Bioinformatik für Lebenswissenschaftler

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Bioinformatik für Lebenswissenschaftler"

Transkript

1 Bioinformatik für Lebenswissenschaftler Oliver Kohlbacher, Steffen Schmidt SS Hiden Markov Models & Phylogenien Abt. Simulation biologischer Systeme WSI/ZBIT, Eberhard Karls Universität Tübingen Übersicht Hidden Markov Model (HMM) Allgemeines Konzept Profile HMM Anwendung Phylogenie Evolutionsmodelle Konstruktion von Stammbäumen Darstellung 2 Hidden Markov Models (HMM) HMM sind ein stochastisches Modell, das eine System (z.b. Alignment) als eine Kette von Zufallsprozessen darstellt Sie werden häufig in der Bioinformatik verwendet Identifizierung von kodierenden Regionen oder pg Sequenz Suche (Profil HMM) Sekundär-Struktur-Vorhersage 1

2 HMM - Definition Ein HMM besitzt sogenannte Zustände (S x ) und Übergänge (t(s x,s y )) Jeder Zustand hat eine bestimmte Anzahl von Beobachtungen (E a emission) mit den p(e a )=1 jeweiligen Wahrscheinlichkeiten p(e a ) S Jedem Übergang (t transition) x zwischen Zuständen ist eine t(s x,s y )=1 Wahrscheinlichkeit zugeordnet S x t(s 1,S 3 ) t(s 1,S 2 ) t(s 2,S 3 ) S 1 S 2 S 3 t(s 2,S 1 ) E 1 E 2 E 3 E 4 Profil HMM - Definition Es gibt Zusätzlich ein Anfangs- und Endzustand Jeder Pfad durch das Model vom Anfangs- bis zum Endzustand ergibt eine Sequenz Die Beobachtungen (Emissionen) sind in diesem Falle eine As einer Sequenz MSA können als sogenannte Profil HMM dargestellt werden Profil HMM - Architektur Jede Spalte im Alignment lässt sich durch 3 Zustände darstellen Match (M) Deletion (D) Insertion (I) D i D i+1 M i M i+1 I i Ii+1 2

3 Profil HMM - Beispiel Start Stop E E A D E F G H I K L M N P Q R S T V W Y 0 1 A D E F G H I K L M N P Q R S T V W Y E E A D E F G H I K L M N P Q R S T V W Y 0 A D E F G H I K L M N P Q R S T V W Y PATH ist die wahrscheinlichste Sequenz, aber auch PETS ist möglich Profil HMM lokale Alignments Insertionen vor und nach HMM werden erlaubt Auch teilweise Alignments sind möglich Start Start Still Still Profil HMM Repeats Das HMM darf mehrmals vorkommen Start Start Still Still 3

4 HMM aus MSA generieren Die einzelnen Spalten im Alignment müssen den Zuständen zugeordnet werden Match: Spalten ohne gaps Insertion: Spalten mit "vielen" gaps Somit lassen sich die Sequenzen als Pfad im HMM verfolgen Die Gesamtwahrscheinlichkeit ist das Produkt der Wahrscheinlichkeiten für Übergängen und den Beobachtungen Profil HMM - Anwendungen HMMER3 ist eine frei verfügbare Implementation BLASTP / PSI-BLAST ähnliche Suche (phmmer, jackhmmer) Ein HMM aus einem MSA erzeugen (hmmbuild) onsensus oder eine Anzahl von Sequenzen aus einem HMM erzeugen (hmmemit) HMM Suche gegen eine Sequenzdatenbank (hmmsearch) Ein MSA aus Sequenzen erzeugen mit Hilfe eines HMM (hmmalign) Sequenzsuche gegen eine Profil HMM Datenbank (SMART, PFAM, hmmscan) HMM gegen HMM Datenbank (HHPred Söding et al.) Profil HMM vs PSSM Genauso wie PSSMs sind Profil HMM stark abhängig von der Qualität des MSA HMM enthalten Wahrscheinlichkeiten für Insertionen und Deletionen, PSSM (PSI-BLAST) nicht HMM sind deutlich sensitiver, aber auch Rechenzeit Intensiver 4

5 Vergleich von Suchmethoden Taxonomie Evolution Phylogenie arl von Linné schlägt um 1735 eine hierarchische Systematik zur Gliederung der Arten vor Taxonomie Evolution Phylogenie harles Darwins Evolutionstheorie gibt ca. 120 Jahre später eine Erklärung für die Entstehung neuer Arten, die zu baumartigen Hierarchien führt 5

6 Taxonomie Evolution - Phylogenie Phylogenie oder Phylogenese beschreibt die evolutionäre Entstehung der Arten Diese Entwicklung kann in Form eines phylogenetischen Baums dargestellt werden Zur Rekonstruktion phylogenetischer Bäume lassen sich verschiedene Methoden heranziehen Morphologischer oder anatomischer Vergleich rezenter Lebewesen Morphologischer oder anatomischer Vergleich fossiler Lebewesen Sequenzanalyse Verwendung der Sequenzanalyse basiert dabei auf der Annahme einer molekularen Uhr Die Molekulare Uhr 6

7 Die Molekulare Uhr Mutationsraten schwanken stark von Art zu Art, von Gen zu Gen, von Lokus zu Lokus Starker Unterschied zwischen kodierenden und nicht kodierenden Regionen Mitochondriale DNA hat höhere Mutationsraten (Fehlende Korrekturmechanismen) Graphen und Bäume Graphen sind ein wichtiges Konzept in der Informatik Mit Graphen lassen sich viele Alltagsprobleme anschaulich darstellen Man hat umfangreiche mathematische Werkzeuge um abstrakt damit zu arbeiten Kante Ein Graph besteht aus Knoten Kanten (die Knoten miteinander verbinden) Knoten Graphen und Bäume Graphen sind ein wichtiges Konzept in der Informatik Mit Graphen lassen sich viele Alltagsprobleme anschaulich darstellen Man hat umfangreiche mathematische Werkzeuge um abstrakt damit zu arbeiten Ein Graph besteht aus Knoten Kanten (die Knoten miteinander verbinden) Dieser einfache Graph drückt Nachbarschaftsbeziehungen in Europa aus. Zwei Knoten sind durch eine Kante verbunden, wenn die entsprechenden Länder aneinander grenzen. 7

