DỰ ĐOÁN CHỨC NĂNG PROTEIN QUA MÔ HÌNH HỌC SÂU

Abstract

Phương pháp tiếp cận đề tài kết hợp nghiên cứu các mô hình ngôn ngữ trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) như Probert, EMS2 và kết hợp hình mô hình mạng Multilayer Perceptron (Perceptron nhiều lớp), mạng nơ ron tích chập (CNN) là thuật toán máy học có giám sát (ML) thuộc lớp mạng Neuron nhân tạo (ANN). Theo đó, các công nghệ như ProBERT, và EMS2 đem lại sự tiện lợi và hiệu quả đáng kể trong việc tương tác với dữ liệu protein. Bằng cách áp dụng các mô hình này, nghiên cứu về protein và chức năng của chúng có thể được thực hiện một cách toàn diện và hiệu quả hơn trong Multilayer Perceptron (MLP) và CNN, hay ANN, nổi bật với tốc độ xử lý nhanh, khả năng học linh hoạt từ dữ liệu và khả năng xấp xỉ hàm tùy ý. Điều này làm cho nó trở thành công cụ quan trọng trong việc phân tích dữ liệu protein và dự đoán chức năng của chúng. Kết hợp các ưu điểm của ProBERT, EMS2 và mạng nơ ron nhiều lớp (MLP), CNN tạo ra một giải pháp toàn diện và mạnh mẽ để giải quyết các vấn đề phức tạp, đặc biệt là trong việc dự đoán chức năng của protein. Đây không chỉ là việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào nghiên cứu protein mà còn mang lại khả năng xử lý đa dạng cho các vấn đề khác nhau. Sự kết hợp này không chỉ giúp cải thiện hiệu suất và chính xác của dự đoán chức năng protein mà còn mở ra những triển vọng mới trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu sinh học và y học.