!!!!!Примеры анализа биологической информации и применения компьютерной техники в биологии. 3d-печать, молекулярное моделирование и CellDesigner.
3D-печать. В 3D -печати реализованы следующие принципы:
1«взять заготовку и удалить всѐ лишнее»
2начиная с нуля и постепенно, последовательным добавлением слоев (т.е. аддитивно), «выращивать» будущий объект (изделие).
. Методы, которые используются в 3D-биопринтинге — фотолитография, магнитный биопринтинг, стереолитография, и прямая экструзия клеток.
CellDesigner – это инструмент для моделирования гено-регуляторных и биохимических сетей. CellDesigner дает возможность создавать данные сети с помощью жестко определенного и всестороннего графического представления (SBGN: системы биологической графической анотации). CellDesigner также позволяет моделировать процесс через графический пользовательский интерфейс.
Статистическая, генеральная и выборочные совокупности: их характеристика и основные особенности.
Объектом любого статистического исследования является статистическая совокупность, под которой понимают группу, состоящую из множества относительно однородных элементов, взятых вместе в известных границах пространства и времени и обладающих признаками сходства и различия.
Свойства статистической совокупности:
1) однородность единиц наблюдения;
2) определенные границы пространства и времени изучаемого явления.
Под единицей наблюдения понимают каждый первичный элемент, составляющий статистическую совокупность и являющийся носителем признаков, подлежащих учету.
Объектами биологического исследования являются растения, животные, микроорганизмы, урожаи с опытных делянок или вегетационных сосудов, образцы плодов, семян и пр. Все данные объекты образуют общую, или генеральную, совокупность.
А) Генеральная совокупность — совокупность, состоящая из всех единиц наблюдения, которые могут быть к ней отнесены в соответствии с целью исследования. При изучении общественного здоровья генеральная совокупность часто рассматривается в пределах конкретных территориальных границ или может ограничиваться другими признаками (полом, возрастом и др.) в зависимости от цели исследования.
Б) Выборочная совокупность — часть генеральной, отобранная специальным (выборочным) методом и предназначенная для характеристики генеральной совокупности.
Распределения, их виды и характеристики.»!»!»!»!
Распределение – это соотношение между значениями случайной величины и частотой их встречаемости.
ВИДЫ
Нормальное распределение. Большое число случайных величин, распространенных в природе, может быть описано с помощью закона нормального распределения.
Характеристики нормального распределения:
1) Основные параметры нормального распределения – среднее арифметическое (М) и среднеквадратическое отклонение – сигма (σ)
2) На расстоянии М + σ и М - σ от среднего значения на графике нормальной кривой расположены абсциссы ее двух точек перегиба, которые показывают переход от типичных величин вариант совокупности к нетипичным.
3) В интервале нормы, между абсциссами, от М - σ до М + σ находится 68,27% всей площади нормального распределения, т. е. вариант, или дат совокупности; между М - 2σ и М+2σ заключается 95,45% дат от всего объема и в интервале от М - 3σ до М+3σ лежит 99,73% от всего объема нормально распределенной совокупности.
Биномиальное распределение
Относится к дискретным величинам, то есть к тем, которые могут быть представлены целыми числами. Например, глазков в картофелине может быть только целое число и т. д.
Характеристики биномиального распределения:
1) Во многом близко к нормальному. Отличие состоит лишь в том, что оно характеризует поведение дискретных признаков, выраженных целыми числами.
2) Как правило, для описания биологических признаков подходит симметричное биномиальное распределение, у которого дисперсия много меньше средней арифметической.
3). Вероятность появления события постоянна для каждой пробы (лист растения либо заразится грибом, либо нет). Поскольку имеется два исхода, то это бином.
Распределение Пуассона
Описывает случайное поведение дискретных количественных признаков, когда вероятность альетрнативных событий не одинаков
Ха-ка
Резко ассиметрична