Luận án TS: Dự đoán cấu trúc bậc hai phân tử sinh học kết hợp kỹ thuật tính toán mềm - Đoàn Duy Bình

Luận án TS: Kỹ thuật tính toán mềm dự đoán cấu trúc bậc hai phân tử sinh học, mở ra hướng nghiên cứu mới, hiệu quả.

Trường ĐH

Đại học Bách Khoa, Đại học Đà Nẵng

Chuyên ngành

Khoa học máy tính

Tác giả

Luan An

Thể loại

Luận án tiến sĩ kỹ thuật

Năm xuất bản

Số trang

187

Thời gian đọc

29 phút

Lượt xem

0

Lượt tải

0

Phí lưu trữ

50 Point

Tóm tắt nội dung

I. Tính toán mềm Nền tảng dự đoán cấu trúc bậc hai

Dự đoán cấu trúc bậc hai của các phân tử sinh học là một thách thức lớn trong sinh học tính toán. Các kỹ thuật tính toán mềm mang lại giải pháp hiệu quả cho bài toán này. Tính toán mềm xử lý hiệu quả sự không chắc chắn và tính phi tuyến tính của dữ liệu sinh học phức tạp. Phương pháp này bao gồm thuật toán di truyền, logic mờ, và mạng nơ-ron nhân tạo. Chúng được kết hợp để tăng cường độ chính xác dự đoán. Mục tiêu là phát triển các mô hình mạnh mẽ hơn các phương pháp truyền thống. Các mô hình này học hỏi từ dữ liệu, thích nghi với các mẫu phức tạp. Tính toán mềm là công cụ thiết yếu để khám phá thế giới phân tử, đặc biệt trong tin sinh học cấu trúc.

1.1. Vai trò tính toán mềm trong tin sinh học

Tính toán mềm cung cấp khung nhìn linh hoạt cho các bài toán phức tạp trong tin sinh học. Phương pháp này tối ưu hóa việc phân tích trình tự protein và RNA. Nó giúp giải quyết các bài toán dự đoán cấu trúc protein và cấu trúc bậc hai RNA. Các thuật toán này vượt trội trong việc xử lý dữ liệu nhiễu, không hoàn chỉnh. Chúng tìm kiếm các giải pháp gần tối ưu trong không gian tìm kiếm rộng lớn. Học máy trong sinh học là một nhánh quan trọng của tính toán mềm. Nó cải thiện khả năng dự đoán và phân tích dữ liệu sinh học.

1.2. Thuật toán di truyền Nguyên lý và ứng dụng

Thuật toán di truyền (GA) mô phỏng quá trình tiến hóa tự nhiên. GA được dùng để tìm kiếm các cấu trúc tối ưu. Nó bắt đầu với một quần thể giải pháp ngẫu nhiên. Sau đó, các giải pháp được lai ghép, đột biến qua nhiều thế hệ. GA đánh giá từng giải pháp bằng một hàm mục tiêu. Hàm mục tiêu thường là năng lượng tự do cấu trúc. Phương pháp này hiệu quả trong các bài toán tối ưu hóa phức tạp. GA là thuật toán dự đoán cấu trúc mạnh mẽ. Nó đặc biệt hữu ích khi không gian giải pháp quá lớn cho việc tìm kiếm vét cạn.

1.3. Logic mờ và mạng nơ ron nhân tạo

Logic mờ xử lý thông tin không rõ ràng, không chính xác. Nó định lượng sự không chắc chắn, tạo ra các quy tắc ra quyết định linh hoạt. Logic mờ được dùng để tinh chỉnh các tham số nhiệt động học. Điều này cải thiện độ chính xác tính toán năng lượng cấu trúc. Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) mô phỏng não bộ. ANN học hỏi từ dữ liệu, nhận dạng các mẫu phức tạp. Đặc biệt, mạng nơ-ron sinh học được ứng dụng để dự đoán tương tác phân tử. ANN, bao gồm cả mạng nơ-ron hồi quy, là công cụ mạnh mẽ trong học sâu sinh học. Nó giúp phân tích trình tự protein và dự đoán cấu trúc.

II. Thách thức và phương pháp dự đoán cấu trúc RNA

Dự đoán cấu trúc bậc hai RNA đóng vai trò then chốt trong sinh học. Cấu trúc này quyết định chức năng của phân tử RNA. Các phương pháp truyền thống thường dựa trên nhiệt động học hoặc so sánh trình tự. Tuy nhiên, chúng còn tồn tại nhiều hạn chế. Độ chính xác dự đoán thường không cao. Đặc biệt là với các trình tự RNA dài, phức tạp. Sự linh hoạt cấu trúc và nhiều trạng thái có thể của RNA tạo ra thách thức lớn. Nhu cầu về các phương pháp dự đoán tiên tiến, hiệu quả hơn là rất cần thiết. Mục tiêu là đạt được độ chính xác cao hơn, hiểu sâu hơn về cơ chế gấp cuộn của RNA. Sự phức tạp của cấu trúc bậc hai RNA đòi hỏi các phương pháp tính toán mạnh mẽ.

2.1. Tầm quan trọng cấu trúc bậc hai RNA

Cấu trúc bậc hai RNA là tập hợp các cặp bazơ bổ sung trong một chuỗi RNA. Các cấu trúc này bao gồm các vòng kẹp tóc, vòng lặp trong, vòng nhiều nhánh. Các yếu tố cấu trúc này rất quan trọng đối với chức năng của RNA. Ví dụ, RNA thông tin (mRNA) có các cấu trúc bậc hai điều hòa biểu hiện gen. RNA vận chuyển (tRNA) có cấu trúc hình cỏ ba lá đặc trưng. Các vi RNA (miRNA) hình thành cấu trúc vòng kẹp tóc. Cấu trúc bậc hai RNA ổn định hơn cấu trúc bậc ba. Dự đoán chính xác cấu trúc bậc hai là bước đầu để hiểu chức năng RNA. Nó cần thiết cho thiết kế thuốc và liệu pháp gen.

2.2. Hạn chế phương pháp dự đoán truyền thống

Các phương pháp dự đoán cấu trúc bậc hai RNA truyền thống chủ yếu dùng mô hình năng lượng tự do tối thiểu. Chúng tính toán năng lượng tự do cho từng cặp bazơ, vòng lặp. Phương pháp này có nhược điểm không xác định được cấu trúc thực tế. Cấu trúc thực tế có thể không phải là cấu trúc có năng lượng tự do thấp nhất. Điều này do các yếu tố động học và môi trường. Các phương pháp dựa trên sự tương đồng trình tự cũng có hạn chế. Chúng yêu cầu các trình tự có quan hệ họ hàng gần. Khó áp dụng cho các RNA mới, không có trình tự tương đồng. Sự biến đổi cấu trúc và các vùng không có cặp bazơ rõ ràng gây khó khăn cho dự đoán.

2.3. Các yếu tố ảnh hưởng độ chính xác

Độ chính xác dự đoán cấu trúc bậc hai RNA bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố. Chiều dài trình tự RNA là một yếu tố quan trọng. Các RNA dài thường có nhiều cấu trúc khả thi hơn. Điều này làm tăng độ phức tạp tính toán. Sự biến đổi của các tham số nhiệt động học cũng gây ảnh hưởng. Các tham số này có thể không chính xác hoàn toàn trong mọi điều kiện. Tương tác với protein hoặc các phân tử khác không được tính đến. Sự hình thành các cấu trúc bậc ba cũng có thể ảnh hưởng đến cấu trúc bậc hai. Điều này đòi hỏi các thuật toán dự đoán cấu trúc phải linh hoạt và mạnh mẽ hơn.

III. Kết hợp thuật toán di truyền nâng cao dự đoán cấu trúc

Luận án đề xuất một phương pháp mới. Nó kết hợp thuật toán di truyền (GA) với các kỹ thuật tính toán mềm khác. Mục tiêu là tăng cường hiệu suất dự đoán cấu trúc bậc hai của các phân tử sinh học. Cụ thể, GA được tích hợp với logic mờ và mạng nơ-ron LSTM. Điều này giúp tối ưu hóa quá trình tìm kiếm giải pháp. Nó cũng cải thiện khả năng học hỏi từ dữ liệu huấn luyện. GA được dùng để khám phá không gian cấu trúc rộng lớn. Logic mờ giúp xử lý thông tin năng lượng không chắc chắn. Kết quả là mô hình dự đoán chính xác hơn, mạnh mẽ hơn. Phương pháp này vượt trội so với các kỹ thuật đơn lẻ. Nó là một bước tiến quan trọng trong thuật toán dự đoán cấu trúc.

3.1. Tối ưu hóa với thuật toán di truyền GA

Thuật toán di truyền (GA) là xương sống của phương pháp đề xuất. GA tạo ra một quần thể các cấu trúc RNA tiềm năng. Mỗi cấu trúc được mã hóa thành một 'nhiễm sắc thể'. GA thực hiện các phép toán chọn lọc, lai ghép, đột biến. Điều này mô phỏng quá trình tiến hóa tự nhiên. GA tìm kiếm các cấu trúc có năng lượng tự do thấp nhất. Hàm mục tiêu được thiết kế để đánh giá độ ổn định của cấu trúc. GA có khả năng thoát khỏi các cực tiểu cục bộ. Nó khám phá không gian giải pháp một cách hiệu quả. Phương pháp này giúp tìm ra các cấu trúc bậc hai RNA tối ưu.

3.2. GA kết hợp logic mờ cải thiện năng lượng

Phương pháp này tích hợp GA với logic mờ. Logic mờ được dùng để tinh chỉnh các tham số năng lượng tự do. Các tham số này thường được dùng để tính toán năng lượng của các vòng xếp chồng, vòng kẹp tóc. Logic mờ xử lý các giá trị không chính xác của tham số. Nó chuyển đổi các giá trị đầu vào thành các tập mờ. Các quy tắc mờ sau đó được áp dụng. Điều này giúp tính toán năng lượng một cách linh hoạt hơn. Kết quả là năng lượng tự do được tính toán chính xác hơn. Điều này dẫn đến dự đoán cấu trúc bậc hai RNA ổn định hơn, đáng tin cậy hơn.

3.3. Thiết kế mô hình GA tích hợp

Mô hình kết hợp GA được thiết kế để tận dụng ưu điểm của từng kỹ thuật. GA khởi tạo và duy trì quần thể giải pháp. Logic mờ tinh chỉnh các tính toán năng lượng. Quá trình chọn lọc và lai ghép của GA hướng dẫn tìm kiếm. Các giải pháp tốt nhất được chọn để tạo thế hệ tiếp theo. Điều này giúp khám phá không gian cấu trúc hiệu quả. Mô hình tích hợp này cung cấp một khung nhìn mạnh mẽ. Nó vượt qua các hạn chế của từng phương pháp riêng lẻ. Mục tiêu là đạt được độ chính xác dự đoán cao hơn cho cấu trúc bậc hai RNA.

IV. Học sâu Mạng LSTM cải thiện dự đoán cấu trúc RNA

Một đóng góp quan trọng của nghiên cứu là áp dụng học sâu. Mạng nơ-ron dài ngắn hạn (LSTM) được tích hợp vào hệ thống dự đoán. LSTM đặc biệt hiệu quả trong việc xử lý dữ liệu trình tự. Dữ liệu trình tự có tính phụ thuộc dài hạn. Điều này rất phù hợp với trình tự axit nucleic. Kết hợp LSTM với thuật toán di truyền tạo ra một mô hình lai. Mô hình này kết hợp khả năng tìm kiếm của GA và khả năng học hỏi của LSTM. Nó cho phép dự đoán cấu trúc bậc hai RNA với độ chính xác cao hơn. Học sâu sinh học mở ra nhiều tiềm năng mới. Nó giúp phân tích các mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu sinh học. Đặc biệt là trong việc dự đoán cấu trúc phân tử sinh học.

4.1. Mạng LSTM giải quyết dữ liệu trình tự

Mạng LSTM là một loại mạng nơ-ron hồi quy (RNN). Nó có khả năng học hỏi và ghi nhớ các phụ thuộc dài hạn. Điều này là ưu điểm lớn so với RNN truyền thống. Các tế bào LSTM có cấu trúc cổng phức tạp. Chúng kiểm soát dòng thông tin. Điều này ngăn chặn vấn đề mất mát gradient. Trình tự RNA có các phụ thuộc xa giữa các bazơ. LSTM có thể nắm bắt được các mối quan hệ này. Điều này giúp mô hình hiểu sâu hơn về cách trình tự liên quan đến cấu trúc. LSTM rất phù hợp cho bài toán dự đoán cấu trúc bậc hai RNA.

4.2. Mô hình kết hợp GA và LSTM

Mô hình này là sự kết hợp của sức mạnh tìm kiếm của GA và khả năng học sâu của LSTM. GA tạo ra các cấu trúc ứng viên tiềm năng. LSTM sau đó đánh giá hoặc tinh chỉnh các cấu trúc này. LSTM được huấn luyện trên một bộ dữ liệu lớn. Nó học cách nhận dạng các mẫu cấu trúc bậc hai. Mô hình lai này tận dụng tối đa cả hai kỹ thuật. GA khám phá không gian giải pháp rộng lớn. LSTM cung cấp khả năng đánh giá chính xác dựa trên kinh nghiệm học được. Điều này giúp cải thiện đáng kể hiệu suất dự đoán. Nó là một ví dụ điển hình về học máy trong sinh học.

4.3. Ưu điểm của học sâu trong sinh học

Học sâu mang lại nhiều ưu điểm cho tin sinh học cấu trúc. Nó có khả năng tự động trích xuất đặc trưng từ dữ liệu thô. Điều này loại bỏ nhu cầu về đặc trưng thủ công. Mạng nơ-ron sinh học có thể xử lý lượng lớn dữ liệu. Học sâu cải thiện độ chính xác dự đoán cấu trúc protein. Nó cũng giúp phân tích trình tự protein và RNA hiệu quả. Các mô hình học sâu có khả năng tổng quát hóa tốt hơn. Chúng học hỏi từ các mẫu phức tạp. Điều này giúp chúng xử lý các trình tự mới, chưa từng thấy. Khả năng này là cực kỳ quan trọng trong nghiên cứu sinh học hiện đại.

V. Ứng dụng thực nghiệm và kết quả dự đoán cấu trúc

Các phương pháp đề xuất đã được kiểm chứng bằng thực nghiệm. Dữ liệu RNA thực tế được sử dụng để đánh giá hiệu suất. Kết quả cho thấy các mô hình kết hợp GA với logic mờ và GA với LSTM đạt được độ chính xác cao hơn. Chúng vượt trội so với các phương pháp GA độc lập. Điều này khẳng định tính hiệu quả của việc kết hợp các kỹ thuật tính toán mềm. Đặc biệt, mô hình GA-LSTM thể hiện khả năng dự đoán xuất sắc. Nó cung cấp các cấu trúc bậc hai đáng tin cậy. Nghiên cứu cũng áp dụng phương pháp này để dự đoán cấu trúc của SARS-CoV-2. Đây là một ứng dụng thực tiễn quan trọng. Kết quả dự đoán cấu trúc SARS-CoV-2 cung cấp thông tin quý giá. Nó góp phần vào việc hiểu virus và phát triển phương pháp điều trị.

5.1. Cơ sở dữ liệu và thiết lập thí nghiệm

Các thí nghiệm được thực hiện trên các bộ dữ liệu RNA chuẩn. Các bộ dữ liệu này chứa nhiều trình tự RNA với cấu trúc bậc hai đã biết. Chúng bao gồm các trình tự với độ dài và độ phức tạp khác nhau. Việc lựa chọn bộ dữ liệu đa dạng giúp đánh giá toàn diện. Các tham số cho thuật toán di truyền, logic mờ và LSTM được cấu hình cẩn thận. Quy trình huấn luyện và kiểm thử được thiết lập nghiêm ngặt. Điều này đảm bảo tính khách quan và khả năng tái lập của kết quả. Các tiêu chí đánh giá hiệu suất như độ chính xác, độ nhạy, độ đặc hiệu được sử dụng.

5.2. Đánh giá hiệu suất các phương pháp đề xuất

Các kết quả thực nghiệm chứng minh hiệu quả của các phương pháp kết hợp. Mô hình GA-Logic mờ cải thiện khả năng xử lý sự không chắc chắn. Nó giúp đạt được các cấu trúc ổn định hơn. Mô hình GA-LSTM thể hiện khả năng học hỏi sâu rộng. Nó nhận diện chính xác các mối quan hệ cấu trúc phức tạp. Cả hai mô hình đều cho thấy độ chính xác dự đoán vượt trội. Chúng vượt qua các phương pháp GA chỉ dựa trên nhiệt động học. So sánh với các thuật toán dự đoán cấu trúc hiện có cũng được thực hiện. Các phương pháp mới thể hiện khả năng cạnh tranh cao. Chúng có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong nghiên cứu sinh học.

5.3. Kết quả dự đoán cấu trúc SARS CoV 2

Một trong những ứng dụng nổi bật là dự đoán cấu trúc bậc hai của RNA SARS-CoV-2. Các phương pháp đề xuất được áp dụng cho một đoạn trình tự 88 bazơ của SARS-CoV-2. Kết quả dự đoán cung cấp một cái nhìn sâu sắc về cấu trúc tiềm năng của virus. Cấu trúc này có thể liên quan đến chức năng và cơ chế hoạt động của virus. Ví dụ, sự hình thành các vòng kẹp tóc hoặc vùng xoắn kép. Thông tin này rất quan trọng cho việc phát triển các liệu pháp kháng virus. Nó giúp hiểu rõ hơn về các điểm yếu của virus. Đây là một minh chứng mạnh mẽ cho khả năng ứng dụng thực tiễn của công trình.

Xem trước tài liệu
Tải đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Luận án tiến sĩ dự đoán cấu trúc bậc hai của phân tử sinh học trên sơ sở kết hợp một số kỹ thuật tính toán mềm

Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung

Tải đầy đủ (187 trang)

Trích đoạn nội dung luận án

Tải xuống để đọc toàn bộ

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐOÀN DUY BÌNH DỰ ĐOÁN CẤU TRÚC BẬC HAI CỦA PHÂN TỬ SINH HỌC TRÊN CƠ SỞ KẾT HỢP MỘT SỐ KỸ THUẬT TÍNH TOÁN MỀM LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Đà Nẵng – 2023 ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐOÀN DUY BÌNH DỰ ĐOÁN CẤU TRÚC BẬC HAI CỦA PHÂN TỬ SINH HỌC TRÊN CƠ SỞ KẾT HỢP MỘT SỐ KỸ THUẬT TÍNH TOÁN MỀM Chuyên ngành: KHOA HỌC MÁY TÍNH Mã số: 9.01 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 khi trình bày nội dung chính của luận án, để có được thành quả ngày hôm nay, trong suốt thời gian thực hiện luận án này, tôi đã nhận được sự quan tâm giúp đỡ, hỗ trợ nhiệt tình và những lời động viên chân thành, quý báu từ quý Thầy Cô cùng người thân, bạn bè. Với lòng biết ơn sâu sắc, trước tiên tôi xin gởi lời cảm ơn chân thành đến những người thân trong gia đình – họ đã không ngại khó khăn, gian nan vất vả để tạo điều kiện thuận lợi cho tôi trong suốt thời gian học tập, là người tiếp thêm sức mạnh hỗ trợ tôi vượt qua khó khăn để hoàn thành luận án này.

Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới Tiến sỹ Phạm Minh Tuấn, Tiến sỹ Đặng Đức Long người đã tận tình quan tâm, động viên, giúp đỡ và trực tiếp hướng dẫn tôi trong suốt thời gian học tập cũng như trong quá trình nghiên cứu để tôi hoàn thành luận án này. Tôi cũng xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành tới toàn thể Thầy Cô, Cán bộ Nhân viên của khoa Công nghệ Thông tin và các Phòng Ban chức năng của trường Đại học Bách Khoa, Đại Học Đà Nẵng đã tận tình hướng dẫn, cung cấp tài liệu, động viên củng cố niềm tin và ý chí cho tôi vượt qua các chặng đường khó khăn trong suốt quá trình nghiên cứu tại khoa và tại trường. Tôi xin chân thành cảm ơn tới toàn thể các đồng nghiệp trong khoa Tin học của trường Đại học Sư Phạm, Đại học Đà Nẵng đã luôn tạo điều kiện cho tôi về mặt thời gian để tôi hoàn thành luận án này. Tôi cũng xin chân thành cảm ơn đến trường Đại học Sư phạm, Đại học Đà Nẵng luôn tạo điều kiện về mọi mặt trong quá trình tôi học tập, nghiên cứu và hoàn thành luận án.

i Nhân dịp này tôi cũng xin được gửi lời cảm ơn chân thành tới toàn thể gia đình, bạn bè và anh chị em NCS của khoa Công nghệ Thông tin đã luôn bên tôi, cổ vũ, động viên, giúp đỡ tôi trong suốt quá trình học tập tại trường. Đà Nẵng, ngày tháng năm 2023 Nghiên cứu sinh Đoàn Duy Bình ii Mục lục Chương 1. Tổng quan về RNA, cấu trúc bậc hai RNA và tính toán mềm. Công nghệ sinh học.

Tin sinh học. Cấu trúc Ribonucleic Acid (RNA) và các khái niệm liên quan. Cấu trúc RNA. Các khái niệm liên quan đến RNA.

Dự đoán cấu trúc RNA. Các cách biểu diễn cấu trúc bậc hai RNA. Các phương pháp dự đoán cấu trúc bậc hai RNA, những tồn tại và hướng nghiên cứu phát triển. Tính toán mềm.

Thuật toán Di truyền - (Genetic Algorithm - GA). Logic mờ và các đặc trưng của tập mờ. Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Network - ANN). Mạng nơ-ron hồi quy.

Mạng nơ-ron dài ngắn hạn (Long Short-Term Memory - LSTM). Kết luận Chương 1. Đề xuất các phương pháp kết hợp trong tính toán mềm để dự đoán cấu trúc bậc hai phân tử sinh học. Bài toán dự đoán cấu trúc bậc hai của phân tử sinh học.

39 iii MỤC LỤC MỤC LỤC 2. Các tham số nhiệt động học. Năng lượng tự do cho những vòng xếp chồng (Stack loop):. Những năng lượng gây mất ổn định theo kích thước vòng:.

Năng lượng tự do cho các vòng kẹp tóc (hairpin loops) tổng quát:. Năng lượng tự do cho vòng kẹp tóc (hairpin loops) với chiều dài là 4:. Năng lượng tự do cho vòng lặp trong (internal loops) tổng quát:. Năng lượng tự do cho vòng lặp trong (internal loops) đối xứng với kích thước 2:.

Năng lượng tự do cho vòng lặp trong (internal loops) không đối xứng có kích thước 3:. Năng lượng tự do cho vòng lặp trong (internal loops) đối xứng với kích thước 4:. Năng lượng tự do cho những điểm bên ngoài (External):. Các quy tắc năng lượng tự do hổn hợp:.

Tính toán năng lượng tự do của một cấu trúc bậc hai. Những hàm tổng quát. Tính năng lượng tự do cho vòng xếp chồng. Tính toán năng lượng tự do cho vòng kẹp tóc.

Tính toán năng lượng tự do cho vòng lặp trong. Tính năng lượng tự do cho vòng nhiều nhánh. Tính toán năng lượng tự do cho cấu trúc nhiều miền. 54 iv MỤC LỤC MỤC LỤC 2.

Các phương pháp đề xuất. Thuật toán di truyền. Kết hợp thuật toán di truyền với logic mờ. Kết hợp thuật toán di truyền với mạng nơ-ron nhân tạo, cụ thể là mạng LSTM.

Kết luận Chương 2. Áp dụng tính toán mềm cho bài toán dự đoán cấu trúc bậc hai RNA. Cơ sở dữ liệu RNA. Bộ dữ liệu.

Kết quả thực nghiệm. Thuật toán di truyền. Khởi tạo các tham số cho thuật toán di truyền. Kết quả thực nghiệm.

Kết hợp thuật toán di truyền với logic mờ. Khởi tạo các tham số cho thuật toán di truyền kết hợp với logic mờ 93 3. Kết quả thực nghiệm. Phương pháp kết hợp thuật toán di truyền với mạng LSTM.

Mô hình kết hợp GA với LSTM. Kết quả thực nghiệm. 99 v MỤC LỤC MỤC LỤC 3. Kết luận Chương 3.

SARS-CoV-2 - 88 Bases. Thông tin chuỗi (Bảng 13 ):. Thuật toán di truyền. Kết hợp thuật toán di truyền với logic mờ.

Phương pháp kết hợp thuật toán di truyền với mạng LSTM .Coli với chiều dài 221 nucleotides. Thông tin chuỗi (Bảng 17). Thuật toán di truyền. Kết hợp thuật toán di truyền với logic mờ.

Phương pháp kết hợp thuật toán di truyền với mạng LSTM. Virus Bmori với chiều dài 498 nucleotides. Thông tin chuỗi (Bảng :21. Thuật toán di truyền.

Kết hợp thuật toán di truyền với logic mờ. Phương pháp kết hợp thuật toán di truyền với mạng LSTM. Schizosaccharomyces pombe với chiều dài 119 nucleotides. Thông tin chuỗi (Bảng 25 ).

Thuật toán di truyền. Kết hợp thuật toán di truyền với logic mờ. xiii vi MỤC LỤC MỤC LỤC 4. Phương pháp kết hợp thuật toán di truyền với mạng LSTM.

Oryza sativa Japonica Group (Japanese rice) với chiều dài 324 nucleotides xv 1. Thông tin chuỗi (Bảng 29 ):. Thuật toán di truyền. Kết hợp thuật toán di truyền với logic mờ.

Phương pháp kết hợp thuật toán di truyền với mạng LSTM. Mycoplasma capricolum với chiều dài 865 nucleotides. Thông tin chuỗi (Bảng 33 ):. Thuật toán di truyền.

Kết hợp thuật toán di truyền với logic mờ. Phương pháp kết hợp thuật toán di truyền với mạng LSTM .Cúm mùa ở Mỹ - Influenza A virus với chiều dài 543 nucleotides. Thông tin chuỗi (Bảng 37 ):. Thuật toán di truyền.

Kết hợp thuật toán di truyền với logic mờ. Phương pháp kết hợp thuật toán di truyền với mạng LSTM. hầu - Corynebacterium diphtheriae với chiều dài 176 nucleotides. Thông tin chuỗi (Bảng 41 ):.

Thuật toán di truyền. Kết hợp thuật toán di truyền với logic mờ. Phương pháp kết hợp thuật toán di truyền với mạng LSTM. xxix vii MỤC LỤC MỤC LỤC IX.

Tay chân miệng (loại ít gây ra các biến chứng về thần kinh)- Coxsackie A16 với chiều dài 252 nucleotides. Thông tin chuỗi (Bảng 45 ):. Thuật toán di truyền. Kết hợp thuật toán di truyền với logic mờ.

Phương pháp kết hợp thuật toán di truyền với mạng LSTM. Tay chân miệng (loại gây ra các biến chứng nguy hiểm)- Enterovirus A71 với chiều dài 252 nucleotides. Thông tin chuỗi (Bảng 49):. Thuật toán di truyền.

Kết hợp thuật toán di truyền với logic mờ. Phương pháp kết hợp thuật toán di truyền với mạng LSTM. xxxvi viii Danh sách hình vẽ 1.1 Mối quan hệ giữa DNA, RNA và Protein .2 Các nucleotide chuẩn của RNA và sự kết cặp của chúng .3 Ba cấp của cấu trúc RNA. a) Cấu trúc bậc 1.

b) Cấu trúc bậc 2. c) Cấu trúc bậc 3 [63] .4 Các cặp nucleotide chính tắc [33] .5 Cấu trúc bậc hai RNA không có có các cặp nucleotide bắt liên kết chéo nhau (pseudoknot free) [60] .6 Cấu trúc bậc hai RNA có các cặp nucleotide bắt liên kết chéo nhau (pseudoknotted)[51] .7 Các cách biểu diễn cấu trúc bậc hai RNA [45] .8 Lưu đồ thuật toán di truyền .9 Các tập mờ tam giác.10 Tập mờ hình thang.12 Tập mờ Gamma tuyến tính.13 Một phần của mạng nơ-ron hồi quy, A nhìn vào đầu vào X t và xuất ra một giá trị ht. Các vòng truyền thông tin từ bước này sang bước khác của mạng.14 Cấu trúc mạng LSTM .1 Các cấu trúc thành phần tạo nên cấu trúc bậc hai RNA [60]. 40 ix DANH SÁCH HÌNH VẼ DANH SÁCH HÌNH VẼ 2.

Đây là kiểu được hiển thị trong hình (b).3 (a) Năng lượng tự do cho từng vòng với kích thước cụ thể. (b) Một ví dụ của vòng lặp trong có chiều dài là 4. Bảng năng lượng tự do cho vòng kẹp tóc của kiểu trong (b). (c) là một ví dụ, trong đó c = G và d = A.5 (a) Ví dụ của giá trị năng lượng cho vòng kẹp tóc có độ dài 4.

(b) một ví dụ cụ thể cho những vòng kẹp tóc. Đây là kiểu được hiển thị trong hình (b), (c) là ví dụ mà ở đó có giá trị được tìm thấy trong bảng ở hình (a), ở đó c = G; d = A và c = A; d = G 43 2. Năng lượng cho ví dụ với vòng lặp trong, trong đó c = G và d = A, được hiển thị ở (c). Năng lượng cho ví dụ là (c), với v = A; w = A và c = G, d = G.

45 x DANH SÁCH HÌNH VẼ DANH SÁCH HÌNH VẼ 2.11 Các quy tắc năng lượng tự do hổn hợp.12 Các bazơ lơ lững giữa các miền.15 Quá trình tạo helix .16 Lưu đồ kết hợp thuật toán di truyền với logic mờ .17 Đồ thị của hàm thành viên m(i) .18 Sơ đồ kết hợp GA và LSTM cho bài toán dự đoán cấu trúc bậc hai RNA.1 Cấu trúc của chuỗi Ichthyosporidium sp.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Câu hỏi thường gặp

Luận án "Dự đoán cấu trúc bậc hai phân tử sinh học bằng tính toán mềm" nghiên cứu về vấn đề gì?

Luận án TS: Kỹ thuật tính toán mềm dự đoán cấu trúc bậc hai phân tử sinh học, mở ra hướng nghiên cứu mới, hiệu quả.

Luận án "Dự đoán cấu trúc bậc hai phân tử sinh học bằng tính toán mềm" được bảo vệ tại trường nào?

Luận án này được bảo vệ tại Đại học Bách Khoa, Đại học Đà Nẵng. Năm bảo vệ: 2023.

Luận án "Dự đoán cấu trúc bậc hai phân tử sinh học bằng tính toán mềm" thuộc chuyên ngành gì?

Luận án "Dự đoán cấu trúc bậc hai phân tử sinh học bằng tính toán mềm" thuộc chuyên ngành Khoa học máy tính. Danh mục: Sinh Học.

Luận án "Dự đoán cấu trúc bậc hai phân tử sinh học bằng tính toán mềm" có bao nhiêu trang?

Luận án "Dự đoán cấu trúc bậc hai phân tử sinh học bằng tính toán mềm" có 187 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.

Cách tải luận án "Dự đoán cấu trúc bậc hai phân tử sinh học bằng tính toán mềm" 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.

Luận án liên quan

Chia sẻ tài liệu: Facebook Twitter