Объектно-ориентированная архитектура информационной системы реконструкции генных регуляторных сетей

Объектно-ориентированная архитектура информационной системы реконструкции генных регуляторных сетей

Описана архитектура информационной системы, предназначенной для решения задач реконструкции генных регуляторных сетей, в основу которой положен объектно-ориентированный подход, определяющий ее открытость, универсальность и расширяемость. Предложен сценарий реконструкции, в котором осуществляется опт...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Datum:2017
Hauptverfasser: Фефелов, А.А., Литвиненко, В.И., Таиф, М.А., Вороненко, М.А.
Format: Artikel
Sprache:Russian
Veröffentlicht: Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України 2017
Schriftenreihe:Управляющие системы и машины
Schlagworte:
Методы и средства обработки данных и знаний
Online Zugang:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/131336
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Объектно-ориентированная архитектура информационной системы реконструкции генных регуляторных сетей / А.А. Фефелов, В.И. Литвиненко, М.А. Таиф, М.А. Вороненко // Управляющие системы и машины. — 2017. — № 4. — С. 67–75, 82. — Бібліогр.: 12 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id irk-123456789-131336
record_format dspace
spelling irk-123456789-1313362018-03-21T03:02:41Z Объектно-ориентированная архитектура информационной системы реконструкции генных регуляторных сетей Фефелов, А.А. Литвиненко, В.И. Таиф, М.А. Вороненко, М.А. Методы и средства обработки данных и знаний Описана архитектура информационной системы, предназначенной для решения задач реконструкции генных регуляторных сетей, в основу которой положен объектно-ориентированный подход, определяющий ее открытость, универсальность и расширяемость. Предложен сценарий реконструкции, в котором осуществляется оптимизация пространства поиска значений параметров S-системы. Описано архітектуру інформаційної системи, призначеної для вирішення завдань реконструкції генних регуляторних мереж, в основу якої закладено об'єктно-орієнтований підхід, який визначає її відкритість, універсальність і розширюваність. Запропоновано сценарій реконструкції, в якому проводиться оптимізація простору пошуку значень параметрів S-системи. Introduction. Insufficient level of understanding of the nature of regulation and functional mechanisms of gene regulatory networks does not allow to build their mathematical models, based on the fundamental laws of component’s interaction. Now, many different models and methods of gene regulatory reconstruction are developed, which have the advantages and disadvantages. At the choice of descriptive model it is necessary to consider the fact, that mathematical models, as a rule, have their own structure and a number of parameters, which need to be identified. A large number of computational methods are developed, for structuralparametric model’s identification. The majority of them have increased resistance to noise and uncertainty contained in the initial data. The presence of this property is real for the selection of a computational method, used for solving the reconstructing problem of the gene regulatory network based on the gene expression data. Purpose. The purpose of this work is the development of the information system architecture for the gene regulatory network reconstruction, based on the object-oriented approach. Method. The authors used the method of object-oriented design for the developing of this information system. Results. The architecture of the information system for the gene regulatory networks reconstruction, based on the objectoriented approach is proposed. The S-system is applied as a computational model. The parameters and structure are calculated using the clonal selection algorithm. The gene expression profiles are used as an input data. The developed system includes four basic components: the data source, the model, the solution converter and the identification method. The scenario of solving gene network reconstruction problem is developed. In addition, an iterative algorithm for the space optimization search of the computational model parameter values is implemented in this scenario. Conclusion. The developed architecture is open, so that allows to add or replace the separate components by expansions. Further researches suggest to expand the range of used models, such as radial-base network model and wavelet-neural network model, as well as the system for the gene expression programming. In the future, we are planning to implement the addition of new evolutionary algorithms to the information system. In such a way, the work of the evolutionary operators by the development of new scenarios for solving the gene regulatory networks reconstruction problems can be improved. 2017 Article Объектно-ориентированная архитектура информационной системы реконструкции генных регуляторных сетей / А.А. Фефелов, В.И. Литвиненко, М.А. Таиф, М.А. Вороненко // Управляющие системы и машины. — 2017. — № 4. — С. 67–75, 82. — Бібліогр.: 12 назв. — рос. 0130-5395 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/131336 574:004.2 ru Управляющие системы и машины Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
language Russian
topic Методы и средства обработки данных и знаний
Методы и средства обработки данных и знаний
spellingShingle Методы и средства обработки данных и знаний
Методы и средства обработки данных и знаний
Фефелов, А.А.
Литвиненко, В.И.
Таиф, М.А.
Вороненко, М.А.
Объектно-ориентированная архитектура информационной системы реконструкции генных регуляторных сетей
Управляющие системы и машины
description Описана архитектура информационной системы, предназначенной для решения задач реконструкции генных регуляторных сетей, в основу которой положен объектно-ориентированный подход, определяющий ее открытость, универсальность и расширяемость. Предложен сценарий реконструкции, в котором осуществляется оптимизация пространства поиска значений параметров S-системы.
format Article
author Фефелов, А.А.
Литвиненко, В.И.
Таиф, М.А.
Вороненко, М.А.
author_facet Фефелов, А.А.
Литвиненко, В.И.
Таиф, М.А.
