Stanovení Ct hodnoty. Stanovení míry variability na úrovni izolace RNA, reverzní transkripce a real-time PCR
|
|
- Radomír Kopecký
- před 7 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Stanovení Ct hodnoty Ct hodnotu (číselný výstup real-time PCR) stanovíme z amplifikačního grafu (grafický výstup real-time PCR) proložením thresholdu skrze lineární část amplifikační křivky. V bodě protnutí thresholdu a amplifikační křivky vedeme pomyslnou kolmici na souřadnici x (cykly PCR), ze které tak odečteme hodnotu Ct. Pokud nezměníme nastavení, threshold bývá automaticky nastavován na hodnotu fluorescence Rn = 0.2. Stanovení míry variability na úrovni izolace RNA, reverzní transkripce a real-time PCR
2 Míra variability na úrovni real-time PCR je stanovena průměrnou hodnotou směrodatných odchylek vypočítaných z Ct hodnot všech jednotlivých real-time PCR triplikátů. V Real TimePCR = SD(1,2,) + SD(4,5,6) SD(25,26,27) Míra variability na úrovni reverzní transkripce je stanovena průměrnou hodnotou směrodatných odchylek vypočítaných z průměrných Ct hodnot všech příslušných real-time PCR triplikátů jednotlivých větví vyizolované RNA. V RT = SD( , , ) SD( , , ) Míra variability na úrovni izolace je stanovena směrodatnou odchylkou vypočítanou z průměrných Ct hodnot všech příslušných real-time PCR jednotlivých větví vyizolované RNA V izolace = SD(,, ) Červený kruh označuje právě jeden real-time PCR triplikát. Zelený kruh označuje právě tři real-time PCR triplikáty jedné větve vyizolované RNA. Stanovení efektivity PCR
3 Pro stanovení efektivity PCR sestrojíme z koncentrační řady vstupní cdna (minimálně pět koncentrací, každá ve třech opakováních) kalibrační křivku. Do grafu vyneseme průměrné Ct hodnoty každé koncentrace včetně jejich směrodatných odchylek a aplikujeme lineární regresi, čímž získáme směrnici lineární rovnice k a korelační koeficient R 2. Abychom mohli tvrdit, že PCR proběhla úspěšně, musí být jednak směrnice lineární rovnice k v intervalu <-.0; -.>, přičemž hodnota k = -. odpovídá 100% efektivitě PCR, a jednak korelační koeficient R Výpočet efektivity PCR: E = (10-1/k - 1) E (%) = (10-1/k - 1) * 100 Korekce Ct hodnoty na Interplate Control Pokud je experiment navrhnut tak, že jej nelze analyzovat souběžně na jedné PCR desce (tedy za identických podmínek), může mezi jednotlivými analýzami docházet k variabilitě účinnosti PCR reakce. Z tohoto důvodu se v některých případech provádí korekce získaných Ct hodnot na tzv. interplate control (IPC). IPC se rozumí analýza určitého genu u stejného vzorku na všech analyzovaných PCR deskách. Výsledkem takovéto korekce je pak Ct hodnota, kterou bychom hypoteticky získali, kdyby všechny analýzy probíhaly za stejných podmínek a se stejnou účinností PCR. Výpočet Ct hodnoty Genu A korigované na IPC: Ct korigovaná = Ct Gen Ct IPC + φct IPC Ct Gen - Ct hodnota konkrétního genu, který chceme korigovat (např. průměrná Ct hodnota triplikátu Genu A na desce 1).
4 Ct IPC - Průměrná Ct hodnota triplikátu IPC z téže desky, na které je i výše zmíněný konkrétní gen (v našem případě z desky 1). φct IPC - Průměrná Ct hodnota všech IPC ze všech analyzovaných desek (v našem případě desky 1-). Korekce Ct hodnoty na efektivitu PCR Pokud není efektivita PCR (E) pro analyzovaný gen rovna 1 (100%), využívá se v některých případech korekce získaných Ct hodnot právě na experimentálně stanovenou efektivitu, jejímž výsledkem je Ct hodnota, kterou bychom hypoteticky získali při 100% efektivitě PCR pro daný gen. Narozdíl od korekce Ct hodnoty na IPC, nebere korekce Ct hodnoty na efektivitu PCR v úvahu efektivitu PCR závislou na variabilitě externích podmínek, ale účinnost přepisu a/nebo amplifikace jednotlivých genů a to za předpokladu identických podmínek. Výpočet Ct hodnoty korigované na efektivitu PCR: Ct E=100% = Ct * log (1 + E) / log (2) Ct - nekorigovaná Ct hodnota daného genu E - efektivita PCR pro daný gen Stanovení relativní exprese námi analyzovaného genu Relativní expresi analyzovaného genu zjistíme pomocí normalizace jeho expresní hladiny (Ct a ) na expresní hladinu referenčního genu (Ct b ). Tuto normalizaci provedeme podle následujícího vzorce: 2 - Ct -(Cta - Ctb) = 2 Pokud bychom chtěli normalizovat expresi analyzovaného genu u zkoumaného vzorku (ZV) (např. pacient) na expresi analyzovaného genu u kontrolního vzorku (KV) (např. zdravý člověk), využijeme následující rovnici: 2 - Ct -(CtZVa - CtZVb) - (CtKVa - CtKVb) = 2
