Luận văn: 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

Tên đề tài:

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

Tác giả:

ĐẶNG QUỐC HÙNG

Lĩnh vực:

Ngành Công nghệ thông tin

Nội dung tài liệu:

Luận văn thạc sĩ này tập trung vào việc nghiên cứu và phát triển các phương pháp tính toán để dự đoán sự tương tác giữa các protein (PPIs). Khác với các phương pháp thực nghiệm tốn kém và mất thời gian, luận văn đề xuất áp dụng kỹ thuật học sâu, cụ thể là mạng nơ ron tích chập (CNN), để xây dựng mô hình dự đoán PPIs. Các chương của luận văn lần lượt giới thiệu tổng quan về bài toán dự đoán tương tác protein, các kỹ thuật học sâu cơ bản, và chi tiết về việc xây dựng mô hình dự đoán dựa trên học sâu. Luận văn cũng xem xét các phương pháp dự đoán PPIs truyền thống và so sánh hiệu quả của các phương pháp này với mô hình đề xuất.

Mục lục chi tiết:

• MỞ ĐẦU
• CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ DỰ ĐOÁN TƯƠNG TÁC PROTEINS
  • 1.1. Giới thiệu về tương tác giữa các proteins
  • 1.2. Một số phương pháp dự đoán tương tác Proteins điển hình
    • 1.2.1. Dự đoán dựa trên thông tin các chuỗi
    • 1.2.2. Dự đoán dựa trên thông tin về cấu trúc protein
• CHƯƠNG 2. KỸ THUẬT HỌC SÂU (DEEP LEARNING)
  • 2.1. Giới thiệu về học sâu (Deep Learning)
  • 2.2. Phân loại mạng học sâu (Deep Learning)
  • 2.3. Mạng nơ ron tích chập (Convolutional neural network – CNN)
• CHƯƠNG 3. MÔ HÌNH DỰ ĐOÁN TƯƠNG TÁC PROTEINS DỰA TRÊN KỸ THUẬT HỌC SÂU (DEEP LEARNING)
  • 3.1. Giới thiệu về mô hình
  • 3.2. Xây dựng mô hình
  • 3.3. Nguồn dữ liệu tương tác giữa các protein
  • 3.4. Đánh giá mô hình
• KẾT LUẬN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO