生物序列相似性分析方法的研究及其应用.pdf

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摘要息学中最基本、最重要的课题之一,而且对生命科学的研究具有深远的意义。本文以生物岢鲆恢只贚甒植嫉男蛄蟹潜榷运惴ā;贚丛佣鹊姆侄嗡枷耄碱基的相互影响,并与相关矩阵相结合,构建了混合P停蛔詈螅玒模型运用于生物信息学是一个崭新的领域,这个学科的发展对基因组研究、人类健康和农林业发展产生了深远的影响。随着生命科学研究的不断深入,生物信息学所涉及的研究范畴也在不断扩充。其中很多工作都是以序列比较为研究基础,因此,生物序列比较不仅是生物信序列比较的方法为研究对象,主要研究内容如下:紫榷陨镄蛄斜冉系母拍詈脱芯磕谌葑隽烁攀觯氐憬樯芩蛄泻投嘈蛄斜榷运法以及字统计模型和几何表示模型两类非比对算法,介绍各类研究方法的区别与联系,分析其优缺点,为本文的研究提供了理论基础。文修改了复杂度算法并利用它将蛄写虺善危玫揭桓鯨甒稀?,,根据其来源得到检测序列的标记序列,利用标记序列中元素分布度量不同序列之间的差异。本文采用植煌ざ刃蛄心J奖冉喜煌嘈偷囊腋位蛐蛄校⑾制浣峁在差异,的结果最好,由此可见,,需要充分考虑不同长度的序列片段的影响。岢隽艘恢只谙喙鼐卣蠛吐矶煞蚰P偷男蛄斜冉纤惴ā8萆镄蛄芯植啃息的差异性,本文首先设计相关矩阵模型描述特定核苷酸周围的碱基分布情况,利用信息熵量化分析了特定核苷酸周围碱基分布的均匀性;其次,本文引入马尔可夫模型描述局部个物种的虻鞍椎牡宰拥谋嗦胄蛄屑涞南嗨菩苑治觯ü胂钟械难芯拷峁冉希验证了该混合模型的有效性。关键字:序列比对,复杂度,相关矩阵,信息熵,马尔可夫模型。浙江理工大学硕士学位论文生物序列相似性分析方法研究及应用。
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目录摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯髀邸研究背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯肿由镅Щ≈J丁本文的主要工作及结构安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯镄蛄斜冉纤惴ǖ难芯扛攀觥比对算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯贚猈植嫉男蛄斜冉纤惴ā引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..复杂度算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一,⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.《镜慕治觥谙喙鼐卣蠛吐矶煞蚰P偷男蛄斜冉纤惴ā引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一马尔可夫模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..浙江理工大学硕士学位论文生物序列相似性分析方法研究及应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.
混合P偷墓菇ā特定核苷酸的局部信息描述模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.镏号染色体碱基分布的均匀性分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯芙嵊胝雇参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一攻读学位期间研究成果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..浙江理工大学硕士学