Tổng quan về tin sinh học và một số ứng dụng trong thực tế

BỘ Y TẾ TRƯỜNG ĐẠI HỌC DƯỢC HÀ NỘI HOÀNG NGUYỄN KHÁNH LINH Mã sinh viên: 1201323 TỔNG QUAN VỀ TIN SINH HỌC VÀ MỘT SỐ ỨNG DỤNG TRONG THỰC TẾ KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP DƯỢC SĨ HÀ NỘI - 2017 BỘ Y TẾ TRƯỜNG ĐẠI HỌC DƯỢC HÀ NỘI HOÀNG NGUYỄN KHÁNH LINH Mã sinh viên: 1201323 TỔNG QUAN VỀ TIN SINH HỌC VÀ MỘT SỐ ỨNG DỤNG TRONG THỰC TẾ KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP DƯỢC SĨ Người hướng dẫn: PGS.TS Nguyễn Văn Rư Nơi thực hiện: Bộ môn Hóa sinh HÀ NỘI - 2017 LỜI CẢM ƠN Trong trình thực hoàn thành khóa luận này, em nhận nhiều quan tâm, động viên giúp đỡ tận tình từ thầy cô, gia đình bạn bè Nhờ có giúp đỡ quý báu mà em nghiên cứu hoàn thành tốt khóa luận Nhân dịp này, em xin bày tỏ kính trọng lòng biết ơn sâu sắc đến: PGS TS Nguyễn Văn Rư, thầy tận tình bảo, tạo điều kiện, trực tiếp hướng dẫn em hoàn thành khóa luận Em xin trân trọng cảm ơn Đảng ủy, Ban Giám hiệu nhà trường, Phòng Đào tạo toàn thể thầy cô, cán Trường Đại học Dược Hà Nội tạo điều kiện để em lĩnh hội kiến thức quý giá ngành Dược suốt năm học Cuối cùng, em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến gia đình, bạn bè sát cánh, động viên em hoàn thành khóa luận Hà Nội, ngày 18 tháng năm 2017 Sinh viên Hoàng Nguyễn Khánh Linh MỤC LỤC ĐẶT VẤN ĐỀ PHẦN I: TỔNG QUAN Tổng quan tin sinh học 1.1 Giới thiệu chung tin sinh học 1.1.1 Một số định nghĩa tin sinh học 1.1.2 Vai trò, lợi ích tin sinh học 1.1.3 Một số sở liệu tin sinh học lớn 1.2 Tình hình phát triển Tin sinh học Việt Nam Một số chương trình, phần mềm tin sinh học phổ biến 2.1 Chương trình thiết kế mồi phản ứng PCR 2.1.1 Giới thiệu phản ứng PCR 2.1.2 Giai đoạn thiết kế mồi ứng dụng tin sinh học 2.2 Các công cụ tìm kiếm tương đồng 13 2.2.1 Cấu trúc chức phân tử sinh học 13 2.2.2 Quá trình phân tích trình tự 14 2.2.3 Ứng dụng chương trình tìm kiếm tương đồng giải gen 15 2.3 Các phần mềm trực quan phân tử 18 2.3.1 Một số thông tin liên quan protein kĩ thuật đồ họa phân tử 18 2.3.2 Ứng dụng phần mềm trực quan phân tử 19 2.4 Một số kĩ thuật 25 2.4.1 Kĩ thuật khai thác liệu (Data mining) 25 2.4.2 Kĩ thuật nguồn lực cộng đồng 26 Một số ứng dụng tin sinh học 28 3.1 Các ứng dụng chẩn đoán 28 3.1.1 Ứng dụng kĩ thuật giải trình tự định danh vi khuẩn 28 3.1.2 Ứng dụng kỹ thuật PCR, giải trình tự để định danh vi nấm 29 3.1.3 Ứng dụng PCR giải trình tự chẩn đoán bệnh 29 3.2 Ứng dụng kiểm nghiệm chất lượng sản phẩm probiotic 29 3.3 Ứng dụng PCR, giải trình tự phát đột biến kháng thuốc 31 3.4 Ứng dụng kĩ thuật giải trình tự dự đoán chức protein 31 3.5 Ứng dụng việc xác định gen gây bệnh người 31 3.6 Ứng dụng nghiên cứu phát triển thuốc 33 PHẦN II: BÀN LUẬN 34 KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT 40 TÀI LIỆU THAM KHẢO 41 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT STT Chữ viết đầy đủ Chữ viết tắt ADN Acid deoxyribonucleic ARN Acid ribonucleic BLAST Basic Local Alignment Search Tool CIB DDBJ The Center for Information Biology and DNA Data Bank of Japan EMBL European Molecular Biology Laboratory FAO Food and Agriculture Organization FDA The Food and Drug Administration GMO Genetically Modified Organism GWAS Genome-wide association study 10 HBV Hepatitis B virrus 11 HCV Hepatitis C virus 12 MTHFR Methylen