Raport de cercetare - Lorentz JÄNTSCHI

More documents

Recommendations

Info

3. Activităţi şi rezultate ÷ 2007A1. Planificarea activităţilor experimentale; derularea experimentelor demonstrative (de testare a metodelor de analiză) ÷ 2007A2. Participări la manifestări ştiinţifice (diseminare - conferinţe, congrese, workshop-uri) şi dobândirea de competenţe complementare (stagii de documentare/cercetare în străinătate) ÷ 2007A3. Selectare (abstracts), colectare (full text) informaţii private (pay per view), din publicaţii Elsevier & Springer ÷ 2007A4. Participări la manifestări ştiinţifice (diseminare - conferinţe, congrese, workshop-uri) şi dobândirea de competenţe complementare (stagii de documentare/cercetare în străinătate) ÷ 2007A5. Selectare (abstracts), colectare (full text) informaţii private (pay per view), din publicaţii Taylor&Francis & Wiley&Sons ÷ 2007A6. Identificarea surselor de date şi metodologiilor de colectare (eşantionare, criterii de includere şi excludere în studiu), şi de experimentare ÷ 2008A1. Identificarea metodelor de analiză ÷ 2008A2. Analiza rezultatelor obţinute şi interpretarea rezultatelor ÷ 2008A3. Participări la manifestări ştiinţifice (diseminare - conferinţe, congrese, workshop-uri) şi dobândirea de competenţe complementare (stagii de documentare/cercetare în străinătate) ÷ 2008A4. Stabilirea necesarelor de materiale şi consumabile, identificarea furnizorilor şi condiţiilor de procurare, întocmirea documentaţiilor de procurare, derularea licitaţiilor pentru achiziţii ÷ 2008A5. Participări la manifestări ştiinţifice (diseminare - conferinţe, congrese, workshop-uri) şi dobândirea de competenţe complementare (stagii de documentare/cercetare în străinătate) ÷ 2008A6. Planificarea activităţilor experimentale; derularea experimentelor demonstrative (de testare a metodelor de analiză) ÷ 2008A7. Proiectarea şi crearea bazelor de date pentru managementul cercetării şi a rezultatelor cercetării ÷ 2008A8. Completarea bazelor de date cu cunoştinţele provenite din documentare şi actualizare documentare (O1/2007) şi respectiv managementul cunoştinţelor (O2/2007) ÷ 2008A9. Participări la manifestări ştiinţifice (diseminare - conferinţe, congrese, workshop-uri) şi dobândirea de competenţe complementare (stagii de documentare/cercetare în străinătate) ÷ 2009A1. Crearea aplicaţiilor pentru interogarea bazei de date pentru managementul cercetării ÷ 2009A2. Construirea modelelor moleculare (chimie cuantică) ÷ 2009A3. Colectarea informaţiei medicale de activitate terapeutică (chimie medicală) ÷ 2009A4. Construirea modelelor Structură - Activitate folosind instrumentele specifice dezvoltate ÷ 2009A5. Obţinerea relaţiilor (semi)Cantitative Structură-Activitate, sQSARs ÷ 2009A6. Validarea modelelor (TvT - Training versus Test, cv-loo - cross validation leave-oneout, CCA - Correlated Correlations Analysis) ÷ 2010A1. Aplicarea procedurilor QSAR şi colectarea informaţiei ÷ 2010A2. Construirea librăriilor de compuşi chimici virtuali (chimie combinatorială) ÷ 2010A3. Interogarea bazelor de date internaţionale (Cambridge SDb, Protein Db, Visual Mol. Dyn., MMDB - Mol. Mod. Db, PubChem Comp., PubChem Subst.), colectare informaţii, elaborarea modelelor moleculare compuşi virtuali (chimie computaţională) ÷ 2010A4. Obţinerea (Q)SRR, (Q)SPR, (Q)PAR, şi (Q)AAR (chimie farmaceutică) ÷ 2010A5. Construirea bazei de date cu cunoştinţe Compus chimic - Model cuantic 3D - Descriptori moleculari - Proprietăţi fizico-bio-chimice - Activităţi terapeutice ÷ 2010A6. Proiectarea portalului web, Implementarea algoritmilor de interogare, Publicarea portalului web 8
2007A1. Planificarea activităţilor experimentale; derularea experimentelor demonstrative (de testare a metodelor de analiză) Activităţile experimentale planificate au fost: ÷ Testarea metodelor de regresie simplă ÷ Testarea metodei de regresie multiplă ÷ Testarea metodei de identificare a dependenţei liniare ÷ Testarea metodei de predicţie bazată pe regresie Testarea metodelor de regresie simplă Au fost implementate module online pentru analiza de regresie simplă capitalizând cunoştinţele dintr-o serie de studii anterior derulate având ca subiect formularea de modele (Sârbu & Jäntschi, 1998; Naşcu & others, 1999; Jäntschi, 2002-FSD1; Jäntschi, 2002-ASSP), şi verificarea modelelor într-o serie de studii de regresie (Jäntschi, 2002-TRPI; Jäntschi, 2002-ACRA; Jäntschi & Diudea, 2003-DM1; Stoenoiu & others, 2007-CMST; Tăut & others, 2007-MMCP; Jäntschi & Bolboacă, 2007-JLRR) care au avut ca finalitate elaborarea modelelor de calcul în versiunea "release" a aplicaţiilor de regresie dezvoltate. Aceste module sunt înglobate în mai multe aplicaţii dezvoltate, una dintre acestea fiind disponibilă la adresa: http://l.academicdirect.org/Statistics/regression_models/. Datele următoare au fost folosite pentru testarea metodelor de regresie simplă: Valorile numerice reprezentate în graficul de mai sus sunt: Nr X Y 7 1.16 0.71 14 1.44 0.8 21 1.61 0.82 28 1.97 0.95 1 0.72 0.46 8 1.22 0.75 15 1.44 0.85 22 1.69 0.82 29 2.02 0.95 2 0.92 0.61 9 1.27 0.73 16 1.46 0.81 23 1.8 0.85 30 2.11 1 3 1 0.62 10 1.28 0.74 17 1.51 0.77 24 1.86 0.96 31 2.28 0.83 4 1 0.65 11 1.33 0.8 18 1.57 0.9 25 1.91 0.96 32 2.91 0.93 5 1.02 0.63 12 1.34 0.75 19 1.58 0.79 26 1.95 1 6 1.14 0.68 13 1.42 0.79 20 1.58 0.87 27 1.97 0.82 Următorul tabel centralizează rezultatele obţinute la testarea metodelor de regresie simplă: Nr Metoda Varianta Ecuaţia Formula de calcul Analiza de regresie 1 liniară 1 Y=aX a = M(Y)/M(X) a = 0.517 MSE = 0.146 MSE 2 = 0.0213 r = 0.833 r 2 = 0.694 (Y-aX) 2 2 liniară 2 Y=aX = min a = 0.495 MSE = 0.142 MSE 2 = 0.0201 r = 0.833 r 2 (X-Y/a) = 0.694 2 3 liniară 3 Y=aX = min a = 0.511 9
Page 1 and 2: Raport de cercetare - lucrare în e
Page 3 and 4: 2. Scop şi obiective Scopul proiec
Page 5 and 6: abordare integrată în căutarea r
Page 7: • cu acces parţial restricţiona
Page 11 and 12: 2 Y = 0.852 -1 =a+bX -1 (Y -1 -a-bX
Page 13 and 14: PCB128 136.38 -3.4116 0.7761 PCB129
Page 15 and 16: ISDmsHt lADrtHg Y Equation Residue
Page 21 and 22: Tabelul următor prezintă sintetic
Page 23 and 24: d_RSD INF 2.6057 d_Volum Matricea p
Page 25 and 26: 30 1.02 0.63 1.75 2.67 160 31 1.14
Page 27 and 28: Matricea valorilor coeficientului d
Page 29 and 30: evaluare sistematică pentru identi
Page 31 and 32: introductivă în subiectul prezent
Page 33 and 34: Studio (al companiei Accelrys) a pe
Page 35 and 36: Setting the weights equal to 1 give
Page 37 and 38: ÷ Lucrare: Quantitative structure-
Page 39 and 40: compound ranking in the database. A
Page 41 and 42: vectors based on the cloning strate
Page 43 and 44: "Recent Advances in Synthesis and C
Page 45 and 46: will be highly inactive, moderately
Page 47 and 48: Publication Frequency: 8 issues per
Page 49 and 50: of strand breaks and when they do o
Page 51 and 52: ibonucleotide reductase Journal of
Page 53 and 54: scenarios are to be compared, e.g.
Page 55 and 56: hydrazones • ligand-based drug de
Page 57 and 58: modalitatea de culegere, colectare
Page 59 and 60:
÷ Transversală: studierea unui e
Page 61 and 62:
9 10 12 8 1 4 3 2 2 15 8 5 4 3 4 8
Page 63 and 64:
2 1 1 2 3 2 0 1 4 3 2 2 5 4 2 0 6 5
Page 65 and 66:
10 1 0 1 0 1 1 1 1 0 1 0 11 0 0 0 1
Page 67 and 68:
12 0 0 0 1 0 0 L12 Factori (nivele)
Page 69 and 70:
3 1 ×2 4 A(3) B(2) C(2) D(2) E(2)
Page 71 and 72:
9 8 0 2 2 2 1 1 10 9 1 2 1 1 0 0 11
Page 73 and 74:
7 1 4 1 1 2 4 8 2 2 3 4 1 1 9 3 2 1
Page 75 and 76:
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 1 0 0 0
Page 77 and 78:
11 10 9 9 4 11 12 11 8 10 3 13 13 1
Page 79 and 80:
÷ Endorelaţie binară (`2-e-r`):
Page 81 and 82:
muchiei e); ponderile pentru vârfu
Page 83 and 84:
ale grafului; între numărul de fe
Page 85 and 86:
Detur d5,1=3; d5,2=3; d5,3=2; d5,4=
Page 87 and 88:
3 1 024220000 1145 4 0 022100222 11
Page 89 and 90:
o ΣA(·) 2 : 231; o Matricea: De 1
Page 91 and 92:
(10, 3) [10, 6, 3] {7, 10, 11} (3,
Page 93 and 94:
11 0.250 0.333 0.333 0.333 0.250 0.
