Курсовая работа: Разработка алгоритма биоинформатического анализа идентификации патогенных микроорганизмов

Содержание

Введение......................................................................................................................... 3

Постановка задачи....................................................................................................... 5

Обзор литературы........................................................................................................ 7

Глава 1. Глубинный анализ данных................................................................... 10

Глава 2. Сбор данных............................................................................................... 11

2.1. Необходимые данные............................................................................... 11

2.2. NCBI................................................................................................................ 11

2.3. Автоматизация сбора данных................................................................ 12

Глава 3. Подготовка данных................................................................................. 14

3.1. Построение обучающих множеств...................................................... 14

3.2. Извлечение признаков.............................................................................. 14

Глава 4. Модель анализа данных......................................................................... 16

4.1. Случайный лес............................................................................................ 16

Глава 5. Подбор параметров модели.................................................................. 18

5.1. Параметры модели..................................................................................... 18

5.2. Критерии качества..................................................................................... 19

5.3. Сравнение моделей извлечения признаков...................................... 20

Глава 6. Реализация системы................................................................................ 21

6.1. Выбор инструментов реализации......................................................... 21

6.2. Реализация.................................................................................................... 22

Глава 6. Результаты.................................................................................................. 26

Выводы.......................................................................................................................... 28

Заключение.................................................................................................................. 29

Список литературы................................................................................................... 31













2

Введение

Некультивируемое состояние обнаружено у многих патогенных видов микроорганизмов. В связи с тем, что рутинные бактериологические методы неприменимы для обнаружения некультивируемых форм, развитию таких методик как анализ на основе секвенирования по методу дробовика следует уделить значительное внимание. Подобный метод позволит в кратчайшие сроки определять наличие возбудителей особо опасных инфекций и, таким образом, значительно ускорять процесс принятия решений о мерах противодействия возможным эпидемиям.

Методы NGS – методы секвенирования нового поколения являются

высокопроизводительными методами определения нуклеотидных последовательностей. Наиболее распространённой технологией NGS является Illumina [1], позволяющая извлекать из подготовленного образца за один запуск продолжительностью до 30 часов около 400 млн генетических последовательностей длиной до 600 символов.

• связи с всеобъемлемостью присущей подобного рода исследованию требуется разработка систем, осуществляющих применение методов классификации, способных обеспечить проведение точного, полного и эффективного по времени определения таксономической принадлежности получаемых последовательностей.

Из известных и важных применений указанного