Daniel Beneš Slezská univerzita v Opavě Filozoficko-přírodovědecká fakulta Ústav informatiky



Podobné dokumenty
Rozpoznávání písmen. Jiří Šejnoha Rudolf Kadlec (c) 2005

Ing. Petr Hájek, Ph.D. Podpora přednášky kurzu Aplikace umělé inteligence

Strojové učení se zaměřením na vliv vstupních dat

Kameyama Y. et al. (2001): Patterns and levels of gene flow in Rhododendron metternichii var. hondoense revealed by microsatellite analysis.

Identifikace. Jiří Jelínek. Katedra managementu informací Fakulta managementu J. Hradec Vysoká škola ekonomická Praha

Projekční algoritmus. Urychlení evolučních algoritmů pomocí regresních stromů a jejich zobecnění. Jan Klíma

Genetická diverzita masného skotu v ČR

Měření dat Filtrace dat, Kalmanův filtr

Systém rizikové analýzy při sta4ckém návrhu podzemního díla. Jan Pruška

Bezpečnostní systémy - rychlostní kamery Identifikace SPZ a RZ.

Aktivní detekce chyb

Zahrnutí alelického dropoutu

ZÍSKÁVÁNÍ ZNALOSTÍ Z DATABÁZÍ

Text Mining: SAS Enterprise Miner versus Teragram. Petr Berka, Tomáš Kliegr VŠE Praha

Efektivní práce s Excelem (středně pokročilí uživatelé)

Semestrální práce 2 znakový strom

odlehlých hodnot pomocí algoritmu k-means

KGG/STG Statistika pro geografy

METODY DOLOVÁNÍ V DATECH DATOVÉ SKLADY TEREZA HYNČICOVÁ H2IGE1

Název diplomové práce: Srovnávač životního pojištění. Určení: Bakalářská práce. Vedoucí: Doc. Ing. Petr Sosík, Dr.

Základní jednotky používané ve výpočetní technice

CODEWEEK 2014 Rozvoj algoritmického myšlení nejen pomocí programu MS Excel. Michaela Ševečková

Kalkulace závažnosti komorbidit a komplikací pro CZ-DRG

Evropský zemědělský fond pro rozvoj venkova: Evropa investuje do venkovských oblastí. v cestovním ruchu P3. Pavel Petr Petr.USII@upce.

Pokročilé operace s obrazem

ZÍSKÁVÁNÍ ZNALOSTÍ Z DATABÁZÍ

přesnost (reprodukovatelnost) správnost (skutečná hodnota)? Skutečná hodnota použití různých metod

časté dotazy uživatelů

6. Kde v DNA nalézáme rozdíly, zodpovědné za obrovskou diverzitu života?

Vyhledávání v textu. doc. Mgr. Jiří Dvorský, Ph.D. Katedra informatiky Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB TU Ostrava

Jak snížit náklady na vytápění bytu. Ing. Ladislav Jůna výkonný ředitel

Předloha. NAŘÍZENÍ KOMISE (ES) č. /2008. ze dne [ ],

Úvod do MS Access. Modelování v řízení. Ing. Petr Kalčev

Stav a možná implementace DRG v zásadních otázkách

Inovace studia molekulární a buněčné biologie reg. č. CZ.1.07/2.2.00/

Petr Nevrlý

Regulární výrazy. M. Kot, Z. Sawa (VŠB-TU Ostrava) Úvod do teoretické informatiky 14. března / 20

Jaký media typ generuje nejvyšší online aktivitu?

Produktový list. Firemní profily

2017 CARAT "New design"

je získat Market Access DataBase Ota Šimák Oddělení ochranných opatření obchodu Aktuální informace z třetích trhů a kde je získat

Základy vytěžování dat

Digitální učební materiál

Časová složitost / Time complexity

Aukční prokliky. Doplňková služba na Zboží.cz, kterou lze zvýšit pozici eshopu v detailu produktu nebo ve fulltextovém výsledku hledání na Zboží.

