natgillin/translations-raw huggingface dataset:
We have described how CRK2 regulates ROS production during immunity by regulation of RBOHD via C-terminal phosphorylation.
Olemme kuvailleet, kuinka CRK2 sääntelee reaktiivisten happilajien tuottoa immuniteetin aikana sääntelemällä RBOHD:tä C-terminaalisen fosforylaation kautta.
We showed that this callose deposition has an effect on plasmodesmal permeability, and therefore a potential impact on intercellular signalling.
Osoitimme, että tämä kalloosikertymä vaikuttaa plasmodesmin läpäisevyyteen ja siten mahdollisesti myös solujen väliseen viestintään.
Additionally, CRK2 was found to regulate the formation of an unknown vesicle type during salt stress, which could possibly be involved in cell-to-cell signalling as well.
Lisäksi, suolastressin aikana CRK2:n huomattiin sääntelevän tuntemattoman vesikkelityypin muodostumista, tällä voi mahdollisesti olla osuus myös solusta soluun tapahtuvaan viestintään.
We observed highly specific changes in the subcellular localization of CRK2 in response to various stress treatments, and demonstrated that these localization patterns are critical for protein function and interactions.
Vasteena erilaisiin stressikäsittelyihin havaitsimme erittäin spesifisiä muutoksia CRK2:n lokalisaatiossa soluissa ja osoitimme näiden lokalisaatiokuvioiden olevan kriittisiä proteiinin toiminnalle ja vuorovaikutuksille.
Thus, we propose that CRK2 is a fundamental CRK, which acts in connection with PLDɑ1 to regulate several cellular processes during the response to environmental stimuli.
Täten esitämme CRK2:n olevan keskeinen CRK, joka toimii yhteydessä PLDɑ1:n kanssa säännelläkseen useita solun prosesseja vasteessa ympäristön ärsykkeisiin.
We established that CRK2 enhances salt tolerance through the regulation of callose synthase 1 (CALS1) dependent callose deposition at plasmodesmata.
Osoitimme, että CRK2 parantaa suolatoleranssia sääntelemällä kalloosisyntaasi 1:stä (CALS1:stä) riippuvaista kalloosikertymää plasmodesmilla.
We performed large scale phenotyping of a crk T-DNA mutant collection in Arabidopsis thaliana (Arabidopsis), which suggested roles for the CRKs in several developmental processes, as well as during abiotic and biotic stress responses.
Suoritimme laajamittaisen fenotyypityksen crk T-DNA -lituruohomutanttikokoelmalla ja tämä antoi viitteitä siitä, että CRK:illa on rooleja lukuisissa kehittymisprosesseissa sekä abioottisissa että bioottisissa stressivasteissa.
Much of the communication between plant cells and the extracellular environment is carried out by the receptor-like protein kinases (RLKs), including the cysteine-rich receptor-like kinase (CRK) subfamily.
Suuri määrä kommunikaatiosta kasvisolujen ja solun ulkoisen ympäristön välillä on reseptorinkaltaisten proteiinikinaasien (RLK:en) suorittamaa.
CRK2 emerged as an important CRK, with several strong loss-of-function phenotypes and a notable phylogenetic position.
Kysteiinirikas reseptorinkaltainen kinaasi 2 (CRK2) osoittautui tärkeäksi CRK:ksi; sillä on useita vahvoja puuttuvan toiminnan fenotyyppejä ja huomattava fylogeneettinen sijainti.
Microbes can be beneficial, pathogenic, or mostly neutral to plants.
Mikrobit voivat olla hyödyllisiä, patogeenisiä tai lähinnä neutraaleja kasveille.
The genomes of SC29 and all currently available Protomyces species were sequenced, assembled, and annotated.
SC29:n ja kaikkien tällä hetkellä saatavilla olevien Protomyces-lajien genomit sekvensoitiin, koottiin ja annotoitiin.
The plant phyllosphere environment offers a habitat for multiple kinds of microbes, including bacteria, fungi, yeast, etc.
Kasvin fyllosfääri tarjoaa elinympäristön monenlaisille mikrobeille, kuten bakteereille, sienille ja hiivoille.
Comparative genomic analysis revealed genomic characters of SC29 related to adaptation to the phyllosphere environment.
