BLAST A C G T T A A A C T C G G C I I I I I I I I I A C T T T A A G C C A A G C



Benzer belgeler
x 2$, X nın bir tahminidir. Bu durumda x ile X arasındaki farka bu örnek için örnekleme hatası x nın örnekleme hatasıdır. X = x - (örnekleme hatası)

Yalıtımlı Duvarlarda Isı Geçişinin Kararlı Periyodik Durum için Analizi

Tümevarım_toplam_Çarpım_Dizi_Seri. n c = nc i= 1 n ca i. k 1. i= r n. Σ sembolü ile bilinmesi gerekli bazı formüller : 1) k =

Ki- kare Bağımsızlık Testi

7. Ders. Bazı Kesikli Olasılık Dağılımları

İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE HİPOTEZ TESTİ

12. Ders Büyük Sayılar Kanunları. Konuya geçmeden önce DeMoivre-Stirling formülünü ve DeMoivre-Laplace teoremini hatırlayalım. DeMoivre, genel terimi,

Diziler ve Seriler ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Prof.Dr. Vakıf CAFEROV

Normal Dağılımlı Bir Yığın a İlişkin İstatistiksel Çıkarım

6. Uygulama. dx < olduğunda ( )

Yaşam eğrilerini karşılaştırmak için kullanılan skor ve ağırlıklı testler: Sayısal örnekler

D( 4 6 % ) "5 2 ( 0* % 09 ) "5 2

İşaret Geliş Açısı Kestirim Algoritmaları Estimation of Direction of Arrival Algorithms

Kuzularda Büyümenin Çok Boyutlu Ölçekleme Yöntemi İle Değerlendirilmesi

LİNEER CEBİR DERS NOTLARI. Ayten KOÇ

Ele Alınacak Ana Konular. Hafta 3: Doğrusal ve Zamanla Değişmeyen Sistemler (Linear Time Invariant, LTI)

Sistem Dinamiği ve Modellemesi

8. Bir aritmetik dizide a 2 = 2, a 7 = 8 ise, ortak fark aşağıdakilerden

REGRESYON DENKLEMİNİN HESAPLANMASI Basit Doğrusal Regresyon Basit doğrusal regresyon modeli: .. + n gözlem için matris gösterimi,. olarak verilir.

Kesikli Üniform Dağılımı

VII. BÖLÜM ELEKTROSTATİK ENERJİ

DİZİLER - SERİLER Test -1

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

İSTATİSTİK 2. Tahmin Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI.

HİPOTEZ TESTLERİ. İstatistikte hipotez testleri, karar teorisi olarak adlandırılır. Ortaya atılan doğru veya yanlış iddialara hipotez denir.

v = ise v ye spacelike vektör,

ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ

biliniyordu: Eğer 2 a 1 bir asal sayıysa, o zaman S = 2 a 1 (2 a 1) yetkin bir sayıdır. Bunu toplayalım: O halde

Teknik Not / Technical Note KONUT SEKTÖRÜ İÇİN LİNYİT KÖMÜRÜ TÜKETİCİ FAZLASI

6. BÖLÜM VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYLARI

{ 1 3 5} { 2 4 6} OLASILIK HESABI

11. SINIF SORU BANKASI. 2. ÜNİTE: ELEKTRİK VE MANYETİZMA 1. Konu ELEKTRİKSEL KUVVET VE ELEKTRİK ALAN TEST ÇÖZÜMLERİ

( KÜME LİSTE, ORTAK ÖZELLİK, ŞEMA YÖNTEMİ ELEMAN SAYISI BOŞ, SONLU, SONSUZ KÜME ALT KÜME VE ÖZELLİKLERİ ) ... BOŞ KÜME. w w w. m a t b a z.

Yrd.Doç.Dr.İstem Köymen KESER

DERS 10. Kapalı Türev, Değişim Oranları



BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testlerine Giriş Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH

ve yanlış olan yokluk hipotezini reddetmeme (II. tip hata) olasılığı (β)

Venn Şeması ile Alt Kümeleri Saymak

Bölüm 5 Olasılık ve Olasılık Dağılışları. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

STOK KONTROL YÖNETİMİ

WEIBULL DAĞILIM PARAMETRELERİNİ BELİRLEME METODLARININ KARŞILAŞTIRILMASI

İSTATİSTİK 2. Hipotez Testi 21/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI.

