Analysis of composition of branches in non-pruned and pruned pine (Pinus sylvestris L.) stems

Käesolevas bakalaureusetöös analüüsiti laasitud ja laasimata mändide oksi. Töö eesmärgiks on võrrelda laasimata ja laasitud mändide okste mahtusid, okste mahu osakaalu tüve mahust, okste asetsemist puu tüves ja erinevate oksa tsoonide mahtu ja paiknemist tüves. Uurimistöö jaoks langetati 2015. aasta sügisel Järvselja Õppe- ja katsemetskonnas kvartalilt JS276 eraldiselt 8 kaks mudelpuud, üks laasimata ja teine laasitud mänd. Kokku mõõdeti 198 männast, neist pooled ehk 99 männast olid pärit laasimata mudelpuult ja 99 männast laasitud mudelpuult. Männastest lõigati välja oksad, millest 384 oli pärit laasimata puult ja 392 laasitud puult. Okstelt mõõdeti nende tõusunurk maapinna suhtes, asimuut, oksa elusosa ja surnud osa pikkus, samuti diameeter risti oksa teljega. Saadud tulemusi analüüsiti ja võrreldi laasimata ja laasitud puul. Kolme suurima männase surnud okste maht laasitud puul asus 5,6 m – 11,8 m kõrgusel ja elusokste maht 11,8 m – 18,6 m kõrgusel. Laasimata puul asus kolme suurima männase surnud okste maht kõrgusel 12,1 m – 13,7 m ja elusokste maht 18,6 m – 23,2 m. Oksavaba puidu mahu tsoon oli laasitud puul kuni 6,3 m kõrguseni ja laasimata puul kuni 8,4 m kõrguseni, seevastu laasimata puul oli oksavaba tsoon kitsam. Oksavaba puidu maht oli laasitud puul 28,4% ja laasimata puul 15,8% tüve mahust. Surnud okstega puidu tsoon paiknes laasitud puul kuni 17 m kõrguseni ja laasimata puul kuni 18,2 m kõrguseni. Elusoksi sisaldava puidu maht laasitud puul oli 25,5% ja laasimata puul 45,9% tüve mahust. Elusoksi ja surnuid oksi sisaldava puidu maht laasitud puul oli 39,5% ja laasimata puul 31,7%. tüve mahust.. Laasitud ja laasimata puu elusokste tsooni tüvemaht oli võrdne, 6,7% tüve mahust.In this BSc thesis the branches of pruned and unpruned pine stems were analyzed. The goal of the study was to compare the volumes of the branches of pruned and unpruned pine stems, the proportion of volume the branches and the stem, the location of the branches in the stem and the volume of different zones of the branches and location in the stem. For the study in autumn 2015 in Järvselja Training and Experimental Forest District in compartment JS276 two pine model trees were cut – one unpruned and the other pruned. In total 198 whorls were measured, half of them from unpruned trees and half from pruned trees. From whorls branches were cut off, of which 384 from unpruned trees and 392 from pruned trees. From branches was measured the elevation angle to the ground, azimuth, length of living and dead part of the branches and also branch diameter perpendicular to the axis. The obtained data was analyzed and comparison of unpruned and pruned trees was carried out. The volume of dead of branches of three largest whorls of pruned trees was located at 5.6 m - 11.8 m height and live branches volume at 11.8 m - 18.6 m height. The volume of dead of branches of three largest whorls of unpruned trees was located at height of 12.1 m - 13.7 m and the volume of live branches at height 18.6 m - 23,2 m. Knot-free zone of pruned trees was up to height of 6.3 m and up to height of 8.4 m height of unpruned trees. The kot-free zone of unpruned trees was narrower compared to pruned trees. The share of knot-free timber of pruned trees was 28.4% and 15.8% of unpruned trees of the total volume of the tree. The zone of dead branches of pruned trees was located at height up to 17 m and upt to height 18.2 m for unpruned trees. The share of timber with live branches of pruned trees was 25.5% and 45.9% of unpruned trees of the total volume of the tree. The share of timber with live and dead branches of pruned trees was 39.5% and 31.7% of unpruned trees of the total volume of the tree. The stem volume of the zone of live branches of pruned and unpruned stems was equal, 6.7% of the volume

Huvijuhtide ja lapsevanemate koostöö Lääne-Virumaal : lõputöö

http://tartu.ester.ee/record=b2557432~S1*es

Õpetaja tööga seotud motiivid ja nende seosed õpetajate taustateguritega eesti seitsme maakonna näitel

http://www.ester.ee/record=b4497270*es

Construction of a global map of human gene expression : the process, tools and analysis

