Học viên khóa 1 Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu Trường ĐHKHTN bảo vệ thành công Luận văn Thạc sĩ

Học viên khóa 1 Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu Trường ĐHKHTN bảo vệ thành công Luận văn Thạc sĩ 09:17 19/03/2021 Ngày 11/3/2021 là một ngày ý nghĩa với chàng kỹ sư cầu đường Tạ Văn Nhân, bởi đó là ngày anh bảo vệ luận văn Thạc sĩ.
Càng ý nghĩa hơn khi Tạ Văn Nhân chính là học viên đầu tiên của chương trình Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu, Trường ĐHKHTN bảo vệ luận văn tốt nghiệp.
Tạ Văn Nhân (đứng giữa) cùng các thầy cô trong Hội đồng chấm luận văn tốt nghiệp Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu.
Sẽ không có gì đáng nói nhiều về một lễ bảo vệ luận văn thạc sĩ nếu không có những điều đặc biệt nào đó.
Học viên đầu tiên của một chương trình đào tạo thạc sĩ mới, ở một cơ sở đào tạo lớn như trường ĐHKHTN, là đặc biệt.
Một Hội đồng chấm luận văn thạc sĩ đậm chất liên ngành với các chuyên gia, nhà khoa học từ các lĩnh vực Toán học, Tin học, Sinh học, cùng đánh giá cao các kết quả nghiên cứu của học viên, cũng là điều đặc biệt.
Và điều đặc biệt nhất có lẽ đến từ chính học viên Tạ Văn Nhân.
Xuất phát từ nền tảng kĩ sư tốt nghiệp trường Đại học Giao thông vận tải, nhưng với niềm đam mê, yêu thích với học tập và nghiên cứu khoa học, Nhân đã có những bước chuyển dịch trong công việc của mình để bén duyên với một ngành học hết sức mới mẻ: Khoa học Dữ liệu.
Sau hai năm miệt mài học tập và nghiên cứu, Nhân đã hoàn thành và bảo vệ xuất sắc luận văn của mình với đề tài “Ứng dụng phương pháp dóng hàng trình tự cho bài toán dự đoán biến thể gene dưới sự hướng dẫn của PGS.TS. Nguyễn Thị Hồng Minh, giảng viên Khoa Toán - Cơ -Tin học, Trường ĐHKHTN, Đại học Quốc gia Hà Nội.
Lựa chọn một đề tài trong lĩnh vực Tin Sinh học cho luận văn của mình, Tạ Văn Nhân rất mong muốn được tìm hiểu và vận dụng các công cụ của Toán học, Thống kê, Tin học vào giải quyết các bài toán Sinh học phức tạp với lượng dữ liệu khổng lồ nhưng nhiều tiềm năng áp dụng trong thực tiễn.
Tạ Văn Nhân và giáo viên hướng dẫn PGS.TS. Nguyễn Thị Hồng Minh, Khoa Toán – Cơ -Tin học, Trường ĐHKHTN. Theo Tạ Văn Nhân, công nghệ giải trình tự DNA đang ngày càng trở nên nhanh chóng và dễ dàng thực hiện.
Tuy nhiên, cũng theo đó mà các dữ liệu thu thập được trở nên vô cùng lớn, cần phải có những hệ thống đủ mạnh để xử lý và phân tích dữ liệu một cách chính xác và hiệu quả.
Trong nghiên cứu của mình, Nhân đã tập trung vào bài toán dóng hàng trình tự với mục tiêu tìm kiếm các biến thể gene của các mẫu trình tự khi ráp với một bộ gene tham chiếu.
Đã có nhiều kết quả nghiên cứu liên quan tới phương pháp cũng như phát triển công cụ dóng hàng trình tự.
Tuy nhiên vấn đề cải thiện thời gian thực hiện, mức độ chính xác và phạm vi áp dụng của các kĩ thuật dóng hàng vẫn là chủ đề cần được phát triển.
Trong luận văn, Tạ Văn Nhân đã phát triển thuật toán dóng hàng dựa trên chuyển dạng Burrows-Wheeler và thuật toán Smith-Waterman, đề xuất cải tiến để tăng hiệu quả về thời gian của thuật toán, cũng như khả năng triển khai thuật toán trên các hạ tầng tính toán phổ dụng với kĩ thuật tương tranh.
