TAILIEUCHUNG - Nghiên cứu phương pháp dựa trên mạng sinh học để dự đoán các gene gây bệnh

Bài viết phân tích phương pháp dựa trên mạng sinh học để dự đoán các gene gây bệnh. Kết quả nghiên cứu trên đạt được dựa trên các bộ dữ liệu về mạng sinh học và các liên kết gene bệnh đã biết được thu thập và nghiên cứu theo phương pháp được trình bày phần tiếp theo của bài báo. | Vietnam J. Agri. Sci. 2017, Vol. 15, No. 1: 73-84 Tạp chí Khoa học Nông nghiệp Việt Nam 2017, tập 15, số 1: 73-84 NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP DỰA TRÊN MẠNG SINH HỌC ĐỂ DỰ ĐOÁN CÁC GENE GÂY BỆNH Vũ Thị Lưu1*, Trần Thị Thu Huyền1, Nguyễn Văn Hoàng1, Nguyễn Thị Huyền1, Lê Đức Hậu2 1 Khoa Công nghệ thông tin, Học viện Nông nghiệp Việt Nam 2 Khoa Công nghệ thông tin, Đại học Thủy lợi Email*: luuvt207@ Ngày gửi bài: Ngày chấp nhận: TÓM TẮT Dự đoán gene gây bệnh là một trong những mục tiêu quan trọng trong nghiên cứu y sinh. Hiện nay có khá nhiều phương pháp được xây dựng để dự đoán các gene liên quan đến một số bệnh cụ thể. Tuy nhiên, do mối quan hệ phức tạp giữa các gene và bệnh nên rất nhiều các gene là nguyên nhân gây ra một số bệnh di truyền hiện vẫn chưa được phát hiện ra. Bài toán phân hạng gene để tìm ra các gene bệnh là một trong bài toán được nhiều nhà khoa học quan tâm nghiên cứu. Để tìm ra một phương pháp tốt với mục tiêu là dự đoán được các gene gây bệnh với hiệu suất cao, chúng tôi đã tiến hành khảo sát một số phương pháp phân hạng gene đã có dựa trên mạng sinh học, sau đó đề xuất một phương pháp dự đoán sử dụng mô hình mạng Boolean Network. Trong mạng sinh học các khuyết tật do đột biến về gene/protein có thể gây ra một bệnh nào đó ở người. Cũng chính vì thế, những đột biến của gene/protein này có thể ảnh hưởng đến gene/protein khác thông qua cấu trúc của các mạng sinh học. Phương pháp mới sử dụng mô hình Boolean này đánh giá sự phù hợp của những gene ứng viên đối với một bệnh nào đó quan tâm bằng cách đo mức độ ảnh hưởng đột biến từ gene gây bệnh đã biết tới các gene ứng viên. Dựa trên giá trị này để sắp xếp các gene ứng viên sao cho các gene có khả năng liên quan tới bệnh được nhận thứ hạng cao hơn. Sau khi phân hạng, một nhóm nhỏ các gene với thứ hạng cao sẽ được lựa chọn để kiểm nghiệm bằng thực nghiệm để xác định có liên quan đến bệnh. Các kết quả giả lập trên một bộ dữ lieu gene - bệnh đã cho thấy rằng .

• Nông nghiệp
• Mạng tín hiệu sinh học
• Boolean động
• Phương pháp dựa trên mạng
• Thuật toán ngẫu nhiên
• Gene gây bệnh
• Phương pháp phân hạng gene ứng viên
• Mô hình học sâu
• Mạng nơ ron
• Tín hiệu sinh học
• Xử lý tín hiệu y sinh
• Gai động kinh
• Tín hiệu điện não
• mạng neuron
• neuron nhân tạo
• ứng dụng neuron
• neuron sinh học
• tín hiệu neuron
• hệ thần kinh neuron