ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СЕТИ КОХОНЕНА ДЛЯ ОБРАБОТКИ РЕЗУЛЬТАТОВ RAPD И ISSR АНАЛИЗОВ ПРИ ИЗУЧЕНИИ ГЕНОМНОГО ПОЛИМОРФИЗМА У ПРЕДСТАВИТЕЛЕЙ РОДА Capsicum

摘要

Результаты исследований, основанных на использовании данных мультилокусного молекулярного анализа (RAPD, ISSR, AFLP и др.), как правило, представлены в виде изображений (электрофореграмм, фотографий и т.п.). Интерпретация подобной информации - сложный, трудоемкий и субъективный процесс. Искусственные нейронные сети (ИНС), являющиеся идеальными "процессорами образов", могут оказаться полезными при решении данного типазадач. В работе изучена возможность применения искусственных нейронных сетей для обработки результатов RAPD и ISSR анализов. Работа проводилась на RAPD и 1SSR спектрах фрагментов ДНК представителей рода Capsicum L. (перцы). В качестве экспертной оценки использовали результаты кластеризации исследуемых образцов с помощью метода невзвешенного попарного арифметического среднего - UPGMA, который наиболее часто применяется для филогенетических построений, основанных на данных RAPD и ISSR анализов. Разработаны принципиально новые методы оценки генетического полиморфизма образцов, базирующиеся на использовании нейросетевых технологий - самоорганизующихся карт признаков (сети Кохонена). Результаты свидетельствуют о том, что кластеры, полученные при применении UPGMA и сети Кохонена, совпадают более чем на 90%, а учитывая, что ИНС позволяют работать при высокой зашумленности, неполноте и противоречивости данных, предложенный подход может оказаться эффективным.