All issues

В статье представлена классификация городов с учетом планировочных особенностей и возможных транспортных решений для городов различных типов. Также обсуждаются примеры различных стратегий развития городского общественного транспорта в России и странах Европейского союза с сопоставлением их эффективности. В статье приводятся примеры влияния городского планирования на мобильность граждан. Для реализации сложных стратегических решений необходимо использовать микро- и макромодели, которые позволяют сравнивать ситуации «как есть» и «как будет» для прогнозирования последствий. Кроме того, авторы предлагают методику совершенствования маршрутной сети общественного транспорта и улично-дорожной сети, которая включает определение потребностей населения в трудовых и учебных корреспонденциях, идентификацию узких мест улично-дорожной сети, разработку имитационных моделей и выработку рекомендаций по результатам эксперимента на моделях, а также расчет эффективности, включающий расчет положительного социального эффекта, экономическую эффективность, повышение экологичности и устойчивости городской транспортной системы. Для обоснования предложенной методологии были построены макро- и микромодели исследуемого города с учетом пространственной планировки и других особенностей города. Таким образом, на примере города Набережные Челны показано, что использование нашей методологии может помочь улучшить ситуацию на дорогах за счет оптимизации сети автобусных маршрутов и дорожной инфраструктуры. Результаты показали, что при реализации предложенных решений можно уменьшить транспортную нагрузку на узкие места, количество перекрывающихся автобусных маршрутов, а также плотность движения.

This article presents a classification of cities, taking into account their spatial planning and possible transport solutions for cities of various types. It also discusses examples of various strategies for the development of urban public transport in Russia and the European Union with a comparison of their efficiency. The article gives examples of the impact of urban planning on mobility of citizens. To implement complex strategic decisions, it is necessary to use micro and macro models which allow a comparison of situations “as is” and “as to be” to predict consequences. In addition, the authors propose a methodology to improve public transport route network and road network, which includes determining population needs in working and educational correspondences, identifying bottlenecks in the road network, developing simulation models and developing recommendations based on the simulation results, as well as the calculation of efficiency, including the calculation of a positive social effect, economic efficiency, environmental friendliness and sustainability of the urban transport system. To prove the suggested methodology, the macro and micro models of the city under study were built taking into account the spatial planning and other specifics of the city. Thus, the case study of the city of Naberezhnye Chelny shows that the use of our methodology can help to improve the situation on the roads by optimizing the bus route network and the road infrastructure. The results showed that by implementing the proposed solutions one can decrease the amount of transport load on the bottlenecks, the number of overlapping bus routes and the traffic density.

Изоформный состав гена CD44 тесно связан с прогрессированием злокачественных опухолей и формированием раковых стволовых клеток. Хотя механизм альтернативного сплайсинга обеспечивает выборочное включение вариабельных экзонов этого гена, общий регуляторный ландшафт данного процесса до сих пор остается малоизученным.

В настоящей работе предложен новый вычислительный подход к анализу регуляции сплайсинга, основанный на моделировании долей экспрессии транскриптов с помощью аппарата бета-регрессии. Автор реализовал математическую модель в виде глубокого нейросетевого регрессора, который совместно оценивает параметры вероятностного распределения и применяет регуляризацию методом эластичной сети для отбора наиболее значимых биологических признаков. Разработанный метод успешно применен для идентификации рибонуклеиново-связывающих белков, выполняющих роль факторов сплайсинга и напрямую управляющих выбором сайтов сборки гена CD44 в клетках колоректального рака. В построенных регрессионных моделях целевыми переменными выступают строго нормированные доли экспрессии изоформ, а в качестве признаков используются уровни экспрессии потенциальных регуляторов.

В ходе исследования детально сопоставлены две схемы постановки задачи машинного обучения. Первая схема реализует классический подход «один против всех», предполагающий построение отдельной изолированной модели для каждой рассматриваемой изоформы. Второй подход представляет собой метод дерева изоформ, базирующийся на последовательном иерархическом разбиении транскриптов по наличию вариабельных экзонов с независимым подбором регуляторных белков на каждом этапе алгоритма. Вычислительная корректность программной реализации была предварительно подтверждена на искусственно сгенерированных данных: модель продемонстрировала высокую точность восстановления параметров при полном отсутствии систематического смещения оценок. Последующий сравнительный анализ на клинических данных выявил явное преимущество схемы «один против всех» с точки зрения итогового качества и стабильности предсказаний.

Биологический анализ результатов не только подтвердил участие известных регуляторов гена CD44, но и позволил выявить новые потенциальные факторы регуляции, среди которых выделяются белки ACO1, NUDT21 и AGO2. Для фактора ACO1 автор сформулировал оригинальную гипотезу, напрямую связывающую внутриклеточный метаболизм железа и регуляцию изоформного состава гена CD44. Полученные выводы существенно расширяют текущее понимание молекулярных механизмов онкогенеза.

