Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Разработка и программная реализация адаптивной модели геногеографического прогноза на основе методов оптимального оценивания и планирования эксперимента

Диссертация: Разработка и программная реализация адаптивной модели геногеографического прогноза на основе методов оптимального оценивания и планирования эксперимента
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Создан комплекс алгоритмов, позволяющих осуществлять автоматическую адаптацию структуры моделей геногеографического прогноза и расчет их параметров в зависимости от объема доступных для анализа результатов экспедиционных популяционно-генетических исследований. Преимущество разработанных алгоритмов заключается в автоматической настройке структуры и параметров модели прогноза, что позволяет… Читать ещё >

Разработка и программная реализация адаптивной модели геногеографического прогноза на основе методов оптимального оценивания и планирования эксперимента (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • 1. Обзор существующих математических моделей для прогноза значений генетических показателей в области геногеографии
    • 1. 1. Геногеография и картография
    • 1. 2. Краткий обзор существующих картографических методов
    • 1. 3. Принципы создания геногеографических карт
    • 1. 4. Существующий подход к геногеографическому прогнозированию на основе современной полиномиальной математической модели
    • 1. 5. Визуализация геногеографической карты, созданной на основе полиномиальной модели
  • Выводы к главе 1
  • 2. Разработка адаптивной модели геногеографического прогноза и комплекса по оптимизации плана экспедиционных популяционно-генетических исследований
    • 2. 1. Разработка адаптивной модели геногеографического прогноза
      • 2. 1. 1. Математическая постановка задачи геногеографического прогноза и ее реализация
      • 2. 1. 2. Линейная модель геногеографического прогноза с переменными коэффициентами
      • 2. 1. 3. Квадратичная модель геногеографического прогноза с переменными коэффициентами
      • 2. 1. 4. Кубическая модель геногеографического прогноза с переменными коэффициентами
    • 2. 2. Прогноз значений генетических показателей в рамках разработанной адаптивной геногеографической модели
    • 2. 3. Картирование результатов геногеографического прогноза, полученных с помощью разработанной адаптивной математической модели
    • 2. 4. Оптимизации плана экспедиционных популяционно-генетических исследований на основе адаптивной модели геногеографического прогноза
      • 2. 4. 1. Понятие оптимального плана экспедиционных популяционно-генетических исследований и выбор критерия оптимальности
      • 2. 4. 2. Математическая постановка задачи планирования экспедиционных популяционно-генетических исследований в рамках адаптивной модели геногеографического прогноза
      • 2. 4. 3. Выбор D-оптимального плана экспедиционных популяционно-генетических исследований
  • Выводы к главе 2
  • 3. Разработка программного комплекса, созданного на основе адаптивной модели геногеографического прогноза
    • 3. 1. Структура программного комплекса GEN, созданного на основе адаптивной математической модели
    • 3. 2. Алгоритмическая реализация программного комплекса GEN
    • 3. 3. Описание интерфейса программного комплекса GEN
  • Выводы к главе 3
  • 4. Оценка эффективности адаптивной модели геногеографического прогноза и программного комплекса GEN
    • 4. 1. Сопоставление точностных характеристик модели геногеографического прогноза адаптивной структуры с точностями существующих аналогов
    • 4. 2. Получение прогнозных значений генетических показателей и их графическая визуализация с помощью программного комплекса GEN
    • 4. 3. Проверка адекватности разработанной адаптивной модели геногеографического прогноза
    • 4. 4. Оценка точности разработанной адаптивной модели геногеографического погноза
    • 4. 5. Построение D-оптимальных планов экспедиционных популяционно-генетических исследований
  • Выводы к главе 4

Актуальность проблемы. Основными задачами современной медицинской генетики являются профилактические программы, включающие такие основные компоненты, как выявление суммарного груза и разнообразия наследственных болезней в популяциях, а также оценка основных механизмов их формирования и распространения. Решение этих задач невозможно без оценки выраженной географической изменчивости отдельных наследственных болезней по регионам и распределения значений генетических показателей в границах исследуемых популяций.

