Dự Đoán Sự Tương Tác Giữa Các Protein Dựa Trên Kỹ Thuật Học Sâu

DỰ ĐOÁN SỰ TƯƠNG TÁC GIỮA CÁC PROTEIN DỰA TRÊN KỸ THUẬT HỌC SÂU

Tác giả: ĐẶNG QUỐC HÙNG

Lĩnh vực: Công nghệ thông tin

Nội dung tài liệu:

Luận văn thạc sĩ này tập trung vào bài toán dự đoán sự tương tác giữa các protein bằng cách sử dụng kỹ thuật học sâu. Nghiên cứu làm rõ vai trò quan trọng của protein và sự tương tác protein-protein (PPI) trong các hoạt động sinh học. Do hạn chế về chi phí, thời gian và độ chính xác của các phương pháp thực nghiệm, việc phát triển các mô hình tính toán là cần thiết. Luận văn giới thiệu các phương pháp dự đoán PPI dựa trên thông tin chuỗi và thông tin cấu trúc, bao gồm các mô hình sử dụng thuật toán SVM, các bộ học máy cực đoan, mô hình PrISE, mô hình Zhang, và mô hình iLoops. Đặc biệt, chương 2 đi sâu vào kiến thức cơ bản về mạng nơ ron và kỹ thuật học sâu, tập trung vào mạng nơ ron tích chập (CNN). Chương 3 trình bày việc xây dựng và đánh giá mô hình dự đoán tương tác protein dựa trên kỹ thuật học sâu.

Mục lục chi tiết:

• MỞ ĐẦU
• CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ DỰ ĐOÁN TƯƠNG TÁC PROTEINS
• CHƯƠNG 2. KỸ THUẬT HỌC SÂU (DEEP LEARNING)
• CHƯƠNG 3. MÔ HÌNH DỰ ĐOÁN TƯƠNG TÁC PROTEINS DỰA TRÊN KỸ THUẬT HỌC SÂU (DEEP LEARNING)
• KẾT LUẬN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO