Introduction to bioinformatics T.K. Attwood & D.J. Parry-Smith Addison Wesley Longman Limited 1999.

Slides:



Advertisements
Samankaltaiset esitykset
1. Missä vietät joulun useimmiten?. 2. Missä viettäisit joulun mieluiten?
Advertisements

Yhtälön ratkaiseminen
Gumbel Suuret sateet (yli 30 mm sateet + 50%) Toistumi saikaMinMaks KA A1B 2500,7230,8500,816 0, ,7190,8470,813 0, ,7090,8390,807 0,854 Muutos.
Vapaa-aikaohjaajat puh huoneesta 791/tai ma , ti , ke 8-20, to 10–20, la 9-18, su 9-17! Muutokset vapaa-aikaohjelmissa ovat.
Univaje.
Kuntamarkkinat Helsinki
”Määrittää ihmisen yksilönä”
Havainto.
Työ, teho ja yksinkertaiset koneet
Ajankäytön hallinta Ajankäytön hallinta
Tietojen hallinta Alkuperäinen teksti:
YHDISTELMÄ-DNA-TEKNIIKKA
MULTIMEDIAN MONET MUODOT
1 Apteekkien ansiokehitys 10/02-10/03 ilman tulospalkkioita Työaika vähintään 30 t/vko.
Laajennustoiminnan tärkeys. 2Lions Clubs InternationalLaajennustoiminnan tärkeys Miksi laajennus on tärkeää? Jäsenkannan uudistaminen ja kasvattaminen.
Elämyshankekyselyn tulokset © Sovita Toteutus: Opiferum1.
Elinkeinopoliittinen mittaristo 2014 Pelkosenniemi 1.
Elinkeinopoliittinen mittaristo 2014 Kittilä 1. ELINKEINOPOLITIIKAN TILA 2.
Elinkeinopoliittinen mittaristo 2014 Kemi 1. ELINKEINOPOLITIIKAN TILA 2.
Vakuutusmaksutulo yhteensä 9,1 mrd € Työeläkevakuutusyhtiöiden markkinaosuudet 2007.
1 Senioreiden säästäminen ja maksutavat 2014 SENIOREIDEN SÄÄSTÄMINEN JA MAKSUTAVAT
RNA-rakenteen ennustaminen - Circles Vesa Riihimäki S Solubiosysteemien perusteet.
*) Työttömät ilman lomautettuja Lähde: Työ- ja elinkeinoministeriön työttömyystilastot Työttömät* työnhakijat 1994–2014, syyskuu Yleisimmät.
Prosenttilaskua, tiivistelmä
AVAUS 1 ALAVÄRIÄ: p, vähintään 3 kortin väri VASTAUKSET AVAUKSEEN  VASTAUKSET AVAUKSEEN  AVAUS 1 YLÄVÄRIÄ: p, vähintään 5 kortin väri.
Elinkeinopoliittinen mittaristo 2014
S Sosiaalitekniikka 1999 S Sosiaalitekniikka.
Markkinointiviestinnän panostusten kehittyminen vuonna 2006 vuoteen 2005 verrattuna SALDO % 43% 33% Kuva 1 Mainosbarometri.
Japanin alkeiskurssin kevätlukukausi 2014 AIKATAULU (ma – ke 9.4): ma klo – ke klo – Portti Japaniin –luentosarjan takia.
1.1. Itseisarvo * luvun etäisyys nollasta E.2. Poista itseisarvot
Sosiaali- ja terveysalan tutkimus- ja kehittämiskeskus Tiedosta hyvinvointia Päihdekysely /ELT Alkoholi- ja huumetutkimus1 PÄIHDEKYSELY 2002.
Syksy 2001Johdatus bioinformatiikkaan / T. Pasanen 1 7. Monirinnastus Geeni perhe: ryhmä läheisiä toisilleen sukua olevia geenejä, jotka koodaavat samankaltaisia.
Syksy 2001Johdatus bioinformatiikkaan / T. Pasanen 1 8. Haku sekundääritietokannoista Samankaltaisten jonojen etsintä tehokasta primääritietokannoista,
Ohjelmistotekniikka - Tenttiin valmistautumisesta Kevät 2003 Hanna-Kaisa Lammi LTY/Tite.
1.a) f(x) = 2x(x2 – 3) = 0 2x = tai x2 – 3 = 0 x = tai x2 = 3
Ostopalvelujen kasvu selittää parhaiten menojen jyrkkää kasvuvauhtia Juuassa Palvelujen ostoihin Juuan kunta käytti vuoden 2009 tilinpäätöksen.
Seinäjoki kisa A Tuomari: Tytti Lintenhofer ALO 12kyl, 4pys Kyl:
