CC BY
6Компьютерная биология
149
большой размерности. Для решения поставленной задачи предложено два подхода. Один из них заключается в восстановлении в процессе цензурирования общей структуры данных посредством выделения наиболее релевантных признаков и наиболее типичных представителей выборки - столпов. Второй подход ориентирован только на локальные характеристики объектов выборки. Оба этих подхода используют в качестве меры сходства FRiS-функцию [2]. Предложенные подходы тестировались как на модельных, так и на реальных задачах из области медицинской диагностики. Результаты сравнивались с алгоритмами фильтрации, специально разработанными для работы в пространствах большой размерности.
Работа выполнена при поддержке программы Фундаментальных Научных Исследований РАН (код проекта № 0314-2019-15).
Список литературы
1. Aggarwal C.C. Outlier analysis // Data Mining. Springer International Publishing. 2015. P. 237-263.
2. N.G. Zagoruiko, I.A. Borisova, V. V Dyubanov, О.А. Kutnenko. Methods of recognition based on the function of rival similarity // Pattern Recognition and Image Arnlysis. 2008. Vol. 18, № 1. P. 1-6.
Численное моделирование функционирования системы биомаркеров дегенеративных заболеваний
О. Ф. Воропаева1, К. С. Гаврилова2, С. Д. Сенотрусова1 1Институт вычислительных технологий СО РАН 2Новосибирский государственный университет Email: vorop@ict.nsc.ru DOI: 10.24411/9999-017A-2019-10301
Белок p53 (супрессор опухолей) играет одну из ключевых ролей в управлении ростом, старением и отмиранием клеток. В докладе представлен ряд математических моделей функционирования наиболее важных петель положительной и отрицательной обратной и прямой связи сигнального пути белка p53. Выполнен численный анализ решений моделей в широком диапазоне параметров, обнаружены бифуркации Андронова-Хопфа и квазипериодические решения в диапазонах фазовых состояний p53 и его ингибиторов, соответствующих нормальной реакции сигнального пути p53 на дефекты ДНК. Проведен анализ адекватности моделей, основанный на сопоставлении с известными экспериментальными данными, которые наглядно демонстрируют свойства p53, его ингибиторов и p53-зависимых микроРНК как биомаркеров дегенеративных заболеваний. Рассмотрены варианты гипотетических терапевтических противораковых стратегий.
Комбинаторная структура 5-мерной модели кольцевой генной сети
В. П. Голубятников1, В. С. Градов2
1Институт математики им. С. Л. Соболева СО РАН
2Новосибирский государственный университет
Email: glbtn@math.nsc.ru
DOI: 10.24411/9999-017A-2019-10302
Фазовый портрет моделирующей простейшую кольцевую генную сеть пятимерной блочно-линейной динамической системы, симметричной относительно циклических перестановок координат, разбивается на 32 блока, в каждом из которых эта система линейна. Валентностью блока D назовем количество соседних с ним блоков, в которые траектории системы могут переходить из блока D. Установлены достаточные условия существования двух циклов этой системы, симметричных относительно таких перестановок. Один из этих циклов (описанный ранее в [1]) проходит по блокам валентности 1, другой - по цепочке из десяти блоков валентности 3. Показано, как эта цепочка зависит от параметров системы.
Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (проект 18-01-00057) и СО РАН (грант 0314-20180011).
Список литературы
1. Голубятников В. П., Иванов В.В. Циклы в нечетномерных моделях кольцевых генных сетей // Сибирский журнал индустриальной математики. 2018. Т. 21, № 4. С. 28-38.
