生物信息学中的序列比对算法

生物信息学是以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。序列比对是生物信息学中的一个基本问题,设计快速而有效的序列比对算法是生物信息学研究的一个重要内容,通过序列比较可以发现生物序列中的功能、结构和进化的信息,序列比较的基本操作是比对。本文介绍了序列比对算法的发展现状,描述了常用的各类序列比对算法,并分析了它们的优劣。     

两序列比对算法与软件研究进展

两序列比对是一种基本序列分析方法,广泛用于序列之间的相似性分析和数据库同源性搜索。现今,用于两序列的软件有上百种,它们应用不同的算法或针对不同的序列类型,在比对速度和比对质量等方面也有很大的差异。根据要比对的序列情况以及要达到的目的选择合适的比对软件是非常有必要的。对现有两序列比对的算法和常用软件进行归类和比较,为研究人员了解现今序列比对情况,筛选合适的比对算法和软件提供参考。     

生物信息学中一个优化的全局双序列比对算法

最早的生物信息学中序列比对算法是基于动态规划思想的Needleman-Wunsch全局双序列比对算法,由于其时间和空间复杂度巨大,不适合实际的生物序列比对.提出了一种优化的基于动态规划思想的全局双序列比对算法.实验结果表明,该算法在保证其生物敏感性的基础上,有效地降低了时间和空间复杂度.     

双序列比对的算法研究

双序列比对是生物信息学中最基本的问题之一,其研究方法是设计具有针对性的有效算法对两个DNA或蛋白质序列进行比较,找出两者之间的最大相似性匹配进而判断其是否具有同源性。详尽分析了双序列比对的实际意义,提出最佳比对不一定能反映进化的实际过程并给予分析,重点探讨了最重要的全局比对算法——Smith Waterman算法,同时提出了一种用数组记录比对过程中遍历路径的方法并对比对过程进行递归调用,使之能找出全部具有最大相似性的比对结果。     

基于序列结构信息的多序列比对算法

在介绍生物信息学中多序列比对定义和原理的基础上,给出了序列结构信息集的表示形式和基于序列结构信息的度量函数,该函数只与参加比对序列自身信息有关,不受主观因素的影响,能更客观、有效地反映生物序列之间的进化距离.通过利用该函数计算序列间的进化距离,在渐进比对的基础上,采用迭代策略,不断修正指导树,进而提高比对的准确性,避免了局部最优问题.最后,通过实验模拟,本算法在保证不提高计算时间复杂度的基础上,提高了序列比对的准确性,同时也很好地反映了生物学意义.     

多重序列比对的蚁群算法

序列多重比对是生物信息学特别是生物序列分析中的一个重要的操作.提出了一种解决多重序列比对的蚁群算法,利用了人工蚂蚁逐个选择各个序列中的字符进行配对.在算法中,蚂蚁根据信息素、字符匹配得分以及位置偏差等信息决定选择各序列中的字符的概率,通过信息素的更新与调节相结合的策略,以及参数的动态自适应调节方法,较为有效地解决了局部收敛的问题,加强了算法寻求全局最优解的能力.实验显示,该算法可以有效解决多重序列比对问题.     

DNA双序列比对问题的算法

随着生物序列数据库中序列数据的激增, 开发兼有高度生物敏感性和高效率的算法显得极为迫切. 通过对生物序列比对问题中Needleman-Wunsch算法和Smith-Waterman算法深入分析, 提出了Smith-Waterman算法的改进算法, 并通过实验验证该算法, 对改进前后的运行性能进行比较分析. 实验证明, 改进后的算法实现了双序列局部最优解个数的优化, 有效降低了生物序列比对算法时间与空间的复杂性, 提高序列比对的得分率和准确率.     

基于遗传算法的多序列比对算法研究

本文使用遗传算法解决多序列比对问题,并进一步研究了各种遗传算子在比对过程中所起的作用,对算法进行了改进。最后实现了一个多序列比对程序,对实验结果进行分析。     

基于遗传算法与星比对的多序列比对混合算法

多序列比对(MSA)是一个典型的NP完全问题,星比对是一种有效的多序列比对算法。文章针对MSA问题提出了将遗传算法与星比对算法结合在一起的混合算法,该算法充分发挥了遗传算法和星比对算法的优越性,可提高求解MSA问题的计算精度和计算速度,整个算法模拟了自然界进化的周期性,较好的解决了群体的多样性和收敛深度的矛盾。实验表明,该算法是有效的。     

