natgillin/translations-raw huggingface dataset:
A preface and motivation to the construction and analysis of a global map of human gene expression is given by analysis of two microarray datasets of human malignant melanoma.
Alkuperäinen kannuste kattavan ihmisen geenien ilmentymiskartan perustamiseen tuli kahden pahanlaatuisen ihosyöpänäytteen analysoinnista.
For organism-wide analysis, this data has been largely unavailable and the global structure of human transcriptome has remained unknown.
Geenien ilmentymisen tutkiminen käyttäen suurempia näytemääriä ei usein ole mahdollista ja tieto aktiivisuuseroista organismitasolla on tuntematta.
The analysis of these sets incorporate indirect comparison of statistical methods for finding differentially expressed genes and point to the need to study gene expression on a global level.
Naiden geenien etsintä toi esille pienten solu- ja kudosmäärien käytön rajoitukset ja tarpeen geenien ilmentymisen kokonaisvaltaisempaan tutkimukseen.
In molecular biology, high throughput techniques allow numerical measurements of expression of tens of thousands of genes simultaneously.
Solun geenien ilmentymistä voidaan mitata korkeasaantoisilla molekyylibiologian menetelmillä kuten DNA-siruilla.
The data comparability and minimisation of the systematic measurement errors that are characteristic to each lab- oratory in this large cross-laboratories integrated dataset, was ensured by computation of a range of microarray data quality metrics and exclusion of incomparable data.
Koska kattavan geenien ilmentymiskartan luomiseen käytetty tieto tuli monesta laboratoriosta, oli tärkeää varmistaa, että tämä niin sanottu laboratorioefekti ei vinouttasi analyysituloksia.
The ontology was used in a new text mining and decision tree based method for automatic conversion of human readable free text microarray data annotations into categorised format.
Geenien ilmentymiskarttaan liitettyjen biologisten näytteiden kuvaukset systematisoitiin korvaamalla alkuperäiset näytekuvaukset muutamalla hyvin informatiivisella avainsanalla.
The structure of a global map of human gene expression was then explored by principal component analysis and hierarchical clustering using heuristics and help from another purpose built sample ontology.
Ihosyöpätutkimuksen tavoitteena oli tunnistaa geenejä, joiden aktiivisuus olisi kytköksissä pahanlaatuiseen solutyyppiin.
Matrix Decomposition Methods for Data Mining : Computational Complexity and Algorithms
Matriisihajotelmamenetelmiä tiedonlouhintaan : laskennallinen vaativuus ja algoritmeja
Nevertheless, the algorithms are shown to be capable of finding good results in empirical experiments conducted with both synthetic and real-world data.
Toisaalta tutkittujen matriisihajotelmien löytämiseksi esitetään tehokkaita algoritmeja, ja vaikka nämä algoritmit eivät edellisten tulosten nojalla voikaan olla optimaalisia, väitöstyössä suoritetut empiiriset kokeet osoittavat niiden toimivan hyvin sekä tarkoitusta varten luoduilla että todellisilla aineistoilla.
Matrix decompositions, where a given matrix is represented as a product of two other matrices, are regularly used in data mining.
Matriisihajotelma esittää annetun matriisin useamman matriisin tulona.
In data mining one needs to have results that are interpretable -- and what is considered interpretable in data mining can be very different to what is considered interpretable in linear algebra.
Jos nämä matriisit valitaan niin, että ne ovat riittävän pieniä ja helposti tulkittavia, voidaan alkuperäisestä datasta oppia paljon sellaista, minkä löytäminen dataa itseään tutkimalla olisi mahdollisesti ollut huomattavan vaikeaa.
The restriction to binary factor matrices increases interpretability -- factor matrices are of the same type as the original matrix -- and allows the use of Boolean matrix multiplication, which is often more intuitive than normal matrix multiplication with binary matrices.
Ihmisten kyky tuottaa ja varastoida tietoa on kasvanut huimasti: yhä tarkemmat ja lukuisammat mittalaitteet tallentavat jatkuvasti tietoa ympäröivästä maailmasta ja yhtä lailla yhä useammat ihmiset tuottavat yhä enemmän sisältöä Internetiin esimerkiksi blogien ja keskustelupalstojen avulla.