8 Graphen und Bäume Graphen sind ein wichtiges Konzept in der Informatik Mit Graphen lassen sich viele Alltagsprobleme anschaulich darstellen Man hat umfangreiche mathematische Werkzeuge um abstrakt damit zu arbeiten Ein Graph besteht aus Knoten Kanten (die Knoten miteinander verbinden) H H H Dieser Graph stellt die Struktur von Pyridin dar. Knoten stehen für Atome und sind mit dem Elementsymbol beschriftet. zwei Knoten sind durch eine Kante verbunden, wenn die Atome eine Bindung teilen. N H H Graphen und Bäume Es gibt verschiedene Arten von Graphen, die unterschiedliche Eigenschaften haben Graphen können z.b. Zyklen besitzen, d.h. man kann entlang der Kanten von einem Knoten zu sich selbst wandern, ohne eine Kante zweimal zu nutzen Graphen und Bäume Es gibt verschiedene Arten von Graphen, die unterschiedliche Eigenschaften haben Graphen können z.b. Zyklen besitzen, d.h. man kann entlang der Kanten von einem Knoten zu sich selbst wandern, ohne eine Kante zweimal zu nutzen Graphen ohne Zyklen (azyklische Graphen), werden auch Bäume genannt Zyklischer Graph Azyklischer Graph (Baum) 8

9 Bäume Einfache evolutionäre Beziehungen lassen sich mit Hilfe von Bäumen darstellen Dabei stehen Knoten für bestimmte Taxa Kanten für eine direkte evolutionäre Verwandtschaft zwischen den beiden Knoten müssen nicht immer explizit gezeichnet werden Gewurzelte und entwurzelte Bäume Gewurzelte Bäume Man kann phylogenetische Bäume gewurzelt oder ungewurzelt darstellen Ein gewurzelter Baum besitzt einen Wurzelknoten, der den jüngsten gemeinsamen Vorfahr aller untersuchten Taxa darstellt Innere Knoten des Baums repräsentieren entsprechend (hypothetische) jüngste gemeinsame Vorfahren der Taxa im Zweig darunter Die Blätter des Baums entsprechen den betrachteten Taxa Der Weg von der Wurzel zu einem Blatt (Pfad) spiegelt die Evolutionsgeschichte des Taxons wieder Innerer Knoten Wurzel Ast, Zweig A B D Blätter 9

10 Ungewurzelte Bäume Ungewurzelte Bäume drücken zwar die Verwandtschaft der Taxa untereinander aus, besagen aber noch nicht, wo der gemeinsame Vorfahr aller Taxa lag Gewurzelte Bäume enthalten also zusätzliche Information Einem ungewurzelten Baum entsprechen auch mithin mehrere unterschiedliche gewurzelte Bäume A B D Umwandlung Wahl der Wurzel Die Umwandlung eines ungewurzelten Baums in einen gewurzelten erfordert die Auswahl einer Kante, an der die Wurzel eingefügt wird Hinzufügen eines oder mehrerer Taxa, die phylogenetisch stark unterschiedlich sind (outgroup) Vergleicht man z.b. Säugersequenzen (B1-B3), kann man entsprechende Sequenzen aus einem Fisch (A) hinzufügen Der gemeinsame Vorfahr von B1-B3 und A liegt evolutionär vor dem gemeinsamen Vorfahr von B1-B3 ) Wurzel B2 A B2 B3 B1 B3 B1 A 10

11 Anzahl Bäume ist exponentiell Anzahl Taxa Anzahl möglicher Bäume , , ,027, ,459, ,729, ,749,310, ,234,143, ,905,853,580,625 ladogramme und Phylogramme Ein ladogramm enthält die Information über phylogenetische Ereignisse (Verzweigungen) der dargestellten Spezies, nicht aber die Zeitinformation Phylogramme stellen an einer Achse die Zeit (oder äquivalente Größen) dar Die Lage der Knoten entspricht der (postulierten) Zeit des phylogenetischen Ereignisses B2 B2 B3 B1 A B3 B1 A T 1 T 2 T 3 Widersprüche in Bäumen Bestimmt man phylogenetische Bäume mit Hilfe unterschiedlicher Gene, erhält man oft unterschiedliche Bäume Gründe Unterschiedliche Mutationsraten Genduplikationen, orthologe vs. paraloge Gene Heuristiken zur Konstruktion der Bäume Horizontaler Gentransfer (nicht baumartige Evolution!) A B D E A B D E A B D E

12 Konsensusbäume Es gibt verschiedene Arten differierende Bäume zusammenzufassen Analog zum Konsensus von Sequenzalignments, kann man auch Konsensusbäume konstruieren Oft divergieren die Bäume nur an bestimmten Stellen Diese Konsensusbäume drücken aus, welche Information in allen oder der Mehrheit der Bäume enthalten ist A B D E A B D E A B D E Strikter Konsensus Beim strikten Konsensus werden nur Verwandtschaftsbeziehungen berücksichtigt, die in allen Bäumen enthalten sind A B D E A B D E A B D E A B D E Konsensus In allen Bäumen ist der grüne Knoten Vorfahr von A, B und B wird daher an den grünen Knoten angehängt Mehrheitskonsensus Beim Mehrheitskonsensus werden alle Beziehungen übernommen, die in mehr als 50% der ursprünglichen Bäume vorkommen A B D E A B D E A B D E A B D E 67% 100% 67% Konsensus Innere Knoten, die in der Mehrzahl der Bäume auftreten werden in den Konsensusbaum übernommen 12

13 Reticulate Evolution Reticulate = netzartig Evolution verläuft leider nicht so geradlinig wie bisher skizziert Horizontaler Gentransfer sorgt z.b. dafür, dass eine Spezies mehrere direkte Vorfahren hat Die entstehenden Bäume sind keine Bäume mehr, sondern allgemeine Graphen, Netzwerke Entsprechend komplexer ist die phylogenetische Analyse dieser Vorgänge Mount, Bioinformatics, S. 244 Literatur + Links Zvelebil & Baum, Understanding Bioinformatics Mount, Bioinformatics, Kapitel 6 T-offee: A Novel Method for Fast and Accurate Multiple Sequence Alignment, J. Mol. Biol. (2000), 302, T-OFFEE-Webserver 13

Bioinformatik für Lebenswissenschaftler

Bioinformatik für Lebenswissenschaftler Bioinformatik für Lebenswissenschaftler Oliver Kohlbacher, Steffen Schmidt SS 2010 11. Hiden Markov Models & Phylogenien Abt. Simulation biologischer Systeme WSI/ZBIT, Eberhard Karls Universität Tübingen

Mehr

Bioinformatik für Biochemiker

Bioinformatik für Biochemiker Bioinformatik für Biochemiker Oliver Kohlbacher WS 2009/2010 9. Multiples Alignment II Abt. Simulation biologischer Systeme WSI/ZBIT, Eberhard Karls Universität Tübingen Übersicht T-OFFEE Probleme bei

Mehr

Bioinformatik für Biochemiker

Bioinformatik für Biochemiker Bioinformatik für Biochemiker Oliver Kohlbacher WS 2009/2010 9. Multiples Alignment II Abt. Simulation biologischer Systeme WSI/ZBIT, Eberhard Karls Universität Tübingen Übersicht T-COFFEE Probleme bei

