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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 375 毫秒

1.  基于遗传算法的蛋白质结构预测方法  
   张超  张晖  李冀新  高红《生物信息学》,2006年第4卷第3期
   遗传算法源于自然界的进化规律,是一种自适应启发式概率性迭代式全局搜索算法。本文主要介绍了GA的基本原理,算法及优点;总结GA在蛋白质结构预测中建立模型和执行策略,以及多种算法相互结合预测蛋白质结构的研究进展。    

2.  基于神经网络和遗传算法的木糖醇发酵培养基优化研究  被引次数:22
   方柏山 陈宏文 谢晓兰 万宁 梅余霞 胡宗定《生物工程学报》,2000年第16卷第5期
   发酵过程机理复杂、影响因素众多。菌种的生理生化特性及发酵的工艺确定之后 ,适宜的培养基配方成了发酵水平、原料成本高低的决定因素。为了优化培养基配方 ,采用遗传算法是一种行之有效的方法。遗传算法 (GA)是基于达尔文进化论和孟德尔遗传学说来实现随机、自适应、并行性全局搜索的一种无须数学模型的优化算法。与其它搜索方法相比 ,GA的优越性主要有 :(1)在搜索过程中GA不易陷入局部最优 ,即使所定义的目标函数非连续、不规则或伴有噪声 ,它也能以很大的概率找到全局最优解 ;(2 )由于GA固有的并行性 ,使得它非常适合于大规模并…    

3.  基于局部茎搜索的RNA二级结构预测算法  
   陈翔  卜东波  张法  高文《生物化学与生物物理进展》,2009年第36卷第1期
   RNA的二级结构预测是生物信息学中一个已经有30多年历史的经典问题,基于最小自由能模型(MFE)的优化算法是使用最为广泛的方法.但RNA结构中假结的存在使MFE问题理论上成为一个NP-hard问题,即使采用动态规划等优化算法也会面临时间复杂度高的困难,同时研究还发现,由于受RNA折叠动力学机制以及环境因素的影响,真实的RNA二级结构往往并不处于自由能最小状态.根据RNA折叠的特点,提出了一种启发式搜索算法来预测带假结的RNA二级结构.该算法以RNA的茎为基本单元,采用启发式搜索策略在茎的组合空间中搜索自由能最小并且出现频率最高的RNA二级结构,该算法不仅能显著降低搜索RNA二级结构的时间复杂度,还有助于弥补单纯依赖能量预测RNA二级结构的不足.在多种类型的RNA标准数据集上进行了检验,结果表明,该算法在预测的精度上优于目前国际上几个著名的RNA二级结构预测算法并且具有较高的运行效率.    

4.  分子对接与全局极小化方法  
   李炜疆《生物化学与生物物理进展》,2001年第28卷第3期
   全局极小化方法及其在结构生物学中的应用近年来取得了显著的进展.适当简化的分子对接问题是全局极小化方法的一个很好目标,并且是当前一个相当活跃的研究领域.对接可分为两类:主要用于从头配体设计的细致对接和用于已知化合物数据库筛选以发现药物的粗略对接,它们对全局极小化算法的要求是不同的.简要评述了新出现的适合于对接问题的随机和确定性全局极小化算法,其中势能平滑算法看来很有希望,值得密切关注.    

5.  一种新的蛋白质结构字母序列优化算法  
   高静宇  马文丽  孙汉顺  孙立哲  郑文岭《生物信息学》,2010年第8卷第3期
   基于蛋白质结构字母的预测和分析方法,一个必然的步聚,是将目标蛋白质离散成结构字母序列。本文在对蛋白质结构字母序列空间,及其最小根均方偏差变化,穷举分析的基础上,提出了一种新的蛋白质结构字母序列优化算法,全局贪婪算法。全局贪婪算法避免了基本贪婪算法过度依赖候选集大小,计算量过大、以及过早收缩于局部最小等缺点。经实验分析,全局贪婪算法在性能上优于基本贪婪算法和局部最优方法。。    