多序列比对问题的粒子群优化算法求解

文章提出了一新的算法,利用粒子群优化算法求解多序列比对的问题,这是粒子群优化算法在生物信息学方面的一个新的应用。文章从粒子群算法的原理和多序列比对问题模型入手,来提出怎样改造粒子群优化算法使其可以解决多序列比对问题,最后给出利用粒子群优化算法求解多序列比对的算法,及其测试结果。     

一种求解MSA问题的自适应遗传算法

多序列比对(MSA)在生物信息学研究中占有重要地位,MSA问题是一个典型的NP问题,遗传算法是求解NP完全问题的一种有效方法。文章针对MSA问题,提出了一种新型自适应遗传算法,根据群体的多样性自适应调节变异概率,有效消除了算法中的欺骗性条件,使用突变算子来确保算法的搜索能力。整个算法模拟了自然界进化的周期性,较好的解决了群体的多样性和收敛深度的矛盾。算法的分析和测试表明,该算法是有效的。     

Efficient Sequence Alignment with Side-Constraints by Cluster Tree Elimination

Aligning DNA and protein sequences is a core technique in molecular biology. Often, it is desirable to include partial prior knowledge and conditions in an alignment. Going beyond prior work, we aim at the integration of such side constraints in free combination into alignment algorithms. The most common and successful technique for efficient alignment algorithms is dynamic programming (DP). However, a weakness of DP is that one cannot include additional constraints without specifically tailoring a new DP algorithm. Here, we discuss a declarative approach that is based on constraint techniques and show how it can be extended by formulating additional knowledge as constraints. We take special care to obtain the efficiency of DP for sequence alignment. This is achieved by careful modeling and applying proper solving strategies. Finally, we apply our method to the scanning for RNA motifs in large sequences. This case study demonstrates how the new approach can be used in real biological problems. A prototypic implementation of the method is available at .     

求解多重序列比对问题的蚁群算法

多重序列比对是生物信息学特别是生物序列分析中一个重要的基本操作。提出求解多重序列比对问题的蚁群算法,利用人工蚂蚁逐个选择各个序列中的字符进行配对。在算法中,蚂蚁根据信息素、字符匹配得分以及位置偏差等信息决定选择各序列中字符的概率,通过信息素的更新与调节相结合的策略较为有效地解决了局部收敛的问题,加强了算法寻求全局最优解的能力。另外在该算法的基础上,提出了基于分治策略的多序列比对蚁群求解算法,不但减少了原算法的计算时间,而且显著改善了算法所求得的解的质量。     

自适应蚁群算法在序列比对中的应用

序列比对是生物信息学的重要研究工具。蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,并被成功地应用于旅行商问题(TSP)等组合优化问题中。该文将蚁群算法应用于序列比对,并提出基于自适应调整信息素的改进算法。仿真结果表明这种新的比对算法是有效的,而它的改进算法的效果更为理想。     

用动态扣分策略消除序列局部联配中的马赛克问题

The local alignment problem for two sequences requires determining similar regions, one from each sequence, and aligning those regions. The Smith-Waterman algorithm for local sequence alignment is one of the most well-known algorithm in computational molecular biology. This ingenious dynamic programming approach is designed to reveal the highly conserved fragments by discarding poorly conserved initial and terminal segments. However, the local alignment sometimes produces a mosaic of well conserved fragments artificially connected by poorly conserved or even unrelated fragments. This may lead to problems in comparison of long genomic sequences and comparative gene prediction. In this paper we propose a new strategy of dynamic penalty strategy to {ix this problem. In the process of computing similarity matrix, if similarity value is larger than the pre-specified threshold X then starting our strategy, when related character mismatches, then penalizing more than others until similarity value is 0 or the process ends. Test results show that this algorithm has better performance by comparison to the standard Smith-Waterman while dose not increase signally the computational complexity both in time and space.     

基于异构系统的生物序列比对并行处理研究进展

序列比对工作属于生物信息学的基础性研究领域。由于它具有应用广泛、计算复杂以及海量数据等特点,加之现在高性能计算的兴起,使得近年来序列比对并行处理技术快速发展。首先介绍了序列比对领域高性能计算的新进展,接着从体系结构特征入手对其研究进行分类,并对每类方法的实现细节和性能进行分析比较,从中不难看出访存控制、同步、数据交互以及算法可扩展性等问题均为目前基于异构系统的序列比对并行处理研究的关键点。最后,对该领域的未来研究方向进行了展望。