Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 5

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  bioinformatic
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
In this paper we present a machine learning-based approach for detecting platelet cells in microscopic smear images. Counting how many platelets appeared in each smear image is one of the basic tasks done in many laboratories. In many cases this is still done by a human — laboratory technician. Due to very small size and often great quantity of those cells, precise estimating of the number of platelets is not a trivial task. As in all man-dependent problems the whole process is very sensitive to errors, time-consuming and its accuracy is limited by human perception. We propose alternative, fully automatic solution that is free of those drawbacks. Our idea is based on the combination of techniques driven from two fields of modern computer science: the image analysis and pattern recognition ⁄ machine learning. It not only reduces the error rate, but, what is more important, also decreases the time needed for each smear image analysis. The obtained results are very satisfying and our solution is more precise than estimation based on human perception. This will improve the quality of laboratory work and allow to save time that can be spent on other important tasks.
PL
Zastosowana w algorytmie ewolucyjnym koncepcja zmiennej w czasie strategii sukcesji ma na celu sterowanie zbieżnością algorytmu. Początkowa faza obliczeń różnicuje w większym stopniu rozwiązania w populacji niż fazy późniejsze. Prawdopodobieństwo wstawienia nowo wygenerowanego rozwiązania do populacji, zmienne w kolejnych etapach, jest uzależnione od wartości funkcji przystosowania oraz od pewnej funkcji rozkładu prawdopodobieństwa. Jako zagadnienie testowe dla zaproponowanego algorytmu przyjęto NP-trudne kwadratowe zagadnienie przydziału.
EN
This paper investigates a new advanced evolutionary algorithm for optimization of permutation problems. Implementation of varying in time strategy of succession in evolution algorithms enables controlling the population diversification. In early phases of optimization the diversification of population is greater than the later ones. During all phases the probability of adding solution to population depends on the solution fitness function and certain probability density function. The experiments were performed for standard test problems of quadratic assignment problems (QAP).
PL
Praca stanowi wprowadzenie do klasy grafów (α, κ, σ) -bazowo-etykietowalnych, które przedstawiają ujednoliconą reprezentację matematyczną grafów (α, κ)-etykietowalnych oraz (α, κ)- dowolnie-etykietowalnych (które są równoważne klasie grafów sprzężonych [1]). Omówione są podstawowe zależności między tymi klasami, zależności między parametrami κ i σ oraz znaczenie tych klas dla kombinatoryki wraz z praktycznymi przykładami zastosowań w bio-informatyce.
EN
This work introduces a class of (α, κ, σ) -base-labeled graphs that presents unified mathematical representation of (α, κ)-labeled and (α, κ) free-labeled graphs (that are equivalent to adjoints [1]). It describes basic relationships between these classes, relationship between parameters κ and σ - and the meaning of these classes for computing science. There are also some practical examples of application in bioinformatics.
PL
W pracy przedstawiono ideę dwupoziomowego modelu interakcji białko-ligand w problemie dokowania molekularnego. Dokowanie molekularne może być rozpatrywane jako potencjalna metoda komputerowego wspomagania projektowania i optymalizacji działania nowych leków. Stosowana metoda symulacji, z wykorzystaniem map stochastycznych, wywodząca się z losowych metod planowania trajektorii w robotyce, może być uważana za niezwykle interesujące, nowe podejście do efektywnego próbkowania przestrzeni konformacyjnej ligandu wokół białka. Oddziaływanie białko-ligand podzielone jest na dwie części - elektrostatykę modelowaną za pomocą równania Poissona-Boltzmanna oraz oddziaływania van der Waalsa reprezentowane przez potencjał Lennarda-Jonesa. Mapa stochastyczna w połączeniu z geometrycznym modelem interakcji białko-ligand, takim jak LUDI, może dać pełny obraz procesu dokowania molekularnego, począwszy od fazy niezwiązanej, na fazie końcowej, gdy ligand wiązany jest specyficznymi dla miejsca wiążącego oddziaływaniami, skończywszy.
EN
. In the paper we present an idea of two-level model of protein-ligand interaction for the problem of molecular docking. Molecular docking can be regarded as a potential method for computer aided drug design and optimization. We use stochastic roadmap methodology, inspired by probabilistic path planning in robotics, which can be regarded as a very interesting novel approach to effective sampling of ligand conformational space around a protein molecule. Protein - ligand interaction in divided into two parts electrostatics, modeled by the Poisson-Boltzmann equation, and van der Waals interaction represented by the Lennard-Jones potential. The stochastic roadmap combined with geometrical model of protein - ligand interaction, such as LUDI, could give full insight into the molecular docking problem from unbound phase to the final phase when a ligand is bound to the binding site of a protein.
PL
Ustalenie kolejności aminokwasów w cząsteczce białka nosi nazwę sekwencjonowania. Brak bezpośrednich metod sekwencjonowania długich peptydów powoduje, że potrzebne są dedykowane metody asemblacyjne, które odpowiednio poskładają krótkie łańcuchy w jeden długi łańcuch aminokwasów. W pracy tej został zaproponowany algorytm asemblacyjny typu GRASP. Przedstawiony algorytm został zaimplementowany i przetestowany dla zbioru rzeczywistych peptydów, a uzyskane rozwiązanie zostało przedyskutowane.
EN
Determining an order of amino acids in peptide structure is called sequencing method. Lack of direct sequencing methods for long peptides causes that assembling methods to combine many short peptides into one long structure are necessary. In this paper assembling algorithm based on GRASP method was proposed. The algorithm was implemented and tested on real peptides set and the obtained results was discussed.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.