Luận án Tiến sĩ: Mô hình động lực cạnh tranh mạng phức hợp & ứng dụng dự đoán gen ung thư
Luận án phát triển mô hình động lực cạnh tranh trong mạng thông tin phức hợp. Ứng dụng dự đoán gen trị ung thư, mở ra hướng nghiên cứu mới.
Hệ thống thông tin
Luan An
Luận án
Năm xuất bản
Số trang
116
Thời gian đọc
18 phút
Lượt xem
0
Lượt tải
0
Phí lưu trữ
40 Point
Mục lục chi tiết
Tóm tắt nội dung
I. Tổng Quan Mô Hình Động Lực Cạnh Tranh Trong Mạng Phức Hợp
Mô hình động lực cạnh tranh trong mạng phức hợp là phương pháp mạnh mẽ để dự đoán gen ung thư. Phương pháp này kết hợp lý thuyết đồ thị với phân tích sinh học phân tử. Nghiên cứu phát triển thuật toán mới trên mạng tương tác protein-protein (PPI). Mục tiêu chính là xác định gen gây ung thư (oncogene) tiềm năng. Công trình sử dụng học sâu trên đồ thị (GNN) để cải thiện độ chính xác. Kết quả mở ra hướng nghiên cứu mới trong sinh học tính toán.
1.1. Vấn Đề Dự Đoán Gen Ung Thư Trong Sinh Học Phân Tử
Dự đoán gen ung thư là bài toán quan trọng trong y học phân tử. Mỗi năm có hàng triệu ca ung thư mới trên toàn thế giới. Việc xác định sớm gen gây ung thư giúp điều trị hiệu quả hơn. Mạng phức hợp cung cấp框架框架 để mô hình hóa tương tác giữa các gen. Phương pháp truyền thống dựa trên thực nghiệm tốn kém và mất thời gian. Mô hình tính toán giúp thu hẹp phạm vi tìm kiếm gen mục tiêu. Kết hợp dữ liệu đa chiều cải thiện đáng kể hiệu suất dự đoán.
1.2. Ứng Dụng Mạng Tương Tác Protein Protein Trong Dự Đoán
Mạng tương tác protein-protein (PPI) là nguồn dữ liệu quan trọng. PPI thể hiện mối quan hệ chức năng giữa các protein trong tế bào. Cấu trúc mạng PPI phản ánh cơ chế sinh học phức tạp. Các nút trong mạng đại diện cho protein hoặc gen. Các cạnh biểu thị tương tác vật lý hoặc chức năng giữa chúng. Dữ liệu PPI từ cơ sở dữ liệu như STRING, BioGRID rất phong phú. Phân tích拓扑 của mạng PPI揭示 gen quan trọng trong bệnh ung thư. Thuật toán duyệt đồ thị khai thác hiệu quả cấu trúc mạng này.
1.3. Từ Truyền Thống Đến Phương Pháp Học Sâu Trên Đồ Thị
Phương pháp truyền thống sử dụng phân tích trung tâm nút (node centrality). Các phép đo bao gồm degree centrality, betweenness centrality, closeness centrality. Random walk trên mạng là kỹ thuật经典 trong phân tích đồ thị. Thuật toán ORIENT và PRINCE áp dụng random walk có hướng. Học sâu trên đồ thị (GNN)代表 bước tiến vượt bậc. GNN học được biểu diễn nhúng (embedding) của nút trong mạng. Mạng神经图 kết hợp特征 cục bộ với cấu trúc toàn cục. Hiệu suất dự đoán cải thiện显著 so với phương pháp cũ.
II. Xây Dựng Mô Hình Động Lực Cạnh Tranh Ngoài Mạng Phức Hợp
Nghiên cứu đề xuất mô hình động lực cạnh tranh ngoài trên mạng phức hợp. Mô hình này扩展 khái niệm truyền播 thông tin trong mạng. Ý tưởng核心 là模拟 quá trình cạnh tranh giữa các trạng thái. Mỗi nút trong mạng có thể处于 nhiều trạng thái khác nhau. Động lực cạnh tranh xác định trạng thái thắng thế最终. Mô hình được áp dụng để dự đoán gen điều trị ung thư. Kết quả表明 tính hiệu quả của phương pháp đề xuất.
