ОБУЧЕНИЕ БЕЗ НАДЗОРА И ЕГО ПРИМЕНЕНИЕ В АНАЛИЗЕ БИОИНФОРМАТИЧЕСКИХ ДАННЫХ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 004

Узких Г.Ю.

студент 4 курса Северный (Арктический) федеральный университет (г. Архангельск, Россия)

ОБУЧЕНИЕ БЕЗ НАДЗОРА И ЕГО ПРИМЕНЕНИЕ В АНАЛИЗЕ БИОИНФОРМАТИЧЕСКИХ ДАННЫХ

Аннотация: обучение без надзора становится важным инструментом в анализе биоинформатических данных, где часто встречаются большие объемы неразмеченной информации. В данной статье рассматриваются основные методы обучения без надзора, такие как кластеризация и понижение размерности, а также их применение в биоинформатике. Особое внимание уделяется анализу данных геномики, протеомики и структурной биологии, включая выявление скрытых закономерностей и биомаркеров, а также перспективам интеграции этих методов с другими подходами в биоинформатике.

Ключевые слова: обучение без надзора, биоинформатика, кластеризация, понижение размерности, геномика, протеомика, анализ данных, биомаркеры.

С развитием технологий секвенирования и обработки данных биоинформатика сталкивается с задачей анализа огромных объемов биологических данных. В большинстве случаев эти данные представляют собой неразмеченные наборы, что делает традиционные методы обучения с учителем менее эффективными. В таких условиях обучение без надзора (Unsupervised Learning) [1] оказывается чрезвычайно полезным, позволяя выявлять скрытые структуры и закономерности в данных без необходимости ручной разметки.

Обучение без надзора включает широкий спектр методов, которые можно условно разделить на две основные группы: методы кластеризации и методы понижения размерности.

Кластеризация — это процесс группировки объектов в кластеры, где объекты внутри одного кластера более схожи друг с другом, чем с объектами из других кластеров. Наиболее известные алгоритмы включают k-средние (k-means), иерархическую кластеризацию и DBSCAN [2]. В биоинформатике кластеризация используется для анализа генов, белков и других биомолекул с целью выявления функциональных групп или паттернов выраженности генов.

Методы понижения размерности, такие как метод главных компонент (PCA) [3] и t-SNE, позволяют уменьшить количество переменных в данных, сохраняя при этом их основную структуру. Это особенно полезно для визуализации сложных многомерных биологических данных и выявления ключевых биологических процессов.

Существуют различные архитектуры GAN, каждая из которых предназначена для решения специфических задач. Одной из наиболее популярных является DCGAN (Deep Convolutional GAN), предложенная Радфордом и соавторами в 2015 году. DCGAN использует сверточные нейронные сети для улучшения качества генерируемых изображений, что делает эту архитектуру особенно полезной для задач, связанных с обработкой изображений, таких как генерация лиц, улучшение разрешения изображений и создание стилизованных картин.

В биоинформатике обучение без надзора применяется для решения различных задач, связанных с анализом биологических данных. Рассмотрим несколько примеров:

- Анализ данных геномики: Геномика занимается исследованием геномов организмов, и для анализа данных секвенирования часто используется кластеризация. Например, кластеризация генов на основе их выраженности может помочь в выявлении генетических паттернов, связанных с определенными заболеваниями или биологическими функциями. Методы обучения без надзора также применяются для обнаружения новых генов и функциональных регионов в геномах,

- Протеомика: В протеомике анализируется полный набор белков, присутствующих в клетке, ткани или организме. Методы обучения без надзора используются для классификации белков на основе их структурных и функциональных характеристик, а также для анализа протеомных данных с целью выявления биомаркеров заболеваний или ответов на лечение,

- Структурная биология: В структурной биологии обучение без надзора помогает в анализе и предсказании трехмерных структур белков и других биомолекул. Кластеризация используется для группировки структурных элементов, а методы понижения размерности позволяют визуализировать и анализировать сложные пространственные данные,

- Анализ биомаркеров: Одной из ключевых задач биоинформатики является идентификация биомаркеров — молекул, которые могут использоваться для диагностики, прогноза или мониторинга заболеваний. Обучение без надзора помогает в выявлении потенциальных биомаркеров на основе многомерных данных, таких как уровни экспрессии генов, концентрации белков и метаболитов.

Несмотря на значительные успехи в применении методов обучения без надзора в биоинформатике, существует ряд вызовов, которые требуют дальнейших исследований. Одной из главных проблем является интерпретируемость моделей, так как результаты обучения без надзора не всегда очевидны для биологов и врачей. Разработка методов, которые могут более точно объяснять выявленные паттерны, является важной задачей.

Другим вызовом является обработка данных с высоким уровнем шума и отсутствующими значениями, что часто встречается в биологических экспериментах. Улучшение методов предобработки данных и разработка более устойчивых алгоритмов обучения без надзора могут значительно повысить точность и надежность анализа.

Перспективы использования обучения без надзора в биоинформатике включают интеграцию с методами глубокого обучения и сетевого анализа для решения более сложных задач, таких как моделирование биологических сетей и

предсказание взаимодействий между биомолекулами. Эти направления исследований могут привести к новым открытиям в области биологии и медицины.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. IBM [Электронный ресурс] - URL: https://w.ibm.com/topics/unsupervised-leaming;

2. Scikit-learn [Электронный ресурс] - URL: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.DBSCAN.html;

3. Habr [Электронный ресурс] - URL: https://habr.com/ru/articles/304214/

Uzkikh G.I.

Northern (Arctic) Federal University (Arkhangelsk, Russia)

UNSUPERVISED LEARNING AND ITS APPLICATION IN THE ANALYSIS OF BIOINFORMATICS DATA

Abstract: unsupervised learning has become a crucial tool in the analysis of bioinformatics data, where large volumes of unlabeled information are often encountered. This article explores the primary methods of unsupervised learning, such as clustering and dimensionality reduction, as well as their application in bioinformatics. Special attention is given to the analysis of genomics, proteomics, and structural biology data, including the discovery of hidden patterns and biomarkers, as well as the prospects for integrating these methods with other approaches in bioinformatics.

Keywords: unsupervised learning, bioinformatics, clustering, dimensionality reduction, genomics, proteomics, data analysis, biomarkers.