Вороненко, М.А.
author_sort Фефелов, А.А.
title Объектно-ориентированная архитектура информационной системы реконструкции генных регуляторных сетей
title_short Объектно-ориентированная архитектура информационной системы реконструкции генных регуляторных сетей
title_full Объектно-ориентированная архитектура информационной системы реконструкции генных регуляторных сетей
title_fullStr Объектно-ориентированная архитектура информационной системы реконструкции генных регуляторных сетей
title_full_unstemmed Объектно-ориентированная архитектура информационной системы реконструкции генных регуляторных сетей
title_sort объектно-ориентированная архитектура информационной системы реконструкции генных регуляторных сетей
publisher Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
publishDate 2017
topic_facet Методы и средства обработки данных и знаний
url http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/131336
citation_txt Объектно-ориентированная архитектура информационной системы реконструкции генных регуляторных сетей / А.А. Фефелов, В.И. Литвиненко, М.А. Таиф, М.А. Вороненко // Управляющие системы и машины. — 2017. — № 4. — С. 67–75, 82. — Бібліогр.: 12 назв. — рос.
series Управляющие системы и машины
work_keys_str_mv AT fefelovaa obʺektnoorientirovannaâarhitekturainformacionnojsistemyrekonstrukciigennyhregulâtornyhsetej
AT litvinenkovi obʺektnoorientirovannaâarhitekturainformacionnojsistemyrekonstrukciigennyhregulâtornyhsetej
AT taifma obʺektnoorientirovannaâarhitekturainformacionnojsistemyrekonstrukciigennyhregulâtornyhsetej
AT voronenkoma obʺektnoorientirovannaâarhitekturainformacionnojsistemyrekonstrukciigennyhregulâtornyhsetej
first_indexed 2025-07-09T15:15:07Z
last_indexed 2025-07-09T15:15:07Z
_version_ 1837182861910736896
fulltext ISSN 0130-5395, УСиМ, 2017, № 4 67 Методы и средства обработки данных и знаний УДК 574:004.2 А.А. Фефелов, В.И. Литвиненко, М.А. Таиф, М.А. Вороненко Объектно-ориентированная архитектура информационной системы реконструкции генных регуляторных сетей Описана архитектура информационной системы, предназначенной для решения задач реконструкции генных регуляторных сетей, в основу которой положен объектно-ориентированный подход, определяющий ее открытость, универсальность и рас- ширяемость. Предложен сценарий реконструкции, в котором осуществляется оптимизация пространства поиска значений па- раметров S-системы. Ключевые слова: генные регуляторные сети, реверсная инженерия, экспрессия генов, S-система, алгоритм клонального отбо- ра, информационная система, структурно-параметрическая идентификация. Описано архітектуру інформаційної системи, призначеної для вирішення завдань реконструкції генних регуляторних мереж, в основу якої закладено об'єктно-орієнтований підхід, який визначає її відкритість, універсальність і розширюваність. Запропо- новано сценарій реконструкції, в якому проводиться оптимізація простору пошуку значень параметрів S-системи. Ключові слова: генні регуляторні мережі, реверсна інженерія, експресія генів, S-система, алгоритм клонального відбору, ін- формаційна система, структурно-параметрична ідентифікація. Введение. Генные регуляторные сети (ГРС) – это сложные биологические системы, состоя- щие из множества взаимосвязанных компонен- тов и обладающие нелинейной динамикой. Недостаточный уровень понимания природы регуляции и механизмов функционирования ГРС не позволяет строить их математические модели, базируемые на фундаментальных за- конах взаимодействия компонентов. Однако современные исследования в области молеку- лярной биологии совместно с новейшими тех- ническими достижениями, такими как ДНК- микрочипы, создали необходимые условия, при которых можно одновременно измерять уровни экспрессии множества генов, получая внушительные объемы данных, ранее недос- тупных для исследования [1]. Рост объема экс- периментальной информации обусловил науч- ный интерес к проблеме создания новых мето- дов идентификации, позволяющих использо- вать данные экспрессии для реконструкции архитектуры и поведения ГРС. Цель реконструкции ГРС – воспроизведение регуляторных взаимодействий и механизмов, функционирующих на уровне генов. На дан- ный момент разработано множество различ- ных моделей и методов реконструкции ГРС (от булевых сетей до систем обыкновенных диф- ференциальных уравнений), обладающих дос- тоинствами и недостатками [2–5]. При выборе описательной модели необходимо учитывать, что математические модели, как правило, об- ладают собственной структурой и рядом пара- метров, которые необходимо настраивать (идентифицировать). Для структурно-парамет- рической идентификации моделей разработано большое количество вычислительных методов, многие из которых обладают повышенной ус- тойчивостью к шумам и неопределенности, со- держащимся в исходных данных. Данное свой- ство при выборе вычислительного метода акту- ально и для профилей экспрессии генов, несмот- ря на то, что, как правило, данные перед исполь- зованием подвергаются предобработке. Концептуальная модель информацион- ной системы реконструкции генных регу- ляторных сетей Разработка архитектуры информационной системы (ИС) осуществлялась с учетом требо- ваний открытости, универсальности и взаимо- заменяемости компонентов. Существенные раз- личия в математическом аппарате и алгорит- мах функционирования моделей и методов их настройки, требующих создания средств со- пряжения между элементами системы, опреде- лили структуру ИС (рис. 1). 