2.1. Nguyên Lý Hoạt Động Của Mô Hình Cạnh Tranh
Mô hình động lực cạnh tranh dựa trên lý thuyết trò chơi trên đồ thị. Mỗi nút đại diện cho một người chơi trong mạng. Trạng thái của nút thay đổi dựa trên邻居 của nó. Quá trình lặp đi lặp lại直到达到平衡 điểm cân bằng. Tốc độ lan truyền phụ thuộc vào拓扑 của mạng phức hợp. Các gen gây ung thư có模式传播 đặc trưng riêng. Mô hình捕捉 được sự khác biệt này để区分 gen thường và gen ung thư. Hàm mục tiêu tối ưu hóa tỷ lệ dự đoán chính xác.
2.2. Thiết Kế Thuật Toán Và Phức Tạp Tính
Thuật toán có đầu vào là mạng PPI và gen种子已知. Đầu ra là danh sách gen ung thư tiềm năng được xếp hạng. Quá trình xử lý gồm nhiều bước tuần tự rõ ràng. Bước đầu tiên là tiền xử lý dữ liệu mạng. Bước tiếp theo là khởi tạo trạng thái ban đầu cho các nút. Bước lặp cập nhật trạng thái theo quy tắc cạnh tranh. Đánh giá độ phức tạp tính toán cho thấy tính khả thi. Thuật toán có độ phức tạp đa thức so với kích thước mạng. Thời gian chạy phù hợp với mạng sinh học quy mô lớn.
III. Tương Tác Gián Tiếp Và Mạng Điều Hòa Gen Ung Thư
Mô hình扩展 tính toán tương tác gián tiếp trong mạng phức hợp. Tương tác gián tiếp扮演 vai trò quan trọng trong điều hòa gen. Mạng điều hòa gen chứa thông tin về调控关系 giữa các gen. Phương pháp mới捕捉 được cả tương tác trực tiếp và gián tiếp. Điều này cải thiện đáng kể khả năng dự đoán gen ung thư. Kết hợp nhiều loại tương tác tạo ra cái nhìn toàn diện hơn.
3.1. Mô Hình Tính Toán Tương Tác Trực Tiếp Và Gián Tiếp
Tương tác trực tiếp giữa hai nút dễ nhận diện hơn. Tương tác gián tiếp thông qua nút trung gian phức tạp hơn. Mô hình đề xuất xác định trọng số cho từng loại tương tác. Đường đi ngắn nhất trong mạng phản ánh强度 tương tác. Phân tích多步 cho thấy patterns ẩn trong mạng sinh học. Gen điều hòa có模式 tương tác đặc trưng riêng biệt. Mô hình phân biệt giữa gen抑制 và gen促进 ung thư. Độ chính xác tăng khi纳入 tương tác gián tiếp vào tính toán.
3.2. Ứng Dụng Mạng Điều Hòa Gen Trong Dự Đoán Oncogene
Mạng điều hòa gen (gene regulatory network) kết nối transcription factor với gen đích. Oncogene thường占据 vị trí quan trọng trong mạng điều hòa. Phân tích trung tâm nút揭示 gen có影响力 lớn. Degree cao trong mạng liên quan đến khả năng là gen ung thư. Betweenness centrality phát hiện gen cầu nối quan trọng. Kết hợp dữ liệu biểu hiện gen cải thiện kết quả phân tích. Mô hình tích hợp đa nguồn dữ liệu cho kết quả đáng tin cậy hơn. Ứng dụng thực tế trong sàng lọc gen mục tiêu cho liệu pháp targeted.
IV. Kết Quả Thực Nghiệm Và Đánh Giá Hiệu Suất Dự Đoán
Thực nghiệm trên dữ liệu sinh học thực验证 mô hình đề xuất. So sánh với các phương pháp hiện có cho thấy ưu điểm. Độ chính xác dự đoán cải thiện显著 trên nhiều bộ dữ liệu. Mô hình表现 ổn định và robust với dữ liệu噪声. Đánh giá đa chiều证实 tính hiệu quả của phương pháp mới. Kết quả mở ra tiềm năng ứng dụng trong nghiên cứu lâm sàng.
