[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_gene%20ontology{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_gene%20ontology":41},{"code":4,"data":5,"meta":21},"SUCCESS",{"latest":6,"mostCited":7,"vietnamFeatured":39,"vietnamLatest":40},[],[8,25],{"publicationId":9,"title":10,"originalTitle":11,"authorNames":12,"authorCount":16,"journalName":17,"vietnamJournal":18,"publishDate":19,"publishYear":20,"totalCitation":21,"url":22,"doi":23,"summary":24},"70246945-b911-41b3-82d2-a81a9c551911","NaviGO: công cụ tương tác để trực quan hóa và phân tích độ tương đồng cũng như tính gắn kết chức năng với gene ontology","NaviGO: interactive tool for visualization and functional similarity and coherence analysis with gene ontology",[13,14,15],"Qing Wei","Ishita K. Khan","Ziyun Ding",5,"BMC Bioinformatics",false,"2017-03-20",2017,null,"https:\u002F\u002Fbmcbioinformatics.biomedcentral.com\u002Farticles\u002F10.1186\u002Fs12859-017-1600-5","10.1186\u002Fs12859-017-1600-5","\u003Cp>\u003Cb>Phát triển công cụ tính toán\u003C\u002Fb> giới thiệu nền tảng trực quan hóa \u003Ci>NaviGO\u003C\u002Fi> hỗ trợ phân tích độ tương đồng chức năng và tính mạch lạc của các sản phẩm gen. Phần mềm tích hợp cơ sở dữ liệu \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">gene ontology\u003C\u002Fb> để định lượng mối liên kết mạng lưới phân tử, qua đó \u003Cb>cung cấp giao diện tương tác đa chiều\u003C\u002Fb> phục vụ diễn giải dữ liệu hệ gen học. Công cụ tối ưu hóa tốc độ truy vấn, dù khả năng tương thích phụ thuộc vào chất lượng chú giải đầu vào.\u003C\u002Fp>",{"publicationId":26,"title":27,"originalTitle":28,"authorNames":29,"authorCount":33,"journalName":17,"vietnamJournal":18,"publishDate":34,"publishYear":35,"totalCitation":21,"url":36,"doi":37,"summary":38},"603f59d8-e3c0-4830-ba4f-244ae52e4988","Phương pháp nâng cao tính biểu đạt của các chú giải Gene Ontology bằng cách tiếp cận hợp thành","A method for increasing expressivity of Gene Ontology annotations using a compositional approach",[30,31,32],"Rachael P Huntley","Midori A Harris","Yasmin Alam-Faruque",18,"2014-05-21",2014,"https:\u002F\u002Fbmcbioinformatics.biomedcentral.com\u002Farticles\u002F10.1186\u002F1471-2105-15-155","10.1186\u002F1471-2105-15-155","\u003Cp>\u003Cb>Nghiên cứu phương pháp luận\u003C\u002Fb> đề xuất cách tiếp cận cấu thành nhằm nâng cao độ biểu đạt cho hệ thống chú giải sinh học. Tác giả phát triển công cụ mở rộng ngữ nghĩa cho \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">gene ontology\u003C\u002Fb> bằng cách kết hợp thuật ngữ chuẩn với các quan hệ ngữ cảnh, qua đó \u003Cb>gia tăng đáng kể độ đặc hiệu\u003C\u002Fb> khi phân tích tập dữ liệu thông lượng cao. Giải pháp giúp chuyển giao tri thức chính xác giữa các loài, dù đòi hỏi quy chuẩn hóa phức tạp.\u003C\u002Fp>",[],[],{"code":4,"data":42,"meta":21},{"id":43,"title":44,"description":45,"content":46,"term":43,"englishTitle":21,"synonyms":21,"definition":21,"discipline":21,"references":21,"faqs":21,"createUser":47,"publishUser":51,"keywords":55,"keywordCount":21,"enrichTopicLink":18,"status":56,"createTime":57,"updateTime":58,"publishTime":59,"linkEnrichedTime":21,"publicationScanTime":60,"contentErrorMessage":21,"viewCount":61,"wikidataId":21,"relateTopics":62},"gene ontology","Gene ontology là gì? Các bài nghiên cứu khoa học liên quan","Gene Ontology là hệ thống từ vựng chuẩn hóa dùng để mô tả chức năng gene, quá trình sinh học và vị trí tế bào của sản phẩm gene trên toàn hệ gen. GO được tổ chức theo ba miền chính—chức năng phân tử, quá trình sinh học và thành phần tế bào—dưới dạng đồ thị không chu trình có hướng (DAG) cho phép biểu diễn phân cấp linh hoạt. ","\u003Cdiv>\u003Ch2>Giới thiệu về Gene Ontology\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Gene Ontology (GO) là một hệ thống chuẩn hóa được phát triển để mô tả chức năng của các gene và sản phẩm của chúng trên quy mô toàn hệ gen. Mục tiêu của GO là cung cấp một bộ từ vựng nhất quán để mô tả các thuộc tính của gene trong mọi sinh vật, từ vi khuẩn đến người. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh dữ liệu genomics ngày càng phong phú và cần được chú thích theo cách có thể so sánh và phân tích xuyên loài.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>GO được phát triển từ cuối những năm 1990 bởi \u003Ca href=\"http:\u002F\u002Fgeneontology.org\">Gene Ontology Consortium\u003C\u002Fa>, bao gồm các nhóm nghiên cứu sinh học và tin sinh học từ nhiều trung tâm nghiên cứu quốc tế. Dự án được khởi đầu để giải quyết sự thiếu nhất quán trong mô tả chức năng gene giữa các cơ sở dữ liệu khác nhau, đặc biệt trong thời kỳ bùng nổ dữ liệu sequencing. Từ đó, GO trở thành một phần cốt lõi trong lĩnh vực phân tích dữ liệu omics và nghiên cứu sinh học hệ thống.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Một đặc điểm quan trọng của GO là khả năng mở rộng và liên kết giữa các đối tượng sinh học theo hệ thống phân cấp. Các khái niệm trong GO được trình bày dưới dạng Directed Acyclic Graph (DAG), trong đó mỗi node đại diện cho một thuật ngữ sinh học, còn các cạnh mô tả mối quan hệ phân cấp như \"is_a\" hoặc \"part_of\". Điều này cho phép mô tả một cách linh hoạt và giàu ngữ nghĩa hơn so với hệ thống phân loại dạng cây truyền thống.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Cấu trúc và ba lĩnh vực chính của GO\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Gene Ontology được chia thành ba miền lớn (ontological domains), phản ánh ba khía cạnh cơ bản của sinh học phân tử:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Biological Process (BP)\u003C\u002Fstrong>: mô tả chuỗi các sự kiện sinh học có mục tiêu cụ thể, ví dụ như \"DNA repair\" hoặc \"apoptotic process\".\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Molecular Function (MF)\u003C\u002Fstrong>: mô tả hoạt động phân tử cơ bản, như \"ATP binding\" hoặc \"kinase activity\".\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Cellular Component (CC)\u003C\u002Fstrong>: mô tả vị trí trong tế bào nơi xảy ra chức năng hoặc quá trình, ví dụ \"nucleus\", \"ribosome\".\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Mỗi miền có một hệ thống phân cấp riêng, độc lập nhưng có thể chồng lặp về ý nghĩa sinh học. Ví dụ, một protein kinase có thể được gán với các thuật ngữ thuộc cả MF (kinase activity), BP (signal transduction), và CC (plasma membrane).\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Dữ liệu GO được tổ chức dưới dạng DAG, cho phép một thuật ngữ có nhiều cha (parent terms) và con (child terms), giúp biểu diễn tính phân cấp đồng thời vẫn linh hoạt trong mô tả chức năng phức tạp. Mối quan hệ giữa các thuật ngữ bao gồm:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Ccode>is_a\u003C\u002Fcode>: biểu thị phân loại (ví dụ: \"nuclear chromosome\" is_a \"chromosome\")\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Ccode>part_of\u003C\u002Fcode>: biểu thị thành phần (ví dụ: \"mitochondrial membrane\" part_of \"mitochondrion\")\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Ccode>regulates\u003C\u002Fcode>: điều khiển tiến trình khác\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Chú giải gene (Gene annotation) bằng GO\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Annotation là quá trình gán các thuật ngữ GO cho gene hoặc sản phẩm gene. Các chú giải này được thực hiện dựa trên nhiều phương pháp, từ thực nghiệm đến tính toán. Điều này cho phép các nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn về chức năng sinh học của các gene mới hoặc chưa rõ vai trò.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Các kiểu annotation phổ biến:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Experimental (EXP, IDA, IMP...)