(Luận văn thạc sĩ) Các phương pháp dự đoán và ứng dụng vào bài toán đoán nhận khả năng ức chế gen của siRNA

(Luận văn thạc sĩ) Các phương pháp dự đoán và ứng dụng vào bài toán đoán nhận khả năng ức chế gen của siRNA(Luận văn thạc sĩ) Các phương pháp dự đoán và ứng dụng vào bài toán đoán nhận khả năng ức chế gen của siRNA(Luận văn thạc sĩ) Các phương pháp dự đoán và ứng dụng vào bài toán đoán nhận khả năng ức chế gen của siRNA(Luận văn thạc sĩ) Các phương pháp dự đoán và ứng dụng vào bài toán đoán nhận khả năng ức chế gen của siRNA(Luận văn thạc sĩ) Các phương pháp dự đoán và ứng dụng vào bài toán đoán nhận khả năng ức chế gen của siRNA(Luận văn thạc sĩ) Các phương pháp dự đoán và ứng dụng vào bài toán đoán nhận khả năng ức chế gen của siRNA(Luận văn thạc sĩ) Các phương pháp dự đoán và ứng dụng vào bài toán đoán nhận khả năng ức chế gen của siRNA(Luận văn thạc sĩ) Các phương pháp dự đoán và ứng dụng vào bài toán đoán nhận khả năng ức chế gen của siRNA(Luận văn thạc sĩ) Các phương pháp dự đoán và ứng dụng vào bài toán đoán nhận khả năng ức chế gen của siRNA(Luận văn thạc sĩ) Các phương pháp dự đoán và ứng dụng vào bài toán đoán nhận khả năng ức chế gen của siRNA(Luận văn thạc sĩ) Các phương pháp dự đoán và ứng dụng vào bài toán đoán nhận khả năng ức chế gen của siRNA(Luận văn thạc sĩ) Các phương pháp dự đoán và ứng dụng vào bài toán đoán nhận khả năng ức chế gen của siRNA(Luận văn thạc sĩ) Các phương pháp dự đoán và ứng dụng vào bài toán đoán nhận khả năng ức chế gen của siRNA(Luận văn thạc sĩ) Các phương pháp dự đoán và ứng dụng vào bài toán đoán nhận khả năng ức chế gen của siRNA(Luận văn thạc sĩ) Các phương pháp dự đoán và ứng dụng vào bài toán đoán nhận khả năng ức chế gen của siRNA(Luận văn thạc sĩ) Các phương pháp dự đoán và ứng dụng vào bài toán đoán nhận khả năng ức chế gen của siRNA(Luận văn thạc sĩ) Các phương pháp dự đoán và ứng dụng vào bài toán đoán nhận khả năng ức chế gen của siRNA(Luận văn thạc sĩ) Các phương pháp dự đoán và ứng dụng vào bài toán đoán nhận khả năng ức chế gen của siRNA(Luận văn thạc sĩ) Các phương pháp dự đoán và ứng dụng vào bài toán đoán nhận khả năng ức chế gen của siRNA(Luận văn thạc sĩ) Các phương pháp dự đoán và ứng dụng vào bài toán đoán nhận khả năng ức chế gen của siRNA(Luận văn thạc sĩ) Các phương pháp dự đoán và ứng dụng vào bài toán đoán nhận khả năng ức chế gen của siRNA

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGUYỄN BÁ QUÂN CÁC PHƢƠNG PHÁP DỰ ĐOÁN VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN ĐOÁN NHẬN KHẢ NĂNG ỨC CHẾ GEN CỦA siRNA LUẬN VĂN THẠC SĨ HỆ THỐNG THÔNG TIN HÀ NỘI – 2016 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGUYỄN BÁ QUÂN CÁC PHƢƠNG PHÁP DỰ ĐOÁN VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN ĐOÁN NHẬN KHẢ NĂNG ỨC CHẾ GEN CỦA siRNA Ngành: Hệ thống thông tin Chuyên ngành: Hệ thống thông tin Mã số: 60 48 01 04 LUẬN VĂN THẠC SĨ HỆ THỐNG THÔNG TIN NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: TS BÙI NGỌC THĂNG HÀ NỘI - 2016 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn cơng trình nghiên cứu riêng tơi hướng dẫn cán hướng dẫn khoa học, thầy giáo, TS Bùi Ngọc Thăng, kết đạt luận văn trình tìm hiểu, nghiên cứu riêng tơi Trong tồn nội dung luận văn, điều trình bày cá nhân tổng hợp từ nhiều nguồn tài liệu khác Các tài liệu tham khảo có xuất xứ rõ ràng trích dẫn hợp pháp Tơi xin hồn tồn chịu trách nhiệm chịu hình thức kỷ luật theo quy định cho lời cam đoan Hà Nội, ngày …… tháng … năm 2016 Học viên thực luận văn Nguyễn Bá Quân LỜI CẢM ƠN Đầu tiên, muốn gửi lời cảm ơn sâu sắc đến cán hướng dẫn khoa học, thầy giáo, TS Bùi Ngọc Thăng, người đưa đến lĩnh vực nghiên cứu trực tiếp giảng dạy suốt q trình tơi học tập, nghiên cứu trường Đại học Công Nghệ - Đại học Quốc Gia Hà Nội, thầy truyền cho nguồn cảm hứng, nhiệt huyết nghiên cứu khoa học tận tình hướng dẫn tơi, cho tơi lời khuyên quý báu Mặc dù thầy bận với công việc giảng dạy nghiên cứu thầy dành cho nhiều thời gian thảo luận ý tưởng nghiên cứu, dẫn cách nghiên cứu, giải đáp thắc mắc động viên vượt qua vấn đề khó khăn hướng tơi tới nhiều vấn đề có giá trị khác khiến tơi muốn tìm hiểu nghiên cứu tương lai Tôi xin bày tỏ lịng biết ơn chân thành tới Thầy, Cơ giáo anh chị bạn môn Hệ thống thông tin, Khoa Công nghệ thông tin, người nhiệt tình giúp tơi mở rộng kiến thức Cơng nghệ thơng tin nói chung Hệ thống thơng tin nói riêng, kiến thức quý báu có ích với tơi giai đoạn tương lai Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành tới Ban Giám hiệu Nhà trường, Phòng Đào tạo sau đại học, Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội tạo điều kiện tốt giúp tơi suốt q trình học tập Qua tất tơi gửi đến gia đình thân u tình cảm mình, cảm ơn bố mẹ ln tin tưởng, luôn chỗ dựa vững chắc, cảm ơn anh chị em dành điều kiện để giúp tập trung vào nghiên cứu Học viên thực luận văn Nguyễn Bá Quân MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN MỤC LỤC DANH SÁCH HÌNH VẼ .5 DANH SÁCH B ẢNG BIỂU DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT MỞ ĐẦU CHƢƠNG GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ ĐOẠN NGẮN RNA CÓ KHẢ NĂNG ỨC CHẾ (siRNA) 10 1.1 Can thiệp RNA 10 1.1.1 Các chế, thành phần RNAi 10 1.1.2 Vai trò RNAi 11 1.1.3 Thành phần RNAi 12 1.1.4 Nghiên cứu can thiệp RNA 12 1.2 Nghiên cứu siRNA 15 1.2.1 Lịch sử nghiên cứu siRNA 15 1.2.2 Chức siRNA 16 1.2.3 Ứng dụng siRNA 16 1.2.4 Những thách thức nghiên cứu siRNA 18 1.3 Kết luận 22 CHƢƠNG CÁC QUY TẮC THIẾT KẾ siRNA HIỆU QUẢ 23 2.1 Quy tắc thiết kế siRNA 23 2.2 Quy tắc thiết kế siRNA hiệu phương pháp sinh học 23 2.3 Các quy tắc thiết kế cách tiếp cận sinh học tính tốn 27 2.4 Kết luận 29 CHƢƠNG PHƢƠNG PHÁP DỰ ĐOÁN KHẢ NĂNG ỨC CHẾ CỦA siRNA 30 3.1 Tổng quan số phương pháp xây dựng mô hình dự đốn ức chế siRNA 30 3.2 Phương pháp máy vecto hỗ trợ (SVM- Support vector machine) 32 3.3 Phương pháp rừng