人工神經(jīng)網(wǎng)絡在生物信息學中的應用研究.pdf

1、基于生物、數(shù)學、化學、計算機科學、信息科學等學科知識，生物信息學是隨之產(chǎn)生的新興學科?，F(xiàn)今生物信息學研究的主要內(nèi)容包括基因組序列的分析、基因進化、藥物設計、基因區(qū)域預測、基因功能預測以及蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測等。智能計算方法，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡、隱馬爾可夫模型、支持向量機、遺傳算法等在處理這類數(shù)據(jù)量大、含有噪聲模式并且缺乏統(tǒng)一理論的領(lǐng)域有其獨特的優(yōu)勢。
　　本文第一章主要介紹了生物信息學的研究領(lǐng)域和一些不同的在線學習方法。分析了各種模型的優(yōu)勢

2、和不足，指出了改進方向，揭示了本文的主要研究工作。
　　傳統(tǒng)的基因調(diào)控網(wǎng)絡模型，在面對時間和空間復雜度過于龐大的基因表達譜數(shù)據(jù)時，缺乏有效的求解方法。論文第二章，提出了一個基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)建基因調(diào)控網(wǎng)絡的新模型。結(jié)合復雜非線性映射以及自學習能力方面的知識，該模型將BP神經(jīng)網(wǎng)絡映射成復雜網(wǎng)絡。然后通過統(tǒng)計、對比基于不同溫度下數(shù)據(jù)樣本構(gòu)建的網(wǎng)絡的參數(shù)，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡的平均度、平均路徑長、平均聚類系數(shù)、平均模塊數(shù)和平均圖密度等參數(shù)均有所不同

3、，這說明某些基因在不同的溫度下的表達數(shù)據(jù)確實發(fā)生了變化。通過計算基因在不同網(wǎng)絡中的度差，找出了與溫度相關(guān)的海膽差異表達基因。
　　第三章為了對蛋白質(zhì)序列進行更精確合理地相似性分析，首先采用Wang andWang的方法把蛋白質(zhì)序列轉(zhuǎn)化為一條5-字母序列，并將5個字母均勻分布在以原點為圓心的單位圓周上，得到蛋白質(zhì)序列的位置坐標。然后，結(jié)合氨基酸的3個理化指標，進而用一個5-維向量來表示一個氨基酸。最后，運用自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡對不同的