Генетикалық зерттеулерде биометриялық әдістерді қолдану

Жұмыс түрі: Материал
Тегін: Антиплагиат
Көлемі: 6 бет
Таңдаулыға:

Жоспар:

Кіріспе: Генетикалық зерттеулерде биометриялық әдістерді қолдану

Негізгі бөлім: Негізгі биометриялық көрсеткіштер

Қорытынды бөлім: Белгілердің өзара байланыс көрсеткіштерін есептеу

Белгілердің өзгергіштігін зерттейтін арнаулы ғылым биометрия, оның математикалық негізі - ықтималдықтар теориясы, қателер теориясы және үлкен сандар заңдылығы. Биометрия - өзіне тән әдістері, зерттеу тақырыбы, дербес терминологиясы, ең бастысы ерекше есептері бар ғылым. Егер былайша анықтама берсе, биометрия дегеніміз - биологиядағы топталған қасиеттерге (белгілер) математикалық талдау жасайтын ғылым деп түсіну керек. биос" - өмір, "метрео" - өлшеймін) деп аталады.

Биометрия 19 ғасырда Англияда пайда болды, оның негізін қалаған ағылшын ғалымдары Гальтон және Пирсон.

Биометрия - тірі жандардың денесінің ерекшеліктерін сипаттауға және өлшеуге негізделген ғылым. Автоматты сәйкестендіру жүйелеріне қолданылатындай, биометрия сәйкестендіру немесе аутентификация үшін адам денесінің кез келген бірегей сипаттамаларын пайдалануға негізделген жүйелер мен әдістерді түсінеді. Біздің өміріміз өзіміздің кім екенімізді дәлелдейтін жағдайларға толы. Мұндай жағдайлар жеке және кәсіби салаларда да толтырылады. Жылдам, сенімді және ыңғайлы пайдаланушы аутентификациясын қажет ететін салалардың кең ауқымын тізімдеу оңай: жеке компьютерге немесе смартфонға кіру, электрондық поштаға қол жеткізу, банктік транзакциялар, есіктерді ашу және автокөлік қозғалтқышын іске қосу, үй-жайға кіруді бақылау, қиылысу күйі. шекаралар және жалпы алғанда, әдетте, мемлекеттік органдармен кез келген өзара іс-қимыл сәйкестендіруді қажет етеді. Осылайша, біздің сәйкестендіру және аутентификация қазіргі қоғамда қауіпсіз өзара әрекеттесуді қамтамасыз ететін, алаяқтық пен қылмыстың алдын алатын негізгі іргетасына айналды. Биометриялық сәйкестендіру көбінесе таза немесе нақты аутентификация деп аталады, өйткені ол виртуалды емес, нақты адамға қатысты биометриялық мүмкіндікті (идентификатор) пайдаланады. Биометриялық сәйкестендірудің ерекше ерекшелігі биометриялық деректер қорының үлкен көлемі болады: биометриялық үлгілердің әрқайсысы дерекқордағы барлық қолжетімді жазбалармен сәйкес келуі керек (1:N немесе бір-көп сәйкестігі) . Нақты өмірде пайдалану үшін мұндай жүйе биометриялық мүмкіндіктерді сәйкестендірудің жоғары жылдамдығын талап етеді.

Тек жануар түрін емес, сонымен қатар тұмсығында тану дәлдігі қаралған. Гознактың «Tail of Fortune» қызметі аттас жоғалған/табылған жануарлар веб-сайтындағы хабарландырулар базасын қарау үшін жасанды интеллектті (AI) пайдаланады. Иттерді тану дәлдігі 97%-дан асады, мысықтардыкі 96, 5%-дан жоғары, ал аудитория 1, 8 миллион қолданушыға жетеді, дейді жоба авторлары.

Георгий Корнилов, «Гознак» АҚ филиалының ғылыми-зерттеу институты:

- Біз Tail of Fortune қызметімен біріктірілген және оның логикалық жалғасы болатын мобильді қосымшаны шығаруды жоспарлап отырмыз. Болашақта мобильді нұсқаға басымдық беріледі. Гознакта олар жануарлардың фотосуреттерінің базасын қалыптастыруды мақсат етпейтіндерін айтады. Хабарландырулар жоғалған үй жануары сәтті табылғаннан кейін жойылады. Жыл басында Гознак иттердің мұрнының ізі мен бас үлгісіне қарай иттерді биометриялық сәйкестендіруге арналған қосымшаны енгізуге уәде берді. Бірақ олар бұл технологиядан бас тартуға шешім қабылдады, ол іздеуге арналған функция векторын құру үшін қолданылатын тұмсық бейнесін тану пайдасына шешті. Бұған дейін Сбер де мұрын ізі арқылы ұқсас сәйкестендіру қызметін әзірлеген. Бұл сәйкестендіру әдісі, мысалы, Канадада кең таралған. Бірақ бұл жүйені мысықтарда айқын мұрын үлгісінің болмауына және нейрондық желіні оқыту үшін деректерді жинаудың қиындығына байланысты кеңінен қолдану мүмкін емес. Sber моделі адам беттерін тану үшін қолданылатын CosFace алгоритміне негізделген. Ол бір-біріне ұқсас жануарларды «беттерінің белгілі бір белгілері бойынша» ажырата алады. Қазір Сбердің үй жануарларын салыстыру сапасы иттер үшін 94%, мысықтар үшін 84% құрайды.

Жоғалған үй жануарларын табудың көптеген қызметтері бар, соның ішінде онлайн, жаңалары үнемі пайда болады, - деді RSpectr агенттігіне Pet911 бүкілресейлік үй жануарларын іздеу жүйесінің негізін қалаушы Андрей Чернышев. Бірақ, жасаушылардың мәлімдемелеріне қарамастан, олардағы тану сапасы мен дәлдігі қатты зардап шегеді, деп атап өтті ол. «Еріктілермен, үйретілген иттермен және тіпті дрондармен жеке іздеуді ұйымдастыратын қызметтер бар. Бұл тәсілмен жануарды табу мүмкіндігі жоғары, бірақ құны біршама жоғары», - дейді А. Чернышев. Pet911 еріктілер арасында және арнайы сайттарда ақпаратты тарату арқылы үй жануарларын табуға ықпал етеді. Жануарларды іздеу және анықтау үшін ит немесе мысық жоғалған жердің фототану, сипаттама-сипаттама және географиялық деректері қолданылады.

Генетика мен селекцияда қолданылатын негізгі биометриялық көрсеткіштер:

І. Орталық көрсеткіштер - арифметикалық орташа, өлшемді орталық көрсеткіш, гармоникалық және геометриялық орташа, мода, медиана т. с. с.

ІІ. Белгінің өзгергіштік көрсеткіштері - лимиттер, орташа квадраттық ауытқу, нормалық ауытқу көрсеткіші, вариация (өзгергіштік) коэффициенті, дисперсия және т. с. с.

ІІІ. Белгілердің өзара байланыс көрсеткіштері - фенотиптік, генотиптік корреляция және регрессия көрсеткіштері т. с. с.

IV. Ішінара іріктеу мәліметтерінің жалпы жиынтық параметрлеріне сәйкес келуі, яғни репрезентативтілік.

Арифметикалық орташа М немесе X арқылы белгіленеді. Ол вариациялық қатардың тепе-теңдік нүктесін көрсетеді, Арифметикалық орташа кіші іріктеуде тікелей әдіспен есептеледі. Ол үшін барлық варианттар мәндерін (x1 + x2 +x3…xn) қосып жинақтағы варианттардың санына (n) бөледі: мұнда Σх - варианттар қосындысы. Бұл формула Х есептеудің дәл әдісі болып табылады. Үлкен іріктеуде арифметикалық орташаны (Х) есептеу. Егер варианттар саны көп болса; бұлай есептеу киынға түседі, онда вариациялық қатар құрады да, орташа арифметикалық шаманы табады. Арифметикалық орташа келесі формула арқылы есептелінеді:

мұнда A - шартты орташа; a - бір кластың (қатардың) екіншісінен (шартты орташадан) неше класқа ауытқитынын керсетеді; р (f) - қатардағы варианттар саны (жиілігі) ; b - түзету қоэффициенті, Х-ты шартты орташа арқылы есептеу. Өлшемді орталық көрсеткішті (Хө) есептеу. Өлшемді орталық көрсеткіш бірнеше жинақтың арифметикалық орташаларының орташа шамасын көрсетеді. Ол мына формуламен есептелінеді: Мұнда Хө - өлшемді орталық көрсеткіш; Х1, Х2, …, Хn - бірінші, екінші және т. с. с. жинақтардың арифметикалық орташалары; n1, n2, …, nn - бұл жинақтардың көлемі. Арифметикалық орташадан басқа осыған жуық. екі шама қолданылады, олар мода (М0) және медиана Ме. Мода деп ең жиі кездесетін белгінің шамасын айтады. Мода ретінде әдетте көп вариантты кластың орталық мәнін алады. Біздің мысалда М0 = 24 кг. Медиана (лат. "медиана" -орталык) вариациялық қатарды екі тең жартыға бөледі, яғни одан жоғары және төмен бірдей өкілдер саны орналасуға тиісті. Варианттар дұрыс (симметриялы) биномды бөлінсе осы үш шама да - X, М0, Ме бірдей болады.

Белгінің өзгергіштік дәрежесін анықтау селекцияда маңызды орын алады. Орташа квадраттық ауытқу белгінің ең жақсы қөрсеткіші болып саналады, ол әр варианттың арифметикалық орташадан ауытқуын көрсетеді. Ол гректің σ (сигма) әрпімен бейнеледі. Орташа квадраттық ауытқу атаулы көрсеткіш. Орташа квадраттық ауытқу белгілі бір арифметикалық орташасы бар топтың белгісінің көрсеткіші болып табылады. Ол әр түрлі белгілердің өзгергіштігін салыстырғанда қолдануға келмейді. Әр түрлі өлшем бірлігімен берілген белгілерді салыстыру үшін өзгергіштік (вариация) коэффициенті (Сv) қолданылады. Вариация коэффициенті (Сv) мына формула бойынша есептелінеді. Жануарлардың белгілері мен қасиеттері өзара белгілі бір байланыста болады. Мысалы, аналығы мен ұрғашы ұрпақтарының әр түрлі ауруларға төзімділігі мен қабылдағыштығы, фагоциттік белсенділік пен резистентіліктің, азықтандыру мен сүттіліктің, денесінің тұрқы мен тірі салмағының арасында байланыстар болады. Осыны корреляциялық (лат. корреляцио) байланыс дейді. Тірі организмдер белгілерінің корреляциялық байланысының ерекшелігі - әрбір белгінің мағынасына басқа белгілердің бірнеше мағынасы сәйкес келеді. Мысалы, биіктігі бірдей малдардың әртүрлі тірі салмағы болуы мүмкін, бірақ орташа алғанда тапал бойлы малдардың биіктеріне қарағанда тірі салмағы төмен болады. Корреляцияның оң және теріс түрлерін ажыратады. Оң корреляцияларда бір белгінің көрсеткіші ұлғайса, екінші белгінікі де көбейеді. Мысалы, бірінші туған сиырлардың тірі салмағының өсуімен қатар сүті де көбейеді; егер сүттің майлылығы жоғары болса, ақуыз пайызы да көп болады т. с. с.

Теріс корреляцияда бір белгі көрсеткіші көбейсе, екіншісі азаяды. Мысалы сүт көбейсе оның майлылығы азаяды, көп жұмыртқа табатын тауықтың жұмыртқасы кішкене болады, жүннің ұзындығы артса, талшығы жуандай береді т. с. с. Өзара байланыстың күшін және бағытын зерттеп білу үшін корреляция коэфициентін (г) есептеп шығарады. Корреляция коэффициенті 0 ден ±1-ге дейін құбылады. Оң корреляция шамасы 0-ден +1-ге дейін, ал терісінде 0-ден - 1-ге дейін өзгереді. Егер г = 0 болса, бір белгінің өзгеруі екінші белгіге тәуелсіз жүреді. Ал, г коэффициенті 0, 5- тен төмен болса, онда байланыс нашар; егер г-дің шамасы 0, 5-0, 6 болса - орташа; 0, 7 және одан да көп болса байланыс жоғары деп есептелінеді. Белгілердің өзара байланыс дәрежесі корреляция коэффициенті, (r), коррреляциялық қатынас (ŋ), тетрахорикалық көрсеткіш, жеке және көптік корреляция коэффициенттері, регрессия коэффициенттері көмегімен өлшенеді. Белгілердің өзара байланысын зерттеу генетикалы-селекциялық сұрақтарды шешуде маңызды орын алады. Белгілердің арасындағы фенотиптік және генотиптік байланыстарды анықтау селекцияны болжауда қолданылады.

... жалғасы

Сіз бұл жұмысты біздің қосымшамыз арқылы толығымен тегін көре аласыз.