Mehr

Einführung in die Bioinformatik

Einführung in die Bioinformatik Einführung in die Bioinformatik Ringvorlesung Biologie Sommer 07 Burkhard Morgenstern Institut für Mikrobiologie und Genetik Abteilung für Bioinformatik Goldschmidtstr. 1 Online Materialien zur Ringvorlesung:

Mehr

Bioinformatik für Lebenswissenschaftler

Bioinformatik für Lebenswissenschaftler Bioinformatik für Lebenswissenschaftler Oliver Kohlbacher, Steffen Schmidt SS 2010 10. Multiples Alignment II & PSI-BLAST Abt. Simulation biologischer Systeme WSI/ZBIT, Eberhard Karls Universität Tübingen

Mehr

Multiple Alignments. Vorlesung Einführung in die Angewandte Bioinformatik Prof. Dr. Sven Rahmann. Webseite zur Vorlesung

Multiple Alignments. Vorlesung Einführung in die Angewandte Bioinformatik Prof. Dr. Sven Rahmann. Webseite zur Vorlesung Multiple Alignments Vorlesung Einführung in die Angewandte Bioinformatik Prof. Dr. Sven Rahmann Webseite zur Vorlesung http://bioinfo.wikidot.com/ Sprechstunde Mo 16-17 in OH14, R214 Sven.Rahmann -at-

Mehr

Hidden Markov Model (HMM)

Hidden Markov Model (HMM) Hidden Markov Model (HMM) Kapitel 1 Spezialvorlesung Modul 10-202-2206 (Fortgeschrittene Methoden in der Bioinformatik) Jana Hertel Professur für Bioinformatik Institut für Informatik Universität Leipzig

Mehr

Einführung in die Angewandte Bioinformatik: Phylogenetik und Taxonomie

Einführung in die Angewandte Bioinformatik: Phylogenetik und Taxonomie Einführung in die Angewandte Bioinformatik: Phylogenetik und Taxonomie 24.06.2010 Prof. Dr. Sven Rahmann 1 Phylogenetik: Berechnung phylogenetischer Bäume Phylogenetik (phylum = Stamm): Rekonstruktion

Mehr

Welche Alignmentmethoden haben Sie bisher kennengelernt?

Welche Alignmentmethoden haben Sie bisher kennengelernt? Welche Alignmentmethoden haben Sie bisher kennengelernt? Was heißt optimal? Optimal = die wenigsten Mutationen. Sequenzen bestehen aus Elementen (z.b. Aminosäuren oder Nukleotide). Edit Distanzen sind

Mehr

TreeTOPS. Ein Phylogenetik-Icebreaker Spiel. Lehrer- Handbuch. ELLS Europäisches Lernlabor für die Lebenswissenschaften

TreeTOPS. Ein Phylogenetik-Icebreaker Spiel. Lehrer- Handbuch. ELLS Europäisches Lernlabor für die Lebenswissenschaften TreeTOPS Ein Phylogenetik-Icebreaker Spiel Lehrer- Handbuch ELLS Europäisches Lernlabor für die Lebenswissenschaften 1 Übergeordnetes Ziel Das übergeordnete Ziel des Spieles ist es, die Spieler in das

Mehr

Anwendungen von HMM. Kapitel 1 Spezialvorlesung Modul (Fortgeschrittene Methoden in der Bioinformatik) Jana Hertel

Anwendungen von HMM. Kapitel 1 Spezialvorlesung Modul (Fortgeschrittene Methoden in der Bioinformatik) Jana Hertel Anwendungen von HMM Kapitel 1 Spezialvorlesung Modul 10-202-2206 (Fortgeschrittene Methoden in der Bioinformatik) Jana Hertel Professur für Bioinformatik Institut für Informatik Universität Leipzig Machine

Mehr

Bioinformatik Für Biophysiker

Bioinformatik Für Biophysiker Bioinformatik Für Biophysiker Sommersemester 2009 Silke Trißl / Ulf Leser Wissensmanagement in der Bioinformatik Wissensmanagement in der Bioinformatik Schwerpunkte Algorithmen der Bioinformatik Management

Mehr

Einführung in die Angewandte Bioinformatik: Multiples Alignment und Phylogenetik

Einführung in die Angewandte Bioinformatik: Multiples Alignment und Phylogenetik Einführung in die Angewandte Bioinformatik: Multiples Alignment und Phylogenetik 04.06.2009 Prof. Dr. Sven Rahmann 1 Bisher: Paarweise Alignments Optimales Alignment: Alignment mit höchstem Score unter

Mehr

Gleichheit, Ähnlichkeit, Homologie

Gleichheit, Ähnlichkeit, Homologie Gleichheit, Ähnlichkeit, Homologie Identität (identity) Verhältnis der Anzahl identischer Aminosäuren zur Gesamtzahl der Aminosäuren; objektiv Ähnlichkeit (similarity) Verhältnis ähnlicher Aminosäuren

Mehr

Rekonstruktion von Evolutionärer Geschichte

Rekonstruktion von Evolutionärer Geschichte Rekonstruktion von Evolutionärer Geschichte Populations- und Evolutionsbiologie 21.1.04 Florian Schiestl Phylogenetische Systematik Phylogenie: (gr. Phylum=Stamm) die Verwandtschaftsbeziehungen der Organismen,

Mehr

Übersicht. Problemdefini1on. BIOINF 1910 Bioinforma1k für Lebenswissenscha;ler

Übersicht. Problemdefini1on. BIOINF 1910 Bioinforma1k für Lebenswissenscha;ler BIOINF 1910 Bioinforma1k für Lebenswissenscha;ler Oliver Kohlbacher und Jens Krüger Sommersemester 2013 8./9. Mul4ples Alignment, Phylogenien Übersicht Mul4ples Alignment Problemstellung Anwendungen Komplexität

Mehr

Einführung in die Angewandte Bioinformatik: Proteinsequenz-Datenbanken

Einführung in die Angewandte Bioinformatik: Proteinsequenz-Datenbanken Einführung in die Angewandte Bioinformatik: Proteinsequenz-Datenbanken 14.05.2009 Prof. Dr. Sven Rahmann 1 3 Proteinsequenz-Datenbanksysteme NCBI Entrez Proteins EBI SRS Proteins UniProt (empfohlen) 2

Mehr

BCDS Seminar. Protein Tools

BCDS Seminar. Protein Tools BCDS Seminar Protein Tools Gliederung Nützliche Tools Three-/one-letter Amino Acids' Сodes RandSeq Random Protein Sequence Generator Protein Colourer ProtParam PeptideCutter ProtScale TMHMM Server 2.0

