利用混沌差分进化算法预测RNA二级结构

RNA二级结构预测在生物信息学中具有重要意义。本文针对RNA二级结构预测,提出了一种混沌差分进化算法。算法对种群进行混沌初始化,利用混沌扰动产生新的个体,缩小搜索空间;根据个体的适应值和种群密度自适应地对个体进行混沌更新,改善了种群的多样性。该算法充分利用了差分进化算法速度快以及混沌的遍历性、随机性和规律性等特点,有效克服了早熟现象,提高了算法的全局搜索能力。实验证明了算法的有效性。     

RNA二级结构预测算法的设计与实现

本文提出了一个预测RNA二级结构的计算模型和动态规划算法.该算法采用子序列的组合策略和RNA二级结构的内在特性,计算多个平面伪结点和一个非平面伪结点结构.与Rivas算法相比,该算法减少了2n4的空间,并将时间复杂度由O（n6）降为O（n5）.实验结果验证了算法的有效性.     

基于茎区组合的RNA二级结构预测算法

RNA二级结构预测是生物信息学的研究热点和难点,特别是对于含假结的RNA二级结构的预测,已经被证明是NP问题。根据RNA折叠的特点,提出了一种基于茎区组合的智能优化算法来预测RNA 的二级结构。该算法以RNA的茎区为基本单元,结合图论思想,通过二元关系的基本理论,依据自由能最小原则获取茎区的最优组合。该算法的时间复杂度为O(n3),空间复杂度为O(n2),而且可以发现假结。实验结果证明了算法的有效性。     

改进的免疫粒子群优化算法预测RNA二级结构

针对RNA二级结构预测问题,在SetPSO算法的基础上提出了一种改进的免疫粒子群优化算法,根据RNA折叠的特点,启用免疫记忆算子增加粒子群多样性,有效防止了原方法易陷入局部最优的缺陷。仿真结果表明改进算法能在更短的时间内达到更高的预测精度。     

基于茎区的自由能算法预测RNA二级结构

预测RNA分子的二级结构是计算生物学中的一个重要研究内容,本文在传统的最小自由能算法的基础上,提出了基于茎区的自由能算法,该算法时间复杂度O(n<'3>),空间复杂度O(n<'2>),能够预测RNA二级结构及其假结.     

基于快速动态权重匹配的RNA二级结构预测算法

在动态权重匹配算法的基础上提出了基于快速动态权重匹配的RNA二级结构预测算法。通过引入最大动态权重茎区搜索算法降低时间复杂度和扩大搜索假结的区域提高预测假结的能力,使得快速动态权重匹配算法与动态权重匹配算法相比,不仅具有O(n3)的更加理想的时间复杂度,而且还能预测更多可能存在的假结。     

基于免疫粒子群集成的RNA二级结构预测算法

RNA二级结构预测在计算生物学中具有重要意义,针对RNA二级结构预测,提出了一种新的免疫粒子群集成算法,根据个体的浓度和适应值概率,利用免疫机制,在粒子群优化算法中设计了免疫替换算子,有效防止了粒子群优化算法易陷入局部最优的缺陷;通过集成技术,充分发挥各种粒子群优化算法的优点,实现协同演化,提高了算法的全局搜索能力。最后用免疫粒子群集成算法去预测RNA二级结构,实验证明了算法的有效性。     

迁徙差分进化算法及其在RNA二级结构预测中的应用

对优化问题和游牧民族迁徙行为的比较研究表明,两者存在相似之处。模拟游牧民族迁徙机制提出了一种迁徙策略,并且与差分进化算法相结合,提高了算法摆脱局部极值的能力;通过集成技术,充分发挥各种差分进化算法的优点,实现协同进化,提高了算法的全局搜索能力。最后应用于预测RNA二级结构,实验表明,该算法是有效的。     

迁徙差分进化算法及其在RNA二级结构预测中的应用

对优化问题和游牧民族迁徙行为的比较研究表明,两者存在相似之处。模拟游牧民族迁徙机制提出了一种迁徙策略,并且与差分进化算法相结合,提高了算法摆脱局部极值的能力;通过集成技术,充分发挥各种差分进化算法的优点,实现协同进化,提高了算法的全局搜索能力。最后应用于预测RNA二级结构,实验表明,该算法是有效的。     