Page 95 and 96:
(5, 11) [5, 1, 2, 3, 6, 9, 8, 7, 11
Page 97 and 98:
(1, 11) [1, 2, 3, 6, 10, 11] {1, 4,
Page 99 and 100:
(9, 11) [9, 8, 7, 11] {1, 2, 3, 4,
Page 101 and 102:
(3, 8) [3, 6, 10, 11, 7, 8] {1, 2,
Page 103 and 104:
6 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.0
Page 105 and 106:
5 0.500 0.500 0.500 0.500 0.000 0.3
Page 107 and 108:
Tabelul 10. Matricea caracteristic
Page 109 and 110:
10 6 7 8 9 10 11 11 6 7 8 9 10 11 6
Page 111 and 112:
Astfel, adaptând principiul I al t
Page 113 and 114:
Din formula sa de definiţie dS = d
Page 115 and 116:
produsul final al întregului lanţ
Page 117 and 118:
Tabelul 16. Cât de dulci sunt zaha
Page 119 and 120:
÷ CSLS; ÷ Cyberlipid Center; ÷ D
Page 121 and 122:
÷ STING Millenium Suite; ÷ wwPDB;
Page 123 and 124:
pentru care algoritmul performează
Page 125 and 126:
scopul maximizării randamentului d
Page 127 and 128:
solului, calitatea vremii, manageme
Page 129 and 130:
Fragmentation criteria Fragment of
Page 131 and 132:
o Se încrucişează Genotip1 cu Ge
Page 133 and 134:
Measures of Disease in Health Resea
Page 135 and 136:
Generarea întâmplătoare stratifi
Page 137 and 138:
Functional Networks Noelia Sánchez
Page 139 and 140:
o SVMs application to protein secon
Page 141 and 142:
Meta-learning for Algorithm Recomme
Page 143 and 144:
Similarity Assessment with PDR-FP
Page 145 and 146:
• Representations of a molecular
Page 147 and 148:
Introduction - Non HTS Hit Recognit
Page 149 and 150:
Post-processing: Visual Inspection
Page 151 and 152:
PCB013 146.55 -2.7348 0.3315 0.3241
Page 153 and 154:
PCB113 136.08 -3.2367 0.5862 0.5861
Page 155 and 156:
Regression 1 6.730776811 6.730777 7
Page 157 and 158:
Metoda Formula intervalului de înc
Page 159 and 160:
1.2 1 0.8 0.6 0.4 0.2 Metoda ArcS 0
Page 161 and 162:
Metoda AvADA(0) AvADA(1) AvADS(0) A
Page 163 and 164:
12 11.01 9.99 10 8 6 4 2 0 6 5 4 3
Page 165 and 166:
Planificarea activităţilor experi
Page 167 and 168:
o Generalized functions; o Operator
Page 169 and 170:
approaches of QSAR modeling o Sessi
Page 171 and 172:
Bookhaven pe care o transferă prog
Page 173 and 174:
1.21739507388622E+000 y= 7.38149868
Page 175 and 176:
20 020_3613389 7.783 -1.627 5.661 0
Page 177 and 178:
} function atom_info($atom,&$cnv_to
Page 179 and 180:
}else{ } } $this->tmp_dist=array();
Page 181 and 182:
} } return "({".implode(",",$this->
Page 183 and 184:
if($this->p12_2) $this->f[57] =$thi
Page 185 and 186:
$fr_f_t=pow(pow($fr_f_x,2)+pow($fr_
Page 187 and 188:
} } $this->f[$a]=$ret; } Interacţi
Page 189 and 190:
÷ 2 tipuri de selecţii ale valori
Page 191 and 192:
} $ret[$j][$k]=array(0.0,0.0,0.0,0.
Page 193 and 194:
if(!$q){ } echo($query." :ERROR!\r\
Page 195 and 196:
} unset($a); $query="INSERT INTO `"
Page 197 and 198:
$ok=$this->check_finite();if(!$ok)r
Page 199 and 200:
$q=mysql_query($query_prop."'".$mdf
Page 201 and 202:
2005-RIMC; Jäntschi & Bolboacă, 2
Page 203 and 204:
0.918 0.9 5 14 23110_ 69 332064 837
Page 205 and 206:
0.9665 0.9525 4 30 33504 73 r = 0.9
Page 207 and 208:
20 41521_ lNMrEQg*0.336843860556055
Page 209 and 210:
54 DevMTOp25_ y=1.893045064859439+
Page 211 and 212:
82 19654_ lIDRFMg*-1.31755354516111
Page 213 and 214:
y=3.463929176330566+ ABDmtQg*-13.01
Page 215 and 216:
iBMmwHg*1195.781250000000000+ iFPME
Page 217 and 218:
161 15aacidsHyd_ lSDmwMt*6.37250438
Page 219 and 220:
Relaţii semicantitative structură
Page 221 and 222:
MDFV (Jäntschi şi Bolboacă, 2008
Page 223 and 224:
SAPF (©2009) CF:3 DO:2 AP:5 DP:6 P
Page 225 and 226:
N0) fenotipurilor între generaţii
Page 227 and 228:
adevăr (T/F) pentru fiecare operat
Page 229 and 230:
S5 String[255] Şir de maxim 255 ca
Page 231 and 232:
end; with(MDF)do repeat CF_Rs;SA_Fr
Page 233 and 234:
sfs_FITNESS_strategy= proportional/
Page 235 and 236:
parametrul statistic descriptiv mx
Page 237 and 238:
d_n:S9; Variabilă folosită la pen
Page 239 and 240:
(s:S9):B0T; configurare a execuţie
Page 241 and 242:
; ÷ mută părinţi cu probabilita
Page 243 and 244:
procedure SL_QSr (i,j:I0T); procedu
Page 245 and 246:
XX_min = XX_max = XX_avg = XX (XX =
Page 247 and 248:
$p_max[$i]=1.0*$m-1.0*$m*$tdist->_g
Page 249 and 250:
$d[$i][$k++]=$c[$i][$j]; for($i=0;$
Page 251 and 252:
for($i=0;$i
Page 253 and 254:
mat_means($n,$m,$y,$x,$ma,$mb); red
Page 255 and 256:
} if(strlen($s)>0) $t[]=$s; return
Page 257 and 258:
este necesar ca să se asume ipotez
Page 259 and 260:
6(( b − a + 1) Asimetria; excesul
Page 261 and 262:
Minim; Maxim 0; ∞ Funcţia de pro
Page 263 and 264:
Varianţa Var γ1 (nX-1)σ 2 /nX 2
Page 265 and 266:
Σ1≤i≤m(Ŷi-Yi) 2 → min. (3)
Page 267 and 268:
Tabelul 24. Valorile optimizate ale
Page 269 and 270:
eroare m(n-1) 2 m ⎛ n ⎛ n ⎞
Page 271 and 272:
http://l.academicdirect.ro/Chemistr
Page 273 and 274:
Page 275 and 276:
Page 277 and 278:
73 la convergenţă folosind un alg
Page 279 and 280:
Cl(n) Cl (n) PCBs: Seria bifenililo
Page 281 and 282:
PCB027 Cl Cl Cl 5.447 PCB028 Cl Cl
Page 283 and 284:
PCB071 Cl Cl Cl Cl 5.987 PCB072 Cl
Page 285 and 286:
PCB110 Cl Cl Cl Cl Cl 6.532 PCB111
Page 287 and 288:
PCB151 Cl Cl Cl Cl Cl Cl 6.647 PCB1
Page 289 and 290:
PCB191 Cl Cl Cl Cl Cl Cl Cl 7.557 P
Page 291 and 292:
O altă remarcă se poate face cu p
Page 293 and 294:
al eşantionului pe care o induc me
Page 295 and 296:
PmkEt 1 26 26 sDDJEg 1 26 26 MDDKHt
Page 297 and 298:
86 Abateri semnificative statistic
Page 299 and 300:
Generaţii ce produc evoluţii (num
Page 301 and 302:
Rar (D, P) (D, T) Figura 2. Cât de
Page 303 and 304:
2010A5. Construirea bazei de date c
Page 305 and 306:
Portalul "MDF" Portalul "Statistics
Page 307 and 308:
(Bolboacă & Jäntschi, 2007-AAHS):
Page 309 and 310:
Environment, Applied Medical Inform
Page 311 and 312:
AcademicDirect, ISSN 1583-1078, www
Page 313 and 314:
Observable: Maximum Likelihood Esti
Page 315 and 316:
and Veterinary Medicine Cluj-Napoca
Page 317 and 318:
Relative Response Factor using Mole
show all

Raport de cercetare - Lorentz JÄNTSCHI

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?