Trang chủ
Xem bằng giao diện mới
Robot có thể cải thiện hành vi xã hội của trẻ tự kỷ và giúp trẻ học tốt hơn.
Sử dụng trí tuệ nhân tạo hỗ trợ tăng tốc MRI nhanh gấp 4 lần so với bình thường.
Điện thoại thông minh sàng lọc triệu chứng trầm cảm kịp thời và hiệu quả.
Trí tuệ nhân tạo đơn giản hóa chẩn đoán tự kỷ để cho phép phát hiện và tiếp cận sớm hơn với liệu pháp điều trị hiệu quả nhất.
Liên minh có thể giúp việc xây dựng những dự án lớn trên nền tảng 4.0 - chẳng hạn như chính phủ điện tử - được triển khai và thực thi nhanh nhất.
THÔNG BÁO
Thông báo tiếp nhận hồ sơ dự thi "Y tế thông minh năm 2018"
Cục Công nghệ thông tin – Bộ Y tế phối hợp với Hội Tin học Việt Nam tổ chức cuộc thi Y tế thông minh
Tra cứu ICD10
Tra cứu ICD10
Sự lan truyền toàn cầu về y tế điện tử
Sự lan truyền toàn cầu về y tế điện tử
TIN ĐỌC NHIỀU
Hơn 50 triệu người dùng bị lộ thông tin, Google+ đóng cửa sớm (31)
Trang web của Bộ Ngoại giao Pháp bị tin tặc tấn công (40)
Công nghệ VR có thể giảm đau cho bệnh nhân (32)
Nhật Bản: Bắt được trộm nhờ... trí tuệ nhân tạo (37)
Biến thể mới của mã độc tống tiền đang tấn công người dùng Internet Việt Nam (33)
KHẢO SÁT
Xin bạn cho ý kiến WEB mới




THỐNG KÊ TRUY CẬP
Lượt truy cập:
Đang xem: -4297

LIÊN KẾT
Phát triển phương pháp học máy để dự đoán các chức năng gen chưa biết của vi khuẩn (30/07/2018) Trang in Trang in
Click để xem ảnh
Ảnh minh họa
Một nhóm nghiên cứu quốc tế do nhà sinh học toán học Fran Supek tại IRB Barcelona đứng đầu đã phát triển phương pháp học máy để dự đoán các chức năng gen chưa biết của vi khuẩn.

Hệ thống này kiểm tra và so sánh 'dữ liệu lớn' có sẵn về các bộ gien hệ vi sinh vật ở người và môi trường.

Hiểu về chức năng của các gen trong vi khuẩn tạo thành một phần của hệ vi sinh vật người rất quan trọng vì những gen này có thể giải thích cơ chế nhiễm khuẩn hoặc sống chung trong vật chủ, kháng kháng sinh hoặc nhiều ảnh hưởng - tích cực và tiêu cực – mà vi sinh vật có lên sức khỏe con người.

Ảnh minh họa

Đáng ngạc nhiên, các chức năng của một số lượng lớn các gen vi sinh vật vẫn chưa được biết. Và đây chính là một thách thức

Thách thức này đã được giải quyết thông qua sự hợp tác quốc tế giữa Viện Nghiên cứu Y sinh học (IRB Barcelona) và hai trung tâm nghiên cứu liên ngành khác, cụ thể là IJS ở Ljubljana (Slovenia) và RBI ở Zagreb (Croatia). Những phát hiện đã được công bố gần đây trên tạp chí Microbiome. Nghiên cứu được dẫn đầu bởi Fran Supek, nhà sinh vật học và là người lãnh đạo phòng thí nghiệm Khoa học dữ liệu Genome tại IRB Barcelona và ​​tác giả chính là Vedrana Vidulin, một nhà khoa học máy tính thuộc các trung tâm ở Slovenia và Croatia.

Các nhà nghiên cứu đã phát triển một phương pháp tính toán mới có thể kiểm tra hàng nghìn bộ gien đồng thời và xác định tín hiệu tiến hóa có thể dự đoán được chức năng của nhiều gen vi sinh vật. Phương pháp này phân tích "dữ liệu lớn" từ vi bộ gien người (ví dụ từ ruột hoặc da) và các bộ gien khác (ví dụ từ đất hoặc đại dương) dựa trên một thuật toán học máy đặc biệt: nó có thể tạo ra "cây quyết định" dự đoán hàng trăm chức năng khác nhau cùng một lúc, tìm liên kết giữa các gen và đồng thời dự đoán những gì xảy ra trong tế bào vi sinh vật.

Các tác giả kết luận rằng, thông qua việc học máy, một môi trường lớn và đa dạng cho phép chúng ta tìm hiểu về nhiều chức năng gen khác nhau trong vi khuẩn.

Hà Hiền

Theo Newsmedical

Có thể gửi bài này theo đường link sau Copy
Tags: |
Tin cùng chuyên mục

CỤC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN - BỘ Y TẾ VIỆT NAM
Địa chỉ: Ngõ 135 Núi Trúc - Ba Ðình - Hà Nội.
Ðiện thoại: 024.37368315 (máy lẻ 18, 22); Thư điện tử: cntt@moh.gov.vn.
Chịu trách nhiệm: PGS. TS. Trần Quý Tường, Cục trưởng.   
Giấy phép của Bộ Thông tin và Truyền thông số 58/GP-TTĐT ngày 06/02/2017.
Ghi rõ nguồn Cục Công nghệ thông tin hoặc ehealth.gov.vn hoặc ictmoh.gov.vn khi phát hành lại thông tin.