Mehr

Graphen. Definitionen

Graphen. Definitionen Graphen Graphen werden häufig als Modell für das Lösen eines Problems aus der Praxis verwendet, wie wir im Kapitel 1 gesehen haben. Der Schweizer Mathematiker Euler hat als erster Graphen verwendet, um

Mehr

Evolutionäre Bäume. Madox Sesen. 30. Juni 2014

Evolutionäre Bäume. Madox Sesen. 30. Juni 2014 Evolutionäre Bäume Madox Sesen 30. Juni 2014 1 Einleitung Phylogenetische Bäume sind ein wichtiges Darstellungsmittel der Evolutionsforschung. Durch sie werden Verwandtschaftsbeziehungen zwischen Spezies

Mehr

Bioinformatik Für Biophysiker

Bioinformatik Für Biophysiker Bioinformatik Für Biophysiker Wintersemester 2006 / 2007 Ulf Leser Wissensmanagement in der Bioinformatik Wissensmanagement in der Bioinformatik Lehrstuhl seit 10/2002 Schwerpunkte Algorithmen der Bioinformatik

Mehr

Wie teilt man Lebewesen ein? 1. Versuch Aristoteles ( v.chr.)

Wie teilt man Lebewesen ein? 1. Versuch Aristoteles ( v.chr.) Taxonomie Kladistik Phylogenese Apomorphien& Co. Fachwissenschaft & Methodik bei der Ordnung und Einteilung von Lebewesen Bildquellen: http://www.ulrich-kelber.de/berlin/berlinerthemen/umwelt/biodiversitaet/index.html;

Mehr

Phylogenetik. Vorlesung Einführung in die Angewandte Bioinformatik Prof. Dr. Sven Rahmann. Webseite zur Vorlesung

Phylogenetik. Vorlesung Einführung in die Angewandte Bioinformatik Prof. Dr. Sven Rahmann. Webseite zur Vorlesung Phylogenetik Vorlesung Einführung in die Angewandte Bioinformatik Prof. Dr. Sven Rahmann Webseite zur Vorlesung http://bioinfo.wikidot.com/ Sprechstunde Mo 16-17 in OH14, R214 Sven.Rahmann -at- tu-dortmund.de

Mehr

Datenstrukturen Teil 2. Bäume. Definition. Definition. Definition. Bäume sind verallgemeinerte Listen. Sie sind weiter spezielle Graphen

Datenstrukturen Teil 2. Bäume. Definition. Definition. Definition. Bäume sind verallgemeinerte Listen. Sie sind weiter spezielle Graphen Bäume sind verallgemeinerte Listen Datenstrukturen Teil 2 Bäume Jeder Knoten kann mehrere Nachfolger haben Sie sind weiter spezielle Graphen Graphen bestehen aus Knoten und Kanten Kanten können gerichtet

Mehr

Algorithmische Bioinformatik

Algorithmische Bioinformatik Algorithmische Bioinformatik Einführung in die Phylogenie (lat.: phylum = Stamm) Ulf Leser Wissensmanagement in der Bioinformatik Inhalt dieser Vorlesung Stammbäume Phylogenetische Bäume Evolutionsmodell

Mehr

Zentrum für Bioinformatik. Übung 4: Revision. Beispielfragen zur Klausur im Modul Angewandte Bioinformatik (erste Semesterhälfte)

Zentrum für Bioinformatik. Übung 4: Revision. Beispielfragen zur Klausur im Modul Angewandte Bioinformatik (erste Semesterhälfte) Andrew Torda Björn Hansen Iryna Bondarenko Zentrum für Bioinformatik Übung zur Vorlesung Angewandte Bioinformatik Sommersemester 2014 20./23.06.2014 Übung 4: Revision Beispielfragen zur Klausur im Modul

Mehr

Slide 1. Visualisierung evolutionärer Zusammenhänge

Slide 1. Visualisierung evolutionärer Zusammenhänge Slide 1 Visualisierung evolutionärer Zusammenhänge Slide 2 Evolution Enstehung neuerarten: Vererbung Mutation Selektion Horizontaler Gentransfer, Endosymbiose, Hybridisierung Slide 3 2 Beispiele: Slide

Mehr

Evolution & Genetik (Beispiel Hämoglobin) Prof. Dr. Antje Krause FH Bingen 06721 / 409 253 akrause@fh-bingen.de

Evolution & Genetik (Beispiel Hämoglobin) Prof. Dr. Antje Krause FH Bingen 06721 / 409 253 akrause@fh-bingen.de Evolution & Genetik (Beispiel Hämoglobin) Prof. Dr. Antje Krause FH Bingen 06721 / 409 253 akrause@fh-bingen.de DNA (Desoxyribonukleinsäure) 5 3 CGATGTACATCG GCTACATGTAGC 3 5 Doppelhelix Basen: Adenin,

Mehr

Diskrete Strukturen Kapitel 4: Graphentheorie (Bäume)

Diskrete Strukturen Kapitel 4: Graphentheorie (Bäume) WS 2016/17 Diskrete Strukturen Kapitel 4: Graphentheorie (Bäume) Hans-Joachim Bungartz Lehrstuhl für wissenschaftliches Rechnen Fakultät für Informatik Technische Universität München http://www5.in.tum.de/wiki/index.php/diskrete_strukturen_-_winter_16

Mehr

Algorithmische Bioinformatik

Algorithmische Bioinformatik Algorithmische Bioinformatik Suffixbäume Ulf Leser Wissensmanagement in der Bioinformatik Ziele Perspektivenwechsel: Von Online zu Offline-Stringmatching Verständnis von Suffix-Bäumen als Datenstruktur

Mehr

Phylogenetische Analyse

Phylogenetische Analyse Bioinformatik I - Uebung Phylogenetische Analyse Wenn nicht anders angegeben verwende die Standard-Einstellungen der Programme Hintergrund: Die Schwämme (Phylum Porifera) gehören zu den den ältesten lebenden

Mehr

Bioinformatik für Lebenswissenschaftler

Bioinformatik für Lebenswissenschaftler Bioinformatik für Lebenswissenschaftler Oliver Kohlbacher, Steffen Schmidt SS 2010 09. Multiples Alignment I Abt. Simulation biologischer Systeme WSI/ZBIT, Eberhard Karls Universität Tübingen Übersicht

Mehr

WS 2013/14. Diskrete Strukturen

WS 2013/14. Diskrete Strukturen WS 2013/14 Diskrete Strukturen Prof. Dr. J. Esparza Lehrstuhl für Grundlagen der Softwarezuverlässigkeit und theoretische Informatik Fakultät für Informatik Technische Universität München http://www7.in.tum.de/um/courses/ds/ws1314