tetrahydrofolat reductase 13 NCBI National Center for Biotechnology Information 14 PDB Protein Data Bank 15 PCR Polymerase Chain Reaction 16 SNP Single nucleotide polymorphisms 17 VSV Vi sinh vật 18 WHO World Health Organization DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1: Nguyên tắc bước thực phản ứng PCR [90] Hình 2: Giao diện kết phần mềm thiết kế mồi Primer3 12 Hình 3: Giao diện chương trình BLAST 16 Hình 4: Biểu diễn đồ họa cấu trúc chiều protein Hình ảnh chiều lysozym lòng trắng trứng gà hiển thị với RasMol (hàng đầu hàng hai), Cn3D (hàng ba) [76] 20 Hình 5: Cấu trúc chiều lysozym lòng trắng trứng gà tìm kiếm trực tuyến mã PDB: 1LYZ 21 Hình 6: Cấu trúc chiều phức hợp alcol dehydrogenase hiển thị với phần mềm RasMol [76] 22 Hình 7: Chuỗi Cα lysozym lòng trắng trứng gà hiển thị với phần mềm KineMage [76] 23 Hình 8: Tương tác đại phân tử hiển thị với phần mềm Cn3D [76] 24 Hình 9: Kết giải trình tự 16s rDNA trực khuẩn Gram (+) phân lập kị khí từ bệnh phẩm mủ xoang [8] 28 ĐẶT VẤN ĐỀ Tin sinh học khoa học liên ngành ứng dụng tin học để giải vấn đề thuộc lĩnh vực sinh học Do đặc thù ngành, khoa học sinh học có số lượng liệu khổng lồ, ứng dụng tin học giúp lưu trữ, xử lý, chiết tách ứng dụng liệu cách hiệu Trên giới, ứng dụng tin sinh học mang lại nhiều lợi ích nhiều lĩnh vực khoa học thực tế nông nghiệp, công nghiệp, y dược học đặc biệt nghiên cứu phát triển thuốc chẩn đoán theo dõi điều trị bệnh Ở Việt Nam, tin sinh học quan tâm ứng dụng vào thực tế đạt kết to lớn Trong lĩnh vực y dược học, ứng dụng tin sinh học diễn mạnh mẽ nghiên cứu phát triển thuốc, chẩn đoán điều trị bệnh Tuy nhiên nghiên cứu ứng dụng nước ta bắt đầu Vì vậy, để khai thác giá trị tin sinh học, tiến hành đề tài “Tổng quan tin sinh học số ứng dụng thực tế" với mục tiêu: Thu thập trình bày kiến thức tin sinh học Trình bày số ứng dụng tin sinh học thực tế PHẦN I: TỔNG QUAN Tổng quan tin sinh học 1.1 Giới thiệu chung tin sinh học 1.1.1 Một số định nghĩa tin sinh học Có nhiều định nghĩa khác tin sinh học: - Thuật ngữ tin sinh học dùng để hầu hết ứng dụng máy tính vào khoa học sinh học, ban đầu dùng để gọi việc phân tích liệu trình tự sinh học vào thập niên 80 [11] - Việc sử dụng máy tính công nghệ thông tin để lưu trữ phân tích trình tự nucleotid acid amin thông tin liên quan [55] - Một lĩnh vực khoa học gồm tất khía cạnh việc thu thập, lưu trữ, xử lý, phân tích, giải thích truyền bá thông tin sinh học [38] Tóm lại, tin sinh học lĩnh vực liên ngành, với kết hợp sinh học, khoa học máy tính công nghệ thông tin Có hướng tin sinh học: - (1) Phát triển kĩ thuật thống kê thuật toán để đánh giá mối quan hệ liệu sở liệu lớn - (2) Phân tích diễn giải loại liệu khác nhau, bao gồm trình tự nucleotid, acid amin, cấu trúc protein - (3) Sự phát triển công cụ cho phép truy cập quản lý hiệu loại thông tin khác vực nghiên cứu protein y – dược Một ứng dụng chương trình đánh giá phù hợp mặt cấu trúc phân tử với nhau, từ đưa dự đoán, hướng nghiên cứu để phát triển thuốc [79] Lĩnh vực tương đối mẻ Việt Nam, yêu cầu nhiều kiến thức chuyên sâu protein Một lĩnh vực khác sử dụng nhiều phần mềm trực quan phân tử (trên giới) lĩnh vực giảng dạy Cụ thể, phần mềm sử dụng để minh họa cấu trúc phân tử môn học, khóa học sinh học, hóa học y dược Về mặt sử dụng, thao tác sử dụng phần mềm