This thesis consists of a statistical analysis (both theoretical and numerical) of mutations in viral RNA sequences, using the Sars-Cov2 database. The RNA sequences are compared by using the typical tools of information theory: entropy, relative entropy, and mutual information. Eventually, a simple model of the mutation mechanism is developed by using the Markov chains model inspired by the Ehrenfest urn model.

La tesi consiste in un' analisi statistica (teorica e numerica) di mutazioni di sequenze di RNA virale, usando il database del Sars-Cov2. Si confrontano le sequenze di RNA usando strumenti tipici della teoria dell'informazione, quali entropia, entropia relativa e mutua informazione. Infine, si vuole costruire un modello semplice del meccanismo delle mutazioni attraverso il modello delle catene di Markov simile al modello delle urne di Ehrenfest.

Uno studio statistico delle mutazioni di sequenze di RNA virale

DALLA POZZA, LAURA
2022/2023

Abstract

This thesis consists of a statistical analysis (both theoretical and numerical) of mutations in viral RNA sequences, using the Sars-Cov2 database. The RNA sequences are compared by using the typical tools of information theory: entropy, relative entropy, and mutual information. Eventually, a simple model of the mutation mechanism is developed by using the Markov chains model inspired by the Ehrenfest urn model.
2022
A statistical study about mutations in viral RNA sequences
La tesi consiste in un' analisi statistica (teorica e numerica) di mutazioni di sequenze di RNA virale, usando il database del Sars-Cov2. Si confrontano le sequenze di RNA usando strumenti tipici della teoria dell'informazione, quali entropia, entropia relativa e mutua informazione. Infine, si vuole costruire un modello semplice del meccanismo delle mutazioni attraverso il modello delle catene di Markov simile al modello delle urne di Ehrenfest.
StochasticProcesses
Statisticalmechanics
QuantitativeBiology
Biophysics
File in questo prodotto:
File Dimensione Formato  
DallaPozza_Laura.pdf

accesso aperto

Dimensione 800.14 kB
Formato Adobe PDF
800.14 kB Adobe PDF Visualizza/Apri

The text of this website © Università degli studi di Padova. Full Text are published under a non-exclusive license. Metadata are under a CC0 License

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.12608/53395