RASGELE SÜREÇLER. Bir X rasgele değişkenin, a ve b arasında tekdüze dağılımlı olabilmesi için olasılık yoğunluk fonksiyonu aşağıdaki gibi olmalıdır.

Bu bölümde birkaç yak nsak dizi örne i daha görece iz.

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

Elektromanyetik Teori Bahar Dönemi. MAXWELL DENKLEMLERİ VE ELEKTROMANYETİK DALGALAR Giriş

n ile gösterilir. 0) + ( n 1) + ( n 2) + + ( n n) =2n Örnek...4 : ( 8 3) = ( 8 Örnek...5 : ( 7 5) + ( 7 6) + ( 8 7) + ( 9 8) + ( 10

( KÜME LİSTE, ORTAK ÖZELLİK, ŞEMA YÖNTEMİ ELEMAN SAYISI BOŞ, SONLU, SONSUZ KÜME ALT KÜME VE ÖZELLİK- LERİ ) ... BOŞ KÜME. w w w. m a t b a z.

BÖLÜM - 2 DEPREM ETKİSİNDEKİ BİNALARIN TASARIM İLKELERİ (GENEL BAKIŞ)

İstatistik Nedir? Sistem-Model Kavramı

A İSTATİSTİK KPSS-AB-PÖ/ X rasgele değişkeninin olasılık fonksiyonu. 4. X sürekli raslantı değişkeninin birikimli dağılım fonksiyonu,

TÜME VARIM ve DİZİLER ÜNİTE 4. ÜNİTE 4. ÜNİTE 4. ÜNİTE 4. ÜNİT

n ile gösterilir. 0) + ( n 1) + ( n 2) + + ( n n) =2n Örnek...4 : ( 8 3) = ( 8 Örnek...5 : ( 7 5) + ( 7 6) + ( 8 7) + ( 9 8) + ( 10

k ise bir gerçek sayı olsun. Buna göre aşağıdaki işlemler Matlab da yapılabilir.

A noktasında ki cisim uzaklaşırken de elektriksel kuvvetler iş yapacaktır.

0 1 2 n 1. Doğu Akdeniz Üniversitesi Matematik Bölümü Mate 322

3. Bir kabı, biri 17 diğeri 55 litre su alan ölçeklendirilmemiş iki kap yardımıyla tam olarak 1 litre suyla nasıl doldurursunuz açıklayınız. (10 P.

BRİNELL SERTLİK YÖNTEMİ

Makine Öğrenmesi 4. hafta

İstatistik ve Olasılık

6 (saatte 6 müşteri aramaktadır), servis hızı ise. 0.6e


VII. OLİMPİYAT SINAVI. Sınava Katılan Tüm Talebe Arkadaşlara Başarılar Dileriz SORULAR k polinomu ( )

BÖLÜM I. Tam sayılarda Bölünebilme

Algoritmalar. Arama Problemi ve Analizi. Bahar 2016 Doç. Dr. Suat Özdemir 1

TESADÜFİ DEĞİŞKENLERLE İLGİLİ BAZI YAKINSAKLIK ÇEŞİTLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

MIT Açık Ders Malzemeleri Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

ISBN Sertifika No: 11748

BÖLÜM III. Kongrüanslar. ise a ile b, n modülüne göre kongrüdür denir ve

5 İKİNCİ MERTEBEDEN LİNEER DİF. DENKLEMLERİN SERİ ÇÖZÜMLERİ

( 1) ( ) işleminde etkisiz eleman e, tersi olmayan eleman t ise te kaçtır? a) 4/3 b) 3/4 c) -3 d) 4 e) Hiçbiri

REEL ANALĐZ UYGULAMALARI

ifadesi ile, n kişilik bir topluluktakilerinin doğum günlerinin tümünün farklı olması olasılığını

(Sopphie Germain Denklemi) çarpanlarına ayırınız. r s + t r s + t olduğunu ispatlayınız olduğunu. + + = + + eşitliğini ispatlayınız.

