Кластерный анализ

Тем не менее, использование кластерного анализа позволило авторам выявить латентные закономерности в данных и обосновать дифференцированный подход к медицинскому сопровождению юных спортсменов с различной степенью адаптации к физическим нагрузкам.В исследовании «Кластерный анализ в оценке функционального состояния миокарда» [5]авторы использовали кластерный анализ для выделения однородных групп (кластеров) среди множества данных, влияющих на длительность интервала QT электрокардиограммы. Конкретно, был применен дивизивный метод k-средних, который относится к агломеративным методам кластерного анализа. Данный метод позволяет вычислять расстояние от каждого объекта исследования до центров кластеров и относить его к ближайшему кластеру, учитывая разнородность признаков, характеризующих объект. Алгоритм повторяется до тех пор, пока центры кластеров не перестают "мигрировать" в пространстве признаков. Преимущества использования кластерного анализа в данном исследовании: 1. Возможность выделить однородные группы среди множества разнородных данных, влияющих на длительность интервала QT. Это позволяет лучше понять структуру взаимосвязей между исследуемыми факторами. 2. Кластерный анализ не требует предварительных предположений о количестве и структуре кластеров, что делает его более гибким и универсальным методом. 3. Полученная в результате кластеризации классификация может быть использована для разработки прогностических критериев оценки функционального состояния миокарда. Недостатки использования кластерного анализа: 1. Субъективность в выборе метода кластеризации и количества кластеров. Это может приводить к получению различных решений при одних и тех же исходных данных. 2. Чувствительность к выбросам и шумовым данным, которые могут существенно влиять на результаты кластеризации. 3. Сложность интерпретации полученных кластеров, особенно при большом количестве признаков. 4. Необходимость предварительной стандартизации данных, что может приводить к искажению исходной структуры данных. В целом, применение кластерного анализа в данном исследовании позволило авторам выделить 3 однородные группы, различающиеся по ряду значимых факторов, влияющих на длительность интервала QT. Это дает возможность в дальнейшем использовать полученную классификацию для разработки прогностических критериев оценки функционального состояния миокарда.В статье «Кластерный анализ тканевых структур суставного хряща при экспериментальном остеоартрозе у крыс»[7]авторы использовали кластерный анализ для выявления тканевых структур суставного хряща в норме и при экспериментальном остеоартрозе у крыс. Конкретно был применен метод k-средних, который является одним из наиболее распространенных алгоритмов кластеризации. Преимущества использования кластерного анализа в данной работе: 1. Повышение объективности и точности анализа морфологических изменений в суставном хряще. Традиционно такая оценка производится экспертным методом, что может вносить значительную субъективность. 2. Возможность унифицированного разделения суставного хряща на зоны (поверхностную, промежуточную, глубокую, кальцинированную) и выделение клеточных элементов в каждой из них. 3. Количественная оценка параметров хондроцитов (площадь, периметр, ширина, высота) и их пространственного распределения в хрящевой ткани. 4. Визуализация результатов кластеризации, что позволяет наглядно оценить изменения в организации тканевых структур при патологии. Недостатки использования кластерного анализа в данном исследовании: 1. Необходимость правильного подбора параметров, описывающих объект и его окружение. Некоторые хондроциты могли иметь схожие значения параметров, но различный фенотип, что затрудняло их корректное распределение по кластерам. 2. Сложность выполнения качественного распределения хондроцитов на зоны суставного хряща, так как на это влияли параметры, значения которых значительно отличались между объектами. 3. Ограничение метода k-средних, который требует предварительного определения количества кластеров. Это может приводить к неоптимальному разделению объектов, особенно при наличии неоднородных групп. 4. Необходимость в высококонтрастных изображениях, полученных с помощью дорогостоящего оборудования (конфокальная микроскопия). В данной работе использовались "стандартные" гистологические препараты, окрашенные гематоксилином и эозином, что могло снизить качество сегментации. Несмотря на указанные недостатки, результаты пилотного исследования показали, что применение кластерного анализа позволило выявить статистически значимые изменения параметров хондроцитов в кальцинированной зоне суставного хряща при экспериментальном остеоартрозе. Визуализация распределения кластеров также продемонстрировала нарушение пространственной организации клеточных элементов в хрящевой ткани при патологии. ЗаключениеКластерный анализ представляет собой мощный и универсальный инструмент в современных биологических исследованиях. Его способность выявлять скрытые структуры и закономерности в сложных биологических данных делает его незаменимым в широком спектре биологических дисциплин - от молекулярной биологии и генетики до экологии и эволюционной биологии.