TAILIEUCHUNG - PHƯƠNG PHÁP PHÂN LỚP SỬ DỤNG MÁY VEC-TƠ HỖ TRỢ ỨNG DỤNG TRONG TIN SINH HỌC

Phương pháp phân lớp sử dụng máy vec-tơ hỗ trợ SVM (support vector machine) là một phương pháp nổi tiếng dựa trên việc cực đại hóa dải biên phân lớp (max margin classification) và việc lựa chọn các hàm nhân (kernel) phù hợp. Phương pháp này được sử dụng rộng rãi để giải quyết nhiều bài toán của tin sinh học do tính hiệu quả, độ chính xác cao, và khả năng xử lý đối với các bộ dữ liệu lớn. Trong bài viết này, chúng tôi giới thiệu những vấn đề cơ bản của kỹ thuật phân lớp sử dụng SVM, đồng thời giới. | Tạp chí Khoa học và Phát triển 2011 Tập 9 số 6 1021 - 1031 TRƯỜNG ĐẠI HỌC NÔNG NGHIỆP HÀ NỘI RHƯ0NG RHÁR RHÂN LỚP SỬ DỤNG MÁY VEC-T0 HÔ TRỢ ỨNG DỤNG TRONG TIN SINH HỌC Classification Using Support Vector Machines and Its Applications in Bioinformatics Nguyễn Thị Thảo Nguyễn Thị Huyền Đoàn Thị Thu Hà Trần Thị Thu Huyền Nguyễn Thị Thủy Khoa Công nghệ Thông tin Trường Đại học Nông nghiệp Hà Nội Đại chỉ email tác giả liên lạc ntthao81@ Ngày gửi đăng Ngày chấp nhận TÓM TẮT Rhương pháp phân lớp sử dụng máy vec-tơ hỗ trợ SVM support vector machine là một phương pháp nồi tiếng dựa trên việc cực đại hóa dải biên phân lớp max margin classification và việc lựa chọn các hàm nhân kernel phù hợp. Rhương pháp này được sử dụng rộng rãi để giải quyết nhiều bài toán của tin sinh học do tính hiệu quả độ chính xác cao và khả năng xử lý đối với các bộ dữ liệu lớn. Trong bài viết này chúng tôi giới thiệu những vấn đề cơ bản của kỹ thuật phân lớp sử dụng SVM đồng thời giới thiệu một bộ công cụ phần mềm SVM cho bài toán phân lớp. Sau đó trình bày một số thành công trong ứng dụng SVM cho một vài bài toán Tin sinh học cụ thể là bài toán phát hiện vị trí cắt-nối splice site detection và bài toán phân lớp biểu hiện gene gene expression classification . Từ khóa Biểu hiện gene ghép mảnh máy vec-tơ hỗ trợ phân lớp dự báo SVM tin sinh học ABSTRACT Support vector machines SVMs are well-known method for solving classification problems based on the idea of margin maximization and kernel functions. SVMs are widely used in Bioinformatics due to their high accuracy efficiency and a great ability to deal with complex datasets. In this paper basic principles of SVMs learning for classification and a well-known SVM toolbox for the task are briefly introduced. Then we present some significant successes of using SVM for solving Bioinformatics problems based on results of applying SVM for the problem of splice site detection and gene expression classification. Keywords .

• Báo cáo khoa học
• Biểu hiện gene
• ghép mảnh
• máy vec tơ hỗ trợ
• phân lớp dự báo
• SVM
• tin sinh học
• báo cáo khoa học
• khoa học sinh học
• Công nghệ gene
• giảo trình Công nghệ gene
• bài giảng Công nghệ gene
• nghiên cứu Công nghệ gene
• bài tập Công nghệ gene
• lý thuyết Công nghệ gene
• Bài giảng Di truyền học đại cương
• Di truyền học đại cương
• Di truyền học
• Kiểm soát biểu hiện gene
• Gene chân hạch
• Gene biểu hiện cao
• Dự đoán gene biểu hiện cao
• Dữ liệu mRNA microarray
• Gene mã hóa protein ribosome
• Cấu trúc bậc 2 của mRNA
• Gene mã hóa protein vận chuyển kim loại
• Gene mã hóa
• Vận chuyển kim loại
• Protein trao đổi cation
• Cây phả hệ
• Đặc tính gene
• Cấu trúc biểu hiện gene
• Thuốc lá chuyển gene
• Biến nạp gene GmDREB7A
• Hệ gen đậu tương
• Cây cải tạo đất
• Tổng hợp vector mang cấu trúc microRNA
• Cấu trúc microRNA nhân tạo
• Ức chế sự biểu hiện gene Minc16281
• Biểu hiện gene Minc16281
• Tuyến trùng sung rễ Meloidogyne incognita
• Ứng dụng công nghệ gene
• Giáo trình Sinh học
• Gene trong chăm sóc sức khỏe người
• Cấu trúc gene
• Sự biểu hiện gene
• Cơ sở phân tử của di truyền
• Sao mã gene
• Dịch mã gene
• Tạp chí khoa học
• Tạp chí sinh học
• Công nghệ sinh học
• Tế bào gốc phôi bò
• Gene đa tiềm năng
• Tạo vector biểu hiện cấu trúc microRNA nhân tạo
• Bất hoạt gene tuyến trùng Meloidogyne incognita
• Gene mã hóa effector
• Babesia bovis
• pGEX‐4T‐1
• Escherichia colibl21
• Biểu hiện gene mã hóa
• Gene mã hóa kháng nguyên Rhoptry‐associated protein‐1
• Babesia bovis trong Escherichia colibl21
• Cá rô đồng
• Gene đích AQP1
• Mức độ biểu hiện gene
• Trình tự cDNA hoàn chỉnh mã hóa AQP1
• Phương pháp real time PCR
• Cây dứa Ananas comosus L
• Gene KNOX của cây dứa
• Trình tự gene của cây dứa
• Cây di truyền đặc điểm gene
• Đặc điểm in silico các gene mã hóa protein SWEET
• Cây ca cao
• Theobroma cacao L
• Biểu hiện của gene SET nuclear proto oncogene
• Bệnh nhân ung thư gan
• Bệnh nhân ung thư gan tiên lượng xấu
• Tiên lượng
• Ung thư gan
• Ung thư biểu mô tế bào gan
• Phân tích in silico
• Gene galactinol synthase
• Cây đậu Cove
• Cây di truyền
• Đặc trưng của gene
• Quy mô hệ gene họ NIN like protein
• Phương pháp tin sinh học
• NIN like protein
• Hệ gene của cây ngô
• eukaryote
• rokaryote
• phân tử mRNA
• chuỗi polypeptide
• Tạp chí Y Dược học
• Bài viết về y học
• Tạo dòng gene mã hóa
• Protein vỏ miền III
• Virus Dengue
• Plasmid biểu hiện pGEX 2T
• Citrus grandis
• Nhân tố phiên mã TCP
• Đặc tính nhóm TCP ở bưởi
• Trình tự protein đầy đủ của CaTCP