ВИДІЛЕННЯ ЗОН РОЗПОВСЮДЖЕННЯ ЗАХВОРЮВАНОСТІ НА КОРОНАВІРУС COVID-19 НА ОСНОВІ МЕТОДІВ КЛАСТЕРНОГО АНАЛІЗУ

Subject: the use of the mathematical apparatus of neural networks for the scientific substantiation of anti-epidemic measures in order to reduce the incidence of diseases when making effective management decisions. Purpose: to apply cluster analysis, based on a neural network, to solve the problem of identifying areas of incidence. Tasks: to analyze methods of data analysis to solve the clustering problem; to develop a neural network method for clustering the territory of Ukraine according to the nature of the epidemic process COVID-19; on the basis of the developed method, to implement a data analysis software product to identify the areas of incidence of the disease using the example of the coronavirus COVID-19. Methods: models and methods of data analysis, models and methods of systems theory (based on the information approach), machine learning methods, in particular the Adaptive Boosting method (based on the gradient descent method), methods for training neural networks. Results: we used the data of the Center for Public Health of the Ministry of Health of Ukraine distributed over the regions of Ukraine on the incidence of COVID-19, the number of laboratory examined persons, the number of laboratory tests performed by PCR and ELISA methods, the number of laboratory tests of IgA, IgM, IgG; the model used data from March 2020 to December 2020, the modeling did not take into account data from the temporarily occupied territories of Ukraine; for cluster analysis, a neural network of 60 input neurons, 100 hidden neurons with an activation Fermi function and 4 output neurons was built; for the software implementation of the model, the programming language Python was used. Conclusions: analysis of methods for constructing neural networks; analysis of training methods for neural networks, including the use of the gradient descent method for the Adaptive Boosting method; all theoretical information described in this work was used to implement a software product for processing test data for COVID-19 in Ukraine; the division of the regions of Ukraine into zones of infection with the COVID-19 virus was carried out and a map of this division was presented.Предмет: использование математического аппарата нейронных сетей для научного обоснования противоэпидемических мер с целью снижения заболеваемости при принятии эффективных управленческих решений. Цель: применить кластерный анализ, на основе нейронной сети, для решения задачи выделения зон распространения заболеваемости. Задачи: проанализировать методы анализа данных для решения задачи кластеризации; разработать нейросетевой метод кластеризации территории Украины по характеру эпидемического процесса COVID-19; на основе разработанного метода реализовать программный продукт анализа данных для выделения зон распространения заболеваемости на примере коронавируса COVID-19. Методы: модели и методы анализа данных, модели и методы теории систем (на базе информационного подхода), методы машинного обучения, в частности метод Adaptive Boosting (на основе метода градиентного спуска), методы обучения нейронных сетей. Результаты: были использованы распределенные по областям Украины данные Центра общественного здоровья Минздрава Украины заболеваемостью COVID-19, количество лабораторно обследованных лиц, количество проведенных лабораторных исследований методами ПЦР и ИФА, количество проведенных лабораторных исследований IgA, IgM, IgG; в модели использованы данные с марта 2020 по декабрь 2020, при моделировании не учтены данные с временно оккупированных территорий Украины; для кластерного анализа построена нейронная сеть из 60 входных нейронов, 100 скрытых нейронов с активационной функцией Ферми и 4 выходными нейронами; для программной реализации модели использована язык программирования Python. Выводы: проведен анализ методов построения нейронных сетей; анализ методов обучения нейронных сетей, в том числе применения метода градиентного спуска для метода Adaptive Boosting; все теоретические сведения, описанные в данной работе, были использованы для реализации программного продукта обработки данных тестирования на COVID-19 в Украине; было проведено разбиение областей Украины на зоны заражения вирусом COVID-19 и представлена карта этого разбиения.Предмет: використання математичного апарату нейронних мереж для наукового обгрунтування протиепідемічних заходів з метою зниження захворюваності при прийнятті ефективних управлінських рішень. Ціль: застосувати кластерний аналіз, на основі нейронної мережі, для вирішення задачі виділення зон розповсюдження захворюваності. Задачі: проаналізувати методи аналізу даних для вирішення задачі кластеризації; розробити нейромережевий метод кластеризації територій України за характером епідемічного процесу COVID-19; на основі розробленого методу реалізувати програмний додаток аналізу даних для виділення зон розповсюдження захворюваності на прикладі коронавірусу COVID-19. Методи: моделі та методи аналізу даних, моделі та методи теорії систем (на базі інформаційного підходу), методи машинного навчання, зокрема метод Adaptive Boosting (на основі методу градієнтного спуску), методи навчання нейронних мереж. Результати: були використані розподілені по областям України дані Центру громадського здоров’я МОЗ України про захворюваність на COVID-19, кількість лабораторно обстежених осіб, кількість проведених лабораторних досліджень методами ПЦР та ІФА, кількість проведених лабораторних досліджень IgA, IgM, IgG; в моделі використані дані з березня 2020 по грудень 2020, при моделюванні не враховані дані з тимчасово окупованих територій України; для кластерного аналізу побудована нейронна мережа з 60 вхідними нейронами, 100 прихованими нейронами з активаційною функцією Фермі та 4 вихідними нейронами; для програмної реалізації моделі використана мова програмування Python. Висновки: проведено аналіз методів побудови нейронних мереж; аналіз методів навчання нейронних мереж, у тому числі методу градієнтного спуску; всі теоретичні вiдомостi, описанi в цiй роботi, були використанi для реалiзації програмного продукту обробки даних тестування на COVID-19 в Україні; було проведено розбиття областей України на зони зараження вірусом COVID-19 та представлено карту цього розбиття