\u003C\u002Fstrong>: dựa trên bằng chứng thực nghiệm.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Computational (ISS, IEA...)\u003C\u002Fstrong>: dựa trên so sánh chuỗi hoặc mô hình máy học.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Author statement (TAS, NAS)\u003C\u002Fstrong>: trích dẫn từ tài liệu đã công bố.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Annotation thường được trình bày dưới dạng bảng, ví dụ:\u003C\u002Fp>\n\u003Ctable border=\"1\">\n  \u003Ctbody>\u003Ctr>\n    \u003Cth>Gene\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>GO Term\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Aspect\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Evidence Code\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Source\u003C\u002Fth>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>TP53\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>apoptotic process\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>BP\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>IMP\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>PubMed:123456\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>BRCA1\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>DNA repair\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>BP\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>IDA\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>PubMed:789012\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Ch2>Chuẩn cú pháp và định dạng của file GO\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Dữ liệu Gene Ontology được phát hành định kỳ dưới hai định dạng chính là OBO (Open Biomedical Ontologies) và OWL (Web Ontology Language). Mỗi định dạng phục vụ một mục tiêu khác nhau – OBO có cú pháp đơn giản, phù hợp cho xử lý nhanh; OWL hỗ trợ các tính năng logic phức tạp trong Semantic Web.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Ví dụ một đoạn dữ liệu định nghĩa một thuật ngữ GO theo cú pháp OBO:\u003C\u002Fp>\n\u003Cpre>[Term]\nid: GO:0006915\nname: apoptotic process\nnamespace: biological_process\ndef: \"A programmed cell death process...\" [GOC:mtg_apoptosis]\nis_a: GO:0012501 ! programmed cell death\n\u003C\u002Fpre>\n\u003Cp>Trong đó, các khóa \u003Ccode>id\u003C\u002Fcode>, \u003Ccode>name\u003C\u002Fcode>, \u003Ccode>namespace\u003C\u002Fcode>, \u003Ccode>def\u003C\u002Fcode> và \u003Ccode>is_a\u003C\u002Fcode> là tiêu chuẩn và giúp các công cụ tự động có thể đọc hiểu nội dung ontology. Các định dạng này được sử dụng trong các công cụ như \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.ebi.ac.uk\u002Fols\u002Fontologies\u002Fgo\">OLS (Ontology Lookup Service)\u003C\u002Fa> hoặc \u003Ca href=\"http:\u002F\u002Fwww.obofoundry.org\u002F\">OBO Foundry\u003C\u002Fa>.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Một điểm đáng chú ý là GO không đứng một mình mà liên kết với nhiều ontology khác trong lĩnh vực y sinh học như:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>ChEBI\u003C\u002Fstrong> (Chemical Entities of Biological Interest)\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>UBERON\u003C\u002Fstrong> (Anatomy Ontology)\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>CL\u003C\u002Fstrong> (Cell Ontology)\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Việc liên kết này giúp mô tả toàn diện mối quan hệ giữa các phân tử, tế bào, cấu trúc giải phẫu và quá trình sinh học.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Công cụ và cơ sở dữ liệu GO\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Để khai thác hiệu quả Gene Ontology, nhiều công cụ và cơ sở dữ liệu đã được phát triển nhằm hỗ trợ truy vấn, phân tích và trình bày dữ liệu liên quan đến GO. Các công cụ này phục vụ nhiều mục đích: từ tra cứu đơn giản, phân tích enrichment, đến tích hợp với pipeline sinh tin học toàn diện.