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二级结构预测方法

RNA是一类具有重要生物学功能的生物大分子,它是遗传信息由DNA到蛋白质的中间传递体.RNA二级结构预测方法可以分为基于热力学的预测方法和基于系统发生学的预测方法两大类.本文就RNA二级结构预测的方法进行了综述,介绍了最低自由能预测法、配分函数预测法、协同变异预测法、随机上下文无关语法预测法等4种预测方法以及它们的优缺点.     

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。     

Frank-Wolfe算法在输气管道内腐蚀预测中的应用

组合预测是对用多种预测方法进行预测的结果加权。建立了基于最小二乘法原理的组合预测模型,提出了求解此组合预测模型的一种新的算法,即Frank-Wolfe算法,并将其应用于四川某输气管道内腐蚀速度预测的研究,应用结果表明,Frank-Wolfe方法较适用于求解组合预测问题的权重。     

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。     

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。     

苹果茎痘病毒基因变异及重组分析

苹果茎痘病毒(apple stem pitting virus,ASPV)是一种严重危害果树生产的潜隐性病毒,为了解ASPV的变异特点,基于已报道的ASPV外壳蛋白(coat protein,CP)基因核苷酸序列信息,结合RNA二级结构分析,对ASPV的变异进行分析。结果显示,不同分离物CP基因前半部分区域存在3个大段的空位区。中国分离物PR1在CP基因末端有12个核苷酸的序列插入,RNA二级结构预测显示,插入点附近能形成一个稳定的茎环结构,序列插入并未引起RNA二级结构的明显变化。重组分析显示,波兰分离物ST181为中国分离物WS和波兰分离物N1的重组体,系统进化分析支持该重组事件的发生。ASPV核苷酸序列变异复杂,并能够发生重组,因而有必要收集更多抗性资源,加强抗病育种。     

利用近红外漫反射光谱(NIRS)技术建立甘薯茎叶重金属预测模型

植物样品中的无机离子以一定形式与具有近红外吸收的有机基团结合,因而可以借助近红外光谱技术测测其含量.探讨研究了近红外光谱法快速预测甘薯叶和茎镉、铜、锌含量的可行性,以不同肥料种植的甘薯叶和茎样品各67份,利用偏最小二乘回归法(PLS)对甘薯叶和茎中水分、蛋白质、镉、铜、锌含量进行预测分析.结果表明:所建模型可用于快速预...     

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。     

强干扰下基于子空间的空时多用户检测算法

在经典的代价函数为最小输出能量的多用户监测算法的基础上，结合子空间算法，提出了一种改进的空时多用户检测算法，并对比了不同信干比环境下，该算法与经典的MMSE多用户监测算法的输出信噪比．仿真结果表明：在低信干比的情况下，该算法能得到更好的输出信干比，适合在强干扰环境下监测用户信号．     

大田经济作物性状研究中的图像分割技术应用

大田经济作物在我国占有重要地位,其性状研究在机械化生产收获过程中至关重要,直接影响到生产效率和产品质量,数字图像技术的引入不仅为其性状研究带来高效的解决方案,更显示出广阔的应用前景。综合分析了近年来不断改进的图像分割方法,将其分成传统分割方法和结合特定工具的图像分割算法两大类,重点介绍了传统分割方法中基于阈值的分割方法和基于边缘检测的分割方法两种流行算法,结合特定理论工具的图像分割算法中的小波分析变换、遗传算法、主动轮廓模型、聚类算法、深度学习方法等 6 种方法,并对各大类算法中使用的各种图像分割方法进行归纳总结,列举其在油菜、棉花、大豆和花生等经济作物性状研究中的应用,同时对遗传算法、主动轮廓模型、聚类算法和深度学习中的 Fast R-CNN 算法添加技术框架图。最后对图像分割技术在大田经济作物中应用存在的主要问题进行分析并提出展望。     

快速直线生成算法

经典的Bresenham算法一次运算只能生成1个像素点,而双步直线生成算法一次能生成2个像素点,这些算法在计算时没有充分利用像素点之间的相关性因而效率不高。为了提高直线生成效率而对Bresenham算法和双步直线生成算法进行改进,提出一种快速直线生成算法。新算法利用直线的斜率来预测其像素行组合。生成直线时只在那些可能出现的像素行组合中进行选取,一次选取可以生成两个像素行,从而减少了计算量和循环次数,提高了直线生成效率。     

月季基因组DNA与总RNA提取方法的优化研究

[目的]优化月季基因组DNA与总RNA的提取方法。[方法]通过对经典提取方法的改进与筛选,获得月季DNA和总RNA。[结果]经过改进与筛选的方法提取的月季DNA和总RNA可用于酶切、PCR和RT-PCR等一系列分子生物学的研究。[结论]该研究为其他以次生代谢物含量丰富植物为材料的研究提供了技术参考。     

真菌RNA沉默研究进展

阻抑(Quelling)与减数分裂沉默(Meiotic silencing by unpaired DNA,MSUD)等真菌RNA沉默(RNA silencing)现象的研究拓展了我们当前对基因表达调控的认知。随着测序信息量的爆炸性增长与功能研究的不断深入,真菌RNA沉默展示出的复杂与多样为真核生物研究提供了全新的视角。本文就当前真菌RNA沉默及相关小分子RNA(Small RNA,sRNA)的研究现状做一简要概述。