Đại học

1. Lập trình hướng đối tượng
2. Kỹ thuật lập trình
3. Công nghệ phần mềm
4. Quản lý dự án

Cao học

1. Học máy
2. Kỹ thuật lập trình
3. Phân tích và thiết kế thuật toán
4. Phương pháp nghiên cứu khoa học

Một số hướng nghiên cứu chính

1. Khám pha tri thức từ các mạng sinh học bằng các phương pháp học máy
2. Nghiên cứu phát triển phương pháp tính phát hiện gen gây bệnh từ dữ liệu y sinh
3. Khai phá dữ liệu và khám phá tri thức từ dữ liệu sinh học phân tử
4. Khai phá mạng hỗn tạp

Bài báo trên tạp chí/hội nghị quốc tế:

1. A Combination Model of Robust Principal Component Analysis and Multiple Kernel Learning for Cancer Patient Stratification, AICI2021, Springer, 21-33 (2021)
2. Inferring miRNA-disease associations using collaborative filtering and resource allocation on a tripartite graph, BMC Medical Genomics (ISI Q2), Vol 14, Supl 3 (selected from APBC2021). DOI: 10.1186/s12920-021-01078-8 (2021)
3. An improved computational method for prediction of lncRNA-disease associations based on collaborative filtering and resource allocation, KSE2021, Bangkok, Thailand, November 10-12 (accepted) (2021).
4. Inferring miRNA-disease associations using collaborative filtering and resource allocation on a tripartite graph, The paper was invited to be published as a supplement in the BMC Journal series The 19th Asia Pacific Bioinformatics Conference (APBC2021)
5. A Combination Model of Robust Principal Component Analysis and Multiple Kernel Learning for Cancer Patient Stratification, Springer In proceedings of the 2nd International Conference on Artificial Intelligence and Computational Intelligence (AICI 2021)
6. A New Computational Method Based on Heterogeneous Network for Predicting miRNA-disease Associations, The 2020 International Conference on Artificial Intelligence and Computational Intelligence, Springer,  205-219 (2020)
7. A new method on lncRNA-disease-miRNA tripartite graph to predict lncRNA-disease associations, IEEE 12th International Conference on Knowledge and Systems Engineering (KSE), pp. 287-293 (2020)
8. Stratifying Patients Using Multiple Kernel Learning Framework: Case studies of Alzheimer’s Disease and Cancers, BMC Medical Informatics and Decision Making 20.1 (2020): 1-15
9. Huynh V.-N., Inuiguchi M., Tran D.H., Denoeux T. (Eds.) Integrated Uncertainty in Knowledge Modelling and Decision Making - 6th International Symposium, IUKM 2018, Hanoi, Vietnam, March 15-17, 2018, Proceedings. Lecture Notes in Computer Science 10758, Springer 2018, ISBN 978-3-319-75428-4.
10. Giang T.T., Nguyen T.P., Nguyen T.Q.V., Tran D.H.(2018) fMKL-DR: A Fast Multiple Kernel Learning Framework with Dimensionality Reduction, IUKM2018, LNAI, Springer, 153-165.
11. Giang T.T., Nguyen T.P., and Tran D.H. (2017) Stratifying Cancer Patients based on Multiple Kernel Learning and Dimensionality Reduction,  9th International Conference on Knowledge and Systems Engineering, pp.106-111, IEEE.. 
12. Dang X.T., Tran D.H., Hirose O. and Satou K. (2015) SPY: a novel resampling method for improving classification performance in imbalanced data, 7th International Conference on Knowledge and Systems Engineering, October 8-10, 280-285, IEEE.
13. Le N.T., Ho T.B., Ho B.H. and Tran D.H. (2014) A nucleosomal approach to inferring causal relationships of histone modification, BMC Genomics, 15(Suppl 1):S7 (Selected from The Twelfth Asia-Pacific Bioinformatics Conference).
14. Huynh V.-N., Denoeux T., Tran D.H., Le A.C., Pham S.B. (Eds.), Knowledge and Systems Engineering – Proceedings of The Fifth International Conference KSE 2013, Volumes I and II, Advances in Intelligent and Soft Computing 244–245, Springer-Verlag, 2013.
15. Tran D.H., Nguyen T.P., Caberlotto L., and Priami C. (2013) Inference of autism-causing genes by integrating protein-protein interactions and miRNA-target interactions, 5th International Conference on Knowledge and Systems Engineering, October 17-19, Springer.
16. Luong T.D., Tran D.H., and Tran D.S. (2013) Privacy Preserving Frequency-based Learning Algorithms in Two-Part Partitioned Record Model, 5th International Conference on Knowledge and Systems Engineering, October 17-19, Springer.  