Časová a prostorová složitost algoritmů

Metody lineární optimalizace Simplexová metoda. Distribuční úlohy

Střední průmyslová škola strojnická Olomouc, tř.17. listopadu 49

Vyhledávání. doc. Mgr. Jiří Dvorský, Ph.D. Katedra informatiky Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB TU Ostrava. Prezentace ke dni 21.

Obsah přednášky. Analýza algoritmu Algoritmická složitost Návrhy algoritmů Urychlování algoritmů 1/41


VÝVOJ PLODNOSTI VE STÁTECH A REGIONECH EVROPSKÉ UNIE PO ROCE 1991

Metody studia historie populací. Metody studia historie populací

VY_32_INOVACE_IKTO2_0460 PCH

Prokazování původu lesního reprodukčního materiálu pomocí genetických markerů

Vyhledávání nebo nalezení informací

Náplň. v Jednoduché příklady na práci s poli v C - Vlastnosti třídění - Způsoby (algoritmy) třídění

1 0 0 u 22 u 23 l 31. l u11

Stromy. Strom: souvislý graf bez kružnic využití: počítačová grafika seznam objektů efektivní vyhledávání výpočetní stromy rozhodovací stromy

PROFILOVÁ MATURITNÍ ZKOUŠKA TÉMATA - EKONOMIKA (školní rok 2011/2012)

PROFILOVÁ MATURITNÍ ZKOUŠKA TÉMATA - EKONOMIKA (školní rok 2012/2013)

Vážení zákazníci, Děkujeme za spolupráci, Váš PHOENIX lékárenský velkoobchod, a.s.

Internetové vyhledávače

EKO-KOLONIE. Ústav informatiky, Filozoficko-přírodovědecká fakulta Slezské univerzity v Opavě 24.

Produktový list. Firemní profily

Digitální učební materiál

Databox CONTACT 6. Zavedli jsme tlačítka Domů, Zpět, Vpřed pro rychlý pohyb v historii procházení.

Vliv teploty sušení na biologicky aktivní látky: meta-analýza dat

Měření dat Filtrace dat, Kalmanův filtr

ALGORITMY A DATOVÉ STRUKTURY

6) Koncentrace TBARs ve vzorku nmol / mg m

Automatická detekce anomálií při geofyzikálním průzkumu. Lenka Kosková Třísková NTI TUL Doktorandský seminář,

SEGMENTACE ZÁKAZNÍKŮ PRO E-COMMERCE. Jan Matoušek

A0M33EOA: Evoluční optimalizační algoritmy

Globální matice konstrukce

Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering Czech Technical University in Prague

Jak vybrat správný firewall. Martin Šimek Západočeská univerzita

EBSCO. Poklikneme na možnost EBSCOhost Web. Vybereme (poklepeme, zaškrtneme) databázi, s kterou chceme pracovat.

Profilování vzorků heroinu s využitím vícerozměrné statistické analýzy

Inovace výuky prostřednictvím ICT v SPŠ Zlín, CZ.1.07/1.5.00/ Vzdělávání v informačních a komunikačních technologií

Programování síťové služby Sniffer OSPFv2 a OSPFv3

Web of Science. Přednáška kurzu informační a databázové systémy v rostlinolékařství

Získávání dat z databází 1 DMINA 2010

Název předmětu: Školní rok: Forma studia: Studijní obory: Ročník: Semestr: Typ předmětu: Rozsah a zakončení předmětu:

Genetický polymorfismus jako nástroj identifikace osob v kriminalistické a soudnělékařské. doc. RNDr. Ivan Mazura, CSc.

Elektronický úřad v roce 2018

SEO (optimalizace pro vyhledavače)

Jana Vránová, 3. lékařská fakulta UK

3) Analýza mtdna mitochondriální Eva, kdy a kde žila. 8) Haploskupiny mtdna a chromozomu Y v ČR

K čemu je studentovi střední školy teoretická informatika?

Automatická segmentace slov s pomocí nástroje Affisix. Michal@Hrusecky.net, Hlavacova@ufal.mff.cuni.cz


MEDATRON, spol. s r.o.