68 ISSN 0130-5395, УСиМ, 2017, № 4 Центральный компонент ИС – модель ГРС и средства ее оценивания. В данной статье в качестве модели ГРС выбрана система обык- новенных дифференциальных уравнений, вы- раженная в форме S-системы. Метод иденти- фикации модели представлен алгоритмом кло- нального отбора, в котором реализованы два способа кодирования индивидуумов: бинарное и вещественное. Блок идентификации – это тот компонент системы, в котором выполняется поиск оптимальной структуры и параметров модели ГРС в соответствии с данными экс- прессии, поступающими в систему из источ- ников данных. Из блока идентификации гене- рируемые варианты решений поступают в блок модели, где осуществляется их оценива- ние, которое в свою очередь влияет на алго- ритмы идентификации. Для сопряжения моде- ли и метода ее настройки введен блок преобра- зования решений. Здесь проводится кодирова- ние и декодирование решений для преобразо- вания их из формы, используемой в методе идентификации, в форму структуры и пара- метров конкретной модели ГРС и обратно. Благодаря наличию этого блока модель и ме- тод независимы друг от друга по данным, что позволяет достаточно легко заменять соответ- ствующие компоненты ИС, а также расширять ее архитектуру. Далее рассматривается функ- ционирование каждого из выделенных блоков. Модель генных регуляторных сетей Системы обыкновенных дифференциальных уравнений (ОДУ) – наиболее точные модели, позволяющие максимально близко к реально- сти воспроизводить динамику ГРС. Чаще всего систему ОДУ представляют в форме S-сис- темы [6], которая, с одной стороны, является нелинейной моделью и поэтому достаточно точно описывает генную сеть, а с другой, – об- ладая характерной структурой, дает возмож- ность легко реконструировать топологию ГРС. В общем виде S-система выглядит так: 1 1 α βij ij N N g hi i j i j J J dx x x dt      , (1) где  ix t – переменная состояния, выражаю- щая концентрацию продукта экспрессии i-го гена в момент времени t; N – число компонен- тов (генов) в сети; параметры gij и hij опреде- ляют характер и степень воздействия гена xj на ген xi; i, i – неотрицательные коэффициенты. Поскольку данная система ОДУ не имеет аналитического решения, ее решают одним из методов численного интегрирования, напри- мер методом Рунге–Кутты. Принимая во вни- мание сказанное, получена следующая струк- тура классов блока модели ГРС (рис. 2). Класс SSystemDomain представляет собой архетип модели генной сети. Он инкапсулиру- ет объект класса SSystemModel, в котором вы- полняется вычисление правой части системы (1). Класс SSystemModel реализует интерфейс RealValuedModel, используемый объектами Ode- SystemEvaluator в качестве подынтегральной функции. В классе OdeSystemEvaluator осуще- ствляется решение системы ОДУ одним из вы- бранных методов (Methods). OdeSystemEva- luator получает данные о начальных условиях из источника данных (класс RealDataCacher). Для оценивания текущего решения использу- ется интерфейс ErrorMeasure, реализуемый классом StdErrorMeasure, где вычисляется ошибка модели на временных рядах данных экспрессии генов. В настоящей статье для рас- чета ошибки применяется следующее выраже- ние [7]:       2 0 0 1 1 0 Δ Δ Δ MN T i i i j i x t j t x t j t f x t j t            , (2) Данные экспрессииИсточник данных Модель ГРС Метод идентификации модели Варианты решенийОценка решений Преобразователь решений Рис. 1. Концептуальная модель ИС реконструкции ГРС ISSN 0130-5395, УСиМ, 2017, № 4 69 где t0 – начальное время; Δt – временной шаг; T – количество данных временного ряда экс- прессии;  0 ΔM ix t j t – значения концентра- ции, полученные решением системы ОДУ (1);  0 Δix t j t – наблюдаемые значения концен- трации из временного ряда экспрессии (класс RealDataCacher). Вместо класса SSystemDomain можно исполь- зовать другие типы вычислительных моделей, например, нейронную сеть [8], взвешенную сум- му [9] или генетическую программу [10]. В этом случае разработанная структура классов позволяет либо заменить соответствующий ком- понент, либо расширить архитектуру, добавив новый архетип и ассоциировав его с теми же объектами, что и у класса SSystemDomain. Метод идентификации модели Основная трудность идентификации моде- лей в форме S-системы – это высокая размер- ность задачи. Количество параметров, которые необходимо найти, определяется выражением 2N(N + 1). В решении подобных задач опти- мальные результаты показывают искусствен- ные иммунные системы (ИИС) [11] – произ- водные модели, в основу которых положены результаты исследований теоретической им- мунологии. Согласно этим исследованиям ес- тественные иммунные механизмы высших су- ществ обладают признаками, свойственными системам распознавания образов. Специфиче- ские свойства иммунной системы как распре- деленной, децентрализованной и неоднород- ной структуры положены в основу различных моделей, описывающих процессы поиска, об- наружения, распознавания и защиты организ- ма от чужеродных агентов – вирусов и бакте- рий. Одна из таких моделей – клональный от- бор [12], функция которого заключается в по- следовательной адаптации популяции антител – вариантов решения задачи к входящему ан- тигену – целевой функции. Во время адапта- ции популяция антител подвергается ряду циклических воздействий, таких как: селекция, клонирование, мутация и повторная селекция. Одним из параметров работы каждой из фаз Рис. 2. Диаграмма классов блока модели ГРС 70 ISSN 0130-5395, УСиМ, 2017, № 4 является мера аффинности, выражающая сте- пень близости индивидуума к оптимальному решению. В данной статье алгоритм клональной селек- ции выбран в качестве метода идентификации модели ГРС. Кодирование решений и псевдо- код алгоритма клонального отбора показаны на рис. 3 и 4. Объектная декомпозиция модуля ИС, осу- ществляющего структурно-параметрическую идентификацию модели генной сети, показана на рис. 5. g11 g1Nα1 β1 h11 h1N αi βi gi1 giN hi1 hiN... ... ... ... ... αN βN gN1 gNN hN1 hNN... ...... Рис. 3. Структура антитела, кодирующего S-систему Поколение = 0 Создать начальную популяцию антител (Ab0) цикл пока условие_останова e = false Поколение = Поколение + 1 Вычислить аффинность антител к антигену (f) Выбрать антитела с наибольшей аффинностью Создать клоны выбранных антител (в количестве n~f) Провести мутацию клонов (с вероятностью pmut!