В настоящее время основным источником знаний о распространенности наследственных патологий и распределении значений генетических показателей в границах некоторой популяции являются экспедиционные популяционно-генетические исследования, в процессе которых формируются данные о спектре наследственных заболеваний, преобладающих в популяции и о суммарном генетическом грузе в целом. Однако, проведение такого рода исследований, предполагающих организацию экспедиций с привлечением специального оборудования и высококвалифицированных специалистов, осложняется объективно существующими временными и материальными ограничениями. Иными словами, данные о популяции, как правило, представлены результатами ограниченного объема клинико-биохимических и молекулярно-генетических исследований, проведенных в конкретных населенных пунктах. Такого рода информация не позволяет получить полное представление о географической изменчивости значений тех или иных генетических показателей в границах исследуемой популяции.

Выходом из подобной ситуации является разработка и внедрение в практику популяционно-генетических исследований математических моделей, позволяющих на основе ограниченного объема данных, полученных в ходе фактически проведенных экспедиционных исследований прогнозировать значения интересующих специалистов генетических показателей в любом населенном пункте в границах популяции.

Существует ряд работ, посвященных исследованиям в данной предметной области, однако описанные в этих работах модели геногеографического прогноза ориентированы на прогнозирование значений генетических показателей человека, характеризующих условно нормальную часть генома. Использование такого рода моделей для прогноза значений генетических показателей, связанных с наследственными заболеваниями, которые являются редкими событиями и характеризуют патологическую часть генома, не обеспечивает надлежащей точности результатов, из-за возникновения ошибок, обусловленных сложностью биологических процессов, приводящих к развитию наследственных патологий.

Учитывая вышеизложенное, актуальной задачей является создание математической модели для прогноза значений генетических показателей, позволяющей корректно формировать оценки, связанные с наследственными болезнями человека, в любых населенных пунктах исследуемой популяции. Данные, полученные с помощью подобной модели, помогут выявить районы с высоким риском заболеваний, связанных с теми или иными генами, укажут область с распространением тех генетических свойств, которые имеют значение при переливании крови, при трансплантации органов и тканей.

Кроме того, экспериментальные и прогнозные, полученные с помощью математического моделирования, значения генетических показателей служат основой для построения геногеографических карт, которые с приемлемой степенью точности заполняют обширные пробелы в знаниях о генетике населения и служат источником предварительной генетической информации.

Объект исследования — популяционные закономерности распространения генетических заболеваний. Предмет исследованияметоды построения геногеографических моделей для оценки распределения значений генетических показателей.

Цель и задачи диссертационного исследования. Основной целью диссертационной работы является повышение информативности и достоверности результатов популяционно-генетических исследований на основе разработки и внедрения математических моделей и реализующих их программных комплексов, которые обеспечивают получение значений генетических показателей в населенных пунктах исследуемой популяции, не охваченных экспедиционными популяционно-генетическими исследованиями.

Для достижения этой цели были поставлены и решены следующие задачи:

1) анализ и обобщение существующих подходов к разработке моделей геногеографического прогноза;

2) разработка адаптивной математической модели геногеографического прогноза на основе ограниченного количества фактически полученных данных, обеспечивающей получение оценок генетических показателей в любом населенном пункте исследуемой популяции на основе его географических координат и численности проживающего населения. Адаптивность разрабатываемой модели предполагает автоматическую реконфигурацию ее структуры и уточнение параметров модели в зависимости от объема результатов экспедиционных популяционно-генетических исследований, привлекаемых для настройки модели;

3) создание алгоритмов расчета параметров модели геногеографического прогноза на основе данных экспедиционных популяционно-генетических исследований;

4) разработка метода формирования оптимального плана проведения экспедиционных популяционно-генетических исследований, использование которого гарантирует последующее получение модели геногеографического прогноза, обладающей максимальной точностью;

5) разработка программного комплекса, реализующего планирование экспедиционных популяционно-генетических исследований, прогноз значений генетических показателей, на основе адаптивной геногеографической модели и возможность визуализации полученных результатов на географической карте;

6) оценка эффективности разработанной адаптивной модели геногеографического прогноза и программного комплекса на примере обработки и анализа результатов экспедиционных популяционно-генетических исследований, охватывающих различные регионы России.

Методы исследования. Для достижения целей исследования были использованы фундаментальные методы оптимального стохастического оценивания, методы функционального анализа, методы теории планирования эксперимента, методы теории вероятности и математической статистики, а так же технология объектно-ориентированного программирования.

