Obliczenia Naturalne - Algorytmy immunologiczne

Transkrypt

1 Literatura Podstawowe pojęcia Obliczenia Naturalne - immunologiczne Paweł Paduch Politechnika Świętokrzyska 10 kwietnia 2014 Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 1 z 44

2 Plan wykładu Literatura Podstawowe pojęcia 1 Literatura Podstawowe pojęcia 2 Naturalna odporność Limfocyty Przeciwciała 3 Selekcja klonalna Próg przystosowania Reprezentacja Ag-Ab Sieci idiotypowe 4 Algorytm negatywnej selekcji Algorytm selekcji klonalnej Algorytm sieci idiotypowej Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 2 z 44

3 Literatura Literatura Podstawowe pojęcia Mariusz Flasiński - do sztucznej inteligencji, PWN, 2011 Leonardo Nunes de Castro, Fernando José Von Zuben -, Artificial Immune Systems - Part 1 Leonardo Nunes de Castro, Fernando José Von Zuben -, Artificial Immune Systems - Part 2 The Online Home of Artificial Immune Systems - Stephanie Forrest et al - Self-Nonself Discrimination in a Computer, immsec/publications/virus.pdf Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 3 z 44

4 Literatura Podstawowe pojęcia Na przełomie lat 80-tych i 90-tych systemy odpornościowe żywych organizmów stały się inspiracją dla sztucznych systemów immunologicznych (ang. Artificial Immune Systems). W naturze system odpornościowy ma za zadanie chronić nasze ciało przed obcymi patogenami (wirusy, bakterie, grzyby czy pasożyty). Głównym celem jest tu rozpoznanie komórek i kategoryzowanie ich jako obce lub swoje. Stosując uczenie się, pamięć, wyszukiwanie asocjacyjne itp., systemy immunologiczne świetnie radzą sobie w problemach rozpoznawania i klasyfikacji. Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 4 z 44

5 Literatura Podstawowe pojęcia Główne cechy systemów odpornościowych, które spowodowały zainteresowanie dziedzinie nauk technicznych: Każdy osobnik posiada swój własny układ odpornościowy o określonych cechach. Molekuły nie należące do ciała są identyfikowane jako obce i eliminowane. Wykrywanie anomalii, organizm wykrywa i reaguje na patogeny, z którymi do tej pory nie miał do czynienia. Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 5 z 44

6 Literatura Podstawowe pojęcia cd. Rozproszona detekcja, komórki obronne krążą w ciele nie nadzorowane przez, żaden scentralizowany system. Odporność na zakłócenia i wykrywanie niedoskonałości, system obronny potrafi w elastyczny sposób dopasować się do nowych patogenów. Uczenie i pamiętanie, system potrafi nauczyć się wzorca patogenu, dlatego w przyszłości jego wykrycie jest szybsze a reakcja silniejsza. Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 6 z 44

7 Literatura Podstawowe pojęcia mają znaczenie w: wykrywaniu wirusów komputerowych, anomalii w seriach danych, diagnostyce błędów, rozpoznawaniu paternów, uczeniu maszynowym, bioinformatyce, optymalizacji, robotyce, i wielu innych. Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 7 z 44

8 Podstawowe pojęcia Literatura Podstawowe pojęcia System immunologiczny - ma za zadanie chronić organizm przed obcymi patogenami Patogen - struktura zagrażająca organizmowi Antygen - patogen wywołujący reakcję obronną Epitop - specyficzna trójwymiarowa struktura chemiczna będąca częścią powierzchni antygenu Paratop - struktura na każdym ramieniu przeciwciała dopasowana w różnym stopniu do różnych epitopów Idiotop - determinanta antygenowa na przeciwciele Idiotyp -zestaw idiotopów zlokalizowanych w części przeciwciał, charakterystyczny dla danej cząsteczki przeciwciała; grupy przeciwciał o tej samej swoistości. Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 8 z 44

9 Naturalna odporność Limfocyty Przeciwciała Naturalny układ odpornościowy działa wielowarstwowo. Bariery fizyczne, skóra, błony śluzowe, włoski w nosie, śluz w drogach oddechowych to pierwsza linia obrony przed patogenami. Bariery fizjologiczna - np. ślina, pot, łzy zawierające enzymy obronne, temperatura, kwasowe ph w żołądku niszczy większość zarazków. Wrodzony układ odpornościowy - rozpoznaje obce komórki, bakterie, wirusy. Składa się z makrofagów (komórek żernych) oraz dopełniacza wspomagającego pracę przeciwciał. Ta warstwa nie podlega modyfikacjom. Adaptacyjny układ odpornościowy - składający się z limfocytów rozpoznających i eliminujących antygeny. Są generowane losowo przez algorytm selekcji klonalnej. Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 9 z 44

10 Odporność nieswoista i swoista Naturalna odporność Limfocyty Przeciwciała Odporność nieswoista jest zapewniona przez pierwsze 3 warstwy układu odpornościowego. Odporność swoista - nabyta jest realizowana przez warstwę 4. Posiada zdolność do adaptacji Uczy się rozpoznawać nowe antygeny Posiada mechanizm pamięci immunologicznej, aby w przyszłości szybciej i silniej reagować na zagrożenie. Nie ma scentralizowanej kontroli, limfocyty swobodnie krążą w płynach ustrojowych. Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 10 z 44

11 Limfocyty typu T Naturalna odporność Limfocyty Przeciwciała Rozpoznawanie swój/obcy Wspomagające Th, które decydują czy aktywować limfocyty B Cytotoksyczne Tc, niszczą obce nie rozpoznane białka Supresyjne, regulatorowe Treg hamujące nadmierną aktywność systemu immunologicznego Pamięciowe, tworzą system pamięci immunologicznej Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 11 z 44

12 Limfocyty typu B Naturalna odporność Limfocyty Przeciwciała Organizm ludzki posiada około limfocytów Główne zadanie to produkcja i wydzielanie przeciwciał (immunoglobulin) rozpoznających antygeny. Każda komórka typu B produkuje specyficzne, niepowtarzalne przeciwciała. Gdy dojrzeją przekształcają się w komórki pamięciowe (plazmatyczne). Uczestniczą w odpowiedzi humoralnej. Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 12 z 44

13 Odpowiedź humoralna Naturalna odporność Limfocyty Przeciwciała Nazwa pochodzi od tego, że czynnik odpowiedzialny za rozpoznanie antygenu i wyzwolenie na niego ataku znajduje się w bezkomórkowym płynie (łac. Humor - płyn), np. osoczu. Po podaniu antygenu, limfocyty typu B w kooperacji z limfocytem typu T uaktywniają się i podlegają klonowaniu, tworząc przeciwciała. Te przyczepiają się do antygenu znakując cel dla komórek efektorowych s(np. żerne - makrofagów czy komórki K), lub przynajmniej blokując patogen. Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 13 z 44

14 Działanie układu odpornościowego Naturalna odporność Limfocyty Przeciwciała 1 Makrofagi pochłaniają i rozkładają na peptydy napotkane antygeny, kawałki peptydów pojawiają się na powierzchni komórki. 2 Limfocyty T rozpoznają swoimi receptorami różne kombinacje peptydów, po rozpoznaniu wydzielają one limfokiny będące sygnałem chemicznym do mobilizacji innych komórek. 3 Limfocyty B odpowiadają na sygnał. Na swojej powierzchni posiadają receptory tylko jednego typu, potrafią rozpoznać części antygenu w płynach ustrojowych. Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 14 z 44

