Главная страница » Конкурсные работы участников » Технические науки » Выпускная квалификационная работа “Определение генетических отклонений методами генной статистики”

Выпускная квалификационная работа “Определение генетических отклонений методами генной статистики”

Автор (ы)

Кудряшова Кира Константиновна

Аффилиация

ФГБОУ ВО “УГНТУ”, г.Уфа,

Научный руководитель

Дружинская Елена Владимировна, старший преподаватель каф. ВТИК

Аннотация

Актуальность темы исследования: В настоящее время анализ генетических цепочек является главной задачей биоинформатики. Это обуславливается тем, что объем баз данных первичных генетических последовательностей ДНК, РНК и белков растёт экспоненциально, а реализации широко применяемых алгоритмов глобального выравнивания Нидлмана-Вунша и локального выравнивания Смита-Ватермана являются либо недостаточно точными, либо дорогостоящими.

Цель работы состоит в создании системы поиска незакономерных подпоследовательностей генетических цепочек. Система должна основываться на алгоритме, наиболее пригодном для выравнивания последовательности в произвольное положение другой.

 Для достижения поставленной цели были сформированы следующие задачи:

  • изучить строение генома;
  • рассмотреть алгоритмы селекции;
  • провести сравнительный анализ изученных алгоритмов;
  • реализовать алгоритм, эффективный по времени;
  • провести тестирование и проверку корректности алгоритма;
  • создать систему поиска, использующую разработанный алгоритм.

Объект исследования: Методы генной статистики.

Предмет исследования: Скорость работы методов генной статистики.

Метод исследование: сбор информации из литературы, анализ, обобщение, разработка, построение и испытание системы.

По результатам сравнительного анализа алгоритмов Нидлмана-Вунша и Смита-Ватермана было выявлено, что они имеют одинаковую ресурсоемкость по памяти и времени. Алгоритм Смита-Ватермана применяется для выравнивания сегмента последовательности в произвольное положение другой в отличие от алгоритма Нидлмана-Вунша, который осуществляет выравнивание по всей длине.

Вывод. Алгоритм Смита-Ватермана является наиболее эффективным алгоритмом для определения генетических отклонений в некотором отрезке генома. Программная реализация данного алгоритма стала составляющей разработанной системы поиска оптимального выравнивания.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Конкурс, в котором автор работы принял участие:

II Летний всемирный научный марафон – 2020 “Территория инновационных идей, технологий и творческих решений”

Отрасль наук

Форма представления работы

Дата публикации работы: 31.07.2020

Смотреть похожие работы

Выпускная квалификационная работа “Применение рекуррентных нейронных сетей для цели автоматизации стенографирования законотворческого процесса”

Неустроев Николай Арианович
Северо-Восточный федеральный университет имени М.К.Аммосова
Актуальность: Большой объем текста, подлежащего стенографированию, определяет задачу частичной автоматизации набора текста. Частичная автоматизация набора текста может применяться в целях стенографирования любых мероприятий, связанных с законодательной деятельностью Государственной Думы. Цель:...

Выпускная квалификационная работа “Разработка нейронной сети на Java для задачи распознавания образа”

Васильев Дамир Александрович
Северо-Восточный федеральный университет имени М.К. Аммосова
Нейронные сети — это математические модели, которые используются для анализа сложных данных и решения задач, требующих обучения и адаптации. Они состоят из нескольких слоев нейронов, которые обрабатывают входные данные и...