生物序列数据K-mer频次统计问题的算法

生物序列的k-mer频次统计是生物信息处理中一个非常基础且重要的问题. 本文针对多序列在对齐模式下,不同偏移处一段长度范围内的k-mer频次统计问题进行了研究. 提出了一种逆向遍历k-mer计数算法BTKC. 该算法能够充分利用长度的k-mer统计信息,快速得到长度的k-mer统计信息,从而避免了统计任意长度的k-mer频次信息时都需要对所有序列进行遍历. 算法的时间复杂度分析及实验结果表明,相比于传统的前向遍历FTKC算法,BTKC算法性能提升非常明显,且其时间复杂度与k-mer长度的变化范围无关,非常适合于在k-mer长度变化范围较大的情况下使用.     

基于生物医学文献的蛋白质关系发现

实验提出了一种基于词频统计的蛋白质关系知识发现方法,该方法首先通过生物命名实体识别技术识别出蛋白质实体,然后统计共出现频率,形成候选实体对,从而发现最有可能的实体关联。     

基于生物医学文献的蛋白质关系发现

实验提出了一种基于词频统计的蛋白质关系知识发现方法,该方法首先通过生物命名实体识别技术识别出蛋白质实体,然后统计共出现频率,形成候选实体对,从而发现最有可能的实体关联。     

基于彩色模型的群体生物目标定位

对群体生物目标的定位是实现群体生物目标识别的关键步骤.利用生物目标的表面颜色与背景颜色相比的特殊性,经过大量统计实验,得出不同彩色模型下群体生物目标表面颜色的分布特征,提出了基于VH彩色坐标系下的群体生物目标定位算法.实验结果表明,利用该彩色坐标系,选取相应的分段阈值,能准确的将同种或不同种类的水果从背景中分离出来.     

基于欧氏权距离法的多生物特征身份鉴别

通过融合不同的生物特征可以改进身份鉴别系统的验证性能。本文借鉴多传感器信息融合技术中聚类分析的思想,提出了基于欧氏权距离法的多生物特征融合的身份鉴别方法。该方法并不局限于特定的两类或多类生物特征,同时该方法克服了传统的估计方法和统计方法需要先验概率和概率密度函数的缺点,更加符合实际应用的需要。     

基于DoG掩模的冷冻电镜生物大分子图像特征提取

针对冷冻电镜生物大分子图像低信噪比(SNR)和低对比度的特点,提出了基于高斯差分(DoG)掩模的形状特征提取方法.该方法利用高斯差分能提取多尺度梯度信号的优势,提取了目标生物大分子颗粒的近似区域,并在此基础上定义了由14个形状统计特征组成的特征向量.实验结果表明,该方法能有效提取生物大分子颗粒的形状特征,为进一步进行颗粒识别奠定了良好的基础.     

基于概率统计的签名认证系统的研究与应用

针对签名在办公自动化系统中的广泛应用,该文首先对各种签名识别技术进行介绍、分析和比较,然后介绍了一个基于生物特征手写签名认证的系统原型,并着重提出了基于概率统计的手写签名识别方法。     

生物事件触发词识别方法研究

从生物文献中抽取生物事件对于生物领域的知识挖掘起着重要的作用,而事件触发词的识别是生物事件抽取的一个关键步骤。系统分别采用词汇及其上下文特征、短语标记特征、词聚类特征以及统计的词典特征构造不同的基于词级的CRF模型,用于生物事件触发词的标记。然后针对不同的触发词类型选择对应最优的标记模型,构造了一个混合CRF模型。在BioNLP 2009 ST语料库上进行了实验评估,结果表明提出的方法取得了很好的性能,为生物事件的抽取建立了良好的基础。     

