Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Simulating an infinite mean waiting time

Bartoszek Krzysztof

Mathematica Applicanda

|

2019

|

Vol. 47, no. 1

93--102

EN

We consider a hybrid method to simulate the return time to the initial state in a critical-case birth-death process. The expected value of this return time is infinite, but its distribution asymptotically follows a power-law. Hence, the simulation approach is to directly simulate the process, unless the simulated time exceeds some threshold and if it does, draw the return time from the tail of the power law.

PL

W pracy rozważany jest mieszany sposób symulowania czasu powrotu do stanu początkowego określonego krytycznego procesu narodzin i śmierci. Ten czas powrotu ma nieskończoną wartość oczekiwaną przy czym jego asymptotyczny rozkład jest potęgowy. Zatem dopóki symulowany czas nie przekroczy pewnej granicznej wartości proces jest symulowany bezpośrednio. W chwili przekroczenia tej wartości granicznej czas powrotu jest losowany z ogona tego rozkładu potęgowego.

2

Drzewa filogenetyczne jako przydatne narzędzie w procesie identyfikacji mikroorganizmów - cz. II

Cal-Bąkowska M., Wernecki M.

Laboratorium - Przegląd Ogólnopolski

|

2016

|

nr 7-8

22--25

PL

Badając nowe środowiska, coraz cześciej znajdujemy nowe gatunki, których nie jesteśmy w stanie prostymi metodami mikro- i makroskopowymi czy też biochemicznymi zaliczyć do żadnej ze znanych nam grup. Bardzo czesto znajdujemy się również w sytuacji, w której musimy szybko oznaczyć grupę mikroorganizmów co do gatunku i określić ich wzajemne pokrewieństwo oraz zidentyfikować przynależność gatunkową. Bardzo dobrym i szybkim sposobem na rozwiązanie tych naukowych wyzwań jest wykorzystanie genetyki do szybkiej i pewnej identyfikacji badanych szczepów. W efekcie możemy stworzyć drzewo filogenetyczne, które jest wizualizacją analizy porównawczej badanych przez nas sekwencji oraz niesie ze sobą wiele informacji na temat podobieństwa badanych organizmów i ewolucyjnych zależności pomiędzy nimi.

EN

While studying new environments, more and more frequently we find new species which cannot be classified into any of the groups known to us using simple micro-, macroscopic , or biochemical methods. We also freqently find our regarding its species, as well as determine their mutual kinship and identity species affiliation. A very good and quick way to solve these scientific challenges is to use genetics for quick and certain identification of the studied strains. As a result we can create a phylogenetic tree, which constitutes a visualization of the comparative analysis of the sequences studied organisms and evolutional dependencies between them.

3

Drzewa filogenetyczne jako przydatne narzędzie w procesie identyfikacji mikroorganizmów - cz. I

Cal-Bąkowska M., Wernecki M.

Laboratorium - Przegląd Ogólnopolski

|

2016

|

nr 5-6

13--18

PL

Badając nowe środowiska, coraz częściej znajdujemy nowe gatunki, których nie jesteśmy w stanie prostymi metodami mikro- i makroskopowymi czy też biochemicznymi zaliczyć do żadnej ze znanych nam grup. Bardzo często znajdujemy się również w sytuacji, w której musimy szybko oznaczyć grupę mikroorganizmów co do gatunku i określić ich wzajemne pokrewieństwo oraz zidentyfikować przynależność gatunkową. Bardzo dobrym i szybkim sposobem na rozwiązanie tych naukowych wyzwań jest wykorzystanie genetyki do szybkiej i pewnej identyfikacji badanych szczepów. W efekcie możemy stworzyć drzewo filogenetyczne, które jest wizualizacją analizy porównawczej badanych przez nas sekwencji oraz niesie ze sobą wiele informacji na temat podobieństwa badanych organizmów oraz ewolucyjnych zależności pomiędzy nimi.

