Красько Ольга Владимировна - кандидат технических наук, доцент, ведущий научный сотрудник.
ул. Сурганова, 6, Минск, 220012
Olga V. Krasko - Ph. D. (Eng.), Assoc. Prof., Leading Researcher, The United Institute of Informatics Problems of the National Academy of Sciences of Belarus.
Surganova st., 6, Minsk, 220012
Якубовский Сергей Владимирович - кандидат медицинских наук, доцент, доцент кафедры хирургии и трансплантологии с курсом повышения квалификации и переподготовки.
пр. Дзержинского, 83, Минск, 220083
Siarhei U. Yakubouski - Ph. D. (Med.), Assoc. Prof., Assoc. Prof. of Department of Surgery and Transplantology with Advanced Training and Retraining Courses, Belarusian State Medical University.
Dzerzhinski av., 83, Minsk, 220116
Кипень Вячеслав Николаевич - кандидат биологических наук, доцент, ведущий научный сотрудник.
ул. Академическая, 27, Минск, 220072
Viachaslau N. Kipen - Ph. D. (Biol.), Assoc. Prof., Leading Researcher, The Institute of Genetics and Cytology of the National Academy of Sciences of Belarus.
Akademicheskaya st., 27, Minsk, 220072
Ц е л и. Целью исследования является разработка алгоритма выбора референсных микроРНК с учетом их взаимосвязи с тем, чтобы классифицировать группы образцов при изучении различных биологических процессов.
М е т о д ы. Использовались методы линейной алгебры, анализа главных компонент, статистических моделей бинарной регрессии, оценки производительности моделей.
Р е з у л ь т а т ы. Разработан новый алгоритм MDSeek, который предлагает выбор референсных микроРНК для нормализации данных количественной полимеразной цепной реакции с целью последующего использования нормализованных данных для задач классификации. Оценка результатов работы алгоритма для задачи классификации свидетельствует о его более высокой эффективности по сравнению с известными подходами к нормализации результатов полимеразной цепной реакции.
З а к л ю ч е н и е. В настоящей работе предложен оригинальный алгоритм MDSeek, предназначенный для выбора референсных микроРНК с целью нормализации результатов полимеразной цепной реакции и позволяющий изучать изменения экспрессии микроРНК при сравнении различных биологических процессов. После применения MDSeek на опытном наборе образцов нормализованные данные использовались для задач классификации, метрики производительности были лучше по сравнению с другими алгоритмами.
O b j e c t i v e s. The algorithm for selection of reference microRNA taking into account their biological features for classification of pathologies.
Development of an algorithm for selecting microRNAs with regard to their interconnection for samples classification in the various biological processes.
M e t h o d s. Methods of linear algebra, principal component analysis, statistical binary regression models, and model performance metrics were used.
R e s u l t s. A new algorithm, MDSeek, has been developed that proposes a selection of reference microRNA for the normalization quantitative polymerase chain reaction results taking into account their coexpression. MDSeek demonstrates higher performance metrics compared to known reference gene selection approaches for the subsequent classification tasks.
C o n c l u s i o n. An original MDSeek algorithm for selecting reference microRNAs for normalization results of polymerase chain reaction is suggested. It takes into account changes in microRNA expression when comparing different biological processes. After applying MDSeek to an experimental set of samples, the normalized data were used for classification tasks, and the performance metrics were better than those of other normalization algorithms.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.