Mehr

Bioinformatik für Lebenswissenschaftler

Bioinformatik für Lebenswissenschaftler Bioinformatik für Lebenswissenschaftler Oliver Kohlbacher, Steffen Schmidt SS 2010 09. Multiples Alignment I Abt. Simulation biologischer Systeme WSI/ZBIT, Eberhard Karls Universität Tübingen Übersicht

Mehr

Matrizen. Nicht nur eine Matrix, sondern viele 0,5 0,2 0,3 A 0,2 0,7 0,1

Matrizen. Nicht nur eine Matrix, sondern viele 0,5 0,2 0,3 A 0,2 0,7 0,1 Nicht nur eine Matrix, sondern viele Matrizen 0,5 0,2 0,3 A 0,2 0,7 0,1 015 0,15 0,75 075 0,1 01 aber keine Matrize und auch keine Matratzen 1 Wie beschreibt man Prozesse? Makov-Modell Modell Markov- Prozess

Mehr

Einführung in die Bioinformatik

Einführung in die Bioinformatik Einführung in die Bioinformatik SS 2013 1. Was ist Bioinformatik? Kay Nieselt Integrative Transkriptomik Zentrum für Bioinformatik Tübingen Kay.Nieselt@uni-tuebingen.de Ablauf und Formales Ringvorlesung

Mehr

Bioinformatik Für Biophysiker

Bioinformatik Für Biophysiker Bioinformatik Für Biophysiker Wintersemester 2005 / 2006 Ulf Leser Wissensmanagement in der Bioinformatik Wissensmanagement in der Bioinformatik Lehrstuhl seit 10/2002 Schwerpunkte Algorithmen der Bioinformatik

Mehr

Evolutionary Trees: Distance Based

Evolutionary Trees: Distance Based Evolutionary Trees: Distance Based 1 Buftea Alexandru Laut der Evolutionstheorie findet in allen Organismen eine langsame Änderung statt (Evolution). Ein evolutionärer Baum, auch phylogenetischer Baum

Mehr

Ausprägungsfach Bioinformatik im Rahmen des Bachelor-Studiengangs Informatik. CIBIV Center for Integrative Bioinformatics Vienna

Ausprägungsfach Bioinformatik im Rahmen des Bachelor-Studiengangs Informatik. CIBIV Center for Integrative Bioinformatics Vienna Ausprägungsfach Bioinformatik im Rahmen des Bachelor-Studiengangs Informatik Center for Integrative Bioinformatics Vienna (CIBIV) Max F. Perutz Laboratories (MFPL) Vienna, Austria http://www.cibiv.at CIBIV

Mehr

Einführung in die Computerlinguistik

Einführung in die Computerlinguistik Einführung in die Computerlinguistik Spracherkennung und Hidden Markov Modelle Dozentin: Wiebke Petersen WS 2004/2005 Wiebke Petersen Einführung in die Computerlinguistik WS 04/05 Spracherkennung Merkmalsextraktion

Mehr

Projektgruppe. Text Labeling mit Sequenzmodellen

Projektgruppe. Text Labeling mit Sequenzmodellen Projektgruppe Enes Yigitbas Text Labeling mit Sequenzmodellen 4. Juni 2010 Motivation Möglichkeit der effizienten Verarbeitung von riesigen Datenmengen In vielen Bereichen erwünschte automatisierte Aufgabe:

Mehr

Pairwise Alignment. Steffen Forkmann. Proseminar: BioInformatik

Pairwise Alignment. Steffen Forkmann. Proseminar: BioInformatik Pairwise Alignment Steffen Forkmann Proseminar: BioInformatik Wintersemester 2004/2005 Inhaltsverzeichnis 1 Problemstellungen 3 1.1 Rechtschreibkorrektur............................... 3 1.2 DNA- und Aminosäure-Sequenzen........................

Mehr

Bioinformatik. Lokale Alignierung Gapkosten. Silke Trißl / Ulf Leser Wissensmanagement in der. Bioinformatik

Bioinformatik. Lokale Alignierung Gapkosten. Silke Trißl / Ulf Leser Wissensmanagement in der. Bioinformatik Bioinformatik Lokale Alignierung Gapkosten Silke Trißl / Ulf Leser Wissensmanagement in der Bioinformatik Inhalt dieser Vorlesung Ähnlichkeit Lokales und globales Alignment Gapped Alignment Silke Trißl:

Mehr

9 Minimum Spanning Trees

9 Minimum Spanning Trees Im Folgenden wollen wir uns genauer mit dem Minimum Spanning Tree -Problem auseinandersetzen. 9.1 MST-Problem Gegeben ein ungerichteter Graph G = (V,E) und eine Gewichtsfunktion w w : E R Man berechne

Mehr

Bioinformatik. Einleitung Überblick. Ulf Leser Wissensmanagement in der. Bioinformatik

Bioinformatik. Einleitung Überblick. Ulf Leser Wissensmanagement in der. Bioinformatik Bioinformatik Einleitung Überblick Ulf Leser Wissensmanagement in der Bioinformatik H5N1 Foto: Centers for Disease Control Ulf Leser: Algorithmische Bioinformatik, Wintersemester 2005/2006 2 Migration

Mehr

Algorithmische Bioinformatik

Algorithmische Bioinformatik Algorithmische Bioinformatik Einführung in die Phylogenie (lat.: phylum = Stamm) Ulf Leser Wissensmanagement in der Bioinformatik Suche mit MSA Erinnerung: Erzeugung von Proteinfamilien Starte mit Proteinen

Mehr

Studiengang Informatik der FH Gießen-Friedberg. Sequenz-Alignment. Jan Schäfer. WS 2006/07 Betreuer: Prof. Dr. Klaus Quibeldey-Cirkel

Studiengang Informatik der FH Gießen-Friedberg. Sequenz-Alignment. Jan Schäfer. WS 2006/07 Betreuer: Prof. Dr. Klaus Quibeldey-Cirkel Studiengang Informatik der FH Gießen-Friedberg Sequenz-Alignment Jan Schäfer WS 2006/07 Betreuer: Prof. Dr. Klaus Quibeldey-Cirkel Überblick Einführung Grundlagen Wann ist das Merkmal der Ähnlichkeit erfüllt?