Vertaileva genomianalytiikka paljasti SC29:stä genomisia piirteitä, jotka liittyvät sopeutumiseen fyllosfääriympäristöön.
Physiological, phylogenetic, and genomic evidence supported SC29 to be a novel species distinct from currently accepted Protomyces species.
Fysiologinen, fylogeneettinen ja genominen aineisto antoi tukea sille, että SC29 olisi uusi laji ja erillinen tällä hetkellä hyväksytyistä Protomyces-lajeista.
Genomic insights into the pathogenesis of Protomyces species were also discovered.
Myös genomin yhteyksiä Protomyces-lajien patogeenisyyteen löydettiin.
Protomyces species have been described as pathogens of plants in the Umbelliferae and Compositae families, however, with questionable phylogeny and little genomic information.
Protomyces-lajeja on kuvailtu patogeenisiksi sarjakukkais- (Umbelliferae) ja mykerökukkaiskasveille (Compositae), mutta tähän liittyvä fylogenetiikka on ollut kyseenalaista ja genomitietoa on ollut vähän.
Around a hundred yeast isolates, including ascomycete Protomyces species, were identified and cultured.
Noin sata hiivaisolaattia, sisältäen kotelosieniin kuuluvia Protomyces-lajeja, tunnistettiin ja viljeltiin.
Additionally, indolic compounds produced by Protomyces species are able to activate plant auxin responses.
Lisäksi, Protomyces-lajien tuottamat indoliyhdisteet kykenevät aktivoimaan kasvin auksiinivasteita.
Thus, the study of SC29 and its interaction with Arabidopsis represents a new model system for the exploration of the genetics of plant interactions with phyllosphere resident yeasts.
Tämä SC29:ään ja sen interaktioon lituruohon kanssa kohdistettu tutkimus tarjoaa uuden mallijärjestelmän, jolla voidaan tutkia kasvin ja fyllosfääriä asuttavien hiivojen välillä tapahtuvien vuorovaikutusten genetiikkaa.
SC29 can persist in the Arabidopsis phylloplane, and activate Arabidopsis immune responses with MAPKs (mitogen-activated protein kinases) activation and upregulation of salicylic acid signaling and camalexin biosynthesis marker genes.
SC29 kykenee selviytymään lituruohon lehdistön pinnalla ja se aktivoi lituruohon immuunivasteita mitogeeniaktivoituvia proteiinikinaaseja aktivoimalla sekä sääntelemällä ylös salisyylihapposignalointia ja kamaleksiinin biosynteesin markkerigeenejä.
The phylogenetic relationships of both the genus Protomyces and the subphylum Taphrinomycotina were re-constructed with genome-wide single-copy protein sequences.
Sekä Protomyces-suvun että Taphrinomycotina-alajakson fylogeneettiset suhteet estimoitiin käyttäen proteiinisekvenssejä, joita löytyi vain yhtenä kopiona koko genomista.
We isolated and investigated the interaction of a strain Protomyces sp. SC29 (SC29) with Arabidopsis.
Eristimme kannan Protomyces sp. SC29 (SC29) ja tutkimme sen vuorovaikutusta lituruohon kanssa.
Increasingly the interaction patterns and related plant immunity signaling pathways against bacteria and filamentous fungi have been extensively studied.
Kasvien vuorovaikutuskuvioita mikrobien kanssa ja siihen liittyviä kasvien immuniteettisignaloinnin polkuja bakteereja sekä rihmasieniä vastaan on tutkittu enenevässä määrin, mutta vuorovaikutus kasvien ja hiivojen tai hiivan kaltaisten sienien välillä on kuitenkin suurelta osin epäselvää.
Small secreted proteins from the genomes of Protomyces spp.
Protomyces-lajien genomeista tunnistettuja pieniä erittyviä proteiineja analysoitiin mahdollisina efektoreina.
Phyllosphere yeast-like fungi from wild Arabidopsis were isolated and characterized in this study.
Tässä tutkimuksessa eristettiin ja karakterisoitiin hiivan kaltaisia sieniä villinä kasvaneiden lituruohojen fyllosfääreistä.
I suggest the variation could arise from the phase of the business cycle or the volatility environment and find particularly strong evidence in favour of economic variables being important for volatility forecasting during low-volatility periods.