This thesis studies human gene expression space using high throughput gene expression data from DNA microarrays. In molecular biology, high throughput techniques allow numerical measurements of expression of tens of thousands of genes simultaneously. In a single study, this data is traditionally obtained from a limited number of sample types with a small number of replicates. For organism-wide analysis, this data has been largely unavailable and the global structure of human transcriptome has remained unknown. This thesis introduces a human transcriptome map of different biological entities and analysis of its general structure. The map is constructed from gene expression data from the two largest public microarray data repositories, GEO and ArrayExpress. The creation of this map contributed to the development of ArrayExpress by identifying and retrofitting the previously unusable and missing data and by improving the access to its data. It also contributed to creation of several new tools for microarray data manipulation and establishment of data exchange between GEO and ArrayExpress. The data integration for the global map required creation of a new large ontology of human cell types, disease states, organism parts and cell lines. The ontology was used in a new text mining and decision tree based method for automatic conversion of human readable free text microarray data annotations into categorised format. The data comparability and minimisation of the systematic measurement errors that are characteristic to each lab- oratory in this large cross-laboratories integrated dataset, was ensured by computation of a range of microarray data quality metrics and exclusion of incomparable data. The structure of a global map of human gene expression was then explored by principal component analysis and hierarchical clustering using heuristics and help from another purpose built sample ontology. A preface and motivation to the construction and analysis of a global map of human gene expression is given by analysis of two microarray datasets of human malignant melanoma. The analysis of these sets incorporate indirect comparison of statistical methods for finding differentially expressed genes and point to the need to study gene expression on a global level.Kaikki monisoluisen organismin solut sisältävät saman geenivalikoiman. Solujen ulkonako ja toiminta määräytyvät sen mukaan, mitkä geeniyhdistelmät ovat aktiivisia. Solun geenien ilmentymistä voidaan mitata korkeasaantoisilla molekyylibiologian menetelmillä kuten DNA-siruilla. Tyypillisessä DNA-sirukokeessa mitataan geenien aktiivisuutta pienessä määrässä erilaisia solu- tai kudostyyppejä. Geenien ilmentymisen tutkiminen käyttäen suurempia näytemääriä ei usein ole mahdollista ja tieto aktiivisuuseroista organismitasolla on tuntematta. Tämä väitöskirja esittelee ihmisen geeniaktiviteetin tutkimukseen käytettävää karttaa sadoista solu- ja kudostyypeistä ja tarkastelee sen rakennetta. Tarkasteltava tieto on kerätty yli 200 erillisestä tutkimuksesta ja sisältää informaatiota geenien ilmentymisestä normaaleissa ja sairaissa solu- ja kudostyypeissä, jotka ovat peräisin yli 160 laboratoriosta. Kartta on luotu yhdistämällä tietoa kahdesta maailman suurimmasta DNA-sirutietokannasta (GEO ja ArrayExpress). Tämän kartan luominen auttoi osaltaan ArrayExpressin kehittämisessä parantamalla tiedon saatavuutta tutkijoille ja korjaamalla tiedossa olevia virheitä. Se oli myös mukana kehittämässä laskennallisia välineitä DNA-sirudatan manipulointiin ja GEOn ja ArrayExpressin välisen tiedon vaihdon luomisessa. Suurten tietomäärien käsittely ja analysointi on mahdollista vain, jos tieto on järjestetty systemaattisesti. Geenien ilmentymiskarttaan liitettyjen biologisten näytteiden kuvaukset systematisoitiin korvaamalla alkuperäiset näytekuvaukset muutamalla hyvin informatiivisella avainsanalla. Nämä avainsanat järjestettiin edelleen hierarkkisesti. Tätä hierarkiaa käytettiin sitten näytteiden automaattiseen ryhmittelyyn tiedon visualisoinnissa ja analysoinnissa. On tiedossa, että biologisen näytteen geenien ilmentymisessä havaittavat erot ovat suuremmat, jos mittaukset suoritetaan kahdessa eri laboratoriossa kuin jos mittaus toistetaan samassa laboratoriossa. Koska kattavan geenien ilmentymiskartan luomiseen käytetty tieto tuli monesta laboratoriosta, oli tärkeää varmistaa, että tämä niin sanottu laboratorioefekti ei vinouttasi analyysituloksia. Tästä syystä kaikki kartan luomiseen käytetty tieto tarkastettiin huolellisesti laadun ja vertailukelpoisuuden suhteen. Alkuperäinen kannuste kattavan ihmisen geenien ilmentymiskartan perustamiseen tuli kahden pahanlaatuisen ihosyöpänäytteen analysoinnista. Ihosyöpätutkimuksen tavoitteena oli tunnistaa geenejä, joiden aktiivisuus olisi kytköksissä pahanlaatuiseen solutyyppiin. Naiden geenien etsintä toi esille pienten solu- ja kudosmäärien käytön rajoitukset ja tarpeen geenien ilmentymisen kokonaisvaltaisempaan tutkimukseen

