Wykład 1

Bioinformatyka - to dyscyplina zajmująca się stosowaniem narzędzi matematycznych i informatycznych do rozwiązywania problemów z nauk biologicznych. Z bioinformatyką powiązane są: genomika, proteomika, metabolomikai transkryptomika

Cele bioinformatyki

• Organizowanie i zarządzanie informacjami o makrocząsteczkach i innych danych biologicznych w formie skomputeryzowanych (cyfrowych) zapisów - baz danych

• Analiza tych danych za pomocą metod obliczeniowych, rozwój metod i algorytmów

Etapy sekwencjonowania genom genomów

• Oczyszczanie chromosomów

• Pofragmentowanie metodą sonikacji na odcinki o długości 100 kpz (kbp) lub większe

• Klonowanie fragmentów w wektorach (YAC, BAC)

• Tworzenie mapy chromosomu

• Wybór zachodzących pojedynczych klonów do sekwencjonowania

Kompletnie zsekwencjonowane genomy

• Drosophila melanogaster

• Saccharomyces cerevisiae

• Schizosaccharomyces pombe

• Candida glabratha

• Encephalitozoon cuniculiGB-M1….

• Caenorhabditis elegans

• Entamoeba histolytica

• Plasmodium falciparum

• Trypanosoma cruzi….

• Homo sapiens

• Mus musculus

• Arabidopsis thaliana

• Oryza sativa

KRĘGOWCE (2)

ROŚLINY (2)

OWADY (1)

GRZYBY (10)

PIERWOTNIAKI (6)

NICIENIE (1)

Wykład 2

The gene is a union of genomic sequences encoding a coherent set of potentially overlapping functional products.

• A gene is a genomic sequence(DNA orRNA) directly encoding functional product molecules, either RNA or protein.

• In the case that there are severa functional products sharing overlapping regions, one takes the union of all overlapping genomic sequences coding for them.

• This union must be coherent—i.e., done separately for final protein and RNA products—but does not require that all products necessarily share a common subsequence.

Zasoby pierwotne i wtórne

1) Pierwotne bazy danych

• GenBank/EMBL/DDBJ

• dbESTdbSTSdbSNPTrace

2) Wtórne bazy danych

• AssemblyArchive

• CDD

• EntrezGene

• GenomeProjects

• HomoloGene

• Map Viewer

• RefSeq, SwissProt

• UniSTS

Problemy w bazach danych

• zanieczyszczenie sekwencjami wektorów wykorzystywanymi do klonowania, bakterii, rRNA, mtDNA i innymi przypadkowymi sekwencjami

• poziom błędu sekwencji nukleotydowych: 1/10 000 (bardzo dobry), 1/100 (dla raz przeczytanych sekwencji w bazach EST, HTG)

• poziom błędu sekwencji aminokwasowych: przesunięcie ramki odczytu (frame-shift error) - 5-10% sekwencji; błędnie przeczytane na białko sekwencje genów podzielonych z powodu błędnego określenia eksonów (10-15%): utrata niektórych eksonów, przetłumaczenie sekwencji intronów

• występowanie w bazach sekwencji identycznych jako różnych rekordów - > tworzenie baz non-redundant

• przypisanie funkcji charakterystycznej dla jednej sekwencji do drugiej sekwencji wykazującej homologię do pierwszej sekwencji

• błędne adnotacje z ”trzeciej i czwartej ręki”

Wykład 3

GENOMIKA. MAPOWANIE GENOMÓW MAPY GENOMICZNE

Genomika strukturalna

1) Mapowanie genomu:

• Mapy genetyczne

• Mapy fizyczne

2) Sekwencjonowanie

Genomika porównawcza

• Ewolucja genomów

• Ewolucja genów

Genomika funkcjonalna

• Transkryptom

• Regulacja tranckrypcji

• Proteom

Mapa genetyczna / Mapa fizyczna

Mapy genetyczna

• powstają w oparciu o analizę częstości rekombinacji między badanymi markerami

• pokazują rozmieszczenie markerów na chromosomie oraz odległości genetyczne między nimi

• jednostka:

1cM = 1% rekombinacji (1 crossing - over na 100 mejoz)

u ludzi to ok.0,7 - 1 Mb

Mapy fizyczna

• powstają poprzez bezpośrednią lokalizację, technikami biologii molekularnej, badanej sekwencji DNA w genomie

• jednostka:

pary zasad - pz (ang. bp, kbp)

Jeżeli markery A i B są na tym samym chromosomie, częstość rekombinacji jest > 0 i < 0.5

Jeżeli markery A i B są na różnych chromosomach, częstość rekombinacji jest = 0.5.

