Luận văn ThS: Dự đoán tương tác protein – protein sử dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu

1.1 Lí do chọn đề tài

Vào thời điểm bắt đầu nghiên cứu về tương tác protein – protein, các nhà khoa học thường sử dụng phương pháp hóa sinh để phân tích và dự đoán. Tuy nhiên các phương pháp thực nghiệm này đắt tiền, tốn nhiều thời gian, công sức, và nhiều khi rất khó để thực hiện. Vì vậy nên yêu cầu cấp thiết được đặt ra là dự đoán bằng cách áp dụng khai phá dữ liệu và phát triển các mô hình tính toán tự động để đạt hiệu quả cao, nhanh hơn như là sự bổ sung cho các phương pháp thực nghiệm. Theo thời gian, số lượng ngày càng tăng của tập các cặp protein – protein tương tác với nhau (và tập không tương tác) đã được thực nghiệm xác định. Sự tích lũy dữ liệu về tương tác protein – protein bằng thực nghiệm đem lại lợi thế về mặt đầy đủ thông tin để có thể tính toán dự đoán được thêm các tương tác protein – protein mới.

1.2 Mục tiêu đề tài

Trong khuôn khổ luận văn này, tôi trình bày một phương pháp tính toán cho dự đoán tương tác protein – protein khác với các phương pháp phân lớp truyền thống, đó là xây dựng mô hình phân lớp theo hướng áp dụng thuật toán phân lớp tổng hợp, hay là sự kết hợp mô hình các bộ phân lớp đơn lẻ yếu hơn thành một mô hình mạnh, nhằm đạt được hiệu quả phân lớp tối ưu. Với bài toán như trên, đặt ra mục tiêu cho đề tài là tìm hiểu và xây dựng thành công một mô hình dự đoán tương tác protein-protein dựa trên thuật toán phân lớp tổng hợp, là phương pháp đã được chứng minh là tốt hơn thuật toán phân lớp đơn lẻ truyền thống, từ đó làm tiền đề áp dụng vào thực tế triển khai nghiên cứu dự đoán tương tác protein – protein một cách hiệu quả nhất.

2.1 Cơ sở lí thuyết

Các khái niệm liên quan đến protein

• Cấu trúc Protein
• Chức năng của Protein
• Định nghĩa quan hệ tương tác protein – protein (PPI) 
• Tầm quan trọng của tương tác protein – protein

Khái niệm cơ bản về khai phá dữ liệu

• Định nghĩa về khai phá dữ liệu 
• Định nghĩa về học có giám sát
• Khái niệm về thuật toán phân lớp trong học có giám sát 
• Bài toán phân lớp
• Tổng quan về một số thuật toán phân lớp cơ bản
• Kết hợp các bộ phân lớp 
• Một số phương pháp kết hợp các bộ phân lớp cơ bản 
• Đánh giá mô hình phân lớp