Etenkin matalan volatiliteetin aikana taloudelliset muuttujat parantavat mallien ennustetarkkuutta merkittävästi.
The third essay considers the time-variation in the co-movement of equity returns and exchange rate returns in several markets using the DCC-MIDAS model.
Viimeinen artikkeli tutkii, kuinka osakemarkkinatuottojen ja valuuttakurssituottojen välinen korrelaatio muuttuu yli ajan ja miten makrotaloudelliset muuttujat vaikuttavat pitkän aikavälin korrelaatioon usealla markkina-alueella.
The essay concentrates on the portfolio rebalancing channel and on two hypotheses suggested in the earlier literature, namely flight-to-quality and quantitative easing (QE) related search-for-yield, in addition to examining the sensitivity of the correlation to other economic variables related to portfolio rebalancing motives, such as the business cycle.
Ajatuksena on, että rahoitusmarkkinamuuttujien, kuten osakemarkkina- ja valuuttamarkkinatuottojen, vaihtelu yli ajan (volatiliteetti) sekä yhteisvaihtelu (korrelaatio) koostuvat pitkän ja lyhyen aikavälin komponenteista.
On the other hand, for example, consumer confidence indicators contain information complementary to forward-looking macroeconomic variables.
Tavoitteena on parantaa pitkän aikavälin volatiliteettiennusteita hyödyntämällä makrotaloudellisten muuttujien sisältämä informaatio.
This problem is important in learning causal Bayesian networks, because distinct Markov equivalent DAGs cannot be distinguished only based on observational data, yet they are different from the causal viewpoint.
Ongelma on tärkeä Bayes-verkkojen käytössä kausaalisten riippuvuuksien mallintamiseen, koska Markov-ekvivalentteja rakenteita ei voi erottaa pelkästään havaintodatan perusteella, vaikka ne ovat kausaalisesta näkökulmasta erilaisia.
All of the problems involve counting or sampling DAGs under various constraints.
Kaikki nämä ongelmat koskevat suunnattujen syklittömien verkkojen laskemista tai satunnaisotantaa erilaisilla rajoitteilla.
We also present a new, tree decomposition-based algorithm, which runs in linear time if the size of the maximum clique is bounded.
Tämän lisäksi väitöskirja esittelee uuden verkon puuhajotelmaan perustuvan menetelmän, jonka aikavaativuus on lineaarinen, mikäli verkon suurimman klikin koko on rajoitettu.
Together, these two algorithms speed up approximate linear extension counting by multiple orders of magnitude in practice.
Yhdessä nämä kaksi algoritmia nopeuttavat käytännön tapauksissa likimääräistä lineaariekstensioiden laskentaa usealla kertaluokalla.
In this thesis, we study computational problems encountered in different approaches to learning Bayesian networks.
Väitöskirjassa tutkitaan laskennallisia ongelmia, jotka liittyvät Bayes-verkon rakenteen oppimiseen.
We speed up the state-of-the-art recursive algorithm for the problem by using dynamic programming.
Työssä esitellään tapa nopeuttaa parasta tunnettua algoritmia dynaamisen ohjelmoinnin avulla.
This problem is a classic example of a #P-complete problem that can be approximately solved in polynomial time by reduction to sampling linear extensions uniformly at random.
Tämä ongelma tiedetään kuuluvaksi vaikeiden laskentaongelmien #P-luokkaan, mutta se voidaan silti ratkaista likimäärisesti polynomisessa ajassa palauttamalla se vastaavaan satunnaisotantaongelmaan.
One important computational problem in the fully Bayesian approach to structure learning is the problem of sampling DAGs from the posterior distribution over all the possible structures for the Bayesian network.
Yksi keskeinen ongelma Bayes-verkon rakenteen oppimisessa on rakenteen poiminta posteriorisatunnaisjakaumasta, joka painottaa parhaiten dataa vastaavia rakenteita.
For this problem, we give the first exact algorithm with a time complexity bound exponential in the number of nodes, and thus polynomial in the size of the input, which consists of all the possible per-node weights.
Väitöskirjassa esitellään tähän ongelmaan ensimmäinen eksakti algoritmi, joka hyödyntämällä posteriorijakauman erityisominaisuuksia saavuttaa polynomisen aikavaativuuden suhteessa jakauman määrittelevän tietorakenteen kokoon.
