Д.К. Чебанов, D.К. Chebanov, Ирина Николаевна Михайлова, I. N. Mikhaylova
{"title":"Интеллектуальный анализ данных пациентов с меланомой для поиска маркеров заболевания и значимых генов","authors":"Д.К. Чебанов, D.К. Chebanov, Ирина Николаевна Михайлова, I. N. Mikhaylova","doi":"10.36535/0548-0027-2019-10-2","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Исследованы генотипические (мутации в ДНК) и фенотипические данные пациентов с меланомой для определения маркеров раннего обнаружения признаков заболевания, а также выявления существенных для него генов. Осуществлен подбор способа исследования данных из имеющихся и традиционно используемых в предметной области. Примененный метод дает возможность рассматривать совокупность анализируемых параметров. Реализован как автоматический, так и интерактивный подходы, позволяющие существенно экономить вычислительные ресурсы. Выявлены новые значимые для меланомы гены, а также потенциальные маркеры рецидива у пациентов с меланомой. Интеллектуальный анализ данных осуществляется при помощи ДСМ-метода автоматизированной поддержки исследований.","PeriodicalId":24076,"journal":{"name":"Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"5","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.36535/0548-0027-2019-10-2","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 5
Abstract
Исследованы генотипические (мутации в ДНК) и фенотипические данные пациентов с меланомой для определения маркеров раннего обнаружения признаков заболевания, а также выявления существенных для него генов. Осуществлен подбор способа исследования данных из имеющихся и традиционно используемых в предметной области. Примененный метод дает возможность рассматривать совокупность анализируемых параметров. Реализован как автоматический, так и интерактивный подходы, позволяющие существенно экономить вычислительные ресурсы. Выявлены новые значимые для меланомы гены, а также потенциальные маркеры рецидива у пациентов с меланомой. Интеллектуальный анализ данных осуществляется при помощи ДСМ-метода автоматизированной поддержки исследований.