Mehr

Bayesianische Netzwerke - Lernen und Inferenz

Bayesianische Netzwerke - Lernen und Inferenz Bayesianische Netzwerke - Lernen und Inferenz Manuela Hummel 9. Mai 2003 Gliederung 1. Allgemeines 2. Bayesianische Netzwerke zur Auswertung von Genexpressionsdaten 3. Automatische Modellselektion 4. Beispiel

Mehr

Maschinelles Lernen in der Bioinformatik

Maschinelles Lernen in der Bioinformatik Maschinelles Lernen in der Bioinformatik Spezialvorlesung Modul 10-202-2206 (Fortgeschrittene Methoden in der Bioinformatik) VL 2 HMM und (S)CFG Jana Hertel Professur für Bioinformatik Institut für Informatik

Mehr

Phylogenetische Bäume Kieu Trinh Do SS 2009

Phylogenetische Bäume Kieu Trinh Do SS 2009 1. Einleitung Phylogenetische Bäume Kieu Trinh Do SS 2009 Wie seit geraumer Zeit bekannt ist, hat Ähnlichkeit ihre Ursachen in gemeinsamer Abstammung. Es stellt sich aber die Frage, wie wir die evolutionäre

Mehr

Übungsaufgaben zur Einführung in die Bioinformatik - Lösungen

Übungsaufgaben zur Einführung in die Bioinformatik - Lösungen 18.01.2013 Prof. P. Güntert 1 Vorlesung BPC I: Aspekte der Thermodynamik in der Strukturbiologie Übungsaufgaben zur Einführung in die Bioinformatik - Lösungen 1. Hamming und Levenshtein Distanzen a) Was

Mehr

Einführung in die Bioinformatik

Einführung in die Bioinformatik Einführung in die Bioinformatik SS 2014 1. Was ist Bioinformatik? Kay Nieselt Integrative Transkriptomik Zentrum für Bioinformatik Tübingen Kay.Nieselt@uni-tuebingen.de Ablauf und Formales Ringvorlesung

Mehr

Tutoraufgabe 1 (Suchen in Graphen):

Tutoraufgabe 1 (Suchen in Graphen): Prof. aa Dr. E. Ábrahám Datenstrukturen und Algorithmen SS14 F. Corzilius, S. Schupp, T. Ströder Tutoraufgabe 1 (Suchen in Graphen): a) Geben Sie die Reihenfolge an, in der die Knoten besucht werden, wenn

Mehr

Graphentheorie Graphentheorie. Grundlagen Bäume Eigenschaften von Graphen Graphen-Algorithmen Matchings und Netzwerke

Graphentheorie Graphentheorie. Grundlagen Bäume Eigenschaften von Graphen Graphen-Algorithmen Matchings und Netzwerke Graphen Graphentheorie Graphentheorie Grundlagen Bäume Eigenschaften von Graphen Graphen-Algorithmen Matchings und Netzwerke 2 Was ist ein Graph? Ein Graph ist in der Graphentheorie eine abstrakte Struktur,

Mehr

Algorithmische Bioinformatik 1

Algorithmische Bioinformatik 1 Algorithmische Bioinformatik 1 Dr. Hanjo Täubig Lehrstuhl für Effiziente Algorithmen (Prof. Dr. Ernst W. Mayr) Institut für Informatik Technische Universität München Sommersemester 2009 Übersicht Algorithmen

Mehr

Fakultät für Informatik Übung zu Kognitive Systeme Sommersemester Lösungsblatt 4 Maschinelles Lernen und Spracherkennung

Fakultät für Informatik Übung zu Kognitive Systeme Sommersemester Lösungsblatt 4 Maschinelles Lernen und Spracherkennung Fakultät für Informatik Übung zu Kognitive Systeme Sommersemester 216 M. Sperber (matthias.sperber@kit.edu) S. Nguyen (thai.nguyen@kit.edu) Lösungsblatt 4 Maschinelles Lernen und Spracherkennung Aufgabe

Mehr

Konzepte II. Netzwerkanalyse für Politikwissenschaftler

Konzepte II. Netzwerkanalyse für Politikwissenschaftler Konzepte II Netzwerkanalyse für Politikwissenschaftler Wiederholung Räumliche Distanzen und MDS Hauptkomponenten Neuere Entwicklungen Netzwerkanalyse für Politikwissenschaftler Konzepte II (1/20) Worum

Mehr

AF. Bioinformatik im Bachelor-Studiengang Informatik. CIBIV Center for Integrative Bioinformatics Vienna. Bioinformatik eine Definition

AF. Bioinformatik im Bachelor-Studiengang Informatik. CIBIV Center for Integrative Bioinformatics Vienna. Bioinformatik eine Definition AF. Bioinformatik im Bachelor-Studiengang Informatik Center for Integrative Bioinformatics Vienna (CIBIV) Max F. Perutz Laboratories (MFPL) Vienna, Austria http://www.cibiv.at April 11, 2011 CIBIV Center

Mehr

Algorithmen auf Sequenzen Paarweiser Sequenzvergleich: Alignments

Algorithmen auf Sequenzen Paarweiser Sequenzvergleich: Alignments Algorithmen auf Sequenzen Paarweiser Sequenzvergleich: Alignments Sven Rahmann Genominformatik Universitätsklinikum Essen Universität Duisburg-Essen Universitätsallianz Ruhr Einführung Bisher: Berechnung

Mehr

Bioinformatik. Einführung in die Phylogenie. (lat.: phylum = Stamm) Ulf Leser Wissensmanagement in der. Bioinformatik

Bioinformatik. Einführung in die Phylogenie. (lat.: phylum = Stamm) Ulf Leser Wissensmanagement in der. Bioinformatik Bioinformatik Einführung in die Phylogenie (lat.: phylum = Stamm) Ulf Leser Wissensmanagement in der Bioinformatik Suche mit MSA Erinnerung: Erzeugung von Proteinfamilien Starte mit Proteinen gleicher/ähnlicher

Mehr

ADS: Algorithmen und Datenstrukturen 2

ADS: Algorithmen und Datenstrukturen 2 ADS: Algorithmen und Datenstrukturen 2 Teil 4 Prof. Dr. Gerhard Heyer Institut für Informatik Abteilung Automatische Sprachverarbeitung Universität Leipzig 24. April 2019 [Letzte Aktualisierung: 24/04/2019,

Mehr

Konzepte II. Netzwerkanalyse für Politikwissenschaftler. Wiederholung

Konzepte II. Netzwerkanalyse für Politikwissenschaftler. Wiederholung Konzepte II Netzwerkanalyse für Politikwissenschaftler Netzwerkanalyse für Politikwissenschaftler Konzepte II (1/20) Worum geht es? Bisher: Eigenschaften einzelner Punkte bzw. des Netzwerkes Definiert

Mehr

Bioinformatik für Lebenswissenschaftler

Bioinformatik für Lebenswissenschaftler Bioinformatik für Lebenswissenschaftler Oliver Kohlbacher, Steffen Schmidt SS 2010 06. Paarweises Alignment Teil II Abt. Simulation biologischer Systeme WSI/ZBIT, Eberhard Karls Universität Tübingen Übersicht

Mehr

Algorithmische Bioinformatik

Algorithmische Bioinformatik Algorithmische Bioinformatik Multiple Sequence Alignment Sum-of-pairs Score Center-Star Score Ulf Leser Wissensmanagement in der Bioinformatik Ziel dieser Vorlesung Aufgabenstellung Multiples Sequenzalignment

Mehr

Logik für Informatiker

Logik für Informatiker Vorlesung Logik für Informatiker 13. Prädikatenlogik Der Satz von Herbrand Bernhard Beckert Universität Koblenz-Landau Sommersemester 2006 Logik für Informatiker, SS 06 p.1 Semantische Bäume Eine klassische

Mehr

Alle bislang betrachteten Sortieralgorithmen hatten (worst-case) Laufzeit Ω(nlog(n)).

