Muster referenzliste bewerbung

Die Erfolgsrate im Matching-Prozess hängt stark davon ab, wie nah das Testmuster an einer der Referenzvorlagen ist. Aufgrund der Verzerrung und des Rauschens, die bei der Handhabung des Testmusters auftreten, kann sich diese gewünschte Ähnlichkeit häufig verschlechtern, so dass der Prozess darunter leiden kann, dass man beginnt, Fehler beim Abgleich zu machen. Zu den möglichen Verzerrungsursachen, die zu signifikanten Abgleichsfehlern führen, wenn sie nicht kompensiert werden, gehören die nichtlinearen Verschiebungen, die in die Zeitskala des Testmusters eingeführt werden. Wenn Sie die Art der Arbeit, für die Sie eine Referenz bereitstellen müssen, nicht finden können, wenden Sie sich bitte an Ihren Bibliothekar, um weitere Hilfe zu erhalten. Eine allgemeine Voraussetzung für einen zuverlässigen und genauen Intra- und Inter-Gel-Vergleich von Bandingmustern ist die Verwendung von Referenzmustern, die in regelmäßigen Abständen in jedem Gel enthalten sind. Normalerweise wird im klassischen Ansatz von AFLP oder in fAFLP mit nur einem Fluorophor alle 4–6 Bahnen ein Referenzmuster enthalten, und ein Referenzmuster wird als Standard gewählt. Gele werden « normalisiert », indem alle Referenzstämme an diesem Standard ausgerichtet werden, so dass alle Zwischenmuster, die zwischen diesen Referenzen positioniert sind, für einen optimalen Vergleich räumlich angepasst werden. Allerdings können winzige Unterschiede in der Gelmatrix zu einer leicht unterschiedlichen Migration der Amplicons führen, was die Analyse bis zu einem gewissen Grad beeinflusst. Nichtsdestotrotz stellt die hohe Auflösung großer Polyacrylamid-Plattengele in der AFLP-Methodik sicher, dass externe Referenzmuster auf demselben Gel in der Regel gut korrelieren (95–100%), und Inter-Gel-Korrelationen von 90% oder höher routinemäßig erreicht werden.

Eine etwas höhere Zuverlässigkeit und Konsistenz der Ergebnisse kann durch fAFLP erreicht werden, die zwei oder mehr Fluorophore verwendet, mit dem zusätzlichen Vorteil eines deutlich erhöhten Durchsatzes, da Probenmuster zusammen mit einem internen Standard ausgeführt werden können, der unterschiedlich gekennzeichnet ist. Abb. 3.7. Das Ergebnis der Normalisierung mit ERS. In diesem Fall handelte es sich um Die Fahrspuren 1, 12 und 22. Es ist klar, dass Fehlausrichtungen und Fehler, vor allem in den Bahnen 15 bis 21, nicht gut kompensiert wurden. • Die Referenzliste sollte am Ende des Papiers angezeigt werden. Beginnen Sie die Liste auf einer neuen Seite. Dynamische Zeitverkettung (DTW) ist ein solcher Algorithmus [5], der verwendet wird, um die nichtlinearen Verschiebungen auf der Zeitskala der zeitlichen Muster zu beseitigen.

Es reduziert die nichtlinearen Zeitfehlstellungen zwischen den beiden Mustern, indem ein optimaler Warping-Matching-Pfad gefunden wird, und es wird ein besserer Vergleich als eine gewöhnliche direkte Vorlagenabgleichsmethode erzielt, die möglicherweise einen großen Abstand ergibt. Es wird häufig in Mustererkennungsbereichen wie Spracherkennung, Lautsprecherüberprüfung und Lautsprechererkennung eingesetzt und trägt wesentlich zur Leistung dieser Sprachverarbeitungssysteme bei [8,10,11,13]. Die Referenz für die Arbeit stellt sich in allen drei Fällen gleich heraus, da alle drei Fälle das gleiche Formatmuster verwenden.