FIT.HCMUS thân mời các bạn Sinh viên, Học viên Cao học và Nghiên cứu sinh tham dự Seminar Bộ môn Công nghệ Tri thức lần 4 năm 2024 với thông tin như sau:

⏰ Thời gian tổ chức: 15h00 - 16h30, Thứ Năm - 19/12/2024

���� Địa điểm tổ chức: Phòng I.71 - Cơ sở 227 Nguyễn Văn Cừ, P.4, Q.5

���� Chủ đề: An efficient framework for finding mutated subnetworks in cancer genomics

���� Người trình bày: TS. Bùi Văn Thạch - Giảng viên Bộ môn Công nghệ Tri thức, Khoa Công nghệ Thông tin, Đại học Khoa học tự nhiên, ĐHQG-HCM.

���� Tóm tắt chủ đề: Identifying significantly mutated subnetworks in cancer remains a critical challenge due to the complexity of genetic alterations and the limitations of current network-based methods. Traditional approaches rely heavily on external data sources like protein-protein interaction (PPI) networks. Additionally, as the volume of genetic mutation data grows, the computational efficiency of existing methods becomes a bottleneck, limiting their scalability.
In this talk, we present DISCOS, a novel framework that leverages discriminating code sets to identify significantly mutated subnetworks in cancer genomics. First, we formulate the problem into a constrained computational problem, which removes the size constraints on mutated subnetworks as usually used in related work. Then, we show the computational problem is NP-hard. Second, we design an efficient algorithm to solve it approximately. By using DISCOS across eight types of cancer, all identified gene sets are significantly interacted because their corresponding PPI enrichment p-values are less than 0.05. After inducing mutated subnetworks from the identified gene sets, almost at least 80% of the mutated subnetworks contain at least one driver gene. In addition, by adding up to 5 (hidden) genes to each mutated subnetwork to create a more connected subnetwork, at least 94% (84% for glioblastoma) of the updated subnetworks have PPI enrichment p-values less than 0.05. Many well-known driver genes are presented in mutated subnetworks even if they appear in their datasets with low frequencies. Moreover, the mutated subnetworks share significant overlap with known cancer pathways. These findings underscore the potential of DISCOS to be used in cancer genomics studies.


���� Các bạn Sinh viên, Học viên Cao học và Nghiên cứu sinh quan tâm, vui lòng đăng ký qua link: https://link.hcmus.edu.vn/Seminar-BMCNTT-lan42024   

  • Số lượng: 50 người tham dự

  • Thời hạn đăng ký: Từ ngày ra thông báo đến hết Thứ Ba, ngày 17/12/2024 

���� Lưu ý: Link đăng ký sẽ đóng sớm hơn khi đã đủ số lượng người tham dự

Thông tin người phụ trách: Cô Nguyễn Trần Thục Uyên (Email: nttuyen@fit.hcmus.edu.vn)