natgillin/translations-raw huggingface dataset:
We also describe computational techniques for solving problems stemming from ambiguities in metabolite naming.
Ohjelmisto tukee myös eri tietokannoissa käytettävien metaboliittien nimennän moniselitteisyyden selvittämistä.
In this thesis, we propose efficient computational methods for metabolic modeling.
Tässä väitöskirjatyössä esitellään uusia laskennallisia menetelmiä aineenvaihdunnan mallintamiseksi verkkoina.
Computational and statistical modeling of metabolism is vital to many disciplines including bioengineering, the study of diseases, drug target identification, and understanding the evolution of metabolism.
Koska aineenvaihdunta muodostaa perustan koko elämälle, on sen tutkiminen välttämätöntä eri aloilla, kuten lääketieteessä: monet sairaudet, kuten diabetes, johtuvat aineenvaihdunnan häiriöistä.
Metabolism is the cellular subsystem responsible for generation of energy from nutrients and production of building blocks for larger macromolecules.
Aineenvaihdunta on yhteisnimitys solussa tapahtuville prosesseille, joissa solu tuottaa toiminnassaan tarvitsemansa raaka-aineet ja energian ravinteista.
The techniques presented are targeted particularly at the analysis of large metabolic models encompassing the whole metabolism of one or several organisms.
Työssä esiteltävät uudet menetelmät soveltuvat suurten, koko aineenvaihdunnan kattavien mallien laatimiseen.
In the third part, we extend our scope from single to multiple metabolic networks and propose an algorithm for inferring gapless metabolic networks of ancestral species from phylogenetic data.
Menetelmä perustuu oletukseen kunkin esi-isälajin aineenvaihdunnan yhtenäisyydestä ja käyttää lähtötietona aineenvaihduntaverkkoa kullekin käsiteltävälle nykyiselle lajille ja tietoa lajien sukulaisuussuhteista.
Furthermore the amino acid biosynthesis pathways of the fungal species Trichoderma reesei discovered from atom-level data are shown to closely correspond to those of Saccharomyces cerevisiae.
Metaboliitit, kuten sokerit ja aminohapot, muokkautuvat entsyymien katalysoimissa reaktioissa.
Gapless pathway analysis shows that microbial metabolic networks are not as robust to random damage as suggested by previous studies.
Näin vältetään aikaisempien mallinnustapojen epärealistinen oletus aineenvaihduntareitillä tarvittavien metaboliittien rajoittamattomasta saatavuudesta.
These techniques have been implemented in a web-based sofware ReMatch intended for reconstruction of models for 13C metabolic flux analysis.
Työssä esitellään ohjelmisto aineenvaihduntamallien laatimiseen erityisesti reaktionopeuksien arvioimiseksi isotooppileimauskokeiden tuottaman datan perusteella.
Experimenting with 16 fungal species, we show that the method is able to generate results that are easily interpretable and that provide hypotheses about the evolution of metabolism.
Menetelmien muodostamat mallit ovat yhtenäisiä, mikä helpottaa niiden tulkintaa ja jatkokäsittelyä.
We propose a novel modeling framework called gapless modeling to study biochemically viable metabolic networks and pathways.
Ensimmäiseksi tutkitaan, miten voidaan löytää biologisesti merkittäviä, metaboliitteja toisiinsa yhdistäviä aineenvaihduntareittejä.
Such problems often limit the usability of reconstructed models, and typically require a significant amount of manual postprocessing.
Mittausmenetelmien tuottaman datan suuri määrä asettaa uusia haasteita: datan täysimääräinen hyödyntäminen vaatii laskennallisia menetelmiä.
Computational Methods for Reconstruction and Analysis of Genome-Scale Metabolic Networks
Uudet mittausmenetelmät mahdollistavat aineenvaihdunnan tutkimisen solutasolla.
We describe efficient algorithms for discovering both gapless and atom-level metabolic pathways, and conduct experiments with large-scale metabolic networks.
Reittien etsinnässä hyödynnetään tietoa sekä kaikista tunnetuista solussa tapahtuvista reaktioista että perimän sisältämästä entsyymien rakennusohjeista.