4.1. Bộ Dữ Liệu Thực Nghiệm Và Thiết Kế Thử Nghiệm
Dữ liệu thực nghiệm来源于多个 cơ sở dữ liệu sinh học uy tín. Mạng PPI từ BioGRID, STRING, HPRD được sử dụng kết hợp. Danh sách gen ung thư已知 từ Cancer Gene Census, OMIM. Thiết kế thử nghiệm交叉验证 đảm bảo độ tin cậy. Phân loại gen thành positive và negative samples cân bằng. Các phép đo đánh giá bao gồm AUC, precision, recall, F1-score. So sánh公平 với baseline như Random Walk with Restart, PRINCE.
4.2. Phân Tích Kết Quả Và So Sánh Phương Pháp
Mô hình đề xuất đạt AUC cao hơn các phương pháp对比. Precision và recall cải thiện trên hầu hết các loại ung thư. Kết quả trên ung thư vú, ung thư phổi尤为突出. Phân tích thành phần ablation证实 vai trò của từng模块. Tương tác gián tiếp贡献 phần đáng kể vào hiệu suất tổng thể. Mô hình phân loại đúng gen ung thư mới chưa được ghi nhận. Kiểm tra thống kê证实 tính显著 của sự khác biệt. Kết quả一致性 trên nhiều lần chạy thử nghiệm khác nhau.
V. Tiềm Năng Ứng Dụng Và Hướng Nghiên Cứu Tương Lai
Mô hình có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong y học cá nhân hóa. Dự đoán gen ung thư辅助 bác sĩ ra quyết định điều trị. Kết hợp với dữ liệu基因组 học临床进一步提高 độ chính xác. Hướng nghiên cứu tương lai bao gồm扩展 sang mạng đa tầng. Tích hợp học sâu trên đồ thị (GNN) với mô hình cạnh tranh. Phát triển công cụ phần mềm thân thiện với người dùng cuối.
5.1. Ứng Dụng Trong Y Học Cá Nhân Hóa Và Liệu Pháp Targeted
Y học cá nhân hóa dựa trên hồ sơ基因组 của từng bệnh nhân. Xác định gen ung thư cụ thể giúp chọn liệu trình phù hợp. Liệu pháp targeted瞄准 vào protein由 oncogene mã hóa. Mô hình giúp筛选 mục tiêu thuốc chính xác hơn. Giảm tác dụng phụ nhờ can thiệp精准. Ứng dụng trong thử nghiệm lâm sàng giai đoạn đầu. Hỗ trợ phát triển thuốc mới cho các loại ung thư hiếm. Cải thiện kết quả điều trị cho bệnh nhân ung thư.
5.2. Hướng Phát Triển Mô Hình Và Mở Rộng Nghiên Cứu
Mở rộng mô hình cho mạng đa lớp (multilayer network). Kết hợp nhiều loại dữ liệu生物学 trong phân tích tích hợp. Ứng dụng học sâu trên đồ thị (GNN) để tự động特征学习. Phát triển phiên bản mở rộng cho mạng quy mô siêu lớn. Cải thiện thuật toán để xử lý dữ liệu噪声 và缺失. Tích hợp với nền tảng bioinformatics phổ biến. Đánh giá trên bộ dữ liệu lớn hơn và đa dạng hơn. Hợp tác nghiên cứu liên ngành để验证 lâm sàng.
Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tải đầy đủ (116 trang)Trích đoạn nội dung luận án
Tải xuống để đọc toàn bộBà GIÁO DĂC VIàN HÀN LÂM KHOA HâC VÀ ĐÀO T¾O VÀ CÔNG NGHà VIàT NAM HàC VIàN KHOA HàC VÀ CÔNG NGHà PH¾M ĐĀC T)NH Ph¿m Đāc T*nh Hà THÞNG THÔNG TIN NGHIÊN CĀU PHÁT TRIÄN MÔ HÌNH ĐÞNG LĀC C¾NH TRANH TRONG M¾NG THÔNG TIN PHĀC HþP VÀ ĀNG DĀNG DĀ ĐOÁN GEN ĐIÂU TRÞ UNG TH¯ LUÀN ÁN TIÀN S) Hà THÞNG THÔNG TIN Hà Nội - 2024 Bà GIÁO DĂC VIàN HÀN LÂM KHOA HâC VÀ ĐÀO T¾O VÀ CÔNG NGHà VIàT NAM HàC VIàN KHOA HàC VÀ CÔNG NGHà Ph¿m Đāc T*nh NGHIÊN CĀU PHÁT TRIÄN MÔ HÌNH ĐÞNG LĀC C¾NH TRANH TRONG M¾NG THÔNG TIN PHĀC HþP VÀ ĀNG DĀNG DĀ ĐOÁN GEN ĐIÂU TRÞ UNG TH¯ LUÀN ÁN TIÀN S) Hà THÞNG THÔNG TIN Mã sß: 9480104 Xác nhÁn cÿa Hác vián Ng°ãi h°áng d¿n 1 Ng°ãi h°áng d¿n 2 Khoa hác và Công nghá (Ký, ghi rõ họ tên) (Ký, ghi rõ họ tên) Hà Nội - 2024 LâI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luÁn án "Nghiên cāu phát triÇn mô hình đáng lāc c¿nh tranh trong m¿ng thông tin phāc hāp và āng dăng dā đoán gen điÅu trá ung th°" là công trình nghiên cāu cÿa chính tôi, d°ãi sā h°ãng d¿n khoa hãc cÿa tÁp thÇ h°ãng d¿n. LuÁn án sử dăng thông tin trích d¿n tă nhiÅu nguãn tham khÁo khác nhau và các thông tin trích d¿n đ°āc ghi rõ nguãn gác. Các kÃt quÁ nghiên cāu cÿa tôi đ°āc công bá chung vãi các tác giÁ khác đã đ°āc sā đãng ý cÿa đãng tác giÁ khi đ°a vào luÁn án. Các sá liáu, kÃt quÁ đ°āc trình bày trong luÁn án là hoàn toàn trung thāc và ch°a tăng đ°āc công bá trong b¿t kỳ mát công trình nào khác ngoài các công trình công bá cÿa tác giÁ.
LuÁn án đ°āc hoàn thành trong thßi gian tôi làm nghiên cāu sinh t¿i Hãc vián Khoa hãc và Công nghá, Vián Hàn lâm Khoa hãc và Công nghá Viát Nam. Hà Nội, ngày 27 tháng 6 năm 2024 Tác giÁ luÁn án Ph¿m Đāc T*nh LâI CÀM ¡N LuÁn án TiÃn sĩ <Nghiên cāu phát triÇn mô hình đáng lāc c¿nh tranh trong m¿ng thông tin phāc hāp và āng dăng dā đoán gen điÅu trá ung th°= đ°āc hoàn thián bằng sā cá gÃng cÿa bÁn thân và sā giúp đÿ cÿa tÁp thÇ h°ãng d¿n khoa hãc, Vián Công nghá Thông tin, Hãc vián Khoa hãc và Công nghá, Vián Hàn lâm Khoa hãc và Công nghá Viát Nam, Tr°ßng Đ¿i hãc Công nghiáp Hà Nái, và các Chuyên gia, các Nhà khoa hãc, đãng nghiáp, b¿n bè, cũng nh° ng°ßi thân trong gia đình. Tr°ãc tiên, NCS xin đ°āc bày tß lòng biÃt ¢n chân thành đÃn tÁp thÇ h°ãng d¿n khoa hãc là TS. TrÁn TiÃn Dũng và TS.
Hoàng Đß Thanh Tùng. Trong suát thßi gian làm nghiên cāu, NCS đã luôn nhÁn đ°āc nhÿng đánh h°ãng khoa hãc, sā h°ãng d¿n tÁn tình và kinh nghiám nghiên cāu khoa hãc cÿa tÁp thÇ h°ãng d¿n. Tôi xin chân thành cÁm ¢n Vián Công nghá Thông tin, Hãc vián Khoa hãc và Công nghá, Vián Hàn lâm Khoa hãc và Công nghá Viát Nam, đã t¿o điÅu kián thuÁn lāi cho tôi trong suát quá trình làm nghiên cāu và thāc hián luÁn án. Tôi cũng xin chân thành cÁm ¢n Ban Lãnh đ¿o Tr°ßng Đ¿i hãc Công nghiáp Hà Nái, Trung tâm Công nghá Thông tin - Tr°ßng Đ¿i hãc Công nghiáp Hà Nái, đã quan tâm giúp đÿ t¿o mãi điÅu kián tát nh¿t đÇ tôi hoàn thành quá trình hãc tÁp và nghiên cāu cÿa mình.
