Ngày nhận bài: 21-12-2016 / Ngày duyệt đăng: 23-02-2017
Dự đoán gene gây bệnh là một trong những mục tiêu quan trọng trong nghiên cứu y sinh. Hiện nay có khá nhiều phương pháp được xây dựng để dự đoán các gene liên quan đến một số bệnh cụ thể. Tuy nhiên, do mối quan hệ phức tạp giữa các gene và bệnh nên rất nhiều các gene là nguyên nhân gây ra một số bệnh di truyền hiện vẫn chưa được phát hiện ra. Bài toán phân hạng gene để tìm ra các gene bệnh là một trong bài toán được nhiều nhà khoa học quan tâm nghiên cứu. Để tìm ra một phương pháp tốt với mục tiêu là dự đoán được các gene gây bệnh với hiệu suất cao, chúng tôi đã tiến hành khảo sát một số phương pháp phân hạng gene đã có dựa trên mạng sinh học, sau đó đề xuất một phương pháp dự đoán sử dụng mô hình mạng Boolean Network. Trong mạng sinh học các khuyết tật do đột biến về gene/protein có thể gây ra một bệnh nào đó ở người. Cũng chính vì thế, những đột biến của gene/protein này có thể ảnh hưởng đến gene/protein khác thông qua cấu trúc của các mạng sinh học. Phương pháp mới sử dụng mô hình Boolean này đánh giá sự phù hợp của những gene ứng viên đối với một bệnh nào đó quan tâm bằng cách đo mức độ ảnh hưởng đột biến từ gene gây bệnh đã biết tới các gene ứng viên. Dựa trên giá trị này để sắp xếp các gene ứng viên sao cho các gene có khả năng liên quan tớibệnh được nhận thứ hạng cao hơn. Sau khi phân hạng, một nhóm nhỏ các gene với thứ hạng cao sẽ được lựa chọn để kiểm nghiệm bằng thực nghiệm để xác định có liên quan đến bệnh. Các kết quả giả lập trên một bộ dữ lieu gene - bệnh đã cho thấy rằng phương pháp đề xuất của chúng tôi tốt hơn phương pháp dựa trên giải thuật ngẫu nhiên - Random Walk Restart. Sử dụng phương pháp đề xuất, kết quả thử nghiệm đã xác định được 27 gene có liên quan đến bệnh ung thưvú.