Научная новизна. В процессе решения поставленных задач получены следующие новые научные результаты:

1) разработана адаптивная модель геногеографического прогноза, обеспечивающая двукратное повышение точности прогноза по сравнению с моделями неизменной линейной структуры и учитывающая в процессе прогноза не только географические координаты административно-территориальных образований, но и численность, проживающего в них населения, что дает возможность более точного прогноза значений генетических показателей человека, связанных с наследственными заболеваниями;

2) создан комплекс алгоритмов, позволяющих осуществлять автоматическую адаптацию структуры моделей геногеографического прогноза и расчет их параметров в зависимости от объема доступных для анализа результатов экспедиционных популяционно-генетических исследований. Преимущество разработанных алгоритмов заключается в автоматической настройке структуры и параметров модели прогноза, что позволяет исключить какое-либо субъективное влияние на достоверность результатов прогноза со стороны пользователей (специалистов-генетиков), не обладающих достаточной математической подготовкой;

3) разработан метод формирования D-оптимального плана экспедиционных популяционно-генетических исследований, позволяющий в условиях объективного наличия временных и материальных ресурсов наилучшим образом в смысле точности модели геногеографического прогноза выбрать населенные пункты для проведения экспедиционных популяционно-генетических исследований;

4) разработан и реализован в среде Delphi программный комплекс GEN, основу которого составляют разработанные модели геногеографического прогноза и оптимального планирования экспедиционных исследований с возможностью графического представления полученных результатов на географической карте.

Практическая значимость работы и результаты внедрения.

1) созданный программный комплекс GEN обеспечивает на основе ограниченного объема фактически проведенных популяционно-генетических исследований получение прогнозируемых значений интересующего специалистов генетического показателя в тех населенных пунктах, где исследования не проводились;

2) реализация в структуре комплекса GEN алгоритмов оптимального планирования позволяет в условиях временных и материальных ограничений обоснованно выбирать населенные пункты для проведения экспедиционных исследований, таким образом, чтобы построенная на их основе модель геногеографического прогноза обладала максимальной точностью;

3) основные результаты диссертационной работы внедрены в Федеральном государственном бюджетном учреждении «Медико-генетический научный центр» Российской академии медицинских наук в процессе планирования популяционно-генетических исследований, обработки и анализа их результатов и в учебном процессе Московского авиационного института по специальности 200 402 «Инженерное дело в медико-биологической практике», что подтверждается соответствующими актами.

Основные положения диссертационной работы, выносимые на защиту;

1) адаптивная математическая модель геногеографического прогноза, позволяющая получать значения генетических показателей в рамках исследуемой популяции. Отличие разработанной модели от известных аналогов состоит в том, что ее структура и параметры автоматически настраиваются в зависимости от объема фактически проведенных популяционно-генетических исследований, доступных для анализа;

2) комплекс алгоритмов, обеспечивающих автоматическую адаптацию и расчет параметров моделей геногеографического прогноза на основе результатов популяционно-генетических исследований;

3) метод построения D-оптимального плана для выбора населенных пунктов, являющихся объектами экспедиционных популяционно-генетических исследований, который обеспечивает получение модели геногеографического прогноза обладающей максимальной точностью;

4) программный комплекс GEN, который обеспечивает получение оценок генетических показателей в границах исследуемых популяций на основе разработанных моделей геногеографического прогноза и их визуализация путем представления полученных результатов на географической карте.

Достоверность результатов, полученных в диссертационной работе, подтверждается использованием аппарата математической статистики, теории статистических выводов, оптимального планирования экспериментасопоставлением результатов, полученных с помощью разработанной математической модели, с данными экспедиционных исследований, охватывающих большое число популяций России (Ростовская область, Кировская область, республика Чувашия, республика Удмуртия, республика.

Мари Эл и др.) — значительным объемом выполненных в работе вычислений, результаты которых являются непротиворечивыми и укладываются в рамки существующих представлений теории оптимизации и планирования эксперимента.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы обсуждались и докладывались на 10-ой международной конференции «Системный анализ, управление и навигация» (Крым, Евпатория, 2005), 4-ой международной конференции «Авиация и космонавтика-2005» (Россия, Москва, 2005), Европейской конференции по генетике человека 2009 (Вена, 2009), 1-ой международной научно-практической конференции «Достижения, инновационные направления, перспективы развития и проблемы современной медицинской науки, генетики и биотехнологий» (Россия, Екатеринбург, 2011), 9-ой международной научно-практической конференции «Интеллект и наука» (Россия, Железногорск, 2011), на IV Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Биомедицинская инженерия и биотехнология» — г. Курск, КГМУ.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 печатных работ, из которых 3 в изданиях, рекомендованных ВАК Минобразования и науки РФ, одна в зарубежном издании и пять работ в сборниках конференций.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав основного материала, заключения и списка литературы из 108 наименований. Общий объем работы составляет 127 страниц основного текста, в том числе 51 рисунок и 26 таблиц.

