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DNA序列相似性比对算法研究

陈玉敏  
【摘要】:摘要:DNA序列比对是生物信息学中最重要和最基础的研究方向之一,是研究物种间同源性关系的重要手段。随着生物序列数据的飞速增长,如何提高序列比对速度和灵敏度成为生物序列比对研究需要迫切解决的问题。 为提高DNA序列比对的准确性,本文提出了新的算法,主要的研究内容和取得的成果如下: 利用图形表示方式来分析DNA序列相似性时,局部差异是反映相似性的重要内容,但某些局部差异累积会导致本来十分相似的DNA序列在全局上呈现出较大的差异,从而导致误判。根据这一思想,本文提出基于SDTW算法的DNA序列相似性分析,该算法通过合理的分段既保持了局部差异的作用又在一定程度上控制了局部差异对全局差异的影响范围。文中以9个物种β-球蛋白第一个外显子的编码序列作为分析对象,将该算法与已有算法的分析结果进行比较。结果表明运用SDTW算法进行相似性分析,结果更加准确,敏感性也较高,有助于提高进化距离较近的分析对象间的区别度,可将其进一步应用于生物序列的信息分析。 蚁群算法是一种仿生优化算法,被用来解决很多复杂的问题。本文提出了一种基于蚁群算法的DNA序列动态规划算法—蚁群动态规划算法。搜索两条序列之间匹配的一条全局最优路径,进而以此衡量DNA序列之间的相似性。算法给出了蚁群状态转移概率及信息素更新方程,既利用了DNA序列的全局特征,又考虑了其局部信息,理论分析和实验结果均证明了此方法的可行性。


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