trực quan phân tử có phần phức tạp phần mềm Primer3 phần mềm BLAST Để sử dụng tính nâng cao phần mềm, người dùng cần gõ dòng lệnh vào cửa sổ dòng lệnh Do vậy, không dễ để hiểu khai thác hết chức phần mềm Tóm lại, phần mềm trực quan phân tử không sử dụng rộng rãi phần mềm thiết kế mồi tìm kiếm tương đồng Khai thác liệu, khai thác văn bản, nguồn lực cộng đồng,… phương pháp tiếp cận tin sinh học theo hướng tin học Những phương pháp yêu câu kiến thức tương đối chuyên sâu mặt tin học, thường dành cho người thuộc chuyên ngành tin học Tuy nhiên nhà sinh học tự học kiến thức ứng dụng vào chuyên ngành Hiện nay, nhóm người làm lĩnh vực y học ứng dụng phương pháp vào lĩnh vực Tuy nhiên, lĩnh vực dược, theo tìm hiểu người viết, phương pháp nói chưa quan tâm tìm hiểu sử dụng nhiều Lĩnh vực tin sinh học rộng lớn, hiệu nhà khoa học tập trung khai thác vấn đề đặc thù nước Một lĩnh vực đầy tiềm dược liệu Phân tích trình tự gen mô cấu trúc phân tử dược 37 liệu, từ nghiên cứu chế tác động phân tử dược liệu hướng đầy hứa hẹn, giúp khai thác hiệu nguồn dược liệu quý có sẵn Nghiên cứu hệ gen hướng tiềm Tháng vừa qua, FDA thức cho phép 23andMe cung cấp dịch vụ bệnh di truyền đến người dân Công ty cung cấp dịch vụ đưa dự đoán hệ gen người dùng phân tích từ mẫu nước bọt người Tuy nhiên, dịch vụ không nhận mẫu từ Việt Nam sở liệu hồ sơ hệ gen công ty chứa gen người da trắng Đây hội để nhà khoa học Việt Nam nghiên cứu phân tích hệ gen nước mình, cung cấp dịch vụ tương tự tương lai gần Mặc dù có nhiều ứng dụng to lớn nghiên cứu khoa học, cần cân nhắc sử dụng chương trình tin sinh học cách hợp lý, tránh hệ lụy khó lường Một ứng dụng tin sinh học lĩnh vực nông nghiệp góp phần tạo sản phẩm biến đổi gen mang đặc tính mong muốn Các sản phẩm biến đổi gen (GMO) sinh vật biến đổi di truyền theo ý muốn chủ quan người Hiện nay, lượng lớn GMO sử dụng làm thực phẩm, chủ yếu loài trồng GMO chủ đề gây tranh cãi mạnh mẽ, gồm ý kiến đồng tình lẫn phản đối Các nghiên cứu GMO chưa đưa kết luận cuối lợi hại sản phẩm Nhiều người lo ngại tính an toàn thực phẩm GMO Ở Việt Nam, thời gian gần xuất tranh cãi lo ngại tính an toàn sản phẩm Về vấn đề đạo đức, với hỗ trợ công cụ tin sinh học, công nghệ chỉnh sửa gen nghiên cứu, hứa hẹn đột phá lớn tương lai Hiện có nghiên cứu cho thấy chỉnh sửa gen chữa khỏi bệnh động vật Tuy nhiên, 38 tiềm lớn kĩ thuật này, không sử dụng cách, với mục đích xấu, hậu khó lường Về tính riêng tư liệu, mà thông tin di truyền người cung cấp thông tin người đó, vấn đề bảo mật thông tin người dùng trở nên vô quan trọng Ai có quyền theo dõi thông tin đó, thông tin nên sử dụng nào? Các nhà nghiên cứu phải đối mặt với vấn đề bảo vệ thông tin cá nhân cho phép lưu trữ truy cập liệu mục đích nghiên cứu [31] Liệu hệ gen người có trở thành yếu tố xác định tiêu chuẩn tuyển dụng lao động hay không? Để thu kết tốt tránh hậu xấu, tin sinh học nói riêng công nghệ sinh học nói chung cần phải nghiên cứu sử dụng cách thận trọng có tính nhân văn Như vậy, đề tài giới thiệu số chương trình tin sinh học sử dụng phổ biến ứng dụng chương trình đó, đồng thời đánh giá tiềm chương trình này, đặc biệt nghiên cứu phát triển thuốc Đề tài có ưu điểm thực dựa nhiều nguồn tài liệu đáng tin cậy, bao gồm sách uy tín báo khoa học chủ yếu lấy từ nguồn liệu sở điện tử MEDLINE (PUBMED) Bên cạnh đó, đề