15 Naturalna odporność Limfocyty Przeciwciała Adaptacja systemu immunologicznego 4 Limfocyt B przekształca się w komórkę plazmatyczną i wydziela proteiny przeciwciał w takiej formie jak receptory. 5 Przeciwciała łączą się z antygenami i je niszczą lub neutralizują. 6 Niektóre limfocyty B lub T stają się komórkami pamięci, aby w przyszłości reagować na ten sam antygen szybciej i mocniej. Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 15 z 44

16 Przeciwciała Naturalna odporność Limfocyty Przeciwciała Na powierzchni limfocytu B znajduje się około 100 tys receptorów (przeciwciał). Każde przeciwciało kształtem przypomina literę Y. Antygen jest wiązany z ramionami przeciwciała tylko wtedy gdy osiągnie określony stopień powinowactwa. Aktywacja limfocytu zachodzi gdy spełnione są 3 warunki: stopień powinowactwa receptora i antygenu jest odpowiednio duży liczba związanych receptorów przekroczy graniczną wartość gdy limfocyty T dadzą chemiczny sygnał Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 16 z 44

17 Molekuła przeciwciała Naturalna odporność Limfocyty Przeciwciała Składa się z dwóch identycznych łańcuchów lekkich (L) i dwóch ciężkich (H). Region zmienny (ang. V-region) jest przede wszystkim odpowiedzialny za rozpoznanie antygenów. Zawiera podregiony, określane jako CDR (ang. complementarity-determining regions), których końcówki biorą udział w kontakcie z antygenem. Regiony stałe C odpowiadają za różnorodność funkcji efektora takich jak wiązanie dopełniacza. Antygeny mając zróżnicowana strukturę, zmuszają przeciwciała do różnorodnej budowy. Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 17 z 44

18 Molekuła przeciwciała Naturalna odporność Limfocyty Przeciwciała Genetyczna informacja potrzebna do zakodowanie wielkiej ilości różnych choć zależnych protein jest trzymana w genomie komórek zarodkowych (ang. germ-line) i przekazywana przez pokolenia. Łańcuch polipeptydowy jest zakodowany w wielu segmentach genów rozrzuconych po chromosomie genomu komórki zarodkowej. Te segmenty muszą być zebrane razem do postaci kompletnego genu immunoglobuliny aktywnego w limfocytach B. Do genu immunoglobuliny są wprowadzone w dużym stopniu mutacje (hipermutacja). Zarówno kombinacje jak i mutacje bardzo dobrze zwiększają różnorodność informacji genetycznych zawartych w genomie komórek zarodkowych. Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 18 z 44

19 Przeciwciało Naturalna odporność Limfocyty Przeciwciała 1 Fragment wiążący antygen 2 Fragment Fab (ang. Fragment, antigen binding) 3 Fragment Fc (ang. Fragment, crystallizable) pełniącego funkcję efektorową niebieski - łańcuch ciężki H żółty - łańcuch lekki L ciemny - regiony zmienne jasny - regiony stałe Źródło: Wiki - Artur Jan Fijałkowski Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 19 z 44

20 Selekcja klonalna Selekcja klonalna Próg przystosowania Reprezentacja Ag-Ab Sieci idiotypowe 1 1 Komórka macierzysta 2 Niedojrzałe limfocyty 3 Te które łączą się ze swoimi antygenami są niszczone 4 wyselekcjonowane limfocyty 5 obce antygeny 6 aktywacja i rozrost właściwego klonu limfocytu Rysunek: Źródło Wiki - Ilmari Karonen Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 20 z 44

21 Zasady selekcji klonalnej Selekcja klonalna Próg przystosowania Reprezentacja Ag-Ab Sieci idiotypowe Nowe komórki B są klonami swoich rodziców lekko zmodyfikowanymi przez mutacje Liczba klonów zależy od stopnia powinowactwa Limfocyty reagujące na własne białka są eliminowane Rozmnażanie i różnicowanie poprzez kontakt dojrzałych komórek z antygenem Przechowywanie klonów Selekcja najlepiej przystosowanych osobników (najlepiej pasujących do antygenu) jest analogiczna jak w przypadku selekcji w algorytmach ewolucyjnych Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 21 z 44

