa, osa II. Niko Lankinen

Yhtäläisyydet selkärankaisten aivoissa, osa II. Niko Lankinen Yhtäläisyydet selkärankaisten aivoissa, osa II Niko Lankinen Sisältö Neuroneille tyypilliset molekyylit Suoraa jatkoa Niinan esitykseen Alkion aivojen vertailua Neuromeerinen malli Neuromeerisen mallin

Lisätiedot

Epigeneettinen säätely ja genomin leimautuminen. Tiina Immonen BLL Biokemia ja kehitysbiologia

Epigeneettinen säätely ja genomin leimautuminen. Tiina Immonen BLL Biokemia ja kehitysbiologia Epigeneettinen säätely ja genomin leimautuminen Tiina Immonen BLL Biokemia ja kehitysbiologia 21.1.2014 Epigeneettinen säätely Epigenetic: may be used for anything to do with development, but nowadays

Lisätiedot

805306A Johdatus monimuuttujamenetelmiin, 5 op

805306A Johdatus monimuuttujamenetelmiin, 5 op monimuuttujamenetelmiin, 5 op syksy 2018 Matemaattisten tieteiden laitos K:n lähimmän naapurin menetelmä (K-Nearest neighbours) Tarkastellaan aluksi pientä (n = 9) kurjenmiekka-aineistoa, joka on seuraava:

Lisätiedot

Geneettiset algoritmit

Geneettiset algoritmit Geneettiset algoritmit Evoluution piirteitä laskennassa Optimoinnin perusteet - Kevät 2002 / 1 Sisältö Geneettisten algoritmien sovelluskenttä Peruskäsitteitä Esimerkkejä funktion ääriarvon etsintä vangin

Lisätiedot

Ilmastonmuutos ja ilmastomallit

Ilmastonmuutos ja ilmastomallit Ilmastonmuutos ja ilmastomallit Jouni Räisänen, Helsingin yliopiston Fysikaalisten tieteiden laitos FORS-iltapäiväseminaari 2.6.2005 Esityksen sisältö Peruskäsitteitä: luonnollinen kasvihuoneilmiö kasvihuoneilmiön

Lisätiedot

Sosiaalisen median liiketoimintamallit ja käyttöön oton suunnitelma 9/23/2012

Sosiaalisen median liiketoimintamallit ja käyttöön oton suunnitelma 9/23/2012 Sosiaalisen median liiketoimintamallit ja käyttöön oton suunnitelma 9/23/2012 Liiketoimintamalli: taustaa (R. Jaikumar ja Barettan autotehdas) Tuottavuuden jatkuva parantaminen on mahdollista vain toteuttamalla

Lisätiedot

Lausekielinen ohjelmointi II Ensimmäinen harjoitustyö

Lausekielinen ohjelmointi II Ensimmäinen harjoitustyö Lausekielinen ohjelmointi II Ensimmäinen harjoitustyö Yleistä Tehtävä: Tee Javalla StringStats-ohjelma, joka laskee esikäsittelemästään merkkijonosta joitakin tunnuslukuja. Lausekielinen ohjelmointi II

Lisätiedot

Genomin evoluutio. Miten genomin koko ja rakenne muuttuvat ja miten sitä tutkitaan?

Genomin evoluutio. Miten genomin koko ja rakenne muuttuvat ja miten sitä tutkitaan? Genomin evoluutio Miten genomin koko ja rakenne muuttuvat ja miten sitä tutkitaan? -duplikaatiot: geenien, geenin osien duplikaatiot, segmentaaliset, koko genomin duplikaatiot -duplikoituneiden geenien

Lisätiedot

Other approaches to restrict multipliers

Other approaches to restrict multipliers Other approaches to restrict multipliers Heikki Tikanmäki Optimointiopin seminaari 10.10.2007 Contents Short revision (6.2) Another Assurance Region Model (6.3) Cone-Ratio Method (6.4) An Application of

Lisätiedot

A/B Lohkojärjestelmä

A/B Lohkojärjestelmä A/B Lohkojärjestelmä Suomessa käytettään A/B lohkojärjestelmää suurimmassa osassa painikilpailuja, mukaan lukien kaikkien ikäryhmien SM-kilpailut sekä KLLpainit. A/B lohkojärjestelmässä noudatetaan seuraavia

Lisätiedot

13 Lyhimmät painotetut polut

13 Lyhimmät painotetut polut TIE-20100 Tietorakenteet ja algoritmit 297 13 Lyhimmät painotetut polut BFS löytää lyhimmän polun lähtösolmusta graafin saavutettaviin solmuihin. Se ei kuitenkaan enää suoriudu tehtävästä, jos kaarien

Lisätiedot

Ympäristön aktiivinen kaukokartoitus laserkeilaimella: tutkittua ja tulevaisuutta

Ympäristön aktiivinen kaukokartoitus laserkeilaimella: tutkittua ja tulevaisuutta Ympäristön aktiivinen kaukokartoitus laserkeilaimella: tutkittua ja tulevaisuutta Sanna Kaasalainen Kaukokartoituksen ja Fotogrammetrian Osasto Ilmastonmuutos ja ääriarvot 13.9.2012 Ympäristön Aktiivinen

Lisätiedot

Algoritmi III Vierekkäisten kuvioiden käsittely. Metsätehon tuloskalvosarja 7a/2018 LIITE 3 Timo Melkas Kirsi Riekki Metsäteho Oy

Algoritmi III Vierekkäisten kuvioiden käsittely. Metsätehon tuloskalvosarja 7a/2018 LIITE 3 Timo Melkas Kirsi Riekki Metsäteho Oy Algoritmi III Vierekkäisten kuvioiden käsittely Metsätehon tuloskalvosarja 7a/2018 LIITE 3 Timo Melkas Kirsi Riekki Metsäteho Oy Algoritmi III vierekkäisten kuvioiden käsittely Lähtötietoina algoritmista

Lisätiedot

Arkkitehtuuritietoisku. eli mitä aina olet halunnut tietää arkkitehtuureista, muttet ole uskaltanut kysyä

Arkkitehtuuritietoisku. eli mitä aina olet halunnut tietää arkkitehtuureista, muttet ole uskaltanut kysyä Arkkitehtuuritietoisku eli mitä aina olet halunnut tietää arkkitehtuureista, muttet ole uskaltanut kysyä Esikysymys Kuinka moni aikoo suunnitella projektityönsä arkkitehtuurin? Onko tämä arkkitehtuuria?

Lisätiedot

The Viking Battle - Part Version: Finnish

The Viking Battle - Part Version: Finnish The Viking Battle - Part 1 015 Version: Finnish Tehtävä 1 Olkoon kokonaisluku, ja olkoon A n joukko A n = { n k k Z, 0 k < n}. Selvitä suurin kokonaisluku M n, jota ei voi kirjoittaa yhden tai useamman

Lisätiedot