Luận văn: Khám phá tương tác trội nhờ tối ưu đàn kiến (ACO)

Luận văn thạc sĩ: Nghiên cứu tương tác trội bằng phương pháp tối ưu đàn kiến. Khám phá ứng dụng thuật toán đàn kiến trong bài toán tối ưu hóa.

Trường đại học

Trường Đại học Công nghệ

Chuyên ngành

Công nghệ thông tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận văn thạc sĩ

2014

66
1
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CẢM ƠN

LỜI CAM ĐOAN

DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU, TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ

MỞ ĐẦU

1. CHƢƠNG I: TƢƠNG TÁC TRỘI QUY VỀ BÀI TOÁN TƢƠNG TÁC GEN

1.1. Tƣơng tác gen và các hiệu ứng gây ra

1.1.1. Khái niệm về tƣơng tác gen

1.2. Hệ quả của tƣơng tác tác gen và hƣớng nghiên cứu

1.2.1. Hệ quả của tƣơng tác gen

1.2.2. Hƣớng nghiên cứu

1.3. Bài toán phát hiện tƣơng tác gen

1.3.1. Mục đích vì sao cần phát hiện tƣơng tác gen

1.3.2. Khái quát quá trình nghiên cứu tìm tƣơng tác gen

1.3.3. Phát biểu bài toán tương tác gen

1.3.3.1. Phát biểu bài toán
1.3.3.2. Mô hình hóa bài toán

2. CHƢƠNG II: GIỚI THIỆU VỀ THUẬT TOÁN ANT COLONY OPTIMIZATION (ACO)

2.1. Lịch sử ra đời của thuật toán ACO

2.1.1. ACO ra đời từ việc quan sát hành vi của đàn kiến trong quá trình di chuyển tìm kiếm thức ăn

2.1.2. Mùi và ý nghĩa vết mùi trên đường đi trong quá trình di chuyển của kiến

2.2. Thuật toán ACO

2.2.1. Đồ thị cấu trúc

2.2.2. Trình bày về thuật toán ACO cơ bản

2.2.3. Quy tắc cập nhật vết mùi

2.2.3.1. Thuật toán AS
2.2.3.2. Thuật toán ACS
2.2.3.3. Thuật toán Max-Min
2.2.3.4. Thuật toán Max- Min trơn

2.3. Ứng dụng thuật toán ACO trong việc giải quyết bài toán Người chào hàng Sale Man

2.3.1. Bài toán người chào hàng trong thực tế

2.3.2. Phát biểu bài toán người đưa hàng trên mô hình hóa đồ thị

2.3.3. Áp dụng thuật toán ACO giải quyết bài toán người chào hàng

3. CHƢƠNG III: GIẢI BÀI TOÁN TƢƠNG TÁC GEN BẰNG PHƢƠNG PHÁP ACO

3.1. Các phương pháp tiếp cận, và ưu nhược điểm

3.1.1. Thuật toán BEAM

3.1.2. Thuật toán SNPHarvester

3.1.3. Ưu, nhược điểm

3.1.3.1. Nhược điểm

3.2. Tương quan giữa bài toán tương tác gen với bài toán người chào hàng

3.3. Thuật toán ACO để giải quyết bài toán tương tác gen

3.3.1. Trình bày thuật toán

3.3.1.1. Thuật toán Generic ACO
3.3.1.2. Thuật toán AntEpiSeeker

3.3.2. Ý nghĩa các tham số

3.3.3. Xác suất Chi-square và trị số Pvalue

3.3.3.1. Xác suất Chi-square
3.3.3.2. Trị số Pvalue
3.3.3.3. Vận dụng Chi-square trong bài toán

4. CHƢƠNG IV: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM

4.1. Kết quả thực nghiệm

4.1.1. Các thông số cài đặt

4.1.2. Các kết quả thực nghiệm của bài báo

4.1.3. Xử lý song song và quy tắc cập nhật mùi mới Max-Min trơn (SMMAS)

4.1.4. Phần mềm sử dụng

4.2. Ý nghĩa kết quả thực nghiệm

KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan Thuật toán Đàn Kiến ACO và Tương tác Trội

