Sirvi Kuupäev , alustades "2013-01-28" järgi

Filtreeri tulemusi aasta või kuu järgi

Nüüd näidatakse 1 - 2 2

Brown bear (Ursus arctos) phylogeography in northern Eurasia
(2013-01-28) Keis, Marju
Fülogeograafia on valdkond, mis on keskendunud liigisiseste ja lähiliikidevaheliste geneetiliste liinide ruumilist paiknemist mõjutavate seaduspärasuste ja protsesside uurimisele. Looduslike imetajaliikide hulgas on seni olnud üheks mudelliigiks pruunkaru, seda eelkõige tänu laiale levikule, arvukatele luuleidudele ja emakarude filopatrilisusele. Käesolev doktoritöö vaatleb pruunkaru emaliini fülogeograafiat (analüüsides mitokondriaalse DNA (mtDNA) järjestusi) Põhja-Euraasias, pöörates erilist tähelepanu Loode-Euraasia populatsioonile. Hoolimata asjaolust, et see piirkond moodustab enamiku antud liigi tänapäevasest levikualast ning hõlmab suure osa maailma karupopulatsioonist, oli Põhja-Euraasia kohta käiv fülogegraafiline informatsioon seni puudulik. Antud töö tulemused viitavad, et tänapäeval on kõik pruunkaruliinid Põhja-Euraasias suhteliselt lähedalt seotud ja peale viimase jääaja maksimumi toimus tugev demograafiline ekspansioon ning ükski geograafiline tõke ei olnud piisavaks takistuseks pruunkarude migratsioonile üle Mandri-Euraasia põhjaosa. Loode-Euraasia pruunkaru populatsiooni detailne analüüs mitokondri genoomi täisjärjestuste alusel selgitas välja viis selgesti eristatavat, geograafiliselt piiritletud ja ainult osaliselt kattuvat haplogruppi. Analüüsid näitasid, et need viis haplogruppi moodustusid jääajajärgsel perioodil ning peegeldavad seega kombinatsiooni jääajajärgsest migratsioonimustrist ja hilisemast demograafilisest ajaloost. Et selles töös sekveneeriti 95 mitogenoomi, siis võimaldas see esimest korda analüüsida ka pruunkaru mitokondri genoomide liigisisest variatsiooni. Positiivne evolutsiooniline valik tuvastati valgugeenile ND6. Antud töö tulemused pakuvad olulist baasinformatsiooni pruunkaru efektiivsete majandamis- ja kaitsestrateegiate väljatöötamiseks Euraasias.
Sharemind: programmable secure computations with practical applications
(2013-01-28) Bogdanov, Dan
Kujutlege riigijuhti, kes soovib oma riigi ressursse mõistlikult kasutada ning hiljem teada, kas tema otsused on olnud õiged. Kõige selle jaoks peab ta koguma andmeid riigi ja selle alamate igapäevaelu kohta. Need andmed võivad sisaldada fakte inimeste eraelu (näiteks toimetuleku ja tervise) ning ettevõtete ärisaladuste kohta. Kaasaegses ühiskonnas ei tohi valitsus teada oma kodanike kohta liiga palju, sest teadmisest tulenev võim hakkab rikkuma inimeste isiklikku vabadust. Minu doktoritöö eesmärk on lubada tundlike andmete töötlemist ilma nende omaniku konfidentsiaalsust rikkumata. Selleks kasutame turvalist ühisarvutust. Turvaline ühisarvutus on krüptograafiline meetod, millega saab digitaalsel kujul informatsioon töödelda nii, et töötleja ei näe andmeid ega oska neid omanikega siduda. Turvalise ühisarvutuse tehnoloogiat saab kasutada andmete kogumiseks, analüüsiks ja koondtulemuste avaldamiseks privaatsust säilitaval moel. Töö tutvustab andmetöötlussüsteemi Sharemind, mis on mõeldud andmete turvaliseks töötlemiseks. Sharemind tugineb uudsetel turvalise ühisarvutuse võtetel, mis töötavad eriti hästi tänapäevaste digitaalsete arvutitega. Doktoritöö selgitab Sharemindi praktilisi turvagarantiisid ning mõõdetakse katseliselt selle jõudlust arvutitel. Sharemindi arvutusprotokolle saab vabalt ümber järjestada. Nii saame neid kasutada selleks, et arvutada statistilisi funktsioone või käivitada keerukamaid andmete töötlemise algoritme. Doktoritöö esitleb ka uut programmeerimiskeelt nimega SecreC, mis teeb Sharemindi rakendustes kasutamise oluliselt lihtsamaks. Sharemindi abil on loodud mitmeid katserakendusi, mis näitavad kuidas seda saab kasutada privaatsust säilitava statistilise analüüsi ja andmekaeve jaoks. Lisaks katsetustele on Sharemindi abil realiseeritud ka maailma esimene praktikas kasutatav turvalise ühisarvutuse rakendus, mis kasutab andmete vahetamiseks avaliku andmesidevõrku internet. Seda rakendust on Eesti Infotehnoloogia ja Telekommunikatsiooni Liit (ITL) kasutanud oma liikmete majandusandmete analüüsiks. Doktoritöös kirjeldatud meetodid on kasulikud nii valitsusele kui ettevõtetele, kes soovivad turvaliselt töödelda konfidentsiaalseid andmeid.