Remarks on using pattern recognition methods in biology

• Autorzy: Międzobrodzki J. , Panz T. , Kasprowicz A. , Tadeusiewicz R.

Warianty tytułu

PL

Uwagi związane z zastosowaniem metod rozpoznawania wzorca w biologii

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

This paper makes an attempt to present new possibilities for biology, and especially for microbiology, which derive from applying the procedure used in a pattern recognition. There are straightforward advantages to this approach when compared to using standard statistical methods. Firstly, the amount of data needed for the pattern recognition procedure is much smalIer, and moreover, pattern recognition algorithms can deal with incomplete and even erroneous data. Secondly, pattern recognition method leads directly from raw data to strong and easy-to-interpret results that allow definitive statements on the results to be made as "the drug is effective" or "such a way of drug administration is more promising" . The classic statistical methods usually provide only numeric data, forcing further speculations and interpretation or demanding further tests, often failing because of insufficient amounts of data. This paper introduces the logic behind pattern recognition and explains the usefulness of this method in mathematical analysis and interpretation of biological experiments, especially in microbiology.

PL

Przedstawiona praca jest próbą zaprezentowania nowych możliwości w biologii, szczególnie w mikrobiologii, a polegających na wprowadzeniu metody stosowanej w rozpoznawaniu wzorca. W porównaniu ze standardowymi metodami statystycznymi, prezentowana metoda przynosi bezpośrednie korzyści. Po pierwsze, liczba eksperymentów wymaganych do sposobu rozpoznania wzorca jest dużo niższa niż dla tradycyjnych metod statystycznych i co więcej, algorytmy rozpoznania wzorca radzą sobie z danymi doświadczalnymi częściowo niekompletnymi, a nawet błędnymi. Po drugie, metoda rozpoznawania wzorca prowadzi od danych doświadczalnych do obrazów populacji, które pozwalają na bezpośrednią ocenę skuteczności i wagi analizowanych czynników. Klasyczne metody statystyczne dostarczają zwykle tylko danych liczbowych wymagających następnych spekulacji lub prowadzą w zasadzkę nowych testów statystycznych często zawodzących z powodu niewystarczającej liczby danych. Praca przedstawia logiczny wywód rozpoznawania wzorca i wyjaśnia użyteczność tej metody w analizie matematycznej oraz interpretacji eksperymentów biologicznych, szczególnie w mikrobiologii.

Słowa kluczowe

EN

data analysis; microbiology; pattern recognition

PL

metody statystyczne; metoda rozpoznawania wzorca; mikrobiologia

• Wydawca: Nałęcz Institute of Biocybernetics and Biomedical Engineering of the Polish Academy of Sciences ; Elsevier
• Czasopismo: Biocybernetics and Biomedical Engineering
• Rocznik: 2000
• Tom: Vol. 20, no. 2
• Strony: 5--16
• Opis fizyczny: Bibliogr. 14 poz.

Twórcy

autor

Międzobrodzki J.

autor

Panz T.

autor

Kasprowicz A.

autor

Tadeusiewicz R.

• Jagiellonian University, Department of Microbiology and Immunology, Kraków, Poland