Finally, we investigate the problem of counting and sampling DAGs that are Markov equivalent to a given DAG.
Työn loppuosassa tutkitaan tietyssä Markov-ekvivalenssiluokassa olevien suunnattujen syklittömien verkkojen laskenta- ja satunnaisotantaongelmia.
We present two new randomized approximation algorithms for the problem.
Väitöskirja esittelee kaksi uutta likimääräistä satunnaisalgoritmia lineaariekstensioiden laskentaan.
The first algorithm extends the applicable range of an exact dynamic programming algorithm by using sampling to reduce the given instance into an easier instance.
Ensimmäinen algoritmi muuttaa tunnetun eksaktin laskenta-algoritmin likimääräiseksi yhdistämällä siihen satunnaisotokseen perustuvaa arviointia.
Bayesian networks are probabilistic models that represent dependencies between random variables via directed acyclic graphs (DAGs).
Bayes-verkot mallintavat satunnaismuuttujien välisiä tilastollisia suhteita suunnattuina syklittöminä verkkoina, joissa solmut vastaavat satunnaismuuttujia ja kaaret niiden välisiä riippuvuuksia.
Specifying the network by hand is often unfeasible, and thus it would be desirable to learn the model from observed data over the variables.
Vaikka Bayes-verkko voidaan periaatteessa rakentaa käsin, se on epäkäytännöllistä, mikäli muuttujia on paljon tai mallinnettavaa ilmiötä ei ymmärretä täydellisesti.
The second algorithm is obtained by combining a novel, Markov chain-based exact sampler with the Tootsie Pop algorithm, a recent generic scheme for reducing counting into sampling.
Toinen algoritmi palauttaa laskentaongelman uuteen Markovin ketjuihin perustuvan satunnaisotantamenetelmään.
We also study the problem of counting the linear extensions of a given partial order, which appears as a subroutine in some importance sampling methods for modular distributions.
Toinen väitöskirjassa tutkittu ongelma on osittaisjärjestyksen lineaariekstensioiden laskenta.
We also adapt the algorithm such that it outperforms the previous methods in the special case of sampling DAGs from the uniform distribution.
Algoritmi tarjoaa myös aiempia algoritmeja tehokkaamman tavan suunnattujen syklittömien verkkojen poimintaan tasajakaumasta.
The probability models used are inhomogeneous 0th and 1st order Markov chains, which are called in our terminology Position-specific Probability Matrix (PPM) and Adjacent Dinucleotide Model (ADM), respectively.
Käytetyt todennäköisyysmallit ovat epähomogeenisia nollannen tai ensimmäisen asteen Markov-ketjuja, joita tässä työssä kutsutaan vastaavasti positioriippuviksi todennäköisyysmatriiseiksi (PPM) tai vierekkäisten dinukleotidien malliksi (ADM).
Then the binding sites in the data need to be located and used to learn the parameters of the binding model.
Nämä sitoutumispaikat tulee paikantaa ja käyttää sitoutumismallin parametrien oppimiseen.
Modeling and learning monomeric and dimeric transcription factor binding motifs
Monomeeristen ja dimeeristen säätelytekijöiden sitoutumispaikkojen mallinnus ja oppiminen
Implementations of all introduced algorithms, SeedHam and MODER for learning PPM models and MODER2 for learning ADM models, are freely available from GitHub.
Työssä esiteltyjen algoritmien (SeedHam, MODER ja MODER2) toteutukset ovat vapaasti saatavilla GitHub-palvelimelta.
In addition, learning modularic mixture models confirmed many previously detected dimeric structures and gave new biological insights about different binding modes and their compact representations.
Menetelmien validoinnissa havaittiin, että niiden tuottamat mallit sekä vahvistivat aiempia biologisia tuloksia että antoivat uusia biologisia näkökulmia sitoutumismalleihin ja niiden tiiviisiin esityksiin.
Both approaches utilize data, which is assumed to have enriched number of binding sites of the TF(s) under investigation.
Kummatkin lähestymistavat käyttävät dataa, jonka oletetaan sisältävän runsaasti tutkittavan säätelytekijän sitoutumispaikkoja.
We consider both the case where a single TF binds in isolation to DNA, and the case where two TFs bind to proximal locations in DNA, possibly having interactions between the two factors.