Thuật toán Đàn Kiến (ACO), hay Ant Colony Optimization, là một thuật toán tối ưu hóa lấy cảm hứng từ hành vi tìm kiếm thức ăn của đàn kiến. Kiến không có khả năng nhìn đường dài, nhưng bằng cách sử dụng pheromone, chúng có thể tìm ra con đường ngắn nhất từ tổ đến nguồn thức ăn. Các vết pheromone này hoạt động như một cơ chế giao tiếp gián tiếp, giúp các con kiến khác tìm đường. Bài viết này khám phá ứng dụng của ACO trong việc tối ưu hóa tương tác trội, đặc biệt trong lĩnh vực tin sinh học. Tin sinh học là một lĩnh vực liên ngành kết hợp sinh học phân tử và tin học. Mục tiêu là giải quyết các bài toán phức tạp trong sinh học phân tử bằng cách sử dụng các phương pháp tin học. Tương tác trội là một hiện tượng quan trọng trong di truyền học, nơi các gen tương tác để tạo ra một kiểu hình cụ thể. Xác định các tương tác này là rất quan trọng để hiểu rõ hơn về các bệnh di truyền phức tạp. Trong tương tác gen, các gen không alen tương tác với nhau để tạo ra kiểu hình, các gen này có thể nằm trên cùng một nhiễm sắc thể hoặc trên các nhiễm sắc thể tương đồng khác nhau.

1.1. Bản chất của Thuật toán Đàn Kiến ACO trong Tối ưu hóa

ACO hoạt động dựa trên việc mô phỏng hành vi của đàn kiến trong quá trình tìm kiếm thức ăn. Mỗi con kiến nhân tạo trong thuật toán đại diện cho một giải pháp tiềm năng cho bài toán. Kiến di chuyển trên một đồ thị, để lại vết pheromone trên các cạnh mà chúng đi qua. Độ mạnh của vết pheromone trên một cạnh tỷ lệ thuận với chất lượng của giải pháp mà con kiến đã tìm thấy. Các con kiến khác có xu hướng đi theo các cạnh có nồng độ pheromone cao hơn, dẫn đến việc khám phá các giải pháp tốt hơn. Một cách để cải thiện hiệu quả là sử dụng các thuật toán cập nhật mùi khác nhau. Các vết mùi chính là phương tiện giao tiếp gián tiếp giữa các con kiến. Đường có nồng độ vết mùi càng cao thì càng có nhiều khả năng được các con kiến chọn, nhờ cách giao tiếp gián tiếp mà đàn kiến sẽ tìm được đường đi ngắn nhất từ tổ tới nguồn thức ăn.

1.2. Tương tác trội trong Tin sinh học Khái niệm và Ý nghĩa

Trong tin sinh học, tương tác trội đề cập đến sự tương tác giữa các gen hoặc các biến thể gen (ví dụ: SNPs) ảnh hưởng đến một kiểu hình, thường là một bệnh. Xác định các tương tác trội này là rất quan trọng để hiểu rõ hơn về cơ chế di truyền phức tạp và phát triển các phương pháp điều trị hiệu quả hơn. Các bệnh phổ biến như ung thư, tim mạch, tiểu đường và thoái hóa điểm vàng đều liên quan đến gen di truyền. Các bệnh xảy ra khi có sự thay đổi trong các gen chịu trách nhiệm cho sự tăng trưởng và sửa chữa các tế bào. Những thay đổi này là kết quả của sự tương tác giữa các yếu tố di truyền và các tác nhân bên ngoài.

II. Vấn đề Thách thức khi Tìm Tương tác Trội Hiệu quả

Việc tìm kiếm tương tác trội trong các bộ dữ liệu lớn là một thách thức tính toán đáng kể. Số lượng kết hợp gen tiềm năng tăng lên theo cấp số nhân với số lượng gen hoặc SNPs được xem xét. Điều này đòi hỏi các thuật toán tối ưu hóa hiệu quả để khám phá không gian tìm kiếm khổng lồ. Các phương pháp truyền thống thường không hiệu quả hoặc tốn kém về mặt thời gian khi áp dụng cho các bộ dữ liệu lớn. Các nhà nghiên cứu muốn tìm ra những thuật toán có khả năng tốt hơn và có độ chính xác cao cũng như khả năng phát hiện các tương tác nhanh. Một vài thuật toán: Thuật toán BEAM, Thuật toán SNPHarvester, Thuật toán AntEpiSeeker.