可应用于“金卡工程”的入口控制技术

本文从应用角度详细介绍了近几年发展起来的入口控制技术，包括键盘入口控制系统，卡片入口控制技术和生物统计入口控制系统。最后对其应用于金融行业的有前问题进行了讨论。     

基于B超图像处理监测生物组织变性的方法

提出基于B超图像的灰度和分形截距特征并结合支持向量机监测生物组织变性的方法。通过对高强度聚焦超声打击新鲜离体猪肉和猪肝组织前后获得的B超图像做数字减影,并提取图像特征和分类,找出生物组织变性凝固点。在此基础上,对大量实验数据处理后的统计特性和误差进行了分析,比较了不同特征参数的辨识效果。结果表明：综合图像的分形截距和灰度平均值特征并建立支持向量机,能够更好地监测HIFU治疗中生物组织是否变性。     

复杂网络聚类算法在生物网络中的应用

复杂网络在现实世界中普遍存在,具有小世界性和无标度性等统计特性,网络簇结构是复杂网络重要的拓扑属性之一。在复杂生物网络中使用聚类算法揭示生物网络中的簇结构对分析生物网络的拓扑结构、预测其功能都具有重要意义。对复杂网络聚类方法在蛋白质-蛋白质相互作用网络和新陈代谢网络中的应用及其进展情况进行了综述,分析了几种聚类算法的评价函数和适用条件,并对生物网络聚类算法研究所面临的主要问题进行了讨论。     

基于视觉信息的PCNN参数自适应设定及模型改进

脉冲耦合神经网络(PCNN)参数决定该模型在数字图像处理领域的应用.现阶段网络参数自适应设定是依据图像统计信息或网络自身结构.基于此,提出基于生物视觉信息的PCNN参数自适应设置方法及模型改进.该方法通过对生物视觉感知理论与PCNN网络性质的分析,揭示了视觉感知理论与PCNN网络参数M、W和β的同源性,给出依据视觉感知模型自适应设定PCNN网络参数W、M和β的方法,并设计出具有生物视觉特征的PCNN改进模型.实验验证了该模型的几何不变性,在基于内容的图像检索领域取得了良好效果.     

基于 AlphaFold 数据库分析蛋白质进化中的统计规律

由DeepMind开发的AlphaFold在蛋白质结构预测领域取得了前所未有的巨大突破,对生命科学的研究产生了革命性的影响。基于大规模的结构预测,AlphaFold结构预测数据库得以建立,它包含2亿多种蛋白,并覆盖了数十种物种的完整蛋白质组。该综述介绍了在“后AlphaFold时代”利用统计物理方法研究蛋白质进化问题的一些最新进展。传统的蛋白质进化研究往往关注同一个家族的蛋白质序列或者结构(微观视角),而随着AlphaFold预测的海量蛋白质结构的出现,研究者可以把视角扩展到大量蛋白质的集合,甚至是直接对比不同物种体内的全部蛋白质,从中挖掘统计趋势(宏观视角)。基于AlphaFold数据库,通过对比40多种模式生物体内相似链长的蛋白质,研究者发现了蛋白质分子进化中的统计规律。随着物种复杂性的提高,蛋白质结构将趋向于更高的柔性和模块化程度,蛋白质序列将趋向于出现更显著的亲疏水片段分隔,蛋白质的功能专一性也不断提高。这些基于AlphaFold的统计研究在分子进化和物种进化之间建立了联系,有助于理解生物复杂性的演化。     

基于U统计量和集成学习的基因互作检测方法

在全基因组关联研究GWAS中,多数方法对疾病与单核苷酸多态性位点之间的互作关系形式给出了强假设,这降低了相关方法的挖掘能力.近几年,以基因作为研究单位的基因-基因相互作用检测方法,因其在统计效力与生物可解释性方面的优势受到重视.针对已有方法检测相互作用类型时存在的局限性,提出一种基于U统计值与集成学习器的假设检验方法GBUtrees,通过构造统计量用于表征疾病性状与2个基因之间关系偏离加性模型的程度,检测以基因为单位的基因-基因相互作用.该统计量在不同子样例集下结果的平均值满足U统计量理论,从而可以利用U统计量的渐进正态分布性质获得所构造统计量的分布信息.GBUtrees对相互作用的形式不作假设,增强该方法对不同形式相互作用的挖掘能力.仿真与真实实验结果表明：该方法能够有效地进行不同类型相互作用的挖掘,可以应用于全基因组关联研究.     