ВИДІЛЕННЯ ЗОН РОЗПОВСЮДЖЕННЯ ЗАХВОРЮВАНОСТІ НА КОРОНАВІРУС COVID-19 НА ОСНОВІ МЕТОДІВ КЛАСТЕРНОГО АНАЛІЗУ

Subject: the use of the mathematical apparatus of neural networks for the scientific substantiation of anti-epidemic measures in order to reduce the incidence of diseases when making effective management decisions. Purpose: to apply cluster analysis, based on a neural network, to solve the problem of identifying areas of incidence. Tasks: to analyze methods of data analysis to solve the clustering problem; to develop a neural network method for clustering the territory of Ukraine according to the nature of the epidemic process COVID-19; on the basis of the developed method, to implement a data analysis software product to identify the areas of incidence of the disease using the example of the coronavirus COVID-19. Methods: models and methods of data analysis, models and methods of systems theory (based on the information approach), machine learning methods, in particular the Adaptive Boosting method (based on the gradient descent method), methods for training neural networks. Results: we used the data of the Center for Public Health of the Ministry of Health of Ukraine distributed over the regions of Ukraine on the incidence of COVID-19, the number of laboratory examined persons, the number of laboratory tests performed by PCR and ELISA methods, the number of laboratory tests of IgA, IgM, IgG; the model used data from March 2020 to December 2020, the modeling did not take into account data from the temporarily occupied territories of Ukraine; for cluster analysis, a neural network of 60 input neurons, 100 hidden neurons with an activation Fermi function and 4 output neurons was built; for the software implementation of the model, the programming language Python was used. Conclusions: analysis of methods for constructing neural networks; analysis of training methods for neural networks, including the use of the gradient descent method for the Adaptive Boosting method; all theoretical information described in this work was used to implement a software product for processing test data for COVID-19 in Ukraine; the division of the regions of Ukraine into zones of infection with the COVID-19 virus was carried out and a map of this division was presented.Предмет: использование математического аппарата нейронных сетей для научного обоснования противоэпидемических мер с целью снижения заболеваемости при принятии эффективных управленческих решений. Цель: применить кластерный анализ, на основе нейронной сети, для решения задачи выделения зон распространения заболеваемости. Задачи: проанализировать методы анализа данных для решения задачи кластеризации; разработать нейросетевой метод кластеризации территории Украины по характеру эпидемического процесса COVID-19; на основе разработанного метода реализовать программный продукт анализа данных для выделения зон распространения заболеваемости на примере коронавируса COVID-19. Методы: модели и методы анализа данных, модели и методы теории систем (на базе информационного подхода), методы машинного обучения, в частности метод Adaptive Boosting (на основе метода градиентного спуска), методы обучения нейронных сетей. Результаты: были использованы распределенные по областям Украины данные Центра общественного здоровья Минздрава Украины заболеваемостью COVID-19, количество лабораторно обследованных лиц, количество проведенных лабораторных исследований методами ПЦР и ИФА, количество проведенных лабораторных исследований IgA, IgM, IgG; в модели использованы данные с марта 2020 по декабрь 2020, при моделировании не учтены данные с временно оккупированных территорий Украины; для кластерного анализа построена нейронная сеть из 60 входных нейронов, 100 скрытых нейронов с активационной функцией Ферми и 4 выходными нейронами; для программной реализации модели использована язык программирования Python. Выводы: проведен анализ методов построения нейронных сетей; анализ методов обучения нейронных сетей, в том числе применения метода градиентного спуска для метода Adaptive Boosting; все теоретические сведения, описанные в данной работе, были использованы для реализации программного продукта обработки данных тестирования на COVID-19 в Украине; было проведено разбиение областей Украины на зоны заражения вирусом COVID-19 и представлена карта этого разбиения.Предмет: використання математичного апарату нейронних мереж для наукового обгрунтування протиепідемічних заходів з метою зниження захворюваності при прийнятті ефективних управлінських рішень. Ціль: застосувати кластерний аналіз, на основі нейронної мережі, для вирішення задачі виділення зон розповсюдження захворюваності. Задачі: проаналізувати методи аналізу даних для вирішення задачі кластеризації; розробити нейромережевий метод кластеризації територій України за характером епідемічного процесу COVID-19; на основі розробленого методу реалізувати програмний додаток аналізу даних для виділення зон розповсюдження захворюваності на прикладі коронавірусу COVID-19. Методи: моделі та методи аналізу даних, моделі та методи теорії систем (на базі інформаційного підходу), методи машинного навчання, зокрема метод Adaptive Boosting (на основі методу градієнтного спуску), методи навчання нейронних мереж. Результати: були використані розподілені по областям України дані Центру громадського здоров’я МОЗ України про захворюваність на COVID-19, кількість лабораторно обстежених осіб, кількість проведених лабораторних досліджень методами ПЦР та ІФА, кількість проведених лабораторних досліджень IgA, IgM, IgG; в моделі використані дані з березня 2020 по грудень 2020, при моделюванні не враховані дані з тимчасово окупованих територій України; для кластерного аналізу побудована нейронна мережа з 60 вхідними нейронами, 100 прихованими нейронами з активаційною функцією Фермі та 4 вихідними нейронами; для програмної реалізації моделі використана мова програмування Python. Висновки: проведено аналіз методів побудови нейронних мереж; аналіз методів навчання нейронних мереж, у тому числі методу градієнтного спуску; всі теоретичні вiдомостi, описанi в цiй роботi, були використанi для реалiзації програмного продукту обробки даних тестування на COVID-19 в Україні; було проведено розбиття областей України на зони зараження вірусом COVID-19 та представлено карту цього розбиття

