Loading [MathJax]/jax/output/SVG/config.js
Информатика и её применения
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Информ. и её примен.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Информатика и её применения, 2023, том 17, выпуск 2, страницы 2–10
DOI: https://doi.org/10.14357/19922264230201
(Mi ia838)
 

Эта публикация цитируется в 8 научных статьях (всего в 8 статьях)

О задачах оптимизации, возникающих при применении топологического анализа данных к поиску алгоритмов прогнозирования с фиксированными корректорами

И. Ю. Торшин

Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук
Список литературы:
Аннотация: Корректирующие операции (корректоры) в мультиалгоритмических конструкциях алгебраического подхода могут строиться на основе известных физических моделей и/или многоуровневых описаний физических объектов. В рамках топологического подхода к анализу плохо формализованных задач поиск включаемых в корректор алгоритмов может рассматриваться как задача комбинаторной оптимизации либо как задача минимизации некой функции потерь. Исследование окрестностей цепей в решетке подмножеств объектов позволило получить ряд критериев ранговой оптимизации, перспективных для решения задач прогнозирования числовых таргетных переменных. Формализм апробирован на задаче взаимодействия лиганд–рецептор в рамках хемокиномного анализа лекарств (данные {ProteomicsDB}). Наилучшие результаты прогнозирования констант EC$_{50}$ наблюдались именно при использовании полученных ранговых критериев: при усреднении по 300 биологическим активностям коэффициент корреляции на контроле составил $0{,}86\pm0{,}20$.
Ключевые слова: топологический анализ данных, теория решеток, задачи оптимизации, регрессия, хемоинформатика.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский научный фонд 23-21-00154
Работа выполнена при поддержке гранта РНФ (проект № 23-21-00154) с использованием инфраструктуры Центра коллективного пользования «Высокопроизводительные вычисления и большие данные» (ЦКП «Информатика») ФИЦ ИУ РАН (г. Москва).
Поступила в редакцию: 05.10.2022
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: И. Ю. Торшин, “О задачах оптимизации, возникающих при применении топологического анализа данных к поиску алгоритмов прогнозирования с фиксированными корректорами”, Информ. и её примен., 17:2 (2023), 2–10
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{Tor23}
\by И.~Ю.~Торшин
\paper О задачах оптимизации, возникающих при применении топологического анализа данных к поиску алгоритмов прогнозирования с фиксированными корректорами
\jour Информ. и её примен.
\yr 2023
\vol 17
\issue 2
\pages 2--10
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/ia838}
\crossref{https://doi.org/10.14357/19922264230201}
\edn{https://elibrary.ru/IGSPEW}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/ia838
  • https://www.mathnet.ru/rus/ia/v17/i2/p2
  • Эта публикация цитируется в следующих 8 статьяx:
    1. P. A. Galenko-Yaroshevsky, I. Yu. Torshin, A. N. Gromov, O. A. Gromova, R. A. Murashko, A. V. Zelenskaya, L. O. Alukhanyan, O. V. Shelemekh, “Chemoreactomic analysis of acyzole in comparison with zinc derivatives of non-steroidal anti-inflammatory drugs”, Farmakoèkonomika, 2024  crossref
    2. И. Ю. Торшин, “О порождении синтетических признаков на основе опорных цепей и произвольных метрик в рамках топологического подхода к анализу данных. Часть 1. Включение в формализм эмпирических функций расстояния”, Информ. и её примен., 18:1 (2024), 71–77  mathnet  crossref
    3. P. A. Galenko-Yaroshevsky, I. Yu. Torshin, A. N. Gromov, O. A. Gromova, K. F. Suzdalev, R. A. Murashko, A. V. Zelenskaya, A. V. Zadorozhniy, T. R. Glechyan, G. V. Simavonyan, E. M.I. Muhammad, “Differential chemoproteomic analysis of RRS-1 candidate molecule and molecules of several nonsteroidal anti-inflammatory drugs”, Farmakoèkonomika, 2024  crossref
    4. И. Ю. Торшин, “О порождении синтетических признаков на основе опорных цепей и произвольных метрик в рамках топологического подхода к анализу данных. Часть 2. Экспериментальная апробация на задачах фармакоинформатики”, Информ. и её примен., 18:2 (2024), 47–53  mathnet  crossref
    5. I. Yu. Torshin, O. A. Gromova, L. A. Mayorova, A. N. Gromov, “Biosensors for measuring nitric oxide NO levels in biosubstrates: a systematic analysis”, Farmakoèkonomika, 2024  crossref
    6. P. A. Galenko-Yaroshevsky, A. V. Sergeeva, I. Yu. Torshin, A. N. Gromov, I. A. Reyer, O. A. Gromova, B. A. Trofimov, L. N. Parshina, R. A. Murashko, A. V. Zadorozhniy, A. V. Zelenskaya, S. N. Sergeev, Yu. V. Tovkach, O. N. Gulevskaya, I. V. Sholl, “Chemoreactome prediction of anti-inflammatory, analgesic, ulcerogenic effects of the candidate molecule N-allylimidazole zinc in comparison with zinc derivatives of non-steroidal anti-inflammatory drugs”, Farmakoèkonomika, 2024  crossref
    7. И. Ю. Торшин, “О формировании множеств прецедентов на основе таблиц разнородных признаковых описаний методами топологической теории анализа данных”, Информ. и её примен., 17:3 (2023), 2–7  mathnet  crossref
    8. I. Yu. Torshin, M. V. Filimonova, O. A. Gromova, L. A. Maiorova, M. A. Sorokina, D. E. Frolova, A. N. Gromov, I. A. Reyer, “Chemoreactome screening of aquacobalamin and heptamethyl ester of cyanoaquacobyrinic acid cytotoxic effects on tumor cells with experimental confirmation on BT-474 and A549 cell lines”, Farmakoèkonomika, 2023  crossref
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Информатика и её применения
     
      Обратная связь:
    math-net2025_01@mi-ras.ru
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2025