Минск, Беларусь
Пинск, Беларусь
Пинск, Беларусь
ВАК 1.1.10 Биомеханика и биоинженерия
ВАК 1.2.1 Искусственный интеллект и машинное обучение
ВАК 1.2.2 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
ВАК 1.2.3 Теоретическая информатика, кибернетика
ВАК 1.5.2 Биофизика
ВАК 1.5.5 Физиология человека и животных
ВАК 1.5.8 Математическая биология, биоинформатика
ВАК 3.3.9 Медицинская информатика
ВАК 3.1.33 Восстановительная медицина, спортивная медицина, лечебная физкультура, курортология и физиотерапия
ВАК 5.2.3 Региональная и отраслевая экономика
ВАК 5.2.6 Менеджмент
ВАК 5.3.2 Психофизиология
ВАК 5.3.4 Педагогическая психология, психодиагностика цифровых образовательных сред
ВАК 5.8.4 Физическая культура и профессиональная физическая подготовка
ВАК 5.8.5 Теория и методика спорта
ВАК 5.8.6 Оздоровительная и адаптивная физическая культура
ВАК 5.8.7 Методология и технология профессионального образования
ВАК 5.6.6 История науки и техники
ВАК 5.12.1 Междисциплинарные исследования когнитивных процессов
ВАК 5.12.4 Когнитивное моделирование
УДК 575.162 Соотношение ген - признак
УДК 347.514.3 В спорте
УДК 355.233.22 Физическое воспитание. Физические упражнения. Плавание. Фехтование. Спорт
УДК 351.855.3 Игры. Спорт. Увеселения
УДК 00 Наука в целом (информационные технологии - 004)
УДК 31 Демография. Социология. Статистика
ГРНТИ 77.00 ФИЗИЧЕСКАЯ КУЛЬТУРА И СПОРТ
ГРНТИ 14.00 НАРОДНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ. ПЕДАГОГИКА
ГРНТИ 20.00 ИНФОРМАТИКА
ГРНТИ 83.00 СТАТИСТИКА
ОКСО 02.00.00 Компьютерные и информационные науки
ОКСО 06.00.00 Биологические науки
ОКСО 09.00.00 Информатика и вычислительная техника
ОКСО 32.00.00 Науки о здоровье и профилактическая медицина
ОКСО 39.00.00 Социология и социальная работа
ОКСО 44.00.00 Образование и педагогические науки
ББК 1 ОБЩЕЕ И МЕЖДИСЦИПЛИНАРНОЕ ЗНАНИЕ
ББК 22 Физико-математические науки
ББК 28 Биологические науки
ББК 3 ТЕХНИКА. ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ББК 58 Прикладные отрасли медицины
ББК 73 Научно-информационная деятельность
ББК 74 Образование. Педагогическая наука
ББК 75 Физическая культура и спорт
ТБК 5 ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. ТЕХНИКА. МЕДИЦИНА
ТБК 7 ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ. ЭКОНОМИКА. ПРАВО.
BISAC SEL SELF-HELP
BISAC COM014000 Computer Science
BISAC COM072000 Computer Simulation
BISAC COM017000 Cybernetics
BISAC COM018000 Data Processing
BISAC COM062000 Data Modeling & Design
BISAC COM089000 Data Visualization
BISAC COM021000 Databases / General
BISAC COM021030 Databases / Data Mining
BISAC COM023000 Educational Software
BISAC COM025000 Expert Systems
BISAC COM074000 Hardware / Mobile Devices
BISAC COM080000 History
BISAC COM079010 Human-Computer Interaction (HCI)
BISAC COM032000 Information Technology
BISAC COM031000 Information Theory
BISAC COM004000 Intelligence (AI) & Semantics
BISAC COM060000 Internet / General
BISAC COM039000 Management Information Systems
BISAC COM077000 Mathematical & Statistical Software
BISAC COM051000 Programming / General
BISAC COM051300 Programming / Algorithms
BISAC COM012040 Programming / Games
BISAC COM060170 Web / Content Management Systems
Исходя из предположения, что некоторые варианты генов в комбинации могут проявлять кумулятивный или эпистатический эффект, является актуальным изучение сочетания генотипов независимо действующих и взаимодействующих полиморфных генов. В статье описано применение непараметрического метода снижения мультифакторной размерности (MDR, Multifactor Dimensionality Reduction) на когорте высококвалифицированных спортсменов с целью определения наиболее предпочтительного сочетания генотипов генов нейромедиаторных систем, определяющих функционирование высшей нервной системы. На основе полученных данных о моделях межгенных взаимодействий проведен кластерный анализ, показывающий характер взаимодействия между полиморфными локусами генов нейротрансмиттерных систем. Кроме того, нами получены модели наиболее благоприятного сочетания генотипов для циклических и ациклических видов спорта. Метод MDR в наших исследованиях был также применён для выявления неблагоприятного сочетания генотипов в развитии таких патологий ка нефропатия и нарушение ремоделирования косной ткани у юных спортсменов.
