DSpace About DSpace Software
 

DSpace at UET-VNU >
2. Luận văn Thạc sĩ >
Khoa Công nghệ thông tin >
Luận văn năm 2017 [FIT] >

Please use this identifier to cite or link to this item: http://data.uet.vnu.edu.vn:8080/xmlui/handle/123456789/1150

Title: Dự đoán tương tác giữa các Protein dựa trên thuật toán Deep Learning
Authors: Đặng, Quốc Hùng
Issue Date: 18-Jan-2018
Abstract: Protein hay còn gọi là chất đạm là những đại phân tử được cấu tạo theo nguyên tắc đa phân mà các đơn phân là amino axit. Amino axit được cấu tạo bởi ba thành phần: một là nhóm amin (-NH2), hai là nhóm cacboxyl (-COOH) và cuối cùng là nguyên tử cacbon trung tâm đính với một nguyên tử hyđro và nhóm biến đổi R quyết định tính chất của amino axit [55]. Protein và amino axit đóng vai trò vô cùng quan trọng trong các cơ thể sống, bao gồm: là nền tảng tạo nên sức sống của cơ thể, tham gia quá trình trao đổi chất dinh dưỡng, điều hoà nước, là chất bảo vệ cơ thể, cung cấp năng lượng cho các hoạt động sống. Tương tác protein là quá trình tác động qua lại giữa các protein với nhau hoặc giữa các protein với các phân tử khác trong tế bào. Sự tương tác này tác động tới các hoạt động của tế bào và ảnh hưởng đến quá trình sống của các cơ thể sống. Protein và tương tác giữa các protein là trung tâm của hầu hết các quá trình sinh học. Thông thường, protein hiếm khi hoạt động một cách độc lập mà thực hiện chức năng của chúng thông qua sự tương tác với các đơn vị phân tử sinh học khác. Do đó, việc kiểm tra các tương tác protein-protein (PPI) là cần thiết để hiểu các cơ chế phân tử của các quá trình sinh học, dự đoán tương tác giữa các protein là bài toán quan trọng và là ưu tiên của ngành khoa học sinh học. Tương tác protein thường được xác định bằng các phương pháp lý hóa sinh, là các phương pháp nghiên cứu thực nghiệm trong các phòng thí nghiệm. Tuy nhiên, các phương pháp thực nghiệm này rất đắt tiền, mất thời gian và có tỉ lệ thành công thấp. Do đó, việc phát triển các mô hình tính toán đáng tin cậy tạo thuận lợi cho việc xác định các tương tác protein có ý nghĩa thực tiễn to lớn giúp phát hiện các tương tác protein có khả năng xảy ra cao làm tiền đề cung cấp tập lựa chọn ưu tiên cho thực nghiệm nhằm đem lại khả năng thành công cao hơn và tiết kiệm chi phí thực nghiệm. Những lý do này đã thúc đẩy sự phát triển mạnh hướng nghiên cứu tin sinh học phát triển các mô hình tính toán tiên tiến để dự đoán các tương tác Proteins.
URI: http://data.uet.vnu.edu.vn:8080/xmlui/handle/123456789/1150
Appears in Collections:Luận văn năm 2017 [FIT]

Files in This Item:

File Description SizeFormat
Master Thesis _Brief.pdf1.04 MBAdobe PDFView/Open
Master-Thesis_Ver03_3_1_18.pdf1.42 MBAdobe PDFView/Open

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

 

Valid XHTML 1.0! DSpace Software Copyright © 2002-2010  Duraspace - Feedback