~f) Вычислить аффинность клонов к антигену (fc) Выбрать клоны с наибольшей аффинностью Перенести клоны в основную популяцию Заменить d антител с наименьшей аффинностью конец цикла пока Рис. 4. Псевдокод алгоритма клонального отбора Рис. 5. Диаграмма классов блока идентификации модели ISSN 0130-5395, УСиМ, 2017, № 4 71 В ИИС, в зависимости от типа задачи, можно использовать различные способы представления решений. Наиболее часто применяются бинар- ное и вещественное представления, при которых в первом случае антитело формируется как не- прерывная строка бит, а во втором – как вектор вещественных чисел. Оба варианта представле- ния поддерживаются разработанной ИС. Класс ByteIndividData соответствует антителу с бинар- ным кодированием. Класс RealIndividData пред- ставляет индивидуумы с вещественным кодиро- ванием. Оба класса являются наследниками век- торной модели данных и реализуют один интер- фейс IndividData. Единый интерфейс удобен для доступа к данным антитела из других модулей ИС. Для каждого представления созданы от- дельные классы популяции: BinaryPopulation и RealPopulation. В этих классах реализованы ос- новные методы воздействия на индивидуумы, такие как селекция, клонирование, мутация. Клональный алгоритм наследует абстрактный класс CellEvolution, разработанный для создания возможности расширения архитектуры другими эволюционными методами, например, генетиче- скими алгоритмами. Класс клонального алго- ритма ClonalgT реализован в виде шаблона, по- зволяющего абстрагироваться от способов пред- ставления индивидуумов. Его наследуют классы BinaryClonalg и RealClonalg, работающие с кон- кретными типами данных. Преобразователь решений и источник данных Два блока ИС выполняют функции, обеспе- чивающие нормальное функционирование ос- тальных конструкций (рис. 6, 7). Рис. 6. Диаграмма классов блока преобразования решений 72 ISSN 0130-5395, УСиМ, 2017, № 4 Как упоминалось ранее, преобразователь решений служит связующим звеном между моделью и методом, обеспечивая им незави- симое функционирование. В диаграмме (см. рис. 6) модель представлена архетипом SSys- temDomain, а метод – шаблоном ClonalgT. Ме- тод ассоциирован с моделью через интерфейс IndividMapper, в котором декларируется опе- рация evaluate(), обеспечивающая передачу данных варианта решения в блок модели и возвращающая значение оценки этого варианта решения. Интерфейс IndividMapper реализован классами SSystemFromBinaryMapper и SSys- temFromRealMapper в соответствии с бинар- ным и вещественным представлением реше- ний. Преобразователь решений включает в се- бя ряд существенных свойств, основными из которых являются верхняя и нижняя границы интервалов представления значений (m_ranges, m_rateRange, m_kineticRange). Данные интер- валы определяют границы гиперкуба, внутри которого алгоритм идентификации ведет поиск оптимального решения. Границы интервалов можно сделать вариативными, что создаст до- полнительные преимущества при решении за- дач идентификации. Блок источника данных организован так, чтобы, с одной стороны, обеспечивать загруз- ку и хранение данных разных типов, а с другой – давать возможность быстрого доступа к ним при поддержке производительности ИС на вы- соком уровне. Класс LocalDataLoader служит контейнером для объектов типа RawData, ко- торый хранит в себе запись с произвольным количеством полей, содержащих данные лю- бого типа. В данной статье LocalDataLoader обеспечивает загрузку данных с локального носителя (диска). Однако наличие интерфейса DataLoader позволяет расширять ассортимент загрузчиков и возможность загрузки по сети или с внешнего устройства (рис. 7). Прямой доступ к данным в формате Raw- Data слишком медленный, что негативно ска- зывается на производительности ИС. Обраще- ние к данным осуществляется на протяжении всего времени работы системы через блок мо- дели, где они сравниваются с данными мо- дельного эксперимента для каждого варианта решения. Для ускорения доступа к данным ав- торами введен абстрактный класс DataCacher, имеющий конкретные реализации: RealData- Cacher и IntegerDataCacher. Данные кеширу- ются строго по типам (что видно по названиям классов) и ассоциируются с теми объектами системы, которые могут обратиться к ним во время выполнения программы. Взаимодействие объектов в системе Объекты ИС взаимодействуют посредством ассоциативных связей, процесс установки ко- торых подобен построению блочной конст- рукции, где каждый отдельный блок выполня- ет какое-либо элементарное действие, а все блоки в совокупности решают общую задачу. Такой подход дает определенную свободу раз- Рис. 7. Диаграмма классов блока источника данных ISSN 0130-5395, УСиМ, 2017, № 4 73 работчикам и даже пользователям, позволяя вносить коррективы в структуру системы, оп- тимизирующие ее работу. Пример диаграммы взаимодействия объектов ИС с расширенной структурой показан на рис. 8. Как видно из ри- сунка, в системе приведены два блока иденти- фикации, использующих разные способы представления решений (algBin и algReal) и, соответственно, два преобразователя решений (mapperBin и mapperReal). При этом оба алго- ритма идентификации могут функционировать в параллельном режиме. Между ними может быть организовано взаимодействие по анало- гии с меметическим алгоритмом. Работа ИС демонстрируется на рис. 9, где показана диаграмма