RNA二级结构预测算法的研究进展

在简要介绍了RNA的基础知识之后,对RNA二级结构的定义、表示方法、数据库等内容进行了详细阐述,并重点探讨了RNA二级结构预测方法的原理、适用范围及优缺点.目前,传统的RNA二级结构预测方法有比较序列分析法和最小自由能算法;新进发展的算法有支持向量机算法、基于堆积协变信息与最小自由能算法、基于局部茎搜索的算法、基于快速动态权重匹配算法、免疫粒子群算法、基于茎区的自由能算法、质心法.经过预测精度、复杂度、预测假节能力的对比,发现基于堆积协变信息与最小自由能算法和基于快速动态权重匹配算法,预测结果比较理想.     

RNA二级结构预测算法的研究进展

在简要介绍了RNA的基础知识之后,对RNA二级结构的定义、表示方法、数据库等内容进行了详细阐述,并重点探讨了RNA二级结构预测方法的原理、适用范围及优缺点。目前,传统的RNA二级结构预测方法有比较序列分析法和最小自由能算法;新进发展的算法有支持向量机算法、基于堆积协变信息与最小自由能算法、基于局部茎搜索的算法、基于快速动态权重匹配算法、免疫粒子群算法、基于茎区的自由能算法、质心法。经过预测精度、复杂度、预测假节能力的对比,发现基于堆积协变信息与最小自由能算法和基于快速动态权重匹配算法,预测结果比较理想。     

基于词条提取云模型的RNA二级结构预测(英文)

[目的]研究基于词条提取云模型预测RNA二级结构的方法。[方法]将云模型引入到随机文法模型中,提出适合于词汇化随机文法模型的机器学习算法,通过词网格模型对RNA序列进行词条获取和划分,再经过云分类器搜索每个词条被标注为某种二级结构类型的最大概率,然后将这些词条信息作为先验信息在随机文法云模型训练过程中引入,实现对RNA二级结构的预测,并对该方法进行试验检测。[结果]试验测试表明,在随机文法模型中引入云模型后,其在预测的准确度和搜索速度上较单纯的随机文法效果有明显改善。[结论]该研究为随机文法模型在RNA二级结构预测中的广泛应用奠定了基础。     

基于随机文法云模型的RNA二级结构预测

[目的]研究基于随机文法云模型预测RNA二级结构的方法。[方法]将云模型引入到随机文法模型中,提出适合于词汇化随机文法模型的机器学习算法,通过词网格模型对RNA序列进行词条获取和划分,再经过云分类器搜索每个词条被标注为某种二级结构类型的最大概率,然后将这些词条信息作为先验信息在随机文法云模型训练过程中引入,实现对RNA二级结构的预测,并对该方法进行试验检测。[结果]试验测试表明,在随机文法模型中引入云模型后,其在预测的准确度和搜索速度上较单纯的随机文法效果有明显改善。[结论]该研究为随机文法模型在RNA二级结构预测中的广泛应用奠定了基础。     

RNA二级结构预测及其在分子分类研究中的应用

文中通过比较RNA二级结构与一级结构和三维结构的差异,说明了RNA二级结构用于系统发育和分子分类研究的优点,并介绍了目前构建RNA二级结构的常用方法以及各种方法的优缺点,并对用于RNA二级结构折叠的软件作了简单介绍。最后从4个方面详细阐述了RNA二级结构在分子分类研究中的应用,即:RNA二级结构应用于分子分类研究的理论和方法;应用RNA二级结构分类与形态分类的区别;三种RNA二级结构在分子分类中的研究现状;RNA二级结构对序列信息的校正与补充。     

RNA二级结构遗传预测算法中的选择操作研究

在利用遗传算法设计RNA二级结构预测算法时,需要解决两类重要问题,即选择压力和种群多样性。选择压力有利于引导算法利用适应度标准更多地开发新个体,使得更多优秀的个体参与到迭代之中;而种群多样性是种群进化的基础。通过仿真试验对遗传算法中的选择操作进行性能分析和比较,找出适用于RNA二级结构预测的选择操作。     

