Chia sẻ link tải luận văn công nghệ sinh học cho ae Ket noi
1. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
Với sự phát triển vượt bậc của công nghệ thông tin, đặc biệt là ứng dụng
công nghệ thông tin vào các ngành sinh học đã giúp ích rất nhiều cho việc tìm
hiểu nghiên cứu về sinh học phân tử. Chính vì vậy Tin sinh học, một lĩnh vực
còn khá mới, đã ra đời, sử dụng các công nghệ của các ngành toán học ứng
dụng, tin học, thống kê, khoa học máy tính, trí tuệ nhân tạo, hóa học, sinh học
để giải quyết các vấn đề của sinh học.
Như chúng ta đã biết, các cơ sở phân tử của cuộc sống dựa trên hoạt
động của phân tử sinh học, bao gồm axit nucleic (DNA và RNA),
carbohydrate, chất béo, và protein. Mặc dù mỗi loại đều đóng một vai trò thiết
yếu trong cuộc sống, nhưng protein có một sự nổi bật bởi chúng là thành phần
biểu diễn chính các chức năng của tế bào. Chính vì vậy, tìm hiểu và nghiên
cứu cấu trúc phân tử sinh học đã nổi lên như một hướng đi mới với những trải
nghiệm hướng vào việc khám phá cấu trúc của các phân tử sinh học. Hướng
phát triển này của sinh học đã trải qua với sự phát triển cao thông qua nghiên
cứu cấu trúc với mục đích có cái nhìn toàn diện về không gian cấu trúc
protein, thông tin lưu trữ trong dữ liệu cấu trúc protein là chìa khóa để thành
công nằm trong khả năng để tổ chức, phân tích thông tin chứa trong cơ sở dữ
liệu, tích hợp những thông tin đó với những nỗ lực khác nhằm giải quyết
những bí ẩn của chức năng tế bào.
Nhận thấy tính thiết thực của vấn đề này và được sự gợi ý của giảng viên
hướng dẫn, em đã chọn đề tài "Phân cụm dữ liệu và ứng dụng trong phân
loại cấu trúc protein"
2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
- Tìm hiểu tổng quan về lý thuyết phân cụm dữ liệu.
- Nghiên cứu một số kỹ thuật phân cụm dữ liệu ứng dụng trong phân loại
cấu trúc protein.
- Tìm hiểu về Tin sinh học và một số vấn đề liên quan, nghiên cứu các
phương pháp phân loại cấu trúc protein.
- Tìm hiểu và sử dụng phần mềm Cluster 3.0 ứng dụng vào trong phân
loại cấu trúc protein.
3. PHưƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
- Nghiên cứu qua các tài liệu như: sách, sách điện tử, các bài báo, thông
tin tài liệu trên các website và các tài liệu liên quan.
- Phân tích, tổng hợp lý thuyết và giới thiệu về phân cụm dữ liệu và một
số thuật toán phân cụm dữ liệu dựa vào cụm trung tâm ứng dụng trong phân
loại cấu trúc protein.
- Tìm hiểu và sử dụng phần mềm Cluster 3.0 ứng dụng thuật toán K-
means để phân loại cấu trúc protein.
4. TỔNG QUAN LUẬN VĂN
Luận văn được trình bày trong 4 chương và phần kết luận, với nội dung
được trình bày từ việc tìm hiểu các khái niệm cơ bản đến các nội dung chính
cần đi sâu tìm hiểu, giúp người đọc có cái nhìn tổng quan cũng như những
vấn đề chính được nghiên cứu:
- Chương 1 - Tổng quan: Giới thiệu tổng quan về lý thuyết phân cụm dữ
liệu.
- Chương 2 - Một số kỹ thuật phân cụm dữ liệu ứng dụng trong phân
loại cấu trúc protein.
- Chương 3 - Tin sinh học và Phân loại cấu trúc Protein.
- Chương 4 - Chương trình Demo với phần mềm cluster 3.0.
- Kết luận - Tóm tắt các nội dung chính, các kết quả đạt được và hướng
nghiên cứu tiếp theo của luận văn.
CHưƠNG 1
TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VỀ PHÂN CỤM DỮ LIỆU
1.1. TỔNG QUAN VỀ PHÂN CỤM DỮ LIỆU
Phân cụm là chia dữ liệu thành các nhóm mà các đối tượng trong cùng
một nhóm thì giống nhau theo một nghĩa nào đó và khác với các đối tượng
trong các nhóm khác. Mỗi nhóm được gọi là một cluster. Mỗi đối tượng được
mô tả bởi một tập các độ đo hay bằng mối quan hệ với các đối tượng khác.
