Thông tin tài liệu
ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐOÀN DUY BÌNH DỰ ĐỐN CẤU TRÚC BẬC HAI CỦA PHÂN TỬ SINH HỌC TRÊN CƠ SỞ KẾT HỢP MỘT SỐ KỸ THUẬT TÍNH TỐN MỀM LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Đà Nẵng – 2023 ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐỒN DUY BÌNH DỰ ĐỐN CẤU TRÚC BẬC HAI CỦA PHÂN TỬ SINH HỌC TRÊN CƠ SỞ KẾT HỢP MỘT SỐ KỸ THUẬT TÍNH TỐN MỀM Chuyên ngành: KHOA HỌC MÁY TÍNH Mã số: 9.48.01.01 Người hướng dẫn khoa học: TS Phạm Minh Tuấn TS Đặng Đức Long LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Đà Nẵng – 2023 LỜI CẢM ƠN Trước trình bày nội dung luận án, để có thành ngày hôm nay, suốt thời gian thực luận án này, nhận quan tâm giúp đỡ, hỗ trợ nhiệt tình lời động viên chân thành, quý báu từ quý Thầy Cô người thân, bạn bè Với lòng biết ơn sâu sắc, trước tiên xin gởi lời cảm ơn chân thành đến người thân gia đình – họ khơng ngại khó khăn, gian nan vất vả để tạo điều kiện thuận lợi cho suốt thời gian học tập, người tiếp thêm sức mạnh hỗ trợ vượt qua khó khăn để hồn thành luận án Tơi xin bày tỏ lịng biết ơn sâu sắc tới Tiến sỹ Phạm Minh Tuấn, Tiến sỹ Đặng Đức Long người tận tình quan tâm, động viên, giúp đỡ trực tiếp hướng dẫn suốt thời gian học tập trình nghiên cứu để tơi hồn thành luận án Tơi xin bày tỏ lịng biết ơn chân thành tới tồn thể Thầy Cô, Cán Nhân viên khoa Công nghệ Thông tin Phòng Ban chức trường Đại học Bách Khoa, Đại Học Đà Nẵng tận tình hướng dẫn, cung cấp tài liệu, động viên củng cố niềm tin ý chí cho tơi vượt qua chặng đường khó khăn suốt q trình nghiên cứu khoa trường Tôi xin chân thành cảm ơn tới toàn thể đồng nghiệp khoa Tin học trường Đại học Sư Phạm, Đại học Đà Nẵng tạo điều kiện cho mặt thời gian để tơi hồn thành luận án Tơi xin chân thành cảm ơn đến trường Đại học Sư phạm, Đại học Đà Nẵng tạo điều kiện mặt q trình tơi học tập, nghiên cứu hoàn thành luận án i Nhân dịp xin gửi lời cảm ơn chân thành tới tồn thể gia đình, bạn bè anh chị em NCS khoa Công nghệ Thông tin bên tôi, cổ vũ, động viên, giúp đỡ suốt trình học tập trường Đà Nẵng, ngày tháng năm 2023 Nghiên cứu sinh Đồn Duy Bình ii Mục lục Chương Tổng quan RNA, cấu trúc bậc hai RNA tính tốn mềm 1.1 Công nghệ sinh học 1.2 Tin sinh học 1.3 Cấu trúc Ribonucleic Acid (RNA) khái niệm liên quan 11 1.3.1 Cấu trúc RNA 11 1.3.2 Các khái niệm liên quan đến RNA 15 1.3.3 Dự đoán cấu trúc RNA 17 1.3.4 Các cách biểu diễn cấu trúc bậc hai RNA 19 1.3.5 Các phương pháp dự đoán cấu trúc bậc hai RNA, tồn hướng nghiên cứu phát triển 20 1.4 Tính tốn mềm 24 1.4.1 Thuật toán Di truyền - (Genetic Algorithm - GA) 25 1.4.2 Logic mờ đặc trưng tập mờ 27 1.4.3 Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Network - ANN) 33 1.4.4 Mạng nơ-ron hồi quy 34 1.4.5 Mạng nơ-ron dài