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多重序列比对研究进展

生物医学工程学杂志 2010年第4期27卷 924-928页

作者：杨凡唐东明白勇赵明渊朱清新电子科技大学计算机科学与工程学院成都610054

多重序列比对是生物信息学的基本理论与方法之一,在结构建模、功能位点预测、进化树分析等方面起着非常关键的作用。本文综述近年来的一些比对方法上的改进,如使用快速的方法计算序列的相似度,运用迭代优化策略和序列一致性信息等,重点... 详细信息

多重序列比对是生物信息学的基本理论与方法之一,在结构建模、功能位点预测、进化树分析等方面起着非常关键的作用。本文综述近年来的一些比对方法上的改进,如使用快速的方法计算序列的相似度,运用迭代优化策略和序列一致性信息等,重点阐述综合序列的结构信息和同源序列进行比对的方法。

关键词：多重序列比对渐进比对迭代优化同源序列结构信息

基于蛋白质结构的多重序列比对的黄金标准评估法：平均相似性法

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中国药科大学学报 2009年第2期40卷 190-192页

作者：康勍胡健戚兴保方慧生陈凯先中国药科大学生命科学与技术学院南京210009 上海中医药大学上海201203

目的:建立蛋白质多重序列的质量评估法。方法:假定在多重序列比对中的一条序列是未知的,以其他序列作为模板,通过将模板蛋白质的三维结构作为未知蛋白质的预测模型,进而比较预测与实际结构的相似性,将它们的平均值作为多重序列比对的质... 详细信息

目的:建立蛋白质多重序列的质量评估法。方法:假定在多重序列比对中的一条序列是未知的,以其他序列作为模板,通过将模板蛋白质的三维结构作为未知蛋白质的预测模型,进而比较预测与实际结构的相似性,将它们的平均值作为多重序列比对的质量。结果:通过SCOP数据库的检验,所得的质量标准与专家分类的标准基本一致。结论:本方法是一种有效的蛋白质多重序列比对的质量评估法。

关键词：多重序列比对评估平均相似性法蛋白质结构

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求解多重序列比对问题的蚁群算法

计算机应用研究 2007年第1期24卷 25-30页

作者：陈娟陈崚扬州大学信息工程学院计算机系江苏扬州225009

多重序列比对是生物信息学特别是生物序列分析中一个重要的基本操作。提出求解多重序列比对问题的蚁群算法,利用人工蚂蚁逐个选择各个序列中的字符进行配对。在算法中,蚂蚁根据信息素、字符匹配得分以及位置偏差等信息决定选择各序列中... 详细信息

多重序列比对是生物信息学特别是生物序列分析中一个重要的基本操作。提出求解多重序列比对问题的蚁群算法,利用人工蚂蚁逐个选择各个序列中的字符进行配对。在算法中,蚂蚁根据信息素、字符匹配得分以及位置偏差等信息决定选择各序列中字符的概率,通过信息素的更新与调节相结合的策略较为有效地解决了局部收敛的问题,加强了算法寻求全局最优解的能力。另外在该算法的基础上,提出了基于分治策略的多序列比对蚁群求解算法,不但减少了原算法的计算时间,而且显著改善了算法所求得的解的质量。

关键词：生物信息学多重序列比对蚁群算法分治策略

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关于多重序列比对距离矩阵的一点注记

工程数学学报 2003年第3期20卷 1-7,55页

作者：沈世镒南开大学数学科学学院与天津300071

因为多重序列比对的最优解问题是一个非易计算问题,所以在生物信息学中,对多重序列分析常常采用两两序列比对来实现。因此由两两比对所产生的距离矩阵在多重序列比对分析中起重要作用。证明了由两两序列比对所产生的距离满足距离关系的... 详细信息

因为多重序列比对的最优解问题是一个非易计算问题,所以在生物信息学中,对多重序列分析常常采用两两序列比对来实现。因此由两两比对所产生的距离矩阵在多重序列比对分析中起重要作用。证明了由两两序列比对所产生的距离满足距离关系的三公理条件,从而使两两序列比对分析在距离空间中进行。

关键词：多重序列比对两两序列比对的距离矩阵距离关系的三公理条件

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基于免疫遗传算法的多重序列比对

武汉大学学报（理学版） 2004年第5期50卷 537-541页

作者：李素贞莫忠息张轩陶玉敏武汉大学数学与统计学院湖北武汉430072

提出一种基于免疫遗传算法的多重序列比对的方法,它将一种免疫算子加入到遗传算法的框架中,通过对个体接种疫苗来进一步提升个体的存活能力.实验结果表明,该方法可以加快收敛速度,并能求出比遗传算法更优的解.

