Báo cáo nghiên cứu khoa học: "NGHIÊN CỨU VỀ SỰ KHÁC BIỆT CỦA MẠNG CYTOKINE TRONG HỆ THỐNG MIỄN DỊCH BẰNG GIẢI THUẬT TIẾN HOÁ DỰA TRÊN MẠNG BAYES"

Bài báo giới thiệu cách tiếp cận dùng mạng Bayes để suy diễn sự khác biệt của sự ảnh hưởng lẫn nhau giữa các cytokine (một loại protein quan trọng của hệ thống miễn dịch) trong những điều kiện thí nghiệm khác nhau. Chúng ta sẽ được giới thiệu phương pháp tiến hóa để học cấu trúc của mạng Bayes. | TẠP CHÍ KHOA HỌC Đại học Huế Số 59 2010 NGHIÊN CỨU VỀ SỰ KHÁC BIỆT CỦA MẠNG CYTOKINE TRONG HỆ THỐNG MIỄN DỊCH BẰNG GIẢI THUẬT TIẾN HOÁ DỰA trên mạng BAYES Nguyễn Hoài Tưởng Ramstein Gérard Leray Philippe Phòng thí nghiệm Tin học vùng Nantes-Atlantique Jacques Yannick Trung tâm nghiên cứu Ung thư Nantes Angers TÓM TẮT Bài báo giới thiệu cách tiếp cận dùng mạng Bayes để suy diễn sự khác biệt của sự ảnh hưởng lẫn nhau giữa các cytokine một loại protein quan trọng của hệ thống miễn dịch trong những điều kiện thí nghiệm khác nhau. Chúng ta sẽ được giới thiệu phương pháp tiến hóa để học cấu trúc của mạng Bayes. Phương pháp này cho phép chọn lọc được một tập hợp các mạng có tỷ lệ học tốt nhất. Mỗi mạng nhận được sau kết quả học sẽ được kiểm nghiệm bằng phương pháp kiểm định thống kê với hai quần thể dữ liệu bệnh nhân một có dùng thuốc điều trị còn lại không dùng thuốc điều trị. Mục đích của thí nghiệm này là nhằm đánh giá mức độ ảnh hưởng của thuốc đối với sự tương tác lẫn nhau giữa các gien. 1. Giới thiệu Chỉ trong mấy năm gần đây người ta vừa tìm được Interleukine 15 IL-15 1 một loại cytokine có vai trò rất quan trọng trong hệ thống miễn dịch. Một điểm đáng chú ý là cytokine này có các chức năng gần giống và có quan hệ mật thiết với các cytokine khác. Vì vậy vấn đề đặt ra là IL-15 có tầm ảnh hưởng như thế nào đối với các cytokine láng giềng của chúng trong những điều kiện thí nghiệm khác nhau. Để trả lời câu hỏi này các chuyên gia trong ngành đã nhờ đến sự hỗ trợ của máy tính thông qua các kỹ thuật tiên tiến đã và đang được nghiên cứu và ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực tin sinh học. Thật vậy ngày nay công nghệ vi mảng microarray cho phép đo đạc đồng thời mức biểu lộ của hàng ngàn gien. Bên cạnh đó mạng tương tác gien gene regulatory networks không những cho ta một cái nhìn tổng thể về mối tác động lẫn nhau giữa các gien mà còn có khả năng lưu trữ các thông số về mức độ biểu lộ của chúng. Vì vậy khả năng suy luận của mạng tương tác gien từ dữ liệu vi mảng luôn là vấn đề

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
408    54    2    29-03-2024
130    46    1    29-03-2024
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.