Also several other decomposition methods are described, and the computational complexity of computing them is studied together with the hardness of approximating the related optimization problems.
Tiedonlouhinta on tietojenkäsittelytieteen ala, joka pyrkii kehittämään menetelmiä sellaisen kiinnostavan tiedon löytämiseksi, josta käyttäjä ei ollut edes tietoinen.
An example is a decomposition of binary matrices where the factor matrices are assumed to be binary and the matrix multiplication is Boolean.
Yhtäältä väitöstyössä osoitetaan, että optimaalisten matriisihajotelmien löytäminen tehokkaasti on nykytietämyksen valossa mahdotonta, ja että jopa likimääräisten vastausten löytäminen on vaikeaa.
Based on these studies, algorithms for constructing the decompositions are proposed.
Väitöstyössä tutkitaan eräiden matriisihajotelmien käyttöä tiedonlouhinnassa.
--- The purpose of this thesis is to study matrix decompositions that directly address the issue of interpretability.
Väitöstyössä tutkitaan kolmea erilaista matriisihajotelmaa, jotka soveltuvat eri tilanteisiin.
The first contribution of the thesis is BeTelGeuse, a freely available, open source mobile platform that supports multiple runtime environments.
Väitöskirjan ensimmäisenä kontribuutiona esitellään BeTelGeuse, vapaasti saatavilla oleva vapaan lähdekoodin sovellusalusta, joka tukee useita eri käyttöjärjestelmiä ja sovellusympäristöjä.
The move from location to place requires interactions between location sensing technologies (e.g., GPS or GSM positioning), algorithms that identify places from location data and applications and services that utilize place information.
Järjestelmätasolla merkityksellisten paikkojen hyödyntäminen vaatii yhteistoimintaa paikannusjärjestelmien (esimerkiksi GPS- tai GSM-pohjainen paikannus), merkityksellisten paikkojen tunnistamisalgoritmien ja sovellusten välillä.
The actual place identification process can be understood as a data analysis task where the goal is to analyze (location) measurements and to identify areas that are meaningful to the user.
Merkityksellisten paikkojen tunnistamisprosessi voidaan tulkita tiedonlouhintaongelmana, jossa analysoidaan käyttäjän paikkatietoa ja pyritään tunnistamaan siitä alueita, jotka ovat käyttäjälle mielenkiintoisia.
Place information can be used, e.g., to provide awareness cues in applications that support social interactions, to provide personalized and location-sensitive information to the user, and to support mobile user studies by providing cues about the situations the study participant has encountered.
Tunnistettuja merkityksellisiä paikkoja voidaan hyödyntää esimerkiksi tarjoamalla personoitua ja paikkariippuvaista tietoa käyttäjälle, tai mobiileissa sosiaalisen verkoston sovelluksissa tarjoamaan käyttäjän ystäville tietoa käyttäjän sen hetkisestä tilanteesta.
The results indicate that the DPCluster algorithm provides improved generalization performance against spatial and temporal variations in location measurements.
Tulokset osoittavat että uusi algoritmi pystyy paremmin tunnistamaan merkityksellisiä paikkoja ja yleistyy paremmin paikkatiedossa esiintyville variaatioille.
As part of the evaluation we compare the DPCluster algorithm against other state-of-the-art place identification algorithms.
Väitöskirjassa vertaillaan algoritmin yleistyvyyskykyä aikaisemmin esitettyihin merkityksellisten paikkojen tunnistamisalgoritmeihin.
The second contribution of the thesis is the Dirichlet Process Clustering (DPCluster) algorithm, a novel place identification algorithm.
Väitöskirjan toisena kontribuutiona esitellään uusi merkityksellisten paikkojen tunnistamisalgoritmi, joka pohjautuu Dirichlet-prosessien sekoitemalleihin.
These interactions can be facilitated using a mobile platform, i.e., an application or framework that runs on a mobile phone.
Eri järjestelmäkomponenttien välistä yhteistoimintaa voidaan helpottaa hyödyntämällä mobiilia sovellusalustaa, joka muun muassa tarjoaa toimintoja sensoridatan keräämisen sekä tiedon levittämisen helpottamiseksi.