5 Úkol č. 1 Na základě přiloženého amplifikačního grafu (Příloha 1) stanovte u jednotlivých vzorků jejich Ct hodnoty. Úkol č. 2 Na základě uvedených Ct hodnot (Příloha 2) stanovte pro mir-21 míru variability na úrovni izolace, reverzní transkripce a real-time PCR. Úkol č. Na zákaldě uvedených Ct hodnot (Příloha ) vypočítejte efektivitu PCR pro mir-21 a diskutujte, zda PCR proběhla v pořádku. Úkol č. 4 Na základě vypočítané efektivity PCR pro mir-21 (Úkol č. ) proveďte korekci Ct hodnot mir-21 uvedených v Příloze 2. Zároveň proveďte korekci Ct hodnot RNU48, pokud víte, že efektivita PCR pro tento gen je 5 %. Úkol č. 5 Na základě korigovaných Ct hodnot (Úkol č. 4) normalizujte hladiny exprese mir-21 na hladinu referenčního genu RNU48. Úkol č. 6 Proveďte korekci Ct hodnot z Přílohy 2 na IPC, jestli že víte, že průměrná Ct hodnota všech IPC (ze všech dalších desek) je 28,1. V úkolech č. 1, 2, 4, 5 a 6 pracujete s daty, které jste získali vaším měřením v předchozích cvičeních. Pro úkol č. jsou uvedena data z nezávislého experimentu.
DIAGNOSTICKÝ KIT PRO DETEKCI MINIMÁLNÍ REZIDUÁLNÍ CHOROBY U KOLOREKTÁLNÍHO KARCINOMU
Úvod IntellMed, s.r.o., Václavské náměstí 820/41, 110 00 Praha 1 DIAGNOSTICKÝ KIT PRO DETEKCI MINIMÁLNÍ REZIDUÁLNÍ CHOROBY U KOLOREKTÁLNÍHO KARCINOMU Jednou z nejvhodnějších metod pro detekci minimální
VíceDIAGNOSTICKÝ KIT PRO DETEKCI MINIMÁLNÍ REZIDUÁLNÍ CHOROBY U KARCINOMU PANKREATU
Úvod IntellMed, s.r.o., Václavské náměstí 820/41, 110 00 Praha 1 DIAGNOSTICKÝ KIT PRO DETEKCI MINIMÁLNÍ REZIDUÁLNÍ CHOROBY U KARCINOMU PANKREATU Jednou z nejvhodnějších metod pro detekci minimální reziduální
VíceDIAGNOSTICKÝ KIT PRO DETEKCI MINIMÁLNÍ REZIUDÁLNÍ CHOROBY MRD EGFR
Úvod IntellMed, s.r.o., Václavské náměstí 820/41, 110 00 Praha 1 DIAGNOSTICKÝ KIT PRO DETEKCI MINIMÁLNÍ REZIUDÁLNÍ CHOROBY MRD EGFR Jednou z nejvhodnějších metod pro detekci minimální reziduální choroby
VíceStřední průmyslová škola elektrotechnická a informačních technologií Brno
Střední průmyslová škola elektrotechnická a informačních technologií Brno Číslo a název projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0521 Investice do vzdělání nesou nejvyšší úrok Autor: Ing. Bohumír Jánoš Tématická sada:
VíceLineární regrese. Komentované řešení pomocí MS Excel
Lineární regrese Komentované řešení pomocí MS Excel Vstupní data Tabulka se vstupními daty je umístěna v oblasti A1:B11 (viz. obrázek) na listu cela data Postup Základní výpočty - regrese Výpočet základních
VíceAnalytické znaky laboratorní metody Interní kontrola kvality Externí kontrola kvality
Analytické znaky laboratorní metody Interní kontrola kvality Externí kontrola kvality RNDr. Alena Mikušková FN Brno Pracoviště dětské medicíny, OKB amikuskova@fnbrno.cz Analytické znaky laboratorní metody
Více4 Viskoelasticita polymerů II - creep
4 Viskoelasticita polymerů II - creep Teorie Ke zkoumání mechanických vlastností viskoelastických polymerních látek používáme dvě nestacionární metody: relaxační test (podrobně popsaný v úloze Viskoelasticita
VíceMĚŘENÍ Laboratorní cvičení z měření. Měření oteplovací charakteristiky, část 3-3-4
MĚŘENÍ Laboratorní cvičení z měření Měření oteplovací charakteristiky, část Číslo projektu: Název projektu: Šablona: III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Sada: 20 Číslo materiálu: VY_32_INOVACE_
VíceINDUKTIVNÍ STATISTIKA
10. SEMINÁŘ INDUKTIVNÍ STATISTIKA 3. HODNOCENÍ ZÁVISLOSTÍ HODNOCENÍ ZÁVISLOSTÍ KVALITATIVNÍ VELIČINY - Vychází se z kombinační (kontingenční) tabulky, která je výsledkem třídění druhého stupně KVANTITATIVNÍ
Více3.5 Ověření frekvenční závislosti kapacitance a induktance
3.5 Ověření frekvenční závislosti kapacitance a induktance Online: http://www.sclpx.eu/lab3r.php?exp=10 I tento experiment patří mezi další původní experimenty autora práce. Stejně jako v předešlém experimentu
Vícepřesnost (reprodukovatelnost) správnost (skutečná hodnota)? Skutečná hodnota použití různých metod
přesnost (reprodukovatelnost) správnost (skutečná hodnota)? Skutečná hodnota použití různých metod Měření Pb v polyethylenu 36 různými laboratořemi 0,47 0 ± 0,02 1 µmol.g -1 tj. 97,4 ± 4,3 µg.g -1 Měření
VíceSTANOVENÍ PROPUSTNOSTI OBALOVÝCH MATERIÁLŮ PRO VODNÍ PÁRU
STANOVENÍ PROPUSTNOSTI OBALOVÝCH MATERIÁLŮ PRO VODNÍ PÁRU Úvod Obecná teorie propustnosti polymerních obalových materiálů je zmíněna v návodu pro stanovení propustnosti pro kyslík. Na tomto místě je třeba
VíceKVANTITATIVNÍ REAL-TIME PCR (q-real-time PCR)
KVANTITATIVNÍ REAL-TIME PCR (q-real-time PCR) Metoda Real-time PCR slouží pro kvantifikaci DNA a transkripce. Metoda je založena na klasické PCR, ovšem s využitím speciálního cycleru, který v průběhu PCR
VícePRAKTIKUM II. Oddělení fyzikálních praktik při Kabinetu výuky obecné fyziky MFF UK. Název: Elektrická vodivost elektrolytů. stud. skup.
Oddělení fyzikálních praktik při Kabinetu výuky obecné fyziky MFF UK PRAKTIKUM II. Úloha č. 26 Název: Elektrická vodivost elektrolytů Pracoval: Lukáš Vejmelka stud. skup. FMUZV 73) dne 12.12.2013 Odevzdal
VíceChyby spektrometrických metod
Chyby spektrometrických metod Náhodné Soustavné Hrubé Správnost výsledku Přesnost výsledku Reprodukovatelnost Opakovatelnost Charakteristiky stanovení 1. Citlivost metody - směrnice kalibrační křivky 2.
VíceMěření kapacity kondenzátoru a indukčnosti cívky. Ověření frekvenční závislosti kapacitance a induktance pomocí TG nebo SC
Měření kapacity kondenzátoru a indukčnosti cívky. Ověření frekvenční závislosti kapacitance a induktance pomocí TG nebo SC Kondenzátor i cívka kladou střídavému proudu odpor, který nazýváme kapacitance
VíceKalibrace a limity její přesnosti
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Kalibrace a limity její přesnosti Semestrální práce Licenční studium GALILEO Interaktivní statistická analýza dat Brno, 2015
VíceMĚŘENÍ STATISTICKÝCH ZÁVISLOSTÍ
MĚŘENÍ STATISTICKÝCH ZÁVISLOSTÍ v praxi u jednoho prvku souboru se často zkoumá více veličin, které mohou na sobě různě záviset jednorozměrný výběrový soubor VSS X vícerozměrným výběrovým souborem VSS
VíceÚloha 1. Napište matici pro případ lineárního regresního spline vyjádřeného přes useknuté
Úloha 1. Napište matici pro případ lineárního regresního spline vyjádřeného přes useknuté polynomy pro případ dvou uzlových bodů ξ 1 = 1 a ξ 2 = 4. Experimentální body jsou x = [0.2 0.4 0.6 1.5 2.0 3.0
VíceOptimální trvanlivost nástroje
Ústav Strojírenské technologie Speciální technologie výroby Cvičení Optimální trvanlivost nástroje č. zadání: Zadání: Z naměřených hodnot opotřebení vyměnitelné břitové destičky určete optimální trvanlivost
VíceRegresní analýza 1. Regresní analýza
Regresní analýza 1 1 Regresní funkce Regresní analýza Důležitou statistickou úlohou je hledání a zkoumání závislostí proměnných, jejichž hodnoty získáme při realizaci experimentů Vzhledem k jejich náhodnému
Více5. Úloha: Stanovení počtu kopií plazmidů (plasmid copy number PCN) v buňce
5. Úloha: Stanovení počtu kopií plazmidů (plasmid copy number PCN) v buňce pomocí Q Cílem této úlohy bude stanovit počet kopií penicilinázového plazmidu u Staphylococcus aureus (pusa300houmr like) na bakteriální
VíceUNIVERZITA PARDUBICE
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Vedoucí studia a odborný garant: Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. Vyučující: Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. Autor práce: ANDRII
VíceCVIČENÍ č. 11 ZTRÁTY PŘI PROUDĚNÍ POTRUBÍM
CVIČENÍ č. 11 ZTRÁTY PŘI PROUDĚNÍ POTRUBÍM Místní ztráty, Tlakové ztráty Příklad č. 1: Jistá část potrubí rozvodného systému vody se skládá ze dvou paralelně uspořádaných větví. Obě potrubí mají průřez
Vícegeneri biotech nastavení real-time PCR cykleru Applied Biosystems 7300 a 7500 Fast Real-Time System (Applied Biosystems)
Verze: 1.2 Datum poslední revize: 24.9.2014 nastavení real-time PCR cykleru Applied Biosystems 7300 a 7500 Fast Real-Time System (Applied Biosystems) generi biotech OBSAH 1. Nastavení nového teplotního
VíceCvičení ze statistiky - 9. Filip Děchtěrenko
Cvičení ze statistiky - 9 Filip Děchtěrenko Minule bylo.. Dobrali jsme normální rozdělení Tyhle termíny by měly být známé: Inferenční statistika Konfidenční intervaly Z-test Postup při testování hypotéz
VíceRegresní a korelační analýza
Regresní a korelační analýza Mějme dvojici proměnných, které spolu nějak souvisí. x je nezávisle (vysvětlující) proměnná y je závisle (vysvětlovaná) proměnná Chceme zjistit funkční závislost y = f(x).