2.1. Sự phức tạp Tính toán trong Phát hiện Tương tác Gen

Phát hiện tương tác gen liên quan đến việc đánh giá hàng triệu hoặc thậm chí hàng tỷ kết hợp gen tiềm năng. Mỗi kết hợp cần được đánh giá bằng các kiểm định thống kê, chẳng hạn như kiểm định Chi-square, để xác định xem nó có liên quan đáng kể đến kiểu hình quan tâm hay không. Quá trình này rất tốn kém về mặt tính toán và đòi hỏi các tài nguyên tính toán đáng kể.

2.2. Giới hạn của Phương pháp Tiếp cận Truyền thống trong Marketing

Các phương pháp tiếp cận truyền thống để phát hiện tương tác gen, chẳng hạn như tìm kiếm vét cạn, không thể mở rộng cho các bộ dữ liệu lớn. Các phương pháp tiếp cận khác, chẳng hạn như các mô hình hồi quy, có thể bị hạn chế bởi các giả định của chúng và không thể nắm bắt được các tương tác phi tuyến tính phức tạp. Hai thuật toán BEAM và SNPHarvester được chứng minh là có khả năng thực hiện xử lý dữ liệu trên quy mô lớn, tuy nhiên vẫn có hạn chế về tốc độ và độ chính xác.

III. Giải pháp Ứng dụng ACO Tối ưu Tương tác Trội vượt trội

ACO cung cấp một giải pháp đầy hứa hẹn cho vấn đề phát hiện tương tác trội hiệu quả. Bằng cách mô phỏng hành vi của đàn kiến, ACO có thể khám phá không gian tìm kiếm khổng lồ một cách hiệu quả và xác định các kết hợp gen có liên quan đến kiểu hình quan tâm. Thuật toán có thể được điều chỉnh để phù hợp với các đặc điểm cụ thể của bài toán phát hiện tương tác trội, chẳng hạn như kích thước của bộ dữ liệu và độ phức tạp của các tương tác.Khi áp dụng ACO cho các bài toán cụ thể, có ba yếu tố quyết định hiệu quả của thuật toán: Xây dựng đồ thi cấu trúc thích hợp, chọn thông tin heuristic và chọn quy tắc cập nhật mùi.

3.1. Cách ACO Tìm Kiếm Hiệu Quả Trong Không Gian Giải Pháp Lớn

ACO hoạt động bằng cách duy trì một quần thể các con kiến, mỗi con kiến đại diện cho một giải pháp tiềm năng. Các con kiến di chuyển trên một đồ thị, xây dựng các giải pháp dần dần bằng cách chọn các thành phần (ví dụ: gen hoặc SNPs) dựa trên nồng độ pheromone trên các cạnh của đồ thị. Các cạnh có nồng độ pheromone cao hơn đại diện cho các thành phần đã được các con kiến trước đó đánh giá là có chất lượng cao. Quá trình này cho phép ACO khám phá không gian tìm kiếm một cách hiệu quả và hội tụ về các giải pháp tốt.

3.2. Điều chỉnh ACO để Phát hiện Tương tác Trội đặc thù

ACO có thể được điều chỉnh để phù hợp với các đặc điểm cụ thể của bài toán phát hiện tương tác trội. Ví dụ, đồ thị có thể được xây dựng để đại diện cho tất cả các kết hợp gen tiềm năng, và nồng độ pheromone trên các cạnh có thể được sử dụng để mã hóa sức mạnh của mối liên kết giữa các gen và kiểu hình quan tâm. Ngoài ra, thuật toán có thể được tăng cường với thông tin domain-specific, chẳng hạn như kiến thức về các đường dẫn sinh học hoặc các tương tác gen đã biết, để hướng dẫn quá trình tìm kiếm.

IV. Hướng dẫn Phương pháp Triển khai ACO Tối ưu Engagement Rate

Để triển khai ACO để phát hiện tương tác trội, cần thực hiện một số bước. Đầu tiên, cần chuẩn bị dữ liệu và xác định các gen hoặc SNPs cần xem xét. Thứ hai, cần xây dựng đồ thị và xác định hàm heuristic để đánh giá chất lượng của các giải pháp. Thứ ba, cần thiết lập các tham số của thuật toán ACO, chẳng hạn như số lượng kiến và hệ số bay hơi. Cuối cùng, cần chạy thuật toán và phân tích kết quả để xác định các tương tác trội có liên quan đến kiểu hình quan tâm. Quy tắc cập nhật mùi thể hiện chiến lược học của thuật toán, với mỗi một quy tắc cập nhật mùi khác nhau thì tương ứng là các thuật toán khác nhau.

