Sử dụng mô hình chủ đề cho bài toán phân loại metagenomic

1. BiaLV

2. ths_bm_11_nhiem_vu_lv

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ
TRƯỞNG KHOA KH & KTMT
CÁN BỘ HƯỚNG DẪN

3. TomTatLV

4. LoiCamDoan

5. ReportFinall

Mở đầu
- Giới thiệu vấn đề
- Mục tiêu
- Giới hạn
- Bố cục của luận văn
Kiến thức cơ sở
- DNA, gennome và metagenome
  - DNA
  - Genome
  - Metagenome
- Giải trình tự DNA
- Các bước của một dự án metagenome
- Đặc trưng của trình tự DNA
- Mô hình chủ đề
  - Giới thiệu
  - Đầu vào, đầu ra
  - Đánh giá mô hình
- Bài toán suy diễn
  - Giới thiệu
  - Ước lượng dùng Maximum Likelihood (ML)
  - Ước lượng dùng Maximum a Posteriori (MAP)
  - Ước lượng dùng suy diễn Bayes
- Mô hình PLSA
  - Giới thiệu
  - Định nghĩa mô hình
  - Ước lượng tham số
- Mô hình LDA
  - Giới thiệu
  - Định nghĩa mô hình
  - Ước lượng tham số
Các nghiên cứu liên quan
- Gom cụm dữ liệu metagenomic
  - Gom cụm dựa trên thành phần trình tự
  - Gom cụm dựa trên độ phong phú của các taxon
  - Gom cụm dùng phương pháp lai
- Gom cụm dữ liệu metagenomic dùng mô hình chủ đề
Phân loại metagenomic dựa trên mô hình chủ đề
- Biểu diễn dữ liệu metagenomic
- Mô hình
  - LDACluster
  - LDABiMetaCluster
Thực nghiệm và đánh giá
- Dữ liệu
- Các độ đo
- Các thử nghiệm
  - Thử nghiệm với LDACluster
  - Thử nghiệm với LDABiMetaCluster
- So sánh BiMetaCluster với các phương pháp khác
Kết luận
- Đóng góp của luận văn
- Giới hạn của luận văn
- Hướng phát triển
Tài liệu tham khảo

6. LLKHQuachDinhHoang