VíceParametry hledáme tak, aby součet čtverců odchylek byl minimální. Řešením podle teorie je =
Příklad 1 Metodou nejmenších čtverců nalezněte odhad lineární regresní funkce popisující závislost mezi výnosy pšenice a množstvím použitého hnojiva na základě hodnot výběrového souboru uvedeného v tabulce.
VíceFyzikální praktikum II
Kabinet výuky obecné fyziky, UK MFF Fyzikální praktikum II Úloha č. 18 Název úlohy: Přechodové jevy v RLC obvodu Jméno: Ondřej Skácel Obor: FOF Datum měření: 2.11.2015 Datum odevzdání:... Připomínky opravujícího:
VíceRegresní a korelační analýza
Regresní a korelační analýza Mějme dvojici proměnných, které spolu nějak souvisí. x je nezávisle (vysvětlující) proměnná y je závisle (vysvětlovaná) proměnná Chceme zjistit funkční závislost y = f(x).
VíceKalibrace a limity její přesnosti
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium chemometrie Statistické zpracování dat Kalibrace a limity její přesnosti Zdravotní ústav se sídlem v Ostravě
VícePravděpodobnost v závislosti na proměnné x je zde modelován pomocí logistického modelu. exp x. x x x. log 1
Logistická regrese Menu: QCExpert Regrese Logistická Modul Logistická regrese umožňuje analýzu dat, kdy odezva je binární, nebo frekvenční veličina vyjádřená hodnotami 0 nebo 1, případně poměry v intervalu
VíceÚloha 1: Lineární kalibrace
Úloha 1: Lineární kalibrace U pacientů s podezřením na rakovinu prostaty byl metodou GC/MS měřen obsah sarkosinu v moči. Pro kvantitativní stanovení bylo nutné změřit řadu kalibračních roztoků o různé
VíceStatistika pro geografy
Statistika pro geografy 2. Popisná statistika Mgr. David Fiedor 23. února 2015 Osnova 1 2 3 Pojmy - Bodové rozdělení četností Absolutní četnost Absolutní četností hodnoty x j znaku x rozumíme počet statistických
Více1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.
Prostá regresní a korelační analýza 1 1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004. Problematika závislosti V podstatě lze rozlišovat mezi závislostí nepodstatnou, čili náhodnou
VíceKorelace. Komentované řešení pomocí MS Excel
Korelace Komentované řešení pomocí MS Excel Vstupní data Tabulka se vstupními daty je umístěna v oblasti A2:B84 (viz. obrázek) Prvotní představu o tvaru a síle závislosti docházky a počtu bodů nám poskytne
VíceRegulační diagramy (Control charts, Shewhart s diagrams)
Regulační diagramy (Control charts, Shewhart s diagrams) diagram spolu s horní nebo/a dolní í, do kterého se zakreslují hodnoty nějakého statistického ukazatele pro řadu výběrů nebo podskupin, obvykle
VíceKALIBRACE A LIMITY JEJÍ PŘESNOSTI. Semestrální práce UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie KALIBRACE A LIMITY JEJÍ PŘESNOSTI Semestrální práce Licenční studium Galileo Interaktivní statistická analýza dat Brno 2016
VíceUniverzita Pardubice SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat. 2015/2016 RNDr. Mgr. Leona Svobodová, Ph.D.
Univerzita Pardubice SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat 2015/2016 RNDr. Mgr. Leona Svobodová, Ph.D. Úloha Nalezení vhodného modelu pro popis reakce TaqMan real-time PCR
VíceUniverzita Pardubice SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Tvorba grafů v grafickém editoru ORIGIN. 2015/2016 RNDr. Mgr. Leona Svobodová, Ph.D.