Marker genetyczny - polimorficzna sekwencja DNA (specyficzna) z jednego miejsca na chromosomie, używana do mapowania genetycznego, może być związana z fenotypem.

Jest to podstawowe narzędzie genetyka

klasa I (markery fenotypowe)

• są to geny kodujące cechy jakościowe organizmu np. antygeny erytrocytarne, antygeny głównego układu zgodności tkankowej (Major Histocompatibility Complex - MHC).

• markery tej klasy indentyfikowane są metodami serologicznymi lub metodami elektroforetycznymi.

klasa II (markery DNA)

• są to sekwencje DNA, niekoniecznie kodujące, np. RFLP, SSLP, SNP

• markery takie jako markery genetycze muszą mieć przynajmniej dwie alleliczne formy.

• markery tego typu identyfikowane są przy użyciu technik analizy molekularnej

Markery DNA

• RFLPs (Restriction Fragment Lenght Polymorphisms)

• Minisatelity

• Mikrosatelity

• SNPs (Single Nucleotide Polymorphisms)

RFLPs (Restriction Fragment Lenght Polymorphisms)

• polimorfizm długości fragmentów restrykcyjnych

• Wady markerów RFLP:

- tylko dwie formy alleliczne

- dużo miejsc cięcia w dużych genomach

SLPs (Simple Sequence Length Polymorphisms)

• polimorfizm długości prostych sekwencji

- minisatelity

- mikrosatelity

VNTRs (Variable Number of Tandem Repeats)

• zmienna liczba powtórzeń tandemowych

• sekwencje zawierające zmienną liczbę tandemowych powtórzeń motywu (11 - 60 pz)

• z reguły występują przy końcach chromosomów - telomerach

• liczba powtórzeń motywu: 2 do 1000, w zależności od ilości powtórzeń dany fragment DNA ma charakterystyczną długość (polimorfizm długości widoczny podczas elektroforezy)

• VNTR może być badane metodą PCR wraz z elektroforezą, połączoną z hybrydyzacją z wyznakowaną sondą. Liczba powtórzeń decyduje o długości fragmentu, co z kolei wpływa na szybkości jego przemieszczania się podczas elektroforezy.

• w danym locus VNTR występuje znaczna zmienność osobnicza

STRs (Short Tandem Repeats)

• krótkie sekwencje powtórzone tandemowo

• sekwencje zawierające zmienną liczbę tandemowych powtórzeń kilkunukleotydowego motywu (1 - 4 pz)

• motyw równomiernie rozmieszczony w genomie

• liczba powtórzeń motywu minisatelitarnego: 10 do 50 i w zależności od ilości powtórzeń dany fragment DNA ma charakterystyczną długość (polimorfizm długości widoczny podczas elektroforezy)

• często motyw taki może być regularnie przerywany inną sekwencją.

• ulokowane są zazwyczaj w intronach (czasami również w eksonach [egzonach] w postaci mniejszej liczby powtórzeń).

Zalety:

• duża zmienność

• często tworzą

• multi-locus patterns charakterystyczne dla danego osobnika

Wady:

• nie nadają się do dokładnego mapowania z powodu ich nielosowego rozkładu w genomie

Analiza SNP umożliwia wykrycie polimorfizmu pojedynczego nukleotydu w obrębie badanej sekwencji. Klasycznie polega to na amplifikacji określonego fragmentu genomu w reakcji PCR i sekwencjonowaniu uzyskanego produktu.

Zaletą tej techniki jest wysoka wydajność identyfikacji polimorfizmu w obrębie badanej sekwencji, wadą jest wysoki koszt analizy

Analiza sprzężeń

zaburzenia w analizach sprzężeń:

• gorące miejsca rekombinacji

• podwójny crossing - over

Mapowanie fizyczne

• Mapa Cytogenetyczna (chromosome bands) - rozróżnialne zabarwione fragmenty chromosomów (mikroskop optyczny)

• Mbps

• Mapowanie danych ekspresji na sieci zależności biologicznychwyszukiwanie „podsieci” (subnetworks) złożonych z genów o charakterystycznej ekspresji

• Restriction mapping - kolejność i odległości pomiędzy punktami trawienia enzymami DNA. 100s kbp

• Fluorescence in situ hybridisation - hybrydyzacja fluorescencyjnych sond do chromosomów 100s kbp

• STS sequence mapping - kolejność unikalnych w genomie markerów DNA (STS) 100 kbp

• Sequence “map” - całkowicie zsekwencjonowany chromosom 1bp.

