Mô Hình Xử Lý Dữ Liệu Biểu Hiện Gen Hiệu Quả

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: Tính cấp thiết của luận án

1.1. Mục tiêu, đối tượng, phạm vi và phương pháp nghiên cứu

1.2. Nhiệm vụ và hướng tiếp cận của luận án

1.2.1. Nghiên cứu xây dựng mô hình rút trích đặc trưng cho dữ liệu biểu hiện gen

1.2.2. Nghiên cứu xây dựng mô hình tăng cường dữ liệu cho dữ liệu biểu hiện gen

1.2.3. Nghiên cứu xây dựng mô hình phân lớp hiệu quả dữ liệu biểu hiện gen

1.2.4. Các đóng góp của luận án

1.2.5. Bố cục của luận án

2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC CÔNG TRÌNH LIÊN QUAN

2.1. Dữ liệu biểu hiện gen

2.2. Mô hình phân lớp dữ liệu biểu hiện gen

2.2.1. Phát biểu bài toán

2.2.2. Đánh giá mô hình

2.2.3. Dữ liệu thực nghiệm

2.3. Các nghiên cứu liên quan

2.3.1. Mô hình k láng giềng

2.3.2. Mô hình cây quyết định

2.3.3. Máy học véc-tơ hỗ trợ

2.3.4. Phương pháp tập hợp mô hình

2.3.5. Mô hình mạng nơ-ron nhân tạo

2.3.6. Các mô hình học sâu

2.4. Thảo luận các nghiên cứu liên quan

2.5. Kết chương

3. MÔ HÌNH RÚT TRÍCH ĐẶC TRƯNG CHO DỮ LIỆU BIỂU HIỆN GEN

3.2. Mô hình mạng nơ-ron tích chập sâu rút trích đặc trưng dữ liệu biểu hiện gen

3.2.1. Kiến trúc mô hình mạng nơ-ron tích chập sâu rút trích đặc trưng cho dữ liệu biểu hiện gen

3.2.2. Quá trình rút trích đặc trưng

3.2.3. Các giải thuật phân lớp đặc trưng được rút trích

3.3. Kết quả thực nghiệm

3.3.1. Kết quả phân lớp dữ liệu biểu hiện gen DNA Microarray

3.3.2. Kết quả phân lớp dữ liệu biểu hiện gen RNA-Seq

3.3.3. Kết quả phân lớp tập dữ liệu biểu hiện gen RNA-Seq lớn

3.4. Kết chương

4. MÔ HÌNH TĂNG CƯỜNG MẪU ĐẶC TRƯNG RÚT TRÍCH BẰNG SMOTE

4.2. Tăng cường mẫu bằng SMOTE dựa vào đặc trưng rút trích của dữ liệu biểu hiện gen

4.3. Kết quả thực nghiệm

4.3.1. Dữ liệu thực nghiệm

4.3.2. Thiết lập tham số các mô hình

4.3.3. Kết quả phân lớp

4.4. Kết chương

5. MÔ HÌNH TĂNG CƯỜNG DỮ LIỆU CHO DỮ LIỆU BIỂU HIỆN GEN

5.2. Mô hình tăng cường mẫu cho dữ liệu biểu hiện gen

5.3. Phân lớp biểu hiện gen sau khi tăng cường dữ liệu

5.4. Kết quả thực nghiệm

5.4.1. Dữ liệu thực nghiệm

5.4.2. Thiết lập tham số các mô hình

5.4.3. Kết quả phân lớp

5.5. Kết chương

6. MÔ HÌNH TẬP HỢP CÂY XIÊN PHÂN NGẪU NHIÊN ĐƠN GIẢN

6.2. Mô hình tập hợp cây xiên phân ngẫu nhiên đơn giản

6.2.1. Cây xiên phân ngẫu nhiên đơn giản

6.2.2. Mô hình Bagging cây xiên phân ngẫu nhiên đơn giản

6.2.3. Mô hình Boosting cây xiên phân ngẫu nhiên đơn giản

6.3. Kết quả thực nghiệm

6.3.1. Kết quả phân lớp trên số chiều gốc của dữ liệu

6.3.2. Kết quả phân lớp sau khi tăng cường dữ liệu bằng GAN

6.3.3. Kết quả phân lớp đặc trưng rút trích bằng DCNN

6.4. Kết chương

7. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

7.2. Hướng phát triển

I. Mô Hình Xử Lý Dữ Liệu Biểu Hiện Gen Hiệu Quả

Mô hình xử lý dữ liệu biểu hiện gen hiệu quả là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong công nghệ sinh học và khoa học dữ liệu. Xử lý dữ liệu biểu hiện gen giúp xác định các thay đổi trong tế bào, từ đó hỗ trợ chẩn đoán và điều trị ung thư. Các mô hình học máy hiện nay đang được áp dụng để phân tích dữ liệu sinh học với độ chính xác cao hơn. Tuy nhiên, thách thức lớn nhất là phân tích gen với số chiều lớn và số lượng mẫu nhỏ. Điều này dẫn đến hiện tượng quá khớp trong các mô hình học máy. Do đó, việc phát triển các mô hình mới là cần thiết để cải thiện độ chính xác và hiệu quả trong phân lớp dữ liệu.