Alle bislang betrachteten Sortieralgorithmen hatten (worst-case) Laufzeit Ω(nlog(n)). 8. Untere Schranken für Sortieren Alle bislang betrachteten Sortieralgorithmen hatten (worst-case) Laufzeit Ω(nlog(n)). Werden nun gemeinsame Eigenschaften dieser Algorithmen untersuchen. Fassen gemeinsame

Mehr

Softwarewerkzeuge der Bioinformatik

Softwarewerkzeuge der Bioinformatik Bioinformatik Wintersemester 2006/2007 Tutorial 2: paarweise Sequenzaligments BLAST Tutorial 2: BLAST 1/22 Alignment Ausrichten zweier oder mehrerer Sequenzen, um: ihre Ähnlichkeit quantitativ zu erfassen

Mehr

Bioinformatik II: Phylogenetik

Bioinformatik II: Phylogenetik Bioinformatik II: Phylogenetik phylogenetisch Phylai: griechische Klans phylum: der Stamm phylogenetisch: die Stammesgeschichte von Lebewesen betreffend Hierarchien der Klassifikation: Domäne: Eukaryonten

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen in der Bioinformatik Zweites Übungsblatt WS 05/06 Musterlösung

Algorithmen und Datenstrukturen in der Bioinformatik Zweites Übungsblatt WS 05/06 Musterlösung Johanna Ploog, Konstantin Clemens Freie Universität Berlin Institut für Mathematik II Arbeitsgruppe für Mathematik in den Lebenswissenschaften Algorithmen und Datenstrukturen in der Bioinformatik Zweites

Mehr

Graphen Jiri Spale, Algorithmen und Datenstrukturen - Graphen 1

Graphen Jiri Spale, Algorithmen und Datenstrukturen - Graphen 1 Graphen 27 Jiri Spale, Algorithmen und Datenstrukturen - Graphen Motivation Einsatz: Berechnung von Entfernungen Auffinden von Zyklen in Beziehungen Ermittlung von Verbindungen Zeitmanagement Konzept:

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen II

Algorithmen und Datenstrukturen II Algorithmen und Datenstrukturen II Algorithmen zur Textverarbeitung III: D. Rösner Institut für Wissens- und Sprachverarbeitung Fakultät für Informatik Otto-von-Guericke Universität Magdeburg Sommer 2009,

Mehr

Fortgeschrittene Netzwerk- und Graph-Algorithmen

Fortgeschrittene Netzwerk- und Graph-Algorithmen Fortgeschrittene Netzwerk- und Graph-Algorithmen Prof. Dr. Hanjo Täubig Lehrstuhl für Effiziente Algorithmen (Prof. Dr. Ernst W. Mayr) Institut für Informatik Technische Universität München Wintersemester

Mehr

Binary Decision Diagrams (Einführung)

Binary Decision Diagrams (Einführung) Binary Decision Diagrams (Einführung) Binary Decision Diagrams (BDDs) sind bestimmte Graphen, die als Datenstruktur für die kompakte Darstellung von booleschen Funktionen benutzt werden. BDDs wurden von

Mehr

Einführung in die Bioinformatik

Einführung in die Bioinformatik Einführung in die Bioinformatik Kay Nieselt Integrative Transkriptomik Zentrum für Bioinformatik Tübingen Kay.Nieselt@uni-tuebingen.de SS 2012 5. Biologische Netzwerke - Gut vernetzt hält besser Überblick

Mehr

1 Schulinterner Kernlehrplan Biologie Q2 Evolution

1 Schulinterner Kernlehrplan Biologie Q2 Evolution 1 Schulinterner Kernlehrplan Biologie Q2 Evolution 1 Inhaltsfelder Schwerpunkt Basiskonzept Konkretisierte Kompetenzen Evolution Evolutionstheorien LK Evolutionstheorie Biodiversität und Systematik Entwicklung

Mehr

Programm heute. Algorithmen und Datenstrukturen (für ET/IT) Übersicht: Graphen. Definition: Ungerichteter Graph. Definition: Ungerichteter Graph

Programm heute. Algorithmen und Datenstrukturen (für ET/IT) Übersicht: Graphen. Definition: Ungerichteter Graph. Definition: Ungerichteter Graph Programm heute Algorithmen und Datenstrukturen (für ET/IT) Sommersemester 07 Dr. Stefanie Demirci Computer Aided Medical Procedures Technische Universität München 7 Fortgeschrittene Datenstrukturen Graphen

Mehr

Christian Rieck, Arne Schmidt

Christian Rieck, Arne Schmidt Institute of Operating Systems and Computer Networks Algorithms Group Algorithmen und Datenstrukturen Wintersemester 207/208 Übung#5, 2.2.207 Christian Rieck, Arne Schmidt Bäume Satz Jeder gerichtete Baum

Mehr

Informatik II: Algorithmen und Datenstrukturen SS 2015

Informatik II: Algorithmen und Datenstrukturen SS 2015 Informatik II: Algorithmen und Datenstrukturen SS 2015 Vorlesung 8b, Mittwoch, 17. Juni 2015 (Balancierte Suchbäume) Prof. Dr. Hannah Bast Lehrstuhl für Algorithmen und Datenstrukturen Institut für Informatik

Mehr

Algorithmische Bioinformatik

Algorithmische Bioinformatik Algorithmische Bioinformatik Multiple Sequence Alignment Sum-of-pairs Score Center-Star Score Ulf Leser Wissensmanagement in der Bioinformatik Inhalt dieser Vorlesung Multiples Sequenzalignment Sum-Of-Pair

Mehr

MOL.504 Analyse von DNA- und Proteinsequenzen. Modul 2 BLAST-Sequenzsuche und Sequenzvergleiche

MOL.504 Analyse von DNA- und Proteinsequenzen. Modul 2 BLAST-Sequenzsuche und Sequenzvergleiche MOL.504 Analyse von DNA- und Proteinsequenzen Modul 2 BLAST-Sequenzsuche und Sequenzvergleiche Summary Modul 1 - Datenbanken Wo finde ich die DNA Sequenz meines Zielgens? Wie erhalte ich Info aus der DNA-Datenbank

Mehr

Graphentheorie. Eulersche Graphen. Eulersche Graphen. Eulersche Graphen. Rainer Schrader. 14. November Gliederung.

