ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ СЕТЕВОЙ БИОЛОГИИ ДЛЯ АНАЛИЗА БИОЛОГИЧЕСКИХ ОСНОВ ИММУНИТЕТА СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ЖИВОТНЫХ
Объектом исследования иммунитета является не только геном, но и организм животного в целом. Исследование проводится на уровне метаболома и фенома с углублением в генетические процессы, в т.ч. транскрипционной регуляции. Для того, чтобы эффективно и информативно исследовать влияние на организм животного неблагоприятных факторов окружающей производственной среды, необходимо комплексно изучать генетические эффекты иммунитета и оценивать предварительные результаты своих и опубликованных ранее в биологических базах данных исследований иммунного статуса. Методами исследований служат статистические расчеты в структурные и популяционные генетики сельскохозяйственных животных, а также молекулярно-генетические, такие как высокоэффективное параллельное секвенирование полных геномов DNAseq (или их целевых фрагментов, относящихся к целевым и регуляторным генам RNAseq), а также сканирование экспрессионных профилей при помощи генетических чипов (heat maps). Полученные данные обладают огромным объемом и сложностью для интерпретации и визуализации. Обработка данных проводится методами статистического анализа, а обработка именно нейронных сетей, - многофакторным и байесовским анализами, а также при помощи линейных моделей. Для реализации математических расчетов, где речь идет о работе с большими объемами данных («big data»), требуется покупка времени расчетных серверов класса yandex.cloud [1] или azure.cloud [2] (oracle.cloud computation)[3], либо построение своих кластерных серверных сетей. Также являются актуальными задачи построения национальных систем операционных [4] и программных сред вычислений. Хранение статистических данных требует системной разработки систем и стандартов классификации и кодификации геномных данных, например, в средах класса Microsoft server [5] или RedDB [6], PostreSQL [7], MySQL [8]. Визуализация данных удобно осуществляется рядом систем на основе программных сред SAS [8] и R [9], но это, возможно, уже выходит за рамки данного обзора.