tài chưa thể thu thập đủ chương trình tin sinh học mà tập trung vào số ứng dụng sử dụng rộng rãi theo đánh giá người viết Ngoài ra, hạn chế mặt kiến thức, đặc biệt tin sinh học đòi hỏi kiến thức sâu sinh học phân tử, số kiến thức toán học thống kê tin học nên trình thực đề tài, số công cụ tin sinh học chưa đưa vào đề tài 39 KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT Kết luận Sau thời gian tiến hành nghiên cứu, khóa luận thu số kết sau: Đã thu thập trình bày kiến thức tin sinh học Đã trình bày số ứng dụng tin sinh học thực tế Đề xuất Sau tổng quan kiến thức tin sinh học, xin có số đề xuất sau: - Nghiên cứu ứng dụng tin sinh học phát triển thuốc - Nghiên cứu ứng dụng công cụ khai thác liệu (data mining) vào dược học 40 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt Nguyễn Văn Cách (2005), Tin - sinh học, NXB Khoa học kỹ thuật, tr.7984, tr.91-94 Trần Văn Lăng, Bài giảng Tin sinh học đại cương Lê Văn Phủng (2004), “Giới thiệu kỹ thuật giải trình tự gen Real - Time PCR”, Tạp chí Nghiên cứu y học, 32(6), tr.26-34 Nguyễn Văn Rư, Nguyễn Xuân Thắng (2014), Hóa sinh học, NXB Y học, tr.64-65 Phạm Thị Minh Tâm (2008), “Khảo sát định danh số sản phẩm probiotic có Lactobacillus acidophilus kit API 50CHL”, Tạp chí Kiểm nghiệm thuốc, (20) Tô Long Thành (2004), “Nghiên cứu hoàn thiện công nghệ sản xuất vaccin nhược độc, vô hoạt phòng bệnh cho gia súc gia cầm ứng dụng kỹ thuật gen xác định typ virus lở mồm long móng”, Báo cáo tổng kết khoa học kỹ thuật, Viện Thú y Phạm Hùng Vân (2007), “Bacilulus clausii vai trò probiotics điều chị tiêu chảy”, Hội thảo chuyên đề, Hội nhi khoa Tp HCM Phạm Hùng Vân (2009), PCR real-time PCR - Các vấn đề áp dụng thường gặp, NXB Y học, tr.9-33 Tiếng Anh Altschul, S F., Madden, T L., Schäffer, A A., Zhang, J., Zhang, Z., Miller, W., & Lipman, D J (1997), “Gapped BLAST and PSI-BLAST: a 41 new generation of protein database search programs”, Nucleic acids research, 25(17), 3389-3402 10 Amigo, J., Salas, A., Phillips, C., & Carracedo, Á (2008), “SPSmart: adapting population based SNP genotype databases for fast and comprehensive web access”, BMC bioinformatics, 9(1), 428 11 Attwood, T K., & Parry-Smith, D J (1999), Introduction to Bioinformatics, Prentice Hall, 16 12 Baxevanis, A D., & Ouellette, B F (2004), Bioinformatics: a practical guide to the analysis of genes and proteins (Vol 43) John Wiley & Sons, 203 13 Bej, A K., & Mahbubani, M H (1992), “Applications of the polymerase chain reaction in environmental”, Genome Res, 1, 151-159 14 Botto, L D., & Yang, Q (2000), “5, 10-Methylenetetrahydrofolate reductase gene variants and congenital anomalies: a HuGE review”, American journal of epidemiology, 151(9), 862-877 15 Brazeau, D A (2004), “Combining genome-wide and targeted gene expression profiling in drug discovery: microarrays and real-time PCR”, Drug discovery today, 9(19), 838-845 16 Budowle, B., Bieber, F R., & Eisenberg, A J (2005), “Forensic aspects of mass disasters: strategic considerations for DNA-based human identification”, Legal Medicine, 7(4), 230-243 17 Casey, R M (2005), “BLAST sequences aid in genomics and proteomics”, Business Intelligence Network 42 18 Chuang, L Y., Cheng, Y H., & Yang, C H (2013), “Specific primer design for the polymerase chain reaction”, Biotechnology letters, 35(10), 