Введение
1 Методы извлечения знаний о молекулярных взаимодей ствиях из фактографических баз данных и электронных текстов научных публикаций 15
1.1 Знания и онтологии 15
1.2 Введение в технологию Text-mining 21
1.3 Извлечение знаний из фактографических баз данных . 24
1.4 Классификация документов 24
1.5 Распознавание имён в текстах 26
1.6 Экстрагирование из текстов информации о взаимоотношениях сущностей 28
1.7 Генерирование гипотез 32
1.8 Основные выводы по методам извлечения знаний о молекулярных взаимодействиях из фактографических баз данных
и электронных текстов научных публикаций 33
1.9 Общее понятие ассоциативной или семантической сети . 35
2 Представление и накопление знаний о молекулярных взаимодействиях в виде ассоциативных семантических сетей 38
2.1 Онтологическая модель 38
2.2 Методы представления знаний о молекулярных взаимодействиях в виде ассоциативной семантической сети 39
2.3 Описание типов молекулярно-генетических объектов и связей между ними 42
2.3.1 Описание типов молекулярно-генетических объектов 42
2.3.2 Описание структуры иерархии типов связей 42
4 Развитие словарей и тезаурусов в предметной области 45
2.4.1 Извлечение наименований метаболитов, используемых в базах данных KEGG и ChEBI 47
2.4.2 Извлечение наименований белков, используемых в базе данных SwissProt 49
2.4.3 Извлечение наименований генов, используемых в базе данных Eritrez Gene 50
2.4.4 Извлечение наименований микроРНК, используемых в базе данных MirBase 51
2.4.5 Извлечение наименований заболеваний, используемых в базе данных PharmGKB 51
2.4.6 Извлечение наименований клеточных компонент и биологических процессов, используемых в базах дан ных GO Cellular component и GO Biological processes 52
5 Анализ текстовых источников информации с целью со ставления словарей для описания знаний о молекулярно- генетических объектах и системах 54
2.5.1 Расширение синонимов молекулярно-генетических объектов 55
2.5.2 Извлечение названий новых молекулярно-генетических объектов 55
6 Разработка алгоритмов извлечения знаний по молекулярным взаимодействиям из текстов научных публикаций 56
7 Анализ фактографических баз данных с целью получения знаний о физических молекулярно-генетических взаимодействиях 59
2.7.1 Извлечение информации о взаимодействиях молекулярно-генетических объектов из фактографических баз данных 59
2.7.2 Анализ структуры баз данных MINT и IntAct . 60
2.7.3 Анализ структуры базы данных TRRD 61
2.7.4 Анализ базы данных GeneNet с целью извлечения описаний сетей молекулярно-генетических взаимодействий 61
2.8 Методы анализа ассоциативных сетей знаний с целью получения новых знаний 63
2.9 Функциональная схема системы извлечения знаний о молекулярных взаимодействиях в клетке 68
2.10 Реляционная модель представления ассоциативных сетей . 70
2.10.1 Представление молекулярно-генетических и биологических объектов в базе знаний ассоциативных сетей . 70
2.10.2 Представление связей между молекулярно-генетическими и биологическими объектами в базе знаний ассоциативных сетей 72
2.10.3 Результаты интеграции данных 72
Описание возможностей системы AND 75
3.1 Описание средств разработки 75
3.2 Описание интерфейса и функционала 77
3.2.1 Составление запросов к базе данных ассоциативных сетей 78
3.2.2 Раскладка сети на экране монитора 84
3.2.3 Поиск объектов в сети 85
3.2.4 Редактирование сети 86
3.2.5 Анализ ассоциативных сетей 87
3.2.6 Сохранение сетей 89
3.3 Алгоритмы раскладки графа 90
3.3.1 Система уравнений для первого алгоритма раскладки 91
3.3.2 Система уравнений для второго алгоритма раскладки 93
3.3.3 Решение системы нелинейных уравнений 95
3.3.4 Паралельная схема работы алгоритмов 95
4 Применение разработанной системы AND для анализа человеческого протеома 98
4.1 Предсказание влияния мутации на стабильность белков . 98
4.1.1 Введение 98
4.1.2 Кодирование данных для предсказания изменения термодинамической стабильности 100
4.1.3 Алгоритм модифицированный КРАБ 103
4.2 Алгоритм кластеризации графа 105
4.3 Построение сети взаимосвязи человеческих белков 107
Заключение 111
Литература