Aberrant alternative splicing of the CD44 gene drives colorectal cancer progression and facilitates the emergence of cancer stem cells. Although biomedical research recognizes this transmembrane glycoprotein as a major catalyst of malignancy, deciphering its multi-isoform regulatory networks remains a complex analytical challenge. To address this knowledge gap, this study presents a machine learning framework designed to decode these biological mechanisms. The author constructed a neural network regressor based on beta regression to model bounded isoform proportions. This computational architecture jointly estimates both the mean and the precision parameters of the underlying probability distribution. Furthermore, the system employs elastic net regularization to perform quantitative feature selection from highdimensional molecular expression data.

The investigation evaluates the proposed framework using gene expression profiles from colorectal cancer patients. The primary objective involves identifying specific ribonucleic acid-binding proteins acting as regulatory splicing factors. The experimental design contrasts two distinct mathematical modeling strategies. The first configuration incorporates an independent ”one-vs-all” approach that treats each transcript variant as an isolated regression target. The second formulation utilizes a structured ”isoform tree” method that directly mirrors hierarchical exon inclusion relationships. Validation experiments on synthetically generated datasets confirmed the mathematical integrity of the network. The model recovered true distribution parameters with precision and exhibited no systematic bias. Comprehensive empirical comparisons subsequently demonstrated that the independent ”one-vs-all” layout consistently outperforms the hierarchical tree configuration in predictive stability and accuracy.

The computational analysis maps the regulatory landscape of the CD44 gene. The framework validates several established splicing factors while uncovering new candidate proteins, including ACO1, NUDT21, and AGO2. Based on these statistical associations, the paper introduces a biological hypothesis. This concept functionally connects intracellular iron metabolism via the ACO1 protein with the shifting balance of CD44 variants. These discoveries provide deeper insights into oncogenic splicing regulation. Ultimately, they highlight molecular targets for future therapeutic interventions aimed at suppressing the cancer stem cell phenotype.

В работе описывается метод распознавания авторов литературных текстов по близости фрагментов, на которые разделен отдельный текст, к эталону автора. Эталоном является эмпирическое распределение частот буквосочетаний, построенное по обучающей выборке, куда вошли экспертно отобранные достоверно известные произведения данного автора. Совокупность эталонов разных авторов образует библиотеку, внутри которой и решается задача об идентификации автора неизвестного текста. Близость между текстами понимается в смысле нормы в L1 для вектора частот буквосочетаний, который строится для каждого фрагмента и для текста в целом. Автором неизвестного текста назначается тот, эталон которого чаще всего выбирается в качестве ближайшего для набора фрагментов, на которые разделен текст. Длина фрагмента оптимизируется исходя из принципа максимального различия расстояний от фрагментов до эталонов в задаче распознавания «свой–чужой». Тестирование метода проведено на корпусе отечественных и зарубежных (в переводе) авторов. Были собраны 1783 текста 100 авторов суммарным объемом примерно 700 млн знаков. Чтобы исключить тенденциозность отбора авторов, рассматривались авторы, фамилии которых начинались на одну и ту же букву (в данном случае Л). Ошибка идентификации по биграммам составила 12%. Наряду с достаточно высокой точностью данный метод обладает еще одним важным свойством: он позволяет оценить вероятность того, что эталон автора рассматриваемого текста в библиотеке отсутствует. Эта вероятность может быть оценена по результатам статистики ближайших эталонов для малых фрагментов текста. В работе исследуются также статистические цифровые портреты писателей: это совместные эмпирические распределения вероятности того, что некоторая доля текста идентифицируется на заданном уровне доверия. Практическая важность этих статистик в том, что носители соответствующих распределений практически не пересекаются для своих и чужих эталонов, что позволяет распознать эталонное распределение буквосочетаний на высоком уровне доверия.

The paper describes a method for recognizing authors of literary texts by the proximity of fragments into which a separate text is divided to the standard of the author. The standard is the empirical frequency distribution of letter combinations, built on a training sample, which included expertly selected reliably known works of this author. A set of standards of different authors forms a library, within which the problem of identifying the author of an unknown text is solved. The proximity between texts is understood in the sense of the norm in L1 for the frequency vector of letter combinations, which is constructed for each fragment and for the text as a whole. The author of an unknown text is assigned the one whose standard is most often chosen as the closest for the set of fragments into which the text is divided. The length of the fragment is optimized based on the principle of the maximum difference in distances from fragments to standards in the problem of recognition of «friend–foe». The method was tested on the corpus of domestic and foreign (translated) authors. 1783 texts of 100 authors with a total volume of about 700 million characters were collected. In order to exclude the bias in the selection of authors, authors whose surnames began with the same letter were considered. In particular, for the letter L, the identification error was 12%. Along with a fairly high accuracy, this method has another important property: it allows you to estimate the probability that the standard of the author of the text in question is missing in the library. This probability can be estimated based on the results of the statistics of the nearest standards for small fragments of text. The paper also examines statistical digital portraits of writers: these are joint empirical distributions of the probability that a certain proportion of the text is identified at a given level of trust. The practical importance of these statistics is that the carriers of the corresponding distributions practically do not overlap for their own and other people’s standards, which makes it possible to recognize the reference distribution of letter combinations at a high level of confidence.