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Một số nền tảng chính:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Ca href=\"http:\u002F\u002Famigo.geneontology.org\">AmiGO\u003C\u002Fa>: giao diện web chính thức của GO Consortium, cho phép tra cứu và duyệt ontology theo từng domain, xem chi tiết các annotation gene.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.ebi.ac.uk\u002FQuickGO\u002F\">QuickGO\u003C\u002Fa>: công cụ từ EMBL-EBI, cho phép tìm kiếm, lọc và tải dữ liệu annotation, có API mạnh mẽ cho tự động hóa.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.gsea-msigdb.org\u002F\">GSEA\u002FMSigDB\u003C\u002Fa>: sử dụng GO để thực hiện phân tích enrichment trên các bộ gene biểu hiện.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdavid.ncifcrf.gov\u002F\">DAVID\u003C\u002Fa>: công cụ đa chức năng tích hợp nhiều loại phân tích, bao gồm enrichment theo GO, KEGG, Reactome.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Bên cạnh đó, nhiều hệ thống phân tích gene như Enrichr, Metascape, hoặc g:Profiler cũng hỗ trợ GO như một ontology nền cho chú giải chức năng. Các công cụ này thường tích hợp thêm visual hóa kết quả dưới dạng biểu đồ thanh, biểu đồ mạng, hoặc bản đồ nhiệt, giúp việc diễn giải kết quả trở nên trực quan hơn.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Ứng dụng trong phân tích sinh học - Gene set enrichment\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Một ứng dụng nổi bật của Gene Ontology là phân tích enrichment, thường được dùng để kiểm tra xem liệu một danh sách gene có được biểu hiện đặc biệt (ví dụ từ RNA-seq hoặc microarray) có tập trung vào các quá trình sinh học cụ thể hay không. Phân tích này cung cấp cái nhìn hệ thống về chức năng gene và có thể định hướng nghiên cứu tiếp theo.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Phương pháp phổ biến:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Hypergeometric Test\u003C\u002Fstrong>: so sánh tần suất xuất hiện của một GO term trong danh sách gene so với nền.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Gene Set Enrichment Analysis (GSEA)\u003C\u002Fstrong>: không cần ngưỡng chọn gene, dựa trên xếp hạng toàn bộ gene để phát hiện các bộ gene \"giàu\" trong dữ liệu.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Công thức tính p-value trong hypergeometric test:\u003C\u002Fp>\n\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\nP(X = k) = \\frac{{\\binom{K}{k} \\binom{N-K}{n-k}}}{{\\binom{N}{n}}}\n\u003C\u002Fscript>\n\u003Cp>Trong đó:\n\u003C\u002Fp>\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">N\u003C\u002Fscript>: tổng số gene trong nền\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">K\u003C\u002Fscript>: số gene trong nền có GO term cụ thể\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">n\u003C\u002Fscript>: số gene trong tập cần phân tích\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">k\u003C\u002Fscript>: số gene có GO term cụ thể trong tập n\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Kết quả phân tích enrichment thường được trình bày dưới dạng bảng với các cột như GO term, số lượng gene, p-value, FDR (false discovery rate). Một số công cụ còn cung cấp biểu đồ volcano hoặc biểu đồ cây để mô tả mối liên hệ giữa các GO term enriched.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Thách thức và giới hạn hiện tại\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Dù GO rất hữu ích, vẫn tồn tại một số hạn chế kỹ thuật và sinh học. Thứ nhất, không phải tất cả gene đều được chú giải đầy đủ – đặc biệt là ở các loài ít được nghiên cứu. Điều này tạo ra sự thiên lệch (bias) nghiêm trọng trong phân tích enrichment.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Thứ hai, các annotation tự động hoặc dựa trên homology có thể thiếu chính xác nếu không có xác thực thực nghiệm. Các vấn đề khác bao gồm:\n\u003C\u002Fp>\u003Cul>\n  \u003Cli>Không đồng nhất về chất lượng annotation giữa các cơ sở dữ liệu.