Finding motifs from short peptides

Käesoleva töö eesmärgiks on arendada töövoog, mis leiaks etteantud lühikestest peptiididest sarnaste peptiidide grupid ning esitaks need grupid motiividena. Sellist töövoogu oleks hiljem võimalik kasutada motiivide avastamiseks erinevate indiviidide peptiididest, et leida sarnasusi sama diagnoosiga haigete vahel. Peptiididest motiivide leidmise töövoo koostamiseks kombineeritakse erinevaid üldtuntud meetodeid, bioinformaatika tööriistu ning lisaskripte. Koostatud töövoog põhineb hierarhilisel klasterdamisel, mille abil jagatakse etteantud peptiidid sarnasuse alusel gruppidesse. Leitud gruppe modifitseeritakse, et koostada just sellised grupid, millest igaüks sisaldaks ühte unikaalset motiivi. Lõplikest gruppidest leitakse motiivid, mis visualiseeritakse logodena ning esitatakse ka regulaaravaldise kujul. Leitud motiividele lisatakse skoorid, mis annaksid infot selle kohta, kui hästi iga motiiv just oma peptiidigruppi kirjeldab. Valminud töövoog koostati ning rakendati ühe testindiviidi peal. Töövoo rakendamine oli edukas ning etteantud 277 166 peptiidist suudeti 71.19% jagada 46 motiivigruppi, millest 43 said ka väga head skoorid. Selle töövoo abil on võimalik edaspidi analüüsida erinevaid indiviide, et leida sama diagnoosiga haigetel ühiseid motiive.The goal of this thesis is to develop a workflow that could find groups of similar peptides from a set of short peptides and represent these groups as motifs. This workflow could be later used to discover motifs from peptides of different individuals to find similarities between individuals with the same disease. Different commonly known methods, bioinformatics tools and additional scripts are combined to assemble the workflow of finding motifs from the peptides. The developed workflow is based on hierarchical clustering, which divides the input peptides into groups based on their similarities. The found groups are modified to get groups that each would contain only one unique motif. Motifs of the final groups are then extracted and represented as sequence logos and regular expressions. The found motifs are scored to give information about how well every motif describes specifically that peptide group. The developed workflow was assembled and tested on one individual. The testing was successful and 71.19% of the inserted 277 166 peptides were divided into 46 motif groups, of which 43 had very good scores. In the future, this workflow can be used to analyze different individuals in order to find similar motifs between individuals with the same disease

Vookogemuse ja alkoholijoobe sarnasused ja erinevused

Vookogemuse (ingl flow, eesti keeles ka „kulgemine“), alkoholitarbimise motivatsiooni ning alkoholijoobe võimalike seoste üle teaduskirjanduses ei arutleta. Intuitiivselt võib aga voo eelduste ja tunnuste ning joobekogemuse kirjelduste vahel olulist sarnasust tajuda. Uurimaks küsimust, kas voo otsing võiks olla alkoholitarbimise motiiv, adapteeriti ja tõlgiti küsimustik vookogemuse taseme mõõtmiseks erinevates situatsioonides. Valim koosnes rahvusvahelisest (N=122) ja Eesti grupist (N=189), mis moodustati arvutimänguritest, kelle puhul võib eeldada varasema vookogemuse olemasolu. Osalejad vastasid küsimustele vookogemuse kohta mängides, alkoholi tarbides ning ebameeldivas, voole vastanduvas tegevuses osaledes, samuti küsimustele mängimis- ja joomisharjumuste ning joomise motiivide kohta. Mõlema grupi vastustest joonistus voo osas välja sarnane faktorstruktuur kolme komponendiga: enesetõhusus, fokusseeritus ja nauding. Tulemusted annavad mõista, et alkoholi tarbimine ei pruugi rahuldada kõiki voo eeldusi, samas on kogemustel selge ühisosa. Töö puuduste, järelduse ning valminud küsimustiku üle arutletakse pikemalt.http://www.ester.ee/record=b4430814~S1*es