Graphentheorie. Eulersche Graphen. Eulersche Graphen. Eulersche Graphen. Rainer Schrader. 14. November Gliederung. Graphentheorie Rainer Schrader Zentrum für Angewandte Informatik Köln 14. November 2007 1 / 22 2 / 22 Gliederung eulersche und semi-eulersche Graphen Charakterisierung eulerscher Graphen Berechnung eines

Mehr

Kapitel 4: Netzplantechnik Gliederung der Vorlesung

Kapitel 4: Netzplantechnik Gliederung der Vorlesung Gliederung der Vorlesung 1. Grundbegriffe 2. Elementare Graphalgorithmen und Anwendungen 3. Kürzeste Wege 4. Netzplantechnik 5. Minimal spannende Bäume 6. Traveling Salesman Problem 7. Flüsse in Netzwerken

Mehr

Darwins Erben - Phylogenie und Bäume

Darwins Erben - Phylogenie und Bäume Vorlesung Einführung in die Bioinforma4k SoSe2011 Darwins Erben - Phylogenie und Bäume Prof. Daniel Huson ZBIT Center for Bioinformatics Center for Bioinformatics Charles Darwin und Bäume Darwin's Notizbuch

Mehr

Einführung in die Bioinformatik

Einführung in die Bioinformatik Einführung in die Bioinformatik Kay Nieselt Integrative Transkriptomik Zentrum für Bioinformatik Tübingen Kay.Nieselt@uni-tuebingen.de SS 2011 8. Biologische Netzwerke - Gut vernetzt hält besser Überblick

Mehr

Fakultät für Informatik Übung zu Kognitive Systeme Sommersemester Lösungsblatt 4 Maschinelles Lernen und Spracherkennung

Fakultät für Informatik Übung zu Kognitive Systeme Sommersemester Lösungsblatt 4 Maschinelles Lernen und Spracherkennung Fakultät für Informatik Übung zu Kognitive Systeme Sommersemester 2018 S. Constantin (stefan.constantin@kit.edu) S. Nguyen (thai.nguyen@kit.edu) Lösungsblatt 4 Maschinelles Lernen und Spracherkennung Aufgabe

Mehr

V3 - Multiples Sequenz Alignment und Phylogenie

V3 - Multiples Sequenz Alignment und Phylogenie V3 - Multiples Sequenz Alignment und Phylogenie Literatur: Kapitel 4 in Buch von David Mount Thioredoxin-Beispiel heute aus Buch von Arthur Lesk Softwarewerkzeuge der Bioinformatik 1 Definition von Homologie

Mehr

Unterrichtsvorhaben IV: Thema/Kontext: Spuren der Evolution Welche Belege gibt es für die Evolution?

Unterrichtsvorhaben IV: Thema/Kontext: Spuren der Evolution Welche Belege gibt es für die Evolution? Unterrichtsvorhaben IV: Thema/Kontext: Spuren der Evolution Welche Belege gibt es für die Evolution? Inhaltsfeld: IF 6: Evolution Inhaltliche Schwerpunkte: Evolutionsbelege Evolution der Evolutionstheorie

Mehr

ADS: Algorithmen und Datenstrukturen 2

ADS: Algorithmen und Datenstrukturen 2 ADS: Algorithmen und Datenstrukturen 2 Teil 6 Prof. Dr. Gerhard Heyer Institut für Informatik Abteilung Automatische Sprachverarbeitung Universität Leipzig 16. Mai 2018 [Letzte Aktualisierung: 18/05/2018,

Mehr

Rekonstruktion der Evolution der Lebewesen. Eine Analyse am Beispiel der Wnt Gene. Evolution der Wnt Gene (Lehrmeinung vs.

Rekonstruktion der Evolution der Lebewesen. Eine Analyse am Beispiel der Wnt Gene. Evolution der Wnt Gene (Lehrmeinung vs. Rekonstruktion der Evolution der Lebewesen Die Herkunft und Enstehung der Vielfalt des Lebens war lange schon von hohem Interesse. Grundlagen für unser heutiges Verständnis legte Charles Darwin, 1859.

Mehr

Hidden Markov Modelle

Hidden Markov Modelle Hidden Markov Modelle (Vorabversion begleitend zur Vorlesung Spracherkennung und integrierte Dialogsysteme am Lehrstuhl Medieninformatik am Inst. f. Informatik der LMU München, Sommer 2005) Prof. Marcus

Mehr

MBI: Sequenzvergleich ohne Alignment

MBI: Sequenzvergleich ohne Alignment MBI: Sequenzvergleich ohne Alignment Bernhard Haubold 12. November 2013 Wiederholung Exaktes & inexaktes Matching Das exakte Matching Problem Naive Lösung Präprozessierung Muster(Pattern): Z-Algorithmus,

Mehr

Bioinformatik für Lebenswissenschaftler

Bioinformatik für Lebenswissenschaftler Bioinformatik für Lebenswissenschaftler Oliver Kohlbacher, Steffen Schmidt SS 2010 5. Paarweises Alignment Teil I Abt. Simulation biologischer Systeme WSI/ZBIT, Eberhard Karls Universität Tübingen Übersicht

Mehr

Algorithmische Anwendungen WS 2005/2006

Algorithmische Anwendungen WS 2005/2006 Algorithmische Anwendungen WS 2005/2006 Sequenzalignment Gruppe F_lila_Ala0506 Allal Kharaz Yassine ELassad Inhaltsverzeichnis 1 Problemstellungen...................................... 3 1.1 Rechtschreibkorrektur...............................

Mehr

Fakultät für Informatik Übung zu Kognitive Systeme Sommersemester 2018

Fakultät für Informatik Übung zu Kognitive Systeme Sommersemester 2018 Fakultät für Informatik Übung zu Kognitive Systeme Sommersemester 2018 S. Constantin (stefan.constantin@kit.edu) S. Nguyen (thai.nguyen@kit.edu) Übungsblatt 4 Maschinelles Lernen und Spracherkennung Abgabe

Mehr

Hidden Markov Models (HMM)

Hidden Markov Models (HMM) Hidden Markov Models (HMM) Kursfolien Karin Haenelt 1 Themen Definitionen Stochastischer Prozess Markow Kette (Visible) Markov Model Hidden Markov Model Aufgaben, die mit HMMs bearbeitet werden Algorithmen

Mehr

Attached! Proseminar Netzwerkanalyse SS 2004 Thema: Biologie

Attached! Proseminar Netzwerkanalyse SS 2004 Thema: Biologie Rheinisch-Westfälischen Technischen Hochschule Aachen Lehr- und Forschungsgebiet Theoretische Informatik Prof. Rossmanith Attached! Proseminar Netzwerkanalyse SS 2004 Thema: Biologie Deniz Özmen Emmanuel

Mehr