Научная статья на тему 'Проблемы суперкомпьютерного моделирования в биоинформатике'

Проблемы суперкомпьютерного моделирования в биоинформатике Текст научной статьи по специальности «Медицинские технологии»

CC BY
98
19
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по медицинским технологиям , автор научной работы — Ю. Л. Орлов, В. Е. Жилицкий, С. С. Ковалев, А. Г. Галиева, А. Н. Лузин

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Проблемы суперкомпьютерного моделирования в биоинформатике»

Компьютерная биология

157

Список литературы

1. Cox D.R., "The regression analysis of binary sequences (with discussion)"// J Roy Stat Soc B. 20 (2): 215-242, 1958.

2. Walker S.H., Duncan D.B. "Estimation of the probability of an event as a function of several independent variables" // Biometrika. 54 (1/2): 167-178, 1967 DOI: 10.24411/9999-017A-2019-1000110.2307/2333860. JSTOR 2333860.

3. Truett J., Cornfield J., Kannel W, "A multivariate analysis of the risk of coronary heart disease in Framingham" // Journal of Chronic Diseases. 20 (7): 511-24, 1967 DOI: 10.24411/9999-017A-2019-1000110.1016/0021-9681(67)90082-3

4. Rosenbaum P.R., Rubin D.B."The Central Role of the Propensity Score in Observational Studies for Causal Effects" // Biometrika. 70 (1): 41-55, 1983 DOI: 10.24411/9999-017A-2019-1000110.1093/biomet/70.1.41

5. Venkatesan R., Meng J.E., "A novel progressive learning technique for multi-class classification" // Neurocomputing. 207: 310-321, 2016. DOI: 10.24411/9999-017A-2019-1000110.1016/j.neucom.2016.05.006

6. Н. П. Васильев, А. А. Егоров, "Опыт расчета параметров логистической регрессии методом Ньютона-Рафсона для оценки зимостойкости растений" // Матем. биология и биоинформ., 6:2 (2011), 190-199

7. https://www.r-project.org/about.html.

3D genome modeling by Hi-C and ChIA-PET data

Y. L. Orlov4 A. I. Dergilev1, S. S. Kovalev2, R. O. Babenko1, G. Li3

'Novosibirsk State University

2Institute of Cytology and Genetics SB RAS

3Huazhong Agricultural University, Wuhan, China

Email: orlov@bionet.nsc.ru

DOI: 10.24411/9999-017A-2019-10317

Chromatin interactions in cell nuclei play a critical role for gene expression regulation. Series of postgenome technologies have been developed to study the transcription regulation, such as ChIP-chip, ChIP-Seq [1]. Identification of genome-wide distal chromatin interactions provides novel insights into the problem. Hi-C and Chromatin Interaction Analysis with Paired-End-Tag sequencing (ChIA-PET) methods for such analysis requires development of specialized software. The aim of the work was to review existing computer tools for 3D genome structure data analysis and spatial topological domains.

References

1. Li G. et al. Chromatin Interaction Analysis with Paired-End Tag (ChIA-PET) sequencing technology and application. BMC Genomics. 2014. V. 15(Suppl 12), P. S11.

Проблемы суперкомпьютерного моделирования в биоинформатике

Ю. Л. Орлов1,2,3, В. Е. Жилицкий1, С. С. Ковалев2, А. Г. Галиева1, А. Н. Лузин1, Н. Л. Подколодный2

1Новосибирский государственный университет

2Институт цитологии и генетики СО РАН

3Первый МГМУ им. И. М. Сеченова

Email: orlov@bionet.nsc.ru

DOI: 10.24411/9999-017A-2019-10318

Естественные науки требуют разработки новых решений для суперкомпьютерного моделирования биологических систем и процессов, особенно актуальных в связи с бурным ростом данных, полученных с помощью современных технологий высокопроизводительного секвенирования ДНК [1]. Огромные объемы и сложность экспериментальных данных в современной генетике требуют использования современных суперкомпьютерных технологий, разработки эффективных математических методов анализа данных. Будут рассмотрены программы компьютерной геномики для анализа биомедицинских данных.

Работа выполнена при поддержке РФФИ и бюджетного проекта ИЦиГ СО РАН (0259-2019-0002). Список литературы

1. Tatarinova T. V., Chen M., Orlov Y. L. Bioinformatics research at BGRS-2018. BMC Bioinformatics. 2019. V. 20(Suppl 1). P.33.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.