面向异步多时延基因调控网络建模的高阶动态贝叶斯网络模型及其结构学习算法

目的：由基因芯片数据精确学习建模具有异步多时延表达调控关系的基因调控网络。方法：提出了一种高阶动态贝叶斯网络模型,并给出了网络结构学习算法,该模型假定基因的调控过程为多阶马尔科夫过程,从而能够建模基因调控网络中的异步多时延特性。结果：由酵母基因调控网络一个子网络人工生成了加入10%含噪声的表达数据用于调控网络结构学习。在75%的后验概率下,本文提出的高阶动态贝叶斯网络模型能够正确建模实际网络中全部的异步多时延调控关系,而经典动态贝叶斯网络仅能够正确建模实际网络中1/3的调控关系;ROC曲线对比表明在各个后验概率水平上高阶动态贝叶斯网络模型的效果均优于经典动态贝叶斯网络。结论：本文提出的高阶动态贝叶斯网络模型能够精确学习建模具有异步多时延表达调控关系的基因调控网络。     

面向异步多时延基因调控网络建模的高阶动态贝叶斯网络模型及其结构 学习算法

目的：由基因芯片数据精确学习建模具有异步多时延表达调控关系的基因调控网络。方法：提出了一种高阶动态贝叶斯网 络模型,并给出了网络结构学习算法,该模型假定基因的调控过程为多阶马尔科夫过程,从而能够建模基因调控网络中的异步多 时延特性。结果：由酵母基因调控网络一个子网络人工生成了加入10%含噪声的表达数据用于调控网络结构学习。在75%的后验 概率下,本文提出的高阶动态贝叶斯网络模型能够正确建模实际网络中全部的异步多时延调控关系,而经典动态贝叶斯网络仅 能够正确建模实际网络中1/3的调控关系;ROC曲线对比表明在各个后验概率水平上高阶动态贝叶斯网络模型的效果均优于经 典动态贝叶斯网络。结论：本文提出的高阶动态贝叶斯网络模型能够精确学习建模具有异步多时延表达调控关系的基因调控网 络。     

一种基于支持向量机的自适应肿瘤分类检测算法

根据肿瘤分类检测模型的特点,提出了一种新的算法,该算法结合使用了基因选择和数据抽取的有效方法,并在此基础上使用支持向量机对基因表达数据进行分类或者检测。其中乳腺癌的分类交叉验证结果由88．46％提高到100．0％,急性白血病的也由71．05％提高至100．0％。实验结果说明了这一方法的有效性,为在大量的基因表达数据中提高检测癌症的准确性提出了一种比较通用的方法。     

生物序列拼接及其算法

生物序列拼接是鸟枪法(shotgun)测序中的一个重要环节.主要介绍了生物序列拼接及其研究中所涉及的一些基本问题,概述了两类主要的生物序列拼接算法,分析了其各自的特点,并对其进行了比较.     

一个新的核酸序列比对算法及其在序列全局比对中的应用

目前在序列比对中所广泛使用的动态规划算法,虽然能达到最优比对结果,但却由于具有高计算复杂度O(N_2)而极大地降低了计算效率。将多阶段动态规划决策算法用于两两序列比对并用Visual BASIC编程实现,结果发现该新算法在将计算复杂度减小到O(N)的同时,也能够获得较为理想的计算精度,预期将在序列全局比对中起重要作用。     

昆虫种群的一类时空动态模型研究

昆虫种群的时空动态包括种群的数量变化和空间分布变化.根据密度制约性原理, F推导出描述昆虫种群时空动态的非线性偏微分方程模型.该模型由扩散、迁移、出生及死亡等成分组成.建立了模型的差分解法,也给出模型参数的拟合方法.模型的初始分布确定为二项分布,Poisson分布,以及负二项分布.给出产生3种空间分布的计算方法.给定初始分布类型及参数,由各算法组装的计算机模型可得到初始分布,田间各点各时刻的昆虫数量 ,以及该时刻的空间分布类型和聚集性.     

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。     

植物类金属硫蛋白半胱氨酸富含区结构的建模

详细了解蛋白质的三级结构信息有助于理解其生物学功能。随着植物基因组研究的进展 ,已发现了 50多个植物类金属硫蛋白 (Metallothionein_Like ,MT_L)基因。但至今只有少数几个MT_L蛋白得到了纯化 ,而其结构尚无报道 ,因此有必要建立分析这类蛋白结构特征的方法。本研究根据已知的哺乳动物MT的结构数据 ,分析得出了CXC、CXXC模式和金属 硫络合簇结构原子间的距离限制条件 ,并用距离几何算法计算得出预测蛋白可能的构象 ;然后通过统计分析筛选出目标函数值显著较小、构象能低的结构作为这些蛋白半胱氨酸富含区的预测结构 ,由此建成了适合于植物类金属硫蛋白半胱氨酸富含区的结构预测方法。从应用该方法正确地预测出了已知结构的蓝蟹MT的结构来看 ,该方法是可行的。并用该方法预测了油菜MT_L蛋白的半胱氨酸富含区的结构。     

适于半透明生物试样的三维重建快速算法及应用

提出了一种适用于半透明生物试样的三维重建快速算法－－基于B样条的“融合荧光”三维重建算法,并在脉冲电场刺激下鸡胚小脑粒细胞内Ca^2 三维分布测定实验中得到了应用。     

一种独立分量分析的迭代算法和实验结果

介绍盲信源分离中一种独立分量分析方法,基于信息论原理,给出了一个衡量输出分量统计独立的目标函数。最优化该目标函数,得出一种用于独立分量分析的迭代算法。相对于其他大多数独立分量分析方法来说,该算法的优点在于迭代过程中不需要计算信号的高阶统计量,收敛速度快。通过脑电信号和其他信号的计算机仿真和实验结果表明了算法的有效性。