Выводы по работе.

1) На основе анализа и оценки современных методов получения значений генетических показателей в границах исследуемых популяций, обоснована актуальность и практическая ценность создания адаптивной математической модели геногеографического прогноза.

2) Разработана адаптивная модель прогноза значений генетических показателей, отличающаяся от существующих аналогов возможностью автоматической реконфигурации ее структуры в зависимости от объема доступных для анализа результатов экспедиционных популяционно-генетических исследований. Разработанная адаптивная модель геногеографического прогноза, обеспечивает повышение точности прогноза значений генетических показателей, связанных с распространением наследственных заболеваний в пределах изучаемой популяции, вследствие включения в ее структуру не только географических координат исследуемых населенных пунктов, но и численности проживающего в них населения.

3) Разработан комплекс алгоритмов, обеспечивающих автоматическую адаптацию и расчет параметров моделей геногеографического прогноза на основе результатов популяционно-генетических исследований;

4) Предложен метод и алгоритм построения £>-оптимального плана для выбора административно-территориальных единиц, являющихся объектами популяционно-генетических исследований, который обеспечивает получение модели геногеографического прогноза обладающей максимальной точностью.

5) Создан программный комплекс GEN, реализующий возможность планирования экспедиционных популяционно-генетических исследований, получение оценок генетических показателей в границах исследуемых популяций на основе разработанных моделей геногеографического прогноза и графическое представление полученных результатов на географической карте.

