I. Phương pháp dự đoán
Phương pháp dự đoán là trọng tâm của luận văn, tập trung vào việc xây dựng các mô hình để dự đoán khả năng ức chế gen của siRNA. Các phương pháp học máy như Máy vecto hỗ trợ (SVM) và Rừng ngẫu nhiên (RF) được sử dụng để nâng cao độ chính xác của các mô hình dự đoán. Phân tích dữ liệu và tối ưu hóa siRNA là các bước quan trọng trong quá trình này. Luận văn cũng đề cập đến việc sử dụng học biểu diễn để cải thiện hiệu suất của các mô hình.
1.1. Mô hình dự đoán
Các mô hình dự đoán được xây dựng dựa trên các phương pháp học máy như SVM và RF. SVM sử dụng siêu phẳng với lề cực đại để phân loại dữ liệu, trong khi RF sử dụng nhiều cây quyết định để tăng độ chính xác. Các mô hình này được đánh giá dựa trên hiệu suất phân loại và khả năng dự đoán khả năng ức chế gen của siRNA.
1.2. Tối ưu hóa siRNA
Tối ưu hóa siRNA là quá trình cải thiện hiệu quả ức chế gen của siRNA thông qua việc điều chỉnh các tham số thiết kế. Các quy tắc thiết kế được xác định thông qua thực nghiệm sinh học và sinh học tính toán. Việc tối ưu hóa giúp tăng cường khả năng ức chế gen và giảm thiểu các tác dụng phụ không mong muốn.
II. Ứng dụng siRNA
Ứng dụng siRNA trong y học và công nghệ sinh học là một trong những mục tiêu chính của luận văn. siRNA được sử dụng để điều trị các bệnh như ung thư, viêm gan, và HIV thông qua việc ức chế các gen mục tiêu. Công nghệ sinh học đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các phương pháp điều trị mới dựa trên siRNA.
2.1. Ứng dụng trong y học
siRNA được sử dụng để điều trị các bệnh như ung thư, viêm gan, và HIV. Các nghiên cứu cho thấy siRNA có khả năng ức chế các gen liên quan đến sự phát triển của bệnh, từ đó giúp kiểm soát và điều trị bệnh hiệu quả. Tương tác gen và khả năng ức chế gen là các yếu tố quan trọng trong việc phát triển các liệu pháp điều trị.
2.2. Ứng dụng trong công nghệ sinh học
Công nghệ sinh học sử dụng siRNA để nghiên cứu và điều chỉnh các quá trình sinh học trong tế bào. siRNA được sử dụng để ức chế các gen cụ thể, giúp hiểu rõ hơn về chức năng của các gen và các quá trình sinh học liên quan. Điều này mở ra nhiều cơ hội mới trong nghiên cứu và phát triển các sản phẩm sinh học.
III. Khả năng ức chế gen
Khả năng ức chế gen của siRNA là yếu tố quyết định hiệu quả của các phương pháp điều trị và nghiên cứu. Luận văn tập trung vào việc phân tích và đánh giá khả năng ức chế gen của siRNA thông qua các phương pháp tính toán sinh học và thực nghiệm. Các yếu tố như tương tác gen và nhận diện gen được xem xét để cải thiện hiệu quả ức chế.
3.1. Tính toán sinh học
Tính toán sinh học được sử dụng để phân tích và dự đoán khả năng ức chế gen của siRNA. Các mô hình tính toán giúp xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả ức chế gen, từ đó cải thiện thiết kế của siRNA. Phân tích dữ liệu và mô hình dự đoán là các công cụ quan trọng trong quá trình này.
3.2. Thực nghiệm
Các thí nghiệm thực tế được tiến hành để đánh giá khả năng ức chế gen của siRNA. Kết quả thực nghiệm được so sánh với các dự đoán từ mô hình tính toán để xác định độ chính xác và hiệu quả của các phương pháp dự đoán. Thực nghiệm cũng giúp xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng ức chế gen của siRNA.
