Biologia Molecolare Computazionale

More documents

Recommendations

Info

Alberi ◮ Un grafo connesso e privo di circuiti si dice albero ◮ Dati due nodi di un albero, esiste uno e un solo cammino che li unisce ◮ Un albero si dice binario senza radice se ogni nodo è connesso a uno o tre archi ◮ Un albero si dice binario con radice se ogni nodo è connesso a uno o tre archi, tranne un unico nodo, la radice, che è connesso a due archi ◮ I nodi connessi a un solo arco si dicono foglie
Ricostruzione di alberi filogenetici ◮ Problema: dato un insieme di specie attualmente esistenti ricostruire l’albero filogenetico che riproduce il percorso evolutivo attraverso il quale esse sono derivate da un antenato comune ◮ L’albero filogenetico è rappresentato da un albero binario, con o senza radice ◮ La lunghezza degli archi è proporzionale al tempo trascorso tra gli eventi di speciazione ◮ Le specie esistenti sono rappresentate dalle foglie ◮ La radice, se specificata, rappresenta l’antenato comune ◮ Se l’albero filogenetico è senza radice, non è specificata la direzione del tempo evolutivo tra nodi interni
Page 1 and 2: Biologia Molecolare Computazionale
Page 3 and 4: Allineamento Allineamento di sequen
Page 5 and 6: Allineamento Un esempio di allineam
Page 7 and 8: Score di un allineamento ◮ Due po
Page 9 and 10: Algoritmi di allineamento ◮ Gli a
Page 11 and 12: Perchè abbiamo bisogno di algoritm
Page 13 and 14: Algoritmo di Needleman-Wunsch ◮ S
Page 15 and 16: Esercizio Trovare un allineamento g
Page 17 and 18: Esercizio Trovare un allineamento l
Page 19 and 20: Gap penalty affine: esempio ◮ Ese
Page 21 and 22: Esercizio Usare le matrici di sosti
Page 23 and 24: BLAST steps (simplified) 1. Generar
Page 25: Grafi ◮ Un grafo è un insieme di
Page 29 and 30: Distanze ◮ Una distanza è una re
Page 31 and 32: Distanza ultrametrica ◮ La distan
Page 33 and 34: UPGMA 1. Individuare le due specie
Page 35 and 36: Esempio ◮ Le distanze evolutive t
Page 37 and 38: Esempio ◮ Considerare la matrice
Page 39 and 40: Tree-derived distances ◮ Data una
Page 41 and 42: Neighbor joining ◮ Calcolare la m
Page 43 and 44: Rooting ◮ E’ possibile localizz
Page 45 and 46: Maximum Parsimony ◮ Trovare l’a
Page 47 and 48: Alberi possibili Gli alberi si dist
Page 50 and 51: Numero di alberi ◮ Il numero di a
Page 52 and 53: Esempio match = 1, mismatch = -1, d
Page 54 and 55: Algoritmi per l’allineamento mult
Page 56 and 57: Esempio Usando lo scoring: match =
Page 58 and 59: Positional Weight Matrices Una desc
Page 60 and 61: Log-likelihood ratio Un sistema di
Page 62 and 63: Ricerca di TFBS ◮ Ogni volta che

Biologia Molecolare Computazionale

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?