Tôi xin chân thành cÁm ¢n sā quan tâm, đáng viên và nhÿng đóng góp quý báu cÿa quý đãng nghiáp và các Nhà khoa hãc. Cuái cùng, tôi xin cÁm ¢n sā đáng viên hÃt mình cÿa mãi thành viên trong gia đình tôi, sā khuyÃn khích đáng viên cÿa gia đình là đáng lāc hãc đÇ tôi hoàn thành luÁn án này. Hà Nội, ngày 27 tháng 6 năm 2024 Tác giÁ luÁn án Ph¿m Đāc T*nh 1 MĀC LĀC MĂC LĂC. 4 DANH MĂC CÁC TĂ VIÂT TÂT.
7 DANH MĂC CÁC HÌNH VÀ, Đâ THà. 8 DANH MĂC THUÀT TOÁN. TäNG QUAN VÄ XÂP H¾NG ĐÆ DĀ ĐOÁN GEN MĂC TIÊU ĐIÄU TRà UNG TH¯. Bài toán xÃp h¿ng đÇ dā đoán gen bánh.
BiÇu dißn đã thá trên máy tính. Dÿ liáu và mô hình hoá dÿ liáu m¿ng sinh hãc. Các ph°¢ng pháp và nghiên cāu liên quan dā đoán gen điÅu trá bánh dāa trên m¿ng phāc hāp. Thuác tính gÁn gũi cÿa mát đßnh.
Thuác tính gÁn gũi theo thā bÁc cÿa đßnh. Thuác tính trung tâm giÿa cÿa mát đßnh. ThuÁt toán b°ãc nhÁy ng¿u nhiên có quay l¿i. ThuÁt toán ORIENT.
ThuÁt toán sử dăng xác xu¿t tiÅn nhiám PRINCE. Tång quan vÅ m¿ng quy mô lãn. Khái niám m¿ng quy mô lãn. Mát sá h°ãng nghiên cāu trên m¿ng quy mô lãn.
Mô hình đáng lāc m¿ng. MÔ HÌNH ĐàNG LĀC C¾NH TRANH TRÊN M¾NG PHĀC HĀP ĀNG DĂNG TRONG DĀ ĐOÁN GEN ĐIÄU TRà UNG TH¯. Mô hình đáng lāc c¿nh tranh trên m¿ng phāc hāp. ĐÅ xu¿t mô hình đáng lāc c¿nh tranh ngoài trên m¿ng phāc hāp.
Xây dāng thuÁt toán cÿa mô hình đáng lāc c¿nh tranh ngoài. Ý t°áng cÿa thuÁt toán. Chāc năng, đÁu vào, đÁu ra cÿa thuÁt toán. S¢ đã luãng và mã giÁ cÿa thuÁt toán.
Đánh giá đá phāc t¿p cÿa thuÁt toán. Xây dāng há tháng dā đoán gen điÅu trá ung th° sử dăng mô hình đáng lāc hãc c¿nh tranh ngoài. Bài toán dā đoán gen măc tiêu điÅu trá ung th°. Dÿ liáu thāc nghiám.
Sā t°¢ng quan giÿa các phép đo. Mô hình tång thÇ há tháng chẩn đoán gen ung th° dāa trên m¿ng phāc hāp. KÃt quÁ dā đoán gen măc tiêu điÅu trá ung th°. So sánh kÃt quÁ dā đoán.
T¯¡NG TÁC GIÁN TIÂP TRONG MÔ HÌNH ĐàNG LĀC C¾NH TRANH NGOÀI VÀ ĀNG DĂNG DĀ ĐOÁN GEN ĐIÄU TRà UNG TH¯. ĐÅ xu¿t mô hình tính toán t°¢ng tác gián tiÃp đáng lāc c¿nh tranh ngoài. Mô hình tính toán t°¢ng tác trāc tiÃp đáng lāc c¿nh tranh ngoài. ĐÅ xu¿t mô hình tính toán gián tiÃp đáng lāc c¿nh tranh ngoài.
