Штучний інтелект

Анотація: У статті представлено систему оцінки якості обробки складних даних біологічної природи з використанням критерію ентропії Шеннона. Проведено порівняльний аналіз різних методів розрахунку ентропії Шеннона при використанні модельного сигналу при різних рівнях відношення сигнал-шум. Запропоновано багатокроковий алгоритм обробки даних ДНК мікрочіпів для визначення експресій генів, у якому оцінка якості обробки на кожному етапі здійснюється на основі середнього значення ентропії Шеннона для усіх об’єктів бази даних.

Ключові слова: ентропія Шеннона, експресія генів, ДНК мікрочіп, фільтрація

Посилання:

1. Shannon C. E. А mathematical theory of communication.: Bell System Technical Journal. – 1948. – V. 27. – P. 379-423, 623-656.
2. Чумак О.В. Энтропии и фракталы в анализе данных. М.: Ижевск, НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика». – 2011. – 164 с.
3. StinsonD.R. Cryptography. Theory and Practice. Chapman&Hall/CRC, 2006. – 611 p. ISSN 1561-5359. Штучний інтелект, 2016, № 2 16 © С.А.Бабічев, В.І.Литвиненко, М.А.Таіф, А.О.Фефелов
4. Yeo G. Burge C.M. Maximum entropy modeling of short sequence motifs with applications to RNA splicing signals // Computational biology, 2004. – №11. – P. 377-471.
5. Archer E., Park I.M., Pillow J.W. Bayesian Entropy Estimation for Countable Discrete Distribution // Journal of Machine Learning Research, 2014. – P. 2833-2868.
6. Гиббс Дж.В. Термодинамика. Статистическая механика: Избранные труды. М.: Наука, 1982. – 584 с.
7. Хартли Р. В. Л. Передача информации / Теория информации и её приложения / пер. с англ. / под ред. Харкевича. М.: Физматгиз, 1959.
8. Колмогоров А. Н. Об энтропии на единицу времени как метрическом инварианте метаморфизмов. ДАНСССР. – 1959. – Т. 124. – С. 754-755.
9. Renyi A. On measures of entropy and information // Proc. Fourth Berkeley Symposium. Berkeley, LosAngeles: University of California Press, 1961. – Vol. 1. – P. 547-561.
10. Tsallis C. Possible Generalization of Boltzmann-Gibbs-Statistics // J. Stat. Phys., 1988. – Vol. 52. – P. 479-487.
11. Von Neumann J., Mathematische Grundlagen der Quantenmechanik, Springer, Berlin, 1932.
12. Бабичев С.А., Дидык А.А., Литвиненко В.И., Фефелов А.А., Шкурдода С.В. Фильтрация хроматограмм с помощью вейвлет-анализа с использованием критерия энтропии // Системные технологии. – Днепропетровск, 2011. – № 6(77). – С. 117-131.
13. Лазарев В.Л. Исследование систем на основе энтропийных и информационных характеристик // Журнал технической физики, 2010. – Т. 80, вып. 2. – С. 1-7.
14. Beer D.G., Kardia S.L., Huang C.C., and all. Gene-expression profiles predict survival of patients with lung adenocarcinoma // Nature Medicine,2002. – №8(8). – P. 816-824.
15. Affymetrix.Statistical Algorithms Description Document // Affymetrix, Inc.,Santa Clara, CA, 2002. –P. 1-27.