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隐马氏模型在生物序列分析中的应用
被引量：
2
1
作者
顾燕红
史定华
王翼飞
《自然杂志》
北大核心
2001年第5期273-277,共5页
随着以功能基因组学和蛋白质组学为主要研究内容的后基因组时代的来临 ,人们面对着“海量”的生物序列数据需要分析处理 .生物序列分析的基本出发点是 :通过计算方法由核酸和蛋白质的序列推导出它们的结构和功能 .依据分子生物学的知识 ...
随着以功能基因组学和蛋白质组学为主要研究内容的后基因组时代的来临 ,人们面对着“海量”的生物序列数据需要分析处理 .生物序列分析的基本出发点是 :通过计算方法由核酸和蛋白质的序列推导出它们的结构和功能 .依据分子生物学的知识 ,各种数学工具已被广泛地应用于生物序列分析 .其中隐马氏模型就是一种日益受到重视的智能化方法 ,已在生物序列分析中获得了广泛的应用 .
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关键词
人类基因组
生物信息学
生物序列分析
隐马氏模型
核酸序列
蛋白质序列
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职称材料
隐马尔可夫模型在生物信息学中的应用
被引量：
2
2
作者
杜世平
《大学数学》
2004年第5期24-29,共6页
隐马尔可夫模型 ( HMM)是一个能够通过可观测的数据很好地捕捉真实空间统计性质的随机模型 ,该模型已成功地运用于语音识别 ,目前 HMM已开始应用于生物信息学 ( bioinformatics) ,已在生物序列分析中得到了广泛的应用 .本文首先介绍了 ...
隐马尔可夫模型 ( HMM)是一个能够通过可观测的数据很好地捕捉真实空间统计性质的随机模型 ,该模型已成功地运用于语音识别 ,目前 HMM已开始应用于生物信息学 ( bioinformatics) ,已在生物序列分析中得到了广泛的应用 .本文首先介绍了 HMM的基本结构 ,然后着重讨论了 HMM在 DNA序列的多重比对 。
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关键词
隐马尔可夫模型
生物信息学
生物序列分析
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职称材料
贝叶斯神经网络在生物序列分析中的应用
3
作者
邵建林
史定华
王翼飞
《自然杂志》
北大核心
2004年第2期108-111,共4页
生物序列分析在生物信息学中占有重要地位 .本文对贝叶斯神经网络 (Bayesianneuralnetworks)及其在生物序列分析中的应用作了评述 .首先 ,简要地介绍了生物序列分析的重要性并对分析方法作了回顾 ;然后着重介绍了神经网络的贝叶斯学习...
生物序列分析在生物信息学中占有重要地位 .本文对贝叶斯神经网络 (Bayesianneuralnetworks)及其在生物序列分析中的应用作了评述 .首先 ,简要地介绍了生物序列分析的重要性并对分析方法作了回顾 ;然后着重介绍了神经网络的贝叶斯学习及算法 ,并分析了算法的优点 ,同时介绍了贝叶斯神经网络在生物序列分析中应用的一个实例 ;最后展望了用贝叶斯神经网络进行生物序列分析的前景及面临的问题 .
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关键词
贝叶斯神经网络
生物序列分析
生物信息学
算法
过拟合
数据挖掘
基因序列
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职称材料
基于OpenCL的Smith-Waterman算法硬件加速研究
被引量：
1
4
作者
申曦
蒋剑飞
《信息技术》
2020年第4期1-4,共4页
生物序列分析由于其数据的海量性、分析算法的多样性和复杂性,因此其对运算平台以及软件工具有着很高的要求。在生物序列分析领域中,文中针对序列比对所采用的经典算法即Smith-Waterman算法在FPGA加速平台下的性能进行研究,利用开放运...
生物序列分析由于其数据的海量性、分析算法的多样性和复杂性,因此其对运算平台以及软件工具有着很高的要求。在生物序列分析领域中,文中针对序列比对所采用的经典算法即Smith-Waterman算法在FPGA加速平台下的性能进行研究,利用开放运算语言OpenCL进行异构平台的硬件加速设计。通过利用Smith-Waterman算法的波前特性,在硬件设计层面上实现算法在运算过程中的高度并行化,弥补了在CPU单一平台下只能进行串行运算的不足。通过对大量不同样本序列的测试表明,利用算法的波前特性,针对短序列比对,FPGA的运算速度最高能达到CPU的4倍。
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关键词
异构加速
序列比对
史密斯沃特曼算法
波前特性
现场可编程逻辑阵列
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职称材料
含先验信息的学习机在生物序列分析中的应用
5
作者
刘颖
林元烈
覃征
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2005年第9期2169-2170,共2页
生物序列分析是机器学习和数据挖掘技术一个重要的应用领域。它的特别之处在于,很多有领域背景的先验知识可以在分析过程中得到利用,从而改善分析的效果。在对蛋白质的乙酰化修饰的预测过程中,通过合理地利用先验信息,改进模式提取方法...