RNA二级结构表示方法及其转换算法

RNA二级结构的表示对研究RNA二级结构有着重要作用,该文讨论了RNA二级结构的几种表示方法,并给出了它们之间的转换算法。     

面向FPGA的RNA二级结构预测并行算法研究

动态规划是RNA二级结构预测最主要的算法,文中提出一种对动态规划矩阵采用分块技术的细粒度并行算法,通过对数据依赖关系的分析,引入了流水的策略,提高了算法的效率,在时钟模拟器上验证了算法的正确性,获得了一系列关于并行加速比、空泡率、存储访问带宽等问题的模拟结果,确定了FPGAPE阵列设计中的基本参数,为FPGA成功实现奠定了基础。     

基于词汇化随机文法模型的RNA二级结构预测

针对经典的随机文法模型预测RNA二级结构存在精度不高的问题,本文给出了一种词汇化随机文法模型预测RNA二级结构的方法。首先,用最大熵模型获取RNA序列中的词条信息,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;然后,将这些词条信息作为先验信息在随机文法模型训练过程中引入,从而加快对二级结构的搜索过程,提高准确率。     

RNA二级结构预测中动态规划的优化和有效并行

基于最小自由能模型的方法是计算生物学中RNA二级结构预测的主要方法,而计算最小自由能的动态规划算法需要O(n⁴)的时间,其中n是RNA序列的长度.目前有两种降低时间复杂度的策略:限制二级结构中内部环的大小不超过k,得到O(n²×k²)算法;Lyngso方法根据环的能量规则,不限制环的大小,在O(n3)的时间内获得近似最优解.通过使用额外的O(n)的空间,计算内部环中的冗余计算大为减少,从而在同样不限制环大小的情况下,在O(n³)的时间内能够获得最优解.然而,优化后的算法仍然非常耗时,通过有效的负载平衡方法,在机群系统上实现并行程序.实验结果表明,并行程序获得了很好的加速比.     

基于FPGA的细粒度并行CYK算法加速器设计与实现

基于随机上下文无关文法(SCFG)理论模型进行RNA二级结构预测是目前采用计算方法研究RNA二级结构的一种重要途径.由于基于SCFG模型的标准结构预测算法(Coche-Younger-Kasami,CYK)巨大的时空复杂度,对CYK算法进行加速成为计算生物学领域一个极具挑战性的热点问题.CYK的并行性能受限于算法多维度、非一致性的数据依赖关系和较低的计算/通信比,现有的基于通用微处理器结构的大规模并行处理方案不能获得令人满意的加速效果,并且大规模并行计算机系统硬件设备的购置、使用、日常维护的成本高昂,其适用性受到诸多限制.文中在深入分析CYK算法计算特征的基础上,基于FPGA平台提出并实现了一种细粒度的并行CYK算法.设计采用了对三维动态规划矩阵按区域分割和逐层按列并行处理的计算策略实现了多个处理单元间的负载均衡;采用数据预取、滑动窗口和数据传递流水线实现处理单元间的数据重用,有效解决了计算和通信间的平衡问题;设计了一种类似脉动阵列(systolic-like array)结构的主从多PE并行计算阵列,并在目前最大规模的FPGA芯片(Xilinx XC5VLX330)上成功集成了16个处理单元(process...     

RNA二级结构预测的支持向量机模型研究

RNA二级结构预测问题是生物信息学的一个研究重点,本文主要利用支持向量机(SVM)模型来研究RNA 二级结构预测问题.通过改进NSSEL标签[4],形成了能表示平面伪结结构的E-NSSEL标签,该标签作为SVM模型输出端的类别标识,因此,测试序列经过SVM模型预测后得到相应的E-NSSEL序列,该序列可以恢复为二级结构.此算法能有效地解决传统算法中存在的时间复杂性的问题和长链分子的预测问题.     

使用角色反演句法分析器RNA二级结构的预测

RNA二级结构预测问题是生物信息学的一个研究重点。该文主要利用自然语言理解中旬法分析的方法来研究RNA二级结构预测。使用基于角色反演算法建立起来的，采用概率上下文无关文法进行分析的句法分析器，来预测RNA二级结构。结合传统Chart算法分析器和广义LR算法分析器的优点，建立角色反演句法分析器；根据RNA二级结构的构建方法建立相应的概率上下文无关文法；给出对RNA二级结构进行预测的具体实例。     

含伪结RNA二级结构预测的支持向量机方法

RNA二级结构预测是生物信息学的一个研究重点和难点.伪结是RNA二级结构中最难预测的一种.本文利用多分类支持向量机对舍平面伪结的RNA分子二级结构进行预测.第一步,利用多分类支持向量机进行预测,输出端得到相应碱基的E-NSSEL类别标识.第二步,利用第一步的预测结果,把所有可能配对的标识是否配对通过支持向量机进行判断,并根据判断结果恢复RNA分子二级结构.实验证明,该方法能有效地提高含平面伪结的RNA分子二级结构的预测精度.