| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Спринджук, М. В. | - |
| dc.contributor.author | Берник, В. И. | - |
| dc.contributor.author | Кончиц, А. П. | - |
| dc.coverage.spatial | Пенза | en_US |
| dc.date.accessioned | 2025-03-11T08:33:58Z | - |
| dc.date.available | 2025-03-11T08:33:58Z | - |
| dc.date.issued | 2024 | - |
| dc.identifier.citation | Спринджук, М. В. Cовременная классификация программного обеспечения для анализа биоинформационных данных геномной природы и новые концепции интерпретации вычислительных экспериментов = Modern classification of software for the analysis of bioinformation data of genomic nature and novel concepts for the interpretation of computational experiments / М. В. Спринджук, В. И. Берник, А. П. Кончиц // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. – 2024. – № 4. – С. 139–148. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59365 | - |
| dc.description.abstract | Актуальность и цели. Актуальность темы обусловлена колоссальным ростом объемов накопленной и недообработанной информации медицинского назначения, эволюцией математического и алгоритмического аппарата, необходимостью усовершенствования существующих конвейеров обработки данных. Целью работы было сообщение и рассмотрение предложенной авторами новой классификации и концепций интерпретации
данных, а также опыта разработки программного обеспечения. Материалы и методы. Рассматриваются вопросы
классификации программного обеспечения для автоматизации процесса анализа биоинформационных данных геномной природы и новые принципы интерпретации вычислительных экспериментов в геномике. Результаты
и выводы. Как результат в статье представлен краткий обзор литературы по теме современной вычислительной геномики, биоинформатики, математической биологии, медицинской кибернетики, больших данных для медицины
и биологии. секвенированию нуклеиновых кислот, опыт разработки конвейеров для анализа геномных данных, новая классификация программного обеспечения и концепции интерпретации данных в этой сложной междисциплинарной многокомпонентной предметной области. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | Пензенский государственный университет | en_US |
| dc.subject | публикации ученых | en_US |
| dc.subject | медицинская кибернетика | en_US |
| dc.subject | системы медицинского назначения | en_US |
| dc.subject | геномика | en_US |
| dc.subject | интерпретация данных | en_US |
| dc.subject | большие данные | en_US |
| dc.subject | биоинформатика | en_US |
| dc.subject | прикладная математика | en_US |
| dc.subject | искусственный интеллект | en_US |
| dc.subject | машинное обучение | en_US |
| dc.title | Cовременная классификация программного обеспечения для анализа биоинформационных данных геномной природы и новые концепции интерпретации вычислительных экспериментов | en_US |
| dc.title.alternative | Modern classification of software for the analysis of bioinformation data of genomic nature and novel concepts for the interpretation of computational experiments | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| dc.identifier.DOI | 10.21685/2307-5538-2024-4-16 | - |
| local.description.annotation | Background. The emergence and importance of the research topic is substantiated by the colossal growth in
the volume of accumulated and underprocessed medical information, the evolution of mathematical and algorithmic apparatus,
and the need to improve existing data processing pipelines. The purpose of the work was to review and report the
new classification and concepts of data interpretation proposed by the authors, as well as an experience in software development.
Materials and methods. The questions of classification of software for automating the process of analyzing bioinformational
data of the genomic nature and new the principles for interpreting computational experiments in genomics
are discussed. Results and conclusions. As a result, the article presents a brief review of the literature on the topic of modern
computational genomics, bioinformatics, mathematical biology, medical cybernetics, big data for medicine and biology,
nucleic acid sequencing technologies, experience in developing pipelines for the analysis of genomic data, the new classification
of software and concepts for interpreting data in this complex interdisciplinary multi-component subject area. | en_US |
| Appears in Collections: | Публикации в зарубежных изданиях
|