4.1. Chuẩn bị Dữ liệu và Thiết lập Tham số cho Thuật toán

Việc chuẩn bị dữ liệu liên quan đến việc làm sạch, chuyển đổi và chuẩn hóa dữ liệu. Các gen hoặc SNPs cần xem xét cần được chọn dựa trên các tiêu chí liên quan, chẳng hạn như tần số biến thể hoặc mối liên hệ đã biết với kiểu hình quan tâm. Các tham số của thuật toán ACO, chẳng hạn như số lượng kiến, hệ số bay hơi và nồng độ pheromone ban đầu, cần được thiết lập dựa trên các cân nhắc cẩn thận và có thể cần được điều chỉnh bằng các thử nghiệm.

4.2. Xây dựng Đồ thị Thiết kế Hàm Heuristic và Chạy Thuật toán

Đồ thị cần được xây dựng để đại diện cho tất cả các kết hợp gen tiềm năng, và các cạnh của đồ thị cần được gán nồng độ pheromone dựa trên hàm heuristic. Hàm heuristic cần được thiết kế để đánh giá chất lượng của các giải pháp một cách hiệu quả và chính xác, và nó có thể kết hợp thông tin domain-specific để cải thiện hiệu suất. Thuật toán ACO cần được chạy cho đến khi nó hội tụ đến một giải pháp tốt, và kết quả cần được phân tích để xác định các tương tác trội có liên quan đến kiểu hình quan tâm.

V. Kết quả Ứng dụng ACO trong Nghiên cứu Tương tác Gen

ACO đã được áp dụng thành công trong nhiều nghiên cứu phát hiện tương tác gen. Các nghiên cứu này đã chứng minh rằng ACO có thể xác định các tương tác trội có liên quan đến các bệnh phức tạp, chẳng hạn như ung thư, tiểu đường và bệnh tim. Kết quả của những nghiên cứu này cung cấp cái nhìn sâu sắc về cơ chế di truyền của những bệnh này và có thể dẫn đến các phương pháp điều trị hiệu quả hơn. Thực hiện so sánh giữa các thuật toán AntEpiSeeker, SNPHarvester, BEAM và Generic ACO với tiêu chí: Thuật toán nào có giá trị 𝑃𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 và tỉ lệ phần trăm nhỏ hơn thì thuật toán đó hiệu quả hơn.

5.1. Bằng chứng Thực nghiệm về Hiệu quả của ACO với dữ liệu lớn

Các nghiên cứu thực nghiệm đã chỉ ra rằng ACO có thể xác định các tương tác trội với độ chính xác và hiệu quả cao. Ví dụ, một nghiên cứu đã sử dụng ACO để xác định các tương tác gen có liên quan đến bệnh tiểu đường loại 2 và phát hiện ra một số tương tác mới chưa từng được báo cáo trước đây. Các nghiên cứu khác đã sử dụng ACO để xác định các tương tác gen có liên quan đến ung thư vú, ung thư tuyến tiền liệt và bệnh tim.

5.2. So sánh ACO với Các Thuật Toán Tìm Kiếm Tương Tác Gen Khác

ACO đã được so sánh với các thuật toán tìm kiếm tương tác gen khác, chẳng hạn như tìm kiếm vét cạn, các mô hình hồi quy và các thuật toán tối ưu hóa di truyền. Kết quả cho thấy rằng ACO có thể đạt được độ chính xác và hiệu quả cao hơn so với các thuật toán khác, đặc biệt khi đối phó với các bộ dữ liệu lớn và các tương tác phi tuyến tính phức tạp.

VI. Tương lai Phát triển ACO để Tối ưu Tương tác Trội thông minh

ACO là một thuật toán đầy hứa hẹn để phát hiện tương tác trội. Với những phát triển hơn nữa, ACO có thể trở thành một công cụ mạnh mẽ hơn nữa để hiểu rõ hơn về cơ chế di truyền của các bệnh phức tạp và phát triển các phương pháp điều trị hiệu quả hơn. Ngoài ra, ACO có thể được áp dụng cho các lĩnh vực khác của tin sinh học, chẳng hạn như dự đoán cấu trúc protein và khám phá thuốc. Sự bay hơi của vết mùi có lợi cho thăm dò các con đường mới, việc bay hơi chậm làm cho kiến quên đi con đường tối ưu cục bộ đã tìm thấy trước để khám phá ra đường đi mới.

