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