☰ Meni

V četrtek, 6. septembra 2012, bo ob 16.00  uri v prostorih Fakultete za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije Univerze na Primorskem, Glagoljaška 8, Koper predavanje v okviru skupnega SEMINARJA ZA MATEMATIČNE IN RAČUNALNIŠKE ZNANOSTI Oddelka za matematiko in Oddelka za Informacijske znanosti in tehnologije UP FAMNIT, Oddelka za matematiko in Oddelka za Informacijske znanosti in tehnologije UP IAM, Oddelka za matematiko in računalništvo UP PEF ter Oddelkov za matematiko in teoretično računalništvo IMFM.

RAČUNALNIŠKI SEMINAR

Prostor: FAMNIT-1-RU1 ob 16:00  (ČETRTEK, 6. septembra)

Predavatelj: Peter Juvan, UP FAMNIT

Bioinformatika DNA mikromrež

Tehnologija DNA mikromrež se je od sredine 90-ih prejšnjega stoletja pa do svojega današnjega zrelega obdobja skokovito razvijala. V najbolj običajni pojavni obliki gre za meritve izraženosti genov celotnega genoma nekega organizma, tako imenovano ekspresijsko profiliranje; druge oblike zajemajo analizo genomske DNA (komparativna genomska hibridizacija, študije enojnih nukleotidnih polimorfizmov, resekvenciranje) in študije uravnavanja izražanja genov (kromatinska imunoprecipitacija na čipu, mapiranje prepisov).

Sočasno (oz. z rahlo zamudo) so se razvijale tudi metode za obdelavo podatkov teh meritev, ki obsegajo analizo slik DNA mikromrež, normalizacijo in analizo pridobljenih podatkov, njihovo označevanje in shranjevanje ter ovrednotenje rezultatov. Vse te metode obravnavamo pod skupnim imenom bioinformatika DNA mikromrež; njihova poglavitna značilnost je obravnava velikega števila spremenljivk (reda velikosti 10⁶ sond oz. 10⁴ genov) na relativno majhnem vzorcu (reda velikosti 10² tkiv ali pacientov).

V predavanju bomo pregledali poglavitne koncepte bioinformatike DNA mikromrež, ki so relativno neodvisni od izbrane tehnološke platforme in preučevanega biološkega sistema. Začeli bomo pri načrtovanju poskusa, preskočili mokri del in nadaljevali pri računalniški obdelavi slik in procesiranju podatkov. Aplicirali bomo koncepte statističnega testiranja hipotez, nenadzorovanega in nadzorovanega strojnega učenja in zaključili s primerom odkrivanja zakonitosti v podatkih – slednje še vedno (oz. vedno znova) predstavlja velik raziskovalni izziv.

Vabljeni!