L'objectif de ce travail est de développer et d'évaluer des approches méthodologiques pour la prédiction de séquences cis-régulatrices. Ces approches ont été intégrées dans la suite logicielle RSAT (Regulatory Sequences Analysis Tools). Ces séquences jouent un rôle important dans la régulation de l'expression des gènes. Cette régulation, au niveau transcriptionnel, s'effectue à travers la reconnaissance spécifique entre les facteurs de transcription et leurs sites de fixation (TFBS) au niveau de l'ADN. Nous avons développé et évalué une série d'outils bioinformatiques qui utilisent les matrices position-poids pour prédire les TFBS ainsi que les modules cis-régulateurs (CRM). Nos outils présentent l'avantage d'intégrer les différentes approches déjà proposées par d'autres auteurs tout en proposant des fonctionnalités innovantes. Nous proposons notamment une nouvelle approche pour la prédiction de CRM basé sur la détection de régions significativement enrichies en TFBS. Nous les avons appelés les CRER (pour Cis-Regulatory Elements Enriched Regions). Un autre aspect essentiel de toute notre approche réside dans le fait que nous proposons des mesures statistiques rigoureuses pour estimer théoriquement et empiriquement le risque associé aux différentes prédictions. Les méthodes de prédictions de séquences cis-regulatrices prédisent en effet un taux de fausses prédictions généralement élevé. Nous intégrons un calcul des P-valeurs associées à toutes les prédictions. Nous proposons ainsi une mesure fiable de la probabilité de faux positifs. Nous avons appliqué nos outils pour une évaluation systématique de l'effet du modèle de background sur la précision des prédictions à partir de la base de données de TRANSFAC. Nos résultats suggèrent une grande variabilité pour les modèles qui optimisent la précision des prédictions. Il faut choisir le modèle de background au cas par cas selon la matrice considérée. Nous avons ensuite évalué la qualité des matrices de tous les facteurs de transcription de drosophile de la base de données ORegAnno, c'est à dire leur pouvoir de discrimination entre les TFBS et les séquences génomiques. Nous avons ainsi collecté des matrices des facteurs de transcription de drosophile de bonne qualité. A partir des matrices de drosophile que nous avons collectées, nous avons entamé une analyse préliminaire multi-genome de prédictions de TFBS et de CRM dans la région de lʼenhancer dorsocentral (DCE) du complexe achaete-scute de drosophile. Les gènes de ce complexe jouent un rôle important dans la détermination des cellules système nerveux périphérique de drosophile. Il a été prouvé expérimentalement qu'il existe un lien direct entre le phénotype du système nerveux périphérique et les séquences cis-régulateurs des gènes de ce complexe. Les outils que nous avons développés durant ce projet peuvent s'appliquer à la prédiction des séquences de régulation dans les génomes de tous les organismes.

Med hjälp av den här undersökningen i svenska med didaktisk inriktning skapas en uppgiftspecifik lärandematris utifrån en bedömningsmatris med hjälp av Johan Alms femstegsmodell. Avsikten med lärandematrisen är att synliggöra lärandet för eleven och baseras på de styrdokument som Skolverket tillhandahåller. Den har ett elevperspektiv, vilket skiljer den från den mer vedertagna bedömningsmatrisen, som har ett bedömningsperspektiv ur pedagogens vinkel. Lärandematrisens uppbyggnad med tydlig layout och lättillgängligt språk underlättar för elevens förståelse för uppgiften och dess progression vilket bör bidra till ökat kunskapsintag. Litteraturstudiens resultat bekräftar att femstegsmodellen är användbar i skapandet av lärandematrisen, och bekräftar därmed syfte och frågeställning. / With the help of this research in Swedish with didactic focus, a task-specific learning matrix is created based on an assessment matrix using Johan Alm's five-step model. The intention of the learning matrix is to make the learning visible to the student and is based on the steering documents provided by the National Agency for Education. It has a student perspective, which distinguishes it from the more accepted assessment matrix, which has an assessment perspective from the educator´s aspect. The structure of the learning matrix with clear layout and easily accessible language facilitates the student's understanding of the task and its progression, which should contribute to increased knowledge intake. The result of the literature study confirms that the five-step model is useful in the creation of the learning matrix, thereby confirming the purpose and research question.

The thesis deals with the evaluation of investments in company shares. It analyzes internal and external surroundings of the selected enterprises and it describes historical development of their ordinary shares. It further deals with the particular comparison of selected investment opportunities in order to find most preferably one. The thesis should enable potential investor to orientate in the investment field

The thesis is focused on fundamental stock analysis of selected European energy companies. The highest attention is paid to global, sectoral and company analysis. Following intercompany comparisons are based on the results from the listed analysis. The thesis is aimed to help potential investors to choose the most effective investment from various energy companies.