1.1. Tính Cấp Thiết Của Nghiên Cứu

Nghiên cứu về biểu hiện gen ngày càng trở nên cấp thiết do sự gia tăng các bệnh lý như ung thư. Các mô hình học máy có thể giúp phát hiện sớm và chẩn đoán chính xác hơn. Việc áp dụng các công nghệ như DNA Microarray và RNA-Seq đã mở ra hướng đi mới trong việc phân tích dữ liệu gen. Tuy nhiên, các thách thức như dữ liệu lớn và quá khớp vẫn tồn tại. Do đó, nghiên cứu này nhằm phát triển các mô hình mới để giải quyết những vấn đề này.

1.2. Các Đóng Góp Của Luận Án

Luận án này đóng góp ba mô hình chính trong việc xử lý dữ liệu biểu hiện gen. Đầu tiên, mô hình rút trích đặc trưng mới sử dụng mạng nơ-ron tích chập sâu (DCNN) giúp cải thiện độ chính xác phân lớp. Thứ hai, mô hình tăng cường dữ liệu bằng mạng đối kháng sinh mẫu (GAN) giúp sinh dữ liệu tổng hợp từ dữ liệu gốc. Cuối cùng, mô hình tập hợp các cây xiên phân ngẫu nhiên đơn giản (RODS) dựa trên máy học véc-tơ hỗ trợ (SVM) giúp phân lớp hiệu quả hơn. Những mô hình này không chỉ cải thiện độ chính xác mà còn mở rộng khả năng ứng dụng trong thực tiễn.

II. Mô Hình Rút Trích Đặc Trưng Cho Dữ Liệu Biểu Hiện Gen

Mô hình rút trích đặc trưng cho dữ liệu biểu hiện gen sử dụng mạng nơ-ron tích chập sâu (DCNN) để học các tính năng tiềm ẩn. Mô hình này giúp cải thiện độ chính xác phân lớp dữ liệu từ các công nghệ như DNA Microarray và RNA-Seq. Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng việc sử dụng DCNN để rút trích đặc trưng từ dữ liệu biểu hiện gen mang lại hiệu quả cao hơn so với các phương pháp truyền thống. Việc rút trích đặc trưng không chỉ giúp giảm số chiều mà còn tăng cường khả năng phân loại của các mô hình học máy.

2.1. Kiến Trúc Mô Hình DCNN

Kiến trúc của mô hình DCNN được thiết kế để tối ưu hóa quá trình rút trích đặc trưng từ dữ liệu biểu hiện gen. Mô hình bao gồm nhiều lớp tích chập và lớp pooling, giúp giảm thiểu số chiều của dữ liệu mà vẫn giữ lại các thông tin quan trọng. Việc áp dụng các kỹ thuật như dropout và batch normalization cũng giúp cải thiện độ chính xác và giảm thiểu hiện tượng quá khớp. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình này có khả năng phân loại tốt hơn so với các mô hình khác như k láng giềng và cây quyết định.

2.2. Kết Quả Thực Nghiệm

Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình DCNN rút trích đặc trưng từ dữ liệu biểu hiện gen đạt được độ chính xác cao trong việc phân lớp. Cụ thể, trên tập dữ liệu DNA Microarray, mô hình này cho thấy sự cải thiện rõ rệt về độ chính xác so với các phương pháp truyền thống. Tương tự, trên tập dữ liệu RNA-Seq, mô hình cũng đạt được kết quả khả quan. Những kết quả này chứng minh rằng việc áp dụng DCNN trong rút trích đặc trưng là một hướng đi hiệu quả trong nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn.

Luận Án Tiến Sĩ Về Mô Hình Xử Lý Dữ Liệu Biểu Hiện Gen