Подход к обработке многомерных данных пептидных микрочипов

  • Д.С. Анисимов Алтайский государственный университет (Барнаул, Россия)
  • М.А. Рязанов Алтайский государственный университет (Барнаул, Россия)
  • А.И. Шаповал Алтайский государственный университет (Барнаул; Россия); Университет штата Аризона (Темпи; США)
Ключевые слова: пептидный микрочип, обработка многомерных данных, метод наименьших квадратов, метод опорных векторов, наивный байесовский классификатор, k-ближайших соседей

Аннотация

Рассматривается подход к обработке многомерных данных пептидных микрочипов. Основными этапами используемой технологии являются предобработка с целью уменьшения аппаратных ошибок измерений, снижения размерности для выделения переменных, наилучшим образом описывающих исходные данные, и классификация тестовых данных, результатом которой является определение класса нового объекта, с использованием множества объектов-образцов. Ввиду малого количества тестовых данных (в работе использовались пробы 25 доноров, из которых 15 — условно здоровые и 10 — с диагнозом рака молочной железы) работа нацелена на апробацию различных алгоритмов обработки, анализ применимости и выявление путей их дальнейшего развития с целью улучшения качества и повышения устойчивости результатов при применении этих алгоритмов. Результатом работы является технология обработки данных пептидных микрочипов, и при дальнейшей доработке возможно ее применение на реальных данных с использованием большего количества образцов и большего количества классов.

DOI 10.14258/izvasu(2015)1.2-13

Скачивания

Данные скачивания пока не доступны.

Биографии авторов

Д.С. Анисимов, Алтайский государственный университет (Барнаул, Россия)
аспирант факультета математики и информационных технологий
М.А. Рязанов, Алтайский государственный университет (Барнаул, Россия)
кандидат технических наук, доцент кафедры информатики
А.И. Шаповал, Алтайский государственный университет (Барнаул; Россия); Университет штата Аризона (Темпи; США)
кандидат биологических наук, директор Российско-американского противоракового центра; профессор-исследователь 

Литература

Stafford P., Cichacz Z., Woodbury N., Johnston S.A. Immunosignature System for Diagnosis of Cancer // PNAS. - 2014. DOI:10.1073/pnas.1409432111.

Форматы файлов GenePix (GenePix® File Formats) [Электронный ресурс]. - URL: http://mdc.custhelp.com/ app/answers/detail/a_id/18883/~/genepix%C2 %AE-file-formats.

Sykes K., Legutki J.B., Stratford P. Immunosignaturing: a critical review // Cell Press. - 2012. DOI:10.1016/j.tibtech.2012.10.012.

Cretich M., Chiari M. Peptide Mycroarrays. Methods and Protocols // Humana Press. - 2009. D0I:10.1007/978-1-60327-394-7.

Максимов А.В., Оскорбин Н.М. Многопользовательские информационные системы: основы теории и методы исследования. - Барнаул, 2013.

Оскорбин Н. М. Математические модели систем с латентными переменными // Известия Алт. гос. ун-та. - 2012. - № 1/2 (73).

Как цитировать
Анисимов, Д., Рязанов, М., & Шаповал, А. (1). Подход к обработке многомерных данных пептидных микрочипов. Известия Алтайского государственного университета, (1/2(85). https://doi.org/10.14258/izvasu(2015)1.2-13