Multiobjective evolutionary optimization of DNA sequences for reliable DNA computing

DNA computing relies on biochemical reactions of DNA molecules and may result in incorrect or undesirable computations. Therefore, much work has focused on designing the DNA sequences to make the molecular computation more reliable. Sequence design involves with a number of heterogeneous and conflicting design criteria and traditional optimization methods may face difficulties. In this paper, we formulate the DNA sequence design as a multiobjective optimization problem and solve it using a constrained multiobjective evolutionary algorithm (EA). The method is implemented into the DNA sequence design system, NACST/Seq, with a suite of sequence-analysis tools to help choose the best solutions among many alternatives. The performance of NACST/Seq is compared with other sequence design methods, and analyzed on a traveling salesman problem solved by bio-lab experiments. Our experimental results show that the evolutionary sequence design by NACST/Seq outperforms in its reliability the existing sequence design techniques such as conventional EAs, simulated annealing, and specialized heuristic methods.     

多重压缩DNA序列数据

根据DNA序列数据的特点,提出对DNA序列数据进行多重压缩的思想。多重压缩的首要步骤是扩展字母表。首先对DNA序列数据进行0/1编码,然后每8位转换成一个ASCII码字符,将原来的DNA序列数据仅含有的4个字符扩展到256个字符。第二步采取基于统计模型的Huffman编码压缩算法和基于转换模型的Burrows-Wheeler算法,对扩展后的DNA序列数据进行二次压缩。最后对各种算法的压缩结果进行性能分析比较,比较结果显示,多重压缩算法有较优的压缩比。     

DNA序列数据挖掘技术

DNA序列数据是一类重要的生物数据.研究DNA序列数据解读其含义是后基因组时代的主要研究任务.数据挖掘是目前最有效的数据分析手段之一,用于发现大量数据所隐含的各种规律,也是生物信息学采用的主要数据分析技术.将数据挖掘技术用于DNA序列数据分析,已得到了广泛关注和快速发展,并取得了许多研究成果.综述了DNA序列数据挖掘领域的研究状况和进展,提出了3个研究阶段:基于统计的挖掘方法应用阶段、一般化挖掘方法应用阶段和专门的DNA序列数据挖掘方法设计阶段.阐述了DNA序列数据挖掘的基础是序列相似性,评述了DNA序列数据挖掘领域所采用的关键技术,包括DNA序列模式、关联、聚类、分类和异常挖掘等,分析讨论了其相应的生物应用背景和意义.最后给出DNA序列数据挖掘进一步研究的热点问题,包括DNA序列数据新的存储和索引机制的设计、根据生物领域知识的数据挖掘新模型和算法的设计等.     

基于DNA序列的计算技术

DNA计算是由生物学和计算机科学相互结合形成的交叉学科,该文将对此学科的发展进行介绍。首先介绍如何借助于处理DNA序列的方法来解决卖货郎问题,并以此表明DNA计算的可行性;再对DNA的切片重组系统和图灵机系统进行比较,以此说明用切片重组系统来实现图灵机功能的可行性,最后简单介绍待解决的问题.     

基于文化进化粒子群算法的DNA序列设计

DNA编码序列的设计是影响DNA计算可靠性的重要途径,从DNA编码应满足的多约束条件中选取适当的约束条件,针对这些约束条件提出每个DNA个体应满足的评估公式以及目标序列集合的评价函数,采用文化进化粒子群算法解决DNA序列设计的多目标优化问题,仿真结果表明该混合算法针对DNA序列设计问题,在求解最优值能力,解的稳定性方面都取得了不错的效果。     

DNA编码问题及其复杂性研究*

高质量的DNA编码可以避免DNA分子间的非特异性杂交,提高DNA计算的有效性和可靠性。首先对DNA编码的约束条件进行归类,分析了各编码约束对编码质量的影响;然后研究了编码质量、编码数量、序列长度与DNA计算可靠性、有效性、可扩充性之间的关系;最后通过类比DNA编码问题和图的独立集问题,说明了求解最大DNA序列集合问题是NP完全的。     

Phrap算法在DNA序列拼接中的应用与改进

介绍DNA序列拼接的背景与意义．详细介绍和分析Phrap算法在DNA序列拼接中的应用．并针对DNA序列拼接算法提出改进。     

多目标优化机制下DNA编码序列模型

针对现有DNA计算中存在的编码序列设计稳定性、可靠性不完善等问题,充分考虑基本编码问题,设计出一种基于多目标优化机制的DNA编码序列设计算法。在一定的约束条件下,该算法利用了多目标优化机制以及采取小种蚁群算法,将h-distance因子添加到单链DNA架构中,建立一种DNA序列公用方法。通过模拟实验表明,该算法与同类型算法相比,在计算效率、优化性方面具有一定优势。     

基于文化微粒群优化算法的DNA编码研究

对DNA编码约束进行研究,选择汉明测量以及相似度作为DNA序列集设计的主要约束,并结合连续性约束与GC Content约束,将序列集设计问题抽象为带有强约束的多目标优化问题,采用文化微粒群算法解决该多目标优化问题。仿真结果表明,该混合算法针对DNA编码序列设计问题,在求解最优值能力、解的稳定性方面都能取得较好的效果。     

超长DNA序列的高效压缩算法研究

DNA序列虽然只由四个碱基组成,但数据量却非常巨大。有效的压缩DNA数据能大量节省传输的时间开销。目前已经有一些DNA序列专用的压缩算法,如Biocompress,DNACompress和CTW＋LZ。虽然这些算法可以获得较好的压缩比,但是由于采用了传统的CTW算法或Iz系列的字典替换,导致花费太多的时间。为了解决这一问题,提出使用改进的RLE,差分编码和可变长整形等一系列编码方式进行多重压缩的高效压缩算法Dzip。标准DNABenchmark数据测试的实验数据表明,该算法与现行DNA专用压缩算法相比,加速比至少为28。     

