Детальная информация

Тема выпускной квалификационной работы: «Восстановление системы дифференциальных уравнений для генной сети по данным методом генетического программирования». В данной работе рассматривалась задача восстановления системы дифференциальных уравнений, описывающих взаимную регуляцию в сети генов, отвечающих за модельные биологические процессы, исходя из количественных данных об экспрессии генов. В ходе работы решались следующие задачи: 1. Разработка и тестирование генетического эволюционного алгоритма для восстановления систем обыкновенных дифференциальных уравнений по наблюдениям. 2. Применение разработанного метода восстановления систем дифференциальных уравнений в модельной задаче и анализ полученных результатов. В ходе работы был изучен и применен подход программирования экспрессии генов, было разработано программное приложение на языке программирования Python для вычисления и визуализации полученных результатов. Было проведено тестирование алгоритма на модельных системах дифференциальных уравнений, в том числе на модели генной регуляторной сети, описывающей взаимную регуляцию генов в процессе биосинтеза белка. Результаты были проанализированы с применением статистических критериев. В результате был разработан метод, позволяющий восстанавливать системы дифференциальных уравнений для генных сетей по экспериментальным данным об экспрессии генов. Применение разработанного метода может упростить изучение взаимной регуляции в генных регуляторных сетях.

The subject of the graduate qualification work is «Reconstruction of the system of ordinary differential equations for the gene network from data using the genetic programming method». This work is dedicated to the task of reconstruction of the system of diffferential equations, describing a mutual regulation in a gene network, using quantitative data of the gene expression levels. The research set the following goals: 1. Development and testing of the genetic evolutionary algorythm for the reconstruction of systems of ordinary differential equations from the observations. 2. Application of the developed method of the differential equations systems reconstruction in a model problem and analysis of the obtained results. In this work, the gene expression programming method was used and a Python application was created for the calculation and the visualisation. Developed algorythm was tested on the model systems of differential equations, including the model of a gene regulatory network of a protein production. Obtained results was analysed using statistical tests. This work resulted in a development of the method, allowing for reconstruction of a system of differential equations for gene networks, using experimental data of the gene expression levels. This method could help in a study of mutual regulation in a gene regulatiory networks.