22 Uczenie Selekcja klonalna Próg przystosowania Reprezentacja Ag-Ab Sieci idiotypowe Im więcej jest limfocytów danego typu ( nauczonych po infekcji) tym szybsza i mocniejsza jest reakcja przy ponownym kontakcie. Ponadto gdy podobny strukturalnie antygen trafi do organizmu to też jest szybciej rozpoznawany. tzw. reakcja krzyżowa (ang. cross-reactive response). Ta pamięć asocjacyjna jest zawarta w szczepieniach i jest zwana uogólnieniem podonie jak w sztucznych sieciach neuronowych. Liczba limfocytów po infekcji zwykle jest redukowana do tej przed infekcją. Te, które się sprawdziły zastępują inne losowo wybrane. Dawno nieuaktywniane limfocyty powoli zmniejszają swoją liczebność. Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 22 z 44

23 Uczenie Selekcja klonalna Próg przystosowania Reprezentacja Ag-Ab Sieci idiotypowe Uczenie odpornościowe i pamiętanie bazuje na: powtarzanym wystawieniu na patogen dojrzewaniu powinowactwa molekuł receptorowych osłabionym przewlekłym zakażeniu reakcji krzyżowej na patogeny sieci idiotypowej Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 23 z 44

24 Zróżnicowanie Selekcja klonalna Próg przystosowania Reprezentacja Ag-Ab Sieci idiotypowe Zróżnicowanie komórek dzięki hipermutacji i edycji receptorów: Mutacja punktowa (dobra do dostrajania) w przeszukiwaniu lokalnym, mutacje gorsze od bieżącej są usuwane a więc dostosowanie przesuwa się w kierunku lokalnego ekstremum. Usuwanie krótkich odcinków Niewzajemna wymiana sekwencji genów pozwala na przeskoczenie na inne zbocze. Większość mutacji prowadzi do popsucia dobrych receptorów dlatego stopień mutacji jest zmniejszany wraz ze wzrostem powinowactwa. Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 24 z 44

25 Próg przystosowania Selekcja klonalna Próg przystosowania Reprezentacja Ag-Ab Sieci idiotypowe Aby opisać ilościowo stopień powinowactwa Ag-Ab wprowadzono koncepcje przestrzeni kształtu S (ang. shape-space). Stopień wiązania pomiędzy receptorem a molekułą, którą wiąże zależy od wzajemnego położenia atomów, ładunku elektrostatycznego, rozmiaru, ukształtowania regionów dopasowania itp. Wszystko to można opisać różnymi parametrami o liczebności L. Punkt w L wymiarowej przestrzeni zwanej przestrzenią kształtu określa uogólniony kształt regionu wiążącego. Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 25 z 44

26 Próg przystosowania Selekcja klonalna Próg przystosowania Reprezentacja Ag-Ab Sieci idiotypowe W przestrzeni kształtu S znajduje się zawartość V V ɛ V W V znajdują się epitopy ( ) oraz paratopy ( ) V ɛ ɛ Zakładamy, że przeciwciała rozpoznają wszystkie epitopy, jeżeli leżą w otaczającej ich przestrzeni V ɛ. V ɛ ɛ ɛ to próg powinowactwa. ɛ Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 26 z 44

27 Reprezentacja Ag-Ab Selekcja klonalna Próg przystosowania Reprezentacja Ag-Ab Sieci idiotypowe Reprezentacja Ag-Ab częściowo determinuje jaką miarę dystansu powinniśmy użyć do obliczenia stopnia powinowactwa. Matematycznie uogólniony kształt molekuły (m), zarówno przeciwciała Ab, jak i antygenu Ag, może być reprezentowany jako zbiór rzeczywistych koordynat: (m) =< m 1, m 2,..., m L > Które można uważać za punkt w L-wymiarowej przestrzeni. m S L R L, gdzie S-przestrzeń kształtów (ang. shape-space), a L wymiar. Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 27 z 44