6) Получены практические оценки показателей отягощенности различными типами наследственных патологий Ростовской и Кировской областей, а так же составлены оптимальные планы экспедиционных популяционно-генетических исследований для Чувашской и Удмуртской республик.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Ф., Кайгер Дж. Современная генетика. Т. 3. М.: Мир, 1988. 336 с. (Ayala F.J., Kiger J.A. Modern Genetics. Second Edition. Univ. Of California, Davis).
  2. Ф. Введение в популяционную и эволюционную генетику // М., Мир. 1984. С.81−104.
  3. В.П. Становление человечества // М.: Политиздат, 1984. 462 стр.
  4. Ю.П. Внутривидовое генетическое разнообразие: мониторинг и принципы сохранения // Генетика. 1995. Т.31. № 10. С. 13 331 357.
  5. Ю.П. Генетические процессы в популяциях: Учебние пособие, 3-е изд., перераб. и доп. / Ю.П. Алтухов- Отв. Ред. Л. А. Животовский. М.: ИКЦ «Академкнига». 2003. — 431 с.
  6. A.A., Дубинский Ю. А., Копченова Н. В. Вычислительные методы для инженеров // М.: Высш. шк., 1994. 544 с.
  7. Е.В. Возможности компьютерной геногеографии в изучении генофонда // Генетика. 1995. Т. 31. С. 12.
  8. Е.В. Стратегия комплексного изучения генофонда (по данным антропологии, дерматоглифики, археологии, антропонимики, классической и молекулярной генетики) // Вопросы антропологии. 2003. Вып. 91. С. 185−187.
  9. Е.В. Генофонд народов Северной Евразии: внутренняя структура и положение в мировом генофонде // Антропология на пороге III тысячелетия / Под ред. Т. Н. Алексеевой. М.: Старый сад, 2004. Т. 1. С. 358 390.
  10. Е.В., Балановский О. П. Роль этноса в истории популяций: геногеографический аспект // III Конгресс этнографов и антропологов России. Тез. докл. Москва, 1999. С. 103.
  11. И. Балановская Е. В., Балановский О. В. Русский Генофонд на Русской равнине. Луч, 2007 г. 416 стр.
  12. Е.В., Балановский О. П., Нурбаев С. Д., Дерябин В. Е., Долинова H.A., Бужилова А. П., Спицын В. А. Генофондика русского народа: данные разных наук // II Съезд ВОГиС. Тез. Докл. Т.2. С.-Петерб. 2000. С. 311−312.
  13. Е.В., Балановский О. П., Спицын В. А., Бычковская Л. С., Макаров C.B., Пай Г.В., Русаков А. Е., Суббота Д. С. Русский генофонд. Геногеография сывороточных генных маркеров (HP, GC, PI, TF)//Генетика. 2001. Т.37. № 8. С. 1125−1137.
  14. Е.В., Балановский О. П., Спицын В. А., Бычковская Л. С., Макаров C.B., Пай Г.В., Суббота Д. С. Русский генофонд. Геногеография эритроцитарных генных маркеров (ACPI, PGM1, ESD, GLOl, 6-PGD)//Генетика. 2001. Т.37. № 8. С. 1138−1151.
  15. Е.В., Батсуурь Ж., Белковский А. Н., Рычков A.B., Рычков Ю. Г. Геногеография народонаселения: создание регионального геногеографического атласа с помощью ЭВМ // Генетика. 1990. Т. 26. N 5. С. 925−935.
  16. Е.В., Иноземцев B.C., Нурбаев С. Д., Перепелов A.B., Петрин А. Н., Руденская Г. Е., Ситников В. Ф. Региональные особенности наследственных заболеваний нервной системы // Регионология. 1996. № 2(15). С. 153−161.
  17. Е.В., Нурбаев С. Д. Компьютерная технология геногеографического изучения генофонда. III. Вычисление трендовых поверхностей // Генетика. 1995. Т. 31. N 4. С. 536−559.
  18. Е.В., Нурбаев С. Д. Селективная структура генофонда.
  19. Возможности изучения //Генетика 1997а. Т. 33. № 11. С. 1572−1588.
  20. Е.В., Нурбаев С. Д. Геногеография и генофонд. Пространство главных компонент // Новые методы новые подходы в современной антропологии. Москва: Старый сад, 19 976. С. 99−115.
  21. Е.В., Нурбаев С. Д. Компьютерная технология геногеографического изучения генофонда. IV. Популяции в пространстве главных компанент//Генетика 1997 В. Т. 33. № 12. С. 1693−1710.
  22. Е.В., Нурбаев С. Д. Селективная структура генофонда.1. Стандартная технология определения через FsT-статистики // Генетика 1998а. Т. 34. № 9. С. 1307−1321.
  23. Е.В., Нурбаев С. Д. Селективная структура генофонда.