生物多样性和均匀度显著性的统计检验及网络计算软件

Shaanon-Wiener多样性指数和均匀度以其简单易用而被广泛应用于生物多样性和群落生态学等研究中。然而，由于缺乏适合的统计检验等原因，其分析的可信性较低，本研究以Shaanon-Wiener指数和Ewens-Caswell检验为基础，研制了生物多样性和均匀度显著性统计检验的Internet计算软件EwensCaswellTest。该软件由4个Java类和一个HTML文件组成，可运行于多种网络浏览器上。用EwensCaswellTest对水稻田节肢动物群落多样性（15个地点，17个功能群），以及中国民族HLA-DQB1等位基因的多态性（12个民族和人群，17个等位基因）进行了分析。结果显示，该检验可有效地反映多样性和均匀度的显著性。     

海尔八大金刚 实现超人梦想——海尔首家推出能与人对话的智能超人系列电脑

人性化的沟通、人性化的功能、人性化的设计、人性化的服务使得海尔智能超人电脑不仅带给人们 e时代的网络化、智能化、个性化的生活体验，而且还给人一种浓浓的人情味，它使产品不再冷冰冰，而是象有生命的东西一样与你交流沟通，这更是一种全新的感觉。 新世纪第一个春节刚过，就传来了一个令人振奋的消息，海尔首家研制成功了能与人对话的电脑，实现了计算机技术上的新的突破，把电脑又向个性化、人性化的方向推进了一步。 　　产品功能：海尔把生物统计技术的最新成果融进了电脑产品设计中，生物统计技术是通过人的物理属性（比如面目、…     

适潮流而动，占市场先机——智能密码

生物特征认证技术(指纹识别、声纹识别、键纹识别等)是21世纪最具有发展、应用潜力的技术之一。在国外,该技术已经在政府、学术界、产业界形成良好的互动关系与发展体制,开始大规模的在基础领域应用。根据IBG(国际生物集团)统计,到2005年,全球生物特征技术市场的规模将达22亿美元,     

德国研制成初步智能化的交通控制系统

德国科学家最近研制成一种初步智能化的交通控制系统,它是根据模仿生物神经系统处理视觉信息方式,分析运算十字路口的车流量信息,帮助管理部门控制道路交通。目前交通部门统计道路车流量的可行方法是在路面上安装多个感应器,耗资巨大,智能化交通控制系统恰好克服了这些缺点。它     

基于免疫GA与Gibbs的模体识别算法

生物序列motif识别问题是当今生物信息学面临的一个复杂问题,要设计一个能识别所有motif的方法几乎是不可能的。针对该问题,在免疫遗传算法中引入了统计估计,提高了motif识别的精度,根据个体的浓度和适应值概率。设计了免疫替换算子,有效地解决了种群的多样性问题,利用Gibbs Sampler算法生成种子,提高了免疫遗传算法的搜索速度,最后得到了一个基于免疫GA与Gibbs Sampler的生物序列motif识别算法,该算法充分发挥了免疫遗传算法和Gibbs Sampler算法的优越性,较好地解决了计算速度和计算精度之间的矛盾。实验表明,该算法是有效的。     

三维神经元几何形态的发育生成方法

生物神经细胞具有复杂多样的空间几何形态,而这种形态结构是研究单个神经细胞信息处理和整个神经系统连接的基础。为此,提出一种针对三维神经元几何形态的发育生成方法。采用人工基因组对基因调控网络进行编码,用基因表达的动态特性来表示神经元树突树的发育过程。实验结果表明,生成的虚拟神经元与实际神经元具有相似的几何形态结构。与已有基于发育机制的生长方法相比,更真实地表现了生物神经元的发育过程。与基于统计分析的重建方法相比,能够更方便地得到几何形态参数的统计分布函数。