Univerzita Pardubice SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Tvorba grafů v grafickém editoru ORIGIN 2015/2016 RNDr. Mgr. Leona Svobodová, Ph.D. Úloha 1 Multigraf s více křivkami Data: Úloha E4.03 z publikace: Meloun M., Militký
VíceMěření zrychlení volného pádu
Měření zrychlení volného pádu Online: http://www.sclpx.eu/lab1r.php?exp=10 Pro tento experiment si nejprve musíme vyrobit hřeben se dvěma zuby, které budou mít stejnou šířku (např. 1 cm) a budou umístěny
VíceValidace sérologických testů výrobcem. Vidia spol. s r.o. Ing. František Konečný IV/2012
Validace sérologických testů výrobcem Vidia spol. s r.o. Ing. František Konečný IV/2012 Legislativa Zákon č. 123/2000 Sb. o zdravotnických prostředcích ve znění pozdějších předpisů Nařízení vlády č. 453/2004
VíceTestování statistických hypotéz. Ing. Michal Dorda, Ph.D.
Testování statistických hypotéz Ing. Michal Dorda, Ph.D. Testování normality Př. : Při simulaci provozu na křižovatce byla získána data o mezerách mezi přijíždějícími vozidly v [s]. Otestujte na hladině
VíceÚkoly. Cvičení (datum vaší skupiny)
Úkoly Cvičení (datum vaší skupiny) 1) Vypočítat rovnici kalibrační přímky TBARs 2) Vypočítat limit detekce (LOD) a limit kvantifikace (LOQ) z kalibrační křivky standardů (například viz list "jak vypočítat
VíceRegresní a korelační analýza
Regresní a korelační analýza Mějme dvojici proměnných, které spolu nějak souvisí. x je nezávisle (vysvětlující) proměnná y je závisle (vysvětlovaná) proměnná Chceme zjistit funkční závislost y = f(x).
Více1. Změřit metodou přímou závislost odporu vlákna žárovky na proudu, který jím protéká. K měření použijte stejnosměrné napětí v rozsahu do 24 V.
1 Pracovní úkoly 1. Změřit metodou přímou závislost odporu vlákna žárovky na proudu, který jím protéká. K měření použijte stejnosměrné napětí v rozsahu do 24 V. 2. Změřte substituční metodou vnitřní odpor
VíceRNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.
Analýza dat pro Neurovědy RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr. Jaro 2014 Institut biostatistiky Janoušová, a analýz Dušek: Analýza dat pro neurovědy Blok 7 Jak hodnotit vztah spojitých proměnných
VíceExperimentáln. lní toků ve VK EMO. XXX. Dny radiační ochrany Liptovský Ján 10.11.-14.11.2008 Petr Okruhlica, Miroslav Mrtvý, Zdenek Kopecký. www.vf.
Experimentáln lní měření průtok toků ve VK EMO XXX. Dny radiační ochrany Liptovský Ján 10.11.-14.11.2008 Petr Okruhlica, Miroslav Mrtvý, Zdenek Kopecký Systém měření průtoku EMO Měření ve ventilačním komíně
VícePRAKTIKUM II Elektřina a magnetismus
Oddělení fyzikálních praktik při Kabinetu výuky obecné fyziky MFF UK PRAKTIKUM II Elektřina a magnetismus Úloha č.: IX Název: Charakteristiky termistoru Pracoval: Pavel Brožek stud. skup. 12 dne 31.10.2008
VíceTomáš Karel LS 2012/2013
Tomáš Karel LS 2012/2013 Doplňkový materiál ke cvičení z předmětu 4ST201. Na případné faktické chyby v této presentaci mě prosím upozorněte. Děkuji. Tyto slidy berte pouze jako doplňkový materiál není
VíceZáklady fotometrie, využití v klinické biochemii
Základy fotometrie, využití v klinické biochemii Základní vztahy ve fotometrii transmitance (propustnost): T = I / I 0 absorbance: A = log (I 0 / I) = log (1 / T) = log T Lambertův-Beerův zákon A l = e
VíceSTANOVENÍ VLASTNOSTÍ AERAČNÍCH ZAŘÍZENÍ
STANOVENÍ VLASTNOSTÍ AERAČNÍCH ZAŘÍZENÍ Zadání: 1. Stanovte oxygenační kapacitu a procento využití kyslíku v čisté vodě pro provzdušňovací porézní element instalovaný v plexi válci následujících rozměrů:
VíceTestování hypotéz. 1. vymezení základních pojmů 2. testování hypotéz o rozdílu průměrů 3. jednovýběrový t-test
Testování hypotéz 1. vymezení základních pojmů 2. testování hypotéz o rozdílu průměrů 3. jednovýběrový t-test Testování hypotéz proces, kterým rozhodujeme, zda přijmeme nebo zamítneme nulovou hypotézu
VíceGENOTOXICITA A ZMĚNY V GENOVÉ EXPRESI
GENOTOXICITA A ZMĚNY V GENOVÉ EXPRESI INDUKOVANÉ PŮSOBENÍM ORGANICKÝCH LÁTEK Z PRACHOVÝCH ČÁSTIC V OVZDUŠÍ Kateřina Hanzalová Oddělení genetické ekotoxikologie Ústav experimentální medicíny AV ČR v.v.i.