  24. I. Стандартная технология определения через FsT-статистики с помощью численного ресэмплинга//Генетика 19 986. Т. 34. № 10. С. 1434−1446.
  25. Е.В., Нурбаев С. Д. Селективная структура генофонда.1. Технология определения через показатель интенсивности отбора RS // Генетика 1998 В. Т. 34. № 11. С. 1559−1573.
  26. Е.В., Нурбаев С. Д. Пространственная изменчивость генофонда человека: геногеография и отбор // Исследования по генетике / Под ред. С.Г. Инге-Вечтомова. Вып. 12. СПб.: Изд-во С.-Петерб. Ун-та, 1999. С. 104−116.
  27. Е.В., Нурбаев С. Д., Балановский О. П., Почешхова Э. А., Бровинских A.A., Гинтер Е. К. Геногеографический анализ подразделенной популяции. 1. Генофонд адыгов в системе кавказских генофондов // Генетика. 1999. Т. 35. N 6. С. 818−830.
  28. Е.В., Нурбаев С. Д., Почешхова Э. А. Генофонд Кавказа в контексте расы // Раса: миф или реальность? Тр. 1 Международной конференции. РО Европ. антропол. ассоциации. М.: Старый сад, 1998. С. 2122.
  29. Е.В., Нурбаев С. Д., Рычков Ю. Г. Компьютерная технология геногеографичеекого изучения генофонда. I. Статистическая информация карт//Генетика. 1994а. Т. 30. N 7. С. 951−965.
  30. Е.В., Нурбаев С. Д., Рычков Ю. Г. Компьютерная технология геногеографичеекого изучения генофонда. II. Статистическая информация карт//Генетика. 19 946. Т. 30. N 11. С. 1538−1555.
  31. Е.В., Нурбаев С. Д., Спицына Н. Х. Геногеографическое положение башкир в системе Уральских генофондов // Второй международный Конгресс этнографов и антропологов. Резюме докл. и сообщ. Часть I. Уфа: Восточный унив., 1997. 64 с.
  32. Е.В., Почешхова Э. А., Балановский О. П., Нурбаев С. Д., Гинтер Е. К. Геногеографический анализ подразделенной популяции. II. География случайного инбридинга (по частотам фамилий адыгов) // Генетика. 2000. Т. 36. N 8. С. 1126−1139.
  33. Е.В., Рычков Ю. Г. Геногеография: Гены человека на карте СССР. М.: Знание, 1990а, 64 с.
  34. Е.В., Рычков Ю. Г. Этническая генетика: Этногеографическое разнообразие народов мира // Генетика. 19 906. Т. 26. № 1. С. 288−297.
  35. О.П., Бужилова А. П., Балановская Е. В. Геногеографический анализ русских фамилий // Второй (четвертый) российский съезд медицинских генетиков. Тез. докл. Курск, 2000. С. 153−154.
  36. О.П., Бужилова А. П., Балановская Е. В. Русский генофонд. Геногеография фамилий // Генетика. 2001. Т. 37. № 7. С. 974−990.
  37. О.П., Нурбаев С. Д., Кравчук О. И., Макаров C.B., Спицын В. А., Гинтер Е. К. «Синтетические» карты генофонда мари (поданным об нмунно-биохимическом полиморфизме) // Генетика. 1999. Т.35. № 1. С. 74−82.
  38. БерлянтА.М. Карты фоновых и остаточных поверхностей и их применение в географических исследованиях // Вести. МГУ. 1969. № 4. С. 8089.
  39. A.M. Образ пространства: карта и информация. М.: Мысль, 1986. 240 с.
  40. A.M., Кошель С. М., Мусин O.P., Суетова И. А. Опыт создания глобальной цифровой базы данных по гипсометрической карте мира в масштабе 1:15 000 000 // Геоморфология. 19 916. № 2. С. 25−31.
  41. Генетическая структура и наследственные болезни чувашской популяции / Под редакцией: Гинтера Е. К., Зинченко P.A. // Чебоксары: Издательский дом «Пегас». 2006. 232 стр.
  42. Генофонд и геногеография народонаселения Том 1. Генофонд населения России и сопредельных стран. / Под редакцией Рычкова Ю. Г. — Санкт-Петербург: Наука, 2000. — 611 с.
  43. Генофонд и геногеография народонаселения. Том 2. Геногеографический атлас населения России и сопредельных стран / под редакцией Рычкова Ю. Г. // Санкт-Петербург: Наука, 2000. — 672 с.
  44. Е.К. Влияние генетической структуры на груз наследственных болезней в русской популяции // Вестн. РАМН. 1993. № 9. С. 23−26.
  45. Е.К., Мамедова P.A., Ельчинова Г. И., Брусинцева О. В. Генетическая структура популяций и особенности территориального распределения аутосомно-рецессивных заболеваний в Кировской области // Генетика. 1994. Т.ЗО. № 1. С. 107−111.