生物序列分析是机器学习和数据挖掘技术一个重要的应用领域。它的特别之处在于,很多有领域背景的先验知识可以在分析过程中得到利用,从而改善分析的效果。在对蛋白质的乙酰化修饰的预测过程中,通过合理地利用先验信息,改进模式提取方法,能够显著地提高支持向量机模型的预测性能。
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关键词
先验信息
生物序列分析
机器学习
支持向量机
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职称材料
深度学习在生物序列分析领域的应用进展
被引量：
2
6
作者
张冀东
王志晗
刘博
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期878-887,共10页
随着生物技术的不断发展和生物学数据的大量产出,传统生物学数据分析方式不足以应对日益复杂庞大的生物序列数据.面对这种情况,国内外学者逐步将深度学习应用到生物学分析中,利用其处理高维数据的优势,取得了一系列进展,并成为生物序列...
随着生物技术的不断发展和生物学数据的大量产出,传统生物学数据分析方式不足以应对日益复杂庞大的生物序列数据.面对这种情况,国内外学者逐步将深度学习应用到生物学分析中,利用其处理高维数据的优势,取得了一系列进展,并成为生物序列数据分析中的研究热门.为了更好地了解深度学习在生物序列数据分析领域中的新进展,对该领域研究现状进行了综述.首先,介绍深度学习应用到生物序列数据分析中的重要意义;其次,对目前应用领域中具有代表性的深度学习模型进行阐述;然后,分析深度学习在生物学领域的应用研究现状;最后,说明目前深度学习在生物学领域中的局限性,并进一步提出未来发展应考虑的因素.
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关键词
深度学习
生物信息学
生物序列分析
核酸
基因
蛋白质
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职称材料
棉花黄萎病菌低致病力突变体的表型分析及致病相关基因克隆
被引量：
2
7
作者
刘义杰
李志芳
+5 位作者
冯自力
赵丽红
周芳芳
师勇强
杨家荣
朱荷琴
《植物病理学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第3期258-269,共12页
本研究通过对菌核型强致病力菌株Vd080产生的800个T-DNA插入突变体进行致病力测定,筛选得到31株致病力极显著降低的突变体,并对其进行了生物学性状分析。分子验证结果表明,这些低致病力突变体均为阳性,且有25株的T-DNA为单拷贝插入。与...
本研究通过对菌核型强致病力菌株Vd080产生的800个T-DNA插入突变体进行致病力测定,筛选得到31株致病力极显著降低的突变体,并对其进行了生物学性状分析。分子验证结果表明,这些低致病力突变体均为阳性,且有25株的T-DNA为单拷贝插入。与野生型菌株Vd080相比,这25株低致病力突变体菌落形态变异丰富,除了8株与野生型菌株形态一致的菌核型突变体外,还有3株黄色菌丝型,2株白色菌丝型和12株中间型突变体。此外,多数突变体的生长速率、产孢量和粗毒素产量都发生了显著变化,且各生理指标之间并无明显相关性。借助TAIL-PCR技术和Vd Ls.17的基因组数据库,进一步获得了这25株单拷贝插入低致病力突变体T-DNA的侧翼序列,并从Vd080中成功克隆得到了影响黄萎病菌致病力的相关基因。
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关键词
大丽轮枝菌
低致病力突变体
生物学性状
侧翼序列分析
基因克隆
原文传递
题名
隐马氏模型在生物序列分析中的应用
被引量：
2
1
作者
顾燕红
史定华
王翼飞
机构
上海大学理学院数学系
出处
《自然杂志》
北大核心
2001年第5期273-277,共5页
文摘
随着以功能基因组学和蛋白质组学为主要研究内容的后基因组时代的来临 ,人们面对着“海量”的生物序列数据需要分析处理 .生物序列分析的基本出发点是 :通过计算方法由核酸和蛋白质的序列推导出它们的结构和功能 .依据分子生物学的知识 ,各种数学工具已被广泛地应用于生物序列分析 .其中隐马氏模型就是一种日益受到重视的智能化方法 ,已在生物序列分析中获得了广泛的应用 .