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Các GO term đôi khi trùng lặp hoặc mơ hồ về nghĩa sinh học.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Ontology thay đổi thường xuyên, ảnh hưởng đến reproducibility nếu không kiểm soát phiên bản.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Việc giải thích kết quả GO analysis đòi hỏi hiểu biết sâu về bối cảnh sinh học, nếu không dễ dẫn đến overinterpretation – ví dụ đưa ra giả định quá mức từ một vài GO term enriched có p-value nhỏ.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Phát triển và cải tiến GO\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Gene Ontology Consortium thường xuyên cập nhật và mở rộng các thuật ngữ, mối quan hệ và annotation. Các sáng kiến mở rộng bao gồm:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Thêm các GO term mô tả chức năng phân tử mới (ví dụ: RNA editing, protein phase separation).\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Liên kết với các ontology khác (ChEBI, CL, Uberon) để tạo mạng lưới liên ngành.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Ứng dụng học máy để phát hiện các mối quan hệ tiềm ẩn giữa GO term và dữ liệu sinh học mới.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Một ví dụ là dự án \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgeneontology\u002Fgo-annotation\">GO Annotation Quality\u003C\u002Fa>, hướng đến việc chuẩn hóa chất lượng và tăng độ bao phủ của annotation. Ngoài ra, tích hợp dữ liệu từ scRNA-seq và proteomics đang giúp GO phản ánh đúng hơn thực tế sinh học đa chiều.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Case study: Ứng dụng GO trong nghiên cứu ung thư\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Trong một nghiên cứu về ung thư vú, các nhà khoa học sử dụng RNA-seq để phân tích biểu hiện gene giữa mô ung thư và mô lành. Sau khi xác định các gene biểu hiện khác biệt, họ sử dụng phân tích GO enrichment để tìm hiểu quá trình sinh học liên quan.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Kết quả cho thấy các GO term như \"cell cycle checkpoint\", \"DNA damage response\", và \"positive regulation of cell proliferation\" được enriched mạnh mẽ. Điều này phù hợp với sinh lý bệnh học của ung thư – vốn gắn với rối loạn kiểm soát chu trình tế bào và tăng sinh mất kiểm soát.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Phân tích tiếp theo sử dụng dữ liệu từ \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.cbioportal.org\u002F\">cBioPortal\u003C\u002Fa> và công cụ GSEA đã giúp xác định các con đường liên quan đến p53 và BRCA1, từ đó gợi ý hướng điều trị cá nhân hóa dựa trên đột biến và biểu hiện gene.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Tổng kết và định hướng tương lai\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Gene Ontology là công cụ nền tảng trong phân tích dữ liệu sinh học hiện đại. Từ chú giải gene đến phân tích hệ thống, GO cho phép các nhà nghiên cứu tiếp cận dữ liệu phức tạp một cách logic và chuẩn hóa. Dù còn nhiều thách thức, GO vẫn là trụ cột trong lĩnh vực ontology sinh học.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Tương lai của GO sẽ gắn liền với công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo, annotation tự động, và tích hợp dữ liệu omics toàn diện. Việc giữ tính mở, chuẩn hóa và cộng tác quốc tế sẽ tiếp tục là yếu tố quyết định thành công của hệ sinh thái GO.