  46. А.Н., Жукова О. В., Папков В. Е., Сигнеев В. И., Шереметьева В. А., Шнейдер Ю. В., Рычков Ю. В. География генетических процессов в народонаселении. Генные миграции в Северной Евразии (Европейский регион) //Генетика. 1997. Т. 33. N 11. С. 1539−1550.
  47. Г. И., Кадошникова М. Ю., Мамедова P.A. Выявление особенностей генетической структуры популяций с помощью метода описания «генетического ландшафта» // Генетика, 1991. Т.27. № 11. С. 19 942 001.
  48. Г. И., Парадеева Г. М., Ревазов A.A. Медико-генетическое изучение населения Костромской области. Сообщение IX. Интерпретация матрицы генетических расстояний //Генетика, 1988. Т.24. № 11. С.2043−2049.
  49. И.Г. Организация и планирование инженерного эксперимента // Тбилиси: Технический университет, 2000. 224 с.
  50. И.Г. Планирование эксперимента для исследования многокомпонентных систем // М.: Наука, 1976. 390 с.
  51. В.А., Садовничий В. А., Сендов Б. Х. Математический анализ /4.1. Изд. 3. Ред. А. Н. Тихонов // М.: Проспект, 2004.
  52. H.H. Численные методы // М.: Наука, 1978. 512 стр.
  53. А.Н. Основы медицинской статистики. Практическое пособие. // М.: Практическая медицина, 2011. 128 стр.
  54. Материалы к библиографии ученых СССР / Александр Сергеевич Серебровский (1892—1948) // Сер. биол. наук. Генетика. Вып. 5. М.: Наука, 1993. 49 с.
  55. В.А., Токмачев М. С. Математическая статистика в медицине: учеб. пособие // М.: Финансы и статистика, 2007. 800 стр.
  56. В.В., Теория эксперимента, изд-во «Наука», М., 1971. 208стр.
  57. НурбаевС.Д., Балановская Е. В. Геногеография и генофонд. Оценивание надежности карты // Новые методы новые подходы в современной антропологии. М.: Старый сад, 1997. С. 116−132.
  58. С.Д., Балановская Е. В. Компьютерная технология геногеографического изучения генофонда. V. Оценивание надежности карт // Генетики. 1998. Т. 34. № 6. С. 825−838.
  59. Планирование эксперимента в исследовании технологических процессов. / Под редакцией Э. К. Лецкого, К. Хартман, Э. Лецкий, В. Шефер и коллектив авторов // Москва: Издательство «Мир», 1977. 552 с.
  60. Э.А. Генетико-демографический анализ подразделенной популяции адыгов. Автореферат канд. Дис. М.: 1998. 24 с.
  61. Ю.Г., Балановская Е. В. Этническая генетика: Соотношение адаптивной и нейтральной генетической дифференциации этносов // Генетика. 1999а. Т.26. № 3. С. 541−549.
  62. Ю.Г., Балановская Е. В. Генетическая дифференциация народонаселения: прогнозируемы ли данные о полиморфизме ДНК, исходя из иммуно-биохимического полиморфизма // Молекулярные механизмы генетических процессов. М.: Наука, 19 996. С. 67−83.
  63. Ю.Г., Балановская Е. В. Генофонд и геногеография населения СССР // Генетика. 1992. Т.28. Приложение. С. 52−75.
  64. Ю.Г., Балановская Е. В., Нурбаев С. Д., Шнейдер Ю. В. Историческая геногеография восточных славян // Восточные славяне и их соседи/ Отв. Ред. Т. И. Алексеева. М.: Научный мир, 2002. С. 109−134.
  65. Ю.Г., Батсуурь Ж. Монголы МНР и монголоидное население Азии в свете геногеографии // Вопросы антропологии. 1987. Вып.78. С. 44−68.
  66. Ю.Г., Рычков A.B., Балановская Е. В., Батсуурь Ж., Белковский А. Н., Будилова Е. В., Терехин А. Т. Геногеография народонаселения: опыт компьютерного картографирования популяционно-генетических данных// Генетика. 1990. Т. 26. 332−340.
  67. К.А. Картография М.: Высшая школа, 1982. 272 стр.
  68. К.А. Картоведение М.: МГУ. 1990. 400 стр.
  69. С.Н., Кошель С.М, Мусин О. Р. Методы моделирования геополей по данным в нерегулярно расположенных точках // Геодезия и картография. 1990. N 11. С. 31−35.
  70. С.Н., Кошель С.М, Мусин О. Р. Программы МАГ для создания цифровых моделей геополей // Геодезия и картография. 1991. N 4. С. 44−46
  71. A.C. Геногеография и генофонд сельскохозяйственных животных СССР// Научное слово. 1928. N 9. С. 3−22.
  72. A.C. Проблемы и метод геногеографии // Труды Всесоюзного съезда по генетике, селекции, семеноводству и племенному животноводству. 1930. Т.2 С. 71−86.
