Lo scenario delle 11 venus, offre diversi spunti per le quali riflettere, ma... dal punto di vista Lotto Quantitativo (QuantLotto) , in questo momento storico e' la venus sotto il Vesuvio a essere intrigante davvero. Qui sotto e' lo scenario generale, in cui s'incastona l'anomalia temporanea, la quale dovrebbe regredire normalizzandosi velocemente:
Dunque occhio (in primis) agli LZero deinde agli LUno... ai piedi del Vesuvio. Buon vento e pale a prora.
p.s. In parole semplici, visto che gli LZero partenopei sono in forte sofferenza, dunque e' credibile che almeno 4 degli Luno provvedano alle necessita' del Caso, per regredire verso la norma di cui al calcolo teorico. A cio' si aggiunge che la situazione gia' anomala, sic stante rebus, in due estrazioni, sara' ancor piu' negativa rispetto a quanto esposto e proposto con questo post. E un occhio ai sovrappopolati sets L3 da q18 a q31
E assestamento fu!!
Lzero,Pb e due sfere da L3
NAPOLI - Un altro Splendido esempio QuantLOTTO
La sfida intellettuale qui esemplificata attraverso il nostro QuantLOTTO, consiste semplicemente nell'organizzare, classificare e analizzare la base di dati disponibile di stringhe di sequenze. Si tratta di qualcosa di più di un compito astratto di parsing di stringhe, perché dietro la stringa di decomposizione (o frantumazione come suole definirle il Caro
@Elleuca) si nasconde l'intera complessità che discende dalla Biologia Molecolare, i cui dettami e metodi in linea di principio sono in grado di catturare una parte di questa complessità, integrando diverse fonti di informazioni in modelli probabilistici chiari, generali e trattabili per l'analisi delle sequenze.
Dobbiamo essere chiari su una cosa:
il modo più affidabile per determinare la struttura o la funzione di una singola informazione all'interno della stringa è la sperimentazione diretta. Tuttavia, è molto più facile ottenere la sequenza della decomposizione di una data sfera L1 che determinare sperimentalmente la sua funzione o la sua struttura o la sua dinamica progressiva. Ciò fornisce una forte motivazione per lo sviluppo di metodi computazionali in grado di dedurre informazioni utili dalla sola sequenza.
Esempi di stringhe da analizzare:
Sequenze - similarita', omologia, allineamento
La maggior parte dei problemi dell'analisi computazionale delle sequenze sono essenzialmente statistici. Le forze evolutive stocastiche agiscono su ogni successiva informazione.
Individuare somiglianze significative tra sequenze divergenti in mezzo a un caos di mutazioni casuali presenta seri problemi di rapporto segnale/rumore.
Molti dei più potenti metodi di analisi disponibili fanno uso della teoria delle probabilità. Qui poniamo l'accento sull'uso di modelli probabilistici, in particolare i modelli di Markov nascosti (HMM), per fornire una struttura generale ai problemi di analisi statistica.
La natura è un'artefice e non un inventore. Le nuove sequenze vengono adattate da sequenze preesistenti piuttosto che inventate di sana pianta. Questa è una fortuna per l'analisi computazionale delle sequenze. Spesso possiamo riconoscere una somiglianza significativa tra una nuova sequenza e una sequenza di cui si sa già qualcosa; in questo modo possiamo trasferire alla nuova sequenza informazioni sulla struttura e/o sulla funzione. Diciamo che le due sequenze correlate sono
omologhe e che stiamo trasferendo informazioni per
omologia.
A prima vista, decidere che due sequenze sono simili non è diverso dal decidere che due stringhe di testo sono simili. Una serie di metodi per l'analisi delle sequenze è quindi radicata nell'informatica, dove esiste un'intensa letteratura sui metodi di confronto delle stringhe. Il concetto di
allineamento è fondamentale. Le sequenze in evoluzione accumulano inserzioni e cancellazioni e sostituzioni, quindi prima di poter valutare la somiglianza tra due sequenze si inizia a trovare un allineamento plausibile tra di esse.
Quasi tutti i metodi di allineamento trovano l'allineamento tra due stringhe secondo uno schema di punteggio. Questi schemi di punteggio possono essere semplici come “+1 per una corrispondenza, -1 per una mancata corrispondenza”. In effetti, molti dei primi algoritmi di allineamento di sequenze erano descritti in questi termini.
Tuttavia, poiché vogliamo che lo schema di punteggio dia all'allineamento
naturalmente più probabile il punteggio più alto, vogliamo tenere conto del fatto che le singole informazioni progressive degli stati successivi (nelle stringhe) hanno storie evolutive, strutture tridimensionali ripiegate e altre caratteristiche che vincolano l'evoluzione della loro sequenza primaria.
Pertanto, oltre alla matematica degli algoritmi di allineamento e confronto, il sistema di punteggio stesso richiede un'attenta riflessione e può essere complesso. Lo sviluppo di schemi di punteggio più sensibili e la valutazione dell'importanza dei punteggi di allineamento rientrano più nel campo della statistica che in quello dell'informatica. Un primo passo avanti è stata l'introduzione di matrici probabilistiche per l'assegnazione di punteggi agli allineamenti; questi servono a quantificare le
preferenze evolutive per certe sostituzioni rispetto ad altre. Approcci di modellazione probabilistica più sofisticati sono stati introdotti gradualmente attraverso diverse strade. Il metodo di modellazione probabilistica ha reso possibile significativi miglioramenti predittivi, supportati da una teoria utile e coerente (teoria dei buchi), fornendo un quadro naturale in cui affrontare complessi problemi di inferenza nell'analisi computazionale delle sequenze.