关键词：免疫遗传算法多重序列比对 SP打分系统生物信息学数学模型

流感病毒多重序列比对数据库构建与重配规律分析

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流感病毒多重序列比对数据库构建与重配规律分析

作者：刘敏西北农林科技大学

学位级别：硕士

流行性感冒病毒，简称流感病毒，是对人类危害最大的几种病毒之一，具有较高的致病率与致死率。流感病毒能够导致季节性流行性感冒，严重时能引发世界性的流感大流行。20世纪全球一共出现过3次世界性流感大流行（即1918年H1N1、1957年H... 详细信息

流行性感冒病毒，简称流感病毒，是对人类危害最大的几种病毒之一，具有较高的致病率与致死率。流感病毒能够导致季节性流行性感冒，严重时能引发世界性的流感大流行。20世纪全球一共出现过3次世界性流感大流行（即1918年H1N1、1957年H2N2和1968年H3N2流感大流行）。此外，2009年墨西哥流感也是由甲型H1N1流感病毒引发的。为了减少流感疫情给人类带来的损失，人类已经在抗流感药物和疫苗方面投入了大量的人力和资金。同时，大规模流感病毒基因组测序工程和全球各大实验室已经产生了大量的流感病毒序列数据，人们可以越来越方便地获取流感病毒序列数据资源及其相关分析工具。对于许多研究分析而言，多重序列比对都是必不可少的。但由于各种技术原因，进行高精度成千上万条序列的多重序列比对是比较困难的。本研究利用邻接策略成功构建了手工编辑的流感病毒多重序列比对数据库，旨在覆盖全部公开序列数据，将多重序列比对问题转变为序列检索问题，从而进行快速、准确和大规模的多重序列比对分析，加速流感病毒序列数据收集处理工作。甲型流感病毒基因组是分节段的，一共包含8条负链RNA。因此，当多株流感病毒同时侵染同一细胞时，由于片段包裹错误，将来自不同毒株的片段包裹到同一子代毒株中，进而形成重配毒株。本研究采用重配模拟的方法，对甲型H3N2亚型流感毒株序列数据进行了重配频率评估。使用线性回归和回归预测分析发现，H3N2亚型流感病毒在整个进化历程中可能并不存在重配偏好，即从全局角度上来看，在毒株重配过程中基因组片段更倾向于随机组合。本研究首次引入重配群划分模型，将流感病毒重配分析问题转变为重配群划分问题。通过系统发育分析、统计分析或者基因型分析都能对流感病毒重配关系进行一定的分析，最终都能将病毒毒株集合划分为一个个相互独立的群体。因此，重配群划分分析在重配分析中具有重要的地位。另外，依据Rabadan等人介绍的统计方法，结合聚类分析和群体结构划分得到两种重配群划分方法：重配群聚类和重配群随机划分。前者是将重配群划分问题转变为聚类分析问题，通过重配距离将各个毒株划分到不同的分枝上，同一重配群中的毒株倾向于具有较小的重配距离。后者则是通过构造一个损失函数来衡量一个重配群划分的合理性，使得合理的重配群划分具有最小的损失，从而将重配群随机划分转变为一个关于损失函数的最优化问题。

关键词：流感病毒多重序列比对重配重配群划分

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基于隐马尔可夫模型的并行多重序列比对

基于隐马尔可夫模型的并行多重序列比对

作者：邓志超东北师范大学

学位级别：硕士

比较是科学研究中最常见的方法,通过将研究对象相互比较来寻找对象可能具备的特性。在生物信息学研究中,比较多个生物序列相似性的任务是由序列比对来完成的。序列比对可用于蛋白质的功能域识别、二级结构预测、基因识别以及分子系统发... 详细信息

比较是科学研究中最常见的方法,通过将研究对象相互比较来寻找对象可能具备的特性。在生物信息学研究中,比较多个生物序列相似性的任务是由序列比对来完成的。序列比对可用于蛋白质的功能域识别、二级结构预测、基因识别以及分子系统发育分析等方面的研究。多重序列比对有时用来区分一组序列之间的差异,但其主要用于描述一组序列之间的相似性关系,以便对一个基因家族的特征有一个简明扼要的了解。随着生物序列数据库中序列数据的激增,开发出适合大规模序列比对运算的并行算法非常迫切。本文研究了生物信息学中的多重序列比对算法以及其并行算法,主要研究内容和取得的成果如下:1.对经典的多重序列比对算法:动态规划算法和CLUSTAL算法及隐马尔可夫模型多重序列比对算法进行了研究。对几种算法的性能进行了比较和评估。2.研究了目前主流的并行计算技术,选用工作站机群技术做为本课题并行平台。提出了基于并行隐马尔可夫模型的多重序列比对算法。3.以本文提出的算法为基础,利用Microsoft Visual C++.Net开发工具设计并实现了一个基于Windows操作系统的多重序列比对的并行计算平台。4.采用几种生物一组相似蛋白质序列作为测试数据对算法进行测试,并与经典多重序列比对方法进行对比分析,结果表明基于并行隐马尔可夫模型的多重序列比对算法在解决蛋白质多重序列比对问题上是有效的,但是也存在一定的问题。最后论述了并行隐马尔可夫模型算法在序列分析方面的发展前景。

关键词：多重序列比对隐马尔可夫模型(HMM) 并行隐马尔可夫模型(PHMM) CLUSTAL算法工作站机群技术

基于遗传算法与模拟退火算法在多重DNA序列比对中的应用研究

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海南热带海洋学院学报 2017年第2期24卷 64-69页

作者：闫磊马健董辉高梦亳州职业技术学院信息工程系安徽亳州236800

序列比对是将蛋白质中的基因或氨基酸进行对齐的动作,目的是要找出两序列的相似程度,而多重序列比对则是同时比对多个DNA或蛋白质序列,找出此序列群组中最佳的比对结果 .本研究结合遗传算法及模拟退火算法,先利用遗传算法优化种群的概念... 详细信息

序列比对是将蛋白质中的基因或氨基酸进行对齐的动作,目的是要找出两序列的相似程度,而多重序列比对则是同时比对多个DNA或蛋白质序列,找出此序列群组中最佳的比对结果 .本研究结合遗传算法及模拟退火算法,先利用遗传算法优化种群的概念,随着世代演进逐渐产生近似最佳解,再利用模拟退火算法进行小区块内的比对修正.实验结果显示,利用遗传算法与模拟退火算法的结合,使得遗传算法在跳脱局部最佳解的时候能有更大空间移动,而且也让模拟退火算法能有效解决经由遗传算法初步比对之后所产生的不良区域.两种算法结合的序列比对结果比任何单一算法的结果好,因此可以提升整体比对效果,将来能够为生物学家在判断未知序列功能时提供适当的帮助.

关键词：序列比对多重序列比对遗传算法模拟退火算法

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超级多重基因组序列比对算法

计算机工程与应用 2005年第27期41卷 13-15页

作者：呼广跃沈世镒南开大学数学科学学院LMPC 天津300071

大量同源的长基因组序列的多重比对需要高效率的比对算法。论文开发出一个新的比对工具“超级多重基因组比对”(简称SMGA),该系统是建立在序列突变与比对的“模代数”理论基础上专为长基因组序列的多重比对设计的。SMGA在一台主频2.8G... 详细信息

大量同源的长基因组序列的多重比对需要高效率的比对算法。论文开发出一个新的比对工具“超级多重基因组比对”(简称SMGA),该系统是建立在序列突变与比对的“模代数”理论基础上专为长基因组序列的多重比对设计的。SMGA在一台主频2.8G的PC机上完成平均长度约5M的9条有机菌基因组的多重比对的时间大约为35min。论文还使用模拟数据对SMGA的比对精确度做了估计。

关键词：多重序列比对 “模代数”理论后缀树锚定