  73. A.M., Панасюк М. В. Математико-географическое моделирование и автоматизация географических исследований // География в системе наук (Серия: Современные проблемы географии). JL: Наука, 1987. С. 194−206.
  74. Ю.Н., Макаров A.A. Статистический анализ данных на компьютере//М.: Инфра-М, 1998. 528 стр.
  75. Г. М. Курс дифференциального и интегрального исчисления // М.: ФИЗМАТЛИТ, 2001. т. 1 616с.- т.2 — 810с.- т. З — 662с.
  76. Ф., Мотульски А. Генетика человека // Пер. с англ. Под ред. Ю. П. Алтухова и В. М. Гиндилиса. М.: Мир, 1989. Т.1. 312 с.
  77. Ф., Мотульски А. Генетика человека // Пер. с англ. Под ред. Ю. П. Алтухова и В. М. Гиндилиса. М.: Мир, 1990. Т.2. 378 с.
  78. Н. И. Памяти A.C. Серебровского (18.11.1892 — 26.VI. 1948) // Генетика. 1966. № 9. С. 3—11.
  79. Ammerman A. J., Cavalli-Sforza L.L. Neolithic Transition and the Genetics of Populations in Europe. Princeton. N. J.: Princeton University Press. 1984. 176 p.
  80. Berlyant A.M., Koshel S.M., Musin O.R., Suyetova I.A. Constructing a global digital data base using a world hypsometric map 1:15,000,000 scale: preliminary results // Mapping Sciences and Remote Sensing. 1992. V. 29. N2. P. 146−154.
  81. Bodmer W.F., Cavalli-Sforza L.L. Genetics, Evolution, and Man // San Francisco: W.H. Freeman. 1976. 782 p.
  82. Cavalli-Sforza L.L. Population structure and human evolution // Proc. F. Soc. London. Ser. B. 1966. V. 164. P. 362−379.
  83. Cavalli-Sforza L.L., Bodmer W.F. The Genetics of Human Population. San Francisco / W.H. Freeman. 1971. 965 p.
  84. Cavalli-Sforza L.L., Edwards A.W.F. Phylogenetics analysis: Model and estimation procedures // Am. J. Human Genet. 1967. V.19. P. 223−257.
  85. Cavalli-Sforza L.L., MenozziP., Piazza A. History and Geography of Human Genes. Princeton: Princeton University Press. 1994. 1059 p.
  86. Cavalli-Sforza L.L., Piazza A. Human genomic diversity in Europe: A summary of recent research and prospects for the future // Europe Journal of Human Genetics. 1993. V.l. P. 3−18.
  87. Koshel S.M., Musin O.R. Digital models for studying of environmental change // Proc. of Int. Symp. On Environmental Change and GIS (INSEG'91). 1991. Asahikawa, Japan. V. 2. P. 321−327.
  88. Koshel S.M., Musin O.R. Spatial Modeling and Analysis for GIS // GIS Brno 1994. Conference «Europe in Transition». 1994. P. 30.
  89. Koshel S.M., Musin O.R., Semin V.N. Digital models and Geographical Information Systems // Proc. of Int. Conf. on GIS (GIS Brno 1991), 1991. P.50.
  90. Menozzi P., Piazza A., Cavalli-Sforza L.L. Synthetics maps of human gene frequencies in Europe // Science. 1978. V. 201. P. 786−792.
  91. Mourant A.E., Kopec A.C., Domaniewska-Sobczak K. The Distribution of the Human Blood Groups and Other Polymorphism. London, 1976. P. 1055.
  92. Piazza A., Menozzi P., Cavalli-Sforza L.L. Synthetic gene frequency maps of man and selective effects of climate // Proc. Nat. Acad. Sci. USA. 1981a. V. 78. P. 2638−2642.
  93. Piazza A., Menozzi P., Cavalli-Sforza L.L. The making and tasting of geographic gene frequency maps // Biometrics. 1981b. V. 37. P. 635−659.
  94. Rychkov Yu. G., Sheremetyeva V.A. The genetic process in the system of ancient human isolates in North Asia // Population structure and Human Variation/ Ed. G. A. Harrison. Internat. Biol. Programme. V. 11. Cambridge Univ. Press. 1977. P. 47−108.
  95. Sokal R.R., Oden NX., Thomson B.A. A problem with synthetic maps // Human Biology. 1999a. V. 71. N 1. P. 1−13.
  96. Sokal R.R., Oden N.L., Thomson B.A. A problem with synthetic maps remain: Reply to Rendine et al. // Human Biology. 1999b. V. 71. N 3. P. 447−453.
  97. Ward R.H., Neel J.Y. The genetics of a tribal population, the Yanomama Indians. XIV. Clines and their interpretation// Genetics. 1976. V. 82. P. 103−121.
  98. Wright S. Isolation by distance // Genetics. 1943. V. 28. P. 114−138.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!