基于DNA序列的彩色图像加密算法

结合混沌系统和DNA密码学,提出了一种基于DNA序列的彩色图像加密算法。该算法应用了DNA序列的加法、减法、异或运算,并且把彩色图像分解为位平面进行处理。首先对彩色图像位平面分解、DNA编码;然后对DNA平面置乱、DNA加法运算、DNA异或运算;最后进行DNA解码、位平面合并,得到密文图像。实验结果表明,原始图像加密后的图像类似噪声,加密后的直方图变得更平滑,对密钥有很高的敏感性,密文图像的随机性好,密文图像相邻像素之间相关性低。     

DNA计算中编码序列的优化设计方案*

提出了一种优化设计方案.该方案的各项评价指标均优于根据以往文献提供的方法所能得到的最好结果.尤其是所提出的海明距离测度方法,进一步保证了特异性杂交产生的自由能远大于非特异性杂交所产生的自由能,便于进行DNA编码序列的设计与选择,为可控的DNA计算提供可靠有效的编码序列.     

数据挖掘技术在DNA序列分割中的应用

DNA序列分割作为DNA序列分析中的一部分正受到越来越多人的关注,引入数据挖掘技术是提高DNA序列分割有效性的一个重要途径。全面综述了目前数据挖掘技术在DNA序列分割中的应用,最后指出了尚待解决的问题。     

基于混沌系统的DNA图像加密算法

为了解决数字图像加密算法复杂度高、安全性较差的问题,提出一种基于混沌系统的DNA融合图像加密算法。首先利用Baker变换对图像进行置乱以读取DNA序列;再由Logistic混沌映射产生混沌序列,从而对DNA序列进行混沌加密。该算法对初值具有很好的敏感性,抗统计、抗差分攻击能力强。仿真结果表明:所提算法不仅实现简单,而且加密效果好,安全性高。     

DNA一级序列不同编码方法和相似度比较

为了DNA一级序列的相似度计算,本文比较了三种编码方案:单一碱基在DNA序列中的相对位置、二联码即相邻二碱基在序列中的相对位置、编序单一碱基在DNA序列中的相对位置和二联码在序列中的编序相对位置,在此基础上,运用分子连接性指数计算得到序列的不变量,进而,由塔尼莫特法计算得到物种间的相似度。由单一碱基在DNA序列中的相对位置法比较相似度,对于本研究中10个物种,得到了与生物进化树非常相一致的结果。     

DNA序列的二阶隐马尔科夫模型分类

隐马尔可夫模型是对DNA序列建模的一种简单且有效的模型, 实际应用中通常采用一阶隐马尔可夫模型. 然而, 由于其一阶无后效性的特点, 一阶隐马尔科夫模型无法表示非相邻碱基间的依赖关系, 从而导致序列中一些有用统计特征的丢失. 本文在分析DNA序列特有的生物学构造的基础上, 提出一种用于DNA序列分类的二阶隐马尔可夫模型, 该模型继承了一阶隐马尔可夫模型的优点, 充分表达了蕴涵在DNA序列中的生物学统计特征, 使得新模型具有明确的生物学意义. 基于新模型, 提出一种DNA序列的贝叶斯分类新方法, 并在实际DNA序列上进行了实验验证. 实验结果表明, 由于二阶隐马尔可夫模型充分反映了DNA序列碱基间的结构信息, 新方法有效地提高了序列的分类精度.     

最小自由能约束的DNA编码设计研究

首先介绍了DNA编码设计中自由能约束的重要性,以及自由能约束的计算公式,进而采用一种改进的蚁群优化算法来求解。仿真实验表明此算法产生一组能满足特定自由能约束和统一的解链温度约束的DNA序列,算法利用蚁群算法的并行性提高了编码设计算法的效率,利用最小自由能约束产生更稳定的DNA序列。     

DNA序列拼接的分布式并行处理

针对分布式存储环境,本文提出一种DNA序列拼接的并行算法,分别对序列拼接中OVERAP、LAYOUT和CONSENSUS阶段的串行处理过程和并行算法进行了描述,并给出了算法复杂性分析。数值试验结果表明,算法是高效的。     

基于DNA序列切片重组技术的信息加密算法

深入分析了DNA序列处理中的切片重组技术,研究了这种技术在信息加密中的应用,提出了一种基于切片重组技术的全新信息加密算法,并对算法的加密强度作了洋细讨论。实验结果表明该算法是安全、高效和可行的。     

可满足问题的分子信标计算模型(英文)

分子信标（Molecular Beacon）是一种发夹状的荧光探针,它可以特异地和那些与分子信标的环（Loop）互补的核酸靶序列杂交,具有单个碱基错配的检测能力．肽核酸（Peptide Nucleic Acid）是人工合成的核酸（DNA）的类似物．PNA骨架为酰胺键,与DNA补链杂交更稳定,可以阻止聚合酶延伸反应．文中将可满足问题的约束变量编码于分子信标的环部识别区,通过分子信标与使得给定范式为真的变量的PNA补链杂交,再利用PNA链可以阻止聚合酶延伸反应的性质,用限制性内切酶EcoRI降解对应于非解的分子信标,最后通过加热表面使分子信标构形发生变化,产生荧光读解．提出的可满足问题的分子信标计算模型具有可靠性高、无需观察和记录计算的中间结果、读解简单等优点．