Tööalased konfliktid Eesti organisatsioonides töötavate inimeste näitel

http://tartu.ester.ee/record=b2613424~S1*es

Koalitsiooni ja opositsiooni vastasseis alkoholipoliitika teemalises kommunikatsioonis Postimehe ja Pealinna näitel

Ajakirjandus kui poliitilise kommunikatsiooni platvorm on koalitsioonile ja opositsioonile oluliseks võitlusareeniks, mis tuli välja ka käesoleva bakalaureusetöö uuringutulemusi analüüsides. Töö sissejuhatuses esitati uurimisküsimus, kuidas erineb meedia kõneaine kujundamine koalitsiooni ja opositsiooni puhul ning märgiti, et erinevust kõneaine kujundamises näitaksid erinevad tulemused erinevates väljaannetes avaldatud poliitiliste väidete analüüsimisel. Erinevad väljaanded, selle töö kontekstis Postimees ja Pealinn on oma kajastuselt küllaltki sarnased. Suurimaks erinevuseks on opositsiooni negatiivse suhtumise alkoholipoliitikasse märgatavalt suurem kajastus Pealinnas. Koalitsioon sai üsna võrdselt leheruumi mõlemas väljaandes, opositsiooni positiivne suhtumine avaldati aga vaid Postimehes. Erinevused ei ole niivõrd väljaannete põhised, vaid pigem on lõhe koalitsiooni ja opositsiooni vahel. Opositsioon on oma poliitilistes väidetes märgatavalt negatiivsem kui koalitsioon. Ka valitsuserakondade liikmete seas leidub alkoholipoliitika hetkeolukorra koht negatiivsel arvamusel olevaid inimesi, kuid nemad tasakaalustavad ligikaudu sama suurt hulka positiivse suhtumisega inimesi. Uurimistöö hüpotees, et massimeedia toetab rohkem koalitsiooni narratiivi, ei leidnud tõestust. Massimeediat esindavas ajaleht Postimehes kajastati rohkem opositsiooni kui koalitsiooni narratiivi. Seejuures leidis kõige rohkem ruumi opositsiooni negatiivne suhtumine alkoholipoliitikasse. Koalitsiooni poolelt avaldati võrdsel hulgal nii positiivseid kui negatiivseid poliitilisi väiteid. Sama teemat edasi arendades oleks huvitav uurida, kuidas ajakirjanduses avaldatavad poliitilised väited mõjutavad ajakirjanduse enda seisukohti teemade suhtes. Praegu olid uurimise all vaid poliitiliste tegutsejate poolt öeldud laused või kirjutatud lood. Nende põhjal ei saa aga üks-üheselt määrata väljaannete enda suhtumist teemadesse. Väljaannete seisukohad tulevad välja toimetuse juhtkirjadest, ajakirjanike arvamuslugudest jms. materjalist. Võib eeldada, et tugevam ühe poole kajastamine mõjutab ka ajakirjandust ennast teemadesse samamoodi suhtuma, kuid empiirilist tõestust sellele käesoleva uuringu raames leitud ei ole.http://www.ester.ee/record=b4484814*es

Identification of Cancer Related Genes Using a Comprehensive Map of Human Gene Expression

Rapid accumulation and availability of gene expression datasets in public repositories have enabled large-scale meta-analyses of combined data. The richness of cross-experiment data has provided new biological insights, including identification of new cancer genes. In this study, we compiled a human gene expression dataset from ∼40,000 publicly available Affymetrix HG-U133Plus2 arrays. After strict quality control and data normalisation the data was quantified in an expression matrix of ∼20,000 genes and ∼28,000 samples. To enable different ways of sample grouping, existing annotations where subjected to systematic ontology assisted categorisation and manual curation. Groups like normal tissues, neoplasmic tissues, cell lines, homoeotic cells and incompletely differentiated cells were created. Unsupervised analysis of the data confirmed global structure of expression consistent with earlier analysis but with more details revealed due to increased resolution. A suitable mixed-effects linear model was used to further investigate gene expression in solid tissue tumours, and to compare these with the respective healthy solid tissues. The analysis identified 1,285 genes with systematic expression change in cancer. The list is significantly enriched with known cancer genes from large, public, peer-reviewed databases, whereas the remaining ones are proposed as new cancer gene candidates. The compiled dataset is publicly available in the ArrayExpress Archive. It contains the most diverse collection of biological samples, making it the largest systematically annotated gene expression dataset of its kind in the public domai