деятельности, реализую- щая один из сценариев решения задачи рекон- струкции ГРС. В сценарии используются объ- екты класса SSystemFromBinaryMapper для оп- тимизации границ интервалов значений, кото- рые могут принимать параметры S-системы в процессе решения задачи структурно-парамет- рической идентификации. В каждой итерации сценария выполняется однократный запуск ал- горитма идентификации, и в зависимости от полученного результата осуществляется кор- рекция интервалов согласно следующим соот- ношениям, предложенным авторами: 0 0 1 1υ , υ , 2 2 i iopt opt i i i s R s R R           (3) 1 , если 1 1 1 1 1 , в противном случае илиυ ε υ ε r opt l opt r i g i i i i i i s s k r r s s k                  , где Ri – интервал значений, которые может принимать параметр S-системы в i-й итерации сценария; 1υopt i – оптимальное значение пара- метра S-системы, полученное в (i – 1)-й итера- ции сценария; R0 – начальный интервал значе- ний параметра S-системы;  1g gk k  – коэф- фициент расширения интервала;  0 1s sk k  – коэффициент сжатия интервала;  1 1 1,l r i i iR r r   – интервал значений, которые может принимать параметр S-системы в (i – 1)-й итерации сцена- рия;  – пороговое значение, фиксирующее факт достижения параметром 1υopt i левой или правой границы интервала Ri – 1. Применитель- но к S-системе обозначение  подразумевает один из параметров , , g или h. По сути данный сценарий выполняетт по- очередную оптимизацию решений внутри фик- сированного пространства поиска и оптимиза- цию собственно пространства относительно текущего лучшего решения. Рис. 8. Диаграмма взаимодействия объектов системы 74 ISSN 0130-5395, УСиМ, 2017, № 4 Заключение. Архитектура информационной системы реконструкции генных регуляторных сетей, основана на использовании объектно- ориентированного подхода. Архитектура от- крыта, имеет возможность расширения, добав- ления или замещения отдельных компонентов. В минимальном исполнении система содержит четыре компонента: источник данных, модель, преобразователь решений и метод идентифи- кации. В качестве вычислительной модели вы- брана S-система, которая подвергается струк- турно-параметрической идентификации мето- дом клонального отбора. На основе разрабо- танной архитектуры предложен сценарий ре- шения задачи реконструкции генной сети, в котором реализован итерационный алгоритм оптимизации пространства поиска значений параметров вычислительной модели. Даль- нейшие исследования предполагают расшире- ние ассортимента используемых моделей (до- бавление в ИС модели радиально-базисной и вейвлет-нейронной сети, а также системы про- граммирования экспрессии генов) и новых эволюционных алгоритмов, усовершенствова- Рис. 9. Диаграмма деятельности сценария решения задачи реконструкции ГРС ISSN 0130-5395, УСиМ, 2017, № 4 75 ние работы эволюционных операторов и раз- работку новых сценариев для решения задач реконструкции генных сетей. 1. DeRisi J.L., Lyer V.R., Brown P.O. Exploring the meta- bolic and genetic control of gene expression on a ge- nomic scale // Science. – 1997. – 278. – P. 680–686. 2. Akutsu T., Miyano S., Kuhara S. Identification of ge- netic networks from a small number of gene expres- sion patterns under the boolean network model // Pa- cific Symposium on Biocomputing (PSB’99), Jan. 1999: proc. – Maui, Hawaii, USA, 1999. – P. 17–28. 3. Bower J.M., Bolouri H. Computational Modeling of Genetic and Biochemical Networks. – The MIT Press, 2001. – 336 p. 4. Development of a system for the inference of large scale genetic networks / Y. Maki, D. Tominaga, M. Oka- moto et al. // Pacific Symposium on Biocomputing (PSB’01), Jan. 2001: proc. – Maui, Hawaii, USA, 2001. – P. 446–458. 5. Gene networks inference using dynamic bayesian net- works / B.-E. Perrin, L. Ralaivola, A. Mazurie et al. // Bioinformatics. – 2003. – 19(2). – P. 138–148. 6. Savageau M.A. Introduction to S-systems and the un- derlying power-law formalism // Mathematical and Computer Modelling. – 1988. – 11. – P. 546–551. 7. Tominaga D., Koga N., Okamoto M. Efficient numeri- cal optimization algorithm based on genetic algorithm for inverse problem // Genetic and Evolutionary Com- putation Conference (GECCO’00), July 2000: proc. – Las Vegas, Nevada, USA, 2000. – 251. – P. 251–258. 8. Hybrid Approach for Gene Regulatory Networks Recon- struction / A.A. Fefelov, V.I. Lytvynenko, M.A. Taif et al. // Upr. Sist. Mas., 2017. – № 3. – P. 63–72. 9. Weaver D.C., Workman C.T., Stormo G.D. Modeling regulatory networks with weight matrices // Pacific Sym- posium on Biocomputing 4 (PSB’99), 4–9 Jan. 1999: proc. – Maui, Hawaii, USA, 1999. – P. 112–123. 10. Sakamoto E., Iba H. Inferring a system of differential equations for a gene regulatory network by using ge- netic programming // Congress on Evolutionary Com- putation, 27–30 May 2001: proc. – COEX, Seoul, Ko- rea, 2001. – P. 720–726. 11. De Castro L.N., Timmis J. Artificial Immune Systems: A New Computational Intelligence Approach. – Hei- delberg: Springer, 2002. – 357 p. 12. De Castro L.N., Von Zuben F.J. Learning and optimi- zation using the clonal selection principle // IEEE Transactions on Evolutionary Computation. – 2002. – 6(3). – P. 239–251. Поступила 15.08.2017 E-mail: fao1976@ukr.net, immun56@gmail.com, taifmohamedali@gmail.com, mary_voronenko@i.ua © А.А. Фефелов, В.И. Литвиненко, М.А. Таиф, М.