Tartu Ülikooli Viljandi kultuuriakadeemia pärimusmuusika vilistlaste ansamblimängu- ja juhendamise kogemused ja nende hinnangud õpingute käigus omandatud koosmängu alastele pädevustele

http://www.ester.ee/record=b4096044~S1*es

Clustering-based motif discovery from short peptides

Uute sekveneerimistehnoloogiate abil genereeritakse palju erineva taustaga bioloogilisi andmeid. Olulise info leidmiseks tuleb neid andmeid analüüsida. Antud töös koostame meetodi, mis suudab tuvastada motiive suurest hulgast lühikestest aminohapete järjestustest ehk peptiididest, mis sisaldavad infot konkreetse inimese organismis olevate antikehade kohta. On alust arvata, et leitud motiivide abil võib olla võimalik tuvastada, milliseid haiguseid inimene on põdenud. Kuna ükski uuritud olemasolevatest tööriistadest selle probleemi lahendamiseks ei sobinud, koostasime motiivide tuvastamiseks uue meetodi. Meetodi esimene osa, sarnaste peptiidigruppide tuvastamine, põhineb hierarhilisel klasterdamisel ning sisaldab kahte erinevat võimalust hierarhilise klasterduse puust automaatselt klastrite eraldamiseks. Meetodi teine osa on sarnaste peptiidide klastritest motiivide tuvastamine. Kuna pärisandmetes olevad motiivid ei ole teada, genereerisime sünteetilised andmed, mille peal koostatud meetodit valideerida. Koostatud meetod suutis vastavalt sünteetiliste andmete omadustele tuvastada 50% kuni 100% sinna sisestatud motiividest, pärisandmetele eeldatavalt kõige sarnasema andmestiku peal 86%. Motiivide lugemise meetod töötas samamoodi hästi, etteantud mürata klastrite pealt suudetakse tuvastada 100% motiividest ning müraga klastrite pealt 90% motiividest. Koostatud meetodit on võimalik rakendada ka teistest bioloogilistest andmetest motiivide otsimiseks. Sel juhul peaks muutma teatud parameetreid, mis selles töös kasutatava andmestiku jaoks on seatud. Edaspidiseks tööks võiks olla meetodi töötamise valideerimine teiste omadustega andmete peal.With the help of new sequencing technologies we can generate a lot of biological data of different backgrounds. These data need to be analysed in order to extract the most important information from them. In this work we develop a method for extracting motifs from a large amount of short amino acid sequences called peptides that contain information about antibodies in that organism. Motifs found from these peptides could be linked to diseases that a person has had. Since none of the tested existing methods were suitable for solving this problem, we developed our own method that consists of two parts. First part, finding groups of similar peptides, is based on hierarchical clustering and has two different options for automatically extracting clusters from the hierarchical clustering tree. Second part is reading motifs from groups of similar peptides. Since we cannot validate the method on real data due to the lack of knowledge about the true motifs in them, we generate synthetic datasets that we validate the developed method on. The percentage of motifs the developed method could identify from synthetic data with different properties ranged from 50% to 100%, with 86% on the data that should be most similar to the real data. Method that reads motifs from group of similar peptides worked also very well. It could identify 100% of motifs from groups of peptides where no noise was added and 90% of motifs from noisier peptide groups. The developed method could be also used for motif discovery on different biological datasets. In that case we would have to change some parameters that were specifically chosen for this problem. Future work could be to test how well this method performs on different biological datasets

Võrtsjärve kõrgemat veetaimestikku iseloomustavate näitajate muutused aastatel 2005-2007

https://www.ester.ee/record=b5465342*es

Playful work design: Conceptualization, measurement, and validation

In three different studies, we challenge the traditional view that work and play are mutually exclusive phenomena. We introduce the concept of playful work design – the proactive cognitive-behavioral orientation that employees engage in to incorporate play into their work activities to promote fun and challenge. In Study 1, we utilized expert-ratings and iterative exploratory factor analyses to develop an instrument that measures (1) designing fun and (2) designing competition. Additionally, Study 1 evidences the divergent and convergent validity of the subscales as well as their distinctiveness. Specifically, playful work design was indicative of proactivity as well as play, and designing fun especially correlated with ludic traits (i.e. traits focused on deriving fun; e.g. humor), whereas designing competition particularly correlated with agonistic traits (i.e. traits focused on deriving challenge; e.g. competitiveness). Study 2 cross-validated the two-factor structure, further investigated the nomological net of playful work design, and revealed that playful work design is distinct from job crafting. Finally, Study 3 examined the predictive and incremental validity of the playful work design instrument with self- and colleague-ratings two weeks apart. Taken together, the results suggest that the instrument may advance our understanding of play initiated by employees during work