Více1. Okalibrujte pomocí bodu tání ledu, bodu varu vody a bodu tuhnutí cínu:
1 Pracovní úkoly 1. Okalibrujte pomocí bodu tání ledu, bodu varu vody a bodu tuhnutí cínu: a. platinový odporový teploměr (určete konstanty R 0, A, B) b. termočlánek měď-konstantan (určete konstanty a,
VíceFyzikální praktikum FJFI ČVUT v Praze
Fyzikální praktikum FJFI ČVUT v Praze Úloha 9: Rozšíření rozsahu miliampérmetru a voltmetru. Cejchování kompenzátorem. Datum měření: 15. 10. 2015 Skupina: 8, čtvrtek 7:30 Vypracoval: Tadeáš Kmenta Klasifikace:
VíceUNIVERZITA PARDUBICE. 4.4 Aproximace křivek a vyhlazování křivek
UNIVERZITA PARDUBICE Licenční Studium Archimedes Statistické zpracování dat a informatika 4.4 Aproximace křivek a vyhlazování křivek Mgr. Jana Kubátová Endokrinologický ústav V Praze, leden 2012 Obsah
VíceÚloha č.2 Vážení. Jméno: Datum provedení: TEORETICKÝ ÚVOD
Jméno: Obor: Datum provedení: TEORETICKÝ ÚVOD Jednou ze základních operací v biochemické laboratoři je vážení. Ve většině případů právě přesnost a správnost navažovaného množství látky má vliv na výsledek
VíceZápočtová práce STATISTIKA I
Zápočtová práce STATISTIKA I Obsah: - úvodní stránka - charakteristika dat (původ dat, důvod zpracování,...) - výpis naměřených hodnot (v tabulce) - zpracování dat (buď bodové nebo intervalové, podle charakteru
VíceExperimentální realizace Buquoyovy úlohy
Experimentální realizace Buquoyovy úlohy ČENĚK KODEJŠKA, JAN ŘÍHA Přírodovědecká fakulta Univerzity Palackého, Olomouc Abstrakt Tato práce se zabývá experimentální realizací Buquoyovy úlohy. Jedná se o
VíceRegresní a korelační analýza
Regresní a korelační analýza Mějme dvojici proměnných, které spolu nějak souvisí. x je nezávisle (vysvětlující) proměnná y je závisle (vysvětlovaná) proměnná Chceme zjistit funkční závislost y = f(x).
Vícepracovní list studenta
Výstup RVP: Klíčová slova: pracovní list studenta Funkce kvadratická funkce Mirek Kubera žák načrtne grafy požadovaných funkcí, formuluje a zdůvodňuje vlastnosti studovaných funkcí, modeluje závislosti
VíceČasové řady. Ing. Michal Dorda, Ph.D.
Ing. Michal Dorda, Ph.D. Př. :V tabulce je uveden počet nehod na pozemních komunikacích v Ostravském kraji, které nastaly v jednotlivých měsících roku 009. Očistěte tuto časovou řadu od vlivu kalendářních
Vícevzorek1 0.0033390 0.0047277 0.0062653 0.0077811 0.0090141... vzorek 30 0.0056775 0.0058778 0.0066916 0.0076192 0.0087291
Vzorová úloha 4.16 Postup vícerozměrné kalibrace Postup vícerozměrné kalibrace ukážeme na úloze C4.10 Vícerozměrný kalibrační model kvality bezolovnatého benzinu. Dle následujících kroků na základě naměřených
VíceSAMOSTATNÁ STUDENTSKÁ PRÁCE ZE STATISTIKY
SAMOSTATÁ STUDETSKÁ PRÁCE ZE STATISTIKY Váha studentů Kučerová Eliška, Pazdeříková Jana septima červen 005 Zadání: My dvě studentky jsme si vylosovaly zjistit statistickým šetřením v celém ročníku septim
VíceSimulace. Simulace dat. Parametry
Simulace Simulace dat Menu: QCExpert Simulace Simulace dat Tento modul je určen pro generování pseudonáhodných dat s danými statistickými vlastnostmi. Nabízí čtyři typy rozdělení: normální, logaritmicko-normální,
Více6. Lineární regresní modely
6. Lineární regresní modely 6.1 Jednoduchá regrese a validace 6.2 Testy hypotéz v lineární regresi 6.3 Kritika dat v regresním tripletu 6.4 Multikolinearita a polynomy 6.5 Kritika modelu v regresním tripletu
VíceUNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, Pardubice
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, 532 10 Pardubice 10. licenční studium chemometrie STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ DAT Semestrální práce KALIBRACE
VíceStanovení korozní rychlosti elektrochemickými polarizačními metodami
Stanovení korozní rychlosti elektrochemickými polarizačními metodami Úvod Měření polarizačního odporu Dílčí děje elektrochemického korozního procesu anodická oxidace kovu a katodická redukce složky prostředí
VíceLaboratorní úloha č. 5 Faradayovy zákony, tíhové zrychlení