Zkušenosti s použitím metod Counterfactual Impact Evaluation při evaluaci ESF v České republice. Jan Brůha IREAS

PROCES ZAJIŠTĚNÍ FUNKČNÍ BEZPEČNOSTI STROJE

Celosvětová síť Internet. IKT pro PD1

Wichterlovo gymnázium, Ostrava-Poruba, příspěvková organizace. Maturitní otázky z předmětu INFORMATIKA A VÝPOČETNÍ TECHNIKA

Vytvořen. ení genetické databanky vybraných druhů savců ČR ití pro udržitelný rozvoj dopravy. Tomáš. Libosvár

Transkript:

Daniel Beneš Slezská univerzita v Opavě Filozoficko-přírodovědecká fakulta Ústav informatiky

Charakteristika projektu On-line aplikace pro analýzu mikrosatelitů révy vinné

Charakteristika projektu On-line aplikace pro analýzu mikrosatelitů révy vinné http://virtual.fpf.slu.cz/~daniel.benes

Charakteristika projektu On-line aplikace pro analýzu mikrosatelitů révy vinné http://virtual.fpf.slu.cz/~daniel.benes Navržena pro rozpoznávání směsí vín a jejich původu na základě jejich genetické struktury

Charakteristika projektu On-line aplikace pro analýzu mikrosatelitů révy vinné http://virtual.fpf.slu.cz/~daniel.benes Navržena pro rozpoznávání směsí vín a jejich původu na základě jejich genetické struktury Využitelná například k detekci pančovaných směsí vín

Charakteristika projektu On-line aplikace pro analýzu mikrosatelitů révy vinné http://virtual.fpf.slu.cz/~daniel.benes Navržena pro rozpoznávání směsí vín a jejich původu na základě jejich genetické struktury Využitelná například k detekci pančovaných směsí vín Použitelná i pro analýzu obdobných biodat

Charakteristika projektu On-line aplikace pro analýzu mikrosatelitů révy vinné http://virtual.fpf.slu.cz/~daniel.benes Navržena pro rozpoznávání směsí vín a jejich původu na základě jejich genetické struktury Využitelná například k detekci pančovaných směsí vín Použitelná i pro analýzu obdobných biodat Absence podobné aplikace = důvod vzniku VITIS

Srovnání aplikací: VITIS vs. Swiss Microsatellite Database VITIS Deskriptivní hledání, regulární výrazy SVMD Hledání podle názvu nebo abecedy

Srovnání aplikací: VITIS vs. Swiss Microsatellite Database VITIS Deskriptivní hledání, regulární výrazy Mikrosatelitní hledání, volba hodnot (stačí zadat jen ty hodnoty, které znáte) SVMD Hledání podle názvu nebo abecedy Hledání přednastavenými 6 mikrosatelity (je třeba znát zcela všechny hodnoty)

Srovnání aplikací: VITIS vs. Swiss Microsatellite Database VITIS Deskriptivní hledání, regulární výrazy Mikrosatelitní hledání, volba hodnot Hledání směsí + odchylkové hledání SVMD Hledání podle názvu nebo abecedy Hledání přednastavenými 6 mikrosatelity Absence vyhledávače směsí

Srovnání aplikací: VITIS vs. Swiss Microsatellite Database VITIS Deskriptivní hledání, regulární výrazy Mikrosatelitní hledání, volba hodnot Hledání směsí + odchylkové hledání Univerzální databáze SVMD Hledání podle názvu nebo abecedy Hledání přednastavenými 6 mikrosatelity Absence vyhledávače směsí Celkem 130 kultivarů (Švýcarsko)

Srovnání aplikací: VITIS vs. Swiss Microsatellite Database VITIS Deskriptivní hledání, regulární výrazy Mikrosatelitní hledání, volba hodnot Hledání směsí + odchylkové hledání Univerzální databáze Vícejazyčná podpora (Cz, En...) SVMD Hledání podle názvu nebo abecedy Hledání přednastavenými 6 mikrosatelity Absence vyhledávače směsí Celkem 130 kultivarů (Švýcarsko) Jazyk: angličtina