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Tài liệu tham khảo\u003C\u002Fh2>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>The Gene Ontology Consortium. “The Gene Ontology resource: enriching a GOld mine.” Nucleic Acids Research, 2021. \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Facademic.oup.com\u002Fnar\u002Farticle\u002F49\u002FD1\u002FD325\u002F6006196\">Nguồn\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Carbon, S. et al. “Expansion of the Gene Ontology knowledgebase and resources.” Nucleic Acids Research, 2021. \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Facademic.oup.com\u002Fnar\u002Farticle\u002F49\u002FD1\u002FD325\u002F6006196\">Nguồn\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Mi, H., et al. “PANTHER version 16: a revised family classification, tree-based classification tool.” Nucleic Acids Research, 2019. \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Facademic.oup.com\u002Fnar\u002Farticle\u002F47\u002FD1\u002FD419\u002F5160900\">Nguồn\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Huang, D.W., Sherman, B.T., & Lempicki, R.A. “Systematic and integrative analysis of large gene lists using DAVID Bioinformatics Resources.” Nature Protocols, 2009. \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.nature.com\u002Farticles\u002Fnprot.2008.211\">Nguồn\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Ashburner, M. et al. “Gene ontology: tool for the unification of biology.” Nature Genetics, 2000. \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.nature.com\u002Farticles\u002Fng0500_25\">Nguồn\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Subramanian, A. et al. “Gene set enrichment analysis: A knowledge-based approach for interpreting genome-wide expression profiles.” PNAS, 2005. \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.pnas.org\u002Fdoi\u002F10.1073\u002Fpnas.0506580102\">Nguồn\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003C\u002Fdiv>",{"id":48,"researcherId":21,"name":49,"imageUrl":50},2681,"Cuong Ta","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocKFuWh0ZD601Hp0_V_2xAK3kIOs20Kyv3V5ZLBo6fwfjyymJYzE=s96-c",{"id":52,"researcherId":21,"name":53,"imageUrl":54},2633,"Hoài Đặng","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLVXVafUxrnnC_H60UeQdpLE3UgeKGCSesypz_6Vi59B-n9C41A=s96-c",[43],"PUBLISHED","2025-05-26T09:58:29.469+00:00","2026-09-05T11:31:54.323+00:00","2025-06-16T02:35:58.470+00:00","2026-09-05T11:31:54.317+00:00",394,[63,73,83,88,98,109,114,119,124,134],{"id":64,"title":65,"term":64,"englishTitle":66,"definition":67,"discipline":68,"disciplineCode":69,"disciplineLabel":70,"disciplineColor":71,"disciplineIcon":72},"ion clorua","Ion clorua là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học liên quan","Chloride ion","Ion clorua (Cl⁻) là anion đơn nguyên tử mang điện tích âm một đơn vị, hình thành khi nguyên tử clo nhận thêm một electron để đạt cấu hình electron bền vững của khí hiếm argon.","NATURAL_SCIENCES","natural-sciences","Khoa học tự nhiên","#0E9F9C","atom",{"id":74,"title":75,"term":74,"englishTitle":76,"definition":77,"discipline":78,"disciplineCode":79,"disciplineLabel":80,"disciplineColor":81,"disciplineIcon":82},"n butyl cyanoacrylate","N butyl cyanoacrylate (NBCA) là gì?","n-butyl cyanoacrylate","N butyl cyanoacrylate (NBCA) là một este alkyl của acid 2-cyanoacrylic, hoạt động như một loại keo sinh học y tế dạng lỏng có khả năng trùng hợp anion cực nhanh khi tiếp xúc với dịch mô hoặc máu để bít tắc mạch máu và kết dính mép vết thương.","MEDICAL_HEALTH_SCIENCES","medical-health-sciences","Khoa học y - dược","#D6336C","stethoscope",{"id":84,"title":85,"term":84,"englishTitle":86,"definition":87,"discipline":68,"disciplineCode":69,"disciplineLabel":70,"disciplineColor":71,"disciplineIcon":72},"hamilton","Hamilton là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học liên quan","Hamiltonian","Hamilton (Hamiltonian) là hàm số hoặc toán tử trong vật lý và toán học biểu diễn tổng năng lượng của một hệ thống, đóng vai trò hạt nhân trong cơ học giải tích cổ điển và phương trình Schrödinger của cơ học lượng