Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: proces gałązkowy

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Using multitype branching models to analyze bacterial pathogenicity

Tahir Daniah, Kaj Ingemar, Bartoszek Krzysztof, Majchrzak Marta, Parniewski Paweł, Sakowski Sebastian

Mathematica Applicanda

2020

Vol. 48, no. 1

59--86

We apply multitype continuous time Markov branching models to study pathogenicity in E. coli, a bacterium belonging to the genus Escherichia. First, we examine briefly the properties of multitype branching processes and we also survey some fundamental limit theorems regarding the behavior of such models under various conditions. These theorems are then applied to discrete, state dependent models in order to analyze pathogenicity in a published clinical data set consisting of 251 strains of E. coli. We use well established methods, incorporating maximum likelihood techniques, to estimate speciation rates as well as the rates of transition between diffrerent states of the models. From the analysis, we not only derive new results, but we also verify some preexisting notions about virulent behavior in bacterial strains.

W celu zbadania patogenności szczepów E. coli, bakterii z rodzaju Escherichia, użyto wielorodzajowego markowskiego procesu gałązkowego z czasem ciągłym. W pierwszej kolejności zrobiono przegląd własności wykorzystywanego procesu wraz z najważniejszymi wynikami granicznymi opisującymi zachowanie procesu przy różnych założeniach. Następnie przyjęto konkretny model, w którym rozgałęzienia są zależne od stanu oraz zastosowano go do badania patogenności w zestawie 251 szczepów E. coli pochodzących z II Centralnego Szpitala Klinicznego Wojskowej Akademii Medycznej. Parametry modelu, tempa narodzin oraz mutacji, zostały uzyskane metodą największej wiarygodności. Przedstawiona w artykule analiza potwierdza znane własności patogenności bakterii oraz sugeruje nowe ścieżki pracy badawczej.

The Bruss-Robertson Inequality: Elaborations, Extensions, and Applications

Steele J. M.

Mathematica Applicanda

2016

Vol. 44, No. 1

3--16

The Bruss-Robertson inequality gives a bound on the maximal number of elements of a random sample whose sum is less than a specified value. The extension of that inequality which is given here neither requires the independence of the summands nor requires the equality of their marginal distributions. A review is also given of the applications of the Bruss-Robertson inequality, especially the applications to problems of combinatorial optimization such as the sequential knapsack problem and the sequential monotone subsequence selection problem.

Nierówność Bruss-Robertson szacuje maksymalną liczbę elementów w próbie, której suma jest ograniczona przez zadaną liczbę. Uogólnienia tej nierówności podane w tej pracy nie wymagają założenia niezależności składników sumy ani tego, by były o tym samym rozkładzie. Podano także przegląd zastosowań nierówności Brussa-Robertsona, a zwłaszcza zastosowania do problemów kombinatorycznych, takich jak sekwencyjny problem upakowania i wybór monotonicznego podciągu.

Qualitative analysis of controlled drug resistance model - inverse Laplace and and semigroup approach

Świerniak A., Polański A., Kimmel M., Bobrowski A., Śmieja J.

Control and Cybernetics

1999

Vol. 28, no 1

61-73

In this paper we study some properties of infinite models of the controlled evolution of drug resistance. We combine asymptotic techniques used in previous studies of similar models with methods of control theory and of semigroup theory. It enables us to find conditions for stability of the model both when the sensitive population is annihilated and when there exists a permanent influx from the sensivite compartment into drug resistant one. The conditions are expressed in terms of relationships between amplification and deamplification ratios as well as average life times of cells and intensity of anticancer drug action.