RUS  ENG ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Матем. биология и биоинформ.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Матем. биология и биоинформ., 2017, том 12, выпуск 2, страницы 435–445 (Mi mbb304)  

Биоинформатика

Анализ многомерных данных пептидных микрочипов с использованием метода проекции на латентные структуры

Д. С. Анисимовa, С. В. Подлесныхa, Е. А. Колосоваa, Д. Н. Щербаковa, В. Д. Петроваb, С. А. Джонстонc, А. Ф. Лазаревb, Н. М. Оскорбинd, А. И. Шаповалac, М. А. Рязановa

a Российско-американский противораковый центр, Алтайский государственный университет, Барнаул, Россия
b Алтайский филиал РОНЦ им. Н.Н. Блохина, Барнаул, Россия
c Центр инноваций в медицине, Институт биодизайна, Университет штата Аризона, Темпи, Аризона, США
d Факультет математики и информационных технологий, Алтайский государственный университет, Барнаул, Россия

Аннотация: В настоящее время в качестве аналитической системы в различных медико-биологических исследованиях применяются биологические микрочипы, содержащие нуклеотиды, белки, пептиды, гликаны и другие биологические молекулы. Современные микрочипы активно модифицируются, увеличивается количество и плотность иммобилизированных молекул. Обработка больших массивов данных, полученных с помощью микрочипов, требует оптимизации алгоритмов их анализа. Данные получение на пептидных микрочипах имеют некоторые особенности и требует применения нестандартных методов статистического анализа. В настоящей работе представлены результаты анализа репертуара антител в сыворотках пациентов с диагнозом раком молочной железы, полученных с помощью микрочипов, содержащих 330 тысяч пептидов. Исследование методов уменьшения размерности, в частности, проекционных методов и методов отбора информативных признаков показало, что метод проекции на латентные структуры позволяет выявить эффективную размерность данных, уменьшить эффект переобучения модели и улучшить качество распознавания объектов. Точность результатов эксперимента оценена при помощи ROC-кривой, и наилучшее качество достигнуто с использованием трёх латентных структур без предварительной нормализации и с использованием всех пептидов.

Ключевые слова: микрочипы, пептиды, нормализация, латентные переменные, кластеризация, ROC-кривая, метод проекции на латентные структуры.

Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 17-04-00321_а
Министерство образования и науки Российской Федерации 6.3892.2017/4.6
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 17-04-00321 и в рамках выполнения государственного задания Минобрнауки России №6.3892.2017/4.6.


DOI: https://doi.org/10.17537/2017.12.435

Полный текст: PDF файл (1134 kB)
Список литературы: PDF файл   HTML файл

Тип публикации: Статья
УДК: 57.087
Материал поступил в редакцию 04.07.2017, опубликован 29.11.2017

Образец цитирования: Д. С. Анисимов, С. В. Подлесных, Е. А. Колосова, Д. Н. Щербаков, В. Д. Петрова, С. А. Джонстон, А. Ф. Лазарев, Н. М. Оскорбин, А. И. Шаповал, М. А. Рязанов, “Анализ многомерных данных пептидных микрочипов с использованием метода проекции на латентные структуры”, Матем. биология и биоинформ., 12:2 (2017), 435–445

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{AniPodKol17}
\by Д.~С.~Анисимов, С.~В.~Подлесных, Е.~А.~Колосова, Д.~Н.~Щербаков, В.~Д.~Петрова, С.~А.~Джонстон, А.~Ф.~Лазарев, Н.~М.~Оскорбин, А.~И.~Шаповал, М.~А.~Рязанов
\paper Анализ многомерных данных пептидных микрочипов с~использованием метода проекции на латентные структуры
\jour Матем. биология и биоинформ.
\yr 2017
\vol 12
\issue 2
\pages 435--445
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/mbb304}
\crossref{https://doi.org/10.17537/2017.12.435}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/mbb304
  • http://mi.mathnet.ru/rus/mbb/v12/i2/p435

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles
  • Просмотров:
    Эта страница:51
    Полный текст:14
    Литература:5

     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2019