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ TOPLANABİLİRLİK ALANLARININ ÇARPAN UZAYLARI. Mehmet ÜNVER MATEMATİK ANABİLİM DALI

4/16/2013. Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

4. Ders Fisher informasyonu s f rdan büyük ve sonlu, yani 0 < I() < 1; R f(x; )dx (kesikli da¼g l mlarda R yerine P.


Bir Sınıf Jacobi Matrisi İçin Özdeğer Problemi 1

2. BÖLÜM AKIM, DİRENÇ, GERİLİM ELEKTRİK DEVRELERİ. Yazar: Dr. Tayfun Demirtürk E-posta:

DENEYĐN AMACI: Bu deneyin amacı MOS elemanların temel özelliklerini, n ve p kanallı elemanların temel uygulamalarını öğretmektir.

HARDY-CROSS METODU VE UYGULANMASI

ULUSAL KONGRESİ. Türk Veteriner Jinekoloji Derneği Ekim 2015 KEDİLERDE OVARYUMUN NEEDLE IMMERSED VITRIFICATION TEKNİĞİ İLE DONDURULMASI

Titreşim Sistemlerinin Modellenmesi : Matematik Model

ÖZEL EGE LİSESİ 11. MATEMATİK YARIŞMASI 7. SINIF ELEME SINAVI TEST SORULARI

Kapasitans (Sığa) Paralel-Plaka Kondansatör, Örnek. Paralel-Plaka Kondansatör. Kondansatör uygulamaları Kamera flaşı BÖLÜM 26 SIĞA VE DİELEKTRİKLER

Adnan GÖRÜR Duran dalga 1 / 21 DURAN DALGA

Parametrik Olmayan İstatistik Çözümlü Sorular - 2

Gibi faktörlerin alt kümlerindeki kritik faktörler (mali ve operasyonel) dikkate alınarak her bir yöntem için ayrı ayrı olmak üzere ;

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER

(3) Eğer f karmaşık değerli bir fonksiyon ise gerçel kısmı Ref Lebesgue. Ref f. (4) Genel karmaşık değerli bir fonksiyon için. (6.

İKİNCİ BÖLÜM REEL SAYI DİZİLERİ

NİÇİN ÖRNEKLEME YAPILIR?

Fotogrametrinin Optik ve Matematik Temelleri

Işıkta Girişim. Test 1 Çözüm. 3. fant. m dir. Young deneyinde saçak genişliği Dx = L d. P ve A 0

TEMEL KAVRAMLAR Test -1

Transkript:

BLS Öcei erste; DN izilerie,,g, bazlarıı izilişi, RN izilerie,,g,u bazlarıı izilişi ve protei izilerie amio asitleri izilişi baımıa, orta bir alfabe ile yazılmış izileri hizalaması üzerie urulu. Hizalamış veya hizalamamış ii izi arasıai bezerli asıl ölçülecetir. Elimizei ülei asit veya amio asit izilerie oluşa bir veri tabaıai izilere hagileri, verile (gözlee) bir izi parçasıa aha ço bezemeteir? Bir veri tabaıai iziler ile verile başa bir izi arasıai alamlı bezerlileri olup olmaığıı ortaya çıarılmasıa (test eilmesie) ullaıla yötemlere birisi BLS (Basic Local ligmet Search ool) Bu yötemi üç aşamaa ele alacağız. Đl olara geisiz hizalamış eşit uzululu izilere bezerli testleri, sora herhagi ii izi içi bezerli testleri üzerie urup, soua geili hizalamaa bezerli testlerie eğiilecetir. Geisiz Hizalamış Eşit Uzululu Đi Dizii Karşılaştırılması yı uzululu ii DN izisi (izi parçası) aşağıai gibi hizalamış olsu. G G G I I I I I I I I I G G Bu ii izi ile ilgili, H :,. Đi izie bazlar izi içie ve iziler arasıa bağımsız ve rasgele izilmiştir Üsttei izi içi baz olasılıları ( oraları) p, p, p, p alttai izi içi p, p, p, p olma üzere, p(, ) = P( ) p p = H :, Bu ii izi birbirie göre rasgele izilmemiştir aralarıa P( ) = q(, ) gibi bir bağ var hipotezleri söz ousu olsu. G G Dizi hizalamasıai sor matrislerii p, p, pg, p, p, p, p G, p oraları ve arşıt hipotezei q(, ) (, =,, G, ) olasılılarıa bağlı oluğuu belirtelim. Sor matrisiei elemalar, q(, ) s(, ) = s( ) l,,,, G, = = p p

eğerleriir veya bularla oratılı eğerlerir. Sor matrislerii oluşturulmasıa e az bir elemaı pozitif, sor eğerlerii e büyü orta bölelerii ve p p s(, ) < olmasıa iat eilmeteir. Öreği eşleşme olması içi pua, eşleşme olmaması içi - pua veriliğie, sor matrisi Üsttei Harf lttai Harf G G + + + + ve p p s(, ) = 2( p p + p p + pg p G + p p ) Geisiz olara alt alta hizalamış ola N uzululu ii izii sola sağa oğru siteleri,2,...,n sayıları ile umaralası. t =,2,...,N içi bir sitei soru St olsu. S = ve t z( t) = S, t =,2,3,..., N r = olma üzere, { z( t) : t,, 2,..., N} r = bir rasgele yürüyüş (stoasti süreç) olara ele alıabilir. Yuarıai sor matrisie göre, S, S2,..., S N rasgele eğişeleri, s - P( S = s) q = p p = p p + p p + pg p G + p p ağılımıa bir örelem (bağımsız ve ayı ağılımlı rasgele eğişeler) olara ele alıabilir. z( t) : t =,, 2,...,97 rasgele yürüyüş sürecii p=.4 içi bir yörügesi aşağıai gibiir. { } E( S) = q + p < oluğua süreç azalara gitmeye eğilimliir. Yörüge üzeriei siyah otalara merive otaları (ayaları) iyelim. Đl merive otası başlagıç otası Đici merive otası süreci il efa - eğerie ulaştığı ota Üçücü merive otası süreci il efa -2 eğerie ulaştığı ota Bir merive otasıı baz alara, sorai merive otasıa ulaşmaa öce yörügeei yüseliş mitarı Y rasgele eğişei olsu. şağıai yörüge içi merive otalarıa sorai yüselişler Y aşağıai gibi gözlemiştir. Y = 5 9 2 5 2 8 6 4 2-2 -4-6 -8 - -2 2 4 6 8 2 4 6

clc clear all close all p=.4; hol o; plot([-2 5],[ ]);plot([ ],[ -]);plot(,,'.') t=;z(t)=sig(p-ra(,)); while z(t)>- t=t+; z(t)=z(t-)+sig(p-ra(,)); e plot(t,z(t),'.') Y()=([ z]); for ss=2: clear ; =; ()=z(t); while z(t)>-ss t=t+; z(t)=z(t-)+sig(p-ra(,)); =+; ()=z(t); e plot([ :size(z,2)],[ z]) plot(t,z(t),'.') Y(ss)=()-(); e Y Y = 5 9 2 5 2 y = 9 olara gözlemiştir. BLS yötemie, yuarıai hipotezler içi test istatistiği Y = { Y, Y2 } üzerie urulmata p eğeri = P( Y y ) olma üzere, Y istatistiğii sıfır hipotezi altıa olasılı ağılımıı buluması geremeteir. Y, Y2 rasgele eğişeleri (merive ota baz alıara sorai merive otaya aari ısıma yüselişler) bağımsız ve ayı Y gibi ağılmış rasgele eğişelerir. Y, Y2 örelemii istatistiğii ağılımı eir? Büyü y eğerleri içi, θ ( ) yθ P( Y y) e e ır (rasgele yürüyüş ile ilgili ouma parçasıa baıız). Buraa, θ = olma üzere olup, l q p e θ = gösterimi altıa, y P( Y y) e θ y Dağılım fosiyou F ( y) = e λ biçimie ola ve y =,, 2,... eğerlerii ala Y Y rasgele eğişei ağılımıa alıa birimli Y, Y2 örelemii istatistiğii ağılımı eir? Bu soru ile birlite, başa bir soru söz ousuur. N baz uzululu izilişte, ortaya çıaca merive ota sayısı, yai örelem hacmi belli eğilir (rasgeleir). Đi merive ota arasıai ortalama aım sayısı (yuarıai sor matrisie bağlı olara)

= p q N olma üzere, alıabilir. λ parametresi, (, ) p p e λs = elemii çözümüür. Büyü y eğerleri içi e λ y e P( Y y) e e λ( y ) ır (Ewes a Grat (25) Statistical Methos i Bioiformatics, sayfa 352). K λ = e olma üzere, KNe λ y e P( Y y ) e yazılabilir ve yuarıai hipotez testie p eğeri olara, KNe λ( y ) alıabilir. KN ( y ) p eğeri P( Y y ) e e λ = = Geel olara; S rasgele eğişei aım uzuluğuu göstere rasgele eğişe olma üzere, sor matrisie bağlı olara, s -c -c+ -c+2...... -2 - P( S = s) p c > p c + p c + 2 p p 2 p p > ve E( S) = p < olsu. = c eğerlere bağlı olara, λ K = e eğerii hesaplamaa λ eğeri, sor matrisiei (, ) p p e λs = elemii (lieer olmaya elem) çözümüür. eğeri, c θ Q R e = = θ ( e ) Q e =

ifaesie hesaplaır. Buraa, R = lim P ır ( P eğerleri içi ouma parçasıa y baabilirsiiz). =,2,..., içi Q eğerleri, rasgele yürüyüşü pozitif bir eğere geçmee öce eğerie ulaşması olasılığı Başa bir ifae ile Q eğeri, başlagıçta sıfıra ola ve egatif yöe gitme eğilimi ola bir parçacığı rasgele yürüyüşüe, yörügei sıfır eseii üstüe il ez çıışıa oriatı ye eşit olması olasılığı Q = Q Q2... Q eğeri, c = = R i= c ip i ifaesie hesaplaır. eğeri içi ço ullaışlı bir formül, 2 c θ R e = S = θ θ ( e ) E( Se ) λ,, eğerlerie bağlı olara, λ K = e olara ele eilir. Bazı urumlara K eğeri oğrua hesaplaabilmeteir. Bir sor matrisie e büyü eğer + oluğua, K = e e E Se λ 2λ λs ( ) ( ) Bir sor matrisie e üçü eğer - oluğua, ( E S ) 2 λ 2 λ ( ) K = ( e e ) λs E( Se ) Đi izii arşılaştırılmasıa (yuarıai hipotez testie), S = λy l( NK) eğerie ormalleştirilmiş sor (ormalize score) eir. s = λ y l( NK) olma üzere, hipotezei e s p eğeri e

BLS çıtılarıa, λy bit score = l K l 2 veya eğeri ile birlite λy bit score = l 2 Expect = NKe λv eğeri e yer almata Bu eğer merive otaları baz alıara gözlee Y, Y2 yüselişlerii v eğerie büyü olalarıı belee sayısı içi bir yalaşı eğerir. λ y E = NKe S = l E E p eğeri = e E = l( p- eğeri) Hatırlatma: Nüleoti izilerie, H :,. Đi izie bazlar izi içie ve iziler arasıa bağımsız ve rasgele izilmiştir Üsttei izi içi baz olasılıları ( oraları) p, p, p, p alttai izi içi p, p, p, p olma üzere, p(, ) = P( ) p p = H :, Bu ii izi birbirie göre rasgele izilmemiştir aralarıa P( ) = q(, ) gibi bir bağ var hipotezlari ile ilgili BLS yötemie sor matrisi, G G

lttai Harf G Üsttei Harf G + + + + oluğua, p = p p + p p + pg p G + p p olma üzere, λ = θ = l q p = e θ = p q N θ S λ E( Se S ) = E( Se ) = q p K = e = e e E Se λ λ 2λ λs ( ) ( ) Karli-ltschul Đstatistiği Yuarıai hipotezler içi test istatistiği Y = { Y, Y2 } üzerie urulu. Y, Y2 rasgele eğişeleri merive ota baz alıara sorai merive otaya aari ısıma yüselişler olma üzere, buları sıra istatistileri, Y() Y(2)... Y( ) olsu. Bua göre Y = Y() Sıra istatistilerie e büyü r taesi Y(), Y(2) ( r ) olsu. Karli ve ltschul test istatistiği olara, r r ( λ ( ) l( )) = Y NK = istatistiğii öermişlerir. Büyü t eğerleri içi, t r e t P( r t) r!( r )! (...)