Xây dāng thuÁt toán tính toán t°¢ng tác gián tiÃp đáng lāc c¿nh tranh ngoài. ThuÁt toán tính toán ma trÁn khoÁng cách. ThuÁt toán tính toán ma trÁn Ánh h°áng. ThuÁt toán tính tång sā Ánh h°áng trên mßi đßnh m¿ng.
Tính toán hiáu năng cao cho mô hình đáng lāc c¿nh tranh ngoài. Xây dāng thuÁt toán tính toán hiáu năng cao cho mô hình .2 ThiÃt kà công că phÁn mÅm tính toán hiáu năng cao. Đánh giá tác đá tính toán cÿa thuÁt toán. Dÿ liáu thāc nghiám.
KiÃn trúc cÿa mô hình dā đoán. KÃt quÁ dā đoán gen măc tiêu điÅu trá ung th°. So sánh kÃt quÁ dā đoán vãi các nghiên cāu khác. 90 KÂT LUÀN VÀ H¯âNG PHÁT TRIÆN.
91 DANH MĂC CÁC CÔNG TRÌNH Đà CÔNG Bà. 93 TÀI LIàU THAM KHÀO. 107 4 DANH MĀC CÁC KÝ HIàU Ký hiáu Dißn giÁi Đã thá biÇu dißn m¿ng phāc hāp, gãm tÁp đßnh V, tÁp c¿nh G (V , E ) E n, m Sá đßnh và sá c¿nh cÿa đã thá G (V , E ) (k ) Trung bình bÁc cÿa m¿ng (G ) Đá bÅn vÿng cÿa m¿ng G Ma trÁn kÅ kÃt nái biÃn thiên theo thßi gian giÿa các đßnh A(t ) t¿i thßi điÇm t deg(v ) BÁc cÿa đßnh v degin (v);deg out (v) BÁc trong và bÁc ngoài cÿa đßnh v d (v, w) KhoÁng cách cÿa đ°ßng đi ngÃn nh¿t tă đßnh v đÃn đßnh w Cclo (v) Māc đá gÁn gũi cÿa đßnh v vãi các đßnh khác trong m¿ng N R (v ) Thā bÁc cÿa mát đßnh v trong m¿ng Māc đá gÁn gũi theo thā bÁc cÿa đßnh v vãi các đßnh khác Chc (v) trong m¿ng Māc đá trung tâm giÿa cÿa mát đßnh so vãi các đßnh khác Cbet (v) trong m¿ng st Tång sá đ°ßng đi ngÃn nh¿t giÿa hai đßnh s và t st (v) Sá đ°ßng đi ngÃn nh¿t đi qua v mà tă s đÃn t Ḡ = (V, Ē ) Đã thá phÁn bù cÿa đã thá G(V,E) N(v); Nv TÁp các đßnh lân cÁn cÿa đßnh v trong G xu (t ) Tr¿ng thái cÿa đßnh u á thßi điÇm t C (t ) Ma trÁn đánh l°āng liên kÃt cÿa m¿ng t¿i thßi điÇm t A; auv Ma trÁn kÅ cÿa m¿ng; trãng sá kÅ giÿa đßnh u và v; Deg max BÁc ngoài lãn nh¿t cÿa đßnh trong m¿ng Tr¿ng thái cÿa các đßnh bình th°ßng trong mô hình đáng XnormþRN-2 lāc c¿nh tranh m¿ng G(V, E) xi Tr¿ng thái hái tă cÿa đßnh i 5 DANH MĀC CÁC TĂ VIÀT TÂT Tă viÁt TiÁng Anh Dißn giÁi tÃt Thuác tính trung tâm cÿa mát đßnh trong BC Betweenness m¿ng Thuác tính gÁn gũi cÿa mát đßnh trong CC Closeness m¿ng Thuác tính bÁc cÿa mát đßnh trong m¿ng DC Degree (gãi tÃt là bÁc cÿa đßnh) Hierarchical Thuác tính gÁn gũi theo thā bÁc cÿa mát HC closeness đßnh trong m¿ng Là phân tử mang thông tin di truyÅn cho sā Deoxyribonucleic phát triÇn và ho¿t đáng cÿa mát sinh vÁt. DNA Acid https://www.gov/genetics- glossary/Deoxyribonucleic-Acid Application Giao dián lÁp trình āng dăng (API) là cách API Programming đÇ hai hoặc nhiÅu ch°¢ng trình máy Interface tính giao tiÃp vãi nhau.