Wykład 4

EWOLUCJA GENOMÓW

Własności kodu genetycznego

• trójkowy

• niezachodzący

• bezprzecinkowy

• jednoznaczny

• kolinearny

• uniwersalny

• zdegenerowany

Ewolucja genomów w wyniku:

• mutacji

• duplikacji genów

• rearanżacji genów

• utraty genów

• rearanżacji chromosomalne

• duplikacji genomów

• poziomego transferu genów

Transpozony - to moduły DNA zdolne do przenoszenia się z jednego miejsca genomu w inne, na zasadzie transpozycji; transpozycja jest rekombinajcą nieuprawnioną, bowiem nie wymaga komplementarności, czyli odcinek transpozonu nie musi być komplementarny w stosunku do fragmentu DNA w który zostanie wstawiony

Wykład 5

Dopasowanie sekwencji Sequence alignment

Uliniawianie sekwencji - to sposób porównywania sekwencji pierwszorzędowej DNA, RNA bądź białek w celu identyfikacji regionów podobnych, które mogą być wynikiem funkcjonalnych, strukturalnych bądź ewolucyjnych związków pomiędzy sekwencjami. Uliniowione sekwencje rezyduów nukleotydów bądź aminokwasów zwykle są przedstawiane jako wiersze macierzy Pomiędzy znaki wstawiane są przerwy w taki sposób, aby zapewnić jak największą zgodność porównywanych sekwencji.

Ułożenie dwóch sekwencji biopolimerów (DNA, RNA lub białka) w celu zidentyfikowania regionów podobieństwa istotnego ze względów ewolucyjnych, strukturalnych lub funkcjonalnych (procedura oraz jej efekt).

• dwie sekwencje - pairwise alignment

• wiele sekwencji - multiple sequence alignment

Podobieństwo porównywanych sekwencji (similarity) może świadczyć o:

• podobnej funkcji sekwencji

• podobnej strukturze białek

• wspólnej historii ewolucyjnej sekwencji

Podobieństwo porównywanych sekwencji (similarity) może wynikać z:

• homologii - pochodzeniu sekwencji (homologicznych) od wspólnego przodka; sekwencje mogą, ale nie muszą pełnić te same funkcje

• konwergencji - podobne motywy, które wyewoluowały w obu sekwencjach (analogicznych) niezależnie; np. chymotrypsyna i subtylizyna - różna struktura 3D, ale podobne centrum aktywne (histydyna, seryna, kwas asparaginowy)

Różnice między sekwencjami świadczą o mutacjach, które zaszły po rozdzieleniu się sekwencji od wspólnego przodka

Porównywanie sekwencji jest bardzo pomocne w:

• poszukiwaniu oraz określaniu funkcji i struktury (białek) dla nowych sekwencji

• określaniu powiązań filogenetycznych między sekwencjami - homologii między sekwencjami oraz w analizach ewolucyjnych

Dopasowanie par sekwencji:

• Macierz punktów - dot matrix, dotplot

• Programowanie dynamiczne (DP)

• Metody słów (k - tuple methods) - szybkie metody stosowane przy przeszukiwaniu baz danych sekwencji z wykorzystaniem programów FASTA i BLAST

• dopasowanie wielu sekwencji

Dot matrix - zastosowanie

• identyfikacja regionów podobnych lub identycznych

• porównywanie sekwencji o strukturze wielodomenowej

• rozpoznawanie dużych insercji i delecji

• rozpoznawanie regionów powtórzonych i duplikacji

• rozpoznawanie rearanżacji

• rozpoznawanie regionów o słabo zróżnicowanym składzie

• analiza sekwencji i struktury RNA

Wykład 6

Programowanie dynamiczne - porównuje każdą parę znaków dwóch sekwencji i tworzy dopasowanie

Uwzględnia wszystkie możliwe przyrównania uwzględniając:

• dopasowania (matches),

• niedopasowania (mismatches),

• przerwy (gaps).

