Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Khoa học máy tính: Dự đoán liên kết trong mạng hỗn tạp và ứng dụng dự đoán mối quan hệ giữa RNA không mã hóa và bệnh

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài "Dự đoán liên kết trong mạng hỗn tạp và ứng dụng dự đoán mối quan hệ giữa RNA không mã hóa và bệnh" là tập trung vào đề xuất và cải tiến các phương pháp tính toán để nâng cao hiệu quả dự đoán quan hệ giữa các RNA không mã hóa và bệnh trên mạng thông tin hỗn tạp.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Khoa học máy tính: Dự đoán liên kết trong mạng hỗn tạp và ứng dụng dự đoán mối quan hệ giữa RNA không mã hóa và bệnh BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI NGUYỄN VĂN TỈNHDỰ ĐOÁN LIÊN KẾT TRONG MẠNG HỖN TẠP VÀ ỨNG DỤNG TRONG DỰ ĐOÁN MỐI QUAN HỆ GIỮA RNA KHÔNG MÃ HÓA VÀ BỆNH Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 9480101TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Hà nội, 2023 Công trình được hoàn thành tại: Khoa Công nghệ thôngtin, Trường Đại học Sư phạm Hà Nội Người hướng dẫn khoa học: 1. PGS.TS. Trần Đăng Hưng 2. TS. Lê Thị Tú Kiên Phản biện 1: PGS.TS. Nguyễn Long Giang, Viện Côngnghệ thông tin-Viện Hàn lâm KHCN Việt Nam Phản biện 2: PGS.TS. Lê Đức Hậu, Trường Đại họcThủy Lợi Phản biện 3: PGS.TS. Nguyễn Ngọc Hóa, Trường Đạihọc Công nghệ-ĐHQG Hà Nội Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận áncấp Trường họp tạiTrường Đại học Sư phạm Hà Nội vào hồi …..giờ … ngày … tháng… năm… Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện: Thư viện Quốc Gia, Hà Nội hoặc Thư viện Trường Đại học Sư phạm Hà NộiDANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN[VTN1] Van Tinh Nguyen, Thi Tu Kien Le and Dang Hung Tran,A new method on lncRNA-disease-miRNA tripartite graph to predictlncRNA-disease associations, 2020 12th International Conferenceon Knowledge and Systems Engineering (KSE), 2020, pp. 287-293,doi: 10.1109/KSE50997.2020.9287563 (Scopus indexed).[VTN2] Van Tinh Nguyen, Thi Tu Kien Le, Tran Quoc Vinh Nguyenand Dang Hung Tran, “Inferring miRNA-disease associations usingcollaborative filtering and resource allocation on a tripartitegraph”, BMC Med Genomics 14, 225 (2021).https://doi.org/10.1186/s12920-021-01078-8 (ISI Q2 journal).[VTN3] Van Tinh Nguyen and Dang Hung Tran, An improvedcomputational method for prediction of lncRNA-disease associationsbased on collaborative filtering and resource allocation, 2021 13thInternational Conference on Knowledge and Systems Engineering(KSE), 2021, pp. 1-6, doi: 10.1109/KSE53942.2021.9648632 (Scopusindexed).[VTN4] Van Tinh Nguyen, Thi Tu Kien Le, Khoat Than and DangHung Tran, “Predicting miRNA–disease associations using improvedrandom walk with restart and integrating multiple similarities”, SciRep 11, 21071 (2021). https://doi.org/10.1038/s41598-021-00677-w(ISI Q1 journal). 1 MỞ ĐẦU Chúng ta đang sống trong một thế giới kết nối nơi mà hầu hết dữliệu hay thông tin của các đối tượng, các tác nhân, nhóm đối tượng haynhóm các thành phần tương tác với nhau để tạo thành các mạng lớn.Chúng chứa nhiều loại nút và nhiều loại tương tác. Những mạng nhưvậy được gọi là các mạng thông tin hỗn tạp. Những mạng này giàungữ nghĩa và có thể được xây dựng từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau.Phân tích mạng thông tin hỗn tạp sản sinh một xu hướng nghiên cứumới trong khai phá dữ liệu, truy vấn thông tin, phân tích mạng xã hội,dự đoán liên kết, khai phá đồ thị, khoa học mạng lưới,… Dự đoán liên kết là một nhiệm vụ then chốt và tích cực trong phântích mạng thông tin hỗn tạp. Nó mang lại nhiều lợi ích cho các nhànghiên cứu và các tổ chức trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Mục tiêucủa dự đoán liên kết là tìm ra những liên kết thiếu trong một mạnghoặc những liên kết có thể xuất hiện trong tương lai gần trong mạng. Dự đoán liên kết được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từcác mạng xã hội tới các hệ thống sinh học. Với các hệ thống sinh học,dự đoán liên kết được sử dụng để dự đoán các mối quan hệ giữa nhiềuloại đối tượng sinh học khác nhau, chẳng hạn quan hệ Triệu chứngbệnh-Gen, tương tác Thuốc-Protein, quan hệ Thuốc-miRNA, quan hệThuốc-bệnh, quan hệ giữa các RNA không mã hóa-bệnh… Trong một khoảng thời gian dài, việc xác định các RNAs khôngmã hóa (ncRNAs) trong bộ gen người là một công việc khó khăn.Chúng được coi như nhiễu sinh học và không có chức năng sinh họcnào. Nhưng trên thực tế các ncRNAs đóng vai trò quan trọng trong cáchoạt động khác nhau của sự sống. Việc xác định mối quan hệ giữa các RNAs không mã hóa và bệnhđã mở ra cơ hội cho việc chẩn đoán và điều trị các bệnh trên người.Vì vậy các nghiên cứu về mối quan hệ giữa các ncRNAs và bệnh trên 2người đã được thực hiện rộng rãi trong những năm gần đây. Việc xác định mối quan hệ giữa ncRNAs và bệnh bằng cácphương pháp thực nghiệm sinh học truyền thống là đắt đỏ, tốn thờigian và công sức. Vì vậy, nó đòi hỏi phải có các phương pháp tínhtoán để xác định các mối quan hệ ncRNA-bệnh trên người, đặc biệt làđể xác định mối quan hệ giữa RNA không mã hóa nhỏ (miRNA)-bệnhvà mối quan hệ giữa RNA không mã hóa dài (lncRNA)- bệnh. Trongnhững năm gần đây, k ...