Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Porównanie klas stanu technicznego dwu różnych zbiorów kamionkowych przewodów kanalizacyjnych

Kuliczkowska Emilia, Wijas Katarzyna

Instal

|

2022

|

nr 10

42--46

PL

W artykule przedstawiono rezultaty analizy wyników badań CCTV dwóch zbiorów długo eksploatowanych kamionkowych przewodów kanalizacji sanitarnej w różnych miastach w Polsce. Celem przeprowadzonej analizy było sprawdzenie, czy występowały różnice w rozkładzie przyporządkowania klas stanu technicznego przewodom kanalizacyjnym w analizowanych zbiorach. Sformułowano wnioski wskazujące, czy zbiory różniły się pod względem planowanych terminów odnowy w zakresie kryterium hydrauliczno-eksploatacyjnego, zagrożeń środowiska i bezpieczeństwa konstrukcji.

EN

The paper presents the results of the analysis of CCTV studies of two collections of long-operated vitrified clay sanitary sewer pipes in various cities in Poland. The aim of the analysis was to check whether there were differences in the distribution of the assignment of technical condition classes to sewer pipes in the analyzed sets. Conclusions were formulated whether the collections differed in terms of the planned renewal dates in terms of the hydraulic and operational criterion, environmental hazards and construction safety.

2

Localization of genes

Szulc P.

Mathematica Applicanda

|

2015

|

Vol. 43, No. 1

19--35

EN

Development of genetics in recent years has led to a situation in which we are able to look at the DNA chains with high precision and collect vast amounts of information. In addition, it turned out that the relationships between genes and traits are more complex than previously thought. These two things caused the need for close collaboration between geneticists and mathematicians whose task is to develop special methods, coping with specific and difficult genetic problems. The article includes an overview of both classic and the latest approaches to the problem of localizing genes that indicate places in the DNA chain, which significantly influence the traits of interest to us. Because of not the best communication between mathematicians and geneticists, knowledge of methods other than the classic among the latter group is still small.

PL

Rozwój genetyki w ostatnich latach doprowadził do sytuacji, w której jesteśmy w stanie przyjrzeć się łańcuchom DNA z dużą precyzją i zebrać ogromne ilości informacji. Oprócz tego okazało się, że zależności między genami a cechami są bardziej skomplikowane niż się wcześniej wydawało. Te dwie rzeczy spowodowały, że niezbędna stała się ścisła współpraca między genetykami a matematykami, których zadaniem jest opracowanie specjalnych metod, radzących sobie w specyficznych i trudnych problemach genetycznych. Artykuł zawiera przegląd zarówno klasycznych jak i najnowszych podejść do problemu lokalizacji genów, czyli wskazywania miejsc w łańcuchu DNA, które istotnie wpływają na interesujące nas cechy. Z powodu nienajlepszej komunikacji między matematykami i genetykami, znajomość metody innych niż klasyczne wśród tej drugiej grupy jest wciąż niewielka.

3

Estimating the number of components in an OSL decay curve using the Bayesian Information Criterion

Peng J., Dong Z., Han F., Han Y., Dai X.

Geochronometria

|

2014

|

Vol. 41, no. 4

334--341

EN

The optically stimulated luminescence (OSL) decay curve is assumed to consist of a number of first-order exponential components. Improper estimation of the number of components leads to under-or over-fitting of the curve under consideration. Hence, correct estimation of the number of components is important to accurately analyze an OSL decay curve. In this study, we investigated the possibility of using the Bayesian Information Criterion to estimate the optimal number of components in an OSL decay curve. We tested the reliability of this method using several hundred measured decay curves and three simulation scenarios. Our results demonstrate that the quality of the identification can be influenced by several factors: the measurement time and the number of channels; the variability of the decay constants; and the signal-to-noise ratios of a decaying component. The results also suggest that the Bayesian Information Criterion has great potential to estimate the number of components in an OSL decay curve with a moderate to high signal-to-noise ratio.

4

Localizing Influential Genes with Modified Versions of Bayesian Information Criterion

Szulc P., Bogdan M.