Cũng có rất nhiều định nghĩa về cluster, nhưng các định nghĩa sau đây được
sử dụng nhiều nhất [4]:
- "Một cluster là một tập các đối tượng giống nhau và khác với các đối
tượng không ở trong cluster đó".
- "Một cluster là một tập các điểm trong không gian mà khoảng cách
giữa hai điểm bất kì trong nó luôn nhỏ hơn khoảng cách giữa một điểm bất kì
trong nó và một điểm ngoài".
- "Các cluster có thể được mô tả như các miền liên thông trong không
gian đa chiều chứa mật độ tương đối cao các điểm, phân biệt giữa các miền
bằng mật độ khá thấp của các điểm".
Phân cụm có ý nghĩa rất quan trọng trong hoạt động của con người từ y
tế, giáo dục, xử lý thông tin, nghiên cứu phân tích thị trường,… Phân cụm
được sử dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng, bao gồm nhận dạng mẫu, phân
tích dữ liệu, xử lý ảnh, nghiên cứu thị trường, phân loại trong tin sinh học,…
Bằng phân cụm, trong thương mại có thể giúp những nhà phân tích thị trường
tìm ra những nhóm khách hàng có những nhu cầu riêng dựa trên độ tuổi, sở
thích và tâm lý tiêu dùng. Trong sinh học, nó có thể được sử dụng để phân
loại thực vật, động vật, phân loại cấu trúc protein dựa trên các cấu trúc tương
đồng vốn có, từ đó có thể xây dựng ngân hàng dữ liệu protein. Trong xử lý
thông tin, phân cụm giúp phân loại các tài liệu với dạng lưu trữ văn, trên đĩa
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
Khai phá dữ liệu và ứng dụng trong quản lí cán bộ
Bài giảng Khái phá dữ liệu
Phân tích thiết kế hệ thống Quản lý tiền điện
Nghiên cứu kỹ thuật khai phá dữ liệu bằng cây quyết định
Hệ thống tư vấn website cho máy tìm kiếm dựa trên khai phá
Đồ án Xây dựng media server ứng dụng trong hội chẩn từ xa
Nghiên cứu xử lý nước thải các loại thuốc vitamin bằng
dùng phần mềm ChemDraw (ChemOffice)
1. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
Với sự phát triển vượt bậc của công nghệ thông tin, đặc biệt là ứng dụng
công nghệ thông tin vào các ngành sinh học đã giúp ích rất nhiều cho việc tìm
hiểu nghiên cứu về sinh học phân tử. Chính vì vậy Tin sinh học, một lĩnh vực
còn khá mới, đã ra đời, sử dụng các công nghệ của các ngành toán học ứng
dụng, tin học, thống kê, khoa học máy tính, trí tuệ nhân tạo, hóa học, sinh học
để giải quyết các vấn đề của sinh học.
Như chúng ta đã biết, các cơ sở phân tử của cuộc sống dựa trên hoạt
động của phân tử sinh học, bao gồm axit nucleic (DNA và RNA),
carbohydrate, chất béo, và protein. Mặc dù mỗi loại đều đóng một vai trò thiết
yếu trong cuộc sống, nhưng protein có một sự nổi bật bởi chúng là thành phần
biểu diễn chính các chức năng của tế bào. Chính vì vậy, tìm hiểu và nghiên
cứu cấu trúc phân tử sinh học đã nổi lên như một hướng đi mới với những trải
nghiệm hướng vào việc khám phá cấu trúc của các phân tử sinh học. Hướng
phát triển này của sinh học đã trải qua với sự phát triển cao thông qua nghiên
cứu cấu trúc với mục đích có cái nhìn toàn diện về không gian cấu trúc
protein, thông tin lưu trữ trong dữ liệu cấu trúc protein là chìa khóa để thành
công nằm trong khả năng để tổ chức, phân tích thông tin chứa trong cơ sở dữ
liệu, tích hợp những thông tin đó với những nỗ lực khác nhằm giải quyết
những bí ẩn của chức năng tế bào.
Nhận thấy tính thiết thực của vấn đề này và được sự gợi ý của giảng viên
hướng dẫn, em đã chọn đề tài "Phân cụm dữ liệu và ứng dụng trong phân
loại cấu trúc protein"
2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
- Tìm hiểu tổng quan về lý thuyết phân cụm dữ liệu.
- Nghiên cứu một số kỹ thuật phân cụm dữ liệu ứng dụng trong phân loại
cấu trúc protein.
- Tìm hiểu về Tin sinh học và một số vấn đề liên quan, nghiên cứu các
phương pháp phân loại cấu trúc protein.
- Tìm hiểu và sử dụng phần mềm Cluster 3.0 ứng dụng vào trong phân
loại cấu trúc protein.
3. PHưƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
- Nghiên cứu qua các tài liệu như: sách, sách điện tử, các bài báo, thông
tin tài liệu trên các website và các tài liệu liên quan.
- Phân tích, tổng hợp lý thuyết và giới thiệu về phân cụm dữ liệu và một
số thuật toán phân cụm dữ liệu dựa vào cụm trung tâm ứng dụng trong phân
loại cấu trúc protein.
- Tìm hiểu và sử dụng phần mềm Cluster 3.0 ứng dụng thuật toán K-
means để phân loại cấu trúc protein.
4. TỔNG QUAN LUẬN VĂN
Luận văn được trình bày trong 4 chương và phần kết luận, với nội dung
được trình bày từ việc tìm hiểu các khái niệm cơ bản đến các nội dung chính
cần đi sâu tìm hiểu, giúp người đọc có cái nhìn tổng quan cũng như những
vấn đề chính được nghiên cứu:
- Chương 1 - Tổng quan: Giới thiệu tổng quan về lý thuyết phân cụm dữ
liệu.
- Chương 2 - Một số kỹ thuật phân cụm dữ liệu ứng dụng trong phân
loại cấu trúc protein.
- Chương 3 - Tin sinh học và Phân loại cấu trúc Protein.
- Chương 4 - Chương trình Demo với phần mềm cluster 3.0.
- Kết luận - Tóm tắt các nội dung chính, các kết quả đạt được và hướng
nghiên cứu tiếp theo của luận văn.
CHưƠNG 1
TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VỀ PHÂN CỤM DỮ LIỆU
1.1. TỔNG QUAN VỀ PHÂN CỤM DỮ LIỆU
Phân cụm là chia dữ liệu thành các nhóm mà các đối tượng trong cùng
một nhóm thì giống nhau theo một nghĩa nào đó và khác với các đối tượng
trong các nhóm khác. Mỗi nhóm được gọi là một cluster. Mỗi đối tượng được
mô tả bởi một tập các độ đo hay bằng mối quan hệ với các đối tượng khác.
Cũng có rất nhiều định nghĩa về cluster, nhưng các định nghĩa sau đây được
sử dụng nhiều nhất [4]:
- "Một cluster là một tập các đối tượng giống nhau và khác với các đối
tượng không ở trong cluster đó".
- "Một cluster là một tập các điểm trong không gian mà khoảng cách
giữa hai điểm bất kì trong nó luôn nhỏ hơn khoảng cách giữa một điểm bất kì
trong nó và một điểm ngoài".
- "Các cluster có thể được mô tả như các miền liên thông trong không
gian đa chiều chứa mật độ tương đối cao các điểm, phân biệt giữa các miền
bằng mật độ khá thấp của các điểm".
Phân cụm có ý nghĩa rất quan trọng trong hoạt động của con người từ y
tế, giáo dục, xử lý thông tin, nghiên cứu phân tích thị trường,… Phân cụm
được sử dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng, bao gồm nhận dạng mẫu, phân
tích dữ liệu, xử lý ảnh, nghiên cứu thị trường, phân loại trong tin sinh học,…
Bằng phân cụm, trong thương mại có thể giúp những nhà phân tích thị trường
tìm ra những nhóm khách hàng có những nhu cầu riêng dựa trên độ tuổi, sở
thích và tâm lý tiêu dùng. Trong sinh học, nó có thể được sử dụng để phân
loại thực vật, động vật, phân loại cấu trúc protein dựa trên các cấu trúc tương
đồng vốn có, từ đó có thể xây dựng ngân hàng dữ liệu protein. Trong xử lý
thông tin, phân cụm giúp phân loại các tài liệu với dạng lưu trữ văn, trên đĩa
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
You must be registered for see links
Khai phá dữ liệu và ứng dụng trong quản lí cán bộ
Bài giảng Khái phá dữ liệu
Phân tích thiết kế hệ thống Quản lý tiền điện
Nghiên cứu kỹ thuật khai phá dữ liệu bằng cây quyết định
Hệ thống tư vấn website cho máy tìm kiếm dựa trên khai phá
Đồ án Xây dựng media server ứng dụng trong hội chẩn từ xa
Nghiên cứu xử lý nước thải các loại thuốc vitamin bằng
dùng phần mềm ChemDraw (ChemOffice)
Tags: Lý thuyết về phân cụm