Trang chủ Góc Video Video VinIF Bài giảng đại chúng về giải Nobel Y Sinh năm 2022

Bài giảng đại chúng về giải Nobel Y Sinh năm 2022

⭐️ Bài giảng: Từ giải mã hệ gen người cổ đại đến giải Nobel Y học năm 2022.

⭐️ Diễn giả: GS.TS. Nông Văn Hải – Viện Nghiên cứu Hệ gen, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam.

GS.TS Nông Văn Hải hiện là Chủ tịch Hội đồng Khoa học Viện Nghiên cứu hệ gen, Nguyên Viện trưởng Viện Nghiên cứu hệ gen, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam. Năm 1989, Giáo sư tốt nghiệp tiến sĩ tại CHDC Đức về sinh học phân tử trở về cống hiến cho khoa học nước nhà tập trung vào các lĩnh vực: Sinh học, Sinh học phân tử, Công nghệ sinh học. GS.TS. Nông Văn Hải là đồng tác giả 1 bằng sáng chế (Patent) CHLB Đức, có trên 50 công trình công bố quốc tế và hơn 150 bài báo và một số sách tham khảo trong nước. Một số công trình nghiên cứu tiêu biểu của GS là: “Nghiên cứu gen và hệ gen người Việt Nam, 2019”, “Giải trình tự toàn bộ hệ gen biểu hiện (exome) ở một số con/cháu của các nạn nhân chất độc da cam/ dioxin bị thiểu năng trí tuệ, 2019”, “Giải mã hệ gen lục lạp của Sâm Ngọc Linh, 2018”.

⭐️ Bài giảng “Từ giải mã hệ gen người cổ đại đến giải Nobel Y học năm 2022”

Abstract: Giải Nobel Y Sinh năm 2022 được trao cho GS. Svante Pääbo, nhà khoa học người Thuỵ Điển, sinh năm 1955, Viện trưởng Viện Max Planck về Nhân chủng học tiến hoá, Leipzig (Đức). Phát minh của Svante Pääbo đã cung cấp thông tin quan trọng về sự giao phối giữa các loài người cổ đại, khi người Homo sapiens di cư ra khỏi châu Phi, để lại những dấu vết trong hệ gen của chúng ta ngày nay. Nghiên cứu hệ gen học người cổ đại cùng với hệ gen học các quần thể người hiện đại, trong đó có người Việt Nam, mở ra những hướng đi quan trọng cho khoa học hệ gen nói chung, cũng như cho những lĩnh vực liên quan, như tin sinh học, biochips và các ứng dụng thiết thực của hệ gen học trong y-sinh-dược học và đời sống con người.

⭐️ Bài giảng được điều phối bởi TS. Võ Sỹ Nam – Giám đốc khoa học, Đồng sáng lập Công ty CP GeneStory.

⭐️ Bài giảng nằm trong khuôn khổ chương trình Lễ công bố và sơ kết các dự án Khoa học Công nghệ và Văn hóa Lịch sử – sự kiện có quy mô lớn nhất của Quỹ VINIF.

BÀI MỚI NHẤT

Mạng nơ-ron tăng vọt trong hệ thống Neuromorphic hiện đại (Phần 3): Phần cứng

Hệ thống phần cứng ở mức caoHệ thống phần cứng ở mức cao được chia thành các triển khai mạch tương tự, mạch số...

Mạng nơ-ron tăng vọt trong hệ thống Neuromorphic hiện đại (Phần 2)

Một trong những câu hỏi quan trọng liên quan đến tính toán neuromorphic là sử dụng mô hình mạng nơ-ron nào? Mô hình mạng nơ-ron xác định những thành phần nào tạo nên mạng, cách các thành phần đó hoạt động và tương tác. Ví dụ, các thành phần phổ biến của mô hình mạng nơ-ron là các nơ-ron và khớp thần kinh (synapse), lấy cảm hứng từ các mạng nơ-ron sinh học. Khi xác định mô hình mạng nơ-ron, người ta cũng phải xác định các mô hình cho từng thành phần (ví dụ: mô hình nơ-ron và mô hình synapse); các mô hình thành phần chi phối cách thành phần đó hoạt động.

Mạng nơ-ron tăng vọt trong hệ thống Neuromorphic hiện đại (Phần 1)

Mạng nơ-ron tăng vọt (Spiking Neural Network – SNN) được giới thiệu bởi các nhà nghiên cứu tại Đại học Heidelberg và Đại học Bern. Mạng nơ-ron tăng vọt bắt chước gần giống mạng nơ-ron tự nhiên, có khả năng xử lý thông tin theo thời gian thực và tiết kiệm năng lượng. SNN sử dụng các xung điện (spikes) để truyền thông tin giữa các nơ-ron. Thay vì truyền tín hiệu liên tục như các mạng nơ-ron truyền thống, SNN truyền các xung điện rời rạc tại các thời điểm cụ thể khi điện thế màng của nơ-ron vượt qua một ngưỡng nhất định. SNN lấy một tập hợp các xung tăng vọt làm ngõ vào và tạo ra một tập hợp các xung tăng vọt làm ngõ ra (một loạt các xung tăng vọt thường được gọi là các chuỗi xung tăng vọt). Tế bào thần kinh kích hoạt khi điện thế màng chạm ngưỡng, gửi tín hiệu đến các tế bào thần kinh lân cận, làm tăng hoặc giảm điện thế của chúng để đáp lại tín hiệu. Các thành phần quan trọng của mạng SNN là mô hình nơ-ron thần kinh, khớp thần kinh (synapse), STDP (spike-timing-dependent plasticity), v.v.

Tạo hình cục bộ liên tục có hỗ trợ nhiệt và rung siêu âm – Công nghệ sáng tạo cho sản phẩm thay thế...

Trong thời kỳ kinh tế số và toàn cầu hóa, các doanh nghiệp đang đối mặt với nhiều thách thức như giảm chi phí, nâng cao chất lượng sản phẩm và nhanh chóng đưa sản phẩm ra thị trường. Để giải quyết những vấn đề này, việc áp dụng các công nghệ sản xuất tiên tiến kết hợp với kỹ thuật số hiện đại là chìa khóa thành công.Một trong những công nghệ nổi bật hiện nay là công nghệ tạo hình cục bộ liên tục (ISF – Incremental Sheet Forming). Đây là phương pháp gia công kim loại độc đáo, trong đó một tấm kim loại được tạo hình từng bước nhờ chuyển động liên tục của một công cụ chuyên dụng. Điểm mạnh của ISF là khả năng tạo ra các hình dạng phức tạp mà các phương pháp truyền thống khó thực hiện, với độ chính xác cao và chi phí thấp hơn.

BÀI ĐỌC NHIỀU

Khái quát về mô hình dữ liệu quan hệ

Phần lớn hệ thống cơ sở dữ liệu hiện nay đều được xây dựng bằng mô hình dữ liệu quan hệ. Vậy mô hình...

Supervised Learning và Unsupervised Learning: Khác biệt là gì?

Supervised learning (Học có giám sát) và Unsupervised learning (Học không giám sát) là hai trong số những phương pháp kỹ thuật cơ bản...

Transformer Neural Network – Mô hình học máy biến đổi thế giới NLP

Năm 2017, Google công bố bài báo “Attention Is All You Need” thông tin về Transformer như tạo ra bước ngoặt mới trong lĩnh...

Khái quát về Data Pipeline

Dữ liệu là chìa khóa trong việc khám phá tri thức sâu rộng, nâng cao hiệu quả quy trình và thúc đẩy đưa ra...