基于动态规划的快速序列比对算法

序列比对算法是生物信息学中重要的研究方向之一,而动态规划法是序列比对算法中最有效最基本的方法．由于原有的基本动态规划方法时间和空间复杂度大,不适合实际的生物序列比对,因此本文在分析介绍几种相关动态规划算法的基础上,提出了一种基于动态规划的快速序列比对算法UKK_FA．实验结果表明,该算法有效地降低了时间复杂度,具有一定的实用性。     

一个新的多序列比对算法

多序列比对是生物信息学中基础而又重要的序列分析方法.本文提出一种新的多序列比对算法,该算法综合了渐进比对方法和迭代策略,采用加权函数以调整序列的有偏分布,用neighbor-joining方法构建指导树以确定渐进比对的顺序.通过对BAlibASE中142组蛋白质序列比对的测试,验证了本算法的有效性.与Multalin算法比较的结果表明,本算法能有效地提高分歧较大序列的比对准确率.     

蚂蚁群落优化算法在蛋白质折叠二维亲-疏水格点模型中的应用

氨基酸的亲疏水格点模型是研究蛋白质折叠的一种重要的简化模型,其优化问题是一个非确定型的多项式问题。采用蚂蚁群落优化算法对这一问题进行了研究,对测试数据的计算结果表明,在一定规模下,此算法能够有效地获得亲-疏水格点模型的最优解,其效率优于传统的Monte Carlo仿真等方法。     

昆虫行为研究中日长的计算

提供了一种计算日长的算法及其FORTRAN77源程序。经过多年来在观测昆虫起飞行为、计算昆虫迁飞轨迹、确定昆虫临界光周期等行为学和生态学研究中的应用 ,表明该算法简单易行且具有足够的精度 (同于天文年历 ) ,是一种方便的实用工具     

植物数量性状遗传体系检测中回交或自交家系重复试验数据的分析方法

为提高主基因+多基因混合遗传分析的精度,降低试验误差,采用重复内分组随机区组设计,对低遗传力性状的B1:2和B2:2或F2:3家系平均数资料进行遗传分析.通过AIC准则和适合性检验比较无主基因(A-0)、1对主基因(A)、2对主基因(B)、多基因(C)、1对主基因+多基因(D)和2对主基因+多基因(E)模型以鉴定其遗传模式.采用IECM算法估计混合模型参数.通过油菜HSTC14×宁油7号初花期F2:3家系平均数资料阐明该方法。 abstract:To improve the precision in the genetic analysis of quantitative traits,the B1:2 and 132:2,or F2:3 families in a randomized blocks design were used to identify the mixed major gene plus polygene inheritance model while error variance was estimated from the analysis of variance.Five kinds of genetic models were established,including:one-major-gene model,two-major-gene model,polygene model,mixed one-major-gene plus polygene model,and mixed two-major-gene plus polygene model.The AIC value and a set of tests of goodness-of-fit were used to identify the most fitted model among the possible ones.The iterated ECM (IECM) algorithm was used to obtain maximum likelihood estimates of the parameters in sample likelihood function.An example of the genetic analysis of days from planting to flowering of a rape cross was used to illuminate the above procedure.     

实蝇科果实蝇属昆虫数字图像自动识别系统的构建和测试

针对双翅目实蝇科果实蝇属昆虫的自动识别,本文提出利用翅及中胸背板图像的局部二进制模式（local binary pattern, LBP）特征,采用Adaboost算法, 设计和开发“实蝇科果实蝇属昆虫数字图像自动识别系统”（Automated Fruit fly Identification System-Bactrocera, AFIS-B）。该系统包括图像采集、图像裁剪、预处理、特征提取、分类器设计、识别和显示,共7个模块。研究结果表明： LBP特征可以有效鉴别实蝇科果实蝇属昆虫;在对实蝇科果实蝇属8个种的测试中, 该系统表现出较高的准确性和稳定性,平均识别率可达80%以上。此外,还对果实蝇属昆虫翅膀及中胸背板图像在光照不均匀、姿态扭曲、样本受损及样本量大小等不同条件下的识别率进行了试验测试。结果表明, 该系统对测试样本的光照不均匀、 姿态扭曲和样本受损都表现出良好的鲁棒性,正确识别率与训练集样本各个种数量在一定条件下明显正相关,与训练集样本物种总量负相关。该项研究为实蝇科有害昆虫自动识别系统的构建及实际应用提供了理论、 方法及基础数据的支撑, 亦可为其他昆虫自动识别系统的研究和构建提供有益借鉴。 关键词：     

基于IBS算法预测亲缘关系准确性研究

目的 评估基于状态一致性(identity-by-state,IBS)算法预测个体间亲缘关系的准确性.方法 采用Illumina GSA芯片对253份样本进行全基因组检测,基于高密度单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism,SNP)数据计算两两个体间IBS共享统计量预测亲缘关系.通过...     

拟结晶投料环氧黄体酮犁头霉羟化过程研究

环氧黄体酮羟化产物是多种甾体激素药物的中间体,其11-羟化过程利用犁头霉(Absidiacoerulea)所得转化率远高于其他菌株。采用拟结晶投料方式,将环氧黄体酮颗粒细化后加一定量水,β-环糊精,吐温-80,超声波乳化后投入发酵液中。这种投料方式可避免传统投料中使用有机溶剂毒害细胞的缺点,更利于底物转化。采用多层前传神经网络建立培养基和投料成分配比与转化率关系模型,并将具有全局寻优性能的粒子群优化算法(PSO)应用于培养基和投料成分配比的优化,收敛速度快,效果好。在优化的操作条件下,摇瓶中投料浓度为10g/L时底物转化率达到87.5%,在3.7L发酵罐中投料浓度提高到20g/L时底物转化率仍高达86.6%。     

一种图像分层表述的快速算法

提出一种新的灰度图像分层表述算法.该算法的核心是基于一系列具有高度规律性的灰度函数gn(x,y)来逼近不规则的原图像灰度函数f(x,y).本算法具有快速收敛性,是一个良好的逼近器.由于gn具有高度规律性,致使用较少的存储空间就可实现对它的存储.这一算法为生物图像的数据处理和重构提供一条新的途径.     

脑死亡与脑昏迷脑电信号的复杂度研究

脑死亡诊断是有关病人生死的重要问题.许多国家都把脑电平坦列为脑死亡诊断的基本条件,但研究发现并非所有的脑死亡患者均表现为脑电平坦,同时脑昏迷患者在部分情况下也会表现出脑电平坦的现象,从而有可能在临床中造成误判.C0复杂度判断指标能够利用脑电信号中的复杂度特性帮助临床诊断中对于脑死亡和脑昏迷状况的鉴别.运用C0复杂度算法对22位脑死亡和脑昏迷病例进行分析实验,可以发现脑死亡脑电信号的复杂度明显高于脑昏迷脑电信号的复杂度.实验表明C0复杂度可以用来有效地区分脑死亡和脑昏迷脑电信号,具有潜在的重要临床价值.