6.  使用伪氨基酸组成和模糊支持向量机预测蛋白质结构类  
   姜小莹  朱俊东  李晓波  张同亮《生物物理学报》,2008年第24卷第1期
   蛋白质结构类预测是生物信息和蛋白质科学中重要的研究领域.基于Chou提出的伪氨基酸离散模型框架,从蛋白质序列出发,设计一种新的伪氨基酸组成方法表示蛋白质序列样本.抽取氨基酸组合(10-D)在序列中出现的频率和疏水氨基酸模式(6-D)表示蛋白质序列的附加特征,用和传统的氨基酸组成(20-D)一起构成的36维的伪氨基酸组成向量来表示蛋白质序列的特征.使用遗传算法来优化附加特征的权重系数.伪氨基酸组成向量作为输入数据,模糊支持向量机作为预测工具.使用三个常用的标准数据集来验证算法的性能.Jack-knife检验结果说明本方法具有较高的准确率,有望成为潜在的预测蛋白质功能的工具.    

7.  蛋白质-核酸对接方法研究进展  
   刘董敏  常珊  胡建平  田绪红《现代生物医学进展》,2012年第12卷第5期
   分子对接技术作为预测蛋白质-核酸复合物结构的有效方法,为研究在生物学过程中蛋白质-核酸的相互作用提供了重要的工具。本文首先分析了当前蛋白质-核酸对接研究中的主要困难,例如构象变化和核糖磷酸骨架的带电性问题。然后从构象搜索、打分函数、柔性策略三个方面比较和总结了蛋白质-核酸对接中主要的计算方法。最后回顾了蛋白质-核酸对接计算模型的应用,并对未来的工作进行了展望。    

8.  生物序列比对算法的研究现状  
   文凤春  王邦菊  肖枝洪《生物信息学》,2010年第8卷第1期
   序列比对是生物信息学研究的一个重要工具,它在序列拼接、蛋白质结构预测、蛋白质结构功能分析、系统进化分析、数据库检索以及引物设计等问题的研究中被广泛使用。本文详细介绍了在生物信息学中常用的一些序列比对算法,比较了这些算法所需的计算复杂度,优缺点,讨论了各自的使用范围,并指出今后序列比对研究的发展方向。    

9.  遗传算法——进化论思想与遗传学原理在工程优化中的应用  被引次数:2
   禹慧明   姚汝华   林炜铁  《生物工程学报》,1997年第13卷第4期
   优胜劣汰是自然界物种进化的法则,近年来,生物科学中的进化论思想与遗传学原理被成功地应用于工程中优化问题的计算,于是产生了一种不同于传统算法的优化算法———遗传算法(GA)。本文介绍遗传算法所采用的进化论思想和遗传学原理,遗传算法的基本操作、算法步骤、不同于传统算法的特点以及遗传算法的发展历史与应用情况等,并对遗传算法对生物科学的可能应用作了简单的展望。    

10.  遗传算法在转录因子结合位点识别中的应用  
   马志强  魏雅卓  崔颖  马雅楠  孙平平  陆林英《生物信息学》,2009年第7卷第1期
   遗传算法是模拟生物进化过程的计算模型,是一种全局优化搜索算法。将遗传算法与转录因子结合位点识别问题相结合的新方法,以一致性序列模型作为保守motif的描述模型,通过对motif序列与待测序列的比对问题进行编码,将其转化成搜索空间中的优化问题,利用遗传算法来搜索最优解,预测转录因子的结合位点。实验结果表明,这种新的方法是有效的,它在占用少量内存的情况下能够准确地识别出待测转录因子结合位点。    

11.  用遗传算法优化流加培养的底物流加轨迹  被引次数:5
   王丹  高玲  林建强  曲音波  林建群  余世袁《工业微生物》,2002年第32卷第3期
   遗传算法(Genetic Algorithm,GA)j是把生物进化论和遗传学原理应用于工程优化而创造出来的新的优化算法,在复杂问题的优化方面显示出了优良性能。近年来GA开始应用于发酵工程领域,本文介绍了应用GA优化流加培养流加轨迹的原理和方法。    

12.  外来入侵物种的风险评估定量模型及应用  被引次数:9
   王雅男  万方浩  沈文君《昆虫学报》,2007年第50卷第5期
    预防生物入侵的一个重要手段是对外来物种进行风险评估,应用模型则是定量评估的必备方法。本文简述了常用的适生性风险评估模型,概述了诸如遗传算法、模糊包络模型、自组织特征映射网络等较新的理论方法,它们使用环境变量和物种实际分布数据,利用不同的机理模型预测物种潜在分布区。本文还综述了适用于研究物种扩散性的模型,积分差分方程模型可以模拟物种扩散行为,元胞自动机模型可以揭示种间竞争关系,景观中性模型大多用于种群动态等生态过程的研究。    

13.  基于HNP模型及相对熵的蛋白质设计方法在不同蛋白质体系中的应用  
   齐立省  苏计国  陈慰祖  王存新《生物化学与生物物理进展》,2008年第35卷第9期
   详细考察了基于HNP(H:hydtophobic,N:neutral,P:hydrophilic)模型及相对熵的蛋白质设计方法对于不同结构类型蛋白质的适用性,并与基于HP模型的结果进行了比较.通过对190个4种不同结构类型的蛋白质进行预测,结果表明,基于HNP模型及相对熵的设计方法对于不同结构类型的蛋白质具有普适性.进一步的研究发现,对于α螺旋、β折叠等规则的二级结构,该方法的预测成功率高于无规卷曲结构预测成功率.另外,还比较了对不同氨基酸的预测差异,结果显示亲水残基的预测成功率较高.此外,研究表明该方法对于蛋白质保守残基的预测成功率高于非保守残基.在以上分析的基础上,进一步讨论了导致这些差异的原因.这些研究为基于相对熵的蛋白质设计方法的实际应用和进一步的发展打下了良好基础.    

14.  基于GES机制遗传算法构建基因调控网络  
   强波  王正志《激光生物学报》,2010年第19卷第3期
   目的:基因调控网络在药物研发与疾病防治方面有重要的生物学意义。目前基于芯片数据构建网络的方法普遍效率不高,准确度较低,为此提出了一种新的高效调控网络结构预测算法。方法:提出了一种基于贪婪等价搜索机制的遗传算法构建基因调控网络模型。通过引入遗传算法的多点并行性,使得算法易于摆脱局部最优。通过编码网络结构作为遗传算法的染色体和设计基于GES机制的变异算子,使网络的进化过程基于马尔科夫等价空间而不是有向无环图空间。结果:通过对标准网络ASIA和酵母调控网络的预测,与近期Xue-wen Chen等提出的Order K2算法进行了比较,在网络构建准确率上获得了更佳的结果。与标准遗传算法比较下在执行效率上大大提高。结论:提出的算法在网络结构预测准确率上相对于最近提出的Order K2算法在准确率上效果更佳,并且相较标准遗传算法网络在进化过程上效率更高。    

15.  用于蛋白质分子设计的三维模体搜索  
   陈洁  汤海旭  丁达夫《生物物理学报》,1997年第4期
   三维结构模体,常是蛋白质中离散残基片断组成的功能性子结构,传统的序列依赖结构比较方法无法对其搜索。本文采用序列无关的结构比较算法,实现了搜索程序。经多例测试,证明本程序是快速和良好的识别三维结构模式的工具,在小分子设计和多肽模拟中有重要的应用    

16.  用于蛋白质分子设计的三维模体搜索  被引次数:2
   陈洁  汤海旭  丁达夫《生物物理学报》,1997年第13卷第4期
   三维结构模体,常是蛋白质中离散残基片断组成的功能性子结构,传统的序列依赖结构比较方法无法地其搜索,本文采用序列无关的结构比较算法,实现了搜索程序,经多例测试,证明本程序是快速和良好的识别三维结构模式的工具,在小分子设计和多肽模拟中有重要的应用。    

17.  人工神经网络与遗传算法相结合在作物估产中的应用——以吉林省米估产为例  被引次数:1
   李哲 张军涛《生态学报》,2001年第21卷第5期
   在遗传算法(Genetic Algorithm)与误差反传(Back Propagation)网络结构模型相结合的基础上,设计了用遗传算法训练神经网络权重的新方法,并对吉林省梨树和德惠县的玉米进行了估产研究,同时与BP算法和灰色系统理论模型进行了比较。经经验,计算值与实际值拉近,并优于灰色理论模型,具有良好的预测效果,从而为农作物估产提供了新方法。    

18.  人工神经网络与遗传算法相结合在作物估产中的应用——以吉林省玉米估产为例  被引次数:4
   李哲  张军涛《生态学报》,2001年第21卷第5期
   在遗传算法(GeneticAlgorithm)与误差反传(Back Propagation)网络结构模型相结合的基础上,设计了用遗传算法训练神经网络权重的新方法,并对吉林省梨树和德惠县的玉米进行了估产研究,同时与BP算法和灰色系统理论模型进行了比较.经检验,计算值与实际值接近,并优于灰色理论模型,具有良好的预测效果,从而为农作物估产提供了新方法.    

19.  蛋白质二级结构预测: 基于词条的最大熵马尔科夫方法  
   董启文  王晓龙  林磊  关毅  赵健《中国科学C辑》,2005年第35卷第1期
   提出了一种新的蛋白质二级结构预测方法. 该方法从氨基酸序列中提取出和自然语言中的“词”类似的与物种相关的蛋白质二级结构词条, 这些词条形成了蛋白质二级结构词典, 该词典描述了氨基酸序列和蛋白质二级结构之间的关系. 预测蛋白质二级结构的过程和自然语言中的分词和词性标注一体化的过程类似. 该方法把词条序列看成是马尔科夫链, 通过Viterbi算法搜索每个词条被标注为某种二级结构类型的最大概率, 其中使用词网格描述分词的结果, 使用最大熵马尔科夫模型计算词条的二级结构概率. 蛋白质二级结构预测的结果是最优的分词所对应的二级结构类型. 在4个物种的蛋白质序列上对这种方法进行测试, 并和PHD方法进行比较. 试验结果显示, 这种方法的Q3准确率比PHD方法高3.9%, SOV准确率比PHD方法高4.6%. 结合BLAST搜索的局部相似的序列可以进一步提高预测的准确率. 在50个CASP5目标蛋白质序列上进行测试的结果是: Q3准确率为78.9%, SOV准确率为77.1%. 基于这种方法建立了一个蛋白质二级结构预测的服务器, 可以通过http://www.insun.hit.edu.cn:81/demos/biology/index.html来访问.    

20.  利用粒子群算法在菱形网格上预测蛋白质结构  
   陶凤英  郭雨珍《生物信息学》,2017年第15卷第2期
   本文在菱形网格上研究讨论了二维HP模型。首先,将蛋白质结构预测问题转化成一个数学问题,并简化成氨基酸序列中每个氨基酸与网格格点的匹配问题。为了解决这个数学问题,我们改进并扩展了经典的粒子群算法。为了验证算法和模型的有效性,我们对一些典型的算例进行数值模拟。通过与方格网上得到的蛋白质构象进行比较,菱形网上的蛋白质构象更自然,更接近真实。我们进一步比较了菱形网格上的紧致构象和非紧致构象。结果显示我们的模型和算法在菱形网格上预测氨基酸序列的蛋白质结构是有效的有意义的。    

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