The presented gapless approach offers a compromise in terms of complexity and feasibility between the previous graph-theoretic and stoichiometric approaches to metabolic modeling.
Väitöskirjassa kuvattu ohjelmisto liittää aineenvaihduntamalliin tässä tarkastelussa välttämättömän tiedon siitä, miten yksittäiset atomit kulkeutuvat aineenvaihdunnassa ravinteista lähtien.
In the second part, we propose computational methods for metabolic reconstruction in the gapless modeling framework.
Toisena pääteemana väitöskirjatyössä selvitetään lajikohtaisten aineenvaihdunnan verkkomallien muodostamista perimä- ja reaktiotiedon perusteella.
This thesis presents computational means of using SNPs to detect the presence of inversions and deletions, a particular variety of CNVs.
Tässä väitöstyössä on kehitetty menetelmiä, jotka pyrkivät tunnistamaan inversioiden ja deletioiden jälkiä SNP-aineistoista.
They are also typically abundant and their measuring is straightforward and cheap.
Esimerkiksi yksittäisiä emäspareja koskettavat pistemutaatiot ovat usein helposti ja halvasti mitattavissa.
They were also applied to the HapMap Phase II and Phase III data sets, yielding a number of candidates for previously unknown inversions, deletions and also correctly detecting known such rearrangements.
Tuloksena menetelmät antoivat jo aiemmin tunnettuja inversioita ja deletioita sekä uusia ehdokasalueita kokeellista validointia varten.
Single-nucleotide polymorphisms (SNPs) are another large part of the genetic variance between individuals.
Inversioiden ja deletioiden tunnistaminen perimästä ei ole yhtä helppoa kuin pistemutaatioista seuranneiden SNP:ien (single nucleotide polymorphism) mittaaminen.
As a contribution to population biology, a coalescent simulator for simulating inversion polymorphisms has been developed.
Väitöstyössä esitetään myös tietokoneohjelma, joka tuottaa inversion sisältäviä synteettisiä SNP-aineistoja.
Computational Methods for Detecting Large-Scale Chromosome Rearrangements in SNP Data
Kehitettyjä menetelmiä sovellettiin useasta eri ihmispopulaatiosta kerätyn Hapmap-aineiston analysointiin.
Technically, the inversion-detection algorithm detects the suppressed recombination rate between inverted and non-inverted haplotype populations whereas the deletion-detection algorithm uses the EM-algorithm to estimate the haplotype frequencies of a window with and without a deletion haplotype.
Menetelmien tavoitteena on ohjeistaa, mitä alueita perimästä on syytä tarkastella muilla tarkemmilla, mutta kalliimmilla, keinoilla tällaisten suurten perimämuutosten tunnistamiseksi.
The documents are compared class-wise, and the outcome is a weighted combination of class-wise similarities.
Uutisia verrataan semanttinen luokka kerrallaan, ja tunnistaminen nojaa näiden erilaisten luokkakohtaisten tulosten yhdistelmään.
The problems TDT deals with relate to segmenting news text into cohesive stories, detecting something new, previously unreported, tracking the development of a previously reported event, and grouping together news that discuss the same event.
Alueen tutkimusongelmat koostuvat uusien, aikaisemmin uutisoimattomien uutistapahtumien havaitsemisesta, tunnistettujen uutistapahtumien kehityksen seuraamisesta ja uutisten ryhmittelystä sisällön perusteella sekä uutisvirran pilkkomisesta uutisjutuiksi.
Semantic Classes in Topic Detection and Tracking
Semanttisten luokkien soveltaminen automaattisessa uutisseurannassa
In this work, we explore ways of representing and comparing news documents in order to detect new events and track their development.
Tässä työssä etsitään uusia tapoja kuvata ja vertailla uutisia.
Second, we present a framework for document similarity that is based on semantic classes, i.e., groups of words with similar meaning.
Ensinnäkin sanat ryhmitellään merkitystensä mukaan joukoiksi samankaltaisia sanoja eli semanttisiksi luokiksi.
The adaptive systems did not improve the tracking results.
Perinteiset menetelmät eivät ole kuitenkaan toimineet erityisen hyvin tapahtumapohjaisessa uutisseurannassa.
Topic detection and tracking (TDT) is an area of information retrieval research the focus of which revolves around news events.
