|
PresentationsCluster analysis of experimental data on the effect of copper ions on primary reactions of photosynthesisM.V. Lomonosov Moscow State University, Biological Faculty, dept. biophysics, Russia, 119992, Moscow, Leninskie Gory, Moscow State University При анализе данных биологических исследований традиционно применяются статистические методы. Методы кластеризации, в свою очередь, получили распространение относительно недавно, с ростом вычислительной мощности компьютера. Особенности кластерного анализа заключаются в отсутствии первичных допущений и требований к распределению данных и использовании не сопоставимо больших объёмов выборок. В последнее годы объем накопленных экспериментальных биологических данных значительно вырос, и во многих случаях статистический анализ представляет собой довольно трудоемкий процесс, тогда как кластерный анализ при обработке большого количества данных имеет значительные преимущества. Для оценки возможностей кластерного анализа при работе с биологическими данными были использованы данные эксперимента по действию ионов меди на проростки гороха Pisum sativum L. Пробы выдерживались в присутствии токсиканта и без него в климатической камере в течение 10 дней. На протяжении всех дней была проведена регистрация индукционных кривых индукции флуоресценции хлорофилла а. Для анализа кинетики индукции флуоресценции мы использовали JIP-тест. Полученные показатели JIP-теста в дальнейшем использовались для кластеризации. На первом этапе была выполнена оценка наличия корреляции между параметрами JIP-теста и факторами, действующими на проростки (Cu2+, день инкубации). Корреляционный анализ выявил, что в рассматриваемом эксперименте Pisum sativum L. подвергались стрессу как в результате действия токсиканта Сu2+, так и в результате условий самого эксперимента (удаление корней и усиков). Было показано, что различия между разными днями инкубации являются более существенными, чем различия между контрольными образцами и обработанными токсикантом Сu2+. Далее была проведена предварительная подготовка данных, которая заключалась в уменьшении их неоднородности, возникшей из-за разного количества измерений по каждому растению, нормализации данных и снижении их размерности с помощью метода главных компонент, выбора количества главных компонент. Для дальнейшей кластеризации были выделены две главные компоненты. Кластеризация проводилась тремя методами: иерархическим, k-средних и OPTICS. Для характеристики полученных кластеров был проведен анализ параметров JIP-теста в каждом из них. Было показано, что кластеры были сгруппированы по степени подверженности растения стрессу. Комплексный анализ показал, что в данном эксперименте фактор дня инкубации вызывал больший стресс у растений, чем фактор действия токсиканта Сu2+. Для выявления действия Сu2+ необходимо использовать его в больших концентрациях. Исследование выполнено в рамках научного проекта государственного задания МГУ №121032500060-0 при частичной поддержке гранта РНФ № 20-64-46018 и гранта РФФИ № 20-04-00465
Presentation |