Srovnání aplikací: VITIS vs. Swiss Microsatellite Database VITIS Deskriptivní hledání, regulární výrazy Mikrosatelitní hledání, volba hodnot Hledání směsí + odchylkové hledání Univerzální databáze Vícejazyčná podpora (Cz, En...) SVMD Hledání podle názvu nebo abecedy Hledání přednastavenými 6 mikrosatelity Absence vyhledávače směsí Celkem 130 kultivarů (Švýcarsko) Jazyk: angličtina Úprava citlivosti hledání

Srovnání aplikací: VITIS vs. Swiss Microsatellite Database VITIS Deskriptivní hledání, regulární výrazy Mikrosatelitní hledání, volba hodnot Hledání směsí + odchylkové hledání Univerzální databáze Vícejazyčná podpora (Cz, En...) SVMD Hledání podle názvu nebo abecedy Hledání přednastavenými 6 mikrosatelity Absence vyhledávače směsí Celkem 130 kultivarů (Švýcarsko) Jazyk: angličtina Úprava citlivosti hledání DB administrační prostředí

Srovnání aplikací: VITIS vs. Swiss Microsatellite Database VITIS Deskriptivní hledání, regulární výrazy Mikrosatelitní hledání, volba hodnot Hledání směsí + odchylkové hledání Univerzální databáze Vícejazyčná podpora (Cz, En...) SVMD Hledání podle názvu nebo abecedy Hledání přednastavenými 6 mikrosatelity Absence vyhledávače směsí Celkem 130 kultivarů (Švýcarsko) Jazyk: angličtina Úprava citlivosti hledání DB administrační prostředí Definovatelné úrovně práv

Mikrosatelitně-alelní hledací algoritmus Hledá v databázi všechny možné permutace vstupu

Mikrosatelitně-alelní hledací algoritmus Hledá v databázi všechny možné permutace vstupu Provádí přesné množinové pokrytí

Mikrosatelitně-alelní hledací algoritmus Hledá v databázi všechny možné permutace vstupu Provádí přesné množinové pokrytí Nežádoucí efekty: extrémní výkonová zátěž exponenciální závislost na velikosti databáze

Mikrosatelitně-alelní hledací algoritmus Hledá v databázi všechny možné permutace vstupu Provádí přesné množinové pokrytí Nežádoucí efekty: extrémní výkonová zátěž exponenciální závislost na velikosti databáze Problém řešen prořezáním vyhledávacího stromu

Prořezávání vyhledávacího stromu Jedná se o vstupní filtr řazený před vyhledávací algoritmy Minimalizuje závislost na databázi (exponenciální lineární) Spočívá v předběžném odhadu možných kandidátů Eliminuje šumová data Po tomto předzpracování již k výpočtu není třeba DB

Prořezávání vyhledávacího stromu Jedná se o vstupní filtr řazený před vyhledávací algoritmy Minimalizuje závislost na databázi (exponenciální lineární) Spočívá v předběžném odhadu možných kandidátů Eliminuje šumová data Po tomto předzpracování již k výpočtu není třeba DB Výsledky Původně: více jak 75 miliard mezivýsledků, desítky vteřin Nyní: tisíce mezivýsledků, časy v milisekundách

Odchylkový hledací algoritmus Zavádí do hledacího algoritmu definovanou chybu, tzv. odchylku Umožňuje rozšířit hledání o 1 2 alely Hledá kombinace odhadnutých kandidátů, které se liší od vstupního požadavku v 1 resp. 2 alelách

Odchylkový hledací algoritmus Zavádí do hledacího algoritmu definovanou chybu, tzv. odchylku Umožňuje rozšířit hledání o 1 2 alely Hledá kombinace odhadnutých kandidátů, které se liší od vstupního požadavku v 1 resp. 2 alelách Důsledek Algoritmus je schopen identifikovat směs i za předpokladu, že vstup obsahuje nepřesná data Je šance, že se podaří identifikovat kultivar, který vlivem evoluce či nějaké mutace změnil svou genetickou strukturu (např. nalezené vzorky při archeologických vykopávkách)

Konec. (děkuji za pozornost)