zurniimtpeМедицина труда и промышленная экологияRussian Journal of Occupational Health and Industrial Ecology1026-94282618-8945FSBSI “Izmerov Research Institute of Occupational Health”10.31089/1026-9428-2021-61-11-734-739zurniimtpe-2851Research ArticleОРИГИНАЛЬНЫЕ СТАТЬИORIGINAL ARTICLESИсследование возможностей метода характеристических паттернов для графического представления больших объёмов информацииInvestigation of the capabilities of the method of characteristic patterns for graphical presentation of large amounts of informationСтепанянИван ВикторовичStepanyanI. V.

Вед. науч. сотр. отдела «Вибрационная биомеханика» Института машиноведения им. А.А. Благонравова РАН, д-р биол. наук, канд. техн. наук.

e-mail: neurocomp.pro@gmail.com

Leading researcher of Vibrational Biomechanics department, Mechanical Engineering Research Institute, RAS, Dr. of Sci. (Biol.), Cand. of Sci. (Tech).

e-mail: neurocomp.pro@gmail.com

neurocomp.pro@gmail.comФГБУН «Институт машиноведения им. А.А. Благонравова» РАНРоссияMechanical Engineering Research Institute of the Russian Academy of Sciences (IMASH RAN)Russian Federation2021081220216111734739Copyright © Степанян И.В., 20212021Степанян И.В.Stepanyan I.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.journal-irioh.ru/jour/article/view/2851

Рассмотрены новые вызовы эргономики и медицины труда, включая новые риски, вопросы профилактики и этики. Проведён обзор современных биоинформационных систем и методов визуализации в биоинформатике. Проанализированы риски здоровью при взаимодействии человека с большими объёмами текстовой информации и передовые компьютерные методы профилактики компьютерного синдрома, включая перенапряжение зрительного анализатора, боли в спине, шее и кистях рук. Цель исследования — анализ представлений наследственной молекулярно-генетической информации в виде доступных для визуального восприятия графических паттернов, характеризующих исходные данные, а также исследование возможности визуализации больших объёмов данных с помощью метода характеристических паттернов. Основные результаты: разработаны новые методы представления больших объёмов наследственной генетической информации в биоинформационных системах. Эти методы основаны на компьютерных алгоритмах обработки информации. Методы позволяют визуально оценить различия в генетическом строении различных видов живых организмов, а также выявить особенности их нуклеотидного состава. Сделан вывод о том, что фиксация внутренней упорядоченности информационного сигнала в виде индивидуальной графической квазифрактальной структуры является характерной особенностью рассмотренных методов, что позволяет расширить возможности визуально-аналитического мышления человека при его взаимодействии с большими объёмами информации посредством инструментальных средств биоинформатики.

The author examines new challenges of ergonomics and occupational health, including unknown risks, issues of prevention, and ethics. The author also presents an overview of modern bioinformatics systems and visualization methods in bioinformatics. The researcher analyzed the health risks of human interaction with large volumes of textual information and advanced computational methods to prevent computer syndrome, including overstrain of the visual analyzer and pain in the back, neck, and hands. The study aims to analyze the representations of hereditary molecular genetic information in the form of graphic patterns available for visual perception, characterizing the initial data, and study the possibility of visualizing large amounts of data using the method of characteristic patterns. The author developed new methods of presenting large volumes of hereditary genetic information in bioinformatic systems. The basis of the method is information processing based on computer algorithms. The methods allow us to visually assess the differences in the genetic structure of various species of living organisms and identify the features of their nucleotide composition. The fixation of the internal ordering of the information signal in an individual graphical quasi-fractal structure is a characteristic feature of the methods considered. It makes it possible to expand the possibilities of visual-analytical thinking of a person when interacting with large amounts of information through bioinformatics tools.

информационная эргономикакогнитивная эргономикабиоинформатикавизуализациянаследственная информацияпрофилактика перенапряжения и стрессовкиберфизические системыinformation ergonomicscognitive ergonomicsbioinformaticsvisualizationhereditary informationprevention of overstrain and stresscyberphysical systemsReferencesСергеев С.Ф. и др. II Международная научно-практическая конференция «Эрго 2016: Человеческий фактор в сложных технических системах и средах». Психологический журнал. 2017; 38(1): 136-8.Sergeev S.F. et al. II International Scientific and Practical Conference "Ergo 2016: The Human Factor in Complex Technical Systems and Environments". Psikhologicheskij zhurnal. 2017; 38 (1): 136-8.Petoukhov S.V. Genetic coding and united-hypercomplex systems in the models of algebraic biology. Biosystems. 2017; 158: 31-46.Petoukhov S.V. Genetic coding and united-hypercomplex systems in the models of algebraic biology. Biosystems. 2017; 158: 31–46.Степанян И.В. Масштабно-параметрическая визуализация нуклеиновых кислот. Научная визуализация. 2020; 12(3): 61-78. https://doi.org/10.26583/sv.12.3.06Stepanyan I.V. A multiscale model of nucleic acid imaging. Nauchnaya Vizualizatsiya. 2020; 12(3): 61–78. https://doi.org/10.26583/sv.12.3.06Sherry S.T. et al. dbSNP: the NCBI database of genetic variation. Nucleic Acids Research. 2001; 29(1): 308-311.Sherry S.T. et al. dbSNP: the NCBI database of genetic variation. Nucleic Acids Research. 2001; 29(1): 308–11.Palmisano A. et al. Bioinformatics Tools and Resources for Cancer Immunotherapy Study. Biomarkers for Immunotherapy of Cancer: Methods and Protocols: Methods in Molecular Biology. Eds.: M. Thurin, A. Cesano, F.M. Marincola. New York, NY: Springer, 2020: 649-78.Palmisano A. et al. Bioinformatics Tools and Resources for Cancer Immunotherapy Study. Biomarkers for Immunotherapy of Cancer: Methods and Protocols: Methods in Molecular Biology. Eds.: M. Thurin, A. Cesano, F.M. Marincola. New York, NY: Springer, 2020: 649–78.Ghandikota S., Hershey G.K.K., Mersha T.B. GENEASE: real time bioinformatics tool for multi-omics and disease ontology exploration, analysis and visualization. Bioinformatics. 2018; 34(18): 3160-8.Ghandikota S., Hershey G.K.K., Mersha T.B. GENEASE: real time bioinformatics tool for multi-omics and disease ontology exploration, analysis and visualization. Bioinformatics. 2018; 34(18): 3160–8.Chen L. et al. Trends in the development of miRNA bioinformatics tools. Briefings in Bioinformatics. 2019; 20(5): 1836-52.Chen L. et al. Trends in the development of miRNA bioinformatics tools. Briefings in Bioinformatics. 2019; 20(5): 1836–52.Chen L. et al. The bioinformatics toolbox for circRNA discovery and analysis. Briefings in Bioinformatics. 2021; 22(2) 2021: 1706-28.Chen L. et al. The bioinformatics toolbox for circRNA discovery and analysis. Briefings in Bioinformatics. 2021; 22(2) 2021: 1706–28.Alkhnbashi O.S. et al. CRISPR-Cas bioinformatics: Methods for characterizing, applying, and teaching CRISPR-Cas systems. Methods. 2020; 172: 3-11.Alkhnbashi O.S. et al. CRISPR-Cas bioinformatics: Methods for characterizing, applying, and teaching CRISPR-Cas systems. Methods. 2020; 172: 3–11.Ribbon: intuitive visualization for complex genomic variation. Bioinformatics. Oxford Academic. https://academic.oup.com/bioinformatics/advance-article-abstract/doi/10.1093/bioinformatics/btaa680/5885081 (дата обращения: 28.11.2020).Ribbon: intuitive visualization for complex genomic variation. Bioinformatics. Oxford Academic. https://academic.oup.com/bioinformatics/advance-article-abstract/doi/10.1093/bioinformatics/btaa680/5885081 (Accessed: 28.11.2020).Teo C., Giffard P., Johnston V., Treleaven J. Computer vision symptoms in people with and without neck pain. Applied Ergonomics. 2019; 80: 50-6.Teo C., Giffard P., Johnston V., Treleaven J. Computer vision symptoms in people with and without neck pain. Applied Ergonomics. 