Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Dự đoán sự tương tác giữa các protein dựa trên kỹ thuật học sâu

Nội dung đề tài "Dự đoán sự tương tác giữa các protein dựa trên kỹ thuật học sâu" có cấu trúc được chia thành 3 chương nội dung trình bày về: Sơ lược về bài toán dự đoán sự tương tác giữa các proteins cũng như các mô hình dự đoán tương ứng điển hình, gần đây nhất; trình bày các kiến thức cơ bản về mạng nơ ron, kỹ thuật học sâu và đi sâu vào mạng nơ ron tích chập, trình bày về xây dựng mô hình để dự đoán, các kết quả đạt được của mô hình đồng thời đi so sánh các kết quả của các phương pháp khác.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Dự đoán sự tương tác giữa các protein dựa trên kỹ thuật học sâuĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘITRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆĐẶNG QUỐC HÙNGDỰ ĐOÁN SỰ TƯƠNG TÁC GIỮA CÁC PROTEINDỰA TRÊN KỸ THUẬT HỌC SÂULUẬN VĂN THẠC SĨNgành Công nghệ thông tinHÀ NỘI - 2017ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘITRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆĐẶNG QUỐC HÙNGDỰ ĐOÁN SỰ TƯƠNG TÁC GIỮA CÁC PROTEINDỰA TRÊN KỸ THUẬT HỌC SÂUNgành: Công nghệ thông tinChuyên ngành: Kỹ thuật phần mềmMã số: 60480103LUẬN VĂN THẠC SĨNgành Công nghệ thông tinNGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. Đặng Thanh HảiHÀ NỘI - 2017LỜI CẢM ƠNĐầu tiên, em xin gửi lời cảm ơn chân thành và sâu sắc nhất đến thầy Đặng ThanhHải, người đã trực tiếp hướng dẫn, chỉ bảo tận tình, giúp đỡ em trong suốt quá trìnhhọc tập, nghiên cứu và thực hiện đề tài này.Em cũng xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến các Thầy Cô giảng viên và cán bộtrong Khoa Công nghệ thông tin nói riêng và trong trường Đại học Công nghệ - Đạihọc Quốc Gia Hà Nội nói chung, đã dành hết tâm huyết, tận tình hướng dẫn học viênchúng em trong suốt quãng thời gian qua.Em xin cảm ơn Khoa Công nghệ thông tin đã tạo điều kiện cho chúng em học tậptrong môi trường nghiên cứu lành mạnh và thuận lợi để chúng em có thể phát triểnđược niềm đam mê của mình.Mình cũng xin gửi lời cảm ơn tới bạn Trác Quang Thịnh vì sự hỗ trợ của bạntrong suốt thời gian nghiên cứu.Cuối cùng, tôi xin gửi lời cảm ơn tới các bạn trong trường đã ủng hộ và giúp đỡtôi trong suốt quá trình học tập và thực hiện đề tài.Hà Nội, ngày 12 tháng 10 năm 2017Học viênĐặng Quốc HùngLỜI CAM ĐOANEm xin cam đoan các phương pháp và kỹ thuật sử dụng trong nghiên cứu sựtương tác giữa các protein dựa trên kĩ thuật học sâu được trình bày trong luận văn nàylà do em thực hiện dưới sự hướng dẫn của Thầy Đặng Thanh Hải. Tất cả những thamkhảo từ các nghiên cứu liên quan đều được trích dẫn nguồn gốc rõ ràng từ danh mụctài liệu tham khảo trong luận văn.Trong luận văn này, không có việc sao chép tài liệu, các công trình nghiên cứucủa người khác mà không ghi rõ trong tài liệu tham khảo. Nếu phát hiện có bất kì sựgian lận nào, em xin hoàn toàn chịu trách nhiệm trước hội đồng cũng như kết quả luậnvăn của mình.Hà Nội, ngày 12 tháng 10 năm 2017Học viênĐặng Quốc HùngMỤC LỤCDANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮTDANH MỤC CÁC HÌNH VẼDANH MỤC BẢNGMỞ ĐẦU ........................................................................................................................ 1CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ DỰ ĐOÁN TƯƠNG TÁC PROTEINS .................... 21.1.Giới thiệu về tương tác giữa các proteins ..........................................................21.2.Một số phương pháp dự đoán tương tác Proteins điển hình ..............................4Dự đoán dựa trên thông tin các chuỗi .........................................................41.2.1.1.2.1.1.Mô hình dựa trên thuật toán SVM........................................................61.2.1.2.riêngMô hình dựa trên các bộ học máy cực đoan và phân tích thành phần7Dự đoán dựa trên thông tin về cấu trúc protein ..........................................71.2.2.1.2.2.1.Mô hình PrISE. .....................................................................................71.2.2.2.Mô hình Zhang .....................................................................................81.2.2.3.Mô hình iLoops ....................................................................................9CHƯƠNG 2. TỔNG QUAN VỀ KỸ THUẬT HỌC SÂU (DEEP LEARNING) ....... 112.1.Giới thiệu về mạng nơron sinh học ..................................................................112.2.Mạng Nơ ron nhân tạo .....................................................................................11Các thành phần chính trong mạng Nơ ron nhân tạo ..............................142.2.1.2.2.1.1. Đơn vị xử lý .......................................................................................142.2.1.2. Hàm kích hoạt ...................................................................................152.2.1.3. Các hình trạng của mạng ...................................................................162.2.2.Các phương pháp học trong mạng nơ ron ..........................................172.2.2.1. Học có giám sát ..............................................................................182.2.2.2. Học không có giám sát ...................................................................182.2.3.Ứng dụng của mạng nơ ron ...................................................................182.2.4.Thuật toán lan truyền ngược ..................................................................192.3.Giới thiệu về học sâu (Deep Learning) ........................................................242.3.1.Phân loại mạng học sâu (Deep Learning) .................................................242.3.2.Mạng nơ ron tích chập (Convolution ...