А. Вороненко, 2017 A.A. Fefelov1, V.I. Lytvynenko2, M.A. Taif3, M.A. Voronenko4 1 PhD in Techn. Sciences, Associate Professor, Department of Design of Kherson National Technical University, Bereslavskoe Shosse, 24, Kherson, 73008, Ukraine, fao1976@ukr.net 2 Doctor of Technical Sciences, Professor, Head of the Department of Informatics and Computer Science of Kherson National Technical University, Bereslavskoe Shosse, 24, Kherson, 73008, Ukraine, immun56@gmail.com 3 Graduate student of the Department of Informatics and Computer Science, Kherson National Technical University, Bereslavskoe Shosse, 24, Kherson, 73008, Ukraine, taifmohamedali@gmail.com 4 PhD in Techn. Sciences, Associate Professor, the Department of Informatics and Computer Science of Kherson National Technical University, Beryslavske highway, 24, Kherson, 73008, Ukraine, mary_voronenko@i.ua Object-Oriented Architecture of the Information System for the Reconstruction of the Gene Regulatory Networks Keywords: gene regulatory networks, reverse engineering, gene expression, S-system, clonal selection algorithm, information system, structural-parametric identification. Introduction. Insufficient level of understanding of the nature of regulation and functional mechanisms of gene regulatory networks does not allow to build their mathematical models, based on the fundamental laws of component’s interaction. Now, many different models and methods of gene regulatory reconstruction are developed, which have the advantages and disadvantages. At the choice of descriptive model it is necessary to consider the fact, that mathematical models, as a rule, have their own structure and a number of parameters, which need to be identified. A large number of computational methods are developed, for structural- parametric model’s identification. The majority of them have increased resistance to noise and uncertainty contained in the initial data. The presence of this property is real for the selection of a computational method, used for solving the reconstructing problem of the gene regulatory network based on the gene expression data. Purpose. The purpose of this work is the development of the information system architecture for the gene regulatory network reconstruction, based on the object-oriented approach. Method. The authors used the method of object-oriented design for the developing of this information system. Окончание на стр. 82 82 ISSN 0130-5395, УСиМ, 2017, № 4 notice their appearance. In the flow of newest hardware, software and methodologies, there are those that can be useful for the pro- duction of traditional educational content. Here we considered the problems of preparing such incremental solutions. Note that the educational content is a collective concept and includes not only the problems of preparing quality textbooks, but also a significant number of other educational applications: educational multimedia, virtual reality technologies for educational purposes, and others. Thus, the current problems of creating the objects of virtual reality (VR) are described. Purpose. The state of the technologies of life-long education in Ukraine is in the conditions of possible using the objects of virtual reality in any forms of education of the learning process without specifying the requirement of the subject area. The task of the research is to develop a universal methodology for using BP facilities in the institutions of Ministry of Education and Science of Ukraine. Methods. The principle method of creating VR objects and a basic description of VR-laboratories are shown. Results. The urgency of this task underscores the state of this field of the public sector at all levels of accreditation. The adoption of the draft “Law on Education” forms the actual principles of the educational policy and is designed to release the consciousness of the trainees and to prepare them for the adequate perception of the subjects to the depth necessary to acquire the practical skills that are realized in the modern world, in the conditions of the developing economy of the country. In addi- tion to the social cause, the need to fill this niche in terms of IT progress is evident, which will determine the development of the methodological and technological base of any institution of NAS and MES of Ukraine. 1. https://ru.wikipedia.org/wiki/ A virtual reality. (In Russian). 2. Myron W. Krueger, Artificial Reality, Artificial Reality II, Addison-Wesley Professional; 2 edition June, 14, 1991. – 304 p. (In Russian). 3. Govorunov A.V. Chelovek v situatsii virtualnoy realnosti. – http://anthropology.ru/ru/text/govorunov-av/chelovek-v-situacii- virtualnoy-realnosti. (In Russian). 4. Kirillov D. Virtualnaya realnost v obrazovanii: Formatyi, http://www.edutainme.ru/post/vr-formats/ (In Russian). 5. Gritsenko V.I., Shlezinger M.I. Formalnyie modeli, zadachi i algoritmyi obraznogo myishleniya, Avtomatika-2011/AUTOMATICS- 2011, Materiali 18-yi mizhnorodnoyi konferentsiyi z avtomatichnogo upravlinnya (Lviv 28–30 sept. 2011). – P. 110–113. (In Rus- sian). 6. Ochkova Е. 9 sfer primeneniya virtualnoy realnosti: razmery ryinka i perspektivy, https//vc.ru/p/vr-use 7. Rozenson I. A.Osnovyi teorii dizayna.– Piter, 2006.– P.153–156.– 224 p.– (Uchebnik dlya vuzov)., Proishozhdenie ponyatiya «virtu- alnaya realnost». (In Russian). 8. Proekt Zakona ob obrazovanii: printsipyi obrazovatelnoy politiki. – http://www.kmu.gov.ua/control/ru/publish/ arti- cle?art_id=248621505&cat_id=246935189. (In Russian). 9. Manako A.F. Strategichni pitannya vprovadzhennya IKT u navchalniy protses, Informatika ta Informatsiyni tehnologiyi v navchalnih zakladah. – 2014. N5. (In Russian). 10. Gritsenko V.I., Manako A.F., Sinitsa E.M. Nepreryivnoe obrazovanie i innovatsionnyie elektronnyie nauchno-obrazovatelnyie prostranstva, V kolektivniy monografiyi «Novyie informatsionnyie tehnologii v obrazovanii dlya vseh: nepreryivnoe obuchenie» [Avtorskiy kolektiv: V.I. Gritsenko ta In.]. – K.: AkademperIodika, 2013. – P. 121–205. (In Russian).  