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《广西师范大学》 2013年
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创建者序列重建问题的研究

王华  
【摘要】:自1985年美国科学家提出“人类基因组计划”以来,基因测序工作已迅猛发展。越来越多可利用的DNA序列和单体型序列已经测定,丰富的基因数据使家系推断成为可能,并发展为基因组学的一个主要研究方向,其对于复杂疾病的研究具有非常重要的意义。例如,可根据病变的基因序列信息来推断其祖先基因信息,从而根据进化过程来推测发病机理,最后找到治疗方案。某物种种群的现代(重组体)基因信息是已知的,但其祖先(创建者)基因信息是未知的。因此根据一组重组体样本来构造其创建者集合或嵌合体结构的问题(即创建者序列重建问题)应运而生,并得到越来越多的研究和关注。本文针对最大片段长度模型(the Maximum Fragment Length problem, MFL),对创建者序列重建问题进行研究,提出求解创建者序列重建问题的有效算法。 针对Roli提出的构造性启发式算法(本文称之为RH)会导致求解方案的不确定并影响算法求解性能的问题,本文提出一种有效的改进算法IRH。IRH算法充分利用重组体和创建者矩阵的列向0、1取值比例的相关性等启发式信息,对随机取值问题做出有效限定,获得较RH算法更好的求解性能。进一步基于算法IRH,利用向前探测矩阵技术,本文提出一种求解该模型的启发式算法FH,该算法采用向前探测技术确定列值,即在确定列值前,首先生成多个探测矩阵,每个探测矩阵在当前列的基础上再向前探测多列,最后选取使嵌合体结构取得最少断点个数的探测矩阵的列值作为当前建立的创建者矩阵的列值。利用计算机生成的模拟数据和真实的生物数据对算法进行实验测试,实验结果表明,FH算法能获得较IRH和RH算法更长的平均片段长度和更少的断点个数,具有较好的求解性能。 通过引入一种基于FH算法的遗传算子,提出求解最大片段长度模型的单亲遗传算法PGMFL。PGMFL算法可同时搜索解空间的多个区域,对初始解依赖性不大。基于FH算法的遗传算子为PGMFL算法增加了随机因素,有效地扩展了其搜索空间,增强了算法的爬山能力,使该算法能够搜索到更优解。实验结果显示,在相同的时间约束内,PGMFL算法能获得较BackForth算法更好的性能,是解决创建者序列重建问题的一种有效方法。 进一步,结合禁忌搜索策略对MFL模型进行研究,提出求解该模型的禁忌搜索算法FH-TS。FH-TS算法的初始解由FH算法生成,禁忌表长度采用动态控制方式,即其值在每一次优化后发生变化,从而保证算法的实用性和高效性。实验结果显示,FH-TS算法在求解创建者序列重建问题上,能获得较RH-TS算法(即以RH算法产生初始解的禁忌搜索算法)、IRH-TS算法(即以IRH算法产生初始解的禁忌搜索算法)和PGMFL算法更好的性能,且在重组体规模较大的情况下,FH-TS算法仍能有效地求解问题,具有很强的实用性。 本文对创建者序列重建问题进行研究,针对最大片段长度模型,提出了有效的求解算法。这些研究工作能有效地提高创建者序列的重建效率,为家系推断等其他生物信息学热点问题的研究提供有效依据,同时也为生命科学的发展起到重要的促进作用。
【学位授予单位】:广西师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:TP301.6;Q811.4

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【参考文献】
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