Mathematica Applicanda

|

2012

|

Vol. 40, No. 1

3-14

EN

Regions of the genome that influence quantitative traits are called quantitative trait loci (QTLs) and can be located using statistical methods. For this aim scientists use genetic markers, of which genotypes are known, and look for the associations between these genotypes and trait values. The common method which can be used in this problem is a linear regression. There are many model selection criteria for the choice of predictors in a linear regression. However, in the context of QTL mapping, where the number of available markers pn is usually bigger than the sample size n, the classical criteria overestimate the number of regressors. To solve this problem several modifications of the Bayesian Information Criterion have been proposed and it has been recently proved that at least three of them, EBIC, mBIC and mBIC2, are consistent (also in case when pn > n). In this article we discuss these criteria and their asymptotic properties and compare them by an extensive simulation study in the genetic context.

PL

W ostatnich latach nastąpił bardzo szybki rozwój technologii wspomagających badania w genetyce. Rezultatem tego postępu są olbrzymie zbiory danych. Skuteczne pozyskiwanie informacji z takich zbiorów wymaga ścisłej współpracy między genetykami, informatykami oraz statystykami. Rolą statystyków jest określenie precyzyjnych kryteriów gwarantujących efektywne oddzielenie istotnej informacji od losowych zakłóceń. W szczególności, duże rozmiary tych zbiorów wymagają opracowania nowych metod korekty na wielokrotne testowanie oraz nowych kryteriów wyboru istotnych zmiennych objaśniających. Szczególnym przykładem identyfikacji zmiennych objaśniających jest problem lokalizacji genów odpowiedzialnych za cechy ilościowe (Quantitative Trait Loci, QTL). Do lokalizacji genów stosuje się tzw. markery molekularne. Są to fragmenty łańcucha DNA, które mogą występować w różnych wariantach (allelach) u różnych jednostek w populacji. Postać danego markera u badanego osobnika można ustalić eksperymentalnie. U organizmów diploidalnych, u których chromosomy występują w parach, genotyp danego markera jest wyspecyfikowany przez podanie alleli występujących na obu chromosomach. Z punktu widzenia statystyka genotypy markerów stanowią jakościowe zmienne objaśniające. Jeżeli dany marker znajduje się blisko genu wpływającego na badaną cechę, to możemy spodziewać się statystycznej zależności między genotypem w tym markerze a badaną cechą ilościową. Do identyfikacji istotnych markerów genetycznych zwykle stosuje się model regresji wielorakiej. Liczbę zmiennych niezależnych można w tej sytuacji szacować za pomocą jednego z wielu kryteriów wyboru modelu. Niestety, okazuje się, ze w kontekście genetycznym, gdzie liczba markerów istotnie przewyższa liczbę obserwacji, klasyczne kryteria wyboru modelu przeszacowują liczbę istotnych zmiennych. Aby rozwiązać ten problem ostatnio wprowadzono kilka nowych modyfikacji Bayesowskiego Kryterium Informacyjnego. W tym artykule zaprezentujemy trzy z tych modyfikacji, podamy wyniki dotyczące zgodności tych metod w sytuacji gdy liczba dostępnych markerów genetycznych rośnie wraz z rozmiarem próby oraz wyniki symulacji komputerowych ilustrujących działanie tych metod w kontekście genetycznym.

5

Growth curve functions in modeling the thin-layer drying of corn

Siatkowski M., Weres J., Kujawa S., Szabelska A., Zyprych J.

Inżynieria Rolnicza

|

2010

|

R. 14, nr 6

89-95

EN

Modeling the thin-layer drying process for corn is described using 37 growth curve functions. The most effective functions were qualified by the application of Akaike Information Criterion and Bayesian Information Criterion. Both criteria showed that the thin-layer drying process for corn was best described by the baroreflex five-parameter function.

PL

Modelowanie procesu suszenia kukurydzy w cienkiej warstwie zostało opisane przy użyciu 37 krzywych wzrostu. Najlepiej dopasowane krzywe zostały wyłonione w oparciu o Informacyjne Kryterium Akaike oraz Bayesowkie Kryterium Informacyjne Schwarza. Oba współczynniki pokazały, iż proces suszenia kukurydzy w cienkiej warstwie najlepiej odwzorowuje pięcioparametrowa krzywa baroreflex.