关键词
人类基因组
生物信息学
生物序列分析
隐马氏模型
核酸序列
蛋白质序列
Keywords
human
genome,
bioinformatics,
biological
sequence
analysis
,
hidden
Markov
model
分类号
Q523.8 [生物学—生物化学]
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职称材料
题名
隐马尔可夫模型在生物信息学中的应用
被引量：
2
2
作者
杜世平
机构
四川农业大学生命科学与理学院数学系
出处
《大学数学》
2004年第5期24-29,共6页
文摘
隐马尔可夫模型 ( HMM)是一个能够通过可观测的数据很好地捕捉真实空间统计性质的随机模型 ,该模型已成功地运用于语音识别 ,目前 HMM已开始应用于生物信息学 ( bioinformatics) ,已在生物序列分析中得到了广泛的应用 .本文首先介绍了 HMM的基本结构 ,然后着重讨论了 HMM在 DNA序列的多重比对 。
关键词
隐马尔可夫模型
生物信息学
生物序列分析
Keywords
hidden
markov
models
bioinformatics
biological
sequence
analysis
分类号
O211.62 [理学—概率论与数理统计]
Q-332 [理学—数学]
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职称材料
题名
贝叶斯神经网络在生物序列分析中的应用
3
作者
邵建林
史定华
王翼飞
机构
上海大学理学院数学系
出处
《自然杂志》
北大核心
2004年第2期108-111,共4页
基金
国家高技术研究发展计划 (86 3计划 )专项经费 (课题编号 :2 0 0 2AA2 340 2 1)资助
文摘
生物序列分析在生物信息学中占有重要地位 .本文对贝叶斯神经网络 (Bayesianneuralnetworks)及其在生物序列分析中的应用作了评述 .首先 ,简要地介绍了生物序列分析的重要性并对分析方法作了回顾 ;然后着重介绍了神经网络的贝叶斯学习及算法 ,并分析了算法的优点 ,同时介绍了贝叶斯神经网络在生物序列分析中应用的一个实例 ;最后展望了用贝叶斯神经网络进行生物序列分析的前景及面临的问题 .
关键词
贝叶斯神经网络
生物序列分析
生物信息学
算法
过拟合
数据挖掘
基因序列
Keywords
Bayesian
neural
networks,
overfitting,
biological
sequence
analysis
分类号
Q75 [生物学—分子生物学]
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职称材料
题名
基于OpenCL的Smith-Waterman算法硬件加速研究
被引量：
1
4
作者
申曦
蒋剑飞
机构
上海交通大学微电子学院
出处
《信息技术》
2020年第4期1-4,共4页
基金
天津市自然科学基金(15JCQNJC00100)。
文摘
生物序列分析由于其数据的海量性、分析算法的多样性和复杂性,因此其对运算平台以及软件工具有着很高的要求。在生物序列分析领域中,文中针对序列比对所采用的经典算法即Smith-Waterman算法在FPGA加速平台下的性能进行研究,利用开放运算语言OpenCL进行异构平台的硬件加速设计。通过利用Smith-Waterman算法的波前特性,在硬件设计层面上实现算法在运算过程中的高度并行化,弥补了在CPU单一平台下只能进行串行运算的不足。通过对大量不同样本序列的测试表明,利用算法的波前特性,针对短序列比对,FPGA的运算速度最高能达到CPU的4倍。
关键词
异构加速
序列比对
史密斯沃特曼算法
波前特性
现场可编程逻辑阵列
Keywords
heterogeneous
acceleration
biological
sequence
analysis
smith-waterman
wavefront
field
programmable
gate
array
分类号
TN492 [电子电信—微电子学与固体电子学]
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职称材料
题名
含先验信息的学习机在生物序列分析中的应用
5
作者
刘颖
林元烈
覃征
机构
清华大学软件学院
清华大学数学科学系
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2005年第9期2169-2170,共2页
基金
国家自然科学基金资助项目(10371063)
国家科技攻关项目(2004BA711A21)
国家863计划资助项目(2003AA412020)
文摘
生物序列分析是机器学习和数据挖掘技术一个重要的应用领域。它的特别之处在于,很多有领域背景的先验知识可以在分析过程中得到利用,从而改善分析的效果。在对蛋白质的乙酰化修饰的预测过程中,通过合理地利用先验信息,改进模式提取方法,能够显著地提高支持向量机模型的预测性能。
关键词
先验信息
生物序列分析
机器学习
支持向量机
Keywords
prior
knowledge
biological
sequence