L'objectif de ce travail est de développer et d'évaluer des approches méthodologiques pour la<p>prédiction de séquences cis-régulatrices. Ces approches ont été intégrées dans la suite logicielle<p>RSAT (Regulatory Sequences Analysis Tools). Ces séquences jouent un rôle important dans la<p>régulation de l'expression des gènes. Cette régulation, au niveau transcriptionnel, s'effectue à<p>travers la reconnaissance spécifique entre les facteurs de transcription et leurs sites de fixation<p>(TFBS) au niveau de l'ADN.<p>Nous avons développé et évalué une série d'outils bioinformatiques qui utilisent les matrices<p>position-poids pour prédire les TFBS ainsi que les modules cis-régulateurs (CRM). Nos outils<p>présentent l'avantage d'intégrer les différentes approches déjà proposées par d'autres auteurs tout<p>en proposant des fonctionnalités innovantes.<p>Nous proposons notamment une nouvelle approche pour la prédiction de CRM basé sur la<p>détection de régions significativement enrichies en TFBS. Nous les avons appelés les CRER (pour<p>Cis-Regulatory Elements Enriched Regions). Un autre aspect essentiel de toute notre approche<p>réside dans le fait que nous proposons des mesures statistiques rigoureuses pour estimer<p>théoriquement et empiriquement le risque associé aux différentes prédictions. Les méthodes de<p>prédictions de séquences cis-regulatrices prédisent en effet un taux de fausses prédictions<p>généralement élevé. Nous intégrons un calcul des P-valeurs associées à toutes les prédictions.<p>Nous proposons ainsi une mesure fiable de la probabilité de faux positifs.<p>Nous avons appliqué nos outils pour une évaluation systématique de l'effet du modèle de<p>background sur la précision des prédictions à partir de la base de données de TRANSFAC. Nos<p>résultats suggèrent une grande variabilité pour les modèles qui optimisent la précision des<p>prédictions. Il faut choisir le modèle de background au cas par cas selon la matrice considérée.<p>Nous avons ensuite évalué la qualité des matrices de tous les facteurs de transcription de<p>drosophile de la base de données ORegAnno, c'est à dire leur pouvoir de discrimination entre les<p>TFBS et les séquences génomiques. Nous avons ainsi collecté des matrices des facteurs de<p>transcription de drosophile de bonne qualité.<p>A partir des matrices de drosophile que nous avons collectées, nous avons entamé une analyse<p>préliminaire multi-genome de prédictions de TFBS et de CRM dans la région de lʼenhancer dorsocentral<p>(DCE) du complexe achaete-scute de drosophile. Les gènes de ce complexe jouent un<p>rôle important dans la détermination des cellules système nerveux périphérique de drosophile. Il a<p>été prouvé expérimentalement qu'il existe un lien direct entre le phénotype du système nerveux<p>périphérique et les séquences cis-régulateurs des gènes de ce complexe.<p>Les outils que nous avons développés durant ce projet peuvent s'appliquer à la prédiction des<p>séquences de régulation dans les génomes de tous les organismes. / Doctorat en Sciences / info:eu-repo/semantics/nonPublished

The master's thesis provides a comprehensive overview of resampling methods for testing the correctness topology of the phylogenetic trees which estimate the process of phylogeny on the bases of biological sequences similarity. We focused on the possibility of errors creation in this estimate and the possibility of their removal and detection. These methods were implemented in Matlab for Bootstrapping, jackknifing, OTU jackknifing and PTP test (Permutation tail probability). The work aims to test their applicability to various biological sequences and also to assess the impact of the choice of input analysis parameters on the results of these statistical tests.

This master's thesis consider clustering of protein sequences based on primary structure of proteins. Studies the protein sequences from they primary structure. Describes methods for similarities in the amino acid sequences of proteins, cluster analysis and clustering algorithms. This thesis presents concept of distance function based on similarity of protein sequences and implements clustering algorithms ANGES, k-means, k-medoids in Python programming language.

Management projektů a jejich rizik je v současnosti rozvíjející se disciplína, která si získává stále větší pozornost a uplatnění v praxi. Tato práce popisuje úvod do problematiky řízení rizik, zkoumání metod jejich identifikace, vyhodnocení a managementu, předcházení jejich následkům a jejich zvládání. V další části práce byla provedena analýza vzorků rizik z reálných projektů, byly popsány metody pro identifikaci a vyhodnocení následků rizik v úvodních fázích softwarového projektu, taktéž byly popsány atributy rizik a navržen způsob jejich dokumentace. V závěrečné části zadání byl navržen a implementován prototyp modelové aplikace pro podporu managementu rizik softwarových projektů.