Nghiên Cứu Mô Hình Động Lực Cạnh Tranh Trong Mạng Thông Tin Phức Hợp Và Ứng Dụng Trong Điều Trị Ung Thư

• Tác giả: Phạm Đắc Tình
• Người hướng dẫn: TS. Trần Tiến Dũng
• Trường học: Học Viện Khoa Học Và Công Nghệ Việt Nam
• Chuyên ngành: Khoa Học Và Công Nghệ
• Đề tài: Mô Hình Động Lực Cạnh Tranh Trong Mạng Thông Tin Phức Hợp Và Ứng Dụng Dự Đoán Gen Điều Trị Ung Thư
• Loại tài liệu: luận án
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VÀ XẾP HẠNG ĐÁ ĐOÁN GEN MỤC TIÊU ĐIỀU TRỊ UNG THƯ
• 1.1. Bài toán xếp hạng để dự đoán gen bệnh
• 1.2. Biểu diễn đã thể trên máy tính
• 1.3. Dữ liệu và mô hình hóa dữ liệu mạng sinh học
• 1.4. Các phương pháp và nghiên cứu liên quan dự đoán gen điều trị bệnh dựa trên mạng phức hợp
• 1.5. Thuộc tính gần gũi của mắt đỉnh
• 1.6. Thuộc tính gần gũi theo thầy bác của đỉnh
• 1.7. Thuộc tính trung tâm giữa của mắt đỉnh
• 1.8. Thuật toán bậc nhảy ngẫu nhiên có quay lui
• 1.9. Thuật toán ORIENT
• 1.10. Thuật toán sử dụng xác suất tiên nhiễm PRINCE
• 1.11. Tổng quan và mạng quy mô lớn
• 1.12. Khái niệm mạng quy mô lớn
• 1.13. Mật sá hàng nghiên cứu trên mạng quy mô lớn
• 1.14. Mô hình động lắc mạng
• 2. CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH ĐỘNG LẮC CẠNH TRANH TRÊN MẠNG PHỨC HỢP ẲNG ĐANG TRONG DỰ ĐOÁN GEN ĐIỀU TRỊ UNG THƯ
• 2.1. Mô hình động lắc cạnh tranh trên mạng phức hợp
• 2.2. Đề xuất mô hình động lắc cạnh tranh ngoài trên mạng phức hợp
• 2.3. Xây dựng thuật toán của mô hình động lắc cạnh tranh ngoài
• 2.4. Ý tưởng của thuật toán
• 2.5. Chức năng, đầu vào, đầu ra của thuật toán
• 2.6. Số đã lượng và mã giá của thuật toán
• 2.7. Đánh giá đa phức tạp của thuật toán
• 2.8. Xây dựng hệ thống dự đoán gen điều trị ung thư sử dụng mô hình động lắc học cạnh tranh ngoài
• 2.9. Bài toán dự đoán gen mục tiêu điều trị ung thư
• 2.10. Dữ liệu thí nghiệm
• 2.11. Sơ tổng quan giữa các phép đo
• 2.12. Mô hình tăng tốc hệ thống chẩn đoán gen ung thư dựa trên mạng phức hợp
• 2.13. Kết quả dự đoán gen mục tiêu điều trị ung thư
• 2.14. So sánh kết quả dự đoán
• 3. CHƯƠNG 3: TƯƠNG TÁC GIÁN TIẾP TRONG MÔ HÌNH ĐỘNG LẮC CẠNH TRANH NGOÀI VÀ ẲNG ĐANG DÃ ĐOÁN GEN ĐIỀU TRỊ UNG THƯ
• 3.1. Đề xuất mô hình tính toán tương tác gián tiếp động lắc cạnh tranh ngoài
• 3.2. Mô hình tính toán tương tác trực tiếp động lắc cạnh tranh ngoài
• 3.3. Đề xuất mô hình tính toán gián tiếp động lắc cạnh tranh ngoài
• 3.4. Xây dựng thuật toán tính toán tương tác gián tiếp động lắc cạnh tranh ngoài
• 3.5. Thuật toán tính toán ma trận khoảng cách
• 3.6. Thuật toán tính toán ma trận ảnh hưởng
• 3.7. Thuật toán tính tăng số ảnh hưởng trên mỗi đỉnh mạng
• 3.8. Tính toán hiệu năng cao cho mô hình động lắc cạnh tranh ngoài
• 3.9. Xây dựng thuật toán tính toán hiệu năng cao cho mô hình
• 3.10. Thiết kế công cụ phần mềm tính toán hiệu năng cao
• 3.11. Đánh giá tác động tính toán của thuật toán
• 3.12. Dữ liệu thí nghiệm
• 3.13. Kiến trúc của mô hình dự đoán
• 3.14. Kết quả dự đoán gen mục tiêu điều trị ung thư
• 3.15. So sánh kết quả dự đoán với các nghiên cứu khác
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 4.1. Danh mục các công trình đã công bố
• 4.2. Tài liệu tham khảo
• PHỤ LỤC

