Tên đề tài luận án:Phát triển các mô hình và kỹ thuật mạng phức hợp để khai phá dữ liệu về bệnh ung thư.

1. Họ và tên nghiên cứu sinh: Nguyễn Minh Tân                                      2. Giới tính: Nam

3. Ngày sinh: 23/05/1975                                                                          4. Nơi sinh: Nam Định

5. Quyết định công nhận nghiên cứu sinh số:489/QĐ-ĐTngày 25 tháng 06 năm 2015 của Hiệu trưởng Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội.

6. Các thay đổi trong quá trình đào tạo:

• Bổ sung cán bộ hướng dẫn theo Quyết định số 893/QĐ-ĐT ngày 19/09/2017của Hiệu trưởng Trường Đại học Công nghệ.
• Gia hạn học tập 02 năm (từ tháng 09/2018)theo Quyết định số 1257/QĐ-ĐT ngày 13/12/2018 của Hiệu trưởng Trường Đại học Công nghệ.
• Trả NCS về cơ quan công tác (từ ngày 01/10/2020) theo Quyết định số 924/QĐ-ĐT ngày 18/11/2020 của Hiệu trưởng Trường Đại học Công nghệ.
• ĐHQGHN cho phép bảo vệ cấp cơ sở trước ngày 30/06/2023 theo Công văn số 1501/ĐHQGHN-ĐT ngày 28/04/2023.

7. Tên đề tài luận án:Phát triển các mô hình và kỹ thuật mạng phức hợp để khai phá dữ liệu về bệnh ung thư.

8. Ngành dào tạo:Hệ thống thông tin                                                 9. Mã số:9480104

10. Cán bộ hướng dẫn khoa học:PGS.TS Nguyễn Hà Nam, TS Trần Tiến Dũng.

Thông tin luận án Tiến sĩ của NCS Nguyễn Minh Tân (tiếng Anh)

11. Tóm tắt các kết quả mới của luận án:

– Mục đích nghiên cứu của luận án là sử dụng các kỹ thuật của mạng phức hợp để khai phá dữ liệu liên quan tới bệnh ung thư. Sử dụng các thuật toán xếp hạng gen gây bệnh để dự đoán các gen mỏng manh có thể bị đột biến và gây ra bệnh.

– Đối tượng nghiên cứu của luận án là mạng phức hợp và các thuật toán song song. Các bộ dữ liệu KEGG và bộ dữ liệu khám nghiệm ung thư tại bệnh viện K.

– Phương pháp nghiên cứu của luận án là sử dụng các kỹ thuật của mạng phức hợp và các thuật toán song song để phân tích và khai phá các bộ dữ liệu liên quan tới bệnh ung thư.

– Các kết quả chính của luận án: Khai phá bộ dữ liệu người dùng trong hệ thống điều hành công việc của một trường đại học, tìm ra các mô đun của hệ thống, đồng thời tiến hành phân tích K-core, sự phân bố số bậc và mối tương quan giữa hệ số phân cụm và số bậc.Khai phá bộ dữ liệu tầm soát ung thư tại bệnh viện K. Nghiên cứu đề xuất một kỹ thuật mới trong khai phá các bộ dữ liệu đa chiều về ung thư. Áp dụng trên bộ dữ liệu phát hiện các quy luật xã hội về ung thư, hỗ trợ trong công tác phòng và điều trị ung thư. Phát triển thuật toán song song R-core dựa trên việc cải tiến thuật toán K-core để xác định gen chỉ thị ung thư từ các mạng sinh học phân tử quy mô lớn. Thuật toán K-core xác định các lõi của mạng dựa vào mức độ kết nối của các nút mạng, thuật toán R-core xác định các lõi mạng dựa vào khả năng truy cập của các nút mạng liền kề. Với cải tiến này đã giúp cho việc xác định các gen chỉ thị ung thư trở lên chính xác hơn. Xây dựng phần mềm xác định gen chỉ thị ung thư từ mạng sinh học phân tử để tích hợp vào phần mềm Cytoscape.

12. Khả năng ứng dụng trong thực tiễn:Áp dụng để xác định gen chỉ thị ung thư từ các mạng sinh học phân tử quy mô lớn.

13. Những hướng nghiên cứu tiếp theo:Phân tích core của các mạng sinh học có hướng.

14. Các công trình đã công bố có liên quan đến luận án:

– Nguyễn Minh Tân, Trần Tiến Dũng (2020), “Ứng dụng mạng phức hợp trong khai phá dữ liệu tương tác người dùng”, Hội nghị khoa học Quốc gia Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR), trang 649-655.

– Trần Tiến Dũng, Nguyễn Minh Tân (2022), “A network-based analysis of a workflow at Hanoi University of Industry”, Hội nghị khoa học Quốc gia Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR), trang 171-180.

– Minh Tan Nguyen, Tien-Dzung Tran (2022), “Network approaches for identification of human genetic disease genes”, Vietnam J. Sci. Technol., vol. 60, no. 4, pp. 700–712, Aug. 2022.

– Minh Tan Nguyen, Duc Tinh Pham, Viet Ha Tran, and Tien-Dzung Tran (2022), “Identification of cancer rules in Vietnam by network modulearity”, Vietnam J. Sci. Technol., vol. 60, no. 6, pp. 1134–1148, Dec. 2022 (Scopus).

– Tien-Dzung Tran, Minh Tan Nguyen (2023), “C-Biomarker.net: A Cytoscape app for identification of cancer biomarker genes from cores of large biomolecular networks”, BioSystems, Volume 226, April 2023, 104887 (SCIE).