Đồng thời áp dụng thuật toán để khám phá trong phạm vi rộng hơn các biến thể gen so với một số nghiên cứu trước đây, cơ sở để dự đoán mức độ ảnh hưởng của các biến thể đến chức năng của protein.
Một trong những kết quả đáng ghi nhận là: tác giả đã tìm được 7362 biến thể trên 5059 gene có khả năng làm thay đổi chức năng của các protein.
Một số lượng các gene này giống với các gene đột biến trong các nghiên cứu đã được công bố.
Theo đánh giá từ hội đồng chấm luận văn, phương pháp nghiên cứu mà học viên áp dụng có độ tin cậy, có thể được áp dụng rộng rãi với các bộ dữ liệu khác nhau và thời gian thực hiện nhanh.
Tuy còn những hạn chế nhất định do thời gian cũng như trình độ nghiên cứu, nhưng đây là một kết quả có ý nghĩa trong bối cảnh vấn đề dự đoán đột biến luôn là một thách thức đối với các nhà nghiên cứu, đồng thời thể hiện sự nỗ lực của học viên.
Mong muốn tiếp tục phát triển đề tài nghiên cứu ở bậc tiến sĩ của học viên Tạ Văn Nhân đã được các thầy cô hoàn toàn ủng hộ.
Chia sẻ sau buổi lễ bảo vệ luận văn tốt nghiệp Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu, Tạ Văn Nhân cho biết: “Việc học Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu với em là một sự tình cờ.
Đầu tiên, em có ý định tìm học một ngành nào đó có thể hỗ trợ cho công việc hiện tại và phát huy được thứ mà mình đam mê trước đây là Toán học.
Em đã tra tìm thông tin của nhiều trường đại học và thấy có thông tin tuyển sinh đào tạo Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu của trường ĐHKHTN. Nhận thấy ngành học có những yêu cầu và nội dung phù hợp với nguyện vọng bản thân, đồng thời là ngành học có nhiều tiềm năng phát triển nên em đã nộp đơn dự thi đầu vào Thạc sĩ chuyên ngành này. Hiện tại, Nhân đã đầu quân cho một công ty hoạt động nghiên cứu và dịch vụ trong lĩnh vực Tin Sinh học.
Tiếp theo Nhân, sắp tới đây sẽ có nhiều học viên cao học Khoa học Dữ liệu được đào tạo tại Trường ĐHKHTN tốt nghiệp và trở thành chuyên gia trong lĩnh vực khoa học mới mẻ này.
Với sự phát triển của công nghệ giải trình tự thế hệ mới (NGS), nhu cầu về một chương trình phân tích trình tự chính xác, tiện lợi và kịp thời là vô cùng cần thiết giúp xác định các đột biến gây bệnh trong các mẫu phân tích.
Dóng hàng trình tự đóng vai trò quan trọng trong việc xác định được các vùng chức năng quan trọng của gene/protein, từ đó dự đoán vai trò của đột biến trong mối tương quan với các thành phần sinh học khác trên kiểu hình gây bệnh.
Dự đoán đột biến là bước tiền đề quan trọng cho các nghiên cứu thực nghiệm, lâm sàng tiếp theo.
Đây là bài toán thường gặp trong các phân tích gen trong thực tiễn phân tích, xét nghiệm phục vụ chẩn đoán bệnh.
Vì vậy, đề tài luận văn có tính cấp thiết, thời sự, ý nghĩa khoa học và thực tiễn ở nước ta hiện nay - PGS.TS. Trịnh Hồng Thái, khoa Sinh học, Trường ĐHKHTN, ĐHQGHN, cán bộ phản biện.
“Em cảm thấy mình rất may mắn và đúng đắn khi đã chọn học Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu tại trường ĐHKHTN vì: Chương trình học bài bản, giống như chương trình của một số trường Đại học nổi tiếng trên thế giới.
Các thầy cô đã truyền đạt kiến thức rất hữu ích với sự vô tư và nhiệt tình với học viên.
Hơn nữa, học phí của chương trình lại rất thấp - Tạ Văn Nhân, tân Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu khóa 1, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN chia sẻ.