EN

While studying new environments, more and more frequently we find new species which cannot be classified into any of the groups known to us using simple micro-, macroscopic, or biochemical methods. We also frequently find ourselves in a situation in which we need to mark the group of microorganisms quickly regarding its species, as well as determine their mutual relationship and identify species affiliation. A very good and quick way to solve these scientific challenges is to use genetics for quick and certain identification of the studied strains. As a result we can create a phylogenetic tree, which constitutes a visualization of the comparative analysis of the sequences studied by us and brings a lot of information regarding the similarity of the studied organisms and evolutional dependencies between them.

4

Critical case stochastic phylogenetic tree model via the Laplace transform

Bartoszek K., Krzemiński M.

Demonstratio Mathematica

|

2014

|

Vol. 47, nr 2

474--481

EN

Birth–and–death models are now a common mathematical tool to describe branching patterns observed in real–world phylogenetic trees. Liggett and Schinazi (2009) is one such example. The authors propose a simple birth–and–death model that is compatible with phylogenetic trees of both influenza and HIV, depending on the birth rate parameter. An interesting special case of this model is the critical case where the birth rate equals the death rate. This is a non–trivial situation and to study its asymptotic behaviour we employed the Laplace transform. With this, we correct the proof of Liggett and Schinazi (2009) in the critical case.

5

On a matching distance between rooted phylogenetic trees

Bogdanowicz D., Giaro K.

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science

|

2013

|

Vol. 23, no. 3

669--684

EN

The Robinson–Foulds (RF) distance is the most popular method of evaluating the dissimilarity between phylogenetic trees. In this paper, we define and explore in detail properties of the Matching Cluster (MC) distance, which can be regarded as a refinement of the RF metric for rooted trees. Similarly to RF, MC operates on clusters of compared trees, but the distance evaluation is more complex. Using the graph theoretic approach based on a minimum-weight perfect matching in bipartite graphs, the values of similarity between clusters are transformed to the final MC-score of the dissimilarity of trees. The analyzed properties give insight into the structure of the metric space generated by MC, its relations with the Matching Split (MS) distance of unrooted trees and asymptotic behavior of the expected distance between binary n-leaf trees selected uniformly in both MC and MS [...].

6

Metoda porównywania drzew filogenetycznych wykorzystująca najlżejsze doskonałe skojarzenie w grafach dwudzielnych

Bogdanowicz D.

Zeszyty Naukowe Wydziału ETI Politechniki Gdańskiej. Technologie Informacyjne

|

2008

|

T. 15

183-188

PL

Drzewa filogenetyczne przedstawiają historyczne, ewolucyjne związki pokrewieństwa między różnymi gatunkami lub różnymi osobnikami w ramach jednego gatunku. Istnieje wiele metod rekonstruowania drzew filogenetycznych. Wykorzystywanie różnych metod na tym samym zbiorze danych zazwyczaj owocuje powstaniem różnych drzew. Pojawia się zatem pytanie: jak bardzo dwa dane drzewa różnią się od siebie. W niniejszej pracy prezentujemy nową ogólną metodę porównywana drzew filogenetycznych. Metoda opiera się na wykorzystaniu najlżejszego doskonałego skojarzenia w grafach dwudzielnych i przy opisanych założeniach wymaga wielomianowego czasu obliczeń. W pracy omówiono podstawowe własności metryki oraz podano trzy przypadki szczególne. Przedstawiono także wyniki eksperymentów obliczeniowych.

EN

A phylogenetic tree represents historical evolutionary relationship between different species or organisms. There are various methods for reconstructing phylogenetic trees. Applying those techniques usually results in different trees for the same input data. An important problem is to determine how distant two trees reconstructed in such a way are from each other. In this paper, new metrics for comparing phylogenetics trees are suggested. These metrics are based on minimum weight perfect matching in bipartite graphs and can be computed in a polynomial time. We study same properties of these metrics and compare them with methods previously known.