2019; 80: 50–6.Robert G. Radwin, SangHyun Lee, Kang Li, Max Lieblich, Byoung-keon Daniel Park. Discussion Panel on Computer Vision and Occupational Ergonomics. 2016. https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/1541931213601220 (дата обращения: 28.11.2020).Robert G. Radwin, SangHyun Lee, Kang Li, Max Lieblich, Byoung-keon Daniel Park. Discussion Panel on Computer Vision and Occupational Ergonomics. 2016. https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/1541931213601220 (Accessed: 28.11.2020).Munshi S., Varghese A., Dhar-Munshi S. Computer vision syndrome - A common cause of unexplained visual symptoms in the modern era. International Journal of Clinical Practice. 2017; 71(7): E12962.Munshi S., Varghese A., Dhar‐Munshi S. Computer vision syndrome — A common cause of unexplained visual symptoms in the modern era. International Journal of Clinical Practice. 2017; 71(7): E12962.Walker G., Strathie A. Big data and ergonomics methods: A new paradigm for tackling strategic transport safety risks: Transport in the 21st Century: The Application of Human Factors to Future User Needs. Applied Ergonomics. 2016; 53: 298-311.Walker G., Strathie A. Big data and ergonomics methods: A new paradigm for tackling strategic transport safety risks: Transport in the 21st Century: The Application of Human Factors to Future User Needs. Applied Ergonomics. 2016; 53: 298–311.Araujo C.L.D.O., Santos T.J.N., Galvão H.M. Decision-Making by Data, An Application of Data Science with Cognitive Ergonomics. International Journal of Advances in Agriculture Sciences. 2018.Araujo C.L.D.O., Santos T.J.N., Galvão H.M. Decision-Making by Data, An Application of Data Science with Cognitive Ergonomics. International Journal of Advances in Agriculture Sciences. 2018.Kalakoski V., Henelius A., Oikarinen E., Ukkonen A., Puolamäki K. Cognitive ergonomics for data analysis. Experimental study of cognitive limitations in a data-based judgement task. Behaviour & Information Technology. 2019; 38(10): 1038-47.Kalakoski V., Henelius A., Oikarinen E., Ukkonen A., Puolamäki K. Cognitive ergonomics for data analysis. Experimental study of cognitive limitations in a data-based judgement task. Behaviour & Information Technology. 2019; 38(10): 1038–47.Gehrmann S., Strobelt H., Rush A.M. GLTR: Statistical Detection and Visualization of Generated Text. arXiv: 1906.04043 [cs], 2019, GLTR.Gehrmann S., Strobelt H., Rush A.M. GLTR: Statistical Detection and Visualization of Generated Text. arXiv: 1906.04043 [cs], 2019, GLTR.Paranyushkin D. Generating Insight Using Text Network Analysis. The World Wide Web Conference: WWW’19. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery; 2019. InfraNodus: 3584-3589.Paranyushkin D. Generating Insight Using Text Network Analysis. The World Wide Web Conference: WWW’19. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery; 2019. InfraNodus: 3584–3589.Степанян И.В., Денисов Э.И., Еремин А.Л., Бодякин В.И., Савельев А.В. Алгоритмы оптимизации интеллектуального труда методами визуализации информации с помощью когнитивной семантической графики. Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2014; 7: 53-59.Stepanyan I.V., Denisov E.I., Eremin A.L., Bodyakin V.I., Savelyev A.V. Algorithms for optimizing intellectual work by methods of information visualization using cognitive semantic graphics. Nejrokomp'yutery: razrabotka, primenenie. 2014; 7: 53–9.Denisov E.I. Robots, artificial intelligence, augmented and virtual reality: ethical, legal and hygienic issues. Gigiena i sanitariya. 2019; 98; 1: 5-10.Denisov E.I. Robots, artificial intelligence, augmented and virtual reality: ethical, legal and hygienic issues. Gigiena i sanitariya. 2019; 98; 1: 5–10.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.