Budapest University of Technology and Economics, Faculty of Electrical Engineering and Informatics

Dr. Hosszú Gábor, egyetemi docens, EET

Dr. Horváth Péter, egyetemi adjunktus, EET

1-2. ea.: Mintaevolúciós fogalmak és alapelvek. Tantárgy célja, tematika. Adminisztráció. Mintaevolúciós fogalmak és alapelvek. Objektumcsoportok jellegállapotainak viszonya (apomorfia, pleziomorfia, szümpleziomorfia, autapomorfia, szünapomorfia, homológia, homoplázia, holofiletikus csoport). Adatpontokat leíró jellegeket megjelenítő mérési skálák.

3-4. ea.: Időbeli fejlődést mutató objektumok mért jellegeinek adatfeldolgozása; fenogram és kladogram számítása, és ezek alkalmazása adatok elemzésére. Jellegalapú és távolságmátrixos filogenetikai kikövetkeztetés (rekonstrukció). Faminősítő módszerek. Hosszúág-vonzás és rövidág-vonzás.

5-6. ea.: Adatelemzés és klaszterezés típusai: előfeldolgozás, gépi tanulás fő típusai. Közelségi mértékek. Klaszterezés típusai (kizáró, átfedő vagy fuzzy; teljes vagy részleges stb.). Klaszterek típusai (jól elkülönülő, középpont-alapú, szomszédság-alapú, sűrűség-alapú). Kétirányú klaszterezés és különleges klaszterezési lehetőségek.

7-8. ea.: Fenetikai elemzés hierarchikus klaszterezési eljárásokkal (egyszerű láncmódszer, teljes láncmódszer, csoportátlag [UPGMA] és Ward-láncolás). A hierarchikus klaszterezés kiértékelése, a kofenetikus korrelációs együttható.

9. ea.: Fenetikai elemzés szomszédcsatoló (NJ) hierarchikus klaszterezéssel. Az eljárás kiértékelése.

10. ea.: Fenetikai elemzés felosztó klaszterezéssel (k-közép, k-medoid, DBSCAN stb.). A felosztó klaszterezés kiértékelése.

11-12. ea.: Jellegtervezés és dimenziócsökkentés. Jellegtervezés és dimenzióátok. Adatok közötti összefüggések feltárása ordinációs módszerekkel (főkomponens-analízis, faktoranalízis, többdimenziós skálázás).

13-14. ea.: Az osztályozás alapfogalmai. Az osztályozásra épülő filogenetikai elemzés. KNN-osztályozás; modellek kiértékelése osztályozással és rangsorolással.

15. ea.: Legnagyobb esélyesség alapú filogenetikai elemzés. Legnagyobb esélyesség (maximum likelihood, ML) módszere. A Cavender-Farris-Neyman (CFN) evolúciós modell.

16. ea.: Bayes-filogenetika. Naiv Bayes-osztályozás. Bayes-következtetés alapú filogenetikai elemzés.

17. ea.: Genetikus algoritmus alapú filogenetikai elemzés. Genetikus algoritmusok lényege, és alkalmazásuk evolúciós fák rekonstrukciójára. Kiválasztás, mutáció és keresztezés. A rátermettségi függvény (fitness function).

18-20. ea.: Neurális hálózat-alapú filogenetikai elemzés. Filogenetikai elemzés mélytanulással. ANN típusok filogenetikai alkalmazása.

21-22. ea.: Mintaevolúció írásinformatika példákkal I. Szimbólum, szintaktikai szabály, elrendezési szabály. glif, glifalak, glifstílus. Elődtaxon, elődjelleg, utódtaxon, utódjelleg, tanútaxon, tanújelleg. Írásinformatikai példák homopláziára (konvergencia, párhuzamos evolúció, visszafordulás [reversal]). Horizontális átvitel (horizontal transference), hiridizáció, átrendeződés (reassortment).

23-24. ea.: Mintaevolúció írásinformatikai példákkal II. Horizontális átvitel mintaevolúciós formái (szimbólumátvitel, glifalakátvitel, glifstílusátvitel, szintaktikai szabályátvitel, elrendezési szabályátvitel). Hibridizáció mintaevolúciós esetei (taxonszintű hibridizáció, jellegszintű hibridizáció). Mintaevolúciós objektumok keletkezésének időbeli (hasadás [splitting], lefűződés [budding], anagenezis) és térbeli modelljei (allopatrikus, peripatrikus, parapatrikus és szimpatrikus). Minimális entrópia elv. Glifösszetettségi mutató. Glifhasonlóság számszerűsítése.

25-26. ea.: Adatvédelem és szellemi tulajdon (IP) védelme a mintaevolúciós vizsgálatokban. Adatvédelem, személyiségi jogok biztonsága. Szellemi tulajdon (IP) védelme.

 27-28. ea.: Éves anyag áttekintése, kitekintés.

1. A zárthelyi dolgozat a pótlási időszakban első alkalommal díjmentesen pótolható vagy javítható.
2. Amennyiben az 1. pont szerinti pótlással sem tud a hallgató elégtelentől különböző érdemjegyet szerezni, úgy – szabályzatban meghatározott díj megfizetése mellett – második alkalommal, ismételt kísérletet tehet a sikertelen első pótlás javítására.

Az előadások diabemutatói a hallgatók számára elektronikus formában elérhetőek.

Kapcsolódó irodalom:

• Hosszú Gábor (2005): Az internetes kommunikáció informatikai alapjai, Budapest: Novella Kiadó, 640 oldal, ISBN 963-9442-51-8.
• Hosszú, Gábor (2021): Scriptinformatics. Extended Phenetic Approach to Script Evolution, Budapest: Nap Kiadó, 336 oldal. ISBN 978 963 332 178 2. Online: http://napkiado.hu/media/Hosszu_Gabor-Scriptinformatics.pdf