Investigation of Statistical Machine Learning Models for COVID-19 Epidemic Process Simulation: Random Forest, K-Nearest Neighbors, Gradient Boosting

COVID-19 has become the largest pandemic in recent history to sweep the world. This study is devoted to developing and investigating three models of the COVID-19 epidemic process based on statistical machine learning and the evaluation of the results of their forecasting. The models developed are based on Random Forest, K-Nearest Neighbors, and Gradient Boosting methods. The models were studied for the adequacy and accuracy of predictive incidence for 3, 7, 10, 14, 21, and 30 days. The study used data on new cases of COVID-19 in Germany, Japan, South Korea, and Ukraine. These countries are selected because they have different dynamics of the COVID-19 epidemic process, and their governments have applied various control measures to contain the pandemic. The simulation results showed sufficient accuracy for practical use in the K-Nearest Neighbors and Gradient Boosting models. Public health agencies can use the models and their predictions to address various pandemic containment challenges. Such challenges are investigated depending on the duration of the constructed forecast

Semi-Refined Carrageenan Attenuates Lipopolysaccharide-Induced Reactive Oxygen Species Production in Peripheral Blood Mononuclear Cells and Cell Membrane Alterations in Leukocytes

Aim: To assess the effects of semi-refined carrageenan (E407a) on lipopolysaccharide (LPS)-induced reactive oxygen species (ROS) generation in peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) and LPS-mediated cell membrane alterations in leukocytes. Methods: Blood samples collected from 8 intact rats were incubated with E407a (10 mg/ml), E407a (50 mg/ml), LPS (1 µg/ml), E407a (10 mg/ml) + LPS (1 µg/ml), E407a (50 mg/ml) + LPS (1 µg/ml) and without those compounds (controls) for 2 h in RPMI 1640 medium enriched with 5% fetal bovine serum. ROS generation in PBMCs obtained from the incubated samples was estimated by flow cytometry using 2',7'-dichlorodihydrofluorescein diacetate (H2DCFDA) staining. The impact of E407a, LPS and their mixture on leukocyte cell membranes was evaluated spectrofluorimetrically using the fluorescent probe 2-(2¢-hydroxy-phenyl)-5-phenyl-1,3-oxazole. Results: Expectedly, incubation with LPS induced ROS generation in PBMCs and decreased the lipid order of cell membranes in leukocytes. E407a alone was found to alter neither ROS production in PBMCs, nor membrane lipid order in leukocytes. Semi-refined carrageenan partially reduced LPS-mediated ROS overproduction in PBMCs and cell membrane alterations in leukocytes. Conclusion: E407a attenuates LPS-induced alterations of redox homeostasis in rat PBMCs and LPS-mediated modifications of cell membrane lipid order in leukocytes