17. Luong T.D., Tran D.H. (2013) A New Method of Privacy Preserving Computation over 2-Part Fully Distributed Data, 9th International Conference on Computing and Information Technology, Thailand, May 9-10, Springer.
18. Nguyen Q.D., Pham T.H., Ho T.B., Nguyen V.H, Tran D.H. (2013) Reconstruction of Triple-wise Relationships in Biological Networks from Profiling Data, 9th International Conference on Computing and Information Technology, Thailand, May 9-10, Springer.
19. Nguyen M.Q., Tran D.H. (2012). Using Example-based Machine Translation for English – Vietnamese Translation, 8th International Conference on Computing and Information Technology, Thailand, May 9-10, 2012.
20. Pham,T.H., Ho, T.B., Nguyen, Q.D., Nguyen, V.H., Tran, D.H. (2012). Multivariate Mutual Information Measures for Discovering Biological Networks, IEEE RIVF International Conference on Information and Communication Technologies, Ho Chi Minh City, February 27-March 2, 2012.
21. Tran, D.H., Ho, T.B., Pham, T.H., Satou, K. (2011). microRNA Expression profiles for classification and analysis of tumor samples, IEICE Trans. Information Systems, Vol.E94-D, No.3, pp: 416-422.
22. Tran, D.H., Satou, K., Ho, T.B., Pham, T.H. (2010). Computational Discovery of miR-TF Regulatory Modules in Human Genome, Bioinformation, 4(8), 371-377.
23. Le, N.T., Ho, T.B., Tran, D.H. (2009). Characterizing nucleosome dynamics from genomic and epigenetic information using rule induction learning, BMC Genomics, 10(Suppl 3):S27.
24. Ho, T.B., Takabayashi, K., Pham, T.H. , Nguyen, T.P., Kawasaki, S., Tran, D.H. (2009). Towards service-oriented knowledge discovery in biomedicine research, International Workshop on Third Generation Data Mining, ECML/PKDD 2009, 7-11 September, Slovenia.
25. Le, N.T., Tran, D.H., Ho, T.B. (2008). Combinatorial effects of histone modifications and DNA sequences on nucleosome dynamics, Workshop on Knowledge, Language, and Learning in Bioinformatics (KLLBI 2008), in conjunction with Tenth Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence (PRICAI-08), December 16-19, Hanoi.
26.  Tran, D.H., Ho, T.B., Satou, K., Pham, T.H. (2008). A computational method for classifying and analyzing tumor samples using microRNA expression profiles, 3rd International Conference on Knowledge, Information and Creativity Support Systems (KICSS 2008), December 22-23, Hanoi.
27. Tran, D.H., Satou, K., Ho, T.B. (2008). Finding MicroRNA Regulatory Modules in Human Genome Using Rule Induction, BMC Bioinformatics, 9(Suppl 12):S5.
28. Tran, D.H., Pham, T.H., Satou, K., Ho, T.B. (2008). Prediction of Human MicroRNA Hairpin Using Only Positive Sample Learning, Journal of Biomedical Science and Engineering (JBiSE), Vol. 1(2), 141-146, Scientific Research Publishing.
29. Tran, D.H., Satou, K., Ho, T.B. (2008). Finding microRNA-mRNA modules based on rule induction, The 12th Annual International Conference o Research in Computational Molecular Biology (RECOMB 2008), Singapore, P134 (poster section).
30. Tran, D.H., Pham T.H., Satou, K., Ho, T.B. (2008). Prediction of microRNA Hairpins using One-Class Support Vector Machines, The 2nd International Conference on Bioinformatics and Biomedical Engineering (ICBBE2008), Sanghai, 33-36, IEEE Xplore.
31. Pham, T.H., Ho, T.B., Tran, D.H., Satou, K. (2007). Prediction of Histone Modifications in DNA Sequences, IEEE 7th International Conference on Bioinformatics and Bioengineering (BIBE 2007), Cambridge-Boston, Massachusetts, October 14-17, 959-966.
32.  Tran, D.H., Pham, T.H., Satou, K., Ho, T.B. (2006). Conditional Random Fields for Predicting and Analyzing Histone Occupancy, Acetylation and Methylation Areas in DNA Sequences, 4th European Workshop on Evolutionary Computation and Machine Learning in Bioinformatics (EvoBIO 2006), Budapest, 10-12 April, Lecture Notes in Computer Science, LNCS 3907, Springer, 221-230.
33. Pham, T.H., Tran, D.H., Ho, T.B., Satou, K., Valiente, G. (2005). Qualitatively Predicting Acetylation and Methylation Areas in DNA Sequences, Genome Informatics 2005, Yokohama, Universal Academic Press, Vol. 15, No. 2.