遗传算法在RNA二级结构预测中的应用

介绍了几类遗传算法在RNA二级结构预测中的应用,并探讨该领域进一步的研究方向。     

蛋白质与核酸的高级结构预测

对基于分子力学和基于知识的蛋白质高级结构预测方法进行了较详细的评述。介绍了Nussinov碱基最大配对法、Zuker极小自由能法及螺旋区组合类算法等RNA高级结构预测的原理，并对其预测效果进行了评估。此外，还简要论述了基于EST的网络电子克隆技术，并对基于网络的蛋白质与核酸高级结构分析作了概要的介绍。     

一个大数据库中预测蛋白质二级结构

本文在1个大数据库中采用广义的2次判别法来预测蛋白质二级结构.在包含2640个蛋白的数据库中,先是定义4肽结构字,然后利用3种4肽结构字建立多样性源同时结合二次判别法来预测21残基片段中心残基的二级结构,最后在误差允许范围内对预测结果进行修正,自治检验和独立检验的三态预测精度均超过83％.在同样的数据库中,与其它预测软件相比较,显示了我们的方法是占优势的.     

加入Contact number信息来预测蛋白质二级结构

蛋白质的功能是由其结构决定的,其中蛋白质二级结构是其3级结构的基础和重要的组成单元。本文采用结构字和contact number数建立多样性源,同时利用二次判别法来预测1个序列片段中心残基的二级结构。对CB513库中81个蛋白进行检验,结果发现增加contact number数建立的多样性源,其预测精度Q3提高了1.12%.这表明c,ontact number信息有助于提高预测二级结构精度。     

鹅多杀性巴氏杆菌OmpH的扩增与生物信息学分析

为扩增鹅多杀性巴氏杆菌OmpH基因,预测OmpH蛋白二级结构和B细胞抗原表位,通过PCR扩增测序及生物信息学分析技术对该基因序列进行开放阅读框(ORF)的寻找、编码氨基酸的推导及蛋白质二级结构的初步预测等,探讨了鹅多杀性巴氏杆菌OmpH基因在免疫保护中的作用。结果表明:鹅多杀性巴氏杆菌OmpH基因全长1537bp,ORF包含1056bp编码351个氨基酸;二级结构以无规则卷曲为主,有少量的α-螺旋和延伸带;推测OmpH蛋白有1个细胞黏附位点、3个糖基化位点。该研究为分析鹅多杀性巴氏杆菌外膜蛋白理化特性、制备单克隆抗体和设计表位疫苗等奠定了理论基础。     

基于信息熵的蛋白质二级结构预测算法的准确性研究

通过分析信息熵的概念内涵,提出基于信息熵的蛋白质二级结构预测算法的准确性评价方法,与现有方法相比,这种方法更全面,不仅能确定假阳性率,假阴性率,还能确定预测值与实际值之间的不确定性的减少量即预测值与实际值之间的互信息.     

苹果锈果类病毒RNA序列的生物信息学分析

[目的]为苹果锈果类病毒结构域功能的关系、复制机制、变异与进化的研究提供理论依据。[方法]应用生物信息学的方法,得到一系列苹果锈果类病毒的RNA序列,对比其核苷酸数目、碱基组成比例,并进行了多重系列对比及二级结构预测。[结果]来自不同地区的苹果锈果类病毒RNA和核苷酸数目分布在329～336bp。其中核苷酸数为330bp的种类占64.71%,其A的分布范围19.39%～20.61%,T的分布范围在18.79%～20.91%,G的分布范围在29.70%～30.61%,C的分布范围在30.00%～30.91%。用RNAstructure软件进行苹果锈果类病毒的二级结构预测,随着稳定能量级的逐渐增加,其碱基配对区逐渐减小,而茎环区却逐渐增加。[结论]RNA是生物生命活动不可或缺的重要生物大分子,其二级结构比一级结构具有更大的保守性。     

设计表达兔防御素基因NP1

利用计算机软件对在将大肠杆菌中表达的兔防御素NP-1基因进行分析。消除宿主菌不表达或低效表达的密码子。同时对NP-1基因与质粒pGEX-4T-1中融合基因GST。进行RNA二级结构预测，通过对RNA二级结构进行分析，消除可能影响基因表达的二级结构，设计了有利于今后对目的基因的表达的兔防御素基因，并在大肠杆菌高效表达。结果表明：合成基因可以在大肠杆菌中高效表达。