analysis
machine
learning
support
vector
machine（SVM）
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
深度学习在生物序列分析领域的应用进展
被引量：
2
6
作者
张冀东
王志晗
刘博
机构
北京工业大学信息学部
出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期878-887,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(62076015)。
文摘
随着生物技术的不断发展和生物学数据的大量产出,传统生物学数据分析方式不足以应对日益复杂庞大的生物序列数据.面对这种情况,国内外学者逐步将深度学习应用到生物学分析中,利用其处理高维数据的优势,取得了一系列进展,并成为生物序列数据分析中的研究热门.为了更好地了解深度学习在生物序列数据分析领域中的新进展,对该领域研究现状进行了综述.首先,介绍深度学习应用到生物序列数据分析中的重要意义;其次,对目前应用领域中具有代表性的深度学习模型进行阐述;然后,分析深度学习在生物学领域的应用研究现状;最后,说明目前深度学习在生物学领域中的局限性,并进一步提出未来发展应考虑的因素.
关键词
深度学习
生物信息学
生物序列分析
核酸
基因
蛋白质
Keywords
deep
learning
bioinformatics
biological
sequence
s
analysis
nucleic
acid
gene
protein
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
棉花黄萎病菌低致病力突变体的表型分析及致病相关基因克隆
被引量：
2
7
作者
刘义杰
李志芳
冯自力
赵丽红
周芳芳
师勇强
杨家荣
朱荷琴
机构
旱区作物逆境生物学国家重点实验室/西北农林科技大学植物保护学院
棉花生物学国家重点实验室/中国农业科学院棉花研究所
出处
《植物病理学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第3期258-269,共12页
基金
国家自然科学基金(31201466)
中央级公益性科研院所基本科研业务费专项(SJB1304)
文摘
本研究通过对菌核型强致病力菌株Vd080产生的800个T-DNA插入突变体进行致病力测定,筛选得到31株致病力极显著降低的突变体,并对其进行了生物学性状分析。分子验证结果表明,这些低致病力突变体均为阳性,且有25株的T-DNA为单拷贝插入。与野生型菌株Vd080相比,这25株低致病力突变体菌落形态变异丰富,除了8株与野生型菌株形态一致的菌核型突变体外,还有3株黄色菌丝型,2株白色菌丝型和12株中间型突变体。此外,多数突变体的生长速率、产孢量和粗毒素产量都发生了显著变化,且各生理指标之间并无明显相关性。借助TAIL-PCR技术和Vd Ls.17的基因组数据库,进一步获得了这25株单拷贝插入低致病力突变体T-DNA的侧翼序列,并从Vd080中成功克隆得到了影响黄萎病菌致病力的相关基因。
关键词
大丽轮枝菌
低致病力突变体
生物学性状
侧翼序列分析
基因克隆
Keywords
Verticillium
dahliae
low
virulent
mutants
biological
characteristics
flanking
sequence
analysis
gene
cloning
分类号
S432.44 [农业科学—植物病理学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
隐马氏模型在生物序列分析中的应用
顾燕红
史定华
王翼飞
《自然杂志》
北大核心
2001
2
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职称材料
2
隐马尔可夫模型在生物信息学中的应用
杜世平
《大学数学》
2004
2
下载PDF
职称材料
3
贝叶斯神经网络在生物序列分析中的应用
邵建林
史定华
王翼飞
《自然杂志》
北大核心
2004
0
下载PDF
职称材料
4
基于OpenCL的Smith-Waterman算法硬件加速研究
申曦
蒋剑飞
《信息技术》
2020
1
下载PDF
职称材料
5
含先验信息的学习机在生物序列分析中的应用
刘颖
林元烈
覃征
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2005
0
下载PDF
职称材料
6
深度学习在生物序列分析领域的应用进展
张冀东
王志晗
刘博
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
下载PDF
职称材料
7
棉花黄萎病菌低致病力突变体的表型分析及致病相关基因克隆
刘义杰
李志芳
冯自力
赵丽红
周芳芳
师勇强
杨家荣
朱荷琴
《植物病理学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015
2
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