tử.",{"id":89,"title":90,"term":89,"englishTitle":91,"definition":92,"discipline":93,"disciplineCode":94,"disciplineLabel":95,"disciplineColor":96,"disciplineIcon":97},"số biot","Số biot là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học liên quan","Biot number","Số Biot (Bi) là một đại lượng vô thứ nguyên trong truyền nhiệt, biểu thị tỷ số giữa trở kháng nhiệt dẫn truyền bên trong vật thể rắn và trở kháng nhiệt đối lưu tại bề mặt của nó.","ENGINEERING_TECHNOLOGY","engineering-technology","Kỹ thuật và công nghệ","#5B62F4","cpu",{"id":99,"title":100,"term":101,"englishTitle":102,"definition":103,"discipline":104,"disciplineCode":105,"disciplineLabel":106,"disciplineColor":107,"disciplineIcon":108},"dịch thơ","Dịch thơ (poetry translation) là gì?","Dịch thơ","poetry translation","Dịch thơ là hoạt động chuyển dịch tác phẩm thi ca từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác, đòi hỏi sự tái tạo đồng thời cấu trúc nhạc tính, nhịp điệu, hình tượng nghệ thuật và chiều sâu ngữ nghĩa của nguyên tác trong hệ thống thẩm mỹ của ngôn ngữ tiếp nhận.","HUMANITIES","humanities","Nhân văn và nghệ thuật","#9333EA","book-open",{"id":110,"title":111,"term":110,"englishTitle":112,"definition":113,"discipline":78,"disciplineCode":79,"disciplineLabel":80,"disciplineColor":81,"disciplineIcon":82},"thông liên thất phần cơ","Thông liên thất phần cơ (muscular VSD) là gì?","Muscular Ventricular Septal Defect","dị tật tim bẩm sinh đặc trưng bởi một hoặc nhiều lỗ thông khiếm khuyết có toàn bộ chu vi được bao bọc bởi mô cơ nằm trong vách bè cơ ngăn cách hai tâm thất.",{"id":115,"title":116,"term":115,"englishTitle":117,"definition":118,"discipline":78,"disciplineCode":79,"disciplineLabel":80,"disciplineColor":81,"disciplineIcon":82},"hình thái hệ thống ống tủy","Hình thái hệ thống ống tủy là gì? Phân loại và đặc điểm","root canal system morphology","Hình thái hệ thống ống tủy là tập hợp các đặc tính giải phẫu không gian ba chiều của khoang rỗng bên trong chân răng, bao gồm số lượng, kích thước, độ cong, sự phân nhánh và đường đi của các ống tủy từ sàn buồng tủy đến vùng cuống răng.",{"id":120,"title":121,"term":120,"englishTitle":122,"definition":123,"discipline":93,"disciplineCode":94,"disciplineLabel":95,"disciplineColor":96,"disciplineIcon":97},"hình ảnh chân thực","Hình ảnh chân thực là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan","Photorealistic image","Hình ảnh chân thực là hình ảnh mô phỏng hoặc tái tạo trường bức xạ ánh sáng, màu sắc và cấu trúc không gian của cảnh vật với độ chuẩn xác vật lý cao, tạo ra ấn tượng thị giác tương đương với nhận thức cảnh thực đối với người quan sát.",{"id":125,"title":126,"term":125,"englishTitle":127,"definition":128,"discipline":129,"disciplineCode":130,"disciplineLabel":131,"disciplineColor":132,"disciplineIcon":133},"chính sách phát triển","Chính sách phát triển là gì? Nghiên cứu khoa học liên quan","Development policy","Chính sách phát triển là hệ thống các quyết định, định hướng chiến lược và biện pháp can thiệp có chủ đích của nhà nước nhằm thúc đẩy chuyển dịch cơ cấu kinh tế, nâng cao năng lực con người, bảo đảm công bằng xã hội và duy trì tính bền vững về môi trường trong dài hạn.","SOCIAL_SCIENCES","social-sciences","Khoa học xã hội","#E08600","users",{"id":135,"title":136,"term":135,"englishTitle":137,"definition":138,"discipline":129,"disciplineCode":130,"disciplineLabel":131,"disciplineColor":132,"disciplineIcon":133},"dịch vụ cư trú nhóm","Dịch vụ cư trú nhóm là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học","Group residential services","Dịch vụ cư trú nhóm là mô hình chăm sóc và cung cấp nơi ở cộng đồng quy mô nhỏ, có nhân viên chuyên môn hỗ trợ liên tục hoặc bán thời gian, nhằm thúc đẩy tính tự lập, kỹ năng sống và sự hòa nhập xã hội cho người khuyết tật, người cao tuổi hoặc các đối tượng cần hỗ trợ xã hội đặc thù."]