TAILIEUCHUNG - Quá trình tiến hóa sinh kháng thuốc của vi-rút HIV với cây đột biến di truyền theo mô hình Markov

Bài viết trình bày dự đoán quá trình tiến hóa của vi-rút HIV qua 14 đột biến kháng thuốc trong phác đồ điều trị sử dụng thuốc Efavirenz bằng mô hình Markov ẩn và cây đột biến di truyền. Với dữ liệu mới gồm 396 bệnh nhân trên cơ sở dữ liệu kháng thuốc HIV của trường đại học Stanford. | Các công trình nghiên cứu phát triển và ứng dụng CNTT và Truyền thông Quá trình tiến hóa sinh kháng thuốc của vi-rút HIV với cây đột biến di truyền theo mô hình Markov Nguyễn Văn Thế1 Tạ Văn Nhân2 Nguyễn Thị Kim Duyên1 Trịnh Mai Phương1 Nguyễn Thị Hồng Minh1 1 Trường Đại học Khoa học Tự nhiên Đại học Quốc gia Hà Nội Hà Nội 2 Công ty LOBI Việt Nam Hà Nội Tác giả liên hệ Tạ Văn Nhân tavannhan@ Ngày nhận bài 23 09 2021 ngày sửa chữa 29 10 2021 ngày duyệt đăng 15 11 2021 Định danh DOI Tóm tắt Trong bài báo này chúng tôi dự đoán quá trình tiến hóa của vi-rút HIV qua 14 đột biến kháng thuốc trong phác đồ điều trị sử dụng thuốc Efavirenz bằng mô hình Markov ẩn và cây đột biến di truyền. Với dữ liệu mới gồm 396 bệnh nhân trên cơ sở dữ liệu kháng thuốc HIV của trường đại học Stanford chúng tôi tiến hành kiểm định giả thiết và nhận thấy dữ liệu phù hợp để đưa vào mô hình tính toán. Phần thực nghiệm cho thấy thuật toán EM dùng để ước lượng và tối ưu tham số khi áp dụng vào mô hình có tốc độ hội tụ nhanh. Hơn nữa dựa vào các tham số sau khi tối ưu chúng tôi cũng xác định được thứ tự xuất hiện của các đột biến theo thời gian trong đó đột biến K103N xuất hiện sớm nhất. Từ khóa Mô hình Markov ẩn thuật toán EM cây đột biến di truyền thuốc Efavirenz. Title Evolution of Drug Resistance of HIV Virus with Mutagenetic Tree according to Markov Model Abstract In this paper we predict the evolution of 14 mutations associated with the HIV resistance to Efavirenz using mutagenetic tree hidden Markov model. With new data of 396 patients from the HIV drug resistance database by Stanford University we test statistical assumptions and found this data set significant for further modeling. Model results show that applying EM algorithm to estimate and optimize parameters has fast convergence. Furthermore based on optimized parameters we determine the occurrence order of mutations over time in which the K103N mutation appeared earliest. Keywords

• Y khoa - Dược
• Mô hình Markov ẩn
• Thuật toán EM
• Cây đột biến di truyền
• Cơ sở dữ liệu kháng thuốc HIV
• Đột biến kháng thuốc
• MÔ HÌNH MARKOV
• báo cáo khoa học
• nghiên cứu khoa học
• công nghệ môi trường
• khoa học tự nhiên
• Markov
• công nghệ thông tin
• kỹ thuật lập trình
• thủ thuật máy tính
• tài liệu học vi tính
• cách sử dụng máy tính
• Phương pháp lượng tử hóa vector
• Nhận dạng tiếng nói Tiếng Việt
• Mô hình điều khiển tivi
• Mô hình nhận dạng tiếng nói Tiếng Việt
• Kỷ yếu hội nghị Quốc gia về Điện tử truyền thông
• Phát hiện bất thường trong dáng đi ở người
• Mô hình dáng đi bất thường
• Mô hình hồi quy
• Đại số hình học
• Mật độ Gauss
• Đại số hình học bảo giác
• Tính toán xác suất
• tiếng nói tiếng Việt
• mạng nơ ron nhân tạo
• luận văn
• kỹ thuật điện
• hệ thống điện
• tóm tắt luận văn
• Tạp chí khoa học
• Gán nhãn từ loại tiếng Việt
• Gãn nhãn từ loại
• Kho ngữ liệu
• Tập dấu hiệu quan sát
• Bài toán quan sát quỹ đạo
• Quan sát quỹ đạo đa mục tiêu
• Phương pháp ước lượng tuần tự Bayes
• Luận văn Thạc sĩ
• Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính
• Hệ thống nhận dạng tiếng nói
• Kỹ thuật xử lý tiếng nói
• Phát hiện rối loạn dáng đi
• Mô hình Markov ẩn tuần hoàn CHMM
• Cách tiếp cận trên nền video
• Hệ thống giám sát chăm sóc sức khỏe
• Mô hình Markov ẩn tuần hoàn
• Luận án Tiến sĩ
• Luận án Tiến sĩ Toán học
• Lý thuyết xác suất
• Thống kê toán học
• Bài toán quan sát quỹ đạo đa mục tiêu
• Phương pháp lọc bayes
• Vietnamese speech synthesis
• Context dependent
• Speech parameterization
• Statistical parametric speech synthesis
• Hidden Markov Models
• Mel frequency cepstral coefficient
• Fundamental frequency
• Mô hình nhận dạng tiếng nói
• Kiến trúc end2end
• Mô hình âm học
• Mạng nơ ron tích chập
• Dự báo dữ liệu chuỗi thời gian
• Ứng dụng mạng nơron
• Khoảng dự đoán
• Tham số của mô hình
• Mô hình phi tuyến tính
• Thuật toán Viterbi cải tiến
• Mô hình quan sát đa mục tiêu
• Thuật toán Viterbi
• Xây dựng thuật toán Viterbi cải tiến
• Nhận dạng hành động con người
• Mô hình hóa người 3D
• Thuộc tính quan hệ hình học
• Kỹ thuật k means clustering
• Xây dựng Mô đun điều khiển bằng giọng nói
• Ứng dụng đọc báo điện tử cho người khiếm thị
• Nhận dạng tiếng nói rời rạc
• Điều khiển máy tính bằng giọng nói
• Đề tài khoa học và công nghệ
• Đề tài khoa học và công nghệ cấp bộ
• Cải thiện chất lượng tiếng nói tiếng Việt
• Dự báo chuỗi thời gian
• Mô hình mạng neural nhân tạo
• Thuật toán preSCRIMP
• Dự báo giá chứng khoán
• Đường ống dẫn khí
• Trí tuệ nhân tạo
• Mô hình cây quyết định
• luận văn thạc sỹ
• luận văn kỹ thuật điện tử
• hệ thống thông tin di động 3g
• mô hình bán Markov ẩn
• mô hình nguồn lỗi
• Hệ thống công cụ VIPER
• Nhận dạng tiếng nói
• các dạng đặc trưng tiếng nói
• xử lý tiếng nói
• lý thuyết nhận dạng tiếng nói
• trình bày báo cáo
• tài liệu báo cáo khoa học
• cách trình bày báo cáo khoa học
• báo cáo khoa học sinh học
• báo cáo khoa học toán học
• ngữ pháp tiếng Việt