6.1. Hướng Nghiên Cứu Tiềm Năng cho ACO trong Tin sinh học

Các hướng nghiên cứu tiềm năng cho ACO trong tin sinh học bao gồm phát triển các hàm heuristic hiệu quả hơn, kết hợp thông tin domain-specific để cải thiện hiệu suất và áp dụng ACO cho các lĩnh vực khác của tin sinh học, chẳng hạn như dự đoán cấu trúc protein và khám phá thuốc.

6.2. Triển vọng Ứng dụng ACO trong Marketing và UX

ACO có thể được áp dụng trong marketing và UX để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng và tăng tỷ lệ tương tác. Ví dụ, ACO có thể được sử dụng để cá nhân hóa nội dung trang web và quảng cáo dựa trên sở thích và hành vi của người dùng. ACO cũng có thể được sử dụng để thiết kế các giao diện người dùng hiệu quả hơn và cải thiện khả năng sử dụng của các sản phẩm phần mềm.

24/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Trình bày sơ lược các khái niệm về sinh học, phát biểu bài toán tương tác gen, hệ quả của tương tác gen và mục đích của việc phát hiện tương tác gen. Chương 2: Trình bày tổng quan về ACO và một vài thuật toán cập nhật mùi khác nhau trong ACO. Ví dụ về bài toán người chào hàng giải quyết bằng thuật toán ACO. Chương 3: Giới thiệu một vài thuật toán giải quyết bài toán tương tác gen với những ưu, nhược điểm.

Trình bày lại thuật toán AntEpiSeeker và trình bày về hàm kiểm định thống kê Chi-square. Chương 4: Đưa ra kết quả mà bài báo công bố, giải thích ý nghĩa của các tham số và ý nghĩa đánh giá các thuật toán với nhau khi nào là tốt khi nào là xấu. Chạy thực nghiệm lại với một bộ dữ liệu mô phỏng để so sánh tốc độ của thuật toán ban đầu với tốc độ sau khi xử lý song song hóa các tác vụ của kiến và kiểm tra khả năng tìm ra tập các vị trí nucleotide biến đổi ở phương pháp cập nhật mùi mới. TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 11 CHƢƠNG I TƢƠNG TÁC TRỘI QUY VỀ BÀI TOÁN TƢƠNG TÁC GEN 1.1 Tƣơng tác gen và các hiệu ứng gây ra 1.1 Khái niệm về tƣơng tác gen Một số khái niệm di truyền: Nhiễm sắc thể: Là một cấu trúc trong tế bào chứa hai loại thông tin gồm chuỗi DNA và Protein.

Trong đó chuỗi DNA mang thông tin di truyền xác định chức năng và đặc điểm của sinh vật, Protein quyết định đến chức năng và quá trình phát triển của sinh vật. Tập hợp tất các nhiễm sắc thể của một sinh vật được gọi là hệ gen của sinh vật đó.1 Cấu trúc nhiễm sắc thể Chuỗi DNA (Deoxyribonucleic Acid): Là một chuỗi cấu trúc xoắn kép gồm hai sợi liên kết, bắt cặp với nhau (A-T, G-C). Trên mỗi một sợi được biểu diễn bởi một xâu kí tự chứa 4 loại kí tự: A,T,G,C (tên viết tắt của 4 loại nucleotide). Ví dụ, xâu kí tự “CAGTTGACGGCGAACCGTGCGAGCAGACGGTCGTT“ là một chuỗi DNA.

Gen: Là một đoạn DNA mang thông tin hướng dẫn tổng hợp protein và có một vị trí nhất định trên nhiễm sắc thể. Gen chịu trách nhiệm về những đặc điểm di truyền.2 Minh họa gen trên nhiễn sắc thể TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 12 Alen: Các dạng khác nhau của một gen (không cùng xảy ra) nằm tại cùng một vị trí xác định trên một nhiễm sắc thể cụ thể. Locus: Vị trí riêng biệt của một đoạn DNA mang thông tin (hay còn gọi là gen) trên nhiễm sắc thể. Nhiều locus được gọi là loci.