I. Tổng quan về mô hình động lực cạnh tranh

Mô hình động lực cạnh tranh trong mạng thông tin phức hợp là một khái niệm quan trọng trong nghiên cứu hiện nay. Mô hình này giúp phân tích các tương tác giữa các tác nhân trong mạng, từ đó xác định được các yếu tố ảnh hưởng đến sự phát triển và cạnh tranh trong hệ thống. Việc áp dụng mô hình này vào dự đoán gen điều trị ung thư mở ra nhiều cơ hội mới trong lĩnh vực y học chính xác. Theo nghiên cứu, các mô hình động lực cạnh tranh có thể giúp tối ưu hóa quá trình điều trị bằng cách xác định các gen mục tiêu có liên quan đến bệnh lý. Điều này không chỉ giúp nâng cao hiệu quả điều trị mà còn giảm thiểu tác dụng phụ cho bệnh nhân.

1.1. Khái niệm và ứng dụng

Khái niệm mô hình động lực cạnh tranh được xây dựng dựa trên lý thuyết mạng và các thuật toán phân tích dữ liệu. Mô hình này cho phép nghiên cứu các mối quan hệ phức tạp giữa các gen và các yếu tố môi trường. Ứng dụng của mô hình này trong dự đoán gen điều trị ung thư đã cho thấy sự hiệu quả trong việc xác định các gen có khả năng gây bệnh. Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng việc áp dụng mô hình này có thể giúp phát hiện sớm các gen đột biến, từ đó đưa ra các phương pháp điều trị kịp thời và hiệu quả hơn.

II. Phân tích dữ liệu và mô hình hóa

Phân tích dữ liệu là một bước quan trọng trong việc xây dựng mô hình động lực cạnh tranh. Dữ liệu lớn từ các nghiên cứu sinh học và y học cần được thu thập và xử lý một cách chính xác. Việc sử dụng các thuật toán học máy trong phân tích dữ liệu giúp phát hiện ra các mẫu và xu hướng trong dữ liệu gen. Mô hình hóa dữ liệu sinh học cho phép các nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn về cách thức hoạt động của các gen trong cơ thể. Theo một nghiên cứu gần đây, việc áp dụng các phương pháp phân tích gen hiện đại đã giúp phát hiện ra nhiều gen mới có liên quan đến ung thư, từ đó mở ra hướng đi mới trong điều trị.

2.1. Các phương pháp phân tích gen

Các phương pháp phân tích gen hiện nay rất đa dạng, bao gồm phân tích thống kê, học máy và các kỹ thuật sinh học phân tử. Mỗi phương pháp đều có những ưu điểm và hạn chế riêng. Việc lựa chọn phương pháp phù hợp sẽ phụ thuộc vào loại dữ liệu và mục tiêu nghiên cứu. Nghiên cứu cho thấy rằng việc kết hợp nhiều phương pháp khác nhau có thể mang lại kết quả tốt hơn trong việc xác định các gen mục tiêu. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh điều trị ung thư, nơi mà sự chính xác trong việc xác định gen có thể quyết định đến sự thành công của liệu pháp điều trị.

III. Ứng dụng trong điều trị ung thư

Ứng dụng mô hình động lực cạnh tranh trong dự đoán gen điều trị ung thư đã cho thấy nhiều tiềm năng. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc xác định chính xác các gen mục tiêu có thể giúp cải thiện hiệu quả điều trị và giảm thiểu tác dụng phụ. Mô hình này không chỉ giúp phát hiện các gen có liên quan đến ung thư mà còn cung cấp thông tin về cách thức tương tác giữa các gen và các yếu tố môi trường. Điều này mở ra cơ hội cho việc phát triển các liệu pháp điều trị cá nhân hóa, giúp nâng cao chất lượng cuộc sống cho bệnh nhân.

3.1. Tương lai của điều trị ung thư

Tương lai của điều trị ung thư sẽ phụ thuộc nhiều vào sự phát triển của các mô hình phân tích gen và công nghệ sinh học. Việc áp dụng các mô hình động lực cạnh tranh sẽ giúp các nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn về cơ chế gây bệnh và phát triển các phương pháp điều trị hiệu quả hơn. Nghiên cứu hiện tại đang hướng tới việc phát triển các liệu pháp điều trị dựa trên gen, giúp cá nhân hóa quá trình điều trị cho từng bệnh nhân. Điều này không chỉ giúp nâng cao hiệu quả điều trị mà còn giảm thiểu chi phí và thời gian điều trị.