Automaattinen uutistapahtumien seuranta on tietojenkäsittelytieteen ja siinä tiedonhaun piiriin kuuluva tutkimusalue, jossa kehitetään menetelmiä digitaalisen uutisvirran hallintaan.
We adopt people, organizations, and locations as semantic classes in addition to general terms.
Työssä käytetään semanttisia luokkia kuten yleiset sanat, organisaatiot, henkilöt, paikanilmaukset ja ajanilmaukset, jotka karkeasti ottaen vastaavat kysymyksiin mitä, kuka, milloin ja missä.
The use of semantic classes increased the effectiveness of topic tracking by 10-30\% depending on the experimental setup.
Tutkimustuloksissa kuitenkin semanttisten luokkien käyttö parantaa tuntuvasti uutistapahtumien seurannan tarkkuutta verrattuna perinteiseen lähestymistapaan -- uusien tapahtumien tunnistamista hieman vähemmän.
As each semantic class can be assigned its own similarity measure, document similarity can make use of ontologies, e.g., geographical taxonomies.
Jokaisen luokan sisällä sanoja voidaan vertailla hieman eri tavoin, ja niinpä paikanilmausten kohdalla voidaan kaksi eri kaupunkia tai maata huomata maantieteellisesti läheisiksi tai organisaatioiden nimien kohdalla tunnistaa kaksi nimeä viittaavan samaan organisaatioon.
The performance of the traditional information retrieval techniques based on full-text similarity has remained inadequate for online production systems.
Perinteiset tiedonhakumenetelmät, jotka ovat edelleen internet-tiedonhakujärjestelmien perustana, vertailevat tekstidokumentteja joukkoina sanoja ja käsittelevät sanoja yksinkertaisina merkkijonoja, mikä mahdollistaa nopeat hakuajat ja kohtuullisen hyvä tulokset mutta kadottaa sanojen merkitykset.
We formalize the natural language temporal expressions occurring in the text, and use them to anchor the rest of the terms onto the time-line.
Lisäksi tekstistä tunnistetaan ajanilmaukset (esim. 'eilen', 'kaksi vuotta sitten helmikuussa') ja teksti ankkuroidaan niiden avulla aika-akselille.
We put forward two strategies for rebuilding the topic representations and report experiment results.
Tässä työssä keskitytään kahteen ensimmäiseen tutkimusongelmaan.
Upon comparing documents for event-based similarity, we look not only at matching terms, but also how near their anchors are on the time-line.
Näin kaksi lento-onnettomuusuutista voivat olla samanlaisia yleisten sanojen suhteen mutta erilaisia paikkojen ja ajanilmausten suhteen, koska ne tapahtuvat eri paikoissa eri aikaan.
It has been difficult to make the distinction between same and similar events.
Erityisen vaikeaa on ollut tunnistaa kaksi samantyyppistä uutistapahtumaa, esim. kaksi lento-onnettomuutta, eri tapahtumiksi, koska niiden uutisointi sisältää pitkälti samoja sanoja.
Data mining for telecommunications network log analysis
Tiedonlouhinta televerkkojen lokien analysoinnin tukena
Finally I suggest a model for a continuous knowledge discovery process and outline how it can be implemented and integrated to the existing network operations infrastructure.
Tutkimuksen lopuksi esitän teollista päätöksentekoa tukevaa jatkuvaa tiedonlouhintaa kuvaavan prosessimallin ja hahmottelen kuinka tiedonlouhintamenetelmät ja -prosessi voidaan yhdistää yrityksen tietojärjestelmään.
In this thesis, I analyse decision making on different levels of network operations.
Selvittääkseni tiedonlouhintamenetelmille asetettavat vaatimukset tarkastelen väitöskirjassani päätöksentekoa televerkon operoinnin ja ylläpidon eri vaiheissa ja tasoilla.
I identify the requirements decision-making sets for knowledge discovery and data mining tools and methods, and I study resources that are available to them.
Kuvaan teollisessa käyttöympäristössä saatavilla olevan asiantuntemuksen, resurssit ja työvälineet, joiden avulla tiedonlouhintamenetelmiä käytetään ja johdan vaatimuslistan päätöksenteon tukena käytettäville tiedonlouhintamenetelmille.