ngẫu nhiên (Random Forest) 39 3.4 Sử dụng phương pháp học biểu diễn để nâng cao độ xác mơ hình dự đốn 46 3.5 Kết luận 49 CHƢƠNG THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ 50 4.1 Dữ liệu thực nghiệm cài đặt 50 4.2 Thực nghiệm phương pháp học máy dự đoán khả ức chế siRNA 52 4.3 Đánh giá thực nghiệm 55 4.4 Kết luận 57 CHƢƠNG KẾT LUẬN 58 5.1 Những vấn đề giải luận văn 58 5.2 Công việc nghiên cứu tương lai 59 TÀI LIỆU THAM KHẢO 60 DANH SÁCH HÌNH VẼ Hình 1.1: Sơ đồ hoạt động RNAi siRNA 11 Hình 1.2: Đồng ức chế yến thảo, bên trái dại, bên phải chứa biến đổi gen 12 Hình 1.3: Hai vấn đề quan trọng RNAi 19 Hình 1.4: Tìm siRNA hiệu cao 21 Hình 2.1: Quy tắc thiết kế siRNA hiệu 23 Hình 2.2: Ví dụ phát quy tắc thiết kế siRNA hiệu cách tiếp cận sinh học 24 Hình 2.3: Tìm quy tắc thiết kế dựa mạng nơron định 29 Hình 3.1: Quy trình xây dựng mơ hình dự đốn khả ức chế siRNA 30 Hình 3.2: Ví dụ sử dụng mơ hình SVR dự đoán khả ức chế siRNA 31 Hình 3.3: Siêu phẳng với lề cực đại không gian R2 34 Hình 3.4: Ví dụ GSK 36 Hình 3.5: Phân loại liệu thử nghiệm thuật tốn GSK / SVM 38 Hình 3.6: Mối quan hệ tự luciferase siRNA điểm GSK / SVM 38 Hình 3.7: Giải thuật rừng ngẫu nhiên cho phân lớp liệu 41 Hình 3.8: Quy trình dự báo RFR 44 Hình 4.1: Quy trình giải toán 51 Hình 4.2: Quá trình thực nghiệm phương pháp đề xuất 52 Hình 4.3: Các tham số huấn luyện mơ hình Random forest 53 Hình 4.4: Các tham số huấn luyện mơ hình SVR 54 Hình 4.5: Các tham số huấn luyện mơ hình Linear Regression 54 DANH SÁCH BẢNG BIỂU Bảng 1.1: Các quy tắc thiết kế siRNA xây dựng thực nghiệm sinh học 21 Bảng 2.1: Các mơ hình tìm quy tắc thiết kế siRNA phương pháp sinh học tính tốn 28 Bảng 3.1: Các phương pháp học máy sử dụng xây dựng mơ hình dự báo 31 Bảng 3.2: So sánh hiệu suất phân biệt 1-, 2-, 3- (1, 2, 3) - GSK/SVM 36 Bảng 3.3: Danh sách 20 vectơ trọng lượng SVM với (1,2,3)-GSK 37 Bảng 3.4: Các tính sử dụng mơ hình dự báo RFR 43 Bảng 3.5: Thực mơ hình RFR mơ hình SVM siRNA 45 Bảng 3.6: Hiệu suất bảng liệu độc lập 45 Bảng 3.7: Chuyển đổi chuỗi siRNA thành ma trận 46 Bảng 3.8: Ví dụ quy tắc thiết kế 48 Bảng 4.1: Kết huấn luyện mơ hình Random forest 53 Bảng 4.2: Kết huấn luyện mơ hình SVR 54 Bảng 4.3: Kết huấn luyện mơ hình Linear Regression 55 Bảng 4.4: Các giá trị R áp dụng liệu Huesken 55 Bảng 4.5: So sánh phương pháp thực nghiệm với 18 phương pháp 56 DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT Ký hiệu RNA siRNA RISC PTGS dsRNA DNA mRNA CHS SVM RF ANN ROC Từ tiếng Anh Axit ribonucleic Short interfering RNA RNA – incluced silencing complex Post transcriptional gene silencing Double-strand RNA Axit deoxyribonucleic Messenger RNA Chalcone synthase Support vector machine Random forest Artificial Neural Network Receiver operating characteristic Tiếng Việt Axít ribơnuclêic RNA ngăn can thiệp Phức hệ gây im lặng Im lặng gen sau phiên mã RNA xoắn kép Axít đêơxiribơnuclêic RNA thơng tin Gen quy định màu