Regularities in human movement patterns make it possible to detect personally meaningful places by analyzing location traces of a user.
Merkityksellisten paikkojen tunnistaminen hyödyntää säännönmukaisuuksia ihmisten arkielämässä tunnistaakseen paikkatiedosta alueita, jotka ovat käyttäjille henkilökohtaisesti mielenkiintoisia.
This thesis focuses on providing system level support for place identification, as well as on algorithmic issues related to the place identification process.
Väitöskirjatyössäni tarkastelen merkityksellisten paikkojen tunnistamiseen liittyviä haasteita järjestelmä- ja algoritmitasolla.
The metabolism of an organism consists of a network of biochemical reactions that transform small molecules, or metabolites, into others in order to produce energy and building blocks for essential macromolecules.
Solun aineenvaihdunta koostuu verkostosta biokemiallisia reaktioita, jotka muuttavat pieniä molekyylejä, metaboliitteja toisiksi.
More information about the fluxes can be obtained from isotopic labelling experiments, where a cell population is fed with labelled nutrients, such as glucose that contains 13C atoms.
Väitöskirjan koeasetelmassa solulle syötetään hiilen 13C-isotoopein leimattua lähtöainetta.
Then new linear constraints to the fluxes are derived from the propagated data by applying the techniques of linear algebra.Based on the results of the fragment flow analysis, we also present an experiment planning method that selects sets of metabolites whose relative abundances of different labelling patterns are most useful for 13C metabolic flux analysis.
Väitöskirjassa esitetään myös algoritmeja reaktionopeuksien arvioimisen kannalta tärkeimpien mitattavien metaboliittien valitsemiseksi sekä massaspektrometrin tuottaman raakadatan muokkaamiseksi paremmin aineenvaihduntareaktioiden nopeuden arvioimiseen sopivaan muotoon.
Furthermore, the optimization framework can easily be applied regardless of the labelling measurement technology and with all network topologies.
Menetelmiä on mahdollista soveltaa kaikille aineenvaihduntaverkoille sekä lähtöaineiden isotooppileimauskuvioille.
The aim of our study is to construct as many linear constraints to the fluxes from the 13C labelling measurements using only computational methods that avoid non-linear techniques and are independent from the type of measurement data, the labelling of external nutrients and the topology of the metabolic network.
Näin väitöskirjan laskennalliset menetelmät yleistävät aiempia, vain tietyille aineenvaihduntaverkon rakenteille, lähtöaineiden leimauskuvioille tai mittaustekniikoille räätälöityjä menetelmiä.
In this thesis we present a formal computational framework for direct 13C metabolic flux analysis.
Tässä tietojenkäsittelytieteen alaan kuuluvassa väitöskirjassa kehitetään laskennallisia menetelmiä aineenvaihduntareaktioiden nopeuksien päättelemiseksi.
The relative abundances of different labelling patterns in internal metabolites depend on the fluxes of pathways producing them.
Isotooppileimattu lähtöaine leviää aineenvaihduntaverkostossa muihin metaboliitteihin aineenvaihduntareaktioiden nopeuksista riippuvalla tavalla.
The propagation is facilitated by the flow analysis of metabolite fragments in the network.
Lisäksi aineenvaihdunta tuottaa solulle energiaa metaboliitteja pilkkomalla.
On the other hand, the direct approach may require more measurement data than the optimization approach to obtain the same flux information.
Väitöskirjassa esitetään laskennallisia menetelmiä, jotka pyrkivät epätäydellisen leimausmittausdatan avulla arvioimaan aineenvaihduntareaktioiden nopeudet mahdollisimman tarkasti.
Thus, the relative abundances of different labelling patterns contain information about the fluxes that cannot be uncovered from the balance constraints derived from the steady state.
Siten tieto aineenvaihdunnan reaktioiden nopeuksista on hyödyllistä mm. tutkittaessa organismin käyttäytymistä eri olosuhteissa tai sukulaisorganismien eroja vertailtaessa.
In the direct approach, linear balance constraints given by the steady state are augmented with linear constraints derived from the abundances of different labelling patterns of metabolites.
Aineenvaihdunta tuottaa elämälle välttämättömiä yhdisteitä, kuten aminohappoja, pienempiä metaboliitteja yhdistelemällä.
In general, the balance constraints imposed by the steady state are not sufficient to uncover all the fluxes of a metabolic network.
Metaboliittien leimausasteet voidaan mitata, mutta saatava mittaustieto on epätäydellistä.
We analyze a Linux F-RTO implementation in various network scenarios and investigate different alternatives to the basic algorithm.
Väitöstyö analysoi F-RTO:n suorituskykyä erilaisissa kommunikaatioskenaarioissa ja tutkii erilaisia variaatioita perusalgoritmiin.
This causes unnecessary TCP retransmission timeouts.
Yllättävät viiveet datansiirrossa aiheuttavat TCP:n uudelleenlähetysajastimen tarpeettoman laukeamisen.
This dissertation proposes a mechanism, Forward RTO-Recovery (F-RTO) for detecting the unnecessary TCP retransmission timeouts and thus allow TCP to take appropriate follow-up actions.
Väitöstyössä ehdotetaan F-RTO -nimistä parannusta TCP:n uudelleenlähetysalgoritmeihin, joka pyrkii havaitsemaan turhat uudelleenlähetykset ja välttämään edellä mainitut ongelmat tällaisissa tilanteissa.
This can happen, for example, due to vertical hand-offs between GPRS and WLAN wireless technologies.
Tämä voi tapahtua uusimmissa päätelaitteissa, jotka tukevat useita erityyppisiä radioteknologioita, kuten WLAN ja GPRS.
By extensive simulations we study the different router algorithms and parameters for Quick-Start, and discuss the challenges Quick-Start faces in the current Internet.
Työssä tarkastellaan erilaisia algoritmeja Quick-Startin käyttöön ja analysoidaan simulointien avulla algoritmien toimintaa erilaisissa ympäristöissä.
The second part of this dissertation is focused on quickly adapting the TCP's transmission rate when the underlying link characteristics change suddenly.
Lisäksi väitöskirjassa tutkitaan TCP:n lähetysnopeuden pikaista sopeuttamista vallitseville siirto-olosuhteille.
The recent wireless network technologies, such as GPRS, are known to cause delay spikes in packet transfer.
Tällainen käyttäytyminen on ominaista esimerkiksi nykyisin laajalti matkapuhelimissa käytetylle GPRS-teknologialle.
The TCP protocol is used by most Internet applications today, including the recent mobile wireless terminals that use TCP for their World-Wide Web, E-mail and other traffic.
TCP-protokollan pääpiirteet on suunniteltu 1970- ja 1980-luvulla, jolloin päätelaitteita ja sovelluksia oli huomattavasti nykyistä vähemmän ja yhteydet pohjautuivat kiinteiden kommunikaatiolinkkien käyttöön.
We investigate the Quick-Start algorithm that, in collaboration with the network routers, aims to quickly probe the available bandwidth on a network path, and allow TCP's congestion control algorithms to use that information.
Väitöskirjassa tutkitaan Quick-Start - nimistä mekanismia, joka nopeuttaa huomattavasti TCP:n sopeutumisnopeutta edellä mainitun kaltaisissa tilanteissa.
We also study the performance of Quick-Start when applied to vertical hand-offs between different wireless link technologies.
Väitöstyö perehtyy langattoman linkin aiheuttamien vaikeasti ennustettavien viiveiden vaikutukseen TCP:n suorituskyvylle.
Efficient search for statistically significant dependency rules in binary data
Tilastollisesti merkityksellisten riippuvuussääntöjen tehokas haku binääridatasta
The resulting algorithm can be used to search for both positive and negative dependencies with any commonly used statistical measures, like Fisher's exact test, the chi-squared measure, mutual information, and z scores.
Hakukriteerinä, jolla riippuvuuden tilastollinen merkityksevyys arvioidaan, voidaan käyttää melkein mitätahansa tilastollista mittaa kuten Fisherin eksaktia testiä tai chi2-mittaa.
This is an important distinction from the traditional association rules, which - in spite of their name and a similar appearance to dependency rules - do not necessarily represent statistical dependencies at all or represent only spurious connections, which occur by chance.
Perinteisesti suurien datajoukkojen riippuvuuksia on yritetty analysoida assosiaatiosäännöillä, mutta assosiaatiosäännöt eivät välttämättä esitä mitään tilastollista riippuvuutta tai riippuvuus voi olla tilastollisesti merkityksetön (sattuman tuotetta).
Dependencies help us understand causes and effects, create new scientific theories, and invent cures to problems.
Tilastolliset riippuvuudet auttavat ymmärtämään asioiden syy- ja seuraussuhteita, kuten esimerkiksi mitkä geenit tai elämäntavat altistavat tietyille sairauksille ja mitkä puolestaan suojelevat niiltä.
In this research, we develop efficient algorithms for a commonly occurring search problem - searching for the statistically most significant dependency rules in binary data.
Tässä tutkimuksessa on kehitetty tarvittavia tehokkaita laskentamenetelmiä tilastollisesti kaikkein merkitsevimpien riippuvuussääntöjen etsintään binääridatasta, jossa kukin muuttuja voi saada vain kaksi arvoa.
We consider dependency rules of the form X->A or X->not A, where X is a set of positive-valued attributes and A is a single attribute.
Tällaiset riipuvuudet voidaan esittää havainnollisesti riippuvuussääntöinä muotoa ABCD->E, missä A,B,C ja D vastaavat havaittuja tekijöitä ja E on niistä tilastollisesti riippuva seuraus.
Another important objective is to search for only non-redundant rules, which express the real causes of dependence, without any occasional extra factors.
Lisäksi assosiaatiosääntöjen hakumenetelmät ovat tehottomia löytämään kaikkia merkityksellisiä riippuvuuksia.
Nowadays, large amounts of data is available, but efficient computational tools for analyzing the data are missing.
Analysoitavaa dataa on nykyaikana valtavasti saatavilla lähes miltätahansa elämän alueelta.
The extra factors do not add any new information on the dependence, but can only blur it and make it less accurate in future data.
Aiempiin tiedonlouhintamenetelmiin verrattuna tutkimuksessa kehitetyt menetelmät ovat sekä tehokkaampia että luotettavampia.
Computational Methods for Locating and Analyzing Conserved Gene Regulatory DNA Elements
Laskennallisia menetelmiä säilyneiden geenisäätelyelementtien analyysiin ja paikallistamiseen DNA:sta
The regulation of gene expression is carried out by the combined effort of several transcription factor proteins collectively binding the DNA on the cis-regulatory elements.
Tietyt proteiinit toteuttavat geenien säätelyä sitoutumalla tiettyihin kohtiin DNA:ta säädeltävän geenin läheisyydessä.
This thesis presents methods for locating and analyzing cis-regulatory DNA elements involved with the regulation of gene expression in multicellular organisms.
Väitöstyössä on kehitetty laskennallisia menetelmiä geenisäätelyyn liittyvien DNA sitoutumiskohtien paikantamiseen eri nisäkkäiden genomeja vertailemalla.
Here we give a method to predict shared transcriptional regulators for a set of co-expressed genes.
Kehitetyllä menetelmällä voidaan helposti ennustaa esimerkiksi tiettyyn sairauteen liittyvien geenien säätelijä.
The conservation of the transcription factor binding sites can be used in the upstream analysis of regulatory interactions.
Sitoutumiskohtien analysointiin kehitettiin väitöstutkimuksessa menetelmä, jolla voidaan ennustaa geenijoukoille säätelyproteiineja.
With good parameter values the model discriminates well between the DNA sequences with evolutionarily conserved cis-regulatory elements and the DNA sequences that have evolved neutrally.
Näiden DNA:han sitoutumiskohtien löytäminen genomista on kokeellisesti hyvin haastavaa: ne saattavat sijaita hyvin kaukana säädeltävästä geenistä eikä proteiinien sitoutumissääntöjä tunneta vielä kovin hyvin.
An automatic tool for discovery of putative cis-regulatory elements could help their experimental analysis, which would result in a more detailed view of the cis-regulatory element structure and function.
Nykyaikaiset tehoseulontamenetelmät löytävät nopeasti geenijoukkoja, joilla on jokin kiinnostava ominaisuus, jonka säätelystä ollaan kiinnostuneita.
The data from these genome-wide analyzes is stored in a relational database which is used in the publicly available web services for upstream analysis and visualization of the putative cis-regulatory elements in the human genome.
Kehitettyjen menetelmien lääketieteelliset sovellukset liittyvät esimerkiksi kudosspesifiin kasvun säätelyyn ja syöpägeenien kasvainspesifisyyteen.
We have used it to analyze the non-coding regions around all human genes with respect to the orthologous regions in various other species including mouse.
Esimerkiksi ihmisen ja hiiren genomeja vertailemalla voidaan paikantaa DNA:n pätkiä, jotka ovat olleet hiirien ja ihmisten viimeisessä yhteisessä esivanhemmassa noin 65 miljoonaa vuotta sitten ja lisäksi vaikuttavat mahdollisilta proteiinien sitoutumiskohdilta.
In further inquiry, the set of highest scoring putative cis-regulatory elements were found to be sensitive to small variations in the parameter values.
Ihmisellä havaittiin olevan vain vähän enemmän geenejä kuin yksinkertaisella sukkulamadolla.
Exploring privacy for ubiquitous computing: Tools, methods and experiments
Yksityisyyttä läsnä-älyyn: työkaluja, menetelmiä ja kokeita
The computationalization, informationalization of everyday activities increases not only our reach, efficiency and capabilities but also the amount and kinds of data gathered about us and our activities.
Tietokoneiden arkipäiväistyminen ja sulautuminen ei muuta vain tehokkuuttamme ja kykyjämme, vaan myös sitä, kuinka paljon ja minkä laista tietoa meidän arkitoimistamme kerääntyy.
In this thesis, I explore how information systems can be constructed so that they handle this personal data in a reasonable manner.
Tämän väitöksen tarkoituksena on pohtia sitä, miten tämä henkilötietojen keruun muutos voidaan tehdä järkevällä tavalla, niin että ihmisten on mahdollista itse tehdä päätöksiä yksisyisyydestään.
The thesis provides two kinds of results: on one hand, tools and methods for both the construction as well as the evaluation of ubiquitous and mobile systems---on the other hand an evaluation of the privacy aspects of a ubiquitous social awareness system.
Väitöskirjassa on täten kaksi päätutkimuskysymystä: Ensinnäkin, miten voimme toteuttaa ja arvioida läsnä-älyjärjestelmiä jotka käsittelevät henkilötietoja, jotta oppisimme miten ihmiset niitä käyttävät?
A prototyping platform for the creation of context-aware ubiquitous applications called ContextPhone is described and released as open source.
Väitöskirjassa on ensimmäisen kysymyksen vastauksena julkaistu vapaana lähdekoodina ohjelmistoalusta tilannetietoisten sovellusten kehittämiseen älypuhelimille, sekä kuvattu tällaisen ohjelmiston käyttöä ihmisten käyttäytymisen tutkimuksessa.
Systems that let people create new ways of presenting themselves to others can be fun for the users---but the self-presentation requires several thoughtful design decisions that allow the manipulation of the image mediated by the system.
Väitän tässä, että tiettyjä suunnitteluperiaatteita noudattamalla järjestelmä, joka kertoo käyttäjän arkitoimista muille, voi tulla osaksi käyttäjän yksityisyyden hallintaa sekä itsestä kertomista, ja sen käyttö voi olla jopa hauskaa ja miellyttävää.
The analysis of privacy implications draws together the social psychological theory of self-presentation and research in privacy for ubiquitous computing, deriving a set of design guidelines for such systems.
Johtoajatuksena työssä on ollut, että ihmisten ymmärrystä ja tuntemuksia yksityisyydestä täytyy tutkia kokeellisesti, ei teoreettisesti.
Ubiquitous computing is about making computers and computerized artefacts a pervasive part of our everyday lifes, bringing more and more activities into the realm of information.
Läsnä-äly, jokapaikan tietotekniikka, ubiikki tietotekniikka tai arkipäivän tietotekniikka---nimestä riippumatta Mark Weiserin esittämä visio pitää sisällään ajatuksen tietokoneiden sulautumisesta arkipäiväämme ja ympäristöömme.