The proposed methods are Comprehensive Log Compression for log data summarisation and Queryable Log Compression for semantic compression of log data.
Lisäksi QLC-menetelmän etuna on, että sen avulla tiivistettyihin lokitiedostoihin voidaan kohdistaa kyselyjä ilman, että tiivistystä täytyy erikseen ensin purkaa.
I then propose two methods for augmenting and applying frequent sets to support everyday decision making.
Tutkimuksessani esittelen kaksi menetelmää laajojen tapahtumia sisältävien lokitietokantojen analysointiin.
Telecommunications network management is based on huge amounts of data that are continuously collected from elements and devices from all around the network.
Tiedonlouhintamenetelmillä analysoidaan suuria tietomääriä, jotka on kerätty esimerkiksi vähittäiskaupan asiakkaista, televerkkojen laitteista, prosessiteollisuuden tuotantolaitoksista, tai erotettu geeneistä tai muista tutkitusta kohteista.
The data is monitored and analysed to provide information for decision making in all operation functions.
Menetelmillä tuotettua tietoa käytetään liike-elämässä ja teollisuudessa toimintojen tehostamiseen sekä tieteessä uusien tutkimustulosten etsimiseen.
Knowledge discovery and data mining methods can support fast-pace decision making in network operations.
Sekä CLC- että QLC-menetelmä täyttää hyvin havaitut tiedonlouhintamenetelmille asetetut vaatimukset.
Statistical and Information-Theoretic Methods for Data-Analysis
Tilastollisia ja informaatioteoreettisia data-analyysimenetelmiä
In the second part of the Thesis, we discuss so called Bayesian network classifiers, and show that they are closely related to logistic regression models.
Väitöskirjan toisessa osassa osoitetaan läheinen yhteys ns. Bayes-verkkoluokittelijoiden ja logistisen regression välillä.
Contributions in statistical learning theory address the possibility of generalization to unseen cases, and regression analysis with partially observed data with an application to mobile device positioning.
Tilastollisen oppimisen teorian puitteissa käsitellään mahdollisuutta tehdä induktiivisia (yleistäviä) päätelmiä, jotka koskevat toistaiseksi kokonaan havaitsemattomia tapauksia, sekä lineaarisen mallin oppimista vain osittain havaitusta datasta.
The problems in data analysis are approached from three perspectives: statistical learning theory, the Bayesian framework, and the information-theoretic minimum description length (MDL) principle.
statistical learning theory), Bayes-menetelmät sekä informaatioteoreettinen lyhimmän kuvauspituuden periaate (engl.
In the final part, we apply the MDL principle to tracing the history of old manuscripts, and to noise reduction in digital signals.
Toisena ongelmana tutkitaan digitaalisten signaalien, kuten digikuvien, laadun parantamista kohinaa vähentämällä.
In this Thesis, we develop theory and methods for computational data analysis.
Datan muuntaminen informaatioksi on data-analyysia.
The technique combines two new features.
Tekniikka yhdistää kaksi uutta piirrettä.
This thesis addresses the optimization of content-based routing tables organized using the covering relation and presents novel data structures and configurations for improving local and distributed operation.
Väitöskirja käsittelee suodinpohjaisten reititystaulujen optimointia ja esittää uusia tietorakenteita ja konfiguraatioita paikalliseen sekä hajautettuun toimintaan.
Event-based systems are seen as good candidates for supporting distributed applications in dynamic and ubiquitous environments because they support decoupled and asynchronous many-to-many information dissemination.
Tapahtumapohjaiset järjestelmät nähdään hyvänä tapana tukea ja kehittää hajautettuja sovelluksia dynaamisissa ympäristöissä.
A content-based router forwards event messages based on filters that are installed by subscribers and other routers.
Sisältöpohjainen reititin välittää tapahtumaviestejä tilaajien asettamien suotimien (eng. filter) perusteella.
They are typically implemented using an overlay network of routers.
Tapahtumapohjaiset järjestelmät toteutetaan tyypillisesti ns. "overlay" verkkoina sovelluskerroksella.