1541-1549 19 Clarke, F H., & Henkel, J G (1985), Molecular Graphics on the Apple Microcomputer Academic Press, Inc.,17 20 Dereeper, A., Audic, S., Claverie, J M., & Blanc, G (2010), “BLASTEXPLORER helps you building datasets for phylogenetic analysis”, BMC evolutionary biology, 10(1), 21 DiMasi, J A., Hansen, R W., & Grabowski, H G (2003), “The price of innovation: new estimates of drug development costs”, Journal of health economics, 22(2), 151-185 22 Dudley, J T., Sirota, M., Shenoy, M., Pai, R K., Roedder, S., Chiang, A P., & Butte, A J (2011), “Computational repositioning of the anticonvulsant topiramate for inflammatory bowel disease”, Science translational medicine, 3(96), 96ra76-96ra76 23 Essack, M., Radovanovic, A., & Bajic, V B (2013), “Information exploration system for sickle cell disease and repurposing of hydroxyfasudil”, PloS one, 8(6), e65190 24 Freifeld, C C., Brownstein, J S., Menone, C M., Bao, W., Filice, R., Kass-Hout, T., & Dasgupta, N (2014), “Digital drug safety surveillance: monitoring pharmaceutical products in twitter”, Drug safety, 37(5), 343350 25 Frijters, R., Van Vugt, M., Smeets, R., Van Schaik, R., De Vlieg, J., & Alkema, W (2010), “Literature mining for the discovery of hidden 43 connections between drugs, genes and diseases”, PLoS Comput Biol, 6(9), e1000943 26 Goodsell, D S (2005), “Representing structural information with RasMol”, Current Protocols in Bioinformatics, 5-4 27 Hirakawa, M., Tanaka, T., Hashimoto, Y., Kuroda, M., Takagi, T., & Nakamura, Y (2002), “JSNP: a database of common gene variations in the Japanese population”, Nucleic acids research, 30(1), 158-162 28 Hogue, C W (1997), “Cn3D: a new generation of three-dimensional molecular structure viewer”, Trends in biochemical sciences, 22(8), 314316 29 Holton, W C (2004), “Bioinformatics: The Path to Species Comparison”, Environmental health perspectives, 112(12), A672 30 Ingram, D G., Matthews, C K., & Plante, D T (2015), “Seasonal trends in sleep-disordered breathing: evidence from Internet search engine query data”, Sleep and Breathing, 19(1), 79-84 31 Johnson, A D (2009), “Single-nucleotide polymorphism bioinformatics”, Circulation: Cardiovascular Genetics, 2(5), 530-536 32 Johnson, L S., Eddy, S R., & Portugaly, E (2010), “Hidden Markov model speed heuristic and iterative HMM search procedure”, BMC bioinformatics, 11(1), 431 33 Joint, F A O (2002), WHO Working Group: Guidelines for the evaluation of probiotics in food: report of a joint FAO/WHO working group on drafting guidelines for the evaluation of probiotics in food London, ON, Canada 44 34 Kalendar, R., Lee, D., & Schulman, A H (2009), “FastPCR software for PCR primer and probe design and repeat search”, Genes, Genomes and Genomics, 3(1), 1-14 35 Khare, R., Good, B M., Leaman, R., Su, A I., & Lu, Z (2015), “Crowdsourcing in biomedicine: challenges and opportunities”, Briefings in bioinformatics, bbv021 36 Klerk, M., Verhoef, P., Clarke, R., Blom, H J., Kok, F J., & Schouten, E G (2002), “MTHFR 677C→ T polymorphism and risk of coronary heart disease: a meta-analysis”, Jama, 288(16), 2023-2031 37 Kumar, A., & Chordia, N (2017), “Role of Bioinformatics in Biotechnology”, Research & Reviews in BioSciences, 12(1) 38 Laird, S A (Ed.) (2010), Biodiversity and traditional knowledge: equitable partnerships in practice Routledge, p.454 39 Lazaryev, A P., Luciv, V R., Kostetskii, I E., Lisovskyy, I L., & Lesik, I P (2011), U.S Patent Application No 13/116,822 40 Leaman, R., Wojtulewicz, L., Sullivan, R., Skariah, A., Yang, J., & Gonzalez, G (2010), “Towards internet-age pharmacovigilance: extracting adverse drug reactions from user posts to health-related social networks”, In Proceedings of the 2010 workshop on biomedical natural language processing (pp 117-125) Association for Computational Linguistics 41 Lodish, H (2008), Molecular cell biology Macmillan 42 Lu, G., Jiang, L., Helikar, R M., Rowley, T W., Zhang, L., Chen, X., & Moriyama, E N (2006), “GenomeBlast: a web tool for small genome comparison”, BMC bioinformatics, 7(4), S18 45 43 M A., & Pal, C J (Witten, I H., Frank, E., Hall, 2016), Data Mining: Practical machine learning tools and techniques Morgan Kaufmann, 1-9 44 Mailman, M D., Feolo, M., Jin, Y., Kimura, M., Tryka, K., Bagoutdinov, R., & Popova, N (2007), “The NCBI dbGaP database of genotypes and phenotypes”, Nature genetics, 39(10), 1181-1186 45 Malkaram, S A., Hassan, Y I., & Zempleni, J (2012), “Online tools for bioinformatics analyses in nutrition sciences”, Advances in Nutrition: An International Review Journal, 3(5), 654-665 46 Marrone, T J., Briggs, and, J M., & McCammon, J A (1997), “Structure-based drug design: computational advances”, Annual review of pharmacology and toxicology, 37(1), 71-90 47 Moriya, Y., Itoh, M., Okuda, S., Yoshizawa, A C., & Kanehisa, M (2007), “KAAS: an automatic genome annotation and pathway reconstruction server”, Nucleic acids research, 35(suppl 2), W182-W185 48 Nagarajan, N., & Pop, M (2013), “Sequence assembly demystified”, Nature Reviews Genetics, 14(3), 157-167 49 National Center for Biotechnology Information, U.S National Library of Medicine, Polymerase Chain Reaction (PCR) 50 Nguyen, H., Nguyen, T., & Le, L (2016), “Computational study of Glucose-6-phosphate-dehydrogenase deficiencies using molecular dynamics simulation”, S Asian J Life Sci, 4(1), 32-39 51 Odgers, D J., Harpaz, R., Callahan, A., Stiglic, G., & Shah, N H (2015), “Analyzing search behavior of healthcare professionals for drug safety surveillance”, In Pacific Symposium on Biocomputing Pacific Symposium on Biocomputing (p 306) NIH Public Access 46 52 Parra, G., Agarwal, P., Abril, J F., Wiehe, T., Fickett, J W., & Guigó, R (2003), “Comparative gene prediction in human and mouse”, Genome research, 13(1), 108-117 53 Pearson, W R (1991), “Searching protein sequence libraries: comparison of the sensitivity and selectivity of the Smith-Waterman and FASTA algorithms”, Genomics, 11(3), 635-650 54 Pearson, W R., & Lipman, D J (1988), “Improved tools for biological sequence comparison”, Proceedings of the National Academy of Sciences, 85(8), 2444-2448 55 Pecorino, L (2012), Molecular biology of cancer: mechanisms, targets, and therapeutics Oxford university press, p.328 56 Pennisi, E (2010), “1000 Genomes Project gives new map of genetic diversity”, Science, 330(6004), 574-575 57 Piatetsky-Shapiro, G (2012), “The journey of knowledge discovery”, In Journeys to Data Mining (pp 173-196) Springer Berlin Heidelberg 58 Postollec, F., Falentin, H., Pavan, S., Combrisson, J., & Sohier, D (2011), “Recent advances in