Quá trình tiến hóa sinh kháng thuốc của vi-rút HIV với cây đột biến di truyền theo mô hình Markov

Bài viết trình bày dự đoán quá trình tiến hóa của vi-rút HIV qua 14 đột biến kháng thuốc trong phác đồ điều trị sử dụng thuốc Efavirenz bằng mô hình Markov ẩn và cây đột biến di truyền. Với dữ liệu mới gồm 396 bệnh nhân trên cơ sở dữ liệu kháng thuốc HIV của trường đại học Stanford. | Các công trình nghiên cứu phát triển và ứng dụng CNTT và Truyền thông Quá trình tiến hóa sinh kháng thuốc của vi-rút HIV với cây đột biến di truyền theo mô hình Markov Nguyễn Văn Thế1 Tạ Văn Nhân2 Nguyễn Thị Kim Duyên1 Trịnh Mai Phương1 Nguyễn Thị Hồng Minh1 1 Trường Đại học Khoa học Tự nhiên Đại học Quốc gia Hà Nội Hà Nội 2 Công ty LOBI Việt Nam Hà Nội Tác giả liên hệ Tạ Văn Nhân tavannhan@ Ngày nhận bài 23 09 2021 ngày sửa chữa 29 10 2021 ngày duyệt đăng 15 11 2021 Định danh DOI Tóm tắt Trong bài báo này chúng tôi dự đoán quá trình tiến hóa của vi-rút HIV qua 14 đột biến kháng thuốc trong phác đồ điều trị sử dụng thuốc Efavirenz bằng mô hình Markov ẩn và cây đột biến di truyền. Với dữ liệu mới gồm 396 bệnh nhân trên cơ sở dữ liệu kháng thuốc HIV của trường đại học Stanford chúng tôi tiến hành kiểm định giả thiết và nhận thấy dữ liệu phù hợp để đưa vào mô hình tính toán. Phần thực nghiệm cho thấy thuật toán EM dùng để ước lượng và tối ưu tham số khi áp dụng vào mô hình có tốc độ hội tụ nhanh. Hơn nữa dựa vào các tham số sau khi tối ưu chúng tôi cũng xác định được thứ tự xuất hiện của các đột biến theo thời gian trong đó đột biến K103N xuất hiện sớm nhất. Từ khóa Mô hình Markov ẩn thuật toán EM cây đột biến di truyền thuốc Efavirenz. Title Evolution of Drug Resistance of HIV Virus with Mutagenetic Tree according to Markov Model Abstract In this paper we predict the evolution of 14 mutations associated with the HIV resistance to Efavirenz using mutagenetic tree hidden Markov model. With new data of 396 patients from the HIV drug resistance database by Stanford University we test statistical assumptions and found this data set significant for further modeling. Model results show that applying EM algorithm to estimate and optimize parameters has fast convergence. Furthermore based on optimized parameters we determine the occurrence order of mutations over time in which the K103N mutation appeared earliest. Keywords

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.