計(jì)算智能方法在生物信息學(xué)中的應(yīng)用.pdf

1、隨著人類基因組項(xiàng)目的完成,生命科學(xué)的主戰(zhàn)場(chǎng)已經(jīng)由“結(jié)構(gòu)基因組學(xué)”轉(zhuǎn)移到“功能基因組學(xué)”。人類基因組項(xiàng)目和其它大規(guī)模測(cè)序項(xiàng)目帶來(lái)生物學(xué)數(shù)據(jù)的爆炸性增長(zhǎng),傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)確定方法已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足需求。計(jì)算智能方法在處理這類數(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(dú)特的優(yōu)勢(shì)。該文首先從歷史、現(xiàn)狀、意義、研究領(lǐng)域等方面介紹了生物信息學(xué)這門(mén)新興學(xué)科。接著對(duì)計(jì)算智能方法做出了定義,并概述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隱馬爾可夫模型、支撐向量機(jī)、遺傳算法這幾種主

2、要的計(jì)算智能方法。其中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用最為廣泛,且后面的章節(jié)主要應(yīng)用該網(wǎng)絡(luò)處理生物信息學(xué)中的幾個(gè)問(wèn)題,第二章先介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程,然后對(duì)其進(jìn)行了詳細(xì)的算法推導(dǎo)。接著的幾個(gè)部分是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在生物信息學(xué)幾個(gè)重要領(lǐng)域的應(yīng)用:第三章介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)這個(gè)經(jīng)典問(wèn)題,對(duì)其最新研究進(jìn)展和瓶頸問(wèn)題也做了論述;第四章用加了一競(jìng)爭(zhēng)層的BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行蛋白質(zhì)域結(jié)構(gòu)類預(yù)測(cè),相對(duì)于許多研究給出的直線分類邊界,我們采用BP網(wǎng)絡(luò)給出曲線分類

3、邊界,在采用同樣數(shù)據(jù)集的情況下,所提方法取得了更高的預(yù)測(cè)精度——自支持精度和jack-knife測(cè)試精度97.62％,第一個(gè)測(cè)試集87.50%,第二個(gè)測(cè)試集91.00%;基于基因表達(dá)數(shù)據(jù)的基因選擇和癌癥分類問(wèn)題是生物信息學(xué)領(lǐng)域新的研究熱點(diǎn),第五章運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行該問(wèn)題的研究,我們提出了一種改進(jìn)的基因選擇(特征選擇)方法,在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了BP分類器,采用公開(kāi)的急性白血病數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試,計(jì)算機(jī)模擬結(jié)果證明所提方法有很好的分類性能——選擇4