Chi tiết khóa học

Bài 1: Nhập môn Genomics – Proteomics và vai trò GenAI

• Giới thiệu các khái niệm: gene, RNA, protein, pathway

• Công nghệ: NGS, mass-spec, single-cell RNAseq

• Vì sao cần GenAI trong khai phá dữ liệu sinh học phân tử?

• Truy xuất và đọc hiểu file FASTA, FASTQ và MZML

Bài 2: Phân tích dữ liệu gen bằng GenAI & NLP sinh học

• Dùng GenAI trích xuất đột biến gen từ tài liệu

• Mapping gene → protein → chức năng → bệnh

• Tự động tạo profile gen từ dữ liệu sequencing

• Dùng GenAI để tạo bản tóm tắt gen BRCA1 từ dữ liệu + tài liệu

Bài 3: Truy xuất & diễn giải dữ liệu Proteomics

• Giải thích biểu hiện protein, biểu đồ tương quan

• Tích hợp dữ liệu đa chiều: proteomics + lâm sàng

• Sử dụng GPT + LangChain để phân tích pathway và tương tác protein

• Tạo bảng tương tác protein – bệnh từ dữ liệu UniProt + PubMed

Bài 4: Xây dựng AI Agent hỗ trợ nghiên cứu gen – bệnh

• Sử dụng AutoGen / CrewAI để xây Assistant bioinformatics

• Agent trả lời câu hỏi chuyên sâu về pathway, bệnh lý, tương tác thuốc

• Hỏi – đáp bằng ngôn ngữ tự nhiên từ dữ liệu sinh học phức tạp

• Xây Agent tư vấn mối liên hệ giữa P53 mutation và ung thư

Bài 5: Ứng dụng thực tế – y học chính xác & nghiên cứu lâm sàng

• Dùng GenAI để gợi ý phân nhóm bệnh nhân theo profile sinh học

• Hỗ trợ phân tích dữ liệu thử nghiệm lâm sàng có yếu tố gene

• Đạo đức & bảo mật trong AI y sinh

• Phân nhóm bệnh nhân ung thư vú theo biểu hiện gene