28 Selekcja klonalna Próg przystosowania Reprezentacja Ag-Ab Sieci idiotypowe Miara powinowactwa - odległość Euklidesowa Powinowactwo mierzone jest odległością, pomiędzy wektorami Ag a Ab. Jeżeli dane będą, przeciwciało: oraz antygen: Ab =< ab 1, ab 2,..., ab L > Ag =< ag 1, ag 2,..., ag L > To odległość D wyznaczamy: D = L (ab i ag i ) 2 i=1 Przestrzeń kształtów określony przez koordynaty wartości rzeczywistych oraz odległość euklidesową nazywamy Euklidesową przestrzenią kształtów (ang. Euclidean shape-spaces). Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 28 z 44

29 Miary powinowactwa Selekcja klonalna Próg przystosowania Reprezentacja Ag-Ab Sieci idiotypowe W przestrzeni kształtów Manchatan (ang. Manhattan shape-spaces) odległość wyznaczamy wzorem: D = L ab i ag i i=1 W przestrzeni kształtów Hamminga (ang. Hamming shape-space) odległość wyznacza się wzorem: D = L δ, gdzie δ = i=1 { 1, jeżeli abi ag i, 0, w przeciwnym wypadku. Maksymalna odległość oznacza maksymalne dopasowanie. Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 29 z 44

30 Określenie powinowactwa Selekcja klonalna Próg przystosowania Reprezentacja Ag-Ab Sieci idiotypowe Weźmy dwa ciągi binarne Ab i Ag o długości L = 8 rozważane w przestrzeni kształtów Hamminga. Powinowactwo będzie liczbą komplementarnych bitów i może być obliczone za pomocą prostej operacji XOR wynosi ono 6. Wartość wiązania określa czy dana molekuła przyłączy się czy nie. Można to określić za pomocą rozmaitych funkcji aktywacyjnych Ab: Ag: XOR: Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 30 z 44

31 Funkcje aktywacji Selekcja klonalna Próg przystosowania Reprezentacja Ag-Ab Sieci idiotypowe Zależności pomiędzy wartością dowiązania (ang. binding value) a oceną punktową (odległością Hamminga). Dla długości L = 7 i progu powinowactwa ɛ = 2 Funkcja schodkowa Funkcja sigmoidalna 1 1 wartość dowiązania 0.5 (L ɛ) wartość dowiązania 0.5 (L ɛ) dystans dystans Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 31 z 44

32 Pokrycie Selekcja klonalna Próg przystosowania Reprezentacja Ag-Ab Sieci idiotypowe W przestrzeni kształtów Hamminga zbiór wszystkich możliwych antygenów jest rozważany jako przestrzeń punktów, gdzie molekuły antygenu o podobnym kształcie zajmują sąsiednie punkty w przestrzeni. Wszystkich możliwych unikalnych antygenów i przeciwciał jest k L, gdzie k jest wielkością alfabetu a L długością łańcucha. Dane przeciwciało rozpoznaje pewne przeciwciała w ten sposób pokrywa pewną przestrzeń kształtów. Próg powinowactwa ɛ określa pokrycie przez pojedyncze przeciwciało. Dla ɛ = 0 powinowactwo musi być idealne. Pokrycie (ang. coverage) - liczba antygenów w regionie ɛ jest wyznaczone przez: C = ɛ ( ) L = i i=0 ɛ i=0 L! i!(l i)! Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 32 z 44

33 Minimalna liczba przeciwciał Selekcja klonalna Próg przystosowania Reprezentacja Ag-Ab Sieci idiotypowe Minimalna liczba przeciwciał potrzebna do pokrycia całej przestrzeni kształtów wynosi: ( ) k L N = ceil C Gdzie ceil jest funkcją zaokrąglającą w górę do najbliższej wartości całkowitej. Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 33 z 44

