生物同源序列比對算法研究及其實現(xiàn).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、序列比對是生物信息學(xué)中一項重要的基礎(chǔ)性研究課題，它的最基本任務(wù)之一是進行多序列比對，多序列比對可用于蛋白質(zhì)的功能域識別、二級結(jié)構(gòu)預(yù)測、基因識別以及分子系統(tǒng)發(fā)育分析等方面的研究。由于多序列比對問題是一個NP完全問題，它的求解至今仍是生物信息學(xué)中的一個難題。本文提出使用量子粒子群優(yōu)化算法以及隱馬爾可夫模型來解決多序列比對問題。
　　 首先分析了空位罰分、替換矩陣和目標(biāo)函數(shù)對序列比對的影響，具體介紹了SP和COFFEE目標(biāo)函數(shù)。對經(jīng)典

2、的多重序列比對算法:SAGA算法和Clustal算法及隱馬爾可夫模型多重序列比對算法進行了研究，對幾種算法的性能進行了比較和評估。
　　 接著通過對粒子群優(yōu)化算法的特點進行分析提出了基于二進制粒子群優(yōu)化算法的多序列比對算法MSA_BPSO。然后通過對量子粒子群優(yōu)化算法與隱馬爾可夫模型的分析研究提出了基于隱馬爾可夫模型和量子粒子群優(yōu)化算法的多重序列比對算法MSA_HMM_QPSO。
　　 以本文提出的算法為基礎(chǔ)，利用Mic

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