Työssä tutkitaan sekä monomeerista tapausta, jossa yksi säätelytekijä sitoutuu DNA:han vailla muita tekijöitä, että dimeeristä tapausta, jossa kaksi säätelytekijää sitoutuvat lähekkäisiin alueisiin.
In this thesis we aim to learn models that can describe the sites in DNA that a transcription factor (TF) prefers to bind to. We concentrate on probabilistic models that give each DNA sequence, of fixed length, a probability of binding.
Työssä keskitytään todennäköisyysmalleihin, jotka antavat jokaiselle kiinteän pituiselle DNA-sekvenssille sitoutumistodennäköisyyden.
This allows investigating the preference of each distance, even the negative distance in the overlapping case, and relative orientation between these two models.
Tämä selittyy sillä, että eri solutyypeissä ovat aktiivisina osittain eri geenit kuin toisissa solutyypeissä.
Since all the submodels belong to the same mixture model, their relative popularity can be directly compared.
Tietyt proteiinit, niin sanotut säätelytekijät, voivat vaikuttaa tähän kopioimiseen sitoutumalla geeniin liittyvään säätelyalueeseen.
In validation experiments ADM models were observed to be slightly but consistently better than PPM models in explaining binding-site data.
DNA:n sisältämien geenien informaatio kopioidaan RNA:ksi, jota käytetään valmistusohjeena proteiineille, jotka ovat solujen ja niiden koneistojen rakennusaineita.
The difference was not statistically significant.
Ero ei ollut tilastollisesti merkitsevä.
Girls achieved a little bit better than boys in the test.
Tytöt menestyivät vain hiukan paremmin testissä kuin pojat.
The subjects were one fifth grade school class, 21 pupils, nine girls and twelve boys.
Tutkimukseen osallistui koulun yhden viidennen luokan kaikki 21 oppilasta, joista tyttöjä oli yhdeksän ja poikia 12.
Data were gathered in Spring 2005 in a comprehensive school in City of Espoo.
Tutkimusaineisto koottiin keväällä 2005 espoolaisessa peruskoulussa.
According to the results of this study, SCIS program is a very good option to teach basic concepts of natural sciences in lower grade levels of the comprehensive school.
Tämän tutkimuksen tulosten mukaan SCIS ohjelma soveltuu hyvin yhdeksi vaihtoehdoksi luonnontieteiden peruskäsitteiden opettamiseen peruskoulun alakoulun oppilaille.
The data was statistically analysed.
Tutkimusten aineistolle suoritettiin tilastollinen analyysi ja päättely.
Most of the pupils were able to classify objects to either living or nonliving nature, and to producers, consumers and decomposers.
Valtaosa oppilaista osasi luokitella elolliseen ja elottomaan luontoon kuuluvia tekijöitä tuottajiin, kuluttajiin ja hajottajiin.
The second task measured mastering of ’food chain’ concept, and the third task measured mastering of concepts ‘producer’, ‘consumer’ and ‘decomposer’.
Ensimmäinen tehtävä mittasi eliö- käsitteen hallintaa: luokittelua ja perustelua, toinen tehtävä ravintoketju- käsitteen hallintaa ja kolmas tehtävä mittasi tuottaja-, kuluttaja- ja hajottaja- käsitteiden hallintaa.
The fifth graders were able to make distinctions and classifications between living and non-living nature.
Tulosten perusteella viidesluokkalaiset oppilaat osasivat erottaa elolliseen ja elottomaan luontoon liittyvät asiat ja luokitella ne.
The achievement test had three parts.
Oppilaiden osaamista arvioitiin kolmeosaisella testillä.
The aim of the thesis is to describe how do fifth graders master core concepts of biology in SCIS program.
Tutkimuksen tarkoituksena oli selvittää, miten SCIS ohjelman mukaan opiskelleet viidesluokkalaiset osaavat opetussuunnitelman perusteiden mukaisia luokkatasonsa biologian peruskäsitteitä.
However there were problems in classification of birch as an organism.
Vaikeuksia tuotti ainoastaan koivun luokitteleminen eliöksi.
Almost all of the pupils classified earthworm incorrectly into decomposers.
Auringon ja kärpässienen luokittelu ei onnistunut kolmasosalta oppijoista; lähes kaikki oppilaat luokittelivat kastemadon virheellisesti hajottajiin.