Основные преимущества кластерного анализа в биологических исследованиях включают:1. Способность обрабатывать большие объемы многомерных данных, что особенно важно в эпоху "омиксных" технологий.2. Возможность выявления естественных группировок в данных без предварительных предположений о их структуре.3. Визуализация сложных взаимосвязей в биологических данных, что облегчает их интерпретацию.4. Генерация новых гипотез на основе выявленных кластеров и закономерностей.5. Интеграция различных типов биологических данных для получения комплексного представления о биологических системах.Однако, несмотря на свою мощь и универсальность, кластерный анализ имеет ряд ограничений и проблем, которые необходимо учитывать при его применении в биологических исследованиях:1. Выбор метода кластеризации и параметров может значительно влиять на результаты, что требует тщательного обоснования и валидации.2. Интерпретация результатов кластеризации может быть субъективной и требует глубокого понимания биологического контекста.3. Кластерный анализ может выявлять структуры в данных даже тогда, когда их реально не существует, что подчеркивает важность критического анализа результатов.4. Некоторые методы кластеризации чувствительны к выбросам и шуму в данных, что особенно актуально для биологических данных.5. Определение оптимального числа кластеров часто является нетривиальной задачей и может требовать дополнительных методов анализа.Несмотря на эти ограничения, кластерный анализ продолжает играть ключевую роль в биологических исследованиях. Его применение в сочетании с другими методами анализа данных и машинного обучения открывает новые возможности для понимания сложных биологических систем.В заключение, кластерный анализ остается одним из ключевых инструментов в арсенале современного биолога-исследователя. Его способность структурировать и интерпретировать сложные биологические данные делает его незаменимым в эпоху больших данных в биологии. По мере развития биологических технологий и накопления все большего объема данных, роль кластерного анализа в биологических исследованиях, вероятно, будет только возрастать.Эффективное применение кластерного анализа в биологии требует не только технических навыков, но и глубокого понимания биологических процессов и систем. Поэтому междисциплинарное сотрудничество между биологами, статистиками и специалистами по анализу данных становится все более важным для максимально эффективного использования этого мощного аналитического инструмента.Таким образом, кластерный анализ продолжает играть ключевую роль в раскрытии тайн жизни на молекулярном, клеточном и организменном уровнях, способствуя прогрессу в понимании фундаментальных биологических процессов и разработке новых подходов в медицине и биотехнологии.Список использованной литературыKlyuchko, O. M. Cluster analysis in biotechnology / O. M. Klyuchko // Biotechnologia Acta. – 2017. – Vol. 10, No. 5. – P. 5-18. Акопов А. С., Московцев А. А., Доленко С. А., Савина Г. Д. Кластерный анализ в медико-биологических исследованиях // Патологическая физиология и экспериментальная терапия. 2013. Т. 57. № 4. С. 84–96.Газанова, Н. Ш. Актуальность кластерного анализа данных при обработке информации / Н. Ш. Газанова, Д. Е. Климов // Исследования молодых ученых : материалы LXI Международной научной конференции, Казань, 20–23 мая 2023 года. – Казань: Общество с ограниченной ответственностью "Издательство Молодой ученый", 2023. – С. 1-5. Долгодворова Елена Валерьевна Кластерный анализ: базовые концепции и алгоритмы // Вопросы науки и образования. 2018. №7 (19). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/klasternyy-analiz-bazovye-kontseptsii-i-algoritmy (дата обращения: 17.08.2024).Кластерный анализ в оценке функционального состояния миокарда / Ю. Г. Выхованец, П. А. Алешечкин, С. М. Тетюра, А. Н. Черняк // Вестник гигиены и эпидемиологии. – 2018. – Т. 22, № 4. – С. 46-49. – EDN RPNHFO.Круглов, Д. С. Использование кластерного анализа химического состава растений в хемосистематике / Д. С. Круглов // Проблемы ботаники Южной Сибири и Монголии. – 2019. – № 18. – С. 42-46. – DOI 10.14258/pbssm.2019007. – EDN KWGBDF.Крылов, П. А. Кластерный анализ тканевых структур суставного хряща при экспериментальном остеоартрозе у крыс / П. А. Крылов, А. А. Абдулова, В. В. Новочадов // Международный научно-исследовательский журнал. – 2023. – № 11(137). – DOI 10.23670/IRJ.2023.137.157. – EDN ACUGTB.Сериков, В. С. Фенотипы пациентов с обширной убылью твердых тканей зубов - новый подход с использованием кластерного анализа / В. С. Сериков // Региональный вестник. – 2020. – № 3(42). – С. 19-20. – EDN MGMZGI.Скуратова, Н. А. Способ прогнозирования развития миокардиодистрофии у юных спортсменов на основании результатов кластерного и дискриминантного анализов / Н. А. Скуратова // Репродуктивное здоровье. Восточная Европа. – 2011. – № 6(18). – С. 55-68. – EDN OKKSQB.