• Przerwy są wstawiane, aby uzyskać wzrost liczby dopasowań w innych miejscach.

• Przyjmuje pewien system punktacji (scoring system)

• Rozpatruje wszystkie możliwości

• Stara się uzyskać maksymalną liczbę dopasowań między identycznymi lub podobnymi znakami

• Znajduje optymalne dopasowanie (może istnieć więcej niż jedno takie dopasowanie)

• Czas obliczeń proporcjonalny do iloczynu długości sekwencji

• Przyjęty system punktacji:

- dopasowanie (match): +1

- niedopasowanie (mismatch): -1

- przerwa (gap): -1

AGA--TTGATACCCA

AGACATTAA---CTA

Programowanie dynamiczne uwzględnia każdą dodawaną parę znaków i z powrotem przelicza optymalne dopasowanie

sekwencja 1: GATACTA

sekwencja 2: G A T T A C C A

Dopasowanie globalne - przyrównuje sekwencje na całej długości; wykorzystuje tak dużo znaków, jak to jest tylko możliwe.

Dopasowanie lokalne - przyrównuje fragmenty sekwencji, które wykazują największe podobieństwo; poszukuje najlepiej pasujących regionów; znajduje regiony konserwowane. Gdy obliczana wartość punktacji w macierzy jest mniejsza od zera, to wartość ta jest ustawiana na zero, a dopasowanie ulega zakończeniu do tego miejsca i rozpoczynany jest nowe` dopasowanie od nowego miejsca

Prosty system punktacji:

match: +1 +1

mismatch: -1 0

gap: -1 -1

Zaawansowany system punktacji (nadawanie różnych wag dla niedopasowań i przerw w zależnosci od ich długości):

• Macierze podstawień aminokwasów (PAM, BLOSUM)

• Macierze podstawień nukleotydów

• System punktacji dla przerw: gap penalties, affine gap penalty

sekwencje DNA

Match = +1

Mismatch = -3

Gap penalty = -5

Gap extension penalty = -2

sekwencje białkowe - Macierz Blossum62

Gap open penalty = -11

Gap extension = -1

Czy punktacja dopasowanie jest znacząco większa od punktacji oczekiwanej dla dopasowania losowych sekwencji o tej samej długości i składzie?

3 > Z - brak homologii

3 < Z < 6 - istnieje homologia

Z > 6 - silna homologia

• Tworzenie metodą Monte Carlo losowych(-ej) sekwencji (o tej samej długości i składzie co rzeczywiste).

• Przyrównanie losowych(-ej) sekwencji (powtórzenie 100-1000 razy) przy tych samych parametrach.

• Określenie rozkładu punktacji, średniej i odchylenie standardowego (SD).

• Wyliczenie Z-score: Z = (scoreobs - scoreran )/SDran

• Rozkład „score-ów” nie jest normalny i dlatego nie można przekształcić Z-score na prawdopodobieństwo.

Istotność dopasowania

• Dla dopasowań lokalnych rozkład maksymalnych „scorów” dopasowania dla sekwencji losowych przyjmuje rozkład wartości ekstremalnych (extreme values distribution)

• Określenie E-value - Oczekiwana liczba przypadkowych dopasowań z punktacją większą niż obserwowana; Oczekiwana (wg rozkładu prawdopodobieństwa) liczba dopasowań z punktacją równą przynajmniej S

Bit score - znormalizowana punktacja uwzględniająca warunki jego naliczania i przyjęte systemy punktacji (parametry lambda i K)

Jeżeli spodziewamy się znaleźć przynajmniej 3 dopasowania o punktacji >= S, to prawdopodobieństwo tego że znajdziemy co najmniej jedno wynosi 0,95. Programy z grupy BLAST posługują się wartością E zamiast bezpośrednim prawdopodobieństwem ze względu na łatwiejsze rozróżnienie

Dopaspwanie wielu sekwencji

• Określanie powiązań filogenetycznych między sekwencjami

• Poszukiwanie odległych homologów

• Poszukiwanie wspólnych, konserwowanych wzorów, motywów i domen w sekwencjach, odpowiedzialnych za odpowiednie funkcje biochemiczne lub strukturę przestrzenną.

• Grupowanie białek w rodziny o wspólnej funkcji biochemicznej lub historii ewolucyjnej. Identyfikowanie członków rodzin białek.

• Identyfikowanie zachodzących fragmentów sekwencji powstałych w wyniku losowego sekwencjonowania genomów i ułatwienie ich składania w jedną całą sekwencję.

