CC BY
16
ОБРАБОТКА ХРОНОБИОЛОГИЧЕСКОЙ И ХРОНОМЕДИЦИНСКОЙ ИНФОРМАЦИИ С ПОМОЩЬЮ АЛГОРИТМА ЧАСТОТНОГО АНАЛИЗА BIOGRAPH
Захарченко А.В., Шабанов Б.М., Антохин А.И., Жаркова Н.А., Когель Д.М.
Межведомственный суперкомпьютерный центр РАН, г. Москва Российский государственный медицинский университет, медико-биологический факультет, кафедра биологии, г. Москва
Обычная процедура анализа хронобиологических данных предполагает вычисление среднего значения исследуемого параметра и его дисперсии для каждого момента времени, оценку ошибки и доверительных интервалов, а также построение графика изменения данного параметра с течением времени. Заметим, что во многих случаях все измеренные значения получаются от разных подопытных организмов и что количество выполненных измерений для каждого момента времени чаще всего невелико, так что возникают следующие проблемы:
Распределение измеряемых значений молчаливо предполагается нормальным. Проверить гипотезу о нормальном распределении статистическими методами невозможно, поскольку число измерений слишком мало.
Даже для нормального распределения столь малое количество измерений даёт не слишком надёжные оценки среднего значения и дисперсии, увеличить же статистический ансамбль обычно не представляется возможным. Построенный график позволяет адекватно оценить составляющие ритма, сравнимые с периодом измерений, но более высокочастотные составляющие обычно маскируются.
Изначально перед авторами была поставлена задача оценки высокочастотных составляющих биологических ритмов. Первая версия алгоритма, получившего условное название biograph, использовала обычный метод построения хронобиологического графика, но после этого полученный набор средних значений исследуемого параметра использовался в качестве исходных данных для дискретного преобразования Фурье. На выходе алгоритма получался частотный спектр исследуемого биоритма. Количественная оценка влияния отдельных гармоник на общую картину биологического ритма производилась по амплитуде соответствующей компоненты — считалось, что большее влияние оказывают составляющие с большей амплитудой. Не претендуя на увеличение статистической достоверности, алгоритм позволил обнаружить в части измеренных биологических ритмов высокочастотные гармоники, сравнимые по амплитуде с суточными и полусуточными составляющими.
При разработке второй версии алгоритма авторы приняли решение отказаться от использования средних значений измеренных параметров. Вместо этого рассматривался набор всех возможных вариантов построения полного периода по экспериментальным данным. В случае слишком большого числа вариантов выбирался случайный набор достаточного объёма. Для каждого из вариантов рассчитывалось дискретное преобразование Фурье, и полученные коэффициенты для каждой частоты спектрального разложения рассматривались как измерения комплексной случайной величины. Следует отметить, что каждый из коэффициентов зависит от всех выбранных для расчёта значений. Даже при сравнительно небольших экспериментальных выборках получающийся набор коэффициентов содержит достаточное количество вариантов для статистического анализа. Вторая версия алгоритма позволяет проверить статистическую гипотезу о нормальном распределении вычисляемых коэффициентов Фурье, оценить их математические ожидания и дисперсии, а также выяснить, достоверно ли отличие каждого из рассчитанных средних коэффициентов от нуля.
Применение нашего алгоритма позволило детально проанализировать пространственно-временную организацию пролиферативной системы эпителия крипты тонкой кишки и выявить новые важные биологические закономерности. В частности, удалось разграничить влияние на ритмы пролиферативной активности внешних водителей ритма (фотопериод, кормление животных) и влияние внутритканевых факторов регуляции процессов. Более подробное описание алгоритма и его реализации приведено в статье Захарченко А.В. и др. «BIOGRAPH — алгоритм частотного анализа хронобиологических данных», журнал «Программные продукты и системы», 2008 г., № 2.
ЛИТЕРАТУРА
1. Журнал научных статей. Здоровье и образование в XXI веке. 2007. Т. 9. № 4.
2. Журнал научных статей. Здоровье и образование в XXI веке. 2006. Т. 8. № 4.
3. Журнал научных статей. Здоровье и образование в XXI веке. 2005. Т. 7. № 4.
4. Журнал научных статей. Здоровье и образование в XXI веке. 2004. Т. 6. № 4.
5. Журнал научных статей. Здоровье и образование в XXI веке. 2003. Т. 5. № 4.
6. Журнал научных статей. Здоровье и образование в XXI веке. 2002. Т. 4. № 4.
7. Журнал научных статей. Здоровье и образование в XXI веке. 2001. Т. 3. № 4.
8. Журнал научных статей. Здоровье и образование в XXI веке. 2000. Т. 2. № 4.
9. Электронный научно-образовательный вестник «Здоровье и образование в XXI веке». URL: http://e-pubmed.org/isu.html. 2007. Т. 9. № 12.
10. Электронный научно-образовательный вестник «Здоровье и образование в XXI веке». URL: http://e-pubmed.org/isu.html. 2006. Т. 8. № 12.
11. Электронный научно-образовательный вестник «Здоровье и образование в XXI веке». URL: http://e-pubmed.org/isu.html. 2005. Т. 7. № 12.
12. Электронный научно-образовательный вестник «Здоровье и образование в XXI веке». URL: http://e-pubmed.org/isu.html. 2004. Т. 6. № 12.
Материалы IX международного конгресса «Здоровье и образование в XXI веке» РУДН, Москва
13. Электронный научно-образовательный вестник «Здоровье и образование в XXI веке». ЦКЬ: Шр://е-pubmed.org/isu.html. 2003. Т. 5. № 12.
14. Электронный научно-образовательный вестник «Здоровье и образование в XXI веке». ЦКЪ: http://e-pubmed.org/isu.html. 2002. Т. 4. № 12.
15. Электронный научно-образовательный вестник «Здоровье и образование в XXI веке». ЦКЪ: http://e-pubmed.org/isu.html. 2001. Т. 3. № 1.
16. Электронный научно-образовательный вестник «Здоровье и образование в XXI веке». ЦКЪ: http://e-pubmed.org/isu.html. 2000. Т. 2. № 1.
Материалы! IX международного конгресса «Здоровье и образование в XXI веке» РУДН, Москва