генетика, генетические исследования, анализ данных, биоинформатика, статистика, межгенные взаимодействия.
1. Ковалевич А., Падутов В., Баранов О. Полногеномное секвенирование-новый этап генетических исследований // Наука и инновации. – 2015. – №. 5(147). EDN: https://elibrary.ru/tzfqqx
2. Motsinger A. Multifactor dimensionality reduction: an analysis strategy for modelling and detecting gene-gene interactions in human genetics and pharmacogenomics studies. Human Genomics. 2007. Vol.2. No.5. P. 318-328. DOI: https://doi.org/10.1186/1479-7364-2-5-318
3. Пономаренко И.В. Использование метода Multifactor Dimensionality Reduction (MDR) и его модификаций для анализа ген-генных и генно-средовых взаимодействий при генетико-эпидемиологических исследованиях (обзор) // Научные результаты биомедицинских исследований. 2019. Т.5, № 1. С. 4-21. EDN: https://elibrary.ru/umbgkq
4. Multifactor Dimensionality Reduction [Электронный ресурс] 24.12.2014. – Режим доступа: https://sourceforge.net/projects/mdr/ – Дата доступа: 05.11.2024.
5. Шепелевич Н.В., Маринич В.В., Мельнов С.Б. Генетические маркеры нейромедиаторов и психофизиологические особенности квалифицированных спортсменов различных видов спорта //Прикладная спортивная наука. – 2024. – Т. 1. – №. 19. – С. 47-54. URL: https://rep.polessu.by/handle/123456789/31678
6. Жур Н. В., Лебедь Т. Л., Кручинский Н. Г. Применение анализа генетических исследований для диагностики и профилактики нефрологических осложнений у пациентов с сахарным диабетом второго типа // Здоровье для всех: научно-практический журнал. – 2023. – №. 1. – С. 28-36. URL: https://rep.polessu.by/handle/123456789/29037
7. Жур Н. В., Евдолюк С.В., Лебедь Т.Л., Маринич Т.В., Кручинский, Н.Г. Молекулярно-генетические методы в диагностике и прогнозировании индивидуальной предрасположенности к нарушению минеральной плотности костной ткани // Вестник Полесского государственного университета. Серия природоведческих наук. – 2024. – №. 1. – С. 66-72. URL: https://rep.polessu.by/handle/123456789/31760
8. Иванюкович В.А., Николаенко Е.А., Мельнов С.Б., Жур Н.В., Лебедь Т.Л. Влияние классификации исходов на результат моделирования и прогнозирования методом MDR // Сахаровские чтения 2023 года: экологические проблемы XXI века : материалы 23-й Международной научной конференции, Минск, Республика Беларусь, 18-19 мая 2023 г / Международный государственный экологический ин-т им. А.Д. Сахарова Белорусского государственного ун-та - Минск : МГЭИ им. А.Д. Сахарова БГУ, 2023. – Ч. 2. – С. 301-305. URL: https://rep.polessu.by/handle/123456789/28924