SNP: Được viết tắt của “single nucleotide polymorphism” được gọi là đa hình đơn nucleotide (đọc là sờ-níp ), là những biến thể trình tự DNA xảy ra khi một đơn nucleotide (A, T, C, hoặc G) trong trình tự bộ gen bị thay đổi. Được minh họa bằng hình ảnh 1.3 Một đột biến điểm xảy ra trong phân tử DNA thay thế cặp nucleotide A-T bằng cặp nucleotide G-C Tương tác gen: Sự tác động qua lại giữa các gen trong quá trình hình thành kiểu hình. Tương tác gen gồm có hai kiểu: Tương tác giữa các gen alen và tương tác giữa các gen không alen (thường được gọi tắt là tương tác gen)[2]. Tương tác giữa các gen alen là tương tác giữa trạng thái khác nhau của cùng một gen tồn tại trên một vị trí nhất định của cặp nhiễm sắc thể tương đồng.

Ví dụ 1: Lai giữa hai giống hoa (màu sắc hoa) Quy ước: A- màu đỏ, a- màu trắng (A là trội hoàn toàn so với a) Ptc: Hoa đỏ (AA) x Hoa trắng (aa) F1: Hoa hồng (Aa) Tương tác giữa các gen không alen là tương tác giữa các trạng thái khác nhau của cặp gen, mỗi gen nằm trên các vị trí khác nhau, có thể nằm trên cùng một nhiễm sắc thể hoặc trên các cặp nhiễm sắc thể tương đồng khác nhau. Trong luận văn về sau khi nói tới tương tác gen, sẽ hiểu tương tác giữa các gen không alen. Ví dụ 2: Ví dụ: Lai giữa hai giống hoa (màu sắc hoa) Quy ước: A-B-: Màu đỏ; A- bb-, aaB-, aabb: Màu trắng Ptc: Hoa đỏ (AABB) x Hoa trắng (aabb) F1: Hoa hồng (AaBb) TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 13 Nhìn vào ví dụ một và ví dụ hai thấy có sự khác nhau. Trong ví dụ một, có A- hay a- quy ước màu hoa đỏ và màu hoa trắng.

Trong ví dụ hai, quy ước màu hoa đỏ lại là của hai alen: A-B-, trong đó alen A và alen B ở hai vị trí khác nhau và được gọi là không alen.2 Hệ quả của tƣơng tác tác gen và hƣớng nghiên cứu 1.1 Hệ quả của tƣơng tác gen Môi trường và thực phẩm là hai yếu tố phổ biến gây bệnh cho con người. Tuy nhiên gen là nguyên nhân chính để gây ra các căn bệnh. Có thể nói, yếu tố di truyền đóng vai trò rất lớn. Các căn bệnh phổ biến như: Ung thư, tim mạch, bệnh tai nhĩ, bệnh tiểu đường, bệnh thoái hóa điểm vàng hay mù màu….

Đều liên quan tới gen di truyền. Các bệnh xảy ra khi có sự thay đổi trong các gen chịu trách nhiệm cho sự tăng trưởng và sửa chữa các tế bào. Những thay đổi này là kết quả của sự tương tác giữa các yếu tố di truyền và các tác nhân bên ngoài như: Tác nhân vật lý (tia phóng xạ: Tia X, .), tác nhân hóa học (thuốc trừ sâu, thuốc diệt cỏ,…), tác nhân sinh học như virus có trong cơ thể hoặc môi trường bên ngoài cơ thể, chế độ ăn uống và lối sống…Sự biến đổi cấu trúc phân tử của gen có thể dẫn đến biến đổi cấu trúc của loại protein mà nó mã hóa, cuối cùng có thể dẫn đến biến đổi ở kiểu hình. Các đột biến gen biểu hiện ra kiểu hình ở từng cá thể riêng lẻ, không tương ứng với điều kiện sống, thường là đột biến lặn là có hại cho bản thân vì chúng đã phá vỡ sự thống nhất hài hòa trong kiểu gen đã qua chọn lọc tự nhiên và duy trì lâu đời trong điều kiện tự nhiên, gây ra những rối loạn trong quá trình tổng hợp protein.

Đa số đột biến gen tạo ra các gen lặn là có hại, một số trung tính, một số có lợi. Những gen lặn chỉ biểu hiện ra kiểu hình khi ở thể đồng hợp và trong điều kiện môi trường thích hợp. Qua giao phối, nếu một cặp tổ hợp gen thích hợp một đột biến vốn là có hại có thể trở thành có lợi. Đột biến gen gây ra những thay đổi trong nucleotide dẫn đến biến đổi m ARN và quá trình tổng hợp protein nên thường gây ra hậu quả có hại, làm giảm khả năng sống của sinh vật.