Työttömät* työnhakijat ELY-keskuksittain *) Työttömät ilman lomautettuja Lähde: Työ- ja elinkeinoministeriön työttömyystilastot Työttömät* työnhakijat,
Tietovuokaaviot (ei osa UML-kieltä)
1 Apteekkien ansiokehitys 10/00-10/01 Työaika vähintään 30 t/vko.
MAINOSTAJIEN LIITTO MARKKINOINTIVIESTINNÄN PANOSTUSTEN KEHITTYMINEN LOPPUVUONNA 2004 VERRATTUNA ALKUPERÄISEEN BUDJETTIIN SALDO MAINOSBAROMETRI.
Aritmeettinen jono jono, jossa seuraava termi saadaan edellisestä lisäämällä sama luku a, a + d, a+2d, a +3d,… Aritmeettisessa jonossa kahden peräkkäisen.
Eksponentiaalinen kasvaminen ja väheneminen
Syksy 2001Johdatus bioinformatiikkaan / T. Pasanen 1 6. Kahden jonon rinnastus Sekvenssitaso (DNA, proteiini): identiteetti, samankaltaisuus, homologia.
Aritmeettinen jono jono, jossa seuraava termi saadaan edellisestä lisäämällä sama luku a, a + d, a+2d, a +3d,… Aritmeettisessa jonossa kahden peräkkäisen.
Maitotaito PIENEN VAUVAN PÄIVÄ Maitotaito.
Oulu ALO-luokka 12kyl, 4pys Tuomari: Tytti Lintenhofer Kyl:
SU MEN SALIBANDYLIITT 21 vuotta salibandya Suomessa.
KUORTANE Seinäjoen seudun erityinen kuntajakoselvitys Raimo Harjunen ja Jouko Luukkonen
Koronkorko Esimerkki 1, s.90 (88)
Laps’ Suomen -pilotista Kaukoon Äidinkielen etäopetusta ulkosuomalaisille lapsille Pertti Siekkinen Tietotekniikan tutkimusinstituutti, koulutusteknologiayksikkö,
Aamos Kirjan alku: Miten kirja voitaisiin ajoittaa? 7:10-15 Millainen oli Aamoksen suhde ”ammattimaisiin” kuninkaan profeettoihin? 8:4-8 Mitä tämä kohta.
Bioinformatiikan verkkokurssit
Graafialgoritmit laskennal- lisessa systeemibiologiassa Graph Algorithms in Computational Systems Biology Työn valvoja ja ohjaaja: Prof. Patric Östergård,
Tekstitaidon vastauksen eteneminen
Ravinto nuoren urheilijan harjoittelussa
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Mark Mehtonen Optimointiopin seminaari - Kevät 2005 / 1 Tarjontaketjun hallinta ja sähköinen kaupankäynti.
JIK KY:N TALOUS Tilinpäätökset Talousarvio 2013 Info-tilaisuus Etelä-Pohjanmaan Opisto Talousjohtaja Arto Saarela 1.
Johdatus bioinformatiikkaan
Tilinpäätös 2004.
Geenit.
Kohti viittä konseptia
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 9 - Jaakko Niemi Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 / 1 Virittäminen (Tuning) s
Karhulan uimahalli Aukioloajat
Havainto. Taivaalla näkyvistä kohteista tutuimpia on Otava, eli Ursa Major (Iso Karhu) Se kiertyy öisellä vaelluksella Pohjantähden ympärillä.
Tilastollisesti merkitsevä nousu Tilastollisesti merkitsevä lasku Edelliseen aineistoon KMT 2005 verrattuna* KMT Kevät06 puolivuosiaineisto KMT SYKSY05/KEVÄT06.
Juha Knuuttila bioinformatiikka
Juha Knuuttila Bioinformatiikka TF00AA
Juha Knuuttila Bioinformatiikka. Käytä hakukenttiä ja hae sisältöinformaatiota oppaista (handbook, guide) tai help linkkien alta Yleisinformaatiota.
BIOS BIOS 2 jakso 1 Geenit ohjaavat proteiinien rakentumista 4 aminohappo DNA emäskolmikko geeni Golgin laite koodaava juoste lähetti-RNA mallijuoste Avainsanat.
Esityksen transkriptio:

Introduction to bioinformatics T.K. Attwood & D.J. Parry-Smith Addison Wesley Longman Limited 1999

2 Sisältö 1. Johdanto 2. Tietoverkot 3. Proteiinitietokannat 4. Genomitietokannat 5. DNA analyysi 6. Kahden jonon rinnastus 7. Monen jonon rinnastus 8. Sekundäärirakenteiden tietokannat 9. Hakuprotokollan rakentaminen 10. Analyysiohjelmistot

3 1. Johdanto Sekvenssointi Mitä bioinformatiikka on? Sekvenssien ja rakenteiden suhde Genomiprojekteja Bioinformatiikan rooli Hahmon tunnistus ja ennustus Laskostumisongelma Kaperoni molekyyli Sekvenssianalyysi Homologia ja analogia Yksityiskohtien määrä

4 Sekvenssointi (aminohapot) Ens. proteiini 1955 ja ens. entsyymi : 20 proteiinia joiden pituus vähin- tään 100 tähdettä (residue) proteiinia, tänään Automaattinen sek- venssointimenetelmä 1980-luvulla antoi 10 4 kertaisen nopeuden verrattuna 1967 vuoteen 1979 massaspektro- metri, translaation jäl- keinen muokkaaminen

5 Sekvenssointi (nukleiinihapot) tRNA luvulla alle 100 nukleotidiä pitkiä DNA:t pitkiä, ihmisen c·10 6 emäsparia (base pair, bp), missä 55  c  250 kerralla voidaan lukea n. 500 bp PCR:llä, (polymeraasiketjure- aktio), kloonataan useita kopioita joiden avulla voidaan koota alkuperäinen jono Tekniikat levisivät luvulla laboratorioihin

6 Mitä bioinformatiikka on? Lähtökohtana DNA sekvenssien määrän kasvu ja ohjelmistojen kehittyminen Termi 1980 luvun puolivälissä Aluksi tarkoitti ohjelmistojen käyttöä sekvenssien käsittelyssä ja analyysissä Nykyään: informaatioteknologian soveltamista biologisen datan hallintaan ja analyysiin (CAPBIOS  Bioinformatics)

7 Sekvenssien ja rakenteiden suhde proteiinia Osittaisia proteiineja ja EST jonoja on miljoonia (expressed sequence tag) 3D rakenteita vain 1500 PDB:ssä Rakenteet vaikeita?

8 Genomiprojekteja 1980 luvun puolivälissä aloitettiin ihmisen geneettisen ja fyysisen kartan määrittäminen, vedos jo valmiina

9 Bioinformatiikan rooli Aikaisemmin rakennebiologian tutkimus oli tärkeintä, ei enää Biokemiallinen ja biofysikaalinen tieto johdettavissa osittain sekvensseistä (tarkistus) Vert. puhelinluettelo ja firman toiminta Käsin tehtyjen määrä pysyy pienenä

10 Tuntemattoman kielen tulkinta Lauseet – proteiinit Sanat – aiheet, motiivit (motif) Kirjaimet eli aakkosto – aminohapot Yhden kirjaimen muutos sanassa voi johtaa suureen muutokseen Proteeiinien suunnittelu yhtenä tavoitteena Laskennallinen vaativuus?

11 Hahmon tunnistus Proteiinit jaetaan perheisiin niiden toiminnan perusteella Kussakin perheessä on yhteisiä alisekvens- sejä ja rakenteita Verrataan tuntematonta proteiinia tunnettuihin ja päätellään sen toiminta epäsuorasti

12 Hahmon ennustus Idea: toiminnallisen paikan eli rakenteen voi ennustaa suoraan aminohappojonosta ilman että sitä on nähty aikaisemmin 40% onnistuminen ammattilaisen ohjailussa

13 Laskostumisongelma Ribonukleasin denaturointi minkä jälkeen laskostuminen alkuperäiseen muotoon (1961) Ennustus mahdollista! Sekundäärirakenteen parhaimillaan 70% (1998)

14 Sekundäärirakenteen ennustus Fysiokemialliset kriteerit (minimienergia) Tunnetut 3D rakenteisiin Homologiset proteiinit Sekvenssien rinnastustiedot Ongelmana on tunnettujen rakenteiden määrä

15 Kaperoni molekyylit Auttavat muodostettavan proteiinin laskostumisessa Umpikujien välttäminen ja tehokkuus? Määrääkö sekvenssin lineaarinen esitys lopullisen muodon? Sekvenssi-rakenne yhteys vaikea ongelma

16 Sekvenssianalyysi rakenteen ennustuksessa Sekvenssi-sekvenssi yhteys toimii ennus- tuksessa kun jonot ovat vähintään 50% samalaisia Hämäräalueella ei tilastollista merkitystä Osaratkaisu: käytetään yhdistelmämenetelmiä

17 Homologia ja analogia Homologia on väittämä: yhteinen kantaisä Analogia: samoja rakenteita vaikkei yhteistä kantaisää (rakenne, sekvenssi) Kehitys hajaantuu ja suppenee evoluution seurauksena Homologia helppo päätellä kun väh 50% samankaltaisuus

18 Orthologia ja paralogia Orthologia: eri lajeissa olevat homologiset proteiinit joilla sama toiminta Paralogia: yhdessä eliössä olevat homologiset proteiinit joilla läheiset mutta kuitenkin erilaiset toiminnat O: molekyylinen palentologia; sammankaltaisuuksia eri lajeissa P: evoluution mekanismien tarkastelu

19 Yksityiskohtien määrä Biologinen tieto (orthologia/paralogia) Ei laatukritereitä toiminta selityksille (function annotation) joten paljon virheitä tietokannoissa, varsinkin autom.gen. Tarkastellan vain osittaisia sekvenssejä; modulaarinen proteiini

20 Toiminnan päättely Geneettinen sekoittuminen (lego-palikkat) Luodaan uutta sekoittamalla vanhoja Toiminta voidaan selittää komponenttien toiminnan avulla mutta toimintaa ei voida päätellä yksittäisistä komponenteista

21 Metafora molekyylibiologialle