Окончание статьи Фефелова А.А. и др. Results. The architecture of the information system for the gene regulatory networks reconstruction, based on the object- oriented approach is proposed. The S-system is applied as a computational model. The parameters and structure are calculated using the clonal selection algorithm. The gene expression profiles are used as an input data. The developed system includes four basic components: the data source, the model, the solution converter and the identification method. The scenario of solving gene network reconstruction problem is developed. In addition, an iterative algorithm for the space optimization search of the computational model parameter values is implemented in this scenario. Conclusion. The developed architecture is open, so that allows to add or replace the separate components by expansions. Further researches suggest to expand the range of used models, such as radial-base network model and wavelet-neural net- work model, as well as the system for the gene expression programming. In the future, we are planning to implement the ad- dition of new evolutionary algorithms to the information system. In such a way, the work of the evolutionary operators by the development of new scenarios for solving the gene regulatory networks reconstruction problems can be improved.  << /ASCII85EncodePages false /AllowTransparency false /AutoPositionEPSFiles true /AutoRotatePages /None /Binding /Left /CalGrayProfile (Dot Gain 20%) /CalRGBProfile (sRGB IEC61966-2.1) /CalCMYKProfile (U.S. Web Coated \050SWOP\051 v2) /sRGBProfile (sRGB IEC61966-2.1) /CannotEmbedFontPolicy /Error /CompatibilityLevel 1.4 /CompressObjects /Tags /CompressPages true /ConvertImagesToIndexed true /PassThroughJPEGImages true /CreateJobTicket false /DefaultRenderingIntent /Default /DetectBlends true /DetectCurves 0.0000 /ColorConversionStrategy /CMYK /DoThumbnails false /EmbedAllFonts true /EmbedOpenType false /ParseICCProfilesInComments true /EmbedJobOptions true /DSCReportingLevel 0 /EmitDSCWarnings false /EndPage -1 /ImageMemory 1048576 /LockDistillerParams false /MaxSubsetPct 100 /Optimize true /OPM 1 /ParseDSCComments true /ParseDSCCommentsForDocInfo true /PreserveCopyPage true /PreserveDICMYKValues true /PreserveEPSInfo true /PreserveFlatness true /PreserveHalftoneInfo false /PreserveOPIComments true /PreserveOverprintSettings true /StartPage 1 /SubsetFonts true /TransferFunctionInfo /Apply /UCRandBGInfo /Preserve /UsePrologue false /ColorSettingsFile () /AlwaysEmbed [ true ] /NeverEmbed [ true ] /AntiAliasColorImages false /CropColorImages true /ColorImageMinResolution 300 /ColorImageMinResolutionPolicy /OK /DownsampleColorImages true /ColorImageDownsampleType /Bicubic /ColorImageResolution 300 /ColorImageDepth -1 /ColorImageMinDownsampleDepth 1 /ColorImageDownsampleThreshold 1.50000 /EncodeColorImages true /ColorImageFilter /DCTEncode /AutoFilterColorImages true /ColorImageAutoFilterStrategy /JPEG /ColorACSImageDict << /QFactor 0.15 /HSamples [1 1 1 1] /VSamples [1 1 1 1] >> /ColorImageDict << /QFactor 0.15 /HSamples [1 1 1 1] /VSamples [1 1 1 1] >> /JPEG2000ColorACSImageDict << /TileWidth 256 /TileHeight 256 /Quality 30 >> /JPEG2000ColorImageDict << /TileWidth 256 /TileHeight 256 /Quality 30 >> /AntiAliasGrayImages false /CropGrayImages true /GrayImageMinResolution 300 /GrayImageMinResolutionPolicy /OK /DownsampleGrayImages true /GrayImageDownsampleType /Bicubic /GrayImageResolution 300 /GrayImageDepth -1 /GrayImageMinDownsampleDepth 2 /GrayImageDownsampleThreshold 1.50000 /EncodeGrayImages true /GrayImageFilter /DCTEncode /AutoFilterGrayImages true /GrayImageAutoFilterStrategy /JPEG /GrayACSImageDict << /QFactor 0.15 /HSamples [1 1 1 1] /VSamples [1 1 1 1] >> /GrayImageDict << /QFactor 0.15 /HSamples [1 1 1 1] /VSamples [1 1 1 1] >> /JPEG2000GrayACSImageDict << /TileWidth 256 /TileHeight 256 /Quality 30 >> /JPEG2000GrayImageDict << /TileWidth 256 /TileHeight 256 /Quality 30 >> /AntiAliasMonoImages false /CropMonoImages true /MonoImageMinResolution 1200 /MonoImageMinResolutionPolicy /OK /DownsampleMonoImages true /MonoImageDownsampleType /Bicubic /MonoImageResolution 1200 /MonoImageDepth -1 /MonoImageDownsampleThreshold 1.50000 /EncodeMonoImages true /MonoImageFilter /CCITTFaxEncode /MonoImageDict << /K -1 >> /AllowPSXObjects false /CheckCompliance [ /None ] /PDFX1aCheck false /PDFX3Check false /PDFXCompliantPDFOnly false /PDFXNoTrimBoxError true /PDFXTrimBoxToMediaBoxOffset [ 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 ] /PDFXSetBleedBoxToMediaBox true /PDFXBleedBoxToTrimBoxOffset [ 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 ] /PDFXOutputIntentProfile () /PDFXOutputConditionIdentifier () /PDFXOutputCondition () /PDFXRegistryName () /PDFXTrapped /False /CreateJDFFile false /Description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> /CHS <FEFF4f7f75288fd94e9b8bbe5b9a521b5efa7684002000410064006f006200650020005000440046002065876863900275284e8e9ad88d2891cf76845370524d53705237300260a853ef4ee54f7f75280020004100630072006f0062006100740020548c002000410064006f00620065002000520065006100640065007200200035002e003000204ee553ca66f49ad87248672c676562535f00521b5efa768400200050004400460020658768633002> /CHT <FEFF4f7f752890194e9b8a2d7f6e5efa7acb7684002000410064006f006200650020005000440046002065874ef69069752865bc9ad854c18cea76845370524d5370523786557406300260a853ef4ee54f7f75280020004100630072006f0062006100740020548c002000410064006f00620065002000520065006100640065007200200035002e003000204ee553ca66f49ad87248672c4f86958b555f5df25efa7acb76840020005000440046002065874ef63002> /CZE <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> /DAN <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> /DEU <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> /ESP <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> /ETI <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> /FRA <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> /GRE <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a stvaranje Adobe PDF dokumenata najpogodnijih za visokokvalitetni ispis prije tiskanja koristite ove postavke. Stvoreni PDF dokumenti mogu se otvoriti Acrobat i Adobe Reader 5.0 i kasnijim verzijama.) /HUN <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> /ITA <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> /JPN <FEFF9ad854c18cea306a30d730ea30d730ec30b951fa529b7528002000410064006f0062006500200050004400460020658766f8306e4f5c6210306b4f7f75283057307e305930023053306e8a2d5b9a30674f5c62103055308c305f0020005000440046002030d530a130a430eb306f3001004100630072006f0062006100740020304a30883073002000410064006f00620065002000520065006100640065007200200035002e003000204ee5964d3067958b304f30533068304c3067304d307e305930023053306e8a2d5b9a306b306f30d530a930f330c8306e57cb30818fbc307f304c5fc59808306730593002> /KOR <FEFFc7740020c124c815c7440020c0acc6a9d558c5ec0020ace0d488c9c80020c2dcd5d80020c778c1c4c5d00020ac00c7a50020c801d569d55c002000410064006f0062006500200050004400460020bb38c11cb97c0020c791c131d569b2c8b2e4002e0020c774b807ac8c0020c791c131b41c00200050004400460020bb38c11cb2940020004100630072006f0062006100740020bc0f002000410064006f00620065002000520065006100640065007200200035002e00300020c774c0c1c5d0c11c0020c5f40020c2180020c788c2b5b2c8b2e4002e> /LTH <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> /LVI <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> /NLD (Gebruik deze instellingen om Adobe PDF-documenten te maken die zijn geoptimaliseerd voor prepress-afdrukken van hoge kwaliteit. De gemaakte PDF-documenten kunnen worden geopend met Acrobat en Adobe Reader 5.0 en hoger.) /NOR <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> /POL <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> /PTB <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> /RUM <FEFF005500740069006c0069007a00610163006900200061006300650073007400650020007300650074010300720069002000700065006e007400720075002000610020006300720065006100200064006f00630075006d0065006e00740065002000410064006f006200650020005000440046002000610064006500630076006100740065002000700065006e0074007200750020007400690070010300720069007200650061002000700072006500700072006500730073002000640065002000630061006c006900740061007400650020007300750070006500720069006f006100720103002e002000200044006f00630075006d0065006e00740065006c00650020005000440046002000630072006500610074006500200070006f00740020006600690020006400650073006300680069007300650020006300750020004100630072006f006200610074002c002000410064006f00620065002000520065006100640065007200200035002e00300020015f00690020007600650072007300690075006e0069006c006500200075006c0074006500720069006f006100720065002e> /RUS <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> /SKY <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> /SLV <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> /SUO <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> /SVE <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> /TUR <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> /UKR <FEFF04120438043a043e0440043804410442043e043204430439044204350020044604560020043f043004400430043c043504420440043800200434043b044f0020044104420432043e04400435043d043d044f00200434043e043a0443043c0435043d044204560432002000410064006f006200650020005000440046002c0020044f043a04560020043d04300439043a04400430044904350020043f045604340445043e0434044f0442044c00200434043b044f0020043204380441043e043a043e044f043a04560441043d043e0433043e0020043f0435044004350434043404400443043a043e0432043e0433043e0020043404400443043a0443002e00200020042104420432043e04400435043d045600200434043e043a0443043c0435043d0442043800200050004400460020043c043e0436043d04300020043204560434043a0440043804420438002004430020004100630072006f006200610074002004420430002000410064006f00620065002000520065006100640065007200200035002e0030002004300431043e0020043f04560437043d04560448043e04570020043204350440044104560457002e> /ENU (Use these settings to create Adobe PDF documents best suited for high-quality prepress printing. Created PDF documents can be opened with Acrobat and Adobe Reader 5.0 and later.) >> /Namespace [ (Adobe) (Common) (1.0) ] /OtherNamespaces [ << /AsReaderSpreads false /CropImagesToFrames true /ErrorControl /WarnAndContinue /FlattenerIgnoreSpreadOverrides false /IncludeGuidesGrids false /IncludeNonPrinting false /IncludeSlug false /Namespace [ (Adobe) (InDesign) (4.0) ] /OmitPlacedBitmaps false /OmitPlacedEPS false /OmitPlacedPDF false /SimulateOverprint /Legacy >> << /AddBleedMarks false /AddColorBars false /AddCropMarks false /AddPageInfo false /AddRegMarks false /ConvertColors /ConvertToCMYK /DestinationProfileName () /DestinationProfileSelector /DocumentCMYK /Downsample16BitImages true /FlattenerPreset << /PresetSelector /MediumResolution >> /FormElements false /GenerateStructure false /IncludeBookmarks false /IncludeHyperlinks false /IncludeInteractive false /IncludeLayers false /IncludeProfiles false /MultimediaHandling /UseObjectSettings /Namespace [ (Adobe) (CreativeSuite) (2.0) ] /PDFXOutputIntentProfileSelector /DocumentCMYK /PreserveEditing true /UntaggedCMYKHandling /LeaveUntagged /UntaggedRGBHandling /UseDocumentProfile /UseDocumentBleed false >> ] >> setdistillerparams << /HWResolution [2400 2400] /PageSize [612.000 792.000] >> setpagedevice

Ähnliche Einträge