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生物信息学中的模式发现算法研究

冯永志  
【摘要】:生物信息数据的快速增长促使人们发展新的技术去认识它,利用它。 这是认识世界,改造世界的必然途径。生物信息学研究的对象是DNA序 列、蛋白质序列。motif是生命密码的一种表现形式,因此利用多序列 生物数据发现motif意义重大,它可以使我们发现基因表达的方式和原 理。我们将混合模型应用在motif发现过程中,提出了基于样板候选集 的生成方法,改进了greedyEM 算法。对于精确motif发现问题,提出了 用motif家族树的方式来减小模式空间,通过候选筛的方法来减小比对 次数的新算法。生命性状是由基因决定,当前基因如何决定性状的研究 已从单个基因决定作用转向多个基因的协同作用研究。在分子水平上, DNA序列调控区的motif对DNA的转录翻译起着重要作用,因此对调控 区motif的关联分析对研究基因表达有着重大意义和理论价值。本文针 对两个不同基因表达模式的起动子motif关联集差异进行分析,提出了 先建立FP-树,然后建立字典树森林进行分析比较的有效算法。我们还 给出了另外一个挖掘算法,该算法适用于起动子motif数据中的关联规 则的发现。


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