ngắn hạn (Long Short-Term Memory - LSTM) 35 1.5 Kết luận Chương 37 Chương Đề xuất phương pháp kết hợp tính tốn mềm để dự đốn cấu trúc bậc hai phân tử sinh học 38 2.1 Bài toán dự đoán cấu trúc bậc hai phân tử sinh học 39 iii MỤC LỤC MỤC LỤC 2.2 Các tham số nhiệt động học 41 2.2.1 Năng lượng tự cho vòng xếp chồng (Stack loop): 41 2.2.2 Những lượng gây ổn định theo kích thước vịng: 41 2.2.3 Năng lượng tự cho vịng kẹp tóc (hairpin loops) tổng qt: 42 2.2.4 Năng lượng tự cho vòng kẹp tóc (hairpin loops) với chiều dài 4: 43 2.2.5 Năng lượng tự cho vòng lặp (internal loops) tổng quát: 43 2.2.6 Năng lượng tự cho vòng lặp (internal loops) đối xứng với kích thước 2: 44 2.2.7 Năng lượng tự cho vịng lặp (internal loops) khơng đối xứng có kích thước 3: 44 2.2.8 Năng lượng tự cho vòng lặp (internal loops) đối xứng với kích thước 4: 44 2.2.9 Năng lượng tự cho điểm bên (External): 44 2.2.10 Các quy tắc lượng tự hổn hợp: 45 2.3 Tính tốn lượng tự cấu trúc bậc hai 47 2.3.1 Những hàm tổng quát 47 2.3.2 Tính lượng tự cho vòng xếp chồng 49 2.3.3 Tính tốn lượng tự cho vịng kẹp tóc 49 2.3.4 Tính tốn lượng tự cho vòng lặp 51 2.3.5 Tính lượng tự cho vòng nhiều nhánh 53 2.3.6 Tính tốn lượng tự cho cấu trúc nhiều miền 54 iv MỤC LỤC MỤC LỤC 2.4 Các phương pháp đề xuất 55 2.4.1 Thuật toán di truyền 55 2.4.2 Kết hợp thuật toán di truyền với logic mờ 66 2.4.3 Kết hợp thuật toán di truyền với mạng nơ-ron nhân tạo, cụ thể mạng LSTM 76 2.5 Kết luận Chương 78 Chương Áp dụng tính tốn mềm cho toán dự đoán cấu trúc bậc hai RNA 81 3.1 Cơ sở liệu RNA 81 3.2 Bộ liệu 83 3.3 Kết thực nghiệm 83 3.4 Thuật toán di truyền 86 3.4.1 Khởi tạo tham số cho thuật toán di truyền 86 3.4.2 Kết thực nghiệm 87 3.4.3 So sánh 89 3.5 Kết hợp thuật toán di truyền với logic mờ 93 3.5.1 Khởi tạo tham số cho thuật toán di truyền kết hợp với logic mờ 93 3.5.2 Kết thực nghiệm 93 3.5.3 So sánh 96 3.6 Phương pháp kết hợp thuật toán di truyền với mạng LSTM 98 3.6.1 Mơ hình kết hợp GA với LSTM 98 3.6.2 Kết thực nghiệm 99 v MỤC LỤC MỤC LỤC 3.6.3 So sánh 102 3.7 Kết luận Chương 104 i I SARS-CoV-2 - 88 Bases i i Thông tin chuỗi (Bảng 13 ): Thuật toán di truyền i Kết hợp thuật toán di truyền với logic mờ iii Phương pháp kết hợp thuật toán di truyền với mạng LSTM iii II Virus E.Coli với chiều dài 221 nucleotides iv Thông tin chuỗi (Bảng 17) iv Thuật toán di truyền iv Kết hợp thuật toán di truyền với logic mờ v Phương pháp kết hợp thuật toán di truyền với mạng LSTM vii III Virus Bmori với chiều dài 498 nucleotides vii Thông tin chuỗi (Bảng :21 vii Thuật toán di truyền vii Kết hợp thuật toán di truyền với logic mờ ix Phương pháp kết hợp thuật toán di truyền với mạng LSTM x IV Schizosaccharomyces pombe với chiều dài 119 nucleotides xi
Ngày đăng: 13/11/2023, 04:43
Xem thêm:
