Trong phạm vi bài viết này, nhóm nghiên cứu giới thiệu và đánh giá những công cụ rất hữu ích phục vụ cho việc nghiên cứu dữ liệu Metagenomic trong hỗ trợ chẩn đoán bệnh cho con người. | Đánh giá các công cụ hỗ trợ chẩn đoán bệnh với cách tiếp cận y học cá thể hóa trên dữ liệu metagenomic TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC ĐÀ LẠT Tập 10 Số 2 2020 117-144 ĐÁNH GIÁ CÁC CÔNG CỤ HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN BỆNH VỚI CÁCH TIẾP CẬN Y HỌC CÁ THỂ HÓA TRÊN DỮ LIỆU METAGENOMIC Phan Tấn Tàia Tạ Đặng Vĩnh Phúca Phan Nguyễn Minh Thảoa Nguyễn Thị Ngọc Chăma Đào Công Tínha Phạm Huỳnh Ngọca Nguyễn Thanh Hảia a Khoa Công nghệ Thông tin và Truyền thông Trường Đại học Cần Thơ Cần Thơ Việt Nam Tác giả liên hệ Email nthai@ Lịch sử bài báo Nhận ngày 18 tháng 01 năm 2020 Chỉnh sửa lần 01 ngày 18 tháng 3 năm 2020 Chỉnh sửa lần 02 ngày 20 tháng 4 năm 2020 Chấp nhận đăng ngày 22 tháng 5 năm 2020 Tóm tắt Trong những năm gần đây dữ liệu Metagenomic hay còn gọi là dữ liệu hệ đa gen được sử dụng ngày càng nhiều cho các nghiên cứu trong các tiếp cận Y học cá thể hóa với mục tiêu cải thiện và nâng cao tính hiệu quả trong việc chăm sóc bảo vệ sức khỏe con người. Nhiều nghiên cứu đã thực nghiệm phân tích trên bộ dữ liệu này và đề xuất nhiều phương pháp để cải thiện độ chính xác trong phân tích. Việc ứng dụng công nghệ thông tin để xử lý và hỗ trợ phân tích dữ liệu này phục vụ cho Y học cá thể là không thể thiếu bởi khối lượng công việc xử lý và độ phức tạp là rất lớn. Với những lợi ích đầy tiềm năng của dữ liệu Metagenomic đã được chứng minh qua nhiều nghiên cứu. Trong phạm vi bài báo này nhóm nghiên cứu giới thiệu và đánh giá những công cụ rất hữu ích phục vụ cho việc nghiên cứu dữ liệu Metagenomic trong hỗ trợ chẩn đoán bệnh cho con người. Từ các nghiên cứu này chúng ta có thể phát triển những nghiên cứu mở rộng và sâu hơn để khám phá những ảnh hưởng quan trọng của hệ sinh thái vi sinh vật trong cơ thể con người ảnh hưởng đến sức khỏe và từ đó đề xuất những xu hướng chẩn đoán và điều trị phù hợp để nâng cao và cải thiện sức khỏe con người. Từ khóa Chẩn đoán bệnh Học sâu Máy học Metagenomic Phân tích gene Y học cá thể. DOI http 2020 Loại bài