Event systems are widely used, because asynchronous messaging provides a flexible alternative to RPC (Remote Procedure Call).
Tapahtumapohjaisia järjestelmiä käytetään, koska asynkroninen viestintä mahdollistaa etäproseduurikutsuja vapaammat sidokset sovellusten välille.
In addition, the thesis examines the cost of client mobility using different protocols and routing topologies.
Lisäksi työssä tutkitaan liikkuvien tilaajien ja tuottajien aiheuttamia kustannuksia.
The first feature, temporal operation, supports notifications, or content profiles, that persist in time.
Ensimmäinen piirre on temporaalinen toiminta, jossa välitettävä tieto on määritetty olemaan voimassa tietyn ajanjakson.
We also present a new matching technique called temporal subspace matching.
Työssä esitetään myös uusi tekniikka aikaan kytketyn tiedon välitykseen.
The second feature, subspace matching, allows more expressive semantics, because notifications may contain intervals and be defined as subspaces of the content space.
Toinen ominaisuus mahdollistaa sekä kyselyiden että datan, johon kyselyt kohdistuvat, määrittelyn moniulotteisten suotimien avulla.
The filters are organized into a routing table in order to forward incoming events to proper subscribers and neighbouring routers.
Tiedon tilaajat ja tuottajat kytketään suotimien avulla niin että tuottajien tuottamat tapahtumat välittyvät aktiivisille tilaajille.
We present novel results on dynamic filter merging and the integration of filter merging with content-based routing tables.
Työssä esitetään yleinen formaali suotimien yhdistämismalli, joka integroidaan esitettyjen tietorakenteiden kanssa.
The focus of this thesis is to study the effect of a vertical handoff on TCP behaviour and to propose algorithms that improve the handoff behaviour of TCP using cross-layer information about the changes in the access link characteristics.
Tämä työssä on keskitytty tutkimaan TCP:n toimintaa vertikaalisessa verkonvaihdon yhteydessä ja suunnittelemaan algoritmeja, jotka parantavat sen suorituskykyä vertikaalisen verkonvaihdon yhteydessä.
As the wireless access link is most likely the bottleneck of a TCP end-to-end path, the abrupt changes in the link characteristics due to a vertical handoff may affect TCP behaviour adversely degrading the performance of the application.
Langaton yhteys, joka yhdistää kannettavan laitteen Internetiin on usein pullonkaulayhteys, ja äkillinen muutos sen ominaisuuksissa vertikaalisen siirtymän aikana vaikuttaa merkittävästi TCP:n suorituskykyyn ja siten koko sovelluksen laatuun.
The mechanism by which a mobile device switches between these access networks during an ongoing connection is referred to as vertical handoff and it often results in an abrupt and significant change in the access link characteristics.
Verkonvaihto viittaa tähän verkosta toiseen siirtymiseen, ja se tunnetaan vertikaalisena verkonvaihtona, kun siirtymisen kohteena olevien verkkojen teknologia eroaa toisistaan.
This has created the possibility of mobile devices equipped with multiple radio interfaces to connect to the Internet using any of several wireless access network technologies such as GPRS, WLAN and WiMAX in order to get the connectivity best suited for the application.
Kannettava päätelaite, jossa on monia radioliittymiä, voi siirtyä käyttämään mitä tahansa monista saatavilla olevistaverkoista riippuen olinpaikasta tai käytettävän sovelluksen tarpeista.
The proposed algorithms are conservative in nature and they do not adversely affect the performance of TCP in the absence of cross-layer information.
Suunnitellut algoritmit käyttävät hyväksi tietoa vertikaaliseen verkonvaihtoon liittyvien langattomien yhteyksien ominaisuuksista.
The ever expanding growth of the wireless access to the Internet in recent years has led to the proliferation of wireless and mobile devices to connect to the Internet.
Langattomat verkot, jotka mahdollistavat laitteen kytkemisen Internetiin radion kautta käyttävät moninaisia teknologioita ja eroavat laajalti ominaisuuksiltaan.
The most common Internet applications such as Web browsing and e-mail make use of the Transmission Control Protocol (TCP) as their transport protocol and the behaviour of TCP depends on the end-to-end path characteristics such as bandwidth and round-trip time (RTT).
Käytämme enenevissä määrin kannettavia päätelaitteita (esim. matkapuhelin, kannettava tietokone) erilaisiin sovelluksiin kuten sähköpostin lukemiseen, verkon selaamiseen, musiikin lataamiseen ja kuuntelemiseen, pelien pelaamiseen ja laskujen maksamiseen riippumatta olinpaikastamme tai liikkuvuudestamme.
Our algorithms are easy to implement in real systems and they involve modifications to the TCP sender algorithm only.
Kehitetyt algoritmit voivat olla hyödyksi etsiessämme ratkaisuja kannettavien laitteiden todellisen käytön tarpeisiin.
We evaluate the proposed algorithms by comparison with standard TCP (TCP SACK) and show that the proposed algorithms are effective in improving TCP behavior in vertical handoff involving a wide range of bandwidth and delay of the access networks.
Kehitettyjen algoritmien toiminnallisuus on evaluoitu simulaatiokokeilla kattaen laajan joukon ominaisuuksiltaan erilaisia verkkoja.
And finally, the algorithms developed here are shown to be easily extendable to the multiple-TCP flow scenario.
Tulokset näyttävät, että TCP:n suorituskykyä voidaan parantaa huomattavasti.
We begin this study by identifying the various problems of TCP due to a vertical handoff based on extensive simulation experiments.
Tulokset osoittavat, että TCP-suorituskykyä voidaan parantaa vertikaalisen verkonvaihdon yhteydessä huomattavasti tätä lähestymistapaa käyttäen.
We then extend the scope of the study by developing cross-layer assisted TCP algorithms in a broader context applicable to a wide range of bandwidth and delay changes during a handoff.
Tutkimusta on laajennettu kattamaan verkonvaihto yleisemmässä tapauksessa käyttäen karkeita arvioita ko. verkkojen ominaisuuksista.
Mining Sequential Data : in Search of Segmental Structures
Sekventiaalisen tiedon louhinta : segmenttirakenteita etsimässä
These problems are formally defined and algorithms for solving them are provided and analyzed.
Lisäksi sekä annetaan että analysoidaan laskennallisia menetelmiä, algoritmeja, niiden ratkaisemiseksi.
Two extensions to the basic segmentation framework are introduced: unimodal segmentation and basis segmentation.
Perinteiseen segmentointikehykseen esitellään kaksi laajennosta: yksihuippuinen segmentointi ja kantasegmentointi.
Segmentation evaluation is proposed with respect to a known segmentation structure.
Segmentointien arviointia käsitellään suhteessa tunnettuun segmenttirakenteeseen.
Practical applications for segmentation techniques include time series and data stream analysis, text analysis, and biological sequence analysis.
Segmentointimenetelmiä sovelletaan käytännössä mm. aikasarjojen, tietovirtojen, tekstin ja biologisten sekvenssien analysoinnissa.
The discussion in this thesis begins with basic questions related to segmentation analysis, such as choosing the number of segments, and evaluating the obtained segmentations.
Väitöskirjassa käsitellään ensin segmentointiin liittyviä peruskysymyksiä, segmenttien lukumäärän valitsemista ja segmentointitulosten arviointia.
Segmentation is a data mining technique yielding simplified representations of sequences of ordered points.
Segmentointi on tiedon louhinnassa käytetty menetelmä, jonka avulla voidaan tuottaa yksinkertaisia kuvauksia sekvenssistä, joka koostuu järjestetystä jonosta pisteitä.
A sequence is divided into some number of homogeneous blocks, and all points within a segment are described by a single value.
Segmentoinnissa sekvenssi jaetaan tiettyyn määrään yhtenäisiä alueita, segmenttejä, ja kunkin alueen sisältämiä pisteitä kuvataan yhdellä arvolla.
Representing sequences as segmentations is useful in, e.g., storage and indexing tasks in sequence databases, and segmentation can be used as a tool in learning about the structure of a given sequence.
Tiedon mallintaminen segmentoinnin avulla on hyödyllistä mm. silloin kun tietoa tallennetaan ja indeksoidaan sekvenssitietokannoissa, sekä kun halutaan saada lisätietoja tietyn sekvenssin yleisrakenteesta.