34 Sieci idiotypowe Selekcja klonalna Próg przystosowania Reprezentacja Ag-Ab Sieci idiotypowe Dowiedziono, że przeciwciała także posiadają epitopy. Idiotyp jest definiowany jako zbiór epitopów wystawionych w obszarze zmiennym przeciwciał. Idiotop jest pojedynczym epitopem idiotypowym. Wzorce idiotopów są definiowane przez ten sam obszar łańcucha polipeptydowego co definiuje paratopy. System odpornościowy został formalnie zdefiniowany jako olbrzymia sieć paratopów, które rozpoznają zbiory idiotopów, oraz zbiory idiotopów, które rozpoznają zbiory paratopów. Każdy element może funkcjonować jako rozpoznawany i rozpoznający. Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 34 z 44

35 Sieci idiotypowe Selekcja klonalna Próg przystosowania Reprezentacja Ag-Ab Sieci idiotypowe Zewnętrzna stymulacja p 2 Ag 1 Supresja 2 3 Ag (Epitop) p 1 Zbiór rozpoznający i 2 i 1 p 3 Wewnętrzny obraz Aktywacja i 1 i 3 Zbiór anty-idiotypowy p x Zbiór nieokreślony Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 35 z 44

36 Sieci idiotypowe Selekcja klonalna Próg przystosowania Reprezentacja Ag-Ab Sieci idiotypowe Gdy do systemu immunologicznego dostanie się antygen Ag, jego epitop jest rozpoznany (w różnym stopniu) przez zbiór różnych paratopów (p 1 ). Występują one na przeciwciele i receptorach razem z pewnymi idiotopami (i 1 ). W sieci immunologicznej każdy paratop zbioru p 1 rozpoznaje zbiór idiotopów i 1, ale też cały zbiór p 1 jeszcze większy zbiór idiotopów i 2 zwanych pamięcią wewnętrzną epitopu (antygenu - ponieważ jest rozpoznawany przez ten sam zestaw p 1, który rozpoznaje antygen). i 2 jest skojarzone z p 2 Każdy idiotop zbioru p 1 i 1 jest rozpoznawany przez paratopy, dlatego zbiór i 1 jest rozpoznawany przez jeszcze większy zbiór p 3, itd. Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 36 z 44

37 Algorytm negatywnej selekcji Algorytm negatywnej selekcji Algorytm selekcji klonalnej Algorytm sieci idiotypowej Jest inspirowany przez mechanizm negatywnej selekcji w systemie immunologicznym. Pierwszy tego typu algorytm zaproponowała Forrest z zespołem w 1994 roku. Do wykrywania zmian w danych spowodowanych wirusami komputerowymi. Na początku definiujemy zestaw swoich znanych bezpiecznych ciągów S następnie generujemy zestaw detektorów D, które mają tylko wyłapywać ciągi komplementarne do S. W ten sposób nowe dane można zakwalifikować jako zdrowe lub jako zainfekowane. Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 37 z 44

38 Algorytm negatywnej selekcji Algorytm negatywnej selekcji Algorytm selekcji klonalnej Algorytm sieci idiotypowej Algorytm 1 negatywna selekcja Wejście: S {zbiór łańcuchów naszych} Wyjście: D {zbiór detektorów} 1: repeat 2: P losowo wygeneruj zestaw potencjalnych detektorów 3: for all osobniki w zbiorze P do 4: for all łańcuchy w zbiorze S do 5: if osobnik rozpoznał łańcuch then 6: usuń osobnika P 7: wyjdź z pętli i weź następnego osobnika 8: end if 9: end for 10: if osobnik nie rozpoznał żadnego łańcucha then 11: dodaj osobnika do zbioru możliwych detektorów D 12: end if 13: end for 14: until Spełnione kryteria stopu Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 38 z 44