tím Máy vecto hỗ trợ Rừng ngẫu nhiên Mạng noron nhân tạo Đường cong đặc trưng hoạt động thu nhận MỞ ĐẦU Andrew Fire Craig Mello tiến hành nghiên cứu chế điều khiển biểu gen giun trịn (C Elegans), hai ơng thực hàng loạt thí nghiệm việc tiêm RNA vào phận sinh dục giun tròn phát chế gọi can thiệp RNA Năm 2006 Fire Mello nhận giải thưởng Nobel cho đóng góp nghiên cứu can thiệp RNA (RNAi) Quá trình nghiên cứu họ người khác việc phát RNAi có tác động to lớn nghiên cứu y sinh học áp dụng y tế để tạo loại thuốc để điều trị nhiều loại bệnh virus cúm A, HIV, virus viêm gan B, ung thư RNAi q trình sinh học đoạn RNA ngắn (siRNA) làm ức chế gen mục tiêu (mRNA) Trong RNAi, siRNA tổng hợp tiêm vào tế bào để ức chế mRNA, nhằm mục đích kiểm sốt bệnh tổng hợp siRNA có hiệu cao để thiết kế loại thuốc vấn đề quan trọng nghiên cứu can thiệp RNA Nghiên cứu siRNA liên tục thử nghiệm để tìm phương pháp hiệu nghiên cứu tập trung vào vấn đề việc tìm kiếm quy tắc thiết kế siRNA Mỗi quy tắc thiết kế siRNA tìm đặc tính quan trọng tác động đến hiệu ức chế, nhiều quy tắc thiết kế để tìm siRNA có khả ức chế cao phát trình thực nghiệm sinh học sinh học tính tốn Hướng nghiên cứu tập trung vào vấn đề xây dựng mơ hình dự báo để dự đoán hiệu ức chế siRNA, kỹ thuật học máy chủ yếu sử dụng để giải theo hướng nghiên cứu Tuy nhiên cịn số hạn chế hầu hết quy tắc thiết kế siRNA có hiệu suất thấp nhiều siRNA tạo không hoạt động không khả ức chế không cao hiệu suất mơ hình dự báo đề xuất thấp giảm thử nghiệm liệu độc lập Vì việc tìm kiếm giải pháp cho hai vấn đề nêu để tạo siRNA có khả ức chế hiệu cao thách thức lớn Do hạn chế nên trình nghiên cứu để tìm phương pháp để tạo siRNA hiệu cao không xuất Với hướng tìm hiểu nghiên cứu “Các phương pháp dự đoán ứng dụng vào toán đoán nhận khả ức chế siRNA” Luận văn tập trung vào việc tổng hợp giải pháp nhằm giải toán siRNA bao gồm quy tắc thiết kế siRNA hiệu phương pháp dự đoán khả ức chế siRNA Đồng thời tiến hành đề xuất áp dụng thực nghiệm số phương pháp học máy so sánh kết đạt với kết thực nghiệm phương pháp học máy công bố Kết đạt giúp có cách nhìn tổng quan áp dụng cách phù hợp vào giải toán nhằm xây dựng số mơ hình dự đốn khả thi để đốn nhận khả ức chế siRNA hỗ trợ cho việc điều chế thuốc Bài toán đoán nhận khả ức chế gen siRNA thách thức cộng ... BÁ QUÂN CÁC PHƢƠNG PHÁP DỰ ĐOÁN VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN ĐOÁN NHẬN KHẢ NĂNG ỨC CHẾ GEN CỦA siRNA Ngành: Hệ thống thông tin Chuyên ngành: Hệ thống thông tin Mã số: 60 48 01 04 LUẬN VĂN THẠC SĨ... phương pháp để tạo siRNA hiệu cao không xuất Với hướng tìm hiểu nghiên cứu ? ?Các phương pháp dự đoán ứng dụng vào toán đoán nhận khả ức chế siRNA? ?? Luận văn tập trung vào việc tổng hợp giải pháp. .. Phương pháp dự đoán khả ức chế gen siRNA Chương tập trung vào giới thiệu tổng quan nghiên cứu xây dựng mô hình dự báo cách áp dụng phương pháp học SVM RF để dự đoán khả ức chế gen siRNA Đồng thời