Laboratorní úloha č. 5 Faradayovy zákony, tíhové zrychlení Úkoly měření: 1. Měření na digitálním osciloskopu a přenosném dataloggeru LabQuest 2. 2. Ověřte Faradayovy zákony pomocí pádu magnetu skrz trubici
VíceLINEÁRNÍ REGRESE Komentované řešení pomocí programu Statistica
LINEÁRNÍ REGRESE Komentované řešení pomocí programu Statistica Vstupní data Data umístěná v excelovském souboru překopírujeme do tabulky ve Statistice a pojmenujeme proměnné, viz prezentace k tématu Popisná
VíceFakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie licenční studium Management systému jakosti Kalibrace a limity její přesnosti
Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie licenční studium Management systému jakosti Kalibrace a limity její přesnosti Autor: Přednášející: Prof. RNDr. Milan Meloun, DrS 1. VÝPOČET OBSAHU
VíceStřední průmyslová škola elektrotechnická a informačních technologií Brno
Střední průmyslová škola elektrotechnická a informačních technologií Brno Číslo a název projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0521 Investice do vzdělání nesou nejvyšší úrok Autor: Ing. Bohumír Jánoš Tématická sada:
Více31. 3. 2014, Brno Hanuš Vavrčík Základy statistiky ve vědě
31. 3. 2014, Brno Hanuš Vavrčík Základy statistiky ve vědě Motto Statistika nuda je, má však cenné údaje. strana 3 Statistické charakteristiky Charakteristiky polohy jsou kolem ní seskupeny ostatní hodnoty
VíceCvičení ze statistiky - 3. Filip Děchtěrenko
Cvičení ze statistiky - 3 Filip Děchtěrenko Minule bylo.. Dokončili jsme základní statistiky, typy proměnných a začali analýzu kvalitativních dat Tyhle termíny by měly být známé: Histogram, krabicový graf
VíceRegresní a korelační analýza
Regresní a korelační analýza Mějme dvojici proměnných, které spolu nějak souvisí. x je nezávisle (vysvětlující) proměnná y je závisle (vysvětlovaná) proměnná Chceme zjistit funkční závislost y = f(x).
VíceKalibrace analytických metod
Kalibrace analytických metod Petr Breinek BC_Kalibrace_2010 Měřící zařízení (zjednodušeně přístroje) pro měření fyzikálních veličin musí být výrobci kalibrovaná Objem: pipety Teplota (+37 C definovaná
VícePolynomy a interpolace text neobsahuje přesné matematické definice, pouze jejich vysvětlení
Polynomy a interpolace text neobsahuje přesné matematické definice, pouze jejich vysvětlení Polynom nad R = zobrazení f : R R f(x) = a n x n + a n 1 x n 1 +... + a 1 x + a 0, kde a i R jsou pevně daná
VíceMatematická vsuvka I. trojčlenka. http://www.matematika.cz/
Matematická vsuvka I. trojčlenka http://www.matematika.cz/ Trojčlenka přímá úměra Pokud platí, že čím více tím více, jedná se o přímou úměru. Čím více kopáčů bude kopat, tím více toho vykopají. Čím déle
VíceČasové rezervy. Celková rezerva činnosti
Časové rezervy Celková rezerva činnosti CR Volná rezerva činnosti VR Nezávislá rezerva činnosti - NR Celková rezerva činnosti Maximální počet časových jednotek, které jsou k dispozici pro provedení činnosti,
VíceLINEÁRNÍ REGRESE. Lineární regresní model
LINEÁRNÍ REGRESE Chemometrie I, David MILDE Lineární regresní model 1 Typy závislosti 2 proměnných FUNKČNÍ VZTAH: 2 závisle proměnné: určité hodnotě x odpovídá jediná hodnota y. KORELACE: 2 náhodné (nezávislé)
VíceMnohorozměrná statistická data
Mnohorozměrná statistická data Ekonometrie Jiří Neubauer Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Jiří Neubauer (Katedra ekonometrie UO Brno) Mnohorozměrná
VíceMÍRY ZÁVISLOSTI (KORELACE A REGRESE)
zhanel@fsps.muni.cz MÍRY ZÁVISLOSTI (KORELACE A REGRESE) 2.5 MÍRY ZÁVISLOSTI 2.5.1 ZÁVISLOST PEVNÁ, VOLNÁ, STATISTICKÁ A KORELAČNÍ Jednorozměrné soubory - charakterizovány jednotlivými statistickými znaky
Vícenastavení real-time PCR cykleru Rotor Gene 3000
Verze: 1.4 Datum poslední revize: 25. 3. 2015 nastavení real-time PCR cykleru Rotor Gene 3000 (Corbett Research) generi biotech OBSAH: 1. Nastavení teplotního profilu a spuštění cykleru... 3 2. Zadání
VíceKGG/STG Statistika pro geografy