39 Algorytm selekcji klonalnej Algorytm negatywnej selekcji Algorytm selekcji klonalnej Algorytm sieci idiotypowej Teoria selekcji klonalnej była inspiracją do stworzenia algorytmu opartego na mechanizmie klonowania najlepiej dopasowanych limfocytów, mutowania najsłabiej przystosowanych oraz pamiętania najlepszych. Castro i Von Zuben stworzyli algorytm CLONALG który był używany do rozpoznawania wzorców oraz optymalizacji funkcji wielomodalnych. Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 39 z 44

40 Algorytm selekcji klonalnej Algorytm negatywnej selekcji Algorytm selekcji klonalnej Algorytm sieci idiotypowej Algorytm 2 selekcja klonalna Wejście: S {zbiór wzorców do rozpoznania} Wejście: n {liczba najgorszych elementów do usunięcia } Wyjście: M {zbiór detektorów pamięciowych zdolnych do rozpoznania nieznanych wzorców} 1: for all wzorzec w S do 2: for all przeciwciało w A do 3: Określ powinowactwo przeciwciała do wzorca. 4: end for 5: Generuj klony podzbioru najlepiej dopasowanych przeciwciał. 6: {liczba klonów zależna od ich powinowactwa} 7: Mutuj atrybuty nowych klonów. 8: {prawdopodobieństwo mutacji odwrotnie proporcjonalnym do przystosowania} 9: Z nowej grupy skopiuj najlepiej przystosowanych do zbioru pamięciowego M. 10: Zamień n najgorszych w A nowymi losowo wygenerowanymi przeciwciałami. 11: end for Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 40 z 44

41 Algorytm sieci idiotypowej Algorytm negatywnej selekcji Algorytm selekcji klonalnej Algorytm sieci idiotypowej Algorytm 3 sieć idiotypowa Wejście: S {zbiór wzorców do rozpoznania}, Wejście: nt {próg przystosowania sieci}, Wejście: ct {próg przystosowania dla sklonowanej puli}, Wejście: h {liczba najlepiej przystosowanych klonów} Wejście: a {liczba nowych przeciwciał do wprowadzenia} Wyjście: N {zbiór detektorów pamięciowych zdolnych do rozpoznania nieznanych wzorców} 1: N losowo wygeneruj zestaw przeciwciał sieciowych 2: repeat 3: for all wzorzec w S do 4: for all przeciwciało w N do 5: Określ powinowactwo przeciwciała do wzorca. 6: end for 7: Generuj klony podzbioru najlepiej dopasowanych przeciwciał ze zbioru N. 8: {liczba klonów zależna od ich powinowactwa} 9: Mutuj atrybuty a nowych klonów do zbioru A. 10: Umieść h najlepiej dopasowanych klonów w zbiorze pamięci klonalnej C. 11: Usuń wszystkie elementy ze zbioru C, których powinowactwo z antygenem < ct Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 41 z 44

42 Algorytm sieci idiotypowej Algorytm negatywnej selekcji Algorytm selekcji klonalnej Algorytm sieci idiotypowej 12: for all przeciwciało w C do 13: Określ wzajemne powinowactwo przeciwciała do wszystkich innych przeciwciał w C 14: Usuń te, które mają powinowactwo < ct 15: end for 16: Włącz pozostałe klony z C do N 17: end for 18: for all przeciwciało w N do 19: Określ powinowactwo przeciwciała do innych przeciwciał w N 20: Usuń te pary których powinowactwo jest < nt 21: end for 22: Wygeneruj losową liczbę losowo wygenerowanych przeciwciał i umieść w N 23: until Spełnione kryteria stopu Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 42 z 44

43 Pytania Algorytm negatywnej selekcji Algorytm selekcji klonalnej Algorytm sieci idiotypowej? Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 43 z 44

44 koniec Algorytm negatywnej selekcji Algorytm selekcji klonalnej Algorytm sieci idiotypowej Dziękuję Państwu za uwagę. Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - immunologiczne 44 z 44