Chẳng hạn như bệnh u mô đệm đường tiêu hóa. Đột biến gen KIT trong u mô đệm đường tiêu hóa, đột biến mất 6 nucleotide từ vị trí 1669 tới 1674 trong cADN (c.1669_1674del) hoặc đột biến mất 2 amino acid trong proterin (từ Tryptophan 557 tới Lysine 558 (p. TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.4 Đột biến gen KIT trong u mô đệm đƣờng tiêu hóa Tương tác gen gồm có các tương tác như: Tương tác át chế gen [2,3,5], tương tác cộng gộp và tương tác bổ trợ [2]… 1.2 Hƣớng nghiên cứu Di truyền học là một môn khoa học nghiên cứu về tính di truyền và biến dị của sinh vật. Tính di truyền được biểu hiện ở sự giống nhau giữa con cái với cha mẹ.

Tính biến dị biểu hiện sự sai khác giữa cha mẹ và con cái cũng như giữa các con cái với nhau. Mặc dù, quá trình xác định bản đồ gen dựa trên phương pháp di truyền Mendel đã có những bước tiến lớn, tuy nhiên những gen cơ bản tiềm ẩn gây lên các căn bệnh phức tạp vẫn chưa được biết đến. Gen của loài người có những biến thể di truyền khác nhau và điểm đó làm nên sự khác nhau giữa người này với người kia. Dự án gen người đã chỉ ra rằng bộ gen của hai người bất kì giống nhau 99,9%.

Giờ thì các nhà khoa học đã hoàn tất một bản đồ chi tiết hơn (còn gọi là HapMap), chỉ ra các biến thể gen để giải thích 0,1% khác biệt. Phần lớn trong số những biến thể đó là hàng triệu các điểm đa hình tại những vị trí nucleotide nhất định đã làm thay đổi mã di truyền. Những điểm khác biệt đó được gọi là những đa hình đơn nucleotide (single nucleotide polymorphisms, SNPs) hiện đang được Dự án quốc tế HapMap tiến hành thống kê một cách hệ thống. Các nhà khoa học tin rằng SNP bản đồ sẽ giúp họ có nhiều gen liên quan với các bệnh phức tạp như: Ung thư, bệnh tiểu đường, bệnh mạch máu, và một số hình thức bệnh tâm thần.

Một vài nhóm làm việc để tìm SNPs và cuối cùng tạo ra SNP bản đồ hệ gen của con người. Trong số đó là Mỹ Human Genome Project (HGP) và một dự án song song cũng được thực hiện bởi một công ty tư nhân tên là Celera Genomics. Gần đây có những nghiên cứu xác định tương tác át chế trong các căn bệnh phức tạp như bệnh ung thư, bệnh tiểu đường, bệnh tai nhĩ[4,17,21]. Từ việc tìm, khám phá tương tác gen để từ đó tìm ra được các gen là nguyên nhân gây lên các căn bệnh.

Dựa vào đó các nhà nghiên cứu tìm ra các hướng để điều TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 15 trị bệnh một cách thích hợp và hiệu quả nhất, chẳng hạn như hướng: Tác động gen để trị bệnh, đây cũng là một hướng đi mới trong tương lai[30].2 Bài toán phát hiện tƣơng tác gen 1.1 Mục đích vì sao cần phát hiện tƣơng tác gen Gen là nhân tố di truyền nằm trên nhiễm sắc thể trong tế bào quy định một hay một số tính trạng nào đó của cơ thể. Đột biến gen là những biến đổi trong cấu trúc của gen xảy ra ở cấp độ phân tử tại một điểm nào đó trên phân tử DNA và có liên quan đến sự thay đổi về số lượng, thành phần, trật tự các cặp nucleotide trong gen. Sự thay đổi trật tự các nucleotide đã làm thay đổi mã di truyền. Vật liệu di truyền của mỗi người có một mô hình SNP độc đáo được tạo thành nhiều biến thể di truyền khác nhau.

Các nhà nghiên cứu đã tìm thấy rằng, hầu hết các SNPs không chịu trách nhiệm cho một bệnh tật nào. Thay vào đó, nó như là các dấu hiệu sinh học để xác định chính xác một căn bệnh trên bản đồ gen của con người. Bởi vì, những SNPs thường nằm gần một gen được tìm thấy có liên quan đến một căn bệnh nào đó. Thỉnh thoảng một SNPs thực sự có thể gây ra một căn bệnh, và do đó có thể được sử dụng để tìm kiếm và cô lập các gen gây bệnh.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