search query: @keyword kompleksiset verkot / total: 7
reference: 5 / 7
« previous | next »
Author:Kivelä, Mikko
Title:A network perspective on the genetic population struture of seagrass Posidonia oceanica
Verkostonäkökulma Posidonia oceanican geneettiseen populaatiorakenteeseen
Publication type:Master's thesis
Publication year:2009
Pages:87      Language:   eng
Department/School:Informaatio- ja luonnontieteiden tiedekunta
Degree programme:Teknillisen fysiikan ja matematiikan tutkinto-ohjelma
Main subject:Laskennallinen tekniikka   (S-114)
Supervisor:Kaski, Kimmo
Instructor:Saramäki, Jari
Electronic version URL: http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201203071267
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark T80     | Archive
Keywords:complex systems
complex networks
hierarchical community detection
weighted networks
genetic networks
kompleksiset systeemit
kompleksiset verkot
hierarkkinen yhteisöhaku
painotetut verkot
geneettiset verkot
Abstract (eng): In this Thesis, the objective is to study the possibility of applying state-of-the-art community detection methods of network science to genetic networks built of closely related individuals, as the traditional model based methods in population genetics are known make too restrictive assumptions and to perform poorly for data which does not fulfil these assumptions.
A data set of 1468 sequenced specimens of the Mediterranean sea grass Posidonia oceanica is used to test the suggested methods.
As there is no unique, ail-purpose measure for the genetic distance between individuals, several such measures are investigated and the most appropriate is selected for constructing the genetic distance network used in this Thesis.

Most methods in network theory are riot designed for weighted, full networks used in this Thesis, and thus some computational limitations are encountered, which are solved by using different algorithmic approaches.
Results of different hierarchical community detection methods are examined, analyzed with respect to the underlying geography, and finally compared to results obtained from phylogeny methods, which also allow hierarch2cal clustering.
Several limitations are identified in the network methods used, and possible solutions and future research directions are suggested.
Abstract (fin): Populaatiobiologiassa käytettyjen perinteisten mallipohjaisten menetelmien tiedetään suoriutuvan huonosti, jos käytettävä data ei toteuta niissä tehtyjä oletuksia.
Tässä työssä tutkitaan mahdollisuutta käyttää verkostotieteen uusimpia yhteisönhakumenetelmiä populaatiorakenteen löytämiseen geneettisestä samankaltaisuusverkosta, joka on muodostettu 1468 meriheinä Posidonia oceanican yksilön geenisekvenssien perusteella.
Käytetyistä mikrosatelliittisekvensseistä voidaan rakentaa geneettinen samankaltaisuusverkko usealla eri tavalla.
Työssä kokeiltiin useita tällaisia tapoja, joista sopivin valittiin käyttöön.

Useimpia verkostotieteen menetelmiä ei ole suunniteltu sovellettaviksi täysiin painotettuihin verkkoihin, joita tässä työssä käytetyt samankaltaisuusverkot ovat.
Tästä johtuen osa verkostomenetelmistä jouduttiin muokkaamaan samankaltaisuusverkoille sopiviksi sekä laskennalliselta toteutukseltaan että yleiseltä toiminnaltaan.
Työssä tutkitaan yhteisönhakumenetelmien löytämien geneettisten ryhmien rakennetta sekä vertaillaan näiden suhdetta maantieteeseen ja samoille yksilöille rakennettuun fylogeniapuuhun.
Käytetyistä verkostomenetelmistä löydetään useita puutteita ja rajoituksia, mutta näihin ongelmiin ehdotetaan ratkaisuja ja viitoitetaan samalla tietä mahdolliselle lisätutkimukselle.
ED:2009-05-08
INSSI record number: 37384
+ add basket
« previous | next »
INSSI