• Najbardziej wiarygodny dla sekwencji o podobnej długości i posiadających zachowanie regiony.

Metody

• Programowanie dynamiczne (PD) - zbyt skomplikowane dla wielu sekwencji; stosowany dla niewielu krótkich sekwencji

• program MSA (dopasowanie globalne)

Metody aproksymacyjne

• Progresywne dopasowanie globalne (hierarchiczne)

• programy: CLUSTALW, CLUSTALX

• Metody iteracyjne

• programy: MultAlin, PRRP, DIALIGN, SAGA (algorytm genetyczny)

Metody iteracyjne - wielokrotnie przeprowadzają dopasowania podgrup sekwencji, a następnie wykonują przyrównanie tych podgrup w dopasowanie globalne wszystkich sekwencji. Podgrupy są wybierane ze względu na ułożenie na drzewie filogenetycznym lub losowo.

Wykład 7

FILOGENETYKA

• Cel - rekonstrukcja historii ewolucji wszystkich organizmów.

• Klasyczne podejście - historia ewolucji jest odtwarzana na podstawie porównań cech morfologicznych i fizjologicznych badanych organizmów.

• zadaniem filogenetyki molekularnej jest zrekonstruowanie związków filogenetycznych między badanymi sekwencjami

Podstawowe założenia w filogenetyce molekularnej

• podobne gatunki s są genetycznie spokrewnione

• sekwencje przodka mutują w sekwencje potomków

• wyrazem analiz filogenetycznych są drzewa filogenetyczne

Węzeł - reprezentuje jednostkę taksonomiczną (populację, organizm, gen). Może przedstawiać współcześnie istniejący takson, jak i jego przodkaze

Gałąź - obrazuje związki ewolucyjne między porównywanymi jednostkami taksonomicznymi.

Długość gałęzi - zazwyczaj reprezentuje liczbę zmian, które się zdarzyły w danej linii ewolucyjnej.

Korzeń - wspólny przodek dla wszystkich taksonów.

Liść - reprezentuje aktualnie analizowaną jednostkę taksonomiczną.

Mechanizmy ewolucji

• mutacje w genach.

• mutacje są rozprzestrzeniane w populacji poprzez dryf genetyczny lub/i selekcję naturalną

• Duplikacja i rekombinacja genów.

Metoda maksymalnej parsymonii - MP

• Drzewko filogenetyczne skonstruowane metodą MP to takie, które wymaga najmniejszej liczby zmian aby wyjaśnić obserwowane różnice w analizowanych sekwencjach

• Miejsce „informatywne” dla sekwencji nukleotydowych to takie, w którym obserwuje się przynajmniej dwa różne nukleotydy i są one prezentowane przynajmniej w dwóch sekwencjach

Metoda maksymalnej wiarygodności - Maksimum likelihood (ML)

• Drzewko filogenetyczne skonstruowane metodą ML to takie, które z największym prawdopodobieńswtem odtwarza obserwowane dane

Hipoteza zegara molekularnego (MC)

• Opiera się na założeniu, że tempo ewolucji (akumulacja mutacji) sekwencji nukleotydowej czy aminokwasowej jest w przybliżeniu stałe

• Czyli różnice między sekwencjami dwóch gatunków są proporcjonalne do czasu jaki upłynął od momentu gdy oba gatunki miały wspólnego przodka.

JEDNOSTKA PAM (Percent Accepted Mutation) - odległości między sekwencjami. ercent ccepted utation miara odleg ci ewolucyjnej mi dzy sekwencjami

1 PAM - którego, porównywanych odpowiada takiemu czasowi ewolucyjnemu, podczas kt rego, w por wnywanych sekwencjach,

zmianie ulegnie 1 aminokwas na 100 (ok. 1 mln lat)

Macierz PAM - porównanie identyczności białek powiązaniach selekcję porównanie blisko spokrewnionych sekwencji białek (ponad 85% identyczności) o znanych powiązaniach filogenetycznych; naliczenie 1572 zmian zaakceptowanych (przez selekcję

• Uwzględnia mutabilności poszczególnych aminokwasów

Wady

• Podstawienia aminokwasów zachodzą niezależnie od siebie. W rzeczywistości zmiany w różnych regionach sekwencji są ze sobą skorelowane

• Te samo tempo podstawień w różnych regionach sekwencji. W rzeczywistości różne regiony wykazują różny stopień konserwatywności i ewoluują z różną prędkością.

• Częstość poszczególnych podstawień nie zmieniają się w czasie. W rzeczywistości częstości podstawie mogą się zmieniać w czasie.

Macierz BLOSUM - (BLOcks Substitution Matrix)

Utworzona przez porównanie około 2000 zachowanych bloków (regionów sekwencji) w ponad 500 rodzinach białek o różnej odległości ewolucyjnej. Bloki są regionami sekwencji odpowiedzialnymi za podobną funkcję biochemiczną lub strukturalną

Macierze dla różnych odległości ewolucyjnych zostały wyliczone z porównania sekwencji odpowiednio odległych:

BLOSUM30 - bloki sekwencji o co najmniej 30% identyczności reszt aminokwasowych

BLOSUM62 - bloki sekwencji o co najmniej 62% identyczności reszt aminokwasowych

BLOSUM80 - bloki sekwencji o co najmniej 80% identyczności reszt aminokwasowych

UPMGA - Unweighted Pair Group Method with Arithmetic Mean

Wykład 8

Wykres Ramanchandarna

Modyfikacje posttranslacyjne

• Cięcia łańcucha białkowego (proteoliza)

• Glikozylacja

• Modyfikacje końców (acetylacja, ...)

• Modyfikacje łańcuchów bocznych (wiązania dwusiarczkowe, fosforylacja, ...)

• Wiązanie kofaktorów, jonów

Białka transmembranowe

• Kanały jonowe

• Transportery

• Receptory (7TM, RTK, …)

• Proteazy

Regiony nieuporządkowane - disordered regions

• trudna definicja

• trudne do przewidzenia

• nie zawsze tożsame z pętlami

• nie zawsze tożsame z regionami o niskiej specyficzności

• ważne biologicznie

• sprzężenie zwijania białka i wiązania

• duże znaczenie praktyczne

Regiony nieuporządkowane - gdzie?

• pętle / zwoje

• ”gorące pętle” (wg czynników temperatury ze struktur krystalograficznych)

• obszary o brakujących współrzędnych (w strukturach krystalograficznych i NMR)

• przewidywanie - np. sieci neuronowe

Wykład 9

Dopasowanie (alignment) strukturalne - struktura 3D domeny jednego białka jest nakładana na strukturę domeny drugiego białka tak, aby średnia odległość między odpowiednimi atomami struktur była możliwie jak najmniejsza;

• Podobieństwo strukturalne mogą wykazywać białka, które nie wykazują podobieństwa sekwencji.

• Podobieństwo strukturalne może, ale nie musi świadczyć o związkach ewolucyjnych.

• Podobieństwo strukturalne może, ale nie musi świadczyć o podobieństwie funkcji

Porównanie struktur - programy

• VAST - Vector alignment Search Tool; dopasowanie wektorowe; wektory opisujące struktury drugorzędowe

• DALI - Distance Alignment Tool; dopasowanie macierzy odległości

• FATCAT - Flexible Alignment allowing Twists

• LGA - lokalna i globalna optymalizacja RMSD (longest continuous segments & global distance test)

Wykład 10

NMR - magnetyczny rezonans jądrowy; oddziaływania momentów magnetycznych jąder atomowych z zewnętrznym polem magnetycznym wykorzystuje się protony, C13, N15

• krystalografia promieni X

- najwięcej rozwiązanych struktur

- krystalizacja!

• NMR

-białka w roztworze, ale ograniczenia wielkości białek, kosztowne znakowanie izotopowe

• Mikroskopia elektronowa

-duże struktury, np. kompleksy, zwykle z użyciem struktur krystalografia elementów

• krystalografia neutronowa - protony są widoczne

Oddziaływania van der Waalsa

• Oddziaływanie elektrostatyczne dipol-dipol (uśrednione)

• Oddziaływanie indukcyjne (dipol-dipol indukowany)

• Oddziaływanie dyspersyjne (dipol indukowany - dipol indukowany)

Wykład 13

Analiza skupień (clustering) - poszukiwanie grup genów o podobnych profilach ekspresji

Analiza wzbogacenia zbiorów genów (gene set enrichment analysis) - poszukiwanie cech, w które pewne grupy genów, np. skupienia (klastry), są „wzbogacone” - np. anotacji funkcjonalnych

---