Bài báo trên tạp chí/hội nghị quốc gia:

1. Phan T.T., Nguyen T.L., Nguyen D.C., Tran D.H. (2016), MODE: Hướng tiếp cận mới cho việc thực thi luồng dữ liệu, Tạp chí Khoa học Công nghệ Thông tin và Truyền thông, Học viện CNBCVT (Accepted).
2. Nguyễn Đ.H, Trương T.T., Trần Đ.H. (2015), Dự đoán mối quan hệ giữa miRNAs và bệnh bằng phương pháp RWRs, Tạp chí Khoa học ĐHSPHN, 7A, 10-20.
3. Lê T.H., Thái T.V., Trần Đ.H. (2015), Một phương pháp dự đoán gen gây bệnh sử dụng dữ liệu chưa có nhãn, Tạp chí Khoa học ĐHSPHN, 7A, 61-69. 
4. Nguyễn V.T., Đỗ V.D, Trần Đ.H (2013), Một thuật toán tìm các Biclusters trong dữ liệu biểu diễn gien theo thời gian dựa trên cây hậu tố, Tạp chí Khoa học ĐHSPHN, 56, 47-59.
5. Luong T.D., Ho T.B., Tran D.H. (2012) Enhancing Privacy for Frequent Itemset Mining in Vertically Distributed Data, Tạp chí Bưu chính viễn thông, Volume E-2, No.5(9), 25-38.
6. Giang T.T, Trần Đ.H. (2012) Một thuật toán khai phá đồ thị con phổ biến trong dữ liệu đồ thị, Tạp chí Khoa học ĐHSPHN, 3, 17-30.
7. Đỗ V.D, Trần Đ.H., Nguyễn Q.D., Phạm T.H. (2012) Phân tích dữ liệu biểu hiện gien bằng các thuật toán biclustering, Tạp chí Khoa học ĐHSPHN, 3, 3-16.
8. Nguyen, Q.D., Pham, T.H., Ho, T.B., Tran, D.H., Pham,Q.T. (2011). Computational Reconstruction of Metabolic Networks, Tin học và Điểu khiển, Vol. 27, No.1, 23-35.
9. Nguyễn Q.D., Trần Đ.H., Trần T.T.B., Phạm T.H. (2011). Dự đoán chức năng protein bằng phương pháp phân cụm dữ liệu, Đặc san CNTT, Tạp chí Khoa học ĐHSPHN, 56, 3-16.
10. Nguyễn Q.D., Phạm T.H., Nguyễn T.S., Trần Đ.H. (2011). Một đề xuất mở rộng mutual information cho trường hợp 3 biến, Đặc san CNTT, Tạp chí Khoa học ĐHSPHN, 56, 17-28.
11. Nguyễn Q.D., Phạm T.H., Hồ T.B., Nguyễn T.S., Trần Đ.H. (2011) Mở rộng và biểu diễn trực quan độ đo Mutual Information cho nhiều biến, Kỷ yếu FAIR 2011, Biên Hòa, Đồng Nai.
12. Trần T.B.P, Nguyễn V.H, Trần Đ.H (2013), Một phương pháp phân tích mạng tương tác Protein để dự đoán gien gây bệnh ung thư, Tạp chí Khoa học ĐHSPHN, 56, 38-46.
13. Đặng Xuân Thọ, Giang Thành Trung và Trần Đăng Hưng (2018) Tiên lượng GEN liên quan đến bệnh tự kỉ bằng mô hình học máy có kết hợp với phương pháp cân bằng dữ liệu, Tạp chí Khoa học ĐHSPHN,  Vol. 63, No. 11A, pp. 124-133Tiên lượng GEN liên quan đến bệnh tự kỉ bằng mô hình học máy có kết hợp với phương pháp cân bằng dữ liệu, Tạp chí Khoa học ĐHSPHN,  Vol. 63, No. 11A, pp. 124-133 (2018)