KGG/STG Statistika pro geografy 10. Mgr. David Fiedor 27. dubna 2015 Nelineární závislost - korelační poměr užití v případě, kdy regresní čára není přímka, ale je vyjádřena složitější matematickou funkcí
VíceMěření magnetické indukce permanentního magnetu z jeho zrychlení
Měření magnetické indukce permanentního magnetu z jeho zrychlení Online: http://www.sclpx.eu/lab3r.php?exp=3 K provedení tohoto experimentu budeme potřebovat dva kruhové prstencové magnety s otvorem uprostřed,
VíceFunkce s absolutní hodnotou, funkce exponenciální a funkce logaritmická
Variace 1 Funkce s absolutní hodnotou, funkce exponenciální a funkce logaritmická Autor: Mgr. Jaromír JUŘEK Kopírování a jakékoliv další využití výukového materiálu je povoleno pouze s uvedením odkazu
VíceAplikovaná statistika v R - cvičení 2
Aplikovaná statistika v R - cvičení 2 Filip Děchtěrenko Matematicko-fyzikální fakulta filip.dechterenko@gmail.com 5.6.2014 Filip Děchtěrenko (MFF UK) Aplikovaná statistika v R 5.6.2014 1 / 18 Přehled Rkových
Více=10 =80 - =
Protokol č. DĚDIČNOST KVALITATIVNÍCH VLASTNOSTÍ ) Jednorozměrné rozdělení fenotypové charakteristiky (hodnoty) populace ) Vícerozměrné rozdělení korelační a regresní počet pro dvě sledované vlastnosti
Více5 Měření tokových vlastností
5 Měření tokových vlastností K měření tokových vlastností se používají tzv. reometry. Vzhledem k faktu, že jednotlivé polymerní procesy probíhají při rozdílných rychlostech smykové deformace (Obr. 5.1),
VícePotenciometrické stanovení disociační konstanty
Potenciometrické stanovení disociační konstanty TEORIE Elektrolytická disociace kyseliny HA ve vodě vede k ustavení disociační rovnováhy: HA + H 2O A - + H 3O +, kterou lze charakterizovat disociační konstantou
Více4EK211 Základy ekonometrie
4EK211 Základy ekonometrie Predikce Multikolinearita Cvičení 4 Zuzana Dlouhá Aplikace EM predikce obecně ekonomické prognózování, předpověď, předvídání hlavním cílem je odhad hodnot vysvětlované proměnné
VíceCvičná bakalářská zkouška, 1. varianta
jméno: studijní obor: PřF BIMAT počet listů(včetně tohoto): 1 2 3 4 5 celkem Cvičná bakalářská zkouška, 1. varianta 1. Matematická analýza Najdětelokálníextrémyfunkce f(x,y)=e 4(x y) x2 y 2. 2. Lineární
VíceSpecifická izolace microrna pomocí magnetizovatelných mikročástic
Název: Školitel: Specifická izolace microrna pomocí magnetizovatelných mikročástic Veronika Vlahová Datum: 21. 3. 214 Reg.č.projektu: CZ.1.7/2.3./2.148 Název projektu: Mezinárodní spolupráce v oblasti
VíceTrojčlenka přímá úměra. Trojčlenka přímá úměra. Trojčlenka nepřímá úměra. Trojčlenka nepřímá úměra. Matematická vsuvka I.
Matematická vsuvka I. trojčlenka Trojčlenka přímá úměra Pokud platí, že čím více tím více, jedná se o přímou úměru. Čím více kopáčů bude kopat, tím více toho vykopají. Čím déle necháme čerpadlo čerpat,
VíceSystém vykonávající tlumené kmity lze popsat obyčejnou lineární diferenciální rovnice 2. řadu s nulovou pravou stranou:
Pracovní úkol: 1. Sestavte obvod podle obr. 1 a změřte pro obvod v periodickém stavu závislost doby kmitu T na velikosti zařazené kapacity. (C = 0,5-10 µf, R = 0 Ω). Výsledky měření zpracujte graficky
VíceAplikace teoretických postupů pro ocenění rizika při upisování pojistných smluv v oblasti velkých rizik
Aplikace teoretických postupů pro ocenění rizika při upisování pojistných smluv v oblasti velkých rizik Ondřej Pavlačka Praha, 18. ledna 2011 Cíle projektu Vytvořit matematický model pro oceňování přijímaného
VícePRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA
PRAVDĚPODOBNOS A SAISIKA Regresní analýza - motivace Základní úlohou regresní analýzy je nalezení vhodného modelu studované závislosti. Je nutné věnovat velkou pozornost tomu aby byla modelována REÁLNÁ
Více6) Koncentrace TBARs ve vzorku nmol / mg m
Úkoly Cvičení (datum vaší skupiny) 1) Vypočítat rovnici kalibrační přímky TBARs 2) Vypočítat limit detekce (LOD) a limit kvantifikace (LOQ) z kalibrační křivky standardů (například viz lis 3) Graficky
Více