quantitative PCR (qPCR) applications in food microbiology”, Food microbiology, 28(5), 848-861 59 Rajeevan, H., Osier, M V., Cheung, K H., Deng, H., Druskin, L., Heinzen, R., & Yeh, C C (2003), “ALFRED: the ALelle FREquency Database”, Nucleic Acids Research, 31(1), 270-271 60 Reece, J B., Urry, L A., Cain, M L., Wasserman, S A., Minorsky, P V., & Jackson, R B (2011), Campbell biology (p 379) Boston: Pearson 61 Richardson, A., Bracegirdle, L., McLachlan, S I., & Chapman, S R (2013), “Use of a three-dimensional virtual environment to teach drug47 receptor interactions”, American journal of pharmaceutical education, 77(1), 11 62 Richardson, D C., & Richardson, J S (1992), “The kinemage: a tool for scientific communication”, Protein science, 1(1), 3-9 63 Rioja, I., Bush, K A., Buckton, J B., Dickson, M C., & Life, P F (2004), “Joint cytokine quantification in two rodent arthritis models: kinetics of expression, correlation of mRNA and protein levels and response to prednisolone treatment”, Clinical & Experimental Immunology, 137(1), 65-73 64 Rozen, S., & Skaletsky, H (1999), “Primer3 on the WWW for general users and for biologist programmers”, Bioinformatics methods and protocols, 365-386 65 Rychlik, W (2007), “OLIGO primer analysis software”, Humana Press, 35-39 66 Sachidanandam, R., Weissman, D., Schmidt, S C., Kakol, J M., Stein, L D., Marth, G., & Hunt, S E (2001), “A map of human genome sequence variation containing 1.42 million single nucleotide polymorphisms”, Nature, 409(6822), 928-933 67 Sambrook, J., Fritsch, E F., & Maniatis, T (2001), “Molecular cloning: a laboratory manual”, 144 68 Sayle, R A., & Milner-White, E J (1995), “RASMOL: biomolecular graphics for all”, Trends in biochemical sciences, 20(9), 374-376 69 Sherry, S T., Ward, M H., Kholodov, M., Baker, J., Phan, L., Smigielski, E M., & Sirotkin, K (2001), “dbSNP: the NCBI database of genetic variation”, Nucleic acids research, 29(1), 308-311 48 70 Simpson, J T., & Pop, M (2015), “The theory and practice of genome sequence assembly”, Annual review of genomics and human genetics, 16, 153-172 71 Singh, V., Chaudhary, D K., & MANI, I (2014), “Role of Bioinformatics in Biotechnology, Bioinformatics and computational biology”, Studium Press, 1-11 72 Sirota, M., Dudley, J T., Kim, J., Chiang, A P., Morgan, A A., SweetCordero, A., & Butte, A J (2011), “Discovery and preclinical validation of drug indications using compendia of public gene expression data”, Science translational medicine, 3(96), 96ra77-96ra77 73 Smith, T F., & Waterman, M S (1981), “Identification of common molecular subsequences”, Journal of molecular biology, 147(1), 195-197 74 Stephens, Z D., Lee, S Y., Faghri, F., Campbell, R H., Zhai, C., Efron, M J., & Robinson, G E (2015), “Big data: astronomical or genomical”, PLoS Biol, 13(7), e1002195 75 Tatonetti, N P., Patrick, P Y., Daneshjou, R., & Altman, R B (2012), “Data-driven prediction of drug effects and interactions”, Science translational medicine, 4(125), 125ra31-125ra31 76.Tsai, C S (2003) An introduction to computational biochemistry John Wiley & Sons, 62-69 77 Valones, M A A., Guimarães, R L., Brandão, L A C., Souza, P R E D., Carvalho, A D A T., & Crovela, S (2009), “Principles and applications of polymerase chain reaction in medical diagnostic fields: a review”, Brazilian Journal of Microbiology, 40(1), 1-11 49 78 Vermeer, H., Hendriks-Stegeman, B I., van der Burg, B., van BuulOffers, S C., & Jansen, M (2003), “Glucocorticoid-induced increase in lymphocytic FKBP51 messenger ribonucleic acid expression: a potential marker for glucocorticoid sensitivity, potency, and bioavailability”, The Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism, 88(1), 277-284 79 Vo, T H N., Tran, N., Nguyen, D., & Le, L (2016), “An in silico study on antidiabetic activity of bioactive compounds in Euphorbia thymifolia Linn”, SpringerPlus, 5(1), 1359 80 Wang, W Y., Barratt, B J., Clayton, D G., & Todd, J A (2005), “Genome-wide association studies: theoretical and practical concerns”, Nature Reviews Genetics, 6(2), 109-118 81 Wang, Y., Geer, L Y., Chappey, C., Kans, J A., & Bryant, S H (2000), “Cn3D: sequence and structure views for Entrez”, Trends in Biochemical Sciences, 25(6), 300 - 302 82 Weisberg, I., Tran, P., Christensen, B., Sibani, S., & Rozen, R (1998), “A second genetic polymorphism in methylenetetrahydrofolate reductase (MTHFR) associated with decreased enzyme activity”, Molecular genetics and metabolism, 64(3), 169-172 83 White, R W., Tatonetti, N P., Shah, N H., Altman, R B., & Horvitz, E (2013), “Web-scale pharmacovigilance: listening to signals from the crowd”, Journal of the American Medical Informatics Association, 20(3), 404-408 84 Wolf, J J., Wang, L., & Wang, F (2007), “Application of PCR technology in vaccine product vaccines, 6(4), 547-558 50 development”, Expert review of 85 Xie, H J., Griskevicius, L., Broberg, U., Lundgren, S., Carlens, S., Meurling, L., & Hassan, M (2003), “Alteration of pharmacokinetics of cyclophosphamide and suppression of the cytochrome p450 genes by ciprofloxacin”, Bone marrow transplantation, 31(3), 197-203 86 Yang, C C., Yang, H., & Jiang, L (2014), “Postmarketing drug safety surveillance using publicly available health-consumer-contributed content in social media”, ACM Transactions on Management Information Systems (TMIS), 5(1), 87 Ye, J., Coulouris, G., Zaretskaya, I., Cutcutache, I., Rozen, S., & Madden, T L (2012), “Primer-BLAST: a tool to design target-specific primers for polymerase chain reaction”, BMC bioinformatics, 13(1), 134 88 Yeung, P S M., Sanders, M E., Kitts, C L., Cano, R., & Tong, P S (2002), “Species-specific identification of commercial probiotic strains”, Journal of Dairy Science, 85(5), 1039-1051 89 Zhang, Z., Carriero, N., Zheng, D., Karro, J., Harrison, P M., & Gerstein, M (2006), “PseudoPipe: an automated pseudogene identification pipeline”, Bioinformatics, 22(12), 1437-1439 Trang web: 90 https://voer.edu.vn/m/phuong-phap-nhan-ban-pcr/02bcb4b4 51 ... Trình bày số ứng dụng tin sinh học thực tế PHẦN I: TỔNG QUAN Tổng quan tin sinh học 1.1 Giới thiệu chung tin sinh học 1.1.1 Một số định nghĩa tin sinh học Có nhiều định nghĩa khác tin sinh học: -... 28 ĐẶT VẤN ĐỀ Tin sinh học khoa học liên ngành ứng dụng tin học để giải vấn đề thuộc lĩnh vực sinh học Do đặc thù ngành, khoa học sinh học có số lượng liệu khổng lồ, ứng dụng tin học giúp lưu... cứu ứng dụng nước ta bắt đầu Vì vậy, để khai thác giá trị tin sinh học, tiến hành đề tài Tổng quan tin sinh học số ứng dụng thực tế" với mục tiêu: Thu thập trình bày kiến thức tin sinh học Trình