Введение
1 Обзор предметной области 12
1.1 Экспрессия и транскрипция генов 12
1.2 Предсказательные модели и их обучение 16
1.3 Метод опорных векторов 23
1.4 Задача выбора признаков 25
1.5 Алгоритмы оптимизации функции, представленной черным ящиком 33
1.6 Задача о многоруком бандите и алгоритм UCB-1 37
1.7 Мета-обучение 39
1.8 Задачи, решаемые в диссертационном исследовании 42
Выводы по главе 1 43
2 Предлагаемый метод выбора признаков 45
2.1 Метод MeLiF 45
2.2 Алгоритм MeLiF-1 47
2.3 Алгоритмы оптимизации функции QC для метода MeLiF 50
Выводы по главе 2 55
3 Предлагаемые параллельные алгоритмы, реализующие предложенный метод 56
3.1 Алгоритм MeLiF+ 56
3.2 Алгоритм PqMeLiF 59
3.3 Алгоритм MaMeLiF 63
Выводы по главе 3 67
4 Предлагаемый алгоритм на основе мета-обучения, реализующий предложенный метод 68
4.1. Система мета-обучения для предсказания стартовых точек 68
4.2. Алгоритм GPSMeLiF 70
Выводы по главе 4 73
5 Описание программного комплекса 75
5.1 Состав комплекса программ 75
5.2 Структура проекта 76
5.3 Руководство пользователя 82
5.4 Внедрение программного комплекса в Insilico Medicine Inc. (Москва) 84
Выводы по главе 5 85
Заключение 87
Список литературы 89
Ресурсы сети интернет 97
Приложение А Расширенные таблицы экспериментов 99
А.1 Результаты алгоритма MeLiF-1 99
А.2 Результаты различных методов оптимизации для алгоритма MeLiF 100
A.3 Время работы различных конфигураций алгоритмов PqMeLiF и MaMeLiF 102
A.4 F1 мера различных конфигураций алгоритмов PqMeLiF и MaMeLiF 103
А.5 Результаты алгоритма GPSMeLiF 104