Kyoto Encyclopedia KEGG là nguãn c¢ sá dÿ liáu tin sinh hãc KEGG of Gens and quy mô lãn, đ°āc t¿o ra bái trình tā bá gen Genomes và thông l°āng cao. Ngôn ngÿ đánh d¿u KEGG (KGML) là đánh d¿ng t°¢ng tác cÿa bÁn đã lá trình Kyoto Encyclopedia KEGG. KGML cho phép vÁ các con of Gens and KGML đ°ßng KEGG và cung c¿p các ph°¢ng tián Genomes Markup đÇ phân tích tính toán và mô hình hóa Language m¿ng l°ãi gen/protein và m¿ng trao đåi ch¿t. Trung tâm Thông tin Công nghá sinh hãc Quác gia Hoa Kỳ (NLM).
NCBI chāa mát National Center for lo¿t c¢ sá dÿ liáu liên quan đÃn công nghá NCBI Biotechnology sinh hãc và là nguãn tài nguyên quan trãng Information cho các công că và dách vă tin sinh hãc. C¢ sá dÿ liáu chính bao gãm GenBank cho trình tā DNA và PubMed. 6 T°¢ng tác protein-protein (PPI) là các tiÃp xúc vÁt lý đ°āc thiÃt lÁp giÿa hai hoặc nhiÅu phân tử protein do các sā kián sinh Protein-protein hóa đ°āc thúc đẩy bái các t°¢ng PPI interaction tác. Protein hiÃm khi ho¿t đáng mát mình vì chāc năng cÿa chúng có xu h°ãng đ°āc điÅu chßnh.
PPI b¿t th°ßng có thÇ là nÅn tÁng cÿa nhiÅu bánh liên quan. Là mát chußi đ¢n gãm nhÿng Ribonucleotide. RNA có chāc năng mang RNA Ribonucleic Acid thông điáp di truyÅn tă DNA đÃn vá trí tång hāp protein và giúp c¢ thÇ tång hāp protein. Central Processing Bá vi xử lý đ¢n lõi CPU Unit CPUs Bá vi xử lý đa lõi 7 DANH MĀC CÁC BÀNG Tên và nßi dung bÁng Trang BÁng 2.
Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ
Câu hỏi thường gặp
Luận án "Mô hình động lực cạnh tranh mạng phức hợp, dự đoán gen ung thư" nghiên cứu về vấn đề gì?
Luận án phát triển mô hình động lực cạnh tranh trong mạng thông tin phức hợp. Ứng dụng dự đoán gen trị ung thư, mở ra hướng nghiên cứu mới.
Luận án "Mô hình động lực cạnh tranh mạng phức hợp, dự đoán gen ung thư" được bảo vệ tại trường nào?
Luận án này được bảo vệ tại học viện khoa học và công nghệ. Năm bảo vệ: 2024.
Luận án "Mô hình động lực cạnh tranh mạng phức hợp, dự đoán gen ung thư" thuộc chuyên ngành gì?
Luận án "Mô hình động lực cạnh tranh mạng phức hợp, dự đoán gen ung thư" thuộc chuyên ngành Hệ thống thông tin. Danh mục: Trí Tuệ Nhân Tạo.
Luận án "Mô hình động lực cạnh tranh mạng phức hợp, dự đoán gen ung thư" có bao nhiêu trang?
Luận án "Mô hình động lực cạnh tranh mạng phức hợp, dự đoán gen ung thư" có 116 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.
Cách tải luận án "Mô hình động lực cạnh tranh mạng phức hợp, dự đoán gen ung thư" về máy như thế nào?
Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.