No independent variable (sex, school grades in mother tongue or biology, nature interests) accounted for achievements in the test.
Äidinkielen ja biologian arvosanoilla ei ollut yhteyttä testissä menestymiseen eikä myöskään luontoharrastuneisuudella.
Other research questions include: How much do independent variables (sex, nature interests, achievement levels of two school subjects, mother language and biology) account for mastering core concepts of biology in SCIS program.
Lisäksi selvitettiin sukupuolen ja luontoharrastuneisuuden sekä äidinkielen ja biologian todistusarvosanojen yhteyttä osaamiseen.
Pupils mastered classification of organisms.
Tulosten mukaan oppilaiden käsitykset eliöiden luokittelusta osoittautuivat hallituksi.
Pupils justified organisms either using extension or intention of the concept, but not by both of them.Pupils were able to make additions to a simple food chain.
Oppilaat perustelivat eliöiden kuulumisen eliöihin joko eliöalan tai eliön ominaisuuksien mukaan, mutta eivät molempien mukaan.
To obtain information about certain geophysical variable using satellite data, a model for interpreting the satellite signal must be developed.
Jotta satelliitin välityksellä voidaan saada tietoa jostakin tietystä geofysikaalisesta parametrista, on kehitettävä malli satelliitti-instrumentin mittaaman signaalin tulkitsemiseksi.
The presence of tree canopy also weakens the capability of the Normalized Difference Snow Index (NDSI) to detect snow-covered areas.
Puusto heikentää myös lumipeitteen kaukokartoituksessa paljon hyödynnetyn lumi-indeksin (Normalized Difference Snow Index) kykyä havaita lumiset alueet.
The results demonstrate the notable effect of forest on observed reflectance in both the temporal (changes in illumination geometry) and on the spatial (changes in forest structure) scale.
Puustolla on merkittävä vaikutus lumipeitteisen maaston heijastuskykyyn sekä ajallisesti (muutokset kuvaus- ja valaistusgeometriassa) että paikallisesti (muutokset puuston ominaisuuksissa), mikä tulee huomioida mallinnuksessa.
Here simple reflectance models based on the zeroth order radiative transfer equation and lineal mixing models are investigated.
Tässä työssä tutkitaan säteilynkuljetusyhtälöön ja lineaariseen mallinnukseen perustuvia yksinkertaisia heijastusmalleja.
The main objective of this thesis is to provide information to improve the accuracy of snow mapping by algorithm development and its regional parameterization.
Saavutetut tulokset tukevat optisten lumen kaukokartoitusmenetelmien kehitystä, niiden validointia ja alueellista parametrisointia.
Improvement of satellite-based snow cover mapping is essential because it is the only way to monitor snow cover spatially, temporally and economically effectively.
Suuri osa lumipeitteisistä alueista on harvaan asuttua ja satelliitit tarjoavat ainoan vaihtoehdon saada ajallisesti ja paikallisesti kattavaa tietoa.
Effects of boreal forest on multi-scale optical remote sensing observations for snow-covered landscape
Boreaalisen havumetsän vaikutus lumipeitteisen maaston optisiin kaukokartoitusmittauksiin Laaja osa pohjoisen pallonpuoliskon maa-alasta kuuluu kausittaisen lumipeitteen vyöhykkeeseen.
In this thesis the datasets complement each other so that while mast-borne data provides information on the temporal behaviour of the scene reflectance of the specific location where measurement conditions are well known, the airborne data provides information during a very short time (~1 hour) on the spatial variation of scene reflectance from the areas where land cover, forest characteristics and snow conditions are well defined.
Työssä hyödynnetään 1) maastossa, 2) mastosta ja 3) lentäen mitattuja valon heijastussuhteita optisella aallonpituusalueella sekä aktiivisella tutkasensorilla määritettyjä tarkkoja tietoja puuston peittämästä alasta ja puuston korkeudesta.
They are found to reliably describe the observed surface reflectances from snow-covered terrain, both in forests and in open areas.
Tulokset osoittavat, että semi-empiirinen säteilynkuljetusyhtälöön perustuva heijastusmalli on pätevä lumipeitteen kaukokartoitukseen myös metsäisillä alueilla.