RNA二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、RNA（脫氧核糖核酸）是生物系統(tǒng)內(nèi)最為重要的分子之一，它在生物體內(nèi)行使多種功能。預(yù)測(cè)RNA二級(jí)結(jié)構(gòu)具有重要意義，知道了RNA的二級(jí)結(jié)構(gòu)就可以獲得許多有益的信息，不僅能使我們更細(xì)致的了解各類RNA在細(xì)胞中的運(yùn)作機(jī)制，而且可以為尋找新的基因、治療疾病提供幫助。RNA的一級(jí)結(jié)構(gòu)用實(shí)驗(yàn)的方法容易測(cè)定，但是由于RNA分子具有降解速度快、難以結(jié)晶等特點(diǎn)，故通過(guò)X射線晶體衍射和核磁共振（NMR）等實(shí)驗(yàn)方法去測(cè)RNA分子的空間結(jié)構(gòu)很不容易，這樣費(fèi)時(shí)費(fèi)力

2、還代價(jià)高昂，雖然測(cè)得的結(jié)果比較精確可靠，可是面對(duì)當(dāng)前海量的生物序列，這種方法顯然是跟不上要求的。故而像蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)研究一樣，借助于計(jì)算機(jī)手段和各種數(shù)學(xué)方法從理論上去預(yù)測(cè)RNA空間結(jié)構(gòu)，是提高我們認(rèn)識(shí)RNA空間結(jié)構(gòu)效率的一個(gè)捷徑，也是我們應(yīng)當(dāng)主要依靠的方法。
　　本文對(duì)RNA二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)問(wèn)題進(jìn)行了詳細(xì)的闡述，并在充分汲取現(xiàn)有預(yù)測(cè)方法優(yōu)點(diǎn)的基礎(chǔ)上，創(chuàng)新性地提出了兩種RNA二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)算法，有效地提高了預(yù)測(cè)的精度。
　　具體地，本文

3、的主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下：
　　首先，介紹了RNA二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方法，包括問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型、測(cè)試數(shù)據(jù)來(lái)源以及當(dāng)前主流算法和軟件。同時(shí)還說(shuō)明了這些軟件的優(yōu)缺點(diǎn)及各自的使用范圍。
　　其次，介紹了RNA二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)中比較經(jīng)典的最小自由能算法，分析了其優(yōu)缺點(diǎn)以及使用情況。在此基礎(chǔ)上提出了基于莖區(qū)的動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法來(lái)預(yù)測(cè)RNA二級(jí)結(jié)構(gòu)，并結(jié)合莖區(qū)樹(shù)的結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)了假結(jié)的預(yù)測(cè)，然后將本算法與最小自由能算法進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)分析，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，本算法

4、提高了預(yù)測(cè)的精度，降低了時(shí)間復(fù)雜度。
　　第三，提出了一種基于隨機(jī)上下文無(wú)關(guān)語(yǔ)法模型的算法來(lái)預(yù)測(cè)RNA二級(jí)結(jié)構(gòu)及其假結(jié)。通過(guò)搜索莖區(qū)池尋找最優(yōu)子結(jié)構(gòu)來(lái)設(shè)置語(yǔ)法的生成概率，使用BestFirstSearch搜索策略來(lái)尋找最大概率的語(yǔ)法推導(dǎo)路徑，并使用動(dòng)態(tài)規(guī)劃的思想來(lái)降低時(shí)間復(fù)雜度，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明算法的預(yù)測(cè)精度有所提高并能夠預(yù)測(cè)假結(jié)。
　　第四，實(shí)現(xiàn)了一個(gè)RNA二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)集成了本文中提出的RNA二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)算法。