Zobrazit minimální záznam

Stochastic models for genetic analysis
dc.contributor.advisorKulich, Michal
dc.creatorSelementová, Martina
dc.date.accessioned2017-03-30T14:23:49Z
dc.date.available2017-03-30T14:23:49Z
dc.date.issued2006
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/6934
dc.description.abstractNazev prace: Slochasticke niodcly pro geneliekou analyzu Autor: MartinaSelementova Katedra: Katedra pravdepodobnosti a matematicke statistiky Vedouci bakalafske prace: Mgr. Michal Kulich, PhD, e-mail vedouciho: kuliclX^karlin.mff.cuni.cz Abstrakt: V pfedlozene praci studujerne elementarni stochasticke melody pro modelovani genetickych populaci. Nejprve uvadime zakladni pojmy obecne gcnetiky pro snadnejsi oricntaci v textu. V naslcdujicich kapitolach se zabyvame dynamikou vyvoje populace a zakladnimi problemy vyberu v populaci. lllavnim tcmatem je nahodne kfizeni v populaci, ktcre dale aplikujeme na pohlavne va/ane geny, letraploidy. autosterilizacni geny a na pfi'pad dvou lokusu. Ve druhe casti se xabyvame problemy vybcru: zamC'fili jsme se pf-edevsim na vyber xalozeny na gcnolypu aplikovany na pohlavi a pohlavne vazane geny a dale na lamiliarni vyber a konkretnf pn'klad Rh faktoru. Klicova slova: nahodne kfizeni, vyber Title: Stochastic Models for Genetic Analysis Author: Martina Selementova Department: Department oi'Probability and Mathematical Statistics Supervisor: Mgr. Michal Kulich, PhD. Supervisor's e-mail adress: kulich(«)karlin.mff.cuni.cz Abstract: In the presented work we study elementary stochastic methods for modeling genetic populations. First we show some basic notion of general genetics for...cs_CZ
dc.description.abstractNazev prace: Slochasticke niodcly pro geneliekou analyzu Autor: MartinaSelementova Katedra: Katedra pravdepodobnosti a matematicke statistiky Vedouci bakalafske prace: Mgr. Michal Kulich, PhD, e-mail vedouciho: kuliclX^karlin.mff.cuni.cz Abstrakt: V pfedlozene praci studujerne elementarni stochasticke melody pro modelovani genetickych populaci. Nejprve uvadime zakladni pojmy obecne gcnetiky pro snadnejsi oricntaci v textu. V naslcdujicich kapitolach se zabyvame dynamikou vyvoje populace a zakladnimi problemy vyberu v populaci. lllavnim tcmatem je nahodne kfizeni v populaci, ktcre dale aplikujeme na pohlavne va/ane geny, letraploidy. autosterilizacni geny a na pfi'pad dvou lokusu. Ve druhe casti se xabyvame problemy vybcru: zamC'fili jsme se pf-edevsim na vyber xalozeny na gcnolypu aplikovany na pohlavi a pohlavne vazane geny a dale na lamiliarni vyber a konkretnf pn'klad Rh faktoru. Klicova slova: nahodne kfizeni, vyber Title: Stochastic Models for Genetic Analysis Author: Martina Selementova Department: Department oi'Probability and Mathematical Statistics Supervisor: Mgr. Michal Kulich, PhD. Supervisor's e-mail adress: kulich(«)karlin.mff.cuni.cz Abstract: In the presented work we study elementary stochastic methods for modeling genetic populations. First we show some basic notion of general genetics for...en_US
dc.languageČeštinacs_CZ
dc.language.isocs_CZ
dc.publisherUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.titleStochastické modely pro genetickou analýzucs_CZ
dc.typebakalářská prácecs_CZ
dcterms.created2006
dcterms.dateAccepted2006-09-27
dc.description.departmentKatedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
dc.description.departmentDepartment of Probability and Mathematical Statisticsen_US
dc.description.facultyFaculty of Mathematics and Physicsen_US
dc.description.facultyMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.identifier.repId42316
dc.title.translatedStochastic models for genetic analysisen_US
dc.contributor.refereeZichová, Jitka
dc.identifier.aleph000861190
thesis.degree.nameBc.
thesis.degree.levelbakalářskécs_CZ
thesis.degree.disciplineFinancial Mathematicsen_US
thesis.degree.disciplineFinanční matematikacs_CZ
thesis.degree.programMathematicsen_US
thesis.degree.programMatematikacs_CZ
uk.thesis.typebakalářská prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csMatematicko-fyzikální fakulta::Katedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Mathematics and Physics::Department of Probability and Mathematical Statisticsen_US
uk.faculty-name.csMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Mathematics and Physicsen_US
uk.faculty-abbr.csMFFcs_CZ
uk.degree-discipline.csFinanční matematikacs_CZ
uk.degree-discipline.enFinancial Mathematicsen_US
uk.degree-program.csMatematikacs_CZ
uk.degree-program.enMathematicsen_US
thesis.grade.csVýborněcs_CZ
thesis.grade.enExcellenten_US
uk.abstract.csNazev prace: Slochasticke niodcly pro geneliekou analyzu Autor: MartinaSelementova Katedra: Katedra pravdepodobnosti a matematicke statistiky Vedouci bakalafske prace: Mgr. Michal Kulich, PhD, e-mail vedouciho: kuliclX^karlin.mff.cuni.cz Abstrakt: V pfedlozene praci studujerne elementarni stochasticke melody pro modelovani genetickych populaci. Nejprve uvadime zakladni pojmy obecne gcnetiky pro snadnejsi oricntaci v textu. V naslcdujicich kapitolach se zabyvame dynamikou vyvoje populace a zakladnimi problemy vyberu v populaci. lllavnim tcmatem je nahodne kfizeni v populaci, ktcre dale aplikujeme na pohlavne va/ane geny, letraploidy. autosterilizacni geny a na pfi'pad dvou lokusu. Ve druhe casti se xabyvame problemy vybcru: zamC'fili jsme se pf-edevsim na vyber xalozeny na gcnolypu aplikovany na pohlavi a pohlavne vazane geny a dale na lamiliarni vyber a konkretnf pn'klad Rh faktoru. Klicova slova: nahodne kfizeni, vyber Title: Stochastic Models for Genetic Analysis Author: Martina Selementova Department: Department oi'Probability and Mathematical Statistics Supervisor: Mgr. Michal Kulich, PhD. Supervisor's e-mail adress: kulich(«)karlin.mff.cuni.cz Abstract: In the presented work we study elementary stochastic methods for modeling genetic populations. First we show some basic notion of general genetics for...cs_CZ
uk.abstract.enNazev prace: Slochasticke niodcly pro geneliekou analyzu Autor: MartinaSelementova Katedra: Katedra pravdepodobnosti a matematicke statistiky Vedouci bakalafske prace: Mgr. Michal Kulich, PhD, e-mail vedouciho: kuliclX^karlin.mff.cuni.cz Abstrakt: V pfedlozene praci studujerne elementarni stochasticke melody pro modelovani genetickych populaci. Nejprve uvadime zakladni pojmy obecne gcnetiky pro snadnejsi oricntaci v textu. V naslcdujicich kapitolach se zabyvame dynamikou vyvoje populace a zakladnimi problemy vyberu v populaci. lllavnim tcmatem je nahodne kfizeni v populaci, ktcre dale aplikujeme na pohlavne va/ane geny, letraploidy. autosterilizacni geny a na pfi'pad dvou lokusu. Ve druhe casti se xabyvame problemy vybcru: zamC'fili jsme se pf-edevsim na vyber xalozeny na gcnolypu aplikovany na pohlavi a pohlavne vazane geny a dale na lamiliarni vyber a konkretnf pn'klad Rh faktoru. Klicova slova: nahodne kfizeni, vyber Title: Stochastic Models for Genetic Analysis Author: Martina Selementova Department: Department oi'Probability and Mathematical Statistics Supervisor: Mgr. Michal Kulich, PhD. Supervisor's e-mail adress: kulich(«)karlin.mff.cuni.cz Abstract: In the presented work we study elementary stochastic methods for modeling genetic populations. First we show some basic notion of general genetics for...en_US
uk.publication.placePrahacs_CZ
uk.grantorUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
dc.identifier.lisID990008611900106986


Soubory tohoto záznamu

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

Tento záznam se objevuje v následujících sbírkách

Zobrazit minimální záznam


© 2017 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV