30 апреля 2013

Теории распознавания образов

Как уже многократно отмечалось в книге, большинство испытаний ХС являются многопараметрическими, а результаты их обрабатываются с применением теории распознавания образов (см., например, по теории: Вапник, Червоненкис, 1974; Василенко, 1977; Джуре, Айзенауэр, 1977; о применении при скрининге ХС: Дмитриева и др., 1980).

Если представить себе образ действия ХС в виде определенного объема в n-мерном пространстве (где n — число параметров), то существенным является минимизация этого объема, что увеличивает разрешение метода и позволяет получить оптимальный образ при наименьшем числе экспериментов.

Таким образом, возникает задача совместного использования теории распознавания образов и теории планирования эксперимента, решение которой становится доступным при использовании ЭВМ, управляющей экспериментом на основе обработки информации «on — line». В целом это может резко повысить эффективность АСК ХС.

Названные выше задачи, так же как и ряд других задач, возникающих при работе системы, могут эффективно решаться при использовании профессиональных индивидуальных компьютеров в отдельных подсистемах и в различных конкретных установках, входящих в эти подсистемы.

Еще раз заметим, что работа системы связана с использованием весьма лабильных биологических объектов, с полуинтуитивным выбором оптимального пути прохождения ХС внутри ее, с необходимостью оценить адекватность результатов in vitro для целостного организма и, наконец, с принятием окончательного решения. Такого рода операции оптимально могут выполняться при активном участии специалиста, обращающегося с индивидуальным компьютером, способным вести обработку результатов в реальном масштабе времени.

Применение персональных компьютеров типа IBM Personal Computer или отечественных компьютеров подобного класса является еще одним необходимым условием эффективного функционирования системы.

Структурно-временная организация работы автоматизированной системы классификации химических соединений

Принципы формирования автоматизированной системы

Ранее были подробно рассмотрены научные, технологические и некоторые технические принципы автоматизированных систем биологических испытаний вообще и ориентированных на классификацию ХС в частности.

В конечном итоге система, реализованная в соответствии с названными принципами, должна представлять собой совокупность реальных устройств, связанных определенным связями. Работа этих устройств протекает во времени согласно соответствующим командам устройства управления, которые формируются по мере поступления и обработки промежуточной информации.

В этой главе АСК ХС будет последовательно представлена как статическая система устройств и связей между ними и как динамическая функционирующая система.

Как уже отмечалось в предыдущем разделе, испытательная система — гибкая, реальные контуры ее зависят от конкретной задачи. Кроме того, это открытая система, в которой предусмотрен ввод новых методов для определения видов биологической и фармакологической активностей, определяемых системой, а также расширение диапазона тестируемых видов.

Поэтому даже подробное описание работы системы, приводимое ниже, иллюстрирует в основой принципиальные аспекты структурно-временной организации ее работы и конкретизирует один из возможных вариантов этой системы.

«Биологически активные вещества»,
Г.М.Баренбойм, А.Г.Маленков





Все тестируемые ХС проходят регистрацию и определение степени новизны, а также прогностическое установление типа потенциальной биологической (фармакологической) активности расчетными методами структурно-информационного анализа. На этом основании для веществ с невысокими значениями Q, L и М определяется та выборка тестов, через которую они должны пройти. В ряде случаев эта выборка определяется по формализованным правилам, в большинстве случаев…

В итоговом документе («Биологический паспорт»), который формируется по итогам классификации данного ХС в автоматизированной системе, излагаются цели испытаний, а также следующие сведения о тестированном ХС: исходная информация о ХС (структурная и брутто-формула, физико-химические характеристики, организация-производитель, исходное назначение); номер регистрации; степень подлинности (соответствие структур, чистота); результаты испытаний с использованием расчетных методов; оценка биологической активности и токсичных…

Можно представить схему, изображенную на рисунке ниже, в более сжатой конспективной форме, развернув все события вдоль оси времени. Смотрите рисунок — Генеральная конфигурация системы классификации ХС Такая линейная развертка событий представлена на рисунке ниже, а комментарий к ней содержится в таблице, которую можно рассматривать как расширенную подпись к этому рисунку. Смотрите рисунок — Последовательность основных…

Вся работа системы проводится в интерактивном режиме: специфика работы с биологическим тест-объектом такова, что весьма высока вероятность его отклонения от стандарта в процессе подготовки эксперимента, резкого изменения его состояния или даже гибели в процессе эксперимента и т. д. Возможны ситуации, когда результаты тестирования ХС по одной методике могут привести к изменению всего порядка последующих испытаний…

Карта информационной биотехнологии и технических средств (часть 6)

Блок 9. классификация ХС по ихспособности сенсибилизировать биологические объекты к действию Функциональное назначение Определить изменение чувствительности биологических объектов при действии на них ХС по отношению к стандартному физическому фактору (нагревание, световое облучение и другие факторы в зависимости